[发明专利]一种基于故障分析模型的电潜螺杆泵智能优化方法

权利要求书

1.一种基于故障分析模型的电潜螺杆泵智能优化方法，所述电潜螺杆泵用于海上油田的油井开采过程，以及用于稠油出砂油井中的原油举升过程，其特征是：所述的优化方法为：

首先建立故障分析模型，对电潜螺杆泵存在的故障及其对应的原因进行研究，并针对研究结果提出参数改进措施；

故障分析模型的建立分为以下四个步骤：

首先确定温度压力场的变化规律，确定温度压力场的变化规律是通过提出假设条件，建立数学模型的方法分析电潜螺杆泵举升液体过程中的温度压力场的变化情况，并进行数值求解得到温度压力场沿井筒的分布规律；

然后统计电潜螺杆泵故障，统计电潜螺杆泵故障过程为：将电潜螺杆泵故障分为非杆泵类和杆泵类两大类，其中非杆泵类故障包括潜油电机故障、井下电缆故障以及传动装置故障，此类故障通过检修设备可以解决；杆泵类故障包括转子的受力变形、转子的冲刷磨损、定子的溶胀变形以及定子的腐蚀损坏，此类故障可通过调整设计参数与地层及流体的实际情况相匹配，以达到适应油层、降低损耗的目的；

接下来针对关键部件展开损坏失效研究，针对关键部件展开损坏失效研究，考虑到可通过调整设计参数来改进避免的杆泵类故障集中发生在转子与定子两部分，所以在故障分析模型中针对这两个关键部件进行损坏分析，对于转子来说，其损害分为两方面：一方面转子所受作用力使其在不同扭矩工况下发生形变行为，另一方面含砂砾稠油介质会对转子材料造成腐蚀与磨损；而定子的变形损坏是由于长期在原油环境中工作，使定子橡胶出现溶胀现象，导致转子与定子环空间隙减小，发生泵抱死故障，同时原油中包含的芳香烃物质与橡胶发生反应也会造成定子失效；

最后建立关键部件损坏与电潜螺杆泵故障的对应关系；建立关键部件损坏与电潜螺杆泵故障的对应关系，是根据对关键部件损坏造成的故障进行分析，转子与定子变形造成的环空间隙减小会导致泵的产量过低、定子与转子环空间隙过大会造成的泵排量不足，并通过改变泵转速、更换排量以及载荷一系列参数调整方法对泵井下机组部分的设计进行优化，优化后的设计结果可减小故障发生的概率或故障发生的严重程度，提高电潜螺杆泵使用寿命；

然后用改进后的参数设置结果训练神经网络；

最后将训练好的神经网络用于指导非常规开采条件下的电潜泵优化设计，通过参数优化以避免故障的发生而提高电潜泵使用寿命。

2.如权利要求1所述的基于故障分析模型的电潜螺杆泵智能优化方法，其特征是：所述的神经网络为非线性神经网络，包括但不限于BP神经网络、深度信念网络DBN以及循环神经网络RNN。

3.如权利要求2所述的基于故障分析模型的电潜螺杆泵智能优化方法，其特征是：在现场应用过程中，训练好的神经网络可根据设定的油田地层条件、流体性质以及生产要求，得出损害影响最低的电潜螺杆泵设计参数配比结果，并以此参数设计结果为依据进行电潜螺杆泵生产系统的设计优化，实现提高电潜螺杆泵使用寿命的目的。