孙 东

(胜利油田技术检测中心，山东 东营 257000)

0 引言

抽油机是油田机械采油的主要设备之一，其电能消耗是采油厂运行成本的主要组成部分［1－3］。现有的抽油机远程监控系统需要对抽油机的运行参数进行多传感器的同步采集，实现成本较高，且受现场多种因素的限制，在接收端获取的数据准确性很难保证［4－6］。而抽油机电能参数的采集实现成本较低，数据质量也较为可靠;同时，抽油机井的电能信息不仅反映了油井的耗电情况［7－8］，还包含有大量的抽油机工况信息。因此，挖掘抽油机井电能监测信息，能够实现部分抽油机井故障诊断的功能。

以现有技术理论为基础，研究了基于fuzzy-ARTMAP神经网络模型的抽油机井电参数远程故障诊断方法，并设计了相应的诊断系统。目前，该系统已成功应用于胜利油田的多口抽油机井，并获得了较为满意的使用效果。

1 技术原理分析

1.1 运行工况的关系分析

前向推导与后向推导的曲柄轴扭矩计算公式为:

电动机输出轴功率Pm可近似表达为:

式中:Pi为电动机输入有功功率，kW;IN为电动机额定电流，A;PN为电动机额定功率，kW;I0为电动机空载电流，A;ΔP0为电动机空载损耗，kW;ηN为电动机额定效率;ω为电动机的转速，r/min。

综合式(2)～式(4)，可得到:

从式(5)可以看出，电动机输入有功功率Pi与曲柄轴扭矩Tn呈近似的线性比例关系。如果抽油机的传动系统出现故障，如皮带打滑、齿轮箱断齿等，将会直接导致Pi的变化。由式(1)可知，对于运行中的抽油机，在不发生大故障或调参作业的情况下、B、MCmax等参数可以视为常数，而悬点载荷P的变化受井下泵工况影响，其变化将导致曲柄轴扭矩Tn的变化，也就是间接引起电动机输入有功功率Pi的变化［9］。……