基于改进变分模态分解的抽油井偏磨程度诊断

李翔宇, 邬亦晗, 袁春华

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沈阳理工大学学报 ›› 2024, Vol. 43 ›› Issue (01) : 1-8.

基于改进变分模态分解的抽油井偏磨程度诊断

  • 李翔宇, 邬亦晗, 袁春华
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摘要

目前抽油井工况分析方法与实时智能诊断技术不完善,无法及时发现、处理偏磨问题,导致抽油杆、泵等关键部件存在严重的损坏风险。为此,提出一种基于改进变分模态分解(IVMD)的抽油井偏磨程度诊断方法,其核心思想在于,扭矩和轴向力的变化会导致抽油井的偏磨程度发生改变,从而影响电参数信号的频率和幅值。首先通过改进人工鱼群算法优化变分模态分解(VMD)的分解层数与惩罚因子,然后将油井电参数信号分解成多个局部振动模态,并对生成的各局部振动模态进行特征分析,最后采用RGB图实现对抽油井偏磨程度诊断。研究结果表明,该方法可有效判断偏磨程度。

关键词

抽油井 / 改进人工鱼群算法 / 改进变分模态分解 / RGB图 / 偏磨程度诊断

中图分类号

TE933

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李翔宇, 邬亦晗, 袁春华. 基于改进变分模态分解的抽油井偏磨程度诊断. 沈阳理工大学学报. 2024, 43(01): 1-8

基金

国家自然科学基金项目(62173073); 辽宁省教育厅高等学校基本科研项目(LJKMZ20220618); 辽宁省本科教改优质教学资源建设与共享项目(SBKJGYZ-2021-06)

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