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鉆桿檢測線智能識別自動分流系統
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  • 點擊數:1071     發布時間:2023-06-05 21:59:26
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鉆桿是油氣田鉆井作業中向鉆頭傳遞壓力和扭矩的重要裝備,極易受到應力損傷和腐蝕損傷,鉆桿的綜合自動化檢測維修不可或缺。現有的鉆桿檢測線依賴人工完成鉆桿的識別與分流維修操作,自動化程度較低。本文提出了一種鉆桿檢測線的智能識別自動分流系統,可以高效地完成鉆桿的智能識別與自動分流任務。

文獻標識碼:B文章編號:1003-0492(2023)05-082-04中圖分類號:TP207

★徐晨三(中海油田服務股份有限公司深圳石油工具基地,深圳518067)

★黃杰(中國石油大學(北京),北京102249)

★安小兵,洪琳淞(中海油田服務股份有限公司深圳石油工具基地,深圳518067)

★左信(中國石油大學(北京),北京102249)

關鍵詞:鉆桿;檢測線;智能識別;自動分流

1 引言

石油鉆桿在鉆井作業過程中易受多種損傷,鉆桿損傷檢測已成為石油鉆探領域的研究熱點[1~5]。在鉆桿檢測線上,現有的技術依賴人工手持掃碼槍掃描識別碼的方式完成鉆桿的身份識別與自動分流任務。人工的方式效率較低,且一旦鉆桿上的識別碼脫落便無法識別鉆桿的身份信息。因此,本文提出了一種鉆桿檢測線的智能識別自動分流系統,其不依賴人工,僅依賴一些簡單模塊和智能識別方法即可完成鉆桿在檢測線上的智能識別與自動分流任務。

2 鉆桿檢測線簡介

2.1 鉆桿檢測線現場

由于工廠原本的鉆桿檢測線效率低、設備老舊、自動化水平低,因此本研究重新設計了鉆桿檢測線。新設計的鉆桿檢測線現場概念圖[6]如圖1所示。

image.png 

圖1 鉆桿檢測線現場圖

在鉆桿檢測線的現場概念圖中,以環形掃碼槍和第一個分流點為界,把鉆桿檢測線分為編碼檢測區和分流維修區。編碼檢測區主要由編碼工位和檢測探傷工位組成,完成鉆桿的編碼和損傷檢測任務。分流維修區主要由分流線和維修工位組成,根據鉆桿的損傷情況,完成鉆桿的分流維修任務。

2.2 鉆桿檢測線工藝流程

根據鉆桿檢測線的檢測和維修需求,鉆桿檢測線工藝流程如圖2所示。

image.png 

圖2 鉆桿檢測線工藝流程圖

鉆桿經清洗入庫后,首先進入編碼工位進行編碼作業。由于每根鉆桿的鋼印號是鉆桿唯一的身份信息,但掃碼槍難以識別其鋼印號,因此采取人工的方式對鉆桿鋼印號用二維碼進行編碼并粘貼在不易被破壞的位置。

編碼完成后,鉆桿進入檢測探傷工位進行檢測探傷作業。由于鉆桿長時間、高強度用于油氣田鉆井作業,其極易受到應力損傷和腐蝕損傷,因此在檢測探傷工位需對其進行電磁探傷、厚度測量、尺寸測量、UT導波探傷和磁粉探傷等檢測探傷作業[7]。在不同的檢測探傷作業中,根據鉆桿的損傷情況,設置其需要進行的維修作業(也稱操作參數)。

在進入分流維修區前,必須對鉆桿識別和標識。鉆桿通過環形掃碼槍自動掃描其二維碼識別其鋼印號身份信息,通過計數器記錄進入分流維修區的次序(也稱標識),并把其編碼信息和進入分流維修區的次序相互對應。

在對鉆桿進行標識后,鉆桿進入分流維修區。在分流維修區,鉆桿通過智能識別方法確定其標識,并根據鉆桿標識確定其操作參數,然后自動分流進入分流維修區進行車扣維修、螺紋檢驗、鎧裝焊等維修作業[8]

最后,鉆桿在進行測長、噴標、噴漆和套絲扣作業后出庫。

3 智能識別自動分流方法系統

鉆桿檢測線中的智能識別自動分流系統可以實現在鉆桿檢測線分流維修區對鉆桿身份信息的智能識別與自動分流。為了便于說明智能識別與自動分流系統,將鉆桿檢測線現場圖簡化如圖3所示。

image.png 

圖3 鉆桿檢測線簡化圖

其中工位G1為編碼工位,工位G2為檢測探傷工位,工位G3至G6為維修工位,工位G7、G8為測長、噴標、噴漆和套絲扣工位。分流點F1左側為編碼檢測區,分流點F1右側為分流維修區。

3.1 系統組成部件

在鉆桿檢測線中,智能識別自動分流系統的重要組成部件如下:

(1)編碼模塊:用于將鉆桿的鋼印號信息用二維碼進行編碼。

(2)計數模塊:用于實時計數進入檢測線的鉆桿次序。

(3)標識模塊:用于將鉆桿鋼印號編碼信息和鉆桿次序建立對應關系。

(4)存儲模塊:用于存儲鉆桿鋼印號編碼、標識和操作參數信息。

(5)檢測模塊:安裝在分流維修區每段輸送線的首端和末端、每個工位、分流點、匯合點和分流匯合點上,用于實時檢測鉆桿。

(6)識別模塊:安裝在分流維修區每段輸送線的首端和末端、每個工位、每個分流點、匯合點和分流匯合點上,用于記錄已到達分流維修區中的某個點位但還未到達下一個點位的鉆桿。

(7)查詢模塊:用于根據鉆桿標識查詢存儲模塊中鉆桿的信息。

3.2 智能識別自動分流方法

鉆桿檢測線智能識別自動分流方法的流程圖如圖4所示。

image.png 

圖4 自動分流智能識別方法流程圖

首先,對鉆桿進行編碼和標識。在編碼工位上,人工識別鉆桿的鋼印號信息并用二維碼進行編碼。其次,獲取鉆桿的操作參數。在檢測工位上,依據鉆桿檢測探傷作業的結果,確定鉆桿需要進行的維修作業。而后,在進入分流維修區前,對鉆桿進行標識。用計數器記錄鉆桿進入分流維修區的次序(也稱標識),并將鉆桿標識和鉆桿編碼信息對應存儲至存儲模塊中。最后,當檢測模塊檢測到鉆桿到達每一段輸送線的首端與末端、每一個工位、分流點、匯合點和分流匯合點時,對鉆桿進行智能識別自動分流。智能識別自動分流方法具體如下:

(1)在第一個分流點,當檢測模塊檢測到鉆桿時,識別鉆桿編碼,并根據編碼信息讀取存儲模塊中鉆桿的標識信息并存儲至第一個分流點的識別模塊中。

(2)在每一段輸送線的首端,當檢測模塊檢測到有鉆桿時,直接讀取前一個工位或分流點或匯合點或分流匯合點中識別模塊中的鉆桿標識信息并寫入當前識別模塊中,同時刪除前一個工位或分流點或匯合點或分流匯合點中識別模塊中的該鉆桿的標識信息。

(3)在每一段輸送線的末端,當檢測模塊檢測到有鉆桿時,直接讀取該段輸送線首端識別模塊中的標識最小的鉆桿標識信息,并寫入當前識別模塊中,同時刪除該段輸送線首端識別模塊中的該鉆桿的標識信息。

(4)在匯合點、分流匯合點,以及每段輸送線的方向上都安裝有檢測模塊。當某個方向上的檢測模塊檢測到鉆桿時,直接讀取該方向上的輸送線末端的鉆桿標識信息并寫入當前識別模塊中。

(5)在第一個分流點之后的每個分流點,當檢測模塊檢測到有鉆桿時,直接讀取前一段輸送線末端識別模塊中的標識最小的鉆桿標識信息,并寫入當前識別模塊中。

(6)在每個分流點、分流匯合點,根據識別模塊中的鉆桿標識信息查詢存儲模塊中該鉆桿的操作參數,并根據操作參數將鉆桿分流,實現鉆桿的自動分流功能。

4 智能識別自動分流系統在鉆桿檢測線上的應用

4.1 系統組成部件的實現

在鉆桿檢測線現場,編碼模塊通過在編碼工位人工識別鉆桿鋼印號和打印機打印二維碼實現,檢測模塊通過接近開關實現。接近開關安裝在分流維修區的每個維修工位、每段輸送線首端和末端、每個分流點、匯合點以及分流匯合點上。標識模塊通過環形掃碼槍實現,環形掃碼槍安裝在第一個分流點上。計數模塊通過計數器實現,安裝在第一個分流點上。識別模塊通過實時數據庫建表作為寄存器實現,查詢模塊通過查詢存儲模塊的程序實現。檢測模塊接近開關在鉆桿檢測線現場的安裝圖如圖5所示。

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圖5 接近開關現場安裝圖

4.2 應用實例

鉆桿檢測線分流維修區現場如圖6所示。

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圖6 鉆桿檢測線分流維修區現場圖

在鉆桿檢測線分流維修區現場,某鉆桿經過編碼后在檢測工位獲取的操作參數為需要進行車公扣、車母扣、螺紋檢驗、鎧傳焊維修作業。該鉆桿在分流維修區的分流維修路線如圖7所示。

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圖7 某鉆桿分流維修路線圖

在該鉆桿到達分流點F1時,接近開關檢測到鉆桿,環形掃碼槍自動掃描其二維碼編碼得到鉆桿鋼印號信息,計數器記錄其進入鉆桿檢測線的次序,并將該次序和鋼印號編碼信息存儲至實時數據庫和分流點1的寄存器中。得到鉆桿鋼印號信息后,通過程序查詢其操作參數,自動將該鉆桿分流至輸送線S1。鉆桿在后續的分流點、分流匯合點時,自動分流操作類似。

在該鉆桿到達輸送線S3、S6、S7、S9、S10、S12、S13、S14、S15首端時,接近開關檢測到鉆桿,該輸送線首端寄存器直接讀取并存儲前一個點位寄存器中標識最小的鉆桿信息,并將前一個點位寄存器中標識最小的鉆桿信息移除。

在該鉆桿到達輸送線S3、S6、S7、S9、S10、S12、S13、S14、S15的末端時,接近開關檢測到鉆桿,該輸送線末端寄存器直接讀取和存儲該輸送線首端寄存器中標識最小的鉆桿信息,并將該輸送線首端寄存器中標識最小的鉆桿信息移除。

在該鉆桿到達維修工位G4、G5、G6、G7、G8時,接近開關檢測到鉆桿,該維修工位的寄存器直接讀取和存儲前一段輸送線末端寄存器中標識最小的鉆桿信息,并將前一段輸送線末端寄存器中標識最小的鉆桿信息移除。

在該鉆桿到達匯合點H1、H2和分流匯合點FH時,輸送線S7、S10、S13方向上的接近開關檢測到鉆桿,匯合點H1、H2和分流匯合點FH直接讀取和存儲相應方向的輸送線末端的寄存器中標識最小的鉆桿信息,并將相應方向上輸送線末端寄存器中標識最小的鉆桿信息移除。

4.3 應用效果

當鉆桿檢測線正常運行時,分流維修區的每個點位上的寄存器均能準確識別出鉆桿的身份信息并自動進行分流。當檢測線遇到故障需要停機重啟時,由于每個點位中的寄存器均保存在數據庫中,重啟后依舊可以實現分流維修區中鉆桿的身份識別和分流維修。因此無論是在鉆桿檢測線的正常運行還是故障停機狀態下,鉆桿檢測線的智能識別自動分流系統都具有良好的運用效果。

5 結論

針對鉆桿檢測線分流維修區鉆桿的智能識別和自動分流系統,本文設計了一種智能識別自動分流系統。該系統由編碼模塊、計數模塊、標識模塊、存儲模塊、檢測模塊、識別模塊、查詢模塊組成,其基于智能識別自動分流方法,實現了鉆桿在檢測線上的智能識別與自動分流,解決了現有技術人工依賴性強、效率低的問題,為大批量高效率檢測與維修鉆桿提供了技術方案,并產生了良好的經濟和社會效應。

作者簡介:

徐晨三(1983-),男,安徽安慶人,工程師,學士,現就職于中海油田服務股份有限公司深圳石油工具基地,主要研究方向為井控設備和轉具檢測線技術及管理。

參考文獻:

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[2] 楊利強, 高雷雷, 李林聰, 等. 基于3D成像的鉆桿螺紋自動化檢測系統[J]. 工具技術, 2022, 56 (01) : 90 - 94.

[3] 白皓亮, 劉寶昌, 趙新哲, 等. 鋁合金鉆桿尺寸與缺陷自動化檢測裝置的研制[J]. 地質裝備, 2021, 22 (05) : 15 - 20.

[4] 王忠福, 張艷波, 金永福. 鉆桿無損檢測工藝技術研究與應用[J]. 石油鉆探技術, 2006 (05) : 57 - 59.

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摘自《自動化博覽》2023年5月刊

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