[发明专利]一种基于多尺度采样的抽油机电参数数据预处理方法

说明书

一、技术领域

本发明涉及抽油机电参数数据处理，尤其是一种基于多尺度采样 的抽油机电参数数据预处理方法。

二、背景技术

目前，油田上所采油的抽油机采油系统的电参数数据具有自身特 性，是一组尺度不同数据，从电压、电流的高速变化数据到电功率的 周期变化信号，再到周期功这种缓变信号，如果都采用同一种数据采 样频率势必造成系统设计难度加大和成本上升，因此不同尺度的数据 应该采用不同尺度的采样速度。高速采样会极大增加硬件缓存的开 销，在有限的缓存配置下，一段连续采样数据可能无法实现对系统某 一缓变信号特征的完整周期记录，给信号特征分析带来困难。同时原 始采样数据会受到电磁干扰，如何有效地缓解干扰的影响是目前亟待 解决的重要内容。

三、发明内容

本发明的目的是针对上述技术中存在的不足，设计一种基于多尺 度采样的抽油机电参数数据预处理方法。使其在高速采样的过程中能 够缓解电磁干扰，在有限的缓存配置下，实现一段连续采样数据对系 统某一缓变信号特征的完整周期记录，并进行信号特征分析，以评价 抽油机系统的工作状态。

本发明一种基于多尺度采样的抽油机电参数数据预处理方法，其 特征在于：

根据系统实时评价过程中不同层次模型对数据尺度的要求不同， 分别采用三种不同的多尺度采样；针对信号的不同特点，采用三种数 据预处理及信号分析方法。

所述的多尺度采样，采样尺度分为三个尺度：第一尺度：电流电 压采样尺度，反应电动机的特性变化，微秒级，采样频率在10KHz； 第二尺度：电功率采样尺度，反应抽油机的特性变化，毫秒级，采样 频率在50Hz；第三尺度：周期功图(电工图)采样尺度，反应油井 及油藏对象的变化，时级，采样频率0.001Hz。

所述第一尺度：结合电动机电源谐波分析频率的要求，即要求分 析到13次谐波，电源工频频率50Hz，13次谐波频率为650Hz，乘 以2即1300Hz，考虑到信号干扰等因素，因此工程中电压电流的批 次采样频率不低于2KHz，同时还要附加同批次内电压电流六路信号 的同步采样，作为数据采样的第一尺度要求。

所述第二尺度：输出转速和输入扭矩的计算速度要求每20ms出 一组数据，即作为电动机转子的转速和扭矩数据采样频率应不低于 50Hz，这是数据采样的第二尺度要求。

所述第三尺度：基于油藏的变化周期长、缓慢的特征，提出数据 采集存储方案是每隔1个小时对油井的特征数据采集存储一次，可以 在有限的存储空间里记录历史更久远、信息更全的数据，作为第三尺 度要求。

所述的三种数据预处理及信号分析方法，针对现场数据电磁脉冲 干扰问题，采用预测均值滤波算法对信号的奇异值进行预处理，针对 非完整周期间歇采样信号的处理问题，采用拟合先行的希尔伯特黄变 换(HHT)信号分离方法，针对信号实时梯度计算问题，采用基于多 尺度均值滤波的信号梯度计算方法，其特征如下：

所述的预测均值滤波算法：计算当前一段时间内的均值(不包括 当前值)，计算当前点后一段的均值(也不包括当前点)，比较当前点 值同这两个数值之间的关系，如超出信号趋势范围，则修整，不超出 则保留原值，根据不同的信号特征采用不同的修正方法。

所述的预测均值滤波算法多了一步预测功能，对于奇异值的判断 更加准确，具有自适应性，由于有了预测信息，因此信号调整更加接 近于真实值，由于采用了插值，使得信号特征趋于平滑，符合物理变 化的规律；对于高斯噪音和脉冲噪音同时具有较好抑制作用，尤其对 带有强电磁干扰的电信号的数据预处理来说，较之常规方法表现出了 更佳的效果。

所述的拟合先行的希尔伯特黄变换(HHT)信号分离方法：选择 拟合初值，采用信赖域方法进行曲线拟合，进行基频信号分离，计算 剩余信号，对剩余信号作HHT分析。

所述的拟合先行的希尔伯特黄变换(HHT)信号分离方法：拟合 先行的HHT信号分离方法对于非完整器间歇采样信号来说，既发挥 了拟合算法在精度方面的优势，又发挥了HHT变化分析时频信号的 有效性，解决了连续高速采样信号处理过程中存在的问题，为通过电 信号分析抽油机的运行状态提供了一个切实有效的解题思路。