5 Питання для самоконтролю

5.1 Що називається ремонтом і технічним обслу-говуванням обладнання, в чому різниця цих понять?

5.2 Які види ремонту Ви знаєте?

5.3 Що входить в обов’язки механіка служби ППР?

5.4 Яка мета обкатки обладнання після ремонту?

5.5 Чи може капітальний ремонт повністю відновити ресурс роботи обладнаня?

6 Список рекомендованих джерел

6.1 Бабаев С.Г. Надежность нефтепромыслового обору-дования. − М.: Недра, 1987.

6.2 Кузнецов В.С. Обслуживание и ремонт бурового оборудования. − М.: Недра, 1973.

6.3 Раабен А.А., Шевалдин П.Е., Максутов Н.Х. Монтаж и ремонт нефтепромыслового оборудования. − М.: Недра, 1989.

6.4 Тихонов Н.В. и др. Ремонт геологоразведочного оборудования. − М.: Недра, 1973.

6.5 Авербух Б.А. и др. Ремонт и монтаж бурового и нефтегазопромыслового оборудования. − М.: Недра, 1976.

6.6 Бухаленко Е.И., Абдуллаев Ю.Г. Монтаж, обслуживание и ремонт нефтепромыслового оборудования. − М.: Недра, 1985.

Лабораторне заняття № 5

Вивчення основ математичного планування експерименту

1 Мета заняття

1.1 Ознайомлення з методом математичного планування експерименту.

1.2 Оптимізація дебіту свердловини, яка обладнана штанговою свердловинною насосною установкою.

2 Об’єкт для проведення заняття і тривалість заняття

2.1 Лабораторний стенд на базі повнорозмірної штангової свердловинної насосної установки, комплекс змінних шківів та інструменту для їх заміни, секундомір.

2.2 Тривалість заняття – 2 години.

3 Короткі теоретичні відомості

Експеримент займає центральне місце в науці. Планування експеримент – це метод вибору кількості і умов проведення дослідів, мінімально необхідних для знаходження оптимальних умов, з метою вирішення поставленої задачі.

Одним із шляхів підвищення ефективності технологічних процесів, підвищення ефективності роботи установок, підвищення якості продукції, зниження затрат на її одержання є застосування математичних методів, побудова математичної теорії планування експерименту. До найпростіших методів математичного планування експерименту відноситься метод Бок- Уілсона [7.1].

Задачі, для розв’язання яких може використовуватися математичне планування експерименту, досить різноманітні. Однією з найбільш поширених науково-технічних задач є пошук раціональних умов.

Математичне планування - це процедура вибору числа і умов проведення дослідів, необхідних і достатніх для розв’язання поставленої задачі з даною точністю. При цьому суттєвими є:

- прагнення до мінімізації загального числа дослідів;

- одночасна варіація всіма змінними, що визначають процес;

- використання математичного апарату, який формалізує багато дій експериментатора;

- вибір чіткої стратегії, яка дозволяє прийняти обґрунтовані рішення після кожної серії експерименту.

При рішенні задачі використовують математичні моделі об’єкта досліджень. Під математичною моделлю розуміють рівняння яке зв’язує параметр оптимізації з факторами. Це рівняння в загальному виді можна записати так:

у= (Xı ,X₂,….,Xn) (2.1)

де - функція відклику;

Х₁, Х₂…Хn – діючі фактори.

Вибір факторів - це найбільш відповідальний етап при підготовці до планування експерименту. При проведенні експерименту слід брати до уваги всі фактори, які можуть суттєво впливатиме на процес, який вивчається.

Фактори – це змінні величини, що відповідають способам впливу зовнішнього середовища на об'єкт. Вимогами до факторів є керованість і однозначність. Керувати факторами – означає встановлювати необхідне значення і підтримувати його на протязі експерименту або змінювати його за заданою програмою.

Планувати експеримент можна тільки в тому випадку, якщо рівні факторів підкорюються волі дослідника. Якщо число факторів відоме, можна знайти число дослідів, необхідних для реалізації всіх можливих взаємодій рівнів факторів. Найбільш поширеною є варіація факторів на двох рівнях. Проста формула, яка для цього використовується N=2^k , де N- число дослідів, k- число факторів, 2- число рівнів.

Експеримент, в якому реалізуються всі можливі взаємодії рівнів факторів, називається повним факторним експериментом. Якщо число рівнів кожного фактора дорівнює двом, то маємо повний факторний експеримент типу 2^k. Кожний фактор може набувати в досліді декілька значень. Таке значення будемо називати рівнями. Може бути так, що фактор може набувати багато значень. Але на практиці точність, з якою установлюються деякі значення, необмежена. Тому ми маємо право рахувати, що всякий фактор має обмежене число дискретних рівнів.

Планування експерименту допускає активну участь в процесі і можливість вибору в кожному досліді рівнів факторів, котрі представляють інтерес. На практиці нема абсолютно регульованих об’єктів. На реальний об’єкт за звичай діють як регульовані так і не регульовані фактори.

Одним із основних параметрів, який вказує на раціональність експлуатації свердловини є дебіт

Для спрощення записів умов експерименту і обробки експериментальних даних верхній рівень позначають «+1», нижній «-1».

Написавши всі взаємодії рівнів в експерименті з двома факторами, одержимо умови проведення експерименту, або матрицю планування повнофакторного експерименту 2², яка з врахуванням взаємодії наведена в таблиці 2.1.

Таблиця 2.1 - Матриця планування повнофакторного експерименту

№ дос-ліду	Х0	Х1	Х2	Х1X2	т/добу	Повторні досліди
						У1	У2
1	+ 1	- 1	- 1	+ 1
2	+ 1	+ 1	- 1	- 1
3	+ 1	- 1	+ 1	- 1
4	+ 1	+ 1	+ 1	+ 1

Стовбчики X₁ і X₂ задаються плануванням - за ними безпосередньо визначають умови дослідів, а стовбчики X₀ і X₁X₂ необхідні тільки для розрахунків.

Використовуючи таке планування, можна вирахувати чотири коефіцієнти і представити результати експерименту у вигляді неповного квадратного рівняння регресії:

у= b₀ + b₁ X₁ + b₂ X₂ + b₁₂ X₁ X₂ (2.2)

де b₀, b₁, b₂, b₁₂ – коефіцієнти регресії;

X₁, X₂ – діючі фактори

Оцінки коефіцієнтів рівняння регресії вираховуються:

(2.3)

Проведення повторних і паралельних дослідів не дає повністю співпадаючих результатів тому що завжди існує помилка досліду. Помилка досліду визначається за наступним порядком:

1 Знаходимо середнє арифметичне всіх чотирьох дослідів.

2 Знаходимо відхилення результату окремого досліду від середнього арифметичного.

Наявність відхилення оцінюється за методом Ст’юдента за таким планом: Дисперсія позначається S обчислюється за формулою [7.1]:

(2.4)

де m – число паралельних дослідів

Дисперсією називають середнє значення квадрата відхилення величини від її середнього значення.

Дисперсія помилки експерименту обчислюється за формулою:

(2.5)

де N – число всіх дослідів

Дисперсія коефіцієнта bj оцінюється за формулою:

(2.6)

Перевірка значимості оцінок коефіцієнтів рівняння регресії проводиться за допомогою t статистики Ст’юдента:

(2.7)

Знайдені величини t_j порівнють з t_крит = 2,13, визначеним з таблиць для степенів свободи _в= N ( m-1 )=4 і вибраній ймовірності 0,95.

Якщо t₁, t₂, t₁₂ перевищують значення t_крит, то коефіцієнти рахуються статистично значимими.

Незначимість коефіцієнтів вказує на те, що у діапазоні варіювання відсутній статистично значимий вплив даних факторів на вихідну змінну У.

Величини коефіцієнтів регресії показують вплив того чи іншого фактора на вихідну змінну. Від’ємне значення коефіцієнта вказує на те, що даний фактор необхідно підтримувати на нижньому рівні варіювання, а додатне значення - навпаки.

Факторами, які впливають на дебіт свердловини яка експлуатується ШСНУ є площа поперечного перерізу плунжера насоса (F); довжина ходу плунжера (Sпл.); частота коливань (n); площа поперечного перерізу штанг (fш); деформація штанг і труб ( д); усадка рідини (αус); ступінь наповнення насоса рідиною (αп); витікання рідини (αвит). Регулюваними з них є площа поперечного переріза плунжера (F); частота коливань (n) і довжина ходу плунжера (S). Тому для реалізації умов підвищення дебіту свердловини лабораторної ШСНУ доцільно вибрати такі фактори, як довжина ходу плунжера і частота ходів плунжера. Так як ці фактори є регульованими [7.2].

За основний рівень необхідно вибрати робочий режим штангової свердловинної насосної установки, який встановлений попередньо.

Інтервал варіювання для параметра S довжина переміщень устьового штока взяти ∆S= мм і для n частоти переміщень остьового штока ∆n= коливань в хвилину