多因素約束條件下油田抽油機節能降耗控制技術

摘 要 油田抽油機的能耗和效率受到多種因素的共同影響，這些因素之間相互作用，相互耦合影響，使得以單一參數時域內控制思路為基礎的節能降耗控制方法面臨多因素耦合干擾時控制效果差。為此，研究一種多因素約束條件下油田抽油機節能降耗控制技術。分析功率因數、負載率和轉速3種影響油田抽油機能耗的因素。以抽油機最低電能量消耗為目標函數，在多因素約束條件下，利用鴿群算法求解功率因數、負載率和轉速的最佳值。通過傳感器和數據采集設備，采集實時數據并計算其與最佳值的誤差，將誤差輸入到模糊控制器中，計算相應的控制指令，并通過執行機構對抽油機的功率因數、負載率和轉速進行參數調整，無限貼近節能降耗最佳值。實驗結果表明：應用該方法后，油田抽油機能耗明顯降低，且節能降耗總量更大，具有較好的節能降耗控制效果。

關鍵詞 多因素約束 油田抽油機 參數優化 節能降耗 控制模型

中圖分類號 TE933" "文獻標志碼 A" "文章編號 0254?6094（2025）02?0239?08

油田抽油機作為石油開采的核心設備，其高效穩定運行與能耗控制水平對于整個石油開采行業的成本管理和經濟效益具有重要意義。然而，隨著油田開采的深入和規模的擴大，油田抽油機在運行過程中所面臨的能耗問題，成為制約石油開采行業可持續發展的重要問題。抽油機作為石油開采的關鍵設備，其能耗水平直接影響著開采成本、能源資源和環境保護[1]。因此，降低油田抽油機的能耗，提高其運行效率，已成為當前研究的熱點問題。

目前，國內外學者已經展開了大量研究，針對油田抽油機的節能降耗問題進行探討。例如，文獻[2]針對發動機轉速參數，設計PID控制器，引入負荷預測優化轉速控制，通過SOP值獲得蓄能器內壓值，實現轉速控制。該方法的發動機運行過程中，轉速受到多種因素的耦合影響，如燃油供應、進氣壓力及負載變化等。這些因素之間相互作用，使得轉速控制變得復雜。傳統的PID控制器往往難以處理這種多因素耦合干擾，容易出現控制性能下降，甚至產生不穩定現象。文獻[3]基于BP神經網絡系統構建了識別模型，對異常井進行識別，然后根據識別結果，利用變頻計算模型計算變頻控制參數，通過改變電源頻率，使電機速度平穩調整，實現抽油機抽油效率的連續變化。在石油開采過程中，異常井的產生可能受到地質條件、設備狀態及操作環境等多種因素的耦合影響。這些干擾因素不僅種類繁多，而且可能隨時發生變化。BP神經網絡雖然能夠處理復雜的非線性關系，但在多因素耦合干擾下，可能難以準確識別異常井的特征，使其控制效果不佳。文獻[4]提出了一種新的機電復合驅動方式，即利用定量泵-變矩直連扭矩的方式來實現電機的恒功率運轉，從而使發動機的工作效率最大化，實現節能的目的。為了實現電機的恒功率運轉，機電復合驅動系統需要高精度的控制算法和傳感器來監測、調節系統的運行狀態。然而，在多因素干擾下，傳感器容易產生誤差，控制算法也可能失效，導致系統無法維持恒功率狀態，從而影響發動機的工作效率。文獻[5]將周期平均泵效和平均沉沒度關系相結合，建立了周期平均沉沒度和最優速度的匹配模型，并對其進行優化求解，得出最佳速度控制方案，從而達到節能的目的。該方法的優化求解依賴于周期平均泵效、平均沉沒度等數據的準確性和可靠性。如果數據存在誤差或異常，可能導致匹配模型的不準確，從而影響優化結果的有效性。在多因素干擾下，數據收集和處理可能更加困難，進一步增加了模型的不確定性和風險。

在實際運行過程中，油田抽油機受到多種因素的制約，這些因素常常導致抽油機的能耗居高不下，運行效率顯著降低，從而對整個石油開采過程的經濟性和環保性產生負面影響。因此，筆者致力于研究一種多因素約束條件下的油田抽油機節能降耗控制技術，以期顯著提升抽油機的運行效率，并有效降低其能耗水平。

1 油田抽油機節能降耗控制研究

1.1 油田抽油機能耗影響因素分析

油田抽油機是石油開采中至關重要的設備，其核心功能是將地下的原油提升至地面。其工作原理主要基于力學和流體力學原理，通過能量形式的轉換，將電動機提供的動力轉化為機械能，從而驅動抽油泵完成液體的抽取和排放。在這一系列過程中，電機電能的消耗是抽油機能耗的主要組成部分。因此，抽油機電動機的工作狀態，特別是是否運行在最優工作參數下，直接關系到抽油機的能耗水平。當電動機處于最優工作參數狀態時，其效率最高，能耗也相應最低。

為了更精確地掌握抽油機的能耗情況，需要全面分析功率因數、負載率、轉速等多種因素。這樣的深入分析有助于油田管理者制定更具針對性的節能措施，優化能耗管理策略，進而提升能源利用效率。然而，傳統的單一參數時域內控制方法在面對多因素耦合干擾時，往往效果有限。因此，本研究提出綜合考慮多種因素，設計更為全面、有效的控制策略，以應對復雜多變的實際工作環境，實現抽油機的高效、穩定運行。下面對抽油機電動機狀態的相關影響因素進行具體分析。

1.1.1 功率因數

當功率因數A較高時，意味著電動機能夠有效地將電能轉化為機械能，從而降低能耗;如果電動機的功率因數較低，說明電動機在轉換電能的過程中存在較大的無功功率損耗，這不僅會導致電能的浪費，還會增加抽油機的整體能耗[6]。功率因數A為：

式中 a——電機輸出功率;

a′——輸入功率;

b——電機輸出功率與輸入功率的比值;

B——定子電壓;

I——定子電流。

1.1.2 負載率

負載率C的值一般介于0～1之間，通常以百分比形式表示。負載率C定義如下：

式中 c——實際負載;

D——額定負載，即電機設備能夠承受的最大負載。

適當的負載率能夠使電動機工作在最佳狀態，既不過載也不過輕。首先，負載率過低會導致抽油機電動機運行效率低下，能耗增加。當抽油機的實際產油量遠低于設計產油量時，電動機的負載率過低，使其運行在低效區域。這種情況下，電動機為了維持運轉，需要消耗更多的電能，導致能耗增加。其次，負載率過高也會對抽油機能耗產生不利影響。當抽油機的實際產油量接近或超過設計產油量時，過高的負載率將給電動機帶來過大的負荷，并易造成電動機過熱而損壞，甚至引發故障。這不僅使抽油機的維修費用提高，而且工作效率下降，進一步增加能耗。由于油田的地質條件、油井的產能及工作環境等因素的變化，抽油機的負載率可能會時高時低。這種負載率的波動會導致電動機運行狀態的頻繁變化，使得電動機難以維持在最佳工作參數下，從而增加能耗。

1.1.3 轉速

轉速的高低會直接影響抽油機的抽油效率。在適當的轉速下，抽油機能夠高效地將原油從地下抽出，從而提高采油效率。然而，如果轉速過高，會導致抽油泵運動過快，可能增加機械磨損和摩擦損失，進而增加能耗[7]。相反，轉速過低則可能導致抽油泵的抽油能力不足，影響產油量，同時也會導致能耗的相對增加，因為電動機需要更長時間和更多能量來完成相同的抽油任務。

通過上述步驟，即可完成對抽油機電動機狀態相關影響因素的具體分析。通過合理設置和優化功率因數、負載率和轉速這3個關鍵參數，能夠確保電動機在最優工況下運行。這一分析過程不僅能夠更好地理解抽油機電動機的工作原理和能耗特性，還能為制定針對性的節能措施和優化能耗管理策略提供有力支持。

1.2 多因素約束條件下節能降耗參數優化

為了使抽油機電動機工作在最佳狀態，需要綜合考慮功率因數、負載率及轉速等多個因素，并進行精確的參數匹配和調整。這些參數的優化對于降低抽油機的能耗、提高運行效率至關重要?；诖?，首先需要建立參數優化的目標函數，即最小化抽油機的電能量消耗：

式中 dt——時間微分;

F——抽油機最低電能量消耗;

N——抽油機工作周期[8];

t——抽油機開始工作時間;

t+N——抽油機結束工作時間;

γ——電機運行效率。

為了實現這一目標，需要設置多因素約束條件，特別關注功率因數、負載率和轉速這3個關鍵參數。功率因數代表了電動機的電能利用效率，負載率反映了電動機的工作負荷情況，而轉速則直接影響到抽油機的抽取效率。因此，需要根據電動機的性能特點和實際工作環境，為這些參數設定合理的上下限值，即：

式中 A、A——功率因數上、下限;

B——電壓的額定范圍;

C、C——負載率上、下限;

E、E——轉速上、下限;

I——電流的額定范圍。

在優化過程中，將功率因數、負載率和轉速作為約束條件，通過優化算法對目標函數進行迭代求解。這個優化過程可能需要多次迭代，每次迭代都會根據目標函數的反饋來更新設計變量的取值。通過不斷迭代和優化，找到一組最優的參數匹配方案，使得抽油機電動機在滿足約束條件的前提下，實現最低的電能量消耗[9]。在本研究中，選擇了鴿群算法作為優化算法。該算法具有收斂速度快、全局搜索能力強等特點，非常適合解決這類復雜的優化問題。通過鴿群算法的求解流程，可以得到一組優化的參數匹配方案，為實際生產中的參數調整和設備優化提供有力支持。具體求解流程如圖1所示。

綜上所述，通過綜合考慮功率因數、負載率和轉速，并建立相應的優化模型和約束條件，可以實現對抽油機電動機狀態的精確分析和優化[10]。這不僅有助于降低能耗、提高運行效率，還為石油開采的可持續發展提供了重要保障。

1.3 無限貼近最優參數的節能降耗控制

僅僅完成上述這一系列操作并不足以確保電動機的節能降耗效果達到最優。因此，還需要進行無限貼近最優參數的節能降耗控制。通過無限貼近最優參數的節能降耗控制，可以實時監測電動機的運行狀態，并根據實際情況進行調整。這不僅可以降低電動機的能耗，提高其運行效率，還可以減少不必要的維護和修理成本，延長電動機的使用壽命。

抽油機節能降耗控制模型是一個高度綜合性的系統，其核心目標是通過優化抽油機的運行參數，實現能源消耗的降低和效率的最大化。這一模型不僅涵蓋了對抽油機本身運行狀態的實時監控和調整，還涉及對整個抽油系統的全面管理和優化[11]。節能降耗控制模型結構如圖2所示。從圖中可以看出，節能降耗控制模型主要分為數據采集、中央控制器和執行部分。

1.3.1 數據采集

通過傳感器采集設備，首先能夠實時獲取抽油機的運行狀態數據，包括功率因數、負載率、轉速3個關鍵參數。這些數據隨后被傳輸到中央控制器，用于計算當前運行狀態與節能降耗最佳值之間的誤差[12]。

1.3.2 中央控制器

中央控制器作為整個節能降耗控制模型的核心，接收來自數據采集系統的實時數據，并啟動內置的模糊控制算法進行計算[13]。模糊控制算法的核心在于將輸入的誤差及誤差變化率轉化為模糊輸入，進而通過預設的模糊控制規則進行推理，得出相應的控制指令。這些控制指令旨在使抽油機的運行狀態無限貼近節能降耗的最佳值。模糊控制算法的控制過程如下。

步驟1。根據實時采集的功率因數、負載率、

式中 Δp（t）——第i個參數（包括功率因數、負載率、轉速）t時刻的誤差;

Δp（t+1）——t+1時刻的誤差;

Δt——采樣時間間隔。

步驟2。將Δp（t）和U轉化為模糊輸入。這個過程中，輸入的精確值被映射到論域上，并通過初始化過程確定論域和隸屬度函數。

步驟3。根據模糊輸入和設定的模糊控制規則進行推理。這些規則描述了輸入變量和輸出變量之間的關系，通常由專家經驗或數據挖掘等方式構建[14]。模糊推理是一種基本的運算，它包括“或”“與”和“非”，得出輸出的模糊結果。模糊推理是在α和β間一個模糊關系H的基礎上建立的，將H和證據結合起來，從而求出結論。描述如下：

其對應的隸屬度函數為：

式中 ψ（）——隸屬度函數。

這種方法的核心在于模糊關系的構造和合成，它使得推理過程能夠處理模糊、不確定的信息，更貼近人類的思維方式。

步驟4。去模糊化就是將輸出變量的模糊隸屬度轉換成一個準確的控制輸出。最大隸屬度方法為：

ψ（X（t））≥ψ（X（t））（10）

式中 ψ（X（t））——隸屬度函數的最大值對應的清晰值。

在實際操作過程中，采用最大隸屬度方法，對于輸出的模糊子集中，通過選擇最大的隸屬度函數，獲得最終的判定值，并且將其作為最終的輸出值。這種方法操作簡單，實現起來也比較容易。

1.3.3 執行部分

一旦模糊控制器計算出控制指令，這些指令將被發送到執行部分。執行部分包括各種能夠調整抽油機運行狀態的機構和設備，這些機構和設備根據接收到的指令，精確調整抽油機的功率因數、負載率和轉速。通過這種方式，抽油機的運行狀態能夠被動態地優化，以最大限度地降低能源消耗并提升效率[15]。

在整個過程中，數據采集、模糊控制、執行調整和反饋機制形成了一個閉環系統，確保抽油機能夠持續、穩定地運行在節能降耗的最佳狀態。這種綜合性的控制系統不僅優化了抽油機本身的運行狀態，還提升了整個抽油系統的綜合管理和優化水平，為實現能源消耗的降低和效率的提升提供了有效的技術支持。

2 測試與分析

2.1 實驗對象

為了深入探究油田抽油機的節能降耗控制策略，選取了一臺游梁式抽油機作為實驗對象，這臺抽油機能夠按照預設參數進行抽油作業，為后續實驗提供了良好的基礎。實驗過程中，配備了E?5303智能抽油系統，該系統集成了數據采集、控制、分析及視頻監控等多項功能，旨在全面提升抽油機的運行效率和能耗管理水平。實驗過程中，E?5303智能抽油機控制器作為系統的核心，能夠實時接收并處理來自有線儀表和無線儀表的精確數據，這些數據涵蓋了抽油機的電流、電壓、扭矩及位移等關鍵運行參數。實驗現場如圖3所示。

在數據采集方面，利用高效的傳感器網絡實時收集抽油機的運行狀態數據，并通過數據采集設備將這些數據傳輸至監控中心。這些經過處理的數據不僅展示了抽油機的工作狀態和能耗情況，還為后續的節能降耗控制策略制定提供了有力的數據支持。

在控制方面，E?5303智能抽油機控制器根據實時數據和預設的控制算法，對抽油機的電機、剎車系統等關鍵部件進行精確控制。通過調整抽油機的運行約束參數，如功率因數、負載率和轉速，實現了抽油機的優化運行，降低了能耗并提高了生產效率。

為了更直觀地了解油井的工作狀態，還采用安控科技的油氣田SCADA監控軟件。該軟件通過視頻畫面的疊加功能，將抽油機的實時運行狀態與視頻監控相結合，使得操作人員能夠更快速地發現問題并做出響應。

游梁式抽油機參數設置如下：

懸點最大載荷 100 kN

減速箱額定扭矩 5 000 N·m

電動機功率 15 kW

電動機額定電壓 380 V

電動機額定電流 30 A

油管直徑 76 mm

桿直徑 22 mm

泵直徑 44 mm

含水率 20%

懸點位移 1.5 m

懸點運動速度 0.05 m/s

懸點加速度 0.2 m/s2

扭矩因數 0.8

曲柄軸扭矩 4 000 N·m

均方根扭矩 3 500 N·m

光桿最大沖程 3.2 m

2.2 工況設置

為了模擬實際生產中的不同工作場景，設置了兩種工況參數。工況1代表高負荷運行狀態，而工況2則模擬了較低負荷的運行情況。通過對比這兩種工況下的抽油機運行數據和能耗情況，能夠更全面地評估節能降耗控制策略的效果。工況參數設置見表1，兩種工況代表了兩種不同的工作模式，模擬了現實生產條件。

2.3 節能降耗參數優化方案

設定抽油機工作周期為14 min，在多因素約束條件下，鴿群算法求出兩種工況下的節能降耗參數優化方案，如圖4所示。將圖4中的功率因數、負載率、轉速的最佳值作為下一步測試的輸入數據。

2.4 節能降耗控制驗證

以功率因數、負載率、轉速為變量，利用章節1.3設計的控制模型進行油田抽油機節能降耗控制，控制結果如圖5所示。從圖中可以明顯看出，經過所研究方法的控制，油田抽油機的能耗明顯減少，進一步驗證了該方法的有效性。其中，關鍵作用在于以抽油機最低電能量消耗為目標函數，利用鴿群算法求解功率因數、負載率和轉速的最佳值這一步驟。通過應用最佳參數數值的求解，該方法成功降低了油田抽油機的能耗，從而驗證了其有效性。

為進一步驗證該方法的控制效果，與文獻[2～5]方法相比，驗證抽油機節能降耗總量，結果如圖6所示。由圖可以看出，與文獻[2～5]中的方法相比，文中所研究的方法在抽油機節能降耗方面具有顯著優勢，表現為節能降耗總量更大。其優勢在于通過分析影響抽油機能耗的關鍵因素，將最低電能消耗設定為目標函數，并利用鴿群算法這一優化算法，在多因素約束條件下找到功率因數、負載率和轉速的最佳組合值，從而實現了節能降耗的最大化。

3 結束語

為了解決單一參數控制方法在面對功率因數、負載率及轉速等多因素耦合影響時控制效果不佳的問題，研究了在多因素約束條件下的油田抽油機節能降耗控制技術。通過綜合考慮并優化這些影響抽油機能耗和效率的關鍵因素，旨在實現更為精準和高效的節能降耗控制，以降低油田抽油機的運行成本，提升整體能源利用效率。通過實驗驗證可以看出，文中所提出的方法能顯著減少油田抽油機的能耗，并實現更大的節能降耗總量，顯示出良好的控制效果。這一技術的實施不僅有助于降低生產成本，提升經濟效益，同時也有助于減少對環境的影響，實現石油開采與環境保護的和諧共生。然而，由于不同油田的地質條件、設備狀態及運行環境等因素的差異，所提出的技術在實際應用中可能會表現出不同的效果。因此，未來需要針對不同油田的具體情況進行深入研究，進一步優化和完善該控制技術，以適應更廣泛的應用場景，實現更高效、更環保的石油開采。

參 考 文 獻

[1] 劉洪斌，孫浩賓，羅偉.間抽井柱塞運動速度優化模型研究[J].石油機械，2023，51（4）：105-111.

[2] GAO Y. New energy vehicle engine speed control method based on vehicle networking technology[J].Journal of Computational Methods in Sciences and Engineering，2022，22（6）：2201-2215.

[3] 王青華，鄒洪嵐，晏軍，等.抽油機井恒功率變頻控制系統研究[J].石油機械，2024，52（2）：99-106.

[4] 張春友，高曉龍.游梁式抽油機節能系統仿真與實驗研究[J].制造業自動化，2023，45（7）：111-116.

[5] 劉天時，婁煥莉，高星玥.抽油速度控制模型構建與應用方法研究[J].西安石油大學學報（自然科學版），2022，37（2）：125-130.

[6] 文旋豪，曹華軍，李洪丞，等.離散制造單元生產擾動識別模型及其自適應節能控制方法[J].機械工程學報，2023，59（7）：252-264.

[7] 苗榮霞，李潔馨，張洋，等.火電廠輸煤系統節能優化控制方法研究[J].國外電子測量技術，2023，42（5）：50-55.

[8] 石峰，沈千里，葉國徽，等.基于速度波動控制的混凝土泵節能控制研究[J].機床與液壓，2023，51（4）：53-56.

[9] 徐微微，馬承偉，孫昊，等.溫室水循環太陽能利用系統高效節能控制策略[J].農業工程學報，2022，38（22）：149-157.

[10] 高小永，李晨龍，檀朝東，等.無儲能光-電微網下的抽油機井群間抽混合整數非線性優化方法[J].石油鉆采工藝，2023，45（6）：773-782.

[11] 孫延安，李強，雷宇，等.抽油機智能運行控制系統[J].石油鉆采工藝，2022，44（5）：579-583.

[12] 吳非.投球式多功能抽油泵研制與應用[J].特種油氣藏，2022，29（5）：149-153.

[13] 支金澤，安穎，高帥.基于模糊PI的CVT用電動油泵控制研究[J].機床與液壓，2024，52（1）：59-65.

[14] 樊康生，楊光永，吳大飛，等.論域非原點對稱的等效變論域模糊PID控制[J].制造技術與機床，2023（11）：75-81.

[15] 李耀華，秦輝，蘇錦仕.永磁同步電機模型預測轉矩控制模糊排序法研究[J].控制理論與應用，2023，40（8）：1497-1508.