Methods for Diagnosis of Downhole Pumping Equipment Condition Based on Dynamometry
DOI:
https://doi.org/10.22213/2413-1172-2019-4-64-72Keywords:
dynamogram, sucker rod pump, discharge unit, diagnosis, forecasting, algorithm, failureAbstract
Timely diagnosis and prediction of failures in the operation of the downhole pumping equipment allows you to increase the overhaul period of the well. The most common and effective way to diagnose the downhole pumping equipment is to analyze the results of dynamometry, most of which are based on a visual comparison of the images of practical dynamograms with the reference ones.
In this paper, we propose a method for diagnosing the condition of the downhole pumping equipment using interval estimates of dynamometer results using the example of a fluid leak in the pump discharge unit. To determine the boundaries of this interval, the Student distribution is used. From the analysis of the constructed confidence interval during the upstroke of the polished rod, it was established that it is narrowed in the interval from 0.3 to 0.7 m. This range corresponds to the interval at which the rod takes up the maximum load during the failure-free state of the downhole pumping equipment, which indicates the beginning of the movement of the pump plunger up.
On the basis of the developed diagnostic technique, a methodology for predicting failures is proposed using the example of a fluid leak in the pump discharge unit. The interval of variation of the curve for the dependence of the relative force at the polished rod on its stroke is constructed. Based on the frequency of occurrence of this curve in the obtained interval with a reliability of 95%, a forecast is built on the growth of failure associated with leaks in the valve assembly.References
Волохин Е. А., Терентьев А. Н., Волохин А. В. Усовершенствование балансирного привода штанговой скважинной насосной установки // Вестник
ИжГТУ имени М. Т. Калашникова. 2019. Т. 22, № 3. С. 19–25.
Буденков Г. А., Недзвецкая О. В., Лебедева Т. Н. Новая прогрессивная технология дефектоскопии протяженных объектов металлургической и нефтедобывающей промышленности // Тяжелое машино-строение. 2004. № 11. С. 28–30.
Факторы, влияющие на эффективность возбуждения крутильных волн при волноводном контроле труб / О. В. Муравьева, С. В. Леньков, В. В. Муравьев, Ю. В. Мышкин, С. А. Мурашов // Дефектоскопия. 2016. № 2. С. 33–41.
Денисов С. В., Лялин В. Е. Обобщенная математическая модель нелетучей нефти. Реализация моду-лей, отвечающих за узлы, соединения, ограничения области месторождения // Интеллектуальные системы в производстве. 2018. Т. 16, № 3. С. 122–128.
Акустический волноводный контроль элементов глубиннонасосного оборудования / О. В. Муравьева, В. А. Стрижак, Д. В. Злобин, С. А. Мурашов, А. В. Пряхин, Ю. В. Мышкин // Нефтяное хозяйство. 2016. № 9. С. 110–115.
Сравнительный анализ возможностей отечественных и импортных систем автоматизации скважин, эксплуатируемых ШГН / М. И. Хакимьянов, С. В. Светлакова, Б. В. Гузеев, Я. Ю. Соловьев, И. В. Музалев // Нефтегазовое дело. 2008. № 2. С. 22.
Системы управления для интеллектуальных скважин, эксплуатируемых глубинно-насосным способом / Г. В. Миловзоров, М. И. Хакимьянов, Т. А. Редькина, А. Г. Миловзоров // Интеллектуальные системы в производстве. 2015. № 1. С. 55–58.
Садов В. Б. Определение дефектов оборудования нефтяной скважины по динамограмме // Вестник Южно-Уральского государственного университета. Серия: Компьютерные технологии, управление, радиоэлектроника. 2013. Т. 13, № 1. С. 61–71.
Алиев Т. М., Тер-Хачатуров А. А. Автоматический контроль и диагностика скважинных штанговых насосных установок. М. : Недра, 1988. 232 с.
Мансафов Р. Ю. Новый подход к диагностике работы УСШН по динамограмме // Инженерная практика. 2010. № 9. С. 82–89.
Информационно-управляющие системы в нефтедобывающей промышленности / Гузаиров М. Б., Ильясов Б. Г., Тагирова К. Ф. [и др.] ; под ред. С. Т. Кусимова, Б. Г. Ильясова, В. И. Васильева. М. : Машиностроение, 2008.
Алгоритмы диагностики неисправностей штанговых глубинно-насосных установок / Т. А. Алиев [и др.] // Мехатроника, автоматизация, управление. 2015. Т. 16, № 5. С. 314–320.
Zhang Ao, Xianwen Gao. Fault diagnosis of sucker rod pumping systems based on Curvelet Transform and sparse multi-graph regularized extreme learning machine. International Journal of Computational Intelligence Systems, 2018, vol. 11, pp. 428-437.
Диагностирование глубиннонасосных скважин динамометрированием / Г. Г. Гилаев [и др.]. Ижевск : Парацельс, 2008. 12 с.
Ковшов В. Д., Сидоров М. Е., Светлакова С. В. Моделирование динамограммы станка-качалки. Утечки в клапанах // Нефтегазовое дело. 2005. Т. 3. С. 47–54.