The Construction and Implementation of the Expert System of Whole Set Oil-immersed Pump lectotype
Abstract—The applicability and accuracy of whole set Oil-immersed pump lectotype are the key points to improve the recovery ratio of oil field and to conserve energy. This paper have conceived the construction and implementation of the expert system of whole set oil-immersed pump lectotype and discussed in several aspects: such as systematic analysis and design, the construction of engineering control platform, the development of plug-in software, the construction of intelligent system and the execution of software design and so on. It has integrated the synthetic approach with expert System of Whole Set Oil-immersed Pump lectotype.
Keywords:Oil-immersed Pump;expert System;construction
I.INTRODUCTION
Along with the development of Chinas oil industry and the need of offshore oil field, the mechanical oil recovery is a very important method to improve oilfield production speed and ultimate recovery ratio. As common mechanical production equipment, added to its own characteristics, in recent decades, oil-immersed pump have a wide variety of applications at home and abroad, especially for the offshore oil platforms.
Selecting and using the appropriate pumping system in the efficiency and reliable recovery operation is very important. Improper pumping systems may beyond recommend work scope and make the motor overloaded or under load, even may cause serious damage to the pumping system. Especially in offshore oil field, each unit of oil-immersed pump take about 300,000 Yuan, and the cost of going into a well is hundreds of thousands Yuan. If choosing improper unit, it is easy to cause the electrical machinery and the oil pump overload, the idling load or make the oil well empty, and then make damage to the unit directly, and cause the production to be unable to carry on. When pulling out and repairing the unit, also would spend large numbers of fees. Since long, it is a difficult question to producer and user to choose the correct unit, make unit meet the userrsquo;s request. The oil-immersed pump is electromechanical integration product which both its structure and process of manufacture are very complex, and add on its harsh use environment; make it become a high risk product. The present oil-immersed pump unit has formed seriation, but each oil wells well completion parameter was different, so the existing characteristic curve of unit always can not meet the usersrsquo; request when choosing oil-immersed pump unit. So in the most situations, needs to redesign the combination between oil-immersed unit and pump. Using current design method, this work will cost massive choice computation, and waste a lot of time, manpower and material resources, in addition, the operation result is not very precise.
As the development of artificial intelligence, the expert system already started to apply on petroleum industry. In order to make the expert system can be the intelligent retrieval and pattern recognition in oil-immersed pump oil recovery, the oil field and the electric pump manufacture have to discuss the application of intelligent retrieval, data mining, and image pattern recognition in oil extraction auxiliary software. In order to improve recovery ratio and control extraction intellectualization of the oil-immersed pump, we constructed eight intelligence soft wares, such as the design intelligence software of oil-immersed pump lectotype system, the analysis intelligence software of oil-immersed pump lectotype system, expert diagnosis system on oil-immersed pump systemrsquo; breakdown and so on.
II. TECHNOLOGICAL DEVELOPMENT TENDENCY
For the past ten years, the new product and new technology of oil-immersed pump include: horizontal electric pump, electric pump using in horizontal well,anti-sand pump, antisepsis pump, compression pump, high gas-cut well pump, driven oil-immersed screw pump under well, increase-volume family submersible motor, 3d modeling of pump and ER rapid shaping technique, “a change and multi-control” technique. The most of above new technologies are made and developed by the Radar Company and the SENCHUI Company, and the “a change and multi-control” technique has been applied in the Chinese offshore field. Unmanned oil wells and remote control has started in off-shore oilfield in Britain and the United States.
Along with the development of manufactured and applied technology on oil-immersed pump, it is getting more and more important to choose the appropriate unit for users. In 2004, Tianjin Subsidiary Company of China National Offshore Oil Corporation purchased Britains geological software to calculate the oil well stratum parameter in extraction, but this software mentioned the selection of oil-immersed pump system seldom, so it was unable to complete a set to oil pump according to Chinas well. Now, almost all computation of choosing pump on off-shore recovery is completed by the Chinese Petroleum Base Group Co., Ltd, the Production Engineering Technology Service Company. Via retrieval, now only the Radar Company and the SENCHUI Company have the similar optimization selected procedures, and still at the stage of development. U.S. current oil standard ESP only involves the partial oil pump choice, not involving details and other auxiliary content.
This software system not only discuses the programming system having corresponding knowledge and experience in oil-immersed pump extraction domain, but also simulates the human expertsrsquo; thinking process when solving question using the artificial intelligence and the pattern recognition technology. So that this software can reach or approach expertsrsquo; level when solving various questions on oil-immersed pump lectotype design.
III. THE FRAMEWORK OF INTELLIGENT SOFTWARE TO ENHANCE THE RECOVER
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成套潜油泵选型专家系统的构建与实施
摘 要
本研究所要研究的课题为成套潜油泵选型专家系统的构建与实施，成套油浸式泵选型的适用性以及选型的准确性是提高油田采收率、节省能源的两个关键点。本篇论文已经对一整套潜油泵选型专家系统的构建方法与实施方法进行了详尽与细致的设计与构思，并且也已经在如下几个方面展开了详尽的讨论：例如如何非常系统化的分析和设计、关于工程控制平台的建设、关于外挂软件的研究开发和发展、有关于智能系统的研究及建立和软件设计的执行等等。本文所讨论的这种方法将把构建与实施研究对象成套潜油泵选型专家系统与合成方法集成在了一起。
关键词：潜油泵；专家系统；构建
1.研究对象及背景基本介绍
近年来,伴随着中国石油工业的飞速的发展和海上油田开采的巨大的需要，机械采油早已经成为了提高油田的生产速度和提高油田的最终采收率的非常重要的手段。由于在以前的石油工业中以及以前海上油田开采传统工艺中,我们一直使用的传统普通的机械生产设备，在其自身的特点方面有了很多的增加和改进，因此在近几十年以来，潜油泵开始有了各种各样的非常广泛的国内国外的应用，特别是在海上石油开采平台上面的应用更是越来越多,因此在这样的背景下本文将针对成套潜油泵选型专家系统的构建与实施进行详细的研究与描述。
在很有效和非常可靠的恢复操作中去选择和使用一个适当的泵系统是非常非常重要的。当我们在选择和使用不合适的泵输送系统的时候,机器有可能会超出建议的工作范围和使电机工作在过负载的状态或者工作在低于负载的状态下，甚至可能对泵送系统的本身造成非常严重的破坏以至于无法完成正常的工作。特别是应用在海上油田的时候，潜油泵的每个工作单元大约都需要花费300000元，而如果我们要想能够进入一个相对来说良好、正常的工作状态，则花费的成本数就会高达数百上千万元。如果选择了不适当的工作单元，这个时候就会很容易使电机和油泵工作在过负载的状态下，空载负载的状态下或使得油井空，然后直接导致的后果将会是使本机损坏，并导致生产工作无法正常进行。当系统出故障，我们取出工作单元并修理工作单元的时候，也将同样会花费大量的成本费用。所以按照这样的情况,长期以来，对生产者和使用者来说，如何选择好正确的工作单元，让工作单元能够满足用户的要求，一直是一个很难的问题。我们所研究的油浸式泵是机电一体化产品，油浸式泵的两个结构和制造过程是很复杂的，而且考虑到油浸式泵的恶劣的使用环境;油浸式泵自然成为一个有高风险的产品。本油浸式泵机组已形成系列化、系统化，但每个油井的完井参数是不相同的，所以当我们在选择潜油泵的工作单元的时候，工作单元总是会存在一些特性曲线不能满足用户的使用要求。所以在大多数的情况下，我们需要重新设计油浸式泵的工作单元以及油浸式泵本身之间的结合。利用我们现在已经拥有的设计方法与措施，前面所提出的这一项工作将花费大量的时间用于选择、计算，因此这样也浪费了大量的时间、人力和物力，除此之外，我们也许会发现，按照方案进行下去，操作的结果可能不是很精确。
随着人工智能系统的飞速发展，本文所研究的专家系统已经开始应用在石油工业的各个领域。为了使专家系统可以很好地完成油浸式泵的油回收的智能检索和模式识别等各项任务，油田和电动泵制造必须要讨论智能检索技术在石油开采方面的应用、数据的挖掘以及图像模式识别辅助软件方面的问题。为了提高石油的采收率和控制潜油泵提取的智能化，我们构建和设计了8款智能软件，例如油浸式泵专家系统选型的设计智能软件，潜油泵选型系统的分析智能软件，专家诊断系统潜油泵系统的故障等。
2.研究对象的技术发展趋势
在过去的十年中，不断涌现出来的新的产品和潜油泵的新得技术包括：横向电动泵，使用水平井，防砂泵，防腐泵，加压泵电动泵，高气切深井泵，带动油井下螺杆泵，增加容量系列潜水电机，泵的三维建模和ER快速成型技术，“一变多控”技术。最上面提到的新技术是由雷达公司与SENCHUI公司联合开发研究出来的，并且其中的“改变和多控制”技术已经在中国的海上油田开始得到广泛的应用。同时无人油井和远程控制的技术也同样已经开始在英国和美国的近海油田中得到重要的应用。随着油浸式泵的制造和应用技术的快速发展，选择一个合适的工作单元向用户展示则变得越来越重要。 2004年，中国海洋石油总公司天津分公司购买了英国的地质软件用来计算提取油井地层参数，但是这个软件很少提及潜油泵系统的选择问题，所以这款软件并没有办法根据中国油井的实际需求来很好的完成一整套油泵系统。到现在，几乎所有的选择离岸回收泵的计算都是由中国石油基地集团有限责任公司，生产工程技术服务公司来完成。通过检索，现在只有雷达公司及本公司SENCHUI有类似的优化选择程序，而且仍然是处于发展阶段。美国目前的成品油标准ESP只涉及到部分油泵的选择，并不涉及细节等辅助内容。这个软件系统不仅讨论了具有油浸式泵萃取域对应的知识和经验的编程系统，而且在使用人工智能和模式识别技术解决问题时，还能够很好的刺激人类专家的思维过程。因此，在解决对潜油泵选型设计的各种问题的时候，这个软件就可以达到或接近专家的水平。
3.加强潜油泵回收率的智能软件框架
3.1智能软件主要技术要求
加强潜油泵回收率的智能软件的主要要求是，需要建立完整、准确而且实用的计算机模型，运用所学理论知识到实践当中; 开发具有对应于油浸式泵提取领域的知识和经验的编程系统，但是当我们在使用人工智能和模式识别技术解决问题的时候，还这套软件还需要能够很好地去刺激人类专家的思维过程; 要建立一些大型的关系型数据库和更改大量的实验数据图表并转换成数字计算机的数据，并使用电脑绘制出复杂的日期曲线; 开发和应用模糊的数学模型识别工程经验的图形和自动获取精确的参数值来参加坡煤矿透射率的算法（DLS）;多个垂直管流计算的综合应用算法模块化。
3.2智能软件技术框架
使用SI（MKS）或CGS为主要单位。（鼓励SI单位）。英制单位可以用作次级单元（括号内）。一个例外是当我们使用英制单位在贸易标识符的情况时，如“3.5英寸磁盘驱动器”。 专家系统的系统结构被确定为复合材料，这意味着嵌入其它应用程序框架终端用户的整体的人机界面的专家系统的结构被确定为复合材料。而基于石油地质，钻井技术，石油技术信息检索的技术，与具有潜油泵现有特性的专家系统相结合，加起来进一步完善油井的各项数据，这样我们就可以建立新的油井数据模型。知识的获取采用人工采集，半自动采集和自动采集的组合。根据选举泵提出理论模型，并通过人工选择泵的接入和完井和恢复的需要建立模型的存在方式。
根据新的完井数据的模型，井况和地层的情况，我们可以很清晰地区分用户的请求，并且可以建立多个模型，同时完成现有的计算模型理论，建立关系型数据库，并更改了大量的实验数据图表插入电脑知识描述语言数字化数据，并绘制了与计算机复杂的数据曲线。
该项目所使用的控制平台是一个功能框架，即综合项目控制的领域。该平台本身是不会提供最终用户的，但是我们可以设计，根据基本功能和插件模型是提供平台的嵌入式平台上的功能模块，然后展开平台的功能。
该平台定义了一个开放的系统结构，让每一位设计人员可以在他们精通的领域消化吸收。应用基础的构建和后端程序的设计以及终端用户的使用工具的设计。该平台使用的公共工作空间的模块整合工具，并提出嵌入到严格定义的配置文件工作台剥削的工具。当使用相同的基础平台模板模型来运行的时候，底层平台允许插件板的剥削者，以增加对其他文档类型的支持。例如，选举泵曲线文件和选举泵计划文档等等都赢得了由模板模型的支持。
该平台的核心是，发现插件工作单元中的动态的系统结构。该平台负责处理基本环境的后台工作，基本环境的后台工作，并提供了大量的标准化的用户界面的模型，而且同时能够使每个插件单元中执行一些任务，提高了它的实用性和让他们的可靠性能够集中。该平台的每一个子系统都是由能够实现某些重要得功能的插入工作单元组所构成。例如，选出泵的子系统就是通过选举泵计划插件工作单元和泵型曲线插件工作单元等工作单元构成。该平台的子系统通常是增加了可见功能单元的平台，例如增加一个菜单项，或者工具箱窗口等。同时，该子系统也可以有扩大平台的功能，当它通过实现平台的接口规范工作的时候即可实现该功能。
同时，该平台开发版本包含了许多个辅助功能，它包含了插件文件产品工具，帮助文件产品工具，客户服务模块的公司版本，专家系统来回答问题，数据库的辅助工具，维修工具单元数据，用于促进数据包等的产品的工具。该平台的用户版本主要包括终端用户，和主要包含选举泵的子系统，人工智能的子系统，帮助的子系统，用户版为用户服务模块等。使用该领域专家的版本主要提供相应的支持，有领域专家答疑解惑。该制造商使用的版本为客户提供了丰富的各类厂家来维护自己的产品的数据。
除了产品，我们还有推出计划的服务网站，其主要的功能就是建立用户和公司以及一些领域专家之间的一个交流的平台。该网站为公司的客户服务部门提供服务，通过领域专家以及通过.NET XML Web Service技术与终端用户进行交流。
通过这个平台，我们与所接触的客户，领域专家和公司的全体人员以及相关领域的厂商，能够形成松散的耦合关系。我们将形成通过这一个平台为核心而搭建起来的一个大的知识网络，并进行大量的积累知识。这将有利于在无形中促进平台的价值。
油井和井液的想关数据决定是否有必要进行前面所描述的述气体计算和井液的粘度计算的空气含量，那么在这样的一个基础上，就能够以一定的油井输出，计算油井总动力头，确定所述泵类型和该系列叶惰轮，以及完成选择泵主程序模块的构造。根据原油的粘度，修改输送能力，扬程和效率，树立了修订模块。并完成子例程的模块构造为整流高粘度油压头和流动，整流低粘度油的压头和流的子程序，整流粘度修正系数的子程序，绘制IPR曲线的子程序，拉丝吸力的子程序入口GLR曲线。
选择电机和保护器，计算电机的功率，并确定其型号，额定电压和电流;并完成单泵子程序，单个电动马达54的子程序（不包括控制柜），单电机的子程序（包括控制柜）的模块结构。根据该电机类型和外径，确定适当的保护类型的标准;而且要检查泵轴负荷和泵筒压力，完成绘制泵型曲线子程序。选择电缆，开关板和变压器，约占电机启动，这样就可以完成计算电机表面速度的子程序模块。
测试和评估。在专家系统测试的情况下，通过实际的工作数据对其合作单位提供，进行白盒测试，测试能够发现实际的工作数据它是合格的，而且能够符合实际的数据，并在5内PPM错误的白盒的时间和精度测试，确保使用实际的数据是被确认的范围内。而对于黑盒测试的学习功能的采用，它应该是在保证测试数据有现实意义的前提下，系统应该学会在同一日期超过3倍，达到正常标准，准确度应在标准99％。
4.研究结论
本文所描述的这项研究把在许多领域已经开始应用的各项技术进行了创新，例如：在完成选择，并使用人工智能专家系统一套潜油泵选型系统的设计方法的时候;在模糊诊断技术，识别工程师显卡弯曲采样点自动获取参数值参与工程计算的时候;建议坡煤矿透射率（DLS）的智能算法; 并提出多个垂直管流计算的综合应用算法模块化等。经过用户的测试后，我们发现这种软件的运行结果与人工经验计算的结果是一致的，同时这又是优于人工推荐的关于选择的泵型和电机。使用这种智能软件，不仅可以非常显著地提高精度和恢复的有效性，延长机械的有用的时间，而且能够大幅度提高油田的采收率。天津市潜油泵系统的设计和制造中心，目前在我们国家，其生产的年产值已达到900亿元，2006年最大的油田服务供应商斯伦贝谢公司的生产基地（美国）先后落户到天津市，其生产的年产值将达到1.5亿元人民币。而这个项目还可以不断促进人工智能的发展，不断地促进油浸式泵的设计技术和制造技术，并将会在未来大幅度带动区域经济的发展。
致 谢
我非常感谢周胜陈教授对这个项目的大力支持，仅代表研究组对周教授表示感谢。该项目由天津市自然科学（06YFGZGX06400）研究资助。
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