抽油机合理悬点载荷利用率确定与优化策略

宋健　马涛

摘 要 在石油开采过程中，抽油机是主要的采油设备，对于抽油机来说，抽油机载荷利用率是决定抽油机井能耗水平高低的重要影响因素之一，抽油机载荷利用率是指抽油机实际悬点最大载荷与抽油机铭牌最大载荷之比。抽油机载荷利用率过高，容易造成抽油机使用寿命降低;抽油机载荷利用率过低，容易造成高耗能生产。为了降低抽油机在运转过程中的能耗，延长抽油机的使用寿命，有必要对抽油机井的合理载荷利用率进行优化分析。

关键词 抽油机 悬点载荷 利用率 确定方法

中图分类号：TE933.1文献标识码：A

抽油机是目前石油行业的主要开采设备，由于其结实耐用的特点在现场得到了广泛的应用，但使用抽油机时，由于不能有效利用悬点载荷，“大马拉小车”或者接近额定载荷的现象时有发生，造成生产能耗增加。通过应用大数据分析技术，以现场实际监测的数据为基础，

根据电动机负载率的不同，应用二次函数确定出不同电动机负载率下的最优悬点载荷，称为第一抽油机悬点载荷利用率，以第一抽油机悬点载荷利用率数据为基础，应用正态分布的方法确定出第二抽油机悬点载荷利用率为67%，即为抽油机在正常运转过程中的最优悬点载荷利用率。依据结论现场进行了措施调整，节能效果良好。

1现状分析

目前的研究主要集中在抽油机载荷利用率的影响因素上，例如，随着冲程、冲速、动液面、泵径和泵挂深度的增加，抽油机载荷利用率成正比例线性增加，各项参数按照对抽油机载荷利用率的影响权重大小依次排序为：冲程、冲速、动液面、泵径和泵挂深度。另外，合理的抽油机悬点载荷利用率对于抽油机选型也有重要的作用，有研究认为目前的抽油机选型公式，由于各油田生产状况的不同，需要对其进行修正，以得到符合该油田的抽油机选型公式，在统计分析的基础上对公式进行了优化，获得了修正系数，用以指导抽油机选型，优化后的公式准确率提高了5%左右。

2大数据分析技术

大数据分析是指对海量多类型、快增长且内容真实的数据进行分析，从中找出可以帮助决策的隐藏模式、未知的相关关系或其他有用信息的过程。大数据分析技术作为近年来的新技术，在很多领取取得了成功应用，尤其在电子信息行业的发展突飞猛进，但是在石油行业，大数据分析技术还没有得到足够的应用，有部分研究学者将数据挖掘技术应用到石油工程领域，通过建立数据分析模型，保障了油田各项数据的质量，实现了对油井，甚至整个系统的监视，对提高油气田产量具有重要意义。与传统的分析方法相比，数据挖掘技术可以实现从大量的、不完全的、有噪声的、模糊的、随机的实际数据中，提取隐含其中的潜在应用价值的信息和知识。抽油机悬点载荷利用率是衡量抽油机是否运行平稳、节能的一项重要指标，抽油机悬点载荷过大，造成抽油机维修次数增加，抽油机悬点载荷过小，将造成大马拉小车的现场，增加生产能耗，因此合理的抽油机悬点载荷利用率在油井的正常生产中具有重要意义，此次分析是以现场实际采集的生产数据为基础，应用大数据分析技术，确定抽油机最优悬点载荷利用率，以实现抽油机节能高效运行。

3现场应用

3.1数据采集

数据采集是大数据分析的第一步，真實可靠的数据有利于快速进行分析，数据采集了采油三厂油井生产数据，包括井号、井数、电动机负载率、抽油机载荷利用率、单井日耗电，并对其中明显错误的数据进行了处理，得到可以进行数据分析的分析数据集。

3.2数学分析

3.2.1第一抽油机悬点载荷利用率的确定

对得到的分析数据集按电动机负载率的不同由小至大进行排序，电动机负载率相同的为一组，得到40组不同的数据，对所得40组数据分别进行抽油机悬点载荷利用率与单井日耗电的二次多项式拟合，求出在定义域范围内的日耗电量最低时的抽油机悬点载荷利用率为抽油机在该电动机负载率下的最优悬点载荷利用率，称之为第一抽油机悬点载荷利用率。以电动机负载率45%为例进行说明，建立直角坐标系，以抽油机悬点载荷利用率为自变量，以单井日耗电量为因变量进行散点图绘制并进行二次多项式拟合，得到该组生产数据的二次多项式，如图1所示。

确定出在定义域范围内日耗电最低时的抽油机悬点载荷利用率为68.2%，称之为第一抽油机悬点载荷利用率。按照类似的方法对所得的40组数据分别进行分析，得出40组在各自电动机负载率下的最优抽油机悬点载荷利用率，现场实际应用过程中，依据抽油机最优悬点最优载荷为67%的原则，结合油井完井优化、地面调平衡等技术，使得抽油机悬点载荷利用率尽量靠近67%，实现系统节能高效运行。现场调平衡50井次，调冲程、冲速62井次，结合完井优化设计杆柱组合197次。

参考文献

[1] 冯子明，丁焕焕，高启明，余晓宇.影响游梁式抽油机负载率的关键因素关联性分析[J].大庆师范学院学报，2016（03）.