基于改进变分模态分解的抽油井偏磨程度诊断

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

基金资助

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)