梁 輝,王世杰,錢 程

(沈陽工業(yè)大學(xué) 機(jī)械工程學(xué)院,遼寧 沈陽 110870)

0 引 言

在石油開采過程中,隨著高含砂井、稠油井的增多,以及斜井、水平井等新技術(shù)的應(yīng)用,使得油田開發(fā)的難度增大,常用的抽油機(jī)、電潛泵、水力活塞泵等設(shè)備在該類井中采油具有較大的局限性[1,2]。

潛油螺桿泵作為一種新興的采油設(shè)備能夠適應(yīng)上述井況,并且具有同比采油量能耗低、結(jié)構(gòu)簡(jiǎn)單、占地面積小等特點(diǎn);同時(shí),螺桿泵在降低采油成本、提高采油效率等方面要優(yōu)于傳統(tǒng)的抽油機(jī)和電潛泵,目前其已逐步被推廣使用,并且取得了良好的經(jīng)濟(jì)效益和社會(huì)效益[3-5]。

在螺桿泵的采油過程中,螺桿泵轉(zhuǎn)速的選擇至關(guān)重要。轉(zhuǎn)速的不合理選擇,不僅得不到良好的采油效率,還會(huì)加速螺桿泵的磨損,甚至造成“燒泵”現(xiàn)象的出現(xiàn),嚴(yán)重影響螺桿泵的使用壽命,造成重大的經(jīng)濟(jì)損失。而螺桿泵轉(zhuǎn)速的選取常與油井工況、泵的結(jié)構(gòu)參數(shù)、泵的使用周期有關(guān)[6]。在采油過程中,若能根據(jù)上述情況實(shí)時(shí)地選擇并調(diào)整螺桿泵合適的轉(zhuǎn)速,將會(huì)有效地提高螺桿泵的采油效率和使用壽命。因此,建立螺桿泵轉(zhuǎn)速預(yù)置模型,并且根據(jù)不同的工況條件,調(diào)整螺桿泵達(dá)到最優(yōu)轉(zhuǎn)速具有十分重要的工程意義。

李聰[7]建立了螺桿泵轉(zhuǎn)速及其主要影響因素之間的非線性映射關(guān)系。沈立偉[8]采用變頻調(diào)速控制電機(jī)轉(zhuǎn)速來提高螺桿泵的使用壽命。以上研究雖然取得了一些進(jìn)展,但都未考慮泵的結(jié)構(gòu)參數(shù)對(duì)其的影響,也未對(duì)螺桿泵的智能控制做出深入研究。

本文主要研究改進(jìn)BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在螺桿泵轉(zhuǎn)速預(yù)測(cè)中的應(yīng)用,利用BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)來挖掘不同工況對(duì)螺桿泵轉(zhuǎn)速要求的內(nèi)在聯(lián)系,同時(shí)考慮螺桿泵的結(jié)構(gòu)參數(shù)—定子橡膠的磨損間隙的影響,構(gòu)建螺桿泵最優(yōu)轉(zhuǎn)速預(yù)測(cè)模型;并通過PID控制,自動(dòng)調(diào)節(jié)電機(jī)轉(zhuǎn)速,實(shí)現(xiàn)螺桿泵的轉(zhuǎn)速預(yù)置,提高泵的使用效率及壽命。

1 潛油螺桿泵采油系統(tǒng)及其轉(zhuǎn)速影響因素分析

1.1 潛油螺桿泵采油系統(tǒng)

潛油螺桿泵由井下潛油電機(jī)帶動(dòng)螺桿泵轉(zhuǎn)子,以較低轉(zhuǎn)速轉(zhuǎn)動(dòng)來實(shí)現(xiàn)石油舉升。它包含井下電機(jī)、保護(hù)器、減速器、聯(lián)軸體、螺桿泵、變頻器等裝置。

與其他采油設(shè)備相比,潛油螺桿泵具有適應(yīng)井液范圍廣、不存在桿管偏磨問題、易于管理、高效節(jié)能等優(yōu)點(diǎn),適用于稠油井、含砂井、氣井,能夠完成斜井、水平井和定向井的采油作業(yè)[9]。

1.2 螺桿泵轉(zhuǎn)速影響因素分析

1.2.1 原油黏度

螺桿泵的舉升是依靠轉(zhuǎn)子與定子之間形成密封腔帶動(dòng)石油舉升。螺桿泵的轉(zhuǎn)子以適當(dāng)?shù)姆较蜣D(zhuǎn)動(dòng)時(shí),吸入端存在負(fù)壓,當(dāng)原油黏度較小時(shí),原油可以迅速充滿腔室,使螺桿泵具有良好的容積效率。

當(dāng)原油黏度較大時(shí),由于其流動(dòng)性較差,在一個(gè)密封腔的形成過程中,原油不能有效填滿密封腔,使得螺桿泵容積效率下降,且此時(shí)密封腔內(nèi)存在氣體,轉(zhuǎn)子與定子橡膠間產(chǎn)生干摩擦,加速橡膠磨損,降低螺桿泵使用壽命。

因此,在原油黏度較大時(shí),應(yīng)適當(dāng)降低螺桿泵的轉(zhuǎn)速[10]。

1.2.2 井下原油溫度

油井的溫度會(huì)對(duì)螺桿泵的性能產(chǎn)生影響[11,12]。當(dāng)油井溫度升高時(shí),有利于螺桿泵從停機(jī)狀態(tài)下進(jìn)行啟動(dòng),且定子橡膠由于溫度的提升產(chǎn)生熱脹效應(yīng),增大了與轉(zhuǎn)子之間的過盈量,密封效果更好,螺桿泵具有更高的容積效率,但同時(shí)增大了定子轉(zhuǎn)子之間的摩擦阻力,使螺桿泵機(jī)械效率下降。

隨著溫度的升高,橡膠表面磨蝕加速,橡膠表面分子鏈的重新組合加快,力學(xué)性能降低,橡膠表面疲勞磨損加劇。

所以在溫度較高時(shí),應(yīng)選擇較低的轉(zhuǎn)速,以提高螺桿泵的使用壽命。

1.2.3 泵端壓差

螺桿泵的泵端壓差也會(huì)對(duì)轉(zhuǎn)速產(chǎn)生影響[13]。螺桿泵工作時(shí),吸油口與出油口間產(chǎn)生壓差,當(dāng)壓差較小時(shí),定子與轉(zhuǎn)子間完美接觸,螺桿泵具有良好容積效率。

當(dāng)壓差持續(xù)增大時(shí),定子與轉(zhuǎn)子間產(chǎn)生空隙,造成原油泄漏,螺桿泵容積效率降低。

螺桿泵泵端壓差與容積效率的關(guān)系圖如圖1所示。

圖1 螺桿泵泵端壓差與容積效率的關(guān)系圖

從圖1中可以看出,在同一轉(zhuǎn)速下,當(dāng)螺桿泵泵端壓差增大,泵的容積效率下降;但當(dāng)轉(zhuǎn)速由250 r/min增大至350 r/min時(shí),泵的容積效率明顯增高。

因此,當(dāng)螺桿泵泵端的壓差增大時(shí),應(yīng)適當(dāng)提高其轉(zhuǎn)子的轉(zhuǎn)速。

1.2.4 螺桿泵定子橡膠的磨蝕

螺桿泵定子橡膠的磨蝕是影響泵轉(zhuǎn)速選擇的又一個(gè)重要因素,主要形式有摩擦磨損、疲勞磨損和磨粒磨損等[14]。螺桿泵轉(zhuǎn)速提升,油液在轉(zhuǎn)子與定子橡膠之間高速流動(dòng),致使橡膠表面溫度升高,加劇了橡膠的摩擦磨損和疲勞磨損;同時(shí),油液中包含的沙礫在高速流動(dòng)中,加劇了與橡膠表面的磨粒磨損,降低了螺桿泵使用壽命。

因此,為了降低磨損,保護(hù)螺桿泵的使用壽命,應(yīng)該適當(dāng)調(diào)低其轉(zhuǎn)速。

2 基于改進(jìn)BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的轉(zhuǎn)速預(yù)置模型

由于螺桿泵轉(zhuǎn)子轉(zhuǎn)速受到油井的工況和螺桿泵的結(jié)構(gòu)參數(shù)等因素的影響,且各因素的作用機(jī)制通常不能或無法用精確的數(shù)學(xué)語言來準(zhǔn)確描述,螺桿泵轉(zhuǎn)速預(yù)測(cè)屬于復(fù)雜的非線性系統(tǒng)問題。

目前,對(duì)于這種問題,常用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)方法來解決,BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)是其常用的方法之一。BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)具有良好的預(yù)測(cè)精度、非線性泛化能力、信息處理能力以及學(xué)習(xí)能力[15-17]。但傳統(tǒng)BP算法具有學(xué)習(xí)收斂速度慢,且易陷入局部極小值的缺陷,故本文采用具有更高精度和更快收斂速度的L-M算法,來建立螺桿泵轉(zhuǎn)速預(yù)測(cè)模型。

L-M算法是把最速下降法和線性化方法即高斯牛頓法加以綜合的一種方法,具有減少計(jì)算量、網(wǎng)絡(luò)收斂速度快、精度更高的優(yōu)勢(shì)。

L-M算法的BP迭代過程如下:

設(shè)W(k)表示第k次迭代的網(wǎng)絡(luò)權(quán)值向量,維數(shù)為M,新的權(quán)值向量W(k+1)可根據(jù)下面的規(guī)則求得:

W(k+1)=W(k)+ΔW(k)

(1)

誤差指標(biāo)函數(shù)為:

(2)

式中:ti—期望輸出;oi—實(shí)際輸出;N—輸出向量維數(shù)。

設(shè)(W)=[e1(W),e2(W)…,eN(W)]T,于是有:

▽E(W)=JT(W)e(W)

(3)

▽2E(W)=JT(W)J(W)+S(W)

(4)

(5)

式中:▽2E(W)—誤差指數(shù)函數(shù)E(W)的Hessian矩陣;▽E(W)—梯度;J(W)—Jacobian矩陣。

對(duì)于牛頓法,有:

(6)

當(dāng)接近一個(gè)解時(shí),通常有S(W)?0,這時(shí)得到高斯-牛頓法的計(jì)算規(guī)則:

ΔW=-[JT(W)J(W)]-1JT(W)e(W)

(7)

L-M算法是一種改進(jìn)的高斯-牛頓法,其形式為:

ΔW=-[JT(W)J(W)+μI]-1J(W)e(W)

(8)

式中:μ—比例系數(shù);I—單位矩陣。

在實(shí)際操作中,μ是一個(gè)試探性的參數(shù),對(duì)于給定的μ,如果求得的ΔW能使誤差指標(biāo)指數(shù)E(W)降低,則μ降低;反之,則μ增加。

在采油過程中,螺桿泵的磨損間隙并不能實(shí)時(shí)測(cè)得,但泵的容積效率可以反映出磨損間隙的影響,故本文將采用單隱層的改進(jìn)BP算法,以原油溫度、原油黏度、泵端壓差、容積效率等4個(gè)主要因素作為輸入層,以轉(zhuǎn)速作為輸出層,啟動(dòng)函數(shù)選用單極性sigmoid函數(shù)來建立螺桿泵轉(zhuǎn)速預(yù)置模型。

網(wǎng)絡(luò)模型結(jié)構(gòu)圖如圖2所示。

圖2 BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型結(jié)構(gòu)圖

通過所建立的螺桿泵轉(zhuǎn)速預(yù)測(cè)模型,可以得出螺桿泵的實(shí)時(shí)最優(yōu)轉(zhuǎn)速。由PID控制來調(diào)節(jié)電機(jī)轉(zhuǎn)速達(dá)到轉(zhuǎn)速預(yù)置的目的。PID控制包括比例環(huán)節(jié)kp、積分環(huán)節(jié)ki、微分環(huán)節(jié)kd,想要取得良好的控制效果,必須調(diào)整好3個(gè)環(huán)節(jié)的作用。

筆者采用基于BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的PID自適應(yīng)控制,建立了kp,ki,kd自學(xué)習(xí)的PID控制模型,達(dá)到了參數(shù)自行調(diào)整的目的[18];利用MATLAB/Simulink軟件搭建了仿真模型,BP-PID控制模塊用S函數(shù)進(jìn)行編寫。

仿真控制模型如圖3所示。

圖3中:左側(cè)第一個(gè)模塊為數(shù)據(jù)采集模塊,第二個(gè)為用已訓(xùn)練好的轉(zhuǎn)速預(yù)測(cè)模型所搭建的預(yù)測(cè)模塊,后續(xù)為BP-PID控制模塊。

圖3 Simulink仿真控制模型

3 實(shí)驗(yàn)仿真

為驗(yàn)證上述提出的螺桿泵轉(zhuǎn)速預(yù)測(cè)模型,本文將以MATLAB平臺(tái)為基礎(chǔ),數(shù)據(jù)采用從油田現(xiàn)場(chǎng)所獲得的200組經(jīng)驗(yàn)數(shù)據(jù)來進(jìn)行訓(xùn)練和驗(yàn)證。其中,170組作為訓(xùn)練數(shù)據(jù),30組作為測(cè)試數(shù)據(jù)。

部分訓(xùn)練數(shù)據(jù)如表1所示。

表1 螺桿泵最優(yōu)轉(zhuǎn)速及其影響因素部分?jǐn)?shù)據(jù)

多次實(shí)驗(yàn)結(jié)果說明,當(dāng)隱含層節(jié)點(diǎn)數(shù)選取11時(shí),能夠取得較好的預(yù)測(cè)結(jié)果,故選用4-11-1的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型。

部分模型預(yù)測(cè)結(jié)果與測(cè)試數(shù)據(jù)的對(duì)比如表2所示。

表2 模型實(shí)驗(yàn)最優(yōu)轉(zhuǎn)速與預(yù)測(cè)轉(zhuǎn)速誤差表

螺桿泵轉(zhuǎn)速預(yù)測(cè)結(jié)果與測(cè)試數(shù)據(jù)的對(duì)比如圖4所示。

圖4 螺桿泵最優(yōu)轉(zhuǎn)速預(yù)測(cè)仿真結(jié)果圖

經(jīng)分析30組預(yù)測(cè)數(shù)據(jù)可知,其平均相對(duì)誤差為0.96%,誤差絕對(duì)值一般分布在0.001 4～0.023 0以內(nèi)。由此認(rèn)為,該預(yù)測(cè)模型收斂效果比較好,具有一定的可靠性。

預(yù)測(cè)轉(zhuǎn)速輸出經(jīng)PID控制后的仿真結(jié)果如圖5所示。

圖5 BP-PID控制仿真圖

由圖5可以看出,該轉(zhuǎn)速預(yù)置具有較好的效果。

4 結(jié)束語

本文針對(duì)螺桿泵轉(zhuǎn)速受制因素的非線性關(guān)系,利用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)對(duì)于非線性關(guān)系的良好處理能力,構(gòu)建了基于L-M算法改進(jìn)BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的螺桿泵轉(zhuǎn)速預(yù)測(cè)模型;通過PID控制,得到了螺桿泵的轉(zhuǎn)速預(yù)置模型。

仿真結(jié)果顯示:

(1)螺桿泵轉(zhuǎn)速預(yù)測(cè)模型的預(yù)測(cè)結(jié)果,平均相對(duì)誤差為0.96%,誤差絕對(duì)值一般分布在0.001 4～0.023 0以內(nèi),具有一定的可靠性;

(2)螺桿泵轉(zhuǎn)速預(yù)測(cè)結(jié)果通過PID控制后可以達(dá)到良好的預(yù)置效果,在潛油螺桿泵采油系統(tǒng)中具有很好的實(shí)用性。

該模型可以根據(jù)油井中實(shí)時(shí)測(cè)得的原油溫度、原油黏度、泵端壓差、容積效率等數(shù)據(jù)來預(yù)置該條件下的最優(yōu)轉(zhuǎn)速,以提高螺桿泵效率和使用壽命。

在后續(xù)的實(shí)驗(yàn)中,筆者將基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的PID自適應(yīng)控制,在博圖軟件中的應(yīng)用進(jìn)行研究,之后進(jìn)行MATLAB與博圖的對(duì)接,以搭建螺桿泵的轉(zhuǎn)速預(yù)置平臺(tái)。