对于石油钻采机而言其故障监测与诊断分为两个大的方面。其一是日常监测方面, 目的是确保机器的正常运行, 通常是通过某一种参数的是数据来判断运转情况。其二是故障诊断, 在设备出现问题和故障时, 通过相关参数的监测数据, 和诊断技术的运用来判断机器故障的原因。下面就对这两大方面进行详细阐述。
这种方法是通过专业设备对石油钻采机的振动情况进行监测和数据采集, 通过分析来判断石油钻采机的工作情况。通过振动的监测可以得到大量的设备运转信息。对于石油钻采机来说, 其钻头, 轴承, 机构的连接处的监测, 可以得到最准确的信息。在振动监测技术之中最重要的一项监测参数就是振幅对于振幅的物理表达有加速度, 速度, 和位移这三种物理量, 这三个物理量分别代表了振动变化的快慢, 振动变化的速率, 振动变化的距离。在不同频率和状态下监测的方向也不同, 在机器处于600 r/min及以下的状态下, 可判定为刚性破坏, 监测方向为位移监测;在机器处于600-120 000 r/min的状态下, 可判定为疲劳破坏, 监测方向为速度监测;在机器处于大于120000 r/min的状态下时, 监测方向为惯性力破坏, 监测方向加速度监测。通过不同状态下的监测, 可以分析其内部状况, 对于力的分析来说, 振动监测技术具有着天然优势, 因为其监测数据是关于速度的物理量, 通过速度可很容易的进一步分析力的情况, 从而判断机器是否正常运转。
这种方式是通过机器工作时发生的声音信息, 经过分析得到的数据进行判断机器是否正常运转。不同的情况与环境, 噪声监测的情况也有所不同。如果将机器运送到实验室中, 就可以使用高精度的测量工具进行测量, 这样得到的数据也最为准确;但是一般状态下都是在工作环境下进行监测;对于环境稳定声音无干扰的情况下可用普通声级计;对于环境不稳定且具有较多的声音干扰或者机器本身声音不稳定的, 就要采用积分声级计;进行多次和周围环境的测量。确保测量结果的准确, 这种方式在工作环境下由于干扰较大, 所以其精度上有所欠缺, 但是这种方式具有易操作, 经济实惠等有点。可以作为日常监测的辅助手段和其他方式并用。
声发射监测对于机器内部的压力管道等机构的压力监测具有较大优势, 主要是对结构完整性进行评价。目前我国的石油企业与相关的研究单位都在进口大型声发射仪器进行大量的压力试验。使得声发射监测技术在石油工业领域得到了快速发展。这种技术在压力监测方面具有着较大的优势, 能够精准的进行监测, 而且由于各个企业与研究单位的大力投入使得其监测成本下降。另外声发射监测技术监测时间较短, 对于机器工作的影响较小, 可以最大程度的减少经济损耗。
超声波检测技术在工业生产上一个很重要的应用是超声波探伤。这里所讲的超声波监测技术更侧重于超声波测量。油田企业的超声波测量应用在多个方面。如石油油罐液面高度的测量, 石油钻井、修井井架的厚度测量以及流量检定等。超声波测厚仪的测量精度不受容器内积水和结垢的影响, 具有测量速度快、精度高、体积小、轻便精巧等优点被广泛应用。超声波测液位技术与其它液位测量方法相比有很多优点, 不仅能够定点和连续进行液位测量, 而且能够方便地为遥测或遥控提供所需的信号。超声波测流量可应用于高温、高压和防爆等特殊条件下, 并且超声波流量计受介质物理性质的影响比较小, 因此具有较强的适应性。
温度监测技术也是十分常见的监测技术, 通常情况下温度监测是使用监测器去触碰被监测物体, 通过导线和计算机相连在通过监测器的信息进行运算, 但是这种方式缺点也很明显, 就是在大型机械上, 由于距离大会导致信号衰减较为严重使监测结果出现较大误差;而且在一些密闭环境下的无法进行监测。而石油钻采机就是一种体积庞大的机械, 所以传统的温度监测技术就不适合。对于石油钻采机这种大型机械来说, 温度监测应该使用无线温度监测仪, 这种设备使用的是无线电技术, 可以有效解决以上问题, 但是也有一定的缺点就是精度不如传统技术, 所以需要实际操作中进行多次测量减小误差。
在石油钻采机的使用中不可避免的会发生故障, 而在故障发生时就需要进行诊断监测, 快速的找出其问题所在, 故障的种类也不同, 比如按时间分类, 可以分为早中晚等, 这些故障在维修上由于技术成熟, 并不困难但是, 由于机器体型庞大, 且内部机构较为精密, 导致其诊断上较为困难, 这也是石油钻采机维修的一大困难。对此本文总结了一下两种较为高效的方法。
油液分离技术是一系列技术的集合。不但可进行有效监测还对器械的工作寿命又延长作用, 对器械的保养上也有一定的作用, 对于石油钻采机的变速箱等齿轮机构的监测有着明显的优势。目前在线油液分析技术、磨粒自动识别技术、基于油液监测的智能诊断系统这三个方面是整个油液分离技术的热点核心。在线油液分离技术是一种长效的监测技术, 在日常下就进行数据统计, 一旦出现故障就可以调取数据进行分析, 其监测方向是机器的整体。磨粒自动识别技术是基于铁谱分析技术进行了不断的完善和改进, 主要是根据磨粒的特有的特征进行统计, 并进行特征分析计算, 再根据运算结果进行统计分析并建立庞大的参数数据库, 最后依靠数据库的新型和测定数据做对比来进行综合诊断。智能诊断系统是以传统油液分离技术为基础融合现代计算机技术和互联网技术的新型技术。由于油液分离技术其数据庞大, 而传统的油液分离技术无法处理这么庞大的数据, 但是智能诊断系统由于借助了计算机技术则可以快速的处理数据, 从而能够更加完善的诊断并解决问题。
由于使用钻采机中部分机构, 比较精密如果使用一般的监测方法会导致设备的损坏, 在故障中有的部分比较脆弱如果贸然进行监测就会导致二次损伤, 造成经济损失。所以对于这一部分使用无损探伤技术是十分必要的, 目前在石油工业中, 无损探伤技术已经广泛应用。主流的无损检测主要有五种, 这五种方式与其它方式相比较, 具有精度好, 无损伤, 经济性较好, 易于操作等特点下面进行详细介绍。
射线监测主要是对金属及金属内部进行监测, 由于金属材料在锻造时可能因为工人的操作失误等原因, 产生气泡或者分布不均的状况, 在高强度工作下由于受到的应力作用导致了金属疲劳, 从而造成了机器故障。而这种故障发生在金属内部, 一般的方式是无法进行监测的, 而具有强穿透力的射线监测则具有这较大的优势能有效的监测出问题所在。不仅仅在金属监测, 在某些非金属中由于材料内部的问题导致的故障都可以使用射线监测。
对于机器的力学结构等方面的监测, 由于其受力复杂一般的监测方式不但无法进行有效监测, 还可能因为监测不当而造成机器的损坏, 而超声波通过不同频率声波的反射情况, 来判断受力情况, 这样不但能快速的进行监测还能有效的避免机器的损伤
对于钢材的表面细小损伤导致的故障则可以使用磁粉监测, 这种技术利用磁力和磁粉的细小体积, 通过磁性覆盖在钢材的表面, 因为其表面有细小的损伤, 所以其余磁粉作用产生的磁场会略有不同, 通过对磁场的分析和计算就可以得出, 钢材表面的状况, 这种方式对于钢材来说不但能够准确的监测, 还不会对表面有任何的破坏。
对于非金属材料来说其表面的细小损伤导致的故障, 就不可能使用磁粉检监测, 为了解决这个问题就发明了渗透监测, 这种方式是利用具有较高的渗透力的液体进行对表面的细小损伤的渗透, 在通过监测仪器对液体的渗透分析得出的数据, 来判断情况, 这种方式有效的解决的非金属材料表面损伤的监测难题
这种方式是一种新式方法, 利用了电磁技术, 通过电磁产生的涡流进行监测, 一般应用于金属材料的结构性损伤, 不同于一般的金属内部损伤, 其隐蔽性较好, 难以检测, 但是由于不同结构在同样电磁涡流下的状态是不同的, 所以这种隐蔽的损伤是很容易被涡流监测技术探探查出来的。
本文阐述了目前几种非常实用的日常监测方法, 和问题诊断方法, 由于石油钻采机是一种大型机械, 在维修上虽然其技术成熟, 理论上容易维修, 但是由于其体型庞大, 所以在实际维修上具有一定困难, 而且其维修时间的经济损耗也较大。这就需要先进的日常监测技术进行监测, 使机器问题还未放生时就发现问题解决问题。另外在故障方式的时候, 最大的问题就是故障诊断, 因为石油钻采机有些机构较为精密导致很小的问题就会使整个机器无法运转, 所以也需要快速, 有效的诊断方式。本文就此进行了分析, 希望通过方法的介绍, 能有效的解决上述问题。
摘要：随着国际原油行情的变化, 我国石油工业也迎来了关键时期, 在石油工业中最重要的就是开采阶段, 而这之中开采器械的运转能力也直接关系到开采环节的好坏。由于石油开采设备工作强度大, 时间长会导致出现故障, 对于这些故障如果不能及时的监测与诊断, 那么会导致很严重的不良后果, 甚至可能导致机械报废, 使整个开采工作停滞。所以对于石油开采设备的故障监测与诊断是十分必要的, 这其中石油钻采机由于处于工作的最前线, 其故障率也是较高的, 并且由于其体积庞大, 导致故障监测具有一定的困难, 从而无法进行有效的诊断, 对于此项难题, 本文进行了深入的研究, 通过实际走访和查阅相关资料, 在和相关的研究人员进行了反复的研讨, 并对比国内外的实际案例, 得出了几个检测石油钻采机状态和故障的有效方法, 能够确保石油钻采机的工作效率, 降低故障率。通过本文的阐述, 可以为相关的学者和工作人员提供参考。
关键词：石油钻采机,故障监测,诊断技术
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