导读:本文包含了有杆抽油泵论文开题报告文献综述、选题提纲参考文献及外文文献翻译，主要关键词:油泵,向量,特征值,示功图,故障诊断,参数,阻尼。
有杆抽油泵论文文献综述
陆存[1]（2016）在《有杆抽油泵故障诊断系统研究与设计》一文中研究指出有杆抽油机采油是目前最可靠、应用最广泛的采油方式。由于井下复杂的工作环境,泵发生故障的概率较高。通过前期调研发现,油田对于泵况的诊断还主要依靠人工识别,而且对故障的发现比较滞后,在油田加速向数字化、智能化推进时,这种生产方式已经不能满足油田发展的需要。加快实现对有杆抽油泵故障的实时监测、实时诊断,是当今国内各大油田发展的主要方向之一。目前,国内外在有杆抽油机远程监控技术上已经达到了很高的水平,但是,对于有杆抽油泵的实时诊断,却极少有对应的软件系统。本文在对有杆抽油机及其泵工作原理研究的基础上,利用建立好的实时数据采集系统、远程传输系统、以及泵况诊断模型,开发了一套有杆抽油泵故障实时诊断系统,实现了对有杆抽油泵的实时监测与实时诊断。本文的研究成果主要有以下几点：1.通过对有杆抽油机及其泵工作原理的研究,以及对有杆抽油泵主要故障类型及其特征的分析与总结,完成了有杆抽油泵故障诊断系统的总体架构设计；2.根据系统总体架构的设计,完成了硬件系统的设计与硬件设备的选型,并自主开发了有杆抽油泵故障诊断系统的数据采集系统、远程传输系统以及上位机实时数据采集软件；3.通过对示功图特征值提取方法的研究,针对传统特征值提取方法的缺点,提出了改进的示功图特征值提取方法；4.根据对不同泵况对应示功图的分析,利用多核支持向量机建立了泵况的诊断模型,并利用现场实测数据对示功图特征值提取方法改进前后系统的诊断结果进行对比,结果表明,改进后系统的正确识别率较高；5. 利用Visual Studio 2010软件开发工具与SQL Server 2008数据库平台自主开发了有杆抽油泵故障实时诊断系统,实现了对有杆抽油机泵况的远程监测与实时诊断功能；经测试表明,所设计的有杆抽油泵故障诊断系统运行稳定,诊断结果较为可靠,满足现场需求。(本文来源于《西南石油大学》期刊2016-05-01）
罗仁泽,陆存,敬兴龙,孙磊,焦月明[2]（2016）在《基于功图分析的有杆抽油泵故障诊断技术研究》一文中研究指出在油井开采中,利用计算机技术准确判断油井井下故障,实现采油系统的数字化与智能化,是当今石油行业急需解决的重大难题之一;通过示功图分析诊断有杆抽油泵故障是油田分析泵况的主要手段,目前,国内外对示功图的识别还是主要依靠人完成,虽然计算机识别技术早已实现,但是,由于其准确度有限,并未得到推广;为此,在大量文献研究的基础上,对有杆抽油泵故障诊断技术进行了综述;首先介绍了抽油泵故障诊断技术的发展历程,其次对井下泵功图转换模型建立、泵功图特征值提取方法和特征值匹配方法的国内外功图识别技术进行了分析,最后指出了目前有杆泵故障诊断技术中存在的主要问题及今后需要努力的方向。(本文来源于《计算机测量与控制》期刊2016年01期）
何岩峰,钟明,束方启,张凯,张传敏[3]（2015）在《见聚井有杆抽油泵柱塞下行阻力》一文中研究指出根据抽油泵柱塞的组成结构,柱塞的下行阻力主要来自于井液过游动阀摩阻、井液过柱塞中心管道的摩阻、柱塞与泵筒摩阻等几个方面。而传统计算模型未考虑柱塞结构,对下行阻力进行过度简化,且模型中的阻力系数均是以水为介质实验得到,不适用于稠油油藏聚驱井。为了明确稠油聚驱井生产条件、生产参数以及柱塞结构参数对柱塞下行阻力的影响规律,分别设计了柱塞中心管和游动阀与摩阻的敏感性实验以及柱塞泵筒间隙与摩阻的敏感性实验,回归得到针对稠油聚驱井抽油泵柱塞下行各元件摩阻的计算模型。结果表明,对于稠油聚驱井,阀球上升高度对过阀阻力基本无影响;柱塞中心管摩阻对柱塞下行阻力的影响不可忽略;聚驱井抽油泵柱塞下行阻力对柱塞与泵筒间隙摩阻的影响最敏感;最后,与矿场实验数据对比表明,该模型精度高于传统模型。(本文来源于《石油钻采工艺》期刊2015年04期）
李思雨[4]（2014）在《有杆抽油泵采油系统中泵功图转化的两种算法》一文中研究指出本文主要研究了有杆抽油泵系统中的泵功图的转化问题,而在泵功图转化的过程中需要求解的波动方程是本文着重解决的问题,针对波动方程的求解本文提出了两种算法,一种是有限差分的方法,另一种是运用再生核空间理论的再生核数值算法.首先,本文通过有杆抽油泵采油系统的研究现状提出了泵功图的转化问题是整个抽油系统的关键,进而着重来研究转化的方法.在1966年, S.G.Gibbs给出了Gibbs模型很好地解决泵功图转化的问题.从而本文针对Gibbs模型也就是我们数学理论中的波动方程进行深度的研究,并给出方程的数值解.其次,本文运用有限差分方法与再生核数值算法分别求解出波动方程的数值解,通过理论上的证明解的合理性,并且用数值算例证明了方法的有效性.最后,给出本文的结论,并把本文的结论应用到数值算例中,进而证明结论的合理性.同时提出对文章后续工作的展望.(本文来源于《哈尔滨师范大学》期刊2014-06-01）
孙仁远,张云飞,范坤坤,王剑,刘卓[5]（2014）在《一种新的有杆抽油泵功图诊断模型及计算方法》一文中研究指出通过对多级杆柱上的微元体进行动力学分析,对现有的Gibbs模型进行了改进,建立了一个新的有杆抽油泵功图诊断数学模型.采用隐式差分格式和变步长有限差分格式对模型进行求解,得到了接箍上、下分界面处和抽油杆均质段任意位置处的位移及载荷表达式,推导了等效阻尼系数的计算公式,建立了相应的迭代算法来计算井下泵功图.以某油井地面示功图为例,利用该模型进行了实例计算,与Gibbs方法对比结果表明,该模型及算法得到的泵功图更接近实际.(本文来源于《应用数学和力学》期刊2014年04期）
万国强,于大川[6]（2013）在《有杆抽油泵固定阀阀球运动规律模拟分析》一文中研究指出在常规有杆抽油泵流体进泵过程中,固定阀阀球的运动规律是影响固定阀开启程度、过阀流量以及流体进泵时间的主要因素之一。详细描述分析固定阀阀球的运动规律,对有杆抽油泵进泵流量和开启程度的准确计算具有十分重要的意义。针对以往的固定阀阀球运动规律模型在对阀球受力分析以及求解过程中存在的不足,综合考虑泵阀开启和关闭阶段对阀球运动的影响,对阀球的受力和运动特性进行了全面分析,建立了完善的固定阀阀球运动规律模型。利用该模型可以模拟分析不同因素对阀球运动规律的影响,并对泵阀开启和关闭阶段出现的滞后现象进行了详细的计算分析。(本文来源于《西南石油大学学报(自然科学版)》期刊2013年04期）
米立飞[7]（2013）在《基于仿生模式识别的有杆抽油泵示功图识别方法研究》一文中研究指出目前，世界各油田广泛采用有杆泵采油的方式进行开采，该方式所用设备结构简单，操作方便，综合成本较低。然而，油田工作现场环境多变，井下工况复杂，极易导致抽油机井发生故障。及时准确地进行故障诊断，可以提高油井产量，增加油田效益。油井示功图是油井工作状态的重要表征，能够反映出抽油泵发生的各类异常现象。示功图分析能够有效地诊断油井故障，因此，对示功图进行准确地分析识别意义重大。本文以有杆抽油泵的示功图为研究对象，主要研究了以下内容：1、本文分析了有杆泵采油的工作原理，并结合有杆抽油泵的工作过程详细论述了示功图的形成过程。同时，建立了典型示功图样本库，对各类型故障示功图的成因及图形特点作了详细的分析，为后续示功图的特征提取及故障诊断提供了依据。2、对示功图进行特征提取。本文选取了两种不同特性的示功图特征提取算法：基于矩特征的示功图特征提取算法，该方法提取的特征向量具有旋转、平移和尺度变换不变性，能够有效地排除示功图旋转变形对其识别效果的影响；基于频谱分析的示功图特征提取算法，该方法对示功图的平移和尺度变换不敏感，旋转则会造成其高频区域能量增加，该方法的优点在于能够有效排除抽油杆振动对示功图造成的影响。3、对示功图进行分类识别。本文主要研究了仿生模式识别应用于有杆抽油泵示功图分析的识别效果，给出了仿生模式识别的理论基础，仿生模式识别应用于示功图识别的实现方法及采用两种不同特征向量对示功图分析的识别效果。作为对比，本文同时介绍了支持向量机的理论基础，采用台湾大学林智仁教授等人开发设计LIBSVM对示功图进行分类识别，再与仿生模式识别的识别效果进行比较。实验表明，使用基于矩特征算法的特征向量，两种识别方法识别效果相仿，都能达到98%以上；使用频谱分析算法提取的特征向量，仿生模式识别的识别效果更佳，可达到96.5%。(本文来源于《中国石油大学（华东）》期刊2013-05-01）
狄敏燕,杨海滨,李汉周,张格,彭太祥[8]（2011）在《有杆抽油泵充满程度计算研究》一文中研究指出目前计算泵充满系数的方法普遍只考虑气体对泵的影响,对于因供液不足或粘度较高而造成泵充不满的油井,得到的泵效较实际值有较大偏差。综合考虑原油性质、泵的结构以及抽汲参数对泵充满程度的影响,推导出计算泵充满程度的修正方法。采用该修正法和常用法分别对现场17口井进行计算对比,表明该方法比常用方法得到的泵充满程度要低,泵效与实际值的偏差较常用法降低9.3%,其中沉没度小于100m的10口油井(其中4口井粘度大于200mPa·s)偏差值降低了11.2%,而沉没度大于200m的4口井偏差值降低了2.5%,表明该方法计算的结果合理可靠,尤其适用于供液不足或粘度较高而造成泵充不满的井。(本文来源于《复杂油气藏》期刊2011年04期）
王凯,刘宏昭,熊俊,唐小彪[9]（2011）在《基于改进的超球支持向量机的有杆抽油泵故障诊断研究》一文中研究指出针对神经网络对有杆抽油泵系统进行故障诊断存在的缺陷以及支持向量机在大规模训练样本或训练样本严重不平衡时的多分类问题求解中能效不足,提出了基于改进分类策略的超球支持向量机多分类算法。赋予3种工作集选择方式的贯序最小优化算法用于支持网格搜索模型以便进行参数寻优,避免了参数选择的盲目性和随意性。根据训练样本规模适时引入核缓存技术和上叁角矩阵策略,使得寻优耗时减少。开发了基于Java语言、功能完备的超球支持向量机工具箱HSSVM-1.17。利用HSSVM-1.17对抽油泵工况进行了多分类仿真试验,并与BP神经网络、支持向量机方法加以比较。试验结果表明:改进后的超球支持向量机算法理论严谨、参数寻优迅速、分类精度高、自适应好,适用于采油工程领域中大规模复杂的故障诊断问题。(本文来源于《机械科学与技术》期刊2011年01期）
王凯,刘宏昭,穆安乐[10]（2010）在《基于最小二乘支持向量机的有杆抽油泵工况多分类研究》一文中研究指出有杆抽油泵工况分类属于高维、非线性的模式识别问题。为提高分类精度和可靠性,利用最小二乘支持向量机得到的分类器模型参数需要优化。当各类训练样本数量严重不均衡的分类模型的参数寻优耗时过长且对测试样本的分类精度偏低,提出了压缩训练样本集规模的方法,标准算例的4种分类模型的仿真结果表明该方法效果明显。对抽油泵泵功图进行特征提取,采用径向基核函数和最小输出编码算法建立了最小二乘支持向量机分类器模型。通过试验发现该模型的分类结果,与BP网络、RBF网络、最小距离法相比,基于最小二乘支持向量机的多分类模型泛化能力强,自适应好,适于在线运行,在解决有杆抽油泵工况分类问题中表现出优异的性能。(本文来源于《机械科学与技术》期刊2010年12期）
有杆抽油泵论文开题报告
（1）论文研究背景及目的
此处内容要求：
首先简单简介论文所研究问题的基本概念和背景，再而简单明了地指出论文所要研究解决的具体问题，并提出你的论文准备的观点或解决方法。
写法范例：
在油井开采中,利用计算机技术准确判断油井井下故障,实现采油系统的数字化与智能化,是当今石油行业急需解决的重大难题之一;通过示功图分析诊断有杆抽油泵故障是油田分析泵况的主要手段,目前,国内外对示功图的识别还是主要依靠人完成,虽然计算机识别技术早已实现,但是,由于其准确度有限,并未得到推广;为此,在大量文献研究的基础上,对有杆抽油泵故障诊断技术进行了综述;首先介绍了抽油泵故障诊断技术的发展历程,其次对井下泵功图转换模型建立、泵功图特征值提取方法和特征值匹配方法的国内外功图识别技术进行了分析,最后指出了目前有杆泵故障诊断技术中存在的主要问题及今后需要努力的方向。
（2）本文研究方法
调查法：该方法是有目的、有系统的搜集有关研究对象的具体信息。
观察法：用自己的感官和辅助工具直接观察研究对象从而得到有关信息。
实验法：通过主支变革、控制研究对象来发现与确认事物间的因果关系。
文献研究法：通过调查文献来获得资料，从而全面的、正确的了解掌握研究方法。
实证研究法：依据现有的科学理论和实践的需要提出设计。
定性分析法：对研究对象进行“质”的方面的研究，这个方法需要计算的数据较少。
定量分析法：通过具体的数字，使人们对研究对象的认识进一步精确化。
跨学科研究法：运用多学科的理论、方法和成果从整体上对某一课题进行研究。
功能分析法：这是社会科学用来分析社会现象的一种方法，从某一功能出发研究多个方面的影响。
模拟法：通过创设一个与原型相似的模型来间接研究原型某种特性的一种形容方法。
有杆抽油泵论文参考文献
[1].陆存.有杆抽油泵故障诊断系统研究与设计[D].西南石油大学.2016
[2].罗仁泽,陆存,敬兴龙,孙磊,焦月明.基于功图分析的有杆抽油泵故障诊断技术研究[J].计算机测量与控制.2016
[3].何岩峰,钟明,束方启,张凯,张传敏.见聚井有杆抽油泵柱塞下行阻力[J].石油钻采工艺.2015
[4].李思雨.有杆抽油泵采油系统中泵功图转化的两种算法[D].哈尔滨师范大学.2014
[5].孙仁远,张云飞,范坤坤,王剑,刘卓.一种新的有杆抽油泵功图诊断模型及计算方法[J].应用数学和力学.2014
[6].万国强,于大川.有杆抽油泵固定阀阀球运动规律模拟分析[J].西南石油大学学报(自然科学版).2013
[7].米立飞.基于仿生模式识别的有杆抽油泵示功图识别方法研究[D].中国石油大学（华东）.2013
[8].狄敏燕,杨海滨,李汉周,张格,彭太祥.有杆抽油泵充满程度计算研究[J].复杂油气藏.2011
[9].王凯,刘宏昭,熊俊,唐小彪.基于改进的超球支持向量机的有杆抽油泵故障诊断研究[J].机械科学与技术.2011
[10].王凯,刘宏昭,穆安乐.基于最小二乘支持向量机的有杆抽油泵工况多分类研究[J].机械科学与技术.2010
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