МЕТОДЫ ДИАГНОСТИРОВАНИЯ СОСТОЯНИЯ ГЛУБИННОГО НАСОСНОГО ОБОРУДОВАНИЯ НА ОСНОВЕ РЕЗУЛЬТАТОВ ДИНАМОМЕТРИРОВАНИЯ
DOI:
https://doi.org/10.22213/2413-1172-2019-4-64-72Ключевые слова:
динамограмма, штанговый глубинный насос, нагнетательный узел, диагностирование, прогнозирование, алгоритм, отказАннотация
Своевременное диагностирование и прогнозирование отказов в работе глубинного насосного оборудования позволяет увеличить межремонтный период работы скважины. Наиболее распространенным и эффективным способом диагностирования глубинного насосного оборудования является анализ результатов динамометрирования, большинство из которых основаны на визуальном сравнении образцов практических динамограмм с эталонными.
В данной работе предложена методика диагностирования состояния глубинного насосного оборудования при помощи интервальных оценок результатов динамометрирования на примере утечки жидкости в нагнетательном узле насоса. Для определения границ данного интервала использовано распределение Стьюдента. Из анализа построенного доверительного интервала при ходе полированного штока вверх установлено, что он сужается на промежутке от 0,3 до 0,7 м. Данный диапазон соответствует интервалу, на котором при безотказном состоянии глубинного насосного оборудования шток воспринимает максимальную нагрузку, что свидетельствует о начале движения плунжера насоса вверх.
На основе разработанной методики диагностирования предложена методика прогнозирования отказов на примере утечки жидкости в нагнетательном узле насоса. Построен интервал изменения кривой зависимости относительного усилия на полированном штоке от его хода. По частоте вхождения данной кривой в полученный интервал с надежностью 95 % строится прогноз о нарастании отказа, связанного с негерметичностью клапанного узла.Библиографические ссылки
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.
