基于改進BP神經網絡的螺桿泵轉速預置模型研究*

梁 輝,王世杰,錢 程

(沈陽工業大學 機械工程學院,遼寧 沈陽 110870)

0 引 言

在石油開采過程中,隨著高含砂井、稠油井的增多,以及斜井、水平井等新技術的應用,使得油田開發的難度增大,常用的抽油機、電潛泵、水力活塞泵等設備在該類井中采油具有較大的局限性[1,2]。

潛油螺桿泵作為一種新興的采油設備能夠適應上述井況,并且具有同比采油量能耗低、結構簡單、占地面積小等特點;同時,螺桿泵在降低采油成本、提高采油效率等方面要優于傳統的抽油機和電潛泵,目前其已逐步被推廣使用,并且取得了良好的經濟效益和社會效益[3-5]。

在螺桿泵的采油過程中,螺桿泵轉速的選擇至關重要。轉速的不合理選擇,不僅得不到良好的采油效率,還會加速螺桿泵的磨損,甚至造成“燒泵”現象的出現,嚴重影響螺桿泵的使用壽命,造成重大的經濟損失。而螺桿泵轉速的選取常與油井工況、泵的結構參數、泵的使用周期有關[6]。在采油過程中,若能根據上述情況實時地選擇并調整螺桿泵合適的轉速,將會有效地提高螺桿泵的采油效率和使用壽命。因此,建立螺桿泵轉速預置模型,并且根據不同的工況條件,調整螺桿泵達到最優轉速具有十分重要的工程意義。

李聰[7]建立了螺桿泵轉速及其主要影響因素之間的非線性映射關系。沈立偉[8]采用變頻調速控制電機轉速來提高螺桿泵的使用壽命。以上研究雖然取得了一些進展,但都未考慮泵的結構參數對其的影響,也未對螺桿泵的智能控制做出深入研究。

本文主要研究改進BP神經網絡在螺桿泵轉速預測中的應用,利用BP神經網絡來挖掘不同工況對螺桿泵轉速要求的內在聯系,同時考慮螺桿泵的結構參數—定子橡膠的磨損間隙的影響,構建螺桿泵最優轉速預測模型;并通過PID控制,自動調節電機轉速,實現螺桿泵的轉速預置,提高泵的使用效率及壽命。

1 潛油螺桿泵采油系統及其轉速影響因素分析

1.1 潛油螺桿泵采油系統

潛油螺桿泵由井下潛油電機帶動螺桿泵轉子,以較低轉速轉動來實現石油舉升。它包含井下電機、保護器、減速器、聯軸體、螺桿泵、變頻器等裝置。

與其他采油設備相比,潛油螺桿泵具有適應井液范圍廣、不存在桿管偏磨問題、易于管理、高效節能等優點,適用于稠油井、含砂井、氣井,能夠完成斜井、水平井和定向井的采油作業[9]。

1.2 螺桿泵轉速影響因素分析

1.2.1 原油黏度

螺桿泵的舉升是依靠轉子與定子之間形成密封腔帶動石油舉升。螺桿泵的轉子以適當的方向轉動時,吸入端存在負壓,當原油黏度較小時,原油可以迅速充滿腔室,使螺桿泵具有良好的容積效率。

當原油黏度較大時,由于其流動性較差,在一個密封腔的形成過程中,原油不能有效填滿密封腔,使得螺桿泵容積效率下降,且此時密封腔內存在氣體,轉子與定子橡膠間產生干摩擦,加速橡膠磨損,降低螺桿泵使用壽命。

因此,在原油黏度較大時,應適當降低螺桿泵的轉速[10]。

1.2.2 井下原油溫度

油井的溫度會對螺桿泵的性能產生影響[11,12]。當油井溫度升高時,有利于螺桿泵從停機狀態下進行啟動,且定子橡膠由于溫度的提升產生熱脹效應,增大了與轉子之間的過盈量,密封效果更好,螺桿泵具有更高的容積效率,但同時增大了定子轉子之間的摩擦阻力,使螺桿泵機械效率下降。

隨著溫度的升高,橡膠表面磨蝕加速,橡膠表面分子鏈的重新組合加快,力學性能降低,橡膠表面疲勞磨損加劇。

所以在溫度較高時,應選擇較低的轉速,以提高螺桿泵的使用壽命。

1.2.3 泵端壓差

螺桿泵的泵端壓差也會對轉速產生影響[13]。螺桿泵工作時,吸油口與出油口間產生壓差,當壓差較小時,定子與轉子間完美接觸,螺桿泵具有良好容積效率。

當壓差持續增大時,定子與轉子間產生空隙,造成原油泄漏,螺桿泵容積效率降低。

螺桿泵泵端壓差與容積效率的關系圖如圖1所示。

圖1 螺桿泵泵端壓差與容積效率的關系圖

從圖1中可以看出,在同一轉速下,當螺桿泵泵端壓差增大,泵的容積效率下降;但當轉速由250 r/min增大至350 r/min時,泵的容積效率明顯增高。

因此,當螺桿泵泵端的壓差增大時,應適當提高其轉子的轉速。

1.2.4 螺桿泵定子橡膠的磨蝕

螺桿泵定子橡膠的磨蝕是影響泵轉速選擇的又一個重要因素,主要形式有摩擦磨損、疲勞磨損和磨粒磨損等[14]。螺桿泵轉速提升,油液在轉子與定子橡膠之間高速流動,致使橡膠表面溫度升高,加劇了橡膠的摩擦磨損和疲勞磨損;同時,油液中包含的沙礫在高速流動中,加劇了與橡膠表面的磨粒磨損,降低了螺桿泵使用壽命。

因此,為了降低磨損,保護螺桿泵的使用壽命,應該適當調低其轉速。

2 基于改進BP神經網絡的轉速預置模型

由于螺桿泵轉子轉速受到油井的工況和螺桿泵的結構參數等因素的影響,且各因素的作用機制通常不能或無法用精確的數學語言來準確描述,螺桿泵轉速預測屬于復雜的非線性系統問題。

目前,對于這種問題,常用神經網絡方法來解決,BP神經網絡是其常用的方法之一。BP神經網絡具有良好的預測精度、非線性泛化能力、信息處理能力以及學習能力[15-17]。但傳統BP算法具有學習收斂速度慢,且易陷入局部極小值的缺陷,故本文采用具有更高精度和更快收斂速度的L-M算法,來建立螺桿泵轉速預測模型。

L-M算法是把最速下降法和線性化方法即高斯牛頓法加以綜合的一種方法,具有減少計算量、網絡收斂速度快、精度更高的優勢。

L-M算法的BP迭代過程如下:

設W(k)表示第k次迭代的網絡權值向量,維數為M,新的權值向量W(k+1)可根據下面的規則求得:

W(k+1)=W(k)+ΔW(k)

(1)

誤差指標函數為:

(2)

式中:ti—期望輸出;oi—實際輸出;N—輸出向量維數。

設(W)=[e1(W),e2(W)…,eN(W)]T,于是有:

▽E(W)=JT(W)e(W)

(3)

▽2E(W)=JT(W)J(W)+S(W)

(4)

(5)

式中:▽2E(W)—誤差指數函數E(W)的Hessian矩陣;▽E(W)—梯度;J(W)—Jacobian矩陣。

對于牛頓法,有:

(6)

當接近一個解時,通常有S(W)?0,這時得到高斯-牛頓法的計算規則:

ΔW=-[JT(W)J(W)]-1JT(W)e(W)

(7)

L-M算法是一種改進的高斯-牛頓法,其形式為:

ΔW=-[JT(W)J(W)+μI]-1J(W)e(W)

(8)

式中:μ—比例系數;I—單位矩陣。

在實際操作中,μ是一個試探性的參數,對于給定的μ,如果求得的ΔW能使誤差指標指數E(W)降低,則μ降低;反之,則μ增加。

在采油過程中,螺桿泵的磨損間隙并不能實時測得,但泵的容積效率可以反映出磨損間隙的影響,故本文將采用單隱層的改進BP算法,以原油溫度、原油黏度、泵端壓差、容積效率等4個主要因素作為輸入層,以轉速作為輸出層,啟動函數選用單極性sigmoid函數來建立螺桿泵轉速預置模型。

網絡模型結構圖如圖2所示。

圖2 BP神經網絡模型結構圖

通過所建立的螺桿泵轉速預測模型,可以得出螺桿泵的實時最優轉速。由PID控制來調節電機轉速達到轉速預置的目的。PID控制包括比例環節kp、積分環節ki、微分環節kd,想要取得良好的控制效果,必須調整好3個環節的作用。

筆者采用基于BP神經網絡的PID自適應控制,建立了kp,ki,kd自學習的PID控制模型,達到了參數自行調整的目的[18];利用MATLAB/Simulink軟件搭建了仿真模型,BP-PID控制模塊用S函數進行編寫。

仿真控制模型如圖3所示。

圖3中:左側第一個模塊為數據采集模塊,第二個為用已訓練好的轉速預測模型所搭建的預測模塊,后續為BP-PID控制模塊。

圖3 Simulink仿真控制模型

3 實驗仿真

為驗證上述提出的螺桿泵轉速預測模型,本文將以MATLAB平臺為基礎,數據采用從油田現場所獲得的200組經驗數據來進行訓練和驗證。其中,170組作為訓練數據,30組作為測試數據。

部分訓練數據如表1所示。

表1 螺桿泵最優轉速及其影響因素部分數據

多次實驗結果說明,當隱含層節點數選取11時,能夠取得較好的預測結果,故選用4-11-1的神經網絡模型。

部分模型預測結果與測試數據的對比如表2所示。

表2 模型實驗最優轉速與預測轉速誤差表

螺桿泵轉速預測結果與測試數據的對比如圖4所示。

圖4 螺桿泵最優轉速預測仿真結果圖

經分析30組預測數據可知,其平均相對誤差為0.96%,誤差絕對值一般分布在0.001 4～0.023 0以內。由此認為,該預測模型收斂效果比較好,具有一定的可靠性。

預測轉速輸出經PID控制后的仿真結果如圖5所示。

圖5 BP-PID控制仿真圖

由圖5可以看出,該轉速預置具有較好的效果。

4 結束語

本文針對螺桿泵轉速受制因素的非線性關系,利用神經網絡對于非線性關系的良好處理能力,構建了基于L-M算法改進BP神經網絡的螺桿泵轉速預測模型;通過PID控制,得到了螺桿泵的轉速預置模型。

仿真結果顯示:

(1)螺桿泵轉速預測模型的預測結果,平均相對誤差為0.96%,誤差絕對值一般分布在0.001 4～0.023 0以內,具有一定的可靠性;

(2)螺桿泵轉速預測結果通過PID控制后可以達到良好的預置效果,在潛油螺桿泵采油系統中具有很好的實用性。

該模型可以根據油井中實時測得的原油溫度、原油黏度、泵端壓差、容積效率等數據來預置該條件下的最優轉速,以提高螺桿泵效率和使用壽命。

在后續的實驗中,筆者將基于神經網絡的PID自適應控制,在博圖軟件中的應用進行研究,之后進行MATLAB與博圖的對接,以搭建螺桿泵的轉速預置平臺。