The PDF file of this paper is in Russian.
The purpose of the research is the improving the efficiency of operation of sucker-rod pumping unit (SRPU) submersible equipment due to the operational diagnosis of the condition. The solved problem is the development of an algorithm for recalculating in the dynamogram the dependence of the power consumption of the rocking machine electric drive of moving the rod column suspension point (wattmeterogram) based on the analysis of the technological time series of the accumulated parameters. The analysis of the wattmetering data allows to determine condition of the surface and underground equipment of the SRPU. The advantages of wattmetering are the ease of measurement and the lack of additional equipment to record the force parameters at the rod column suspension point. The disadvantage is an increase in the performance requirements of the computational core of the controller of the SRPU control station for the implementation of diagnostic algorithms. To date, the problem is in approximation of the functional relationship between the samples of the dynamogram and the wattmeterogram, which does not allow the using of well-known diagnostic methods by the dynamogram calculated from wattmetering data. An algorithm for converting a wattmeterogram into a dynamogram is proposed based on the known time dependence of the rod position and the refined kinematic model of the rocking machine. Based on an array of instantaneous values of active power during a single period of swing, obtained uniformly at same intervals from the moment of the beginning of the plunger stroke up, and the physical parameters of the rocking machine, the stroke of the rod suspension point and the force at the rod string suspension point are calculated. To eliminate the disadvantages of the recalculation algorithm using the kinematic model, a neural network approximation is proposed for the functional dependence of the wattmeterogram and the dynamogram samples. The possibility of monitoring and diagnosis of surface and underground equipment of the SRPU by using the module for wattmetering data intellectual preprocessing in the task of controlling the operating modes of a producing well is shown.
Целью работы является повышение эффективности эксплуатации погружного оборудования скважинной штанговой насосной установки (УСШН) за счет оперативной диагностики состояния. Разработан алгоритм пересчета в динамограмму зависимости потребляемой мощности электропривода станка-качалки от перемещения точки подвеса колонны штанг (ваттметрограммы) на основе анализа технологических временных рядов накапливаемых параметров. Анализ данных ваттметрирования позволяет определить состояние наземного и подземного оборудования УСШН. К достоинствам ваттметрирования относится простота измерения и отсутствие затрат на дополнительное оборудование для регистрации параметров усилия в точке подвеса колонны штанг. Недостатком являются повышенные требования к характеристикам производительности вычислительного ядра контроллера станции управления УСШН для реализации алгоритмов диагностики. Рассмотрена проблема аппроксимации функциональной связи отсчетов динамограммы и ваттметрограммы, которая не позволяет применять хорошо известные методы диагностики по динамограмме, рассчитанной по данным ваттметрирования. Предложен алгоритм пересчета ваттметрограммы в динамограмму на основе известной временной зависимости положения штока и уточненной кинематической модели станка-качалки. На основе массива мгновенных значений активной мощности за один период качания, полученных равномерно через одинаковые промежутки времени c момента начала хода плунжера вверх, и физических параметров станка-качалки, рассчитываются ход точки подвеса штанг и усилие в точке подвеса колонны штанг. Для устранения недостатков алгоритма пересчета, использующего кинематическую модель, предложена нейросетевая аппроксимация функциональной зависимости отсчетов ваттметрограммы и динамограммы. Показана возможность контроля и диагностики состояния наземного и подземного оборудования установки с помощью модуля интеллектуальной предобработки данных ваттметрирования в задаче управления режимами работы добывающей скважины.
