摘 要 油田抽油機(jī)的能耗和效率受到多種因素的共同影響，這些因素之間相互作用，相互耦合影響，使得以單一參數(shù)時(shí)域內(nèi)控制思路為基礎(chǔ)的節(jié)能降耗控制方法面臨多因素耦合干擾時(shí)控制效果差。為此，研究一種多因素約束條件下油田抽油機(jī)節(jié)能降耗控制技術(shù)。分析功率因數(shù)、負(fù)載率和轉(zhuǎn)速3種影響油田抽油機(jī)能耗的因素。以抽油機(jī)最低電能量消耗為目標(biāo)函數(shù)，在多因素約束條件下，利用鴿群算法求解功率因數(shù)、負(fù)載率和轉(zhuǎn)速的最佳值。通過傳感器和數(shù)據(jù)采集設(shè)備，采集實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)并計(jì)算其與最佳值的誤差，將誤差輸入到模糊控制器中，計(jì)算相應(yīng)的控制指令，并通過執(zhí)行機(jī)構(gòu)對抽油機(jī)的功率因數(shù)、負(fù)載率和轉(zhuǎn)速進(jìn)行參數(shù)調(diào)整，無限貼近節(jié)能降耗最佳值。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明：應(yīng)用該方法后，油田抽油機(jī)能耗明顯降低，且節(jié)能降耗總量更大，具有較好的節(jié)能降耗控制效果。

關(guān)鍵詞 多因素約束 油田抽油機(jī) 參數(shù)優(yōu)化 節(jié)能降耗 控制模型

中圖分類號 TE933" "文獻(xiàn)標(biāo)志碼 A" "文章編號 0254?6094（2025）02?0239?08

油田抽油機(jī)作為石油開采的核心設(shè)備，其高效穩(wěn)定運(yùn)行與能耗控制水平對于整個(gè)石油開采行業(yè)的成本管理和經(jīng)濟(jì)效益具有重要意義。然而，隨著油田開采的深入和規(guī)模的擴(kuò)大，油田抽油機(jī)在運(yùn)行過程中所面臨的能耗問題，成為制約石油開采行業(yè)可持續(xù)發(fā)展的重要問題。抽油機(jī)作為石油開采的關(guān)鍵設(shè)備，其能耗水平直接影響著開采成本、能源資源和環(huán)境保護(hù)[1]。因此，降低油田抽油機(jī)的能耗，提高其運(yùn)行效率，已成為當(dāng)前研究的熱點(diǎn)問題。

目前，國內(nèi)外學(xué)者已經(jīng)展開了大量研究，針對油田抽油機(jī)的節(jié)能降耗問題進(jìn)行探討。例如，文獻(xiàn)[2]針對發(fā)動(dòng)機(jī)轉(zhuǎn)速參數(shù)，設(shè)計(jì)PID控制器，引入負(fù)荷預(yù)測優(yōu)化轉(zhuǎn)速控制，通過SOP值獲得蓄能器內(nèi)壓值，實(shí)現(xiàn)轉(zhuǎn)速控制。該方法的發(fā)動(dòng)機(jī)運(yùn)行過程中，轉(zhuǎn)速受到多種因素的耦合影響，如燃油供應(yīng)、進(jìn)氣壓力及負(fù)載變化等。這些因素之間相互作用，使得轉(zhuǎn)速控制變得復(fù)雜。傳統(tǒng)的PID控制器往往難以處理這種多因素耦合干擾，容易出現(xiàn)控制性能下降，甚至產(chǎn)生不穩(wěn)定現(xiàn)象。文獻(xiàn)[3]基于BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)系統(tǒng)構(gòu)建了識別模型，對異常井進(jìn)行識別，然后根據(jù)識別結(jié)果，利用變頻計(jì)算模型計(jì)算變頻控制參數(shù)，通過改變電源頻率，使電機(jī)速度平穩(wěn)調(diào)整，實(shí)現(xiàn)抽油機(jī)抽油效率的連續(xù)變化。在石油開采過程中，異常井的產(chǎn)生可能受到地質(zhì)條件、設(shè)備狀態(tài)及操作環(huán)境等多種因素的耦合影響。這些干擾因素不僅種類繁多，而且可能隨時(shí)發(fā)生變化。BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)雖然能夠處理復(fù)雜的非線性關(guān)系，但在多因素耦合干擾下，可能難以準(zhǔn)確識別異常井的特征，使其控制效果不佳。文獻(xiàn)[4]提出了一種新的機(jī)電復(fù)合驅(qū)動(dòng)方式，即利用定量泵-變矩直連扭矩的方式來實(shí)現(xiàn)電機(jī)的恒功率運(yùn)轉(zhuǎn)，從而使發(fā)動(dòng)機(jī)的工作效率最大化，實(shí)現(xiàn)節(jié)能的目的。為了實(shí)現(xiàn)電機(jī)的恒功率運(yùn)轉(zhuǎn)，機(jī)電復(fù)合驅(qū)動(dòng)系統(tǒng)需要高精度的控制算法和傳感器來監(jiān)測、調(diào)節(jié)系統(tǒng)的運(yùn)行狀態(tài)。然而，在多因素干擾下，傳感器容易產(chǎn)生誤差，控制算法也可能失效，導(dǎo)致系統(tǒng)無法維持恒功率狀態(tài)，從而影響發(fā)動(dòng)機(jī)的工作效率。文獻(xiàn)[5]將周期平均泵效和平均沉沒度關(guān)系相結(jié)合，建立了周期平均沉沒度和最優(yōu)速度的匹配模型，并對其進(jìn)行優(yōu)化求解，得出最佳速度控制方案，從而達(dá)到節(jié)能的目的。該方法的優(yōu)化求解依賴于周期平均泵效、平均沉沒度等數(shù)據(jù)的準(zhǔn)確性和可靠性。如果數(shù)據(jù)存在誤差或異常，可能導(dǎo)致匹配模型的不準(zhǔn)確，從而影響優(yōu)化結(jié)果的有效性。在多因素干擾下，數(shù)據(jù)收集和處理可能更加困難，進(jìn)一步增加了模型的不確定性和風(fēng)險(xiǎn)。

在實(shí)際運(yùn)行過程中，油田抽油機(jī)受到多種因素的制約，這些因素常常導(dǎo)致抽油機(jī)的能耗居高不下，運(yùn)行效率顯著降低，從而對整個(gè)石油開采過程的經(jīng)濟(jì)性和環(huán)保性產(chǎn)生負(fù)面影響。因此，筆者致力于研究一種多因素約束條件下的油田抽油機(jī)節(jié)能降耗控制技術(shù)，以期顯著提升抽油機(jī)的運(yùn)行效率，并有效降低其能耗水平。

1 油田抽油機(jī)節(jié)能降耗控制研究

1.1 油田抽油機(jī)能耗影響因素分析

油田抽油機(jī)是石油開采中至關(guān)重要的設(shè)備，其核心功能是將地下的原油提升至地面。其工作原理主要基于力學(xué)和流體力學(xué)原理，通過能量形式的轉(zhuǎn)換，將電動(dòng)機(jī)提供的動(dòng)力轉(zhuǎn)化為機(jī)械能，從而驅(qū)動(dòng)抽油泵完成液體的抽取和排放。在這一系列過程中，電機(jī)電能的消耗是抽油機(jī)能耗的主要組成部分。因此，抽油機(jī)電動(dòng)機(jī)的工作狀態(tài)，特別是是否運(yùn)行在最優(yōu)工作參數(shù)下，直接關(guān)系到抽油機(jī)的能耗水平。當(dāng)電動(dòng)機(jī)處于最優(yōu)工作參數(shù)狀態(tài)時(shí)，其效率最高，能耗也相應(yīng)最低。

為了更精確地掌握抽油機(jī)的能耗情況，需要全面分析功率因數(shù)、負(fù)載率、轉(zhuǎn)速等多種因素。這樣的深入分析有助于油田管理者制定更具針對性的節(jié)能措施，優(yōu)化能耗管理策略，進(jìn)而提升能源利用效率。然而，傳統(tǒng)的單一參數(shù)時(shí)域內(nèi)控制方法在面對多因素耦合干擾時(shí)，往往效果有限。因此，本研究提出綜合考慮多種因素，設(shè)計(jì)更為全面、有效的控制策略，以應(yīng)對復(fù)雜多變的實(shí)際工作環(huán)境，實(shí)現(xiàn)抽油機(jī)的高效、穩(wěn)定運(yùn)行。下面對抽油機(jī)電動(dòng)機(jī)狀態(tài)的相關(guān)影響因素進(jìn)行具體分析。

1.1.1 功率因數(shù)

當(dāng)功率因數(shù)A較高時(shí)，意味著電動(dòng)機(jī)能夠有效地將電能轉(zhuǎn)化為機(jī)械能，從而降低能耗;如果電動(dòng)機(jī)的功率因數(shù)較低，說明電動(dòng)機(jī)在轉(zhuǎn)換電能的過程中存在較大的無功功率損耗，這不僅會導(dǎo)致電能的浪費(fèi)，還會增加抽油機(jī)的整體能耗[6]。功率因數(shù)A為：

式中 a——電機(jī)輸出功率;

a′——輸入功率;

b——電機(jī)輸出功率與輸入功率的比值;

B——定子電壓;

I——定子電流。

1.1.2 負(fù)載率

負(fù)載率C的值一般介于0～1之間，通常以百分比形式表示。負(fù)載率C定義如下：

式中 c——實(shí)際負(fù)載;

D——額定負(fù)載，即電機(jī)設(shè)備能夠承受的最大負(fù)載。

適當(dāng)?shù)呢?fù)載率能夠使電動(dòng)機(jī)工作在最佳狀態(tài)，既不過載也不過輕。首先，負(fù)載率過低會導(dǎo)致抽油機(jī)電動(dòng)機(jī)運(yùn)行效率低下，能耗增加。當(dāng)抽油機(jī)的實(shí)際產(chǎn)油量遠(yuǎn)低于設(shè)計(jì)產(chǎn)油量時(shí)，電動(dòng)機(jī)的負(fù)載率過低，使其運(yùn)行在低效區(qū)域。這種情況下，電動(dòng)機(jī)為了維持運(yùn)轉(zhuǎn)，需要消耗更多的電能，導(dǎo)致能耗增加。其次，負(fù)載率過高也會對抽油機(jī)能耗產(chǎn)生不利影響。當(dāng)抽油機(jī)的實(shí)際產(chǎn)油量接近或超過設(shè)計(jì)產(chǎn)油量時(shí)，過高的負(fù)載率將給電動(dòng)機(jī)帶來過大的負(fù)荷，并易造成電動(dòng)機(jī)過熱而損壞，甚至引發(fā)故障。這不僅使抽油機(jī)的維修費(fèi)用提高，而且工作效率下降，進(jìn)一步增加能耗。由于油田的地質(zhì)條件、油井的產(chǎn)能及工作環(huán)境等因素的變化，抽油機(jī)的負(fù)載率可能會時(shí)高時(shí)低。這種負(fù)載率的波動(dòng)會導(dǎo)致電動(dòng)機(jī)運(yùn)行狀態(tài)的頻繁變化，使得電動(dòng)機(jī)難以維持在最佳工作參數(shù)下，從而增加能耗。

1.1.3 轉(zhuǎn)速

轉(zhuǎn)速的高低會直接影響抽油機(jī)的抽油效率。在適當(dāng)?shù)霓D(zhuǎn)速下，抽油機(jī)能夠高效地將原油從地下抽出，從而提高采油效率。然而，如果轉(zhuǎn)速過高，會導(dǎo)致抽油泵運(yùn)動(dòng)過快，可能增加機(jī)械磨損和摩擦損失，進(jìn)而增加能耗[7]。相反，轉(zhuǎn)速過低則可能導(dǎo)致抽油泵的抽油能力不足，影響產(chǎn)油量，同時(shí)也會導(dǎo)致能耗的相對增加，因?yàn)殡妱?dòng)機(jī)需要更長時(shí)間和更多能量來完成相同的抽油任務(wù)。

通過上述步驟，即可完成對抽油機(jī)電動(dòng)機(jī)狀態(tài)相關(guān)影響因素的具體分析。通過合理設(shè)置和優(yōu)化功率因數(shù)、負(fù)載率和轉(zhuǎn)速這3個(gè)關(guān)鍵參數(shù)，能夠確保電動(dòng)機(jī)在最優(yōu)工況下運(yùn)行。這一分析過程不僅能夠更好地理解抽油機(jī)電動(dòng)機(jī)的工作原理和能耗特性，還能為制定針對性的節(jié)能措施和優(yōu)化能耗管理策略提供有力支持。

1.2 多因素約束條件下節(jié)能降耗參數(shù)優(yōu)化

為了使抽油機(jī)電動(dòng)機(jī)工作在最佳狀態(tài)，需要綜合考慮功率因數(shù)、負(fù)載率及轉(zhuǎn)速等多個(gè)因素，并進(jìn)行精確的參數(shù)匹配和調(diào)整。這些參數(shù)的優(yōu)化對于降低抽油機(jī)的能耗、提高運(yùn)行效率至關(guān)重要?；诖耍紫刃枰?shù)優(yōu)化的目標(biāo)函數(shù)，即最小化抽油機(jī)的電能量消耗：

式中 dt——時(shí)間微分;

F——抽油機(jī)最低電能量消耗;

N——抽油機(jī)工作周期[8];

t——抽油機(jī)開始工作時(shí)間;

t+N——抽油機(jī)結(jié)束工作時(shí)間;

γ——電機(jī)運(yùn)行效率。

為了實(shí)現(xiàn)這一目標(biāo)，需要設(shè)置多因素約束條件，特別關(guān)注功率因數(shù)、負(fù)載率和轉(zhuǎn)速這3個(gè)關(guān)鍵參數(shù)。功率因數(shù)代表了電動(dòng)機(jī)的電能利用效率，負(fù)載率反映了電動(dòng)機(jī)的工作負(fù)荷情況，而轉(zhuǎn)速則直接影響到抽油機(jī)的抽取效率。因此，需要根據(jù)電動(dòng)機(jī)的性能特點(diǎn)和實(shí)際工作環(huán)境，為這些參數(shù)設(shè)定合理的上下限值，即：

式中 A、A——功率因數(shù)上、下限;

B——電壓的額定范圍;

C、C——負(fù)載率上、下限;

E、E——轉(zhuǎn)速上、下限;

I——電流的額定范圍。

在優(yōu)化過程中，將功率因數(shù)、負(fù)載率和轉(zhuǎn)速作為約束條件，通過優(yōu)化算法對目標(biāo)函數(shù)進(jìn)行迭代求解。這個(gè)優(yōu)化過程可能需要多次迭代，每次迭代都會根據(jù)目標(biāo)函數(shù)的反饋來更新設(shè)計(jì)變量的取值。通過不斷迭代和優(yōu)化，找到一組最優(yōu)的參數(shù)匹配方案，使得抽油機(jī)電動(dòng)機(jī)在滿足約束條件的前提下，實(shí)現(xiàn)最低的電能量消耗[9]。在本研究中，選擇了鴿群算法作為優(yōu)化算法。該算法具有收斂速度快、全局搜索能力強(qiáng)等特點(diǎn)，非常適合解決這類復(fù)雜的優(yōu)化問題。通過鴿群算法的求解流程，可以得到一組優(yōu)化的參數(shù)匹配方案，為實(shí)際生產(chǎn)中的參數(shù)調(diào)整和設(shè)備優(yōu)化提供有力支持。具體求解流程如圖1所示。

綜上所述，通過綜合考慮功率因數(shù)、負(fù)載率和轉(zhuǎn)速，并建立相應(yīng)的優(yōu)化模型和約束條件，可以實(shí)現(xiàn)對抽油機(jī)電動(dòng)機(jī)狀態(tài)的精確分析和優(yōu)化[10]。這不僅有助于降低能耗、提高運(yùn)行效率，還為石油開采的可持續(xù)發(fā)展提供了重要保障。

1.3 無限貼近最優(yōu)參數(shù)的節(jié)能降耗控制

僅僅完成上述這一系列操作并不足以確保電動(dòng)機(jī)的節(jié)能降耗效果達(dá)到最優(yōu)。因此，還需要進(jìn)行無限貼近最優(yōu)參數(shù)的節(jié)能降耗控制。通過無限貼近最優(yōu)參數(shù)的節(jié)能降耗控制，可以實(shí)時(shí)監(jiān)測電動(dòng)機(jī)的運(yùn)行狀態(tài)，并根據(jù)實(shí)際情況進(jìn)行調(diào)整。這不僅可以降低電動(dòng)機(jī)的能耗，提高其運(yùn)行效率，還可以減少不必要的維護(hù)和修理成本，延長電動(dòng)機(jī)的使用壽命。

抽油機(jī)節(jié)能降耗控制模型是一個(gè)高度綜合性的系統(tǒng)，其核心目標(biāo)是通過優(yōu)化抽油機(jī)的運(yùn)行參數(shù)，實(shí)現(xiàn)能源消耗的降低和效率的最大化。這一模型不僅涵蓋了對抽油機(jī)本身運(yùn)行狀態(tài)的實(shí)時(shí)監(jiān)控和調(diào)整，還涉及對整個(gè)抽油系統(tǒng)的全面管理和優(yōu)化[11]。節(jié)能降耗控制模型結(jié)構(gòu)如圖2所示。從圖中可以看出，節(jié)能降耗控制模型主要分為數(shù)據(jù)采集、中央控制器和執(zhí)行部分。

1.3.1 數(shù)據(jù)采集

通過傳感器采集設(shè)備，首先能夠?qū)崟r(shí)獲取抽油機(jī)的運(yùn)行狀態(tài)數(shù)據(jù)，包括功率因數(shù)、負(fù)載率、轉(zhuǎn)速3個(gè)關(guān)鍵參數(shù)。這些數(shù)據(jù)隨后被傳輸?shù)街醒肟刂破?，用于?jì)算當(dāng)前運(yùn)行狀態(tài)與節(jié)能降耗最佳值之間的誤差[12]。

1.3.2 中央控制器

中央控制器作為整個(gè)節(jié)能降耗控制模型的核心，接收來自數(shù)據(jù)采集系統(tǒng)的實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)，并啟動(dòng)內(nèi)置的模糊控制算法進(jìn)行計(jì)算[13]。模糊控制算法的核心在于將輸入的誤差及誤差變化率轉(zhuǎn)化為模糊輸入，進(jìn)而通過預(yù)設(shè)的模糊控制規(guī)則進(jìn)行推理，得出相應(yīng)的控制指令。這些控制指令旨在使抽油機(jī)的運(yùn)行狀態(tài)無限貼近節(jié)能降耗的最佳值。模糊控制算法的控制過程如下。

步驟1。根據(jù)實(shí)時(shí)采集的功率因數(shù)、負(fù)載率、

式中 Δp（t）——第i個(gè)參數(shù)（包括功率因數(shù)、負(fù)載率、轉(zhuǎn)速）t時(shí)刻的誤差;

Δp（t+1）——t+1時(shí)刻的誤差;

Δt——采樣時(shí)間間隔。

步驟2。將Δp（t）和U轉(zhuǎn)化為模糊輸入。這個(gè)過程中，輸入的精確值被映射到論域上，并通過初始化過程確定論域和隸屬度函數(shù)。

步驟3。根據(jù)模糊輸入和設(shè)定的模糊控制規(guī)則進(jìn)行推理。這些規(guī)則描述了輸入變量和輸出變量之間的關(guān)系，通常由專家經(jīng)驗(yàn)或數(shù)據(jù)挖掘等方式構(gòu)建[14]。模糊推理是一種基本的運(yùn)算，它包括“或”“與”和“非”，得出輸出的模糊結(jié)果。模糊推理是在α和β間一個(gè)模糊關(guān)系H的基礎(chǔ)上建立的，將H和證據(jù)結(jié)合起來，從而求出結(jié)論。描述如下：

其對應(yīng)的隸屬度函數(shù)為：

式中 ψ（）——隸屬度函數(shù)。

這種方法的核心在于模糊關(guān)系的構(gòu)造和合成，它使得推理過程能夠處理模糊、不確定的信息，更貼近人類的思維方式。

步驟4。去模糊化就是將輸出變量的模糊隸屬度轉(zhuǎn)換成一個(gè)準(zhǔn)確的控制輸出。最大隸屬度方法為：

ψ（X（t））≥ψ（X（t））（10）

式中 ψ（X（t））——隸屬度函數(shù)的最大值對應(yīng)的清晰值。

在實(shí)際操作過程中，采用最大隸屬度方法，對于輸出的模糊子集中，通過選擇最大的隸屬度函數(shù)，獲得最終的判定值，并且將其作為最終的輸出值。這種方法操作簡單，實(shí)現(xiàn)起來也比較容易。

1.3.3 執(zhí)行部分

一旦模糊控制器計(jì)算出控制指令，這些指令將被發(fā)送到執(zhí)行部分。執(zhí)行部分包括各種能夠調(diào)整抽油機(jī)運(yùn)行狀態(tài)的機(jī)構(gòu)和設(shè)備，這些機(jī)構(gòu)和設(shè)備根據(jù)接收到的指令，精確調(diào)整抽油機(jī)的功率因數(shù)、負(fù)載率和轉(zhuǎn)速。通過這種方式，抽油機(jī)的運(yùn)行狀態(tài)能夠被動(dòng)態(tài)地優(yōu)化，以最大限度地降低能源消耗并提升效率[15]。

在整個(gè)過程中，數(shù)據(jù)采集、模糊控制、執(zhí)行調(diào)整和反饋機(jī)制形成了一個(gè)閉環(huán)系統(tǒng)，確保抽油機(jī)能夠持續(xù)、穩(wěn)定地運(yùn)行在節(jié)能降耗的最佳狀態(tài)。這種綜合性的控制系統(tǒng)不僅優(yōu)化了抽油機(jī)本身的運(yùn)行狀態(tài)，還提升了整個(gè)抽油系統(tǒng)的綜合管理和優(yōu)化水平，為實(shí)現(xiàn)能源消耗的降低和效率的提升提供了有效的技術(shù)支持。

2 測試與分析

2.1 實(shí)驗(yàn)對象

為了深入探究油田抽油機(jī)的節(jié)能降耗控制策略，選取了一臺游梁式抽油機(jī)作為實(shí)驗(yàn)對象，這臺抽油機(jī)能夠按照預(yù)設(shè)參數(shù)進(jìn)行抽油作業(yè)，為后續(xù)實(shí)驗(yàn)提供了良好的基礎(chǔ)。實(shí)驗(yàn)過程中，配備了E?5303智能抽油系統(tǒng)，該系統(tǒng)集成了數(shù)據(jù)采集、控制、分析及視頻監(jiān)控等多項(xiàng)功能，旨在全面提升抽油機(jī)的運(yùn)行效率和能耗管理水平。實(shí)驗(yàn)過程中，E?5303智能抽油機(jī)控制器作為系統(tǒng)的核心，能夠?qū)崟r(shí)接收并處理來自有線儀表和無線儀表的精確數(shù)據(jù)，這些數(shù)據(jù)涵蓋了抽油機(jī)的電流、電壓、扭矩及位移等關(guān)鍵運(yùn)行參數(shù)。實(shí)驗(yàn)現(xiàn)場如圖3所示。

在數(shù)據(jù)采集方面，利用高效的傳感器網(wǎng)絡(luò)實(shí)時(shí)收集抽油機(jī)的運(yùn)行狀態(tài)數(shù)據(jù)，并通過數(shù)據(jù)采集設(shè)備將這些數(shù)據(jù)傳輸至監(jiān)控中心。這些經(jīng)過處理的數(shù)據(jù)不僅展示了抽油機(jī)的工作狀態(tài)和能耗情況，還為后續(xù)的節(jié)能降耗控制策略制定提供了有力的數(shù)據(jù)支持。

在控制方面，E?5303智能抽油機(jī)控制器根據(jù)實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)和預(yù)設(shè)的控制算法，對抽油機(jī)的電機(jī)、剎車系統(tǒng)等關(guān)鍵部件進(jìn)行精確控制。通過調(diào)整抽油機(jī)的運(yùn)行約束參數(shù)，如功率因數(shù)、負(fù)載率和轉(zhuǎn)速，實(shí)現(xiàn)了抽油機(jī)的優(yōu)化運(yùn)行，降低了能耗并提高了生產(chǎn)效率。

為了更直觀地了解油井的工作狀態(tài)，還采用安控科技的油氣田SCADA監(jiān)控軟件。該軟件通過視頻畫面的疊加功能，將抽油機(jī)的實(shí)時(shí)運(yùn)行狀態(tài)與視頻監(jiān)控相結(jié)合，使得操作人員能夠更快速地發(fā)現(xiàn)問題并做出響應(yīng)。

游梁式抽油機(jī)參數(shù)設(shè)置如下：

懸點(diǎn)最大載荷 100 kN

減速箱額定扭矩 5 000 N·m

電動(dòng)機(jī)功率 15 kW

電動(dòng)機(jī)額定電壓 380 V

電動(dòng)機(jī)額定電流 30 A

油管直徑 76 mm

桿直徑 22 mm

泵直徑 44 mm

含水率 20%

懸點(diǎn)位移 1.5 m

懸點(diǎn)運(yùn)動(dòng)速度 0.05 m/s

懸點(diǎn)加速度 0.2 m/s2

扭矩因數(shù) 0.8

曲柄軸扭矩 4 000 N·m

均方根扭矩 3 500 N·m

光桿最大沖程 3.2 m

2.2 工況設(shè)置

為了模擬實(shí)際生產(chǎn)中的不同工作場景，設(shè)置了兩種工況參數(shù)。工況1代表高負(fù)荷運(yùn)行狀態(tài)，而工況2則模擬了較低負(fù)荷的運(yùn)行情況。通過對比這兩種工況下的抽油機(jī)運(yùn)行數(shù)據(jù)和能耗情況，能夠更全面地評估節(jié)能降耗控制策略的效果。工況參數(shù)設(shè)置見表1，兩種工況代表了兩種不同的工作模式，模擬了現(xiàn)實(shí)生產(chǎn)條件。

2.3 節(jié)能降耗參數(shù)優(yōu)化方案

設(shè)定抽油機(jī)工作周期為14 min，在多因素約束條件下，鴿群算法求出兩種工況下的節(jié)能降耗參數(shù)優(yōu)化方案，如圖4所示。將圖4中的功率因數(shù)、負(fù)載率、轉(zhuǎn)速的最佳值作為下一步測試的輸入數(shù)據(jù)。

2.4 節(jié)能降耗控制驗(yàn)證

以功率因數(shù)、負(fù)載率、轉(zhuǎn)速為變量，利用章節(jié)1.3設(shè)計(jì)的控制模型進(jìn)行油田抽油機(jī)節(jié)能降耗控制，控制結(jié)果如圖5所示。從圖中可以明顯看出，經(jīng)過所研究方法的控制，油田抽油機(jī)的能耗明顯減少，進(jìn)一步驗(yàn)證了該方法的有效性。其中，關(guān)鍵作用在于以抽油機(jī)最低電能量消耗為目標(biāo)函數(shù)，利用鴿群算法求解功率因數(shù)、負(fù)載率和轉(zhuǎn)速的最佳值這一步驟。通過應(yīng)用最佳參數(shù)數(shù)值的求解，該方法成功降低了油田抽油機(jī)的能耗，從而驗(yàn)證了其有效性。

為進(jìn)一步驗(yàn)證該方法的控制效果，與文獻(xiàn)[2～5]方法相比，驗(yàn)證抽油機(jī)節(jié)能降耗總量，結(jié)果如圖6所示。由圖可以看出，與文獻(xiàn)[2～5]中的方法相比，文中所研究的方法在抽油機(jī)節(jié)能降耗方面具有顯著優(yōu)勢，表現(xiàn)為節(jié)能降耗總量更大。其優(yōu)勢在于通過分析影響抽油機(jī)能耗的關(guān)鍵因素，將最低電能消耗設(shè)定為目標(biāo)函數(shù)，并利用鴿群算法這一優(yōu)化算法，在多因素約束條件下找到功率因數(shù)、負(fù)載率和轉(zhuǎn)速的最佳組合值，從而實(shí)現(xiàn)了節(jié)能降耗的最大化。

3 結(jié)束語

為了解決單一參數(shù)控制方法在面對功率因數(shù)、負(fù)載率及轉(zhuǎn)速等多因素耦合影響時(shí)控制效果不佳的問題，研究了在多因素約束條件下的油田抽油機(jī)節(jié)能降耗控制技術(shù)。通過綜合考慮并優(yōu)化這些影響抽油機(jī)能耗和效率的關(guān)鍵因素，旨在實(shí)現(xiàn)更為精準(zhǔn)和高效的節(jié)能降耗控制，以降低油田抽油機(jī)的運(yùn)行成本，提升整體能源利用效率。通過實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證可以看出，文中所提出的方法能顯著減少油田抽油機(jī)的能耗，并實(shí)現(xiàn)更大的節(jié)能降耗總量，顯示出良好的控制效果。這一技術(shù)的實(shí)施不僅有助于降低生產(chǎn)成本，提升經(jīng)濟(jì)效益，同時(shí)也有助于減少對環(huán)境的影響，實(shí)現(xiàn)石油開采與環(huán)境保護(hù)的和諧共生。然而，由于不同油田的地質(zhì)條件、設(shè)備狀態(tài)及運(yùn)行環(huán)境等因素的差異，所提出的技術(shù)在實(shí)際應(yīng)用中可能會表現(xiàn)出不同的效果。因此，未來需要針對不同油田的具體情況進(jìn)行深入研究，進(jìn)一步優(yōu)化和完善該控制技術(shù)，以適應(yīng)更廣泛的應(yīng)用場景，實(shí)現(xiàn)更高效、更環(huán)保的石油開采。

參 考 文 獻(xiàn)

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