李冬平[1]2003年在《有杆抽油系统杆柱动特性的预测与计算机仿真》文中进行了进一步梳理有杆抽油在机械采油中占有相当大的比重,其杆柱动特性的预测是系统效率分析和优化设计的基础。本文对有杆抽油系统的杆柱动特性进行了深入的理论分析和大量的计算机数值仿真计算。主要内容有: 对游梁式抽油机机构进行了运动学建模和计算,得出抽油机悬点位移、速度、加速度等运动参数及曲线。然后对抽油机机构进行了动力学分析,求得减速器输出轴扭矩,根据扭矩平衡准则给出了获得曲柄平衡块位置的算法。 给出了叁次样条插值法模拟抽油杆柱轴线的具体编程算法,并分析了抽油杆柱中微元体所受的力,建立了抽油杆柱振动的波动方程。 提出了在同级均质杆段内运用隐式差分格式以及在组合杆边界节点处运用变步长有限差分格式的混合差分法来对抽油杆柱振动的波动方程进行求解分析,并把求得的示功图曲线与实测的示功图曲线进行对比,得到较好的吻合效果。同时将不同油液粘度以及不同抽油杆材料对悬点载荷和曲柄轴扭矩的影响进行比较和分析。 考虑电动机转速的波动,建立了有杆抽油系统的等效驱动力学模型。同时对曲柄运动微分方程以及抽油杆柱振动的波动方程进行联立求解,提出了相应的求解算法。求解结果表明采用高转差电动机示功图曲线更加逼近于实测示功图曲线。 介绍了本课题开发的有杆抽油系统动态参数仿真软件的工作流程,以及该仿真软件的基本功能。
贾伟[2]2018年在《基于Android的抽油井仿真与诊断软件开发》文中认为随着移动智能技术的迅速发展,石油行业也面临着技术的大升级。结合移动智能设备、网络技术和数据库技术对有杆抽油系统进行井下工作状况模拟,并在此基础上进行故障诊断及产量估算,可以极大的提升油田行业整体工作效率。本文使用现下最流行的Android操作系统,结合油田现场实际需求,开发出一款用于Android移动设备的应用软件。本文主要内容有:根据实际情况,进行软件可行性分析。设计出软件的总体结构框架,确定软件所要实现的功能。开发井下仿真模块。通过数据采集模块获取到的油井参数,可以绘制地面示功图。建立定向井多级杆抽油杆柱受力模型,求解该模型。利用差分网格法求解抽油杆柱动力学方程可以得到泵位移和泵载荷,利用得到的结果绘制井下泵示功图。开发数据采集模块。先建立一个网络数据库,将有杆抽油系统工作时的数据放入数据库中。再利用互联网,让网络数据库和开发的软件进行数据通信,读取这些数据。开发故障诊断模块。得到泵示功图后,利用网格法,将泵示功图转化为特征矩阵,提取特征向量。将得到的特征向量和故障泵示功图的特征向量进行比较,来判断是哪一类故障。开发产量预测模块。得到泵示功图后,寻找泵示功图的高、低载荷段曲率变化的极值点,这两个点就是阀的开启点和闭合点,柱塞的有效冲程就是这两个点之间的距离,这样就可以计算出油井的产液量。传统的油田工业数据采集、诊断分析都是在台式计算机上进行的,这必然局限了工作人员的劳动空间,不适合现场灵活操作,而Android系统及移动设备的普及为解决这一问题提供了新思路。
参考文献:
[1]. 有杆抽油系统杆柱动特性的预测与计算机仿真[D]. 李冬平. 西安理工大学. 2003
[2]. 基于Android的抽油井仿真与诊断软件开发[D]. 贾伟. 西安理工大学. 2018