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油田电潜泵系统控制的相关题目分析

作者:亚美真人来源:[亚美真人公司]访问:888时间:2019-12-12

摘 要(Abstract):结合工程实践,总结了油田电潜泵控制存在的题目。针对被控制对象特性,分析了可供选择的控制策略 ,用仿人智能控制算法对系统实施控制的结果表明,文中提出的控制方法是令人满足的。

1 引言

尽人皆知,电潜泵是油田中利用较多的采油设备之一。实质上,电潜泵就是一个工作于井下的多级离心泵,同油管一起放进井下,地面电源通过变压器、控制屏和电潜泵专用电缆将电能输送给井下电潜泵电动机,使电动机带动多级离心泵旋转,将电能转化为机械能,将油井中的液体升到地面。

电潜泵利用首要存在两个题目,一是如何节能 ,二是如何控制好电潜泵,使之工作于最好工况 。由于电潜泵是在地面2Km以下的井底工作,工作环境非常恶劣(高温,强温度等),一般采用传统的供电方式,即在工频全压下工作,因此故障频繁,运行本钱高 。一方面电潜泵在工频启动时,启动电流大,电动机电缆的压降大,使电动机电缆在启动过程中的反向电压较高 ,电缆尽缘性能降低,每次开机都会影响电潜泵使用寿命。电潜泵的修理仅工程费一项就达5万元之多 ,价值10万元的电缆均匀提上放下5次就须更换,电潜泵均匀每10个月就维修1次,维修用度须8万元,使运行本钱增高 。另一方面电潜泵在正常工作下,普遍存在着电动机负载率较教低的情况,“大马拉小车”现象严重,造成电能的巨大浪费。此外,电潜泵的功率因数降低,耗电量大,工频工作时,电潜泵始终工作在额定转速下,假如井下液量供不应求,轻易造成“死井”,一旦死井则损失惨重。精确的解决方法是电潜泵应能够根据地质的情况变化调节抽油量,使供求平衡。但传统的调节方式是靠更换油嘴来调节产量,既造成能量的浪费又不能精确的控制。有时使得电动机与泵长期在高压状况下运行;有时使得油井出沙严重,使设备寿命缩短,是以对油田电潜泵系统控制的相关技术题目作扼要讨论是必要的。本文首要对被控对象特性,控制策略选取,控制算法及变频调速技术利用等方面作些讨论。

2 油田的特性

采油是把油田作为特殊被控对象加以控制的,是以首先必须了解油田开采过程中表现出的某些特性。其中最首要的是时变性,由于地质情况的复杂多变,概括起来有以下一些特点。就电潜泵系统而言,从宏观角度考虑,被控对象特性首要表现在以下几个方面:

(1) 系统参数的未知性、时变性、随机性和分散性;

(2) 系统滞后的未知性和时变性;

(3) 系统严重的非线性;

(4) 系统各变量间的关联性;

(5) 环境干扰的未知性、多样性和随机性。

这些特性给系统建摸与控制带来了很多题目。

3 控制中存在的题目

面对上述特性,因其属于不确定性的复杂对象(或过程)的控制题目,传统控制是无能为力的 ,首要表现在:

(1) 确定性题目

传统控制(如PID)是基于数学模型的控制,即以为控制、对象及干扰的模型是已知的或者是通过辩识可以得到的。但油田系统中的很多控制题目具有不确定性,甚至经常会发生突变。对于“未知”、不确定、或者知之甚少的控制题目,用传统方法难以建模,因此也无法实现有效的控制;

(2) 高度非线性

传统控制理论中,对于具有高度非线性的控制对象,固然也有一些非线性方法可资利用,但从整体上看,非线性理论远不如线性理论成熟,因方法过分复杂而难以利用。在油田系统中有大量的非线性题目存在;

(3) 半结构化与非结构化题目。传统控制理论首要采用微分方程、状况方程和各种数学变换作为研究工具,其本质是一种数值计算方法 ,属定量控制范畴,要求控制题目的结构化程度高,易于用定量数学方法进行描述或建模 。而油田系统中最关注和需要撑持的,有时恰正是半结构化与非结构化题目;

(4) 系统复杂性题目

按系统工程的观点,广义的对象应包括通常意义下的操尴尬刁难象和所处的环境。而油田系统中各子系统间关系错综复杂,各要素的高度耦合,互相制约,外部环境又极其复杂,有时甚至变化莫测。传统控制缺乏有效的解决方法;

(5) 可靠性题目

常规的基于数学模型的控制题目倾向因而一个相互依靠的整体,尽管基于这类方法的系统经常存在鲁棒性与灵敏度之间的矛盾 ,但对简单系统的控制的可靠性题目并不突出。而对油田系统,假如采用上述方法,则可能由于条件的改变使全部控制系统崩溃。

因而可知,用传统的方法不能对油田系统进行有效的控制,必须探索更有效的控制策略与方法。

4 系统的建模题目

油田系统的特点是经典数学不曾考虑的。尽管概率论是讨论不确定性的,但它有本身的基本假定。这些基本假定限制了它在专家系统中的利用,当然也限制了在其它领域的利用。它只能处理含有随机性,没有不知也没有模糊的题目 。实际上,目前人们发现的四种不确定性信息,除随机信息、模糊信息外,还有灰色信息和未确知信息 。这四种不确定信息往往在一个油田系统中交叉呈现或同时呈现。它们同时在影响着人们对系统特性和功能的熟悉,影响着人们对油田系统的研究、治理和控制。而且,不论从概念的内涵,还是从公理体系和集合论角度分析,这四种不确定性信息又有着必然的联系。是以 ,建立描述油田系统的基础控制模型,并在控制系统中实现对油田信息的综合处理,是一个难度很大而又急待研究解决的题目。

控制是需要建立模型的,但控制模型不等同于用严格数学表达式描述的数学模型。建立模型的实质是对事物本质特性进行描述,描述可以用严格的数学方式描述,称为数学模型;也可以用说话描述,称为说话模型;还有框架模型、逻辑模型等等,要根据对象的复杂程度决定究竟选取那种描述方式更能反映对象的本质特性。在复杂的油田系统中,往往采用定性与定量相结合的方法建模。这类模型有以下特性:

(1) 系统信息的整体性

已知信息与未知信息共居一体,各种不确定性信息共居一体;确定性信息与不确定性信息共居一体。它们相互联系、相互影响、相互制约 ,并在一定条件下相互转化,但总数目不会改变。

(2) 系统发展的动态性

和普通事物一样,不确定性系统及其身分都是时间的函数 。它们都随着时间的推移变化、发展、衰变、转化。

(3) 系统信息的可观测性

人类熟悉事物的过程既是对信息的获取过程,是人类通过使用在实践中形成的客观标准 、标准(可统称为标度)对系统中各身分进行丈量的过程 。由于不确定性信息的产生是物质活动的必然结果,必然有规律可循,可以观测,可以熟悉。

(4) 系统信息的层次性

系统可以分为不同层次 。在宏观上以为是不确定的信息,在微观层次上又可分离出相对确定性信息。随着层次的深化,使人们对系统的熟悉更深刻。

(5) 系统信息的灰色性

不确定性信息是可观测的,可以随着层次的深化而进步可观测度。但“不确定信息是不可避免的”。是以,不确定性信息又是不可全知的,只能是部分已知、部分未知的,尽管可以随着丈量的层次深化缩小未知部分;而且在已知的信息中还有信息的遗失。这类部分已知(白)、部分未知(黑)的相兼性称为灰色性。5 控制策略的选取

20世纪50年代发展起来的近代控制理论,无论是状况空间法,还是基于I/O描述的黑箱法,精确的数学描述是它分析与设计系统的基础 。假如对象(或过程)的数学模型不知道,那么首先必须数学建模,但无论是最优控制还是自适应控制,讨论题目的条件都是要求精确的数学模型,而对油田复杂系统显然不具备上述条件,对作者讨论的控制系统而言,不应列为选取的控制策略。

(1) 人工神经网络(ANN)

起源于20世纪40年代,它从某些方面反映了人脑的基本特征,但并不是人脑的真实描写,而只是它的抽象、简化和模拟,网络的信息处理由神经元间的相互感化来实现。神经网络控制的关键是选择一个合适的神经网络模型,并对其进行练习与学习,直至达到符合要求为止,即寻找最优的神经网络结构与权值 。然而,神经网络的学习,需要一定的实验样本,同时,还需要运行成千上万次才能获得最好结构。有时获得的是一个局部最优解,而不是全局最优解,因方法的局限性,同样,也难于对本文所讨论的油田对象实现有效的控制。

(2) 专家控制系统(ECS)

它是以常识为基础 ,在某一专门领域企图模拟人们思想行为的一组计算机程序,能够处理各种定性的、定量的、精确的、模糊的信息,是以可根据对被控过程的经验和常识获取情况,采取不同的描述形式,以便更多地反映对象特性,为控制提供控制策略和控制模态 。被控过程的动态信息经过对特征信息进行抽取与处理及模式识别后 ,一方面送到推理机构,另一方面为常识库补充有效的信息 。推理机构根据特征信息和常识库提供的常识进行判定、推理,并将结果送到控制机构,从而给出合适的控制输出,对被控过程实施控制。但由于特征信息的采集、特征信息的表达1页

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