机采井运维数字化转型及故障预警研究

王亚平

(大庆油田有限责任公司第七采油厂，黑龙江  大庆 163000)

摘 要：深讨了机采井适維数字化转型的关键略径及故障预警系统的构建方法,通过引入大数据分析和 AI机器学习技术。实现了电潜泵健康度监测、故障诊断、预警及寿命预测功能。在渤海A油田的应用中,该系统显著降低了故障率和躺并时间，为油田高效运维提供了有力支持。

关键词：机采井运维；数字化转型；故障预警；大数据分析

0 引言

在石油开采领域,电潜泵作为一种高效、稳定的人工举升设备,其重要性不言而喻。凭借大排量、高功率及简便的能量传递特性,电潜泵在保障油田高产稳产方面发挥着至关重要的作用。然而,并下环境的复杂性和多变性使得电潜泵在运行过程中难免遭遇各种异常工况甚至故障停机,这对油并的持续生产构成了重大挑战!。因此,如何有效降低电潜泵的故障率,减少因故障导致的停机时间,成为提升采油并整体效率、确保油田生产稳定的关键所在,也是油田行业数字化转型和智能化升级的重要方向。

近年来,油田行业通过不懈努力,在提升机组质量、优化选泵设计、强化施工质量控制以及改进生产运维管理等方面取得了显著成效,机采井故障率实现了大幅下降,从2018年的13.2%降至2022年的8.2%。然而,随着油田并况及生产参数的不断变化,现有技术手段在应对复杂多变的井下环境时难以快速、准确地识别和处理异常情况,导致机采井故障处置的最佳时机往往被延误。在此背景下,借助大数据分析和人工智能(AI)机器学习的力量,建立高效、智能的在线监测诊断系统成为解决这一难题的关键途径。通过采集电潜泵运行过程中的海量数据,运用大数据分析技术深人挖掘数据背后的隐藏规律,可以实现对电潜泵运行状态的实时监控和精准预测。同时,结合AI机器学习算法,系统能够自动学习并识别电潜泵的各种故障模式，从而在故障发生前发出预警,为运维人员提供充足的时间进行干预和处理。此外,在线监测诊断系统的应用还能够推动油田生产运维模式的深刻变革。传统的故障管理模式往往侧重于事后处理,即在故障发生后才采取措施进行修复,而基于大数据和A技术的智能监测系统则能够实现故障管理的前置化,将被动应对转变为主动预防。这种转变不仅有助于缩短停机时间、减少生产损失,还能够显著提升油田生产的整体效率和经济效益。

1 机采井故障预警方法

机采井的稳定运行是确保原油产量的关键。然而,电潜泵等设备的复杂工作环境常常导致各种故障，影响油井的正常生产。因此,建立高效的故障预警机制对于减少故障率、缩短停机时间具有重要意义。

1.1 健康度分析方法

健康度是衡量电潜泵运行状态的重要指标,反映了电潜泵的性能参数与正常运行状态之间的差异。健康度分析基于机器学习方法,通过对历史运行数据的挖掘,构建预测模型,实时监测并计算电潜泵的健康度值。

在健康度计算过程中,首先收集电潜系的关键运行参数,如吸入口压力、出口压力、电机温度、电流等。然后,利用深度学习模型对这些参数进行预估,计算实际值与预估值之间的偏离度。通过对各参数的偏离度进行加权平均,得到总体偏离度,并将其映射为健康度值。健康度值越高,表示电潜泵的运行状态越接近理想状态;反之,则可能存在潜在故障。

……