基于模糊逻辑的电泵井故障诊断系统和方法与流程

1.本发明涉及油田开采井下电泵技术领域，特别是涉及到一种基于模糊逻辑的电泵井故障诊断系统和方法。


背景技术：

2.电潜泵在油田的应用越来越多，但电潜泵机组具有零部件多且相互关联的结构特性，再加上油井井下工作环境恶劣、井液的物理参数变化复杂、生产管柱结构多样等因素，使得电潜泵井在其使用过程中综合故障率较高，且故障类型多样。通常电泵井故障涵盖控制柜故障、电泵故障、管柱故障、地层问题、地面管线故障等几大类；因此电潜泵井一旦出现故障，及时准确地判断故障类型，有利于准确判断故障位置、节省大量的作业费和修理费，减少给油田的开发带来经济和时间上的损失，延长油井的正常生产。因此，开展电泵井故障实时诊断方法研究具有非常重要的意义，可以及时准确地判断电泵井的工作状况，保证电泵井的运转时间，降低维修费用，提高设备利用率。
3.传统的电泵井故障诊断方法以电流为主，虽然后来出现了憋压法、振动信号分析、人工神经网络分析等方法，但这些方法采用的参数单一，没有充分利用电泵井整个系统的动态参数，且仅仅考虑电泵故障，而没有全面考虑整个电泵井系统各部位的故障类型，造成故障诊断可靠性较低。
4.在申请号：cn201710083533.4的中国专利申请中，涉及到一种电泵井故障诊断系统及方法，应用于油田井下电泵故障诊断与处理。系统包括井下潜油装置、电缆、井下参数测量装置、控制柜、井口套压、油压、温度测量装置、地面数据采集与分析系统、故障分析处理器、控制柜电流电压与频率数据采集系统。其步骤是：建立故障类型特征参数和对应的处理措施数据库；实时获取生产特征参数；计算实时流量；分别求出4个时间段内生产特征参数和流量的平均值；计算变化幅度；计算综合评价值；确定电泵井故障类型；推荐相应的电泵井故障处理措施。
5.在申请号：cn201711499533.9的中国专利申请中，涉及到一种电泵负载过低故障诊断方法及装置，涉及检测技术领域，以缓解现有技术中缺乏对电泵负载故障诊断的方法，能够实现对电泵负载过低进行诊断。其中，该电泵负载过低故障诊断方法包括：首先，获取电泵的当前转速和当前电流，其次，比对当前转速与标定转速的大小，之后，当前转速大于标定转速时，在对应表里查找最小电流，对应表包含不同油温条件下实际转速值与电流值的对应关系；之后，判断当前电流是否小于最小电流，且，将判断的时刻记作计时零点，之后，判断结果为是，且，计时时间与计时零点的差值达到2000ms时，判定电泵的负载过低。
6.在申请号：cn202010868582.0的中国专利申请中，涉及到一种潜油电泵机组监测和故障预测装置，包括：井下装置实时采集潜油电泵机组的当前运行状态信息，将当前运行状态信息输入至灰色预测神经网络模型，得到预测的潜油电泵机组的下一周期振动加速度数据，当下一个周期的振动加速度数据超过振动加速度阈值，则将本周期的所有振动加速度数据进行压缩处理，并将压缩后的振动加速度数据发送至井上装置。井上装置将获取的
压缩后的振动加速度数据进行解压缩后得到本周期内的所有振动加速度数据，发送至上位机。上位机根据获取的本周期的所有振动加速度数据，并对潜油电泵机组进行故障预测分析。
7.以上现有技术均与本发明有较大区别，未能解决我们想要解决的技术问题，为此我们发明了一种新的基于模糊逻辑的电泵井故障诊断系统和方法。


技术实现要素：

8.本发明的目的是提供一种将模糊逻辑数据分析方法引入电泵井故障诊断过程中，有效减少故障误判，提高电泵井故障诊断的准确度的基于模糊逻辑的电泵井故障诊断系统和方法。
9.本发明的目的可通过如下技术措施来实现：基于模糊逻辑的电泵井故障诊断系统，该基于模糊逻辑的电泵井故障诊断系统包括井下数据采集器、井口传感器、地面电泵控制柜和基于模糊逻辑的电泵井故障诊断装置，该井下数据采集器与位于油管底端的电泵连接，采集电泵井的动态参数，并将采集的参数传输给该基于模糊逻辑的电泵井故障诊断装置，该井口传感器位于井口，测试井口油管内压力、温度数据，并将测试数据传输给该基于模糊逻辑的电泵井故障诊断装置，该地面电泵控制柜给电泵供电，并将提供给电泵的电压、电流和频率数据传输给该基于模糊逻辑的电泵井故障诊断装置，该基于模糊逻辑的电泵井故障诊断装置连接于该井下数据采集器、该井口传感器和该地面电泵控制柜，根据接收到的数据进行故障判定。
10.本发明的目的还可通过如下技术措施来实现：
11.该基于模糊逻辑的电泵井故障诊断系统还包括井下安全阀和油嘴，该井下安全阀连接于油管上，位于电泵和井口之间，控制油管通道的通断，该油嘴安装于油管井口以上，以调节控制产量。
12.该井下数据采集器采集的动态参数包括:泵入口压力、泵出口压力、电机温度、泵入口温度。
13.该基于模糊逻辑的电泵井故障诊断装置包括动态数据读取和存储模块，该动态数据读取和存储模块接收该井下数据采集器、该井口传感器和该地面电泵控制柜传输过来的动态数据，包括：该井下数据采集器采集的泵入口压力、泵出口压力、电机温度、泵入口温度；该井口传感器传输过来的井口处的油管内压力和温度；该地面电泵控制柜传输过来的给电泵供电的电压、电流和频率。
14.该基于模糊逻辑的电泵井故障诊断装置还包括静态数据输入和存储模块，该静态数据输入和存储模块预先存储静态数据，静态数据包括：油井生产数据、电泵特性参数、电缆特性参数。
15.该基于模糊逻辑的电泵井故障诊断装置还包括隶属度函数参数设置模块，该隶属度函数参数设置模块连接于该动态数据读取和存储模块及该静态数据输入和存储模块，存储隶属度函数参数设置，对应不同的动态参数，设置与之对应的隶属度函数参数。
16.在该隶属度函数参数设置模块中，针对每一个动态参数yi，设置其隶属度函数所需的参数n0i、ai、bi；n0i为过去一段时间内动态参数yi的时间平均值，ai为参数yi的均方差值，bi为参数yi变化的经验阈值。
17.该基于模糊逻辑的电泵井故障诊断装置还包括模糊化数据分析模块，连接于该动态数据读取和存储模块、该静态数据输入和存储模块以及该隶属度函数参数设置模块，该模糊化数据分析模块从该隶属度函数参数设置模块中，读取与每个动态参数yi相对应的隶属度函数的参数；并对每个隶属度参数进行模糊化数据分析；得到用于描述该参数变化快慢和变化趋势的数值yi。
18.该基于模糊逻辑的电泵井故障诊断装置还包括故障诊断判据参数库，该故障诊断判据参数库预先存储电泵井故障诊断判据参数，电泵井故障诊断判据参数包括：供电的电压、电流和频率；泵入口压力、泵出口压力、泵压差、电机温度、泵入口温度；井口压力、井口温度。
19.该基于模糊逻辑的电泵井故障诊断装置还包括去模糊化模块，连接于该模糊化数据分析模块和该故障诊断判据参数库，该去模糊化模块进行对比分析，读取该模糊化数据分析模块的动态参数的模糊值yi，读取预先存入该故障诊断判据参数库中的故障诊断判据参数，利用加权平均的方法，计算故障可能性，判断故障类型。
20.故障类型包括：1、控制柜故障：控制柜失电、频率增加或减少、电压上升或下降；2、电泵故障：泵入口堵塞、泵轴断脱、电泵卡阻、电泵气蚀；3、管柱故障：管柱堵塞、管柱漏失；4、地层问题：地层供液不足、含水大幅下降、含水大幅上升；5、地面管线故障：油嘴放大、油嘴缩小。
21.本发明的目的也可通过如下技术措施来实现：基于模糊逻辑的电泵井故障诊断方法，该基于模糊逻辑的电泵井故障诊断方法包括：
22.步骤1)存储静态数据；
23.步骤2)设置隶属度函数参数；
24.步骤3)建立故障诊断判据参数库；
25.步骤4)采集当前动态数据yi；
26.步骤5)进行模糊化数据分析；
27.步骤6)进行去模糊化处理。
28.本发明的目的还可通过如下技术措施来实现：
29.在步骤1中，存储的静态数据包括：油井生产数据、电泵特性参数、电缆特性参数。
30.在步骤2中，针对每一个动态参数yi，设置其隶属度函数所需的参数；n0i、ai、bi；n0i为过去一段时间内动态参数yi的时间平均值，ai为该参数yi的均方差值，bi为该参数yi变化的经验值。
31.在步骤3中，根据电泵井故障诊断判据参数建立故障诊断判据参数库，电泵井故障诊断判据参数包括：供电的电压、电流和频率；泵入口压力、泵出口压力、泵压差、电机温度、泵入口温度；井口压力、井口温度。
32.在步骤4中，采集的当前动态数据包括：泵入口压力、泵出口压力、电机温度、泵入口温度；井口处的油管内压力和温度；给电泵供电的电压、电流和频率。
33.在步骤5中，读取与每个动态参数yi相对应的隶属度函数的参数；对每个隶属度参数进行模糊化数据分析；得到用于描述该参数变化快慢和变化趋势的数值yi。
34.在步骤6中，读取动态参数的模糊值yi，根据故障诊断判据参数库，利用加权平均的方法，计算故障可能性，判断故障类型。
35.本发明中的基于模糊逻辑的电泵井故障诊断系统和方法，全面应用动态参数，系统归类故障类型、有效减少故障误判，提高电泵井故障诊断类型的准确度。
36.本发明的优点是：创造性地应用模糊逻辑数学模型，来表征将动态数据投射到[-1，+1]区间，实现了用数学方法表征动态数据的变化快慢和变化趋势。应用均方差数字分析计算结合工程师经验，设置模糊逻辑数学模型中的关键参数，提高了动态数据分析的准确性和可靠性。该计算方法简便、便于理解和应用，可以广泛应用于各种动态参数分析。
附图说明
[0037]
图1为本发明的基于模糊逻辑的电泵井故障诊断系统的一具体实施例的结构图；
[0038]
图2为本发明的一具体实施例中基于模糊逻辑的电泵井故障诊断装置的结构图；
[0039]
图3为本发明的一具体实施例中基于模糊逻辑的电泵井故障诊断方法的流程图；
[0040]
图4为本发明的一具体实施例中隶属度函数曲线；
[0041]
图中，1-井下数据采集器；2-电泵；3-油管；4-井下安全阀；5-井口传感器；6-油嘴；7-基于模糊逻辑的电泵井故障诊断装置；8-地面电泵控制柜；9-电泵供电电缆；701-井下数据线；702-井口数据线；703-控制柜数据线。
具体实施方式
[0042]
应该指出，以下详细说明都是示例性的，旨在对本发明提供进一步的说明。除非另有指明，本文使用的所有技术和科学术语具有与本发明所属技术领域的普通技术人员通常理解的相同含义。
[0043]
需要注意的是，这里所使用的术语仅是为了描述具体实施方式，而非意图限制根据本发明的示例性实施方式。如在这里所使用的，除非上下文另外明确指出，否则单数形式也意图包括复数形式，此外，还应当理解的是，当在本说明书中使用术语“包含”和/或“包括”时，其指明存在特征、步骤、操作和/或它们的组合。
[0044]
在应用本发明的一具体实施例1中，如图1所示，图1为本发明的基于模糊逻辑的电泵井故障诊断系统的结构图。电泵2连接在油管3的底端，井下数据采集器1连接在电泵2上。油管3自下而上：连接电泵2和井下安全阀4，井口安装井口传感器5，油管3上地面连接油嘴6，所述油管3外接输油管线。地面电泵控制柜8通过电泵供电电缆9给电泵2供电。基于模糊逻辑的电泵井故障诊断装置7通过井下数据线701与井下数据采集器1连接；基于模糊逻辑的电泵井故障诊断装置7通过井口数据线702与井口传感器5连接；基于模糊逻辑的电泵井故障诊断装置7通过控制柜数据线703与地面电泵控制柜8连接；
[0045]
所述井下数据采集器1与电泵2连接，用于采集电泵2对的动态参数:泵入口压力、泵出口压力、电机温度、泵入口温度。通过井下数据线701将电泵动态参数传送至基于模糊逻辑的电泵井故障诊断装置7。
[0046]
所述井下安全阀4连接于油管3上，位于电泵2和井口之间，所述井下安全阀安全阀安装于生产管柱，用于控制油管通道的通断，是安全控制工具。
[0047]
所述井口传感器5连接于井口，用于测试井口油管内压力、温度数据。所述井口传感器5通过井口数据线702将井口处的油管内压力和温度数据，传送至基于模糊逻辑的电泵井故障诊断装置7。
[0048]
所述油嘴6，优选地，安装于油管3井口以上，用于调节控制产量，其作用相当于井口阀门。且油管3在油嘴6之后连接外输管线，将原油输出。
[0049]
所述地面电泵控制柜8通过电泵供电电缆9给电泵2供电。通过控制柜数据线703与基于模糊逻辑的电泵井故障诊断装置7连接，传输的数据为地面电泵控制柜8给电泵2供电的电压、电流和频率。
[0050]
基于模糊逻辑的电泵井故障诊断装置7通过井下数据线701与井下数据采集器1连接；基于模糊逻辑的电泵井故障诊断装置7通过井口数据线702与井口传感器5连接；基于模糊逻辑的电泵井故障诊断装置7通过控制柜数据线703与地面电泵控制柜8连接；
[0051]
在应用本发明的一具体实施例2中，所述基于模糊逻辑的电泵井故障诊断装置7，如图2所示，包括：动态数据读取和存储模块710、静态数据输入和存储模块720、模糊化数据分析模块730、去模糊化模块740、故障诊断判据参数库750、隶属度函数参数设置模块760。其中动态数据读取和存储模块710、静态数据输入和存储模块720和模糊分析参数设置模块760分别与模糊化数据分析模块730直接连接；模糊化数据分析模块730和故障诊断判据参数库750与去模糊化模块740直接连接；去模糊化模块740连接输出端。
[0052]
所述基于模糊逻辑的电泵井故障诊断装置7中的动态数据存储在动态数据读取和存储模块710中，通过井下数据线701、井口数据线702、控制柜数据线703将数据传输至所述基于模糊逻辑的电泵井故障诊断装置7中的。所述动态数据包括但不限于：由井下数据线701传送的泵入口压力、泵出口压力、电机温度、泵入口温度；由井口数据线702传送的井口处的油管内压力和温度；由控制柜数据线703传送的地面电泵控制柜8给电泵2供电的电压、电流和频率。
[0053]
所述静态数据输入和存储模块720预先存储静态数据，所述静态数据包括但不限于：油井生产数据、电泵特性参数、电缆特性参数；
[0054]
所述故障诊断判据参数库750，预先存储电泵井故障诊断判据参数，所述电泵井故障诊断判据参数包括但不限于：供电的电压、电流和频率；泵入口压力、泵出口压力、泵压差、电机温度、泵入口温度；井口压力、井口温度；
[0055]
所述模糊化数据分析模块730，用于模糊数据分析，其中预先存储用于模糊分析的隶属度函数。所述隶属度函数参数设置模块760，其中存储隶属度函数参数设置，对应不同的动态参数，设置与之对应的隶属度函数参数。所述隶属度函数参数设置模块760和故障诊断判据参数库750，均能输入进行修改。
[0056]
在应用本发明的一具体实施例3中，本发明用模糊逻辑的数学分析方法来分析动态参数，并对电泵井的故障进行诊断。而模糊逻辑数学分析的关键是隶属度函数。即利用隶属度函数来分析动态参数的变化，以下介绍隶属度函数：
[0057]
首先，所述动态参数包括但不限于：由井下数据线701传送的泵入口压力、泵出口压力、电机温度、泵入口温度；由井口数据线702传送的井口处的油管内压力和温度；由控制柜数据线703传送的地面电泵控制柜8给电泵2供电的电压、电流和频率。电泵井生产过程中，每一个动态参数都有上升和下降这两个方向变化的可能性，其上升和下降分别代表不同的生产状况。
[0058]
其次，设置电泵在正常工作时，设置动态参数的数值n0，该动态参数波动的正常范围a，该动态参数波动的超常范围b。该参数n0的设置优选地依据电泵特征参数、正常生产过
程中的测试值的时间平均值。而参数a和b的设置优选地可以依据正常生产过程中的测试数据的均方值，或者人为经验值。
[0059]
当动态参数上升时，
[0060][0061]
隶属度函数y其数值为-1～+1之间的数值，0表示未发生明显变化，1或者-1表示发生明显的变化。+表示升高，-表示降低。+1表示剧烈升高，-1表示剧烈降低，其他数值越接近1，则表明动态参数变化越剧烈。当数值属于0～+1之间的数，表示该数值缓慢升高，当数值属于0～-1之间，表明该数值缓慢降低；所述方法中的隶属度函数还可以选择其他的单边隶属度函数。但必须按照以上规律趋势选择。隶属度函数反映了单个动态参数，其变化趋势和剧烈程度。
[0062]
故障诊断过程：故障诊断判据数据库包括：动态参数和故障类型。其中，动态参数包括如上所述。故障类型包括但不限于：1、控制柜故障：控制柜失电、频率增加或减少、电压上升或下降；2、电泵故障：泵入口堵塞、泵轴断脱、电泵卡阻、电泵气蚀；3、管柱故障：管柱堵塞、管柱漏失；4、地层问题：地层供液不足、含水大幅下降、含水大幅上升；5、地面管线故障：油嘴放大、油嘴缩小；对于某一种故障，用于判定该故障的参数有多种，且不同的故障其相关动态参数也不同。在基于模糊逻辑的电泵井故障诊断装置7中的，预先在故障诊断判据参数库750中存入故障诊断判据参数库，在去模糊化模块740中，进行对比分析，判定故障类型。
[0063]
在应用本发明的一具体实施例4中，基于模糊逻辑的电泵井故障判定系统的判定方法，其判定步骤如下：
[0064]
按照图1所示，完井施工，并连接各供电线和数据线。
[0065]
步骤1)输入静态数据
[0066]
将静态数据包括：油井生产数据、电泵特性参数、电缆特性参数输入静态数据输入和存储模块720；
[0067]
步骤2)设置隶属度函数参数
[0068]
在隶属度函数参数设置模块760中，针对每一个动态参数yi，设置其隶属度函数所需的参数；n0i、ai、bi。n0i为过去一段时间内(如一周时间)动态参数yi的时间平均值，ai为该参数yi的均方差值，bi为该参数yi变化的经验值。
[0069]
步骤3)输入故障诊断判据参数库
[0070]
将故障诊断所需要的参数判据方法，输入故障诊断判据数据库750；
[0071]
步骤4)读取当前动态数据yi[0072]
读取并存储当前各个传感器传送的动态数据；
[0073]
步骤5)模糊化数据分析
[0074]
模糊化数据分析模块730中，预先存入一个或者多个隶属度函数。隶属度函数如上所述。模糊化数据分析模块730从隶属度函数参数设置模块760中，读取与每个动态参数yi相对应的隶属度函数的参数。对每个隶属度参数进行模糊化数据分析。得到用于描述该参数变化快慢和变化趋势的数值yi。该数值yi为0∽+1之间的数。
[0075]
步骤6)去模糊化
[0076]
在去模糊化模块740中进行对比分析，读取730模块的动态参数的模糊值yi。读取预先存入750模块中的故障诊断判据参数利用加权平均的方法，计算故障可能性，判断故障类型。
[0077]
步骤7)判定完成
[0078]
在应用本发明的一具体实施例5中，本发明的基于模糊逻辑的电泵井故障诊断方法包括了以下步骤：
[0079]
按照图1所示，完井施工，并连接各供电线和数据线。
[0080]
步骤1)输入静态数据
[0081]
将静态数据包括：油井生产数据、电泵特性参数、电缆特性参数输入静态数据输入静态数据数据输入和存储模块720；
[0082]
步骤2)设置隶属度函数参数
[0083]
在隶属度函数参数设置模块760中，针对每一个动态参数yi，设置其隶属度函数所需的参数；n0i、ai、bi。n0i为过去一段时间内(如一周时间)动态参数yi的时间平均值，ai为该参数yi的均方差值，bi为该参数yi变化的经验阈值。
[0084]
如：设置动态参数供电的电压为y1、电流为y2和频率为y3；泵入口压力为y4、泵出口压力为y5、泵压差为y6、电机温度为y7、泵入口温度为y8；井口压力为y9、井口温度为y
10
；
[0085]
如以供电电压y1为例：依照上述方法设置n01、a1、b1。
[0086]
步骤3)输入故障诊断判据参数库
[0087]
将故障诊断所需要的参数判据方法，输入故障诊断判据数据库750，如表1所示；该表给出了各个动态参数的变化与故障类型的对应关系；
[0088]
表1电泵井故障诊断判据参数表
[0089]
[0090][0091]
表中0表示数据落零，为不变，
↑
为升高，
↑↑
为快速升高，
↓
为慢速降低，
↓↓
为快速降低，空白为与此项无关。
[0092]
步骤4)读取当前动态数据yi[0093]
读取并存储当前各个传感器传送的动态数据；
[0094]
步骤5)模糊化数据分析
[0095]
模糊化数据分析模块730从隶属度函数参数设置模块760中，读取与每个动态参数yi相对应的隶属度函数的参数。对每个动态参数运用隶属度函数进行模糊化数据分析计算。得到用于描述该参数变化快慢和变化趋势的数值yi。该数值yi为-1∽+1之间的数。
[0096]
步骤6)去模糊化
[0097]
读取730模块的动态参数的模糊值yi，在去模糊化模块740中进行对比分析。读取预先存入750模块中的故障诊断判据参数，如表1所示，判断故障类型：表1依据工程师经验。
[0098]
具体判断方法：将所有动态参数的计算结果yi转化为表2中的符号，再与表1进行比对。符合表1条件，即判定为某一故障类型。
[0099]
表2模糊逻辑计算数值yi表1符号对应关系及含义表
[0100][0101]
步骤7)判定完成。
[0102]
本发明提供的一种基于模糊逻辑的电泵井故障诊断系统和方法：所述基于模糊逻辑的电泵井故障诊断系统，如图1，该系统将电泵井故障分为五大类：控制柜故障、电泵故障、管柱故障、地层问题、地面管线故障；将动态参数采集分为三大类：井下电泵数据、井口数据和地面控制柜数据；该系统结构简单，概括性强，便于现场技术人员理解分析。所述基于模糊逻辑的电泵井故障诊断装置，如图2，该装置结构简单，预先输入静态参数，实时输入动态参数，关键部分为模糊化数据分析模块，该模块的参数可以随着现场应用和经验积累进行人为调整；所述基于模糊逻辑的电泵井故障诊断方法，如图3所示，该方法基于模糊逻辑的数学分析，应用隶属度函数将动态数据模糊化：即转化为可以用来表示该数据变化程度的-1～+1范围的数值。便于电脑软件对数据进行下一步分析；再应用工程师经验分析得到的故障诊断判据参数库进行故障判定。运算方法简单，可理解度高，为今后电泵井故障诊断提供基础。
[0103]
如图4所示，为隶属度函数曲线，其中，在该隶属度函数参数设置模块中，针对每一个动态参数yi，设置其隶属度函数所需的参数n0i、ai、bi；n0i为过去一段时间内动态参数yi的时间平均值，ai为参数yi的均方差值，bi为参数yi变化的经验阈值。
[0104]
具体实施方式：例如井口压力p1，在过去一个星期的动态值分别为：1.8mpa、1.9mpa、2.1mpa、2.0mpa、2.1mpa、1.7mpa、1.8mpa，则该井口压力的时间平均值该井口压力的均方差带入数据a1＝(((1.8-1.914)2+(1.9-1.914)2+(2.1-1.914)2+(2.0-1.914)2+(2.1-1.914)2+(1.7-1.914)2+(1.8-1.914)2)/7)
1/2
＝0.145686mpa；b1为工程师经验值，比如b1＝1mpa；带入公式
[0105][0106]
即可得到图4所示图形。
[0107]
最后应说明的是：以上所述仅为本发明的优选实施例而已，并不用于限制本发明，尽管参照前述实施例对本发明进行了详细的说明，对于本领域技术人员来说，其依然可以对前述实施例记载的技术方案进行修改，或者对其中部分技术特征进行等同替换。凡在本发明的精神和原则之内，所作的任何修改、等同替换、改进等，均应包含在本发明的保护范围之内。
[0108]
除说明书所述的技术特征外，均为本专业技术人员的已知技术。