Статистическая оценка показателей штанговой колонны УШСН

Размещено на http://www.allbest.ru/

Министерство образования и науки Республики Татарстан

Государственное бюджетное образовательное учреждение высшего образования

«Альметьевский государственный нефтяной институт»

Кафедра нефтегазового оборудования и технологии машиностроения

Направление подготовки: 21.04.01. - «Нефтегазовое дело»

Направленность (профиль) программы: Проектирование нефтяного оборудования

РАСЧЕТНО-ПОЯСНИТЕЛЬНАЯ ЗАПИСКА

к курсовой работе

По дисциплине: Эксплуатационная надежность технологического оборудования нефтегазовой отрасли

На тему: Статистическая оценка показателей штанговой колонны УШСН

Обучающий группы 72-42 Насибуллин А.И.

Альметьевск 2023

Содержание

Введение

1. Исходные данные

1.1 Назначение и краткое описание УСШН

1.2 Принцип действия УСШН и статистическая выборка

2. Основная часть

2.1. Обобщение и предварительная обработка статистической информации

2.1.1 Проверка выборки на наличие грубых ошибок

2.1.2 Проверка статистических выборок на принадлежность к генеральной совокупности

2.1.3 Оценка количественной полноты статистической выборки

2.2 Группирование данных ряда по интервалам

2.3 Определение эмпирических показателей надежности

Список использованной литературы

Введение

Разработка месторождений, находящихся на поздней или завершающей стадии эксплуатации, осуществляется в основном с применением скважинных штанговых насосных установок. Наиболее характерными отказами для данных установок являются обрывы-отвороты штанг и неисправности клапанов насоса. Способы ликвидации этих аварий значительно разнятся - обрыв или отворот штанг предполагает подъем скважинного оборудования, а «залипание» запорного органа клапанного узла насоса устраняется «реанимацией» скважинного оборудования (промывки водой, горячей нефтью или растворителем). Ошибка в распознавании неисправности приводит к неверному планированию работ по восстановлению работоспособности внутрискважинного оборудования и, как следствие, к экономическим потерям.

Эффективность работы установки скважинных штанговых насосов (УСШН) в значительной степени определяется надежностью наземного привода. Одним из ключевых факторов, влияющих на техническое состояние привода штанговых установок и работу узлов станков-качалок (СК), является нагрузка на головку балансира, причем нагрузка изменяется в течение цикла откачки. Преобразующим механизмом станков-качалок в большинстве случаев служит четырехзвенный кривошипно-шатунный механизм с двуплечим балансиром. Нагрузки в этой механической цепочке взаимосвязаны и определяются нагрузкой в точке подвеса штанг. Нагрузка на балансир и редуктор, усилия в кривошипно-шатунном механизме, генерируемый электродвигателем крутящий момент на кривошипном валу редуктора, энергопотребление штанговой установки, натяжение приводных ремней - все эти параметры в значительно степени определяются динамикой нагрузки в точке подвеса штанг (а также геометрией СК и распределением масс в приводе).

Причину неисправностей внутрискважинного оборудования скважинных штанговых насосных установок, как правило, определяют путем анализа динамограмм. Однако во многих случаях динамограммы не позволяют отличить нижний отворот штанг от неисправности клапанов штангового насоса.

Основная часть аварий происходит из-за нарушения герметичности оборудования, из-за внешних воздействий техногенного характера (22%), из-за ошибок персонала , из-за внешних воздействий природного характера (6%) и неконтролируемых выбросов нефти или газа из скважины [1]. Причины отказа оборудования могут быть различными и зависят, как правило, от специфики деятельности. К основным причинам возникновения отказов и повреждений относятся усталость металлов, остаточные деформации, старение, коррозия и изнашивание [1].

Наиболее нагруженными элементами конструкции скважинных штанговых насосов (СШН), определяющими долговечность их работы, являются цилиндр и плунжер. Проблемы с упрочнением плунжера в настоящее время решаются напылением на его поверхность твердого сплава обладающего высокой химической и механической износостойкостью.

С цилиндрами сложнее по следующим причинам:

напыление твердых сплавов на их внутреннюю поверхность невозможно;

коррозионная и механическая стойкость существующих видов упрочнения каналов цилиндров(хромирование, азотирование, цементация, нитроцементация, закалка) недостаточна;

технология обработки цилиндров должна решать две взаимоисключающие задачи: с одной стороны, достижения геометрической точности канала за счет снятия припуска, с другой, сохранения поверхностного упрочнения в результате минимизации этого же припуска.

Среди всей совокупности причин, было выявлено несколько основных, которые непосредственно влияют на весь процесс нефтегазовой добычи и обработки:

- наличие заводских дефектов деталей машины, которые были изначально установлены;

- отсутствие должного пластического перераспределения напряжения, которое возникает вследствие неправильно подобранного материала в детали;

- работа оборудования при низкой температуре;

- исчерпание ресурса пластичности материала и др.

Внезапные отказы возникают в результате сочетания неблагоприятных факторов и случайных внешних воздействий, превышающих возможности элемента оборудования к их восприятию. При эксплуатации оборудования подавляющее большинство деталей достигают предельного состояния из-за износа.

1. Исходные данные

1.1 Назначение и краткое описание УСШН

Привод предназначен для преобразования энергии двигателя в механическую энергию колонны штанг, движущихся возвратно-поступательно.

Скваженный насос (плунжерный) преобразует механическую энергию движущихся штанг в механическую энергию откачиваемой пластовой жидкости. Состоит из цилиндра, спускаемого по колонне штанг или НКТ, плунжера, соединенного с колонной штанг. Нагнетательный клапан установлен на плунжере, всасывающий - в нижней части цилиндра

Колонна НКТ служит каналом для подъема откачиваемой пластовой жидкости и обеспечивает удержание на весу цилиндра скважинного насоса. Если НКТ отсутствует, то колонна штанг полая(для подъема жидкости), а цилиндр фиксируется специальным якорем с пакером в обсадной колонне.

Колонна насосных штанг - передает мех. энергию привода к скважинному насосу. Штанги L=6-8м,?=16-25мм, друг с другом соединены резьбовыми муфтами. Верхняя штанга имеет больший диаметр и пропущена через устьевой сальник. Нижняя соединена с плунжером скважинного насоса.

Устьевое оборудование - герметизирует внутреннюю полость НКТ с коллектором, и фиксирует верх колонны НКТ. Состоит из корпуса в котором: сальник, боковой отход - для соединения внутр. полости колонны НКТ с коллектором и сообщения с затрубным пространством.

Вспомогательное подземное оборудование - может состоять из: якорь(фиксирует низ НКТ, газовые и песочные якоря отделяют от пласт.жид. песок и газ; центраторы и скребки соединены с НКТ; клапаны-отсекатели пласта.

Принцип работы: плунжер вверх - жидкость по НКТ идет верх, нагнетательный клапан закрыт. Откачивание жидкости. Всасывающий клапан открыт, ж. заполняет объем цилиндра насоса под поршнем. Плунжер вниз - всасывающий клапан закрывается, нагнет.клапан открывается, ж. перетекает в надплунжерное постранство. Поднятая ж. через боковой отвод идет в промысловый коллектор.[9]

ШСНУ подразделяются по следующим признакам:

По видам трансмиссии привода:

· Штанговые скважины насосные установки с механической трансмиссией.

· Штанговые скважины насосные установки с гидравлической трансмиссией.

По грузоподъёмности Р мах:

· Лёгкие (до 3 тонн) штанговые скважины насосные установки.

· Средние (до 10 тонн) штанговые скважины насосные установки.

· Тяжёлые (до 20 тонн) штанговые скважины насосные установки.

По длине хода в точке подвеса или по длине хода плунжера насоса S:

· Штанговые скважины насосные установки с коротким ходом (с длиной хода до 1.2м).

· Штанговые скважины насосные установки со средней длиной хода (до 4,5м (по ГОСТу до 6)).

· Штанговые скважины насосные установки с большой длиной хода (с длиной хода до20м).

· Штанговые скважины насосные установки со сверхбольшой длинной хода (с длинной более100м).

По числу двойных ходов n:

· Тихоходные штанговые скважины насосные установки.

· Штанговые скважины насосные установки средней быстроходности.

· Быстроходные штанговые скважины насосные установки

Наиболее широко применяются на практике ШСНУ с механической трансмиссией, которые подразделяются на балансирные и безбалансирные.

1.2 Принцип действия УСШН и статистическая выборка

Для приведения в движение плунжера глубинного насоса над устьем скважины устанавливают специальный шатунно-кривошипный механизм, называемый станком-качалкой, который служит для преобразования вращательного движения вала электродвигателя в возвратно-поступательное прямолинейное движение колонны насосных штанг через канатную подвеску, полированный шток и колонну штанг.

При ходе плунжера вверх действием давления столба жидкости, находящейся в колонне насосно-компрессорных труб (НКТ), нагнетательный клапан закрывается, столб жидкости выше плунжера поднимается по НКТ, а часть поступает в выкидную линию. При этом под давлением столба жидкости, находящейся в затрубном пространстве между НКТ и обсадной колонной, всасывающий клапан открывается и жидкость заполняет цилиндр насоса.

При ходе плунжера вниз под действием веса столба жидкости в цилиндре и собственного веса всасывающий клапан закрывается. По мере движения плунжера вниз давление в цилиндре возрастает; когда оно становится выше давления столба жидкости, находящейся в НКТ, нагнетательный клапан открывается и жидкость из цилиндра перетекает в насосно-компрессорные трубы.

В условиях эксплуатации сведения об отказах регистрируют в специальных журналах неисправностей. Эти сведения и являются основным исходным материалом для статического анализа. В некоторых случаях эти данные дополняют путем организации опытной эксплуатации оборудования. Кроме того, источниками статистических данных служат специальные журналы наблюдений, суточные рапорты бурового мастера, акты рекламации, технические формуляры, обмен информацией и т.п. Качественный сбор и накопление информации возможны лишь при условии продуманной системы регистрации наблюдений и передачи результатов этих наблюдений на центральный пункт хранения информации для обобщения и предварительной обработки. [1]

Для расчета и предварительной обработки информации представлены четыре варианта выборок, исходя из которых обрабатывается статистические данные об отказах оборудования с целью оценки показателей надежности, определяются функции распределения случайных величин и строятся гистограммы и сглаженные эмпирические функции распределений случайных величин.

Выборка № 1: 8; 9 11; 7; 8; 14; 12; 7; 10; 12; 9; 10; 12; 8; 9.

Выборка № 2: 9; 11; 7; 10; 8; 9; 12; 10; 7; 13; 9; 8; 13; 10; 9; 11; 9; 8; 9; 11; 8; 11; 9; 10.

Выборка № 3: 9; 7; 10; 12; 8; 9; 10; 7; 10; 9; 8; 12; 10; 8; 9; 11; 9; 9; 10; 8; 11; 9.

Выборка № 4: 11; 8; 10; 10; 7; 10; 9; 8; 12; 9; 9 ;7;8 9; 6; 17; 10;12; 11; 9; 7; 8.

штанговый насос надежность статистический

2. Основная часть

2.1 Обобщение и предварительная обработка статистической информации

Статистические данные об отказе должны быть достоверными, полными и непрерывными. [2]

Вся полученная информация обобщается и подвергается предварительной обработке.

Сущность предварительной обработки сводится к тому, чтобы оценить качество статических выборок на:

- наличие грубых ошибок;

- регулярность регистрации отказов и изменение условий эксплуатации;

- возможность объединения статистических данных, полученных в разное время и на разном оборудовании, с целью повышения точности оценок надежности;

- регулярность регистрации и полноту сведений с учетом подконтрольной эксплуатации.

2.1.1 Проверка выборки на наличие грубых ошибок

Проверка однородности статической выборки на наличие грубых ошибок осуществляется по теореме Фишера, согласно которой при уровне доверительности следует ожидать выполнение неравенства [2]

(2.1)

где б - уровень значимости, принимаемый обычно равным б=0,05;

- значение составляющей выборки, вызывающее сомнение;

- среднеарифметическое значение выборки:

(2.2)

- среднеквадратическое отклонение случайной величины:

(2.3)

- квантиль t-распределения Стъюдента, выбираемый из справочника статистических таблиц [1, приложение 1] в зависимости от числа степеней свободы r и уровня значимости вероятности б;

r - число степеней свободы, равное , где , - число выборки; - число отклонений, проверяемых на ошибку выборки.

Если неравенство (2.1) выполняется, проверяемое значение является случайным и включается в состав выборки для проведения статистического анализа; если неравенство (2.1) не выполняется, значение относится к ошибочным и исключается из состава выборки.

Выборка №1.

Выстраивается вариационный ряд и подсчитывается число наблюдений , попавших в выборку:

7;7;8;8;8;9;9;9;10;10;11;12;12;12;14.

=15;

Определяется объем выборки без двух сомнительных ее крайних членов:

;

Вычисляется среднее арифметическое значение выборки без учета сомнительных наблюдений:

Вычисляется среднеквадратическое отклонение случайной величины также без учета сомнительных значений:

где

Определяется значение t-распределения Стъюдента для уровня значимости б=0,05 и числа степеней свободы из статистических таблиц [1, приложение 1]:

Вычисляется правый член неравенства (3.1):

Полученное значение сопоставляется с левым членом неравенства (3.1):

Как видно, неравенство (2.1) выполняется в обоих случаях. Следовательно, значения выборки и не относятся к грубым ошибкам и из статического анализа не исключаются.

Выборка №2.

Выстраивается вариационный ряд и подсчитывается число наблюдений , попавших в выборку:

7;7;8;8;8;8;9;9;9;9;9;9;9;10;10;10;10;11;11;11;11;12;13;13;

=24;

Определяется объем выборки без двух сомнительных ее крайних членов:

;

Вычисляется среднее арифметическое значение выборки без учета сомнительных наблюдений:

Вычисляется среднеквадратическое отклонение случайной величины также без учета сомнительных значений:

Где

Определяется значение t-распределения Стъюдента для уровня значимости б=0,05 и числа степеней свободы из статистических таблиц [1, Приложение 1]:

Вычисляется правый член неравенства (2.1):

Полученное значение сопоставляется с левым членом неравенства (2.1):

Как видно, неравенство (2.1) не выполняется только в первом случае. Следовательно, проверяемое значение является случайным и включается в состав выборки для проведения статистического анализа, а значение выборки относится к грубой ошибке и из статического анализа исключается.

Выборка №3.

Выстраивается вариационный ряд и подсчитывается число наблюдений , попавших в выборку:

7;7;8;8;8;8;9;9;9;9;9;9;9;10;10;10;10;10;11;11;12;12.

=24;

Определяется объем выборки без двух сомнительных ее крайних членов:

;

Вычисляется среднее арифметическое значение выборки без учета сомнительных наблюдений:

Вычисляется среднеквадратическое отклонение случайной величины также без учета сомнительных значений:

Где

Определяется значение t-распределения Стъюдента для уровня значимости б=0,05 и числа степеней свободы из статистических таблиц [1, Приложение 1]:

Вычисляется правый член неравенства (2.1):

Полученное значение сопоставляется с левым членом неравенства (2.1):

Как видно, неравенство (2.1) не выполняется только в первом случае. Следовательно, проверяемое значение является случайным и включается в состав выборки для проведения статистического анализа, а значение выборки 7 относится к грубой ошибке и из статического анализа исключается.

Выборка №4.

Выстраивается вариационный ряд и подсчитывается число наблюдений , попавших в выборку:

6;7;7;7;8;8;8;8;9;9;9;9;9;10;10;10;10;11;11;12;12;17.

=22;

Определяется объем выборки без двух сомнительных ее крайних членов:

;

Вычисляется среднее арифметическое значение выборки без учета сомнительных наблюдений:

Вычисляется среднеквадратическое отклонение случайной величины также без учета сомнительных значений:

Где

Определяется значение t-распределения Стъюдента для уровня значимости б=0,05 и числа степеней свободы из статистических таблиц [1, Приложение 1]:

Вычисляется правый член неравенства (3.1):

Полученное значение сопоставляется с левым членом неравенства (2.1):

Как видно, неравенство (3.1) не выполняется только в первом случае. Следовательно, проверяемое значение является случайным и включается в состав выборки для проведения статистического анализа, а значение выборки относится к грубой ошибке и из статического анализа исключается.

2.1.2 Проверка статистических выборок на принадлежность к генеральной совокупности

Накопление статистической информации может осуществляться из разных источников, в разное время, на разном оборудовании и т.д. Использование такой информации без предварительной оценки ее однородности и совместимости существенно искажает правдоподобность аналитических выводов о показателях надежности исследуемого оборудования.

Оценка возможности объединения нескольких групп статистических наблюдений в единую статистическую выборку производится с использованием непараметрического критерия («хи-квадрат»).

Сущность этой оценки сводится к проверке гипотезы о равенстве функций распределения наработок до отказа.

Для проверки гипотезы вычисляется значение по результатам наблюдений:

, (2.4)

где i, j - количество классов (интервалов) и рядов выборки соответственно;

- количество наблюдений, попавших в i-интервал j-го ряда;

NВ - число наблюдений в статистической выборке;

pi - вероятность попадания наблюдений в i-й интервал;

pj - вероятность попадания наблюдения в j-й ряд.

Если гипотеза верна (т.е. статистические данные каждого ряда принадлежат к одной совокупности), то при плотность распределения сходится по вероятности к распределению и степенями свободы, т.е.:

, (2.5)

где -я квантиль распределения «хи-квадрат» с степенями свободы, значение которой определяется из справочника статистических таблиц [1, Приложение 2].

При принятом уровне значимости б (обычно б=0,05) гипотеза об однородности статистической совокупности принимается, если

, (2.6)

и отвергается, если это неравенство не выполняется.

Для вычисления функции статистическая выборка подвергается группированию. Все значения полученных наблюдений подразделяют на 3...5 групп, что объясняется только ограничением вычислительных работ. Каждая группа получает название ряда. Количественное наполнение рядов выборки регулируют так, чтобы они содержали примерно равное число наблюдений. Далее ряды разбивают на классы или интервалы. При этом соблюдают правило, чтобы каждый интервал включал не менее 4…5 наблюдений. Ориентировочно число интервалов (классов) можно определить по правилу Штургеса:

(2.7)

Вероятность попадания наблюдений в j-й ряд pj и i-й интервал pi оценивается по формулам

; , (2.8)

где Nj - число наблюдений в j-м ряду;

Ni - число наблюдений в i-м интервале.

Оценим возможность объединения четырех статистических выборок в единую генеральную совокупность.

Выполняется группирование выборок. Для этого:

- подсчитывается общее число наблюдений

-принимается число рядов j=4;

-определяется число наблюдений в ряду ;

-рассчитывается число интервалов .

Как показывает анализ распределения числа наблюдений по интервалам, для рассматриваемого случая достаточно i=3 (5-8ч; 9-11ч; 12-17ч).

Строится вспомогательная таблица (таблица 3).

Таблица 3. Вспомогательная таблица

Номер интервала i	Границы интервала Дni	Количество рядов, j	Количество наблюдений в интервале, Ni	Вероятность попадания в i-интервал, pi
		1	2	3	4
		Количество наблюдений, попавших в i-интервал j-го ряда, nij
1	5…8	5	6	6	8	25	0,301
2	9…11	6	15	14	11	46	0,554
3	12…17	4	3	2	3	12	0,144
Количество попаданий в интервале, Ni	13	22	20	20	75
Вероятность попадания в j-й ряд, pi	0,17	0,29	0,26	0,26

-вычисляется статистическое значение по формуле (2.4):

.

-определяется число степеней свободы:

-из таблиц математической статистики [1, Приложение 2] отыскивается значение при заданном уровне значимости :

-проверяется неравенство (2.6):

.

Неравенство выполняется. Это значит, что представленные статистические выборки принадлежат к единой генеральной совокупности и могут быть приняты к статистической обработке в целом.

2.1.3 Оценка количественной полноты статистической выборки

Чем больше наблюдений, тем более представительной является статистическая выборка, т.е. меньше относительная погрешность в оценке вероятности событий. И, наоборот, чем меньше наблюдений, тем выше относительная погрешность полученной вероятности. Таким образом, при планировании эксперимента возникает необходимость в определении оптимального числа наблюдений для обеспечения заданной точности в оценке вероятности событий при установленном уровне значимости. Исходя из этой посылки, оптимальный объем выборки для нормального распределения можно рассчитать по формуле

 (2.9)

где - критическое значение выборки для нормального распределения в функции уровня доверительности , определяемое из статистических таблиц [1, Приложение 4];

б - уровень значимости, принимаемый обычно в технике равным 0,10; 0,05; 0,001;

- заданное значение максимальной абсолютной погрешности рассматриваемой вероятности при заданном доверительном уровне :

, (2.10)

где - нижняя и верхняя оценка границ вероятностей;

- исходная вероятность.

Определим оптимальный объем выборки для оценки точности вероятности события с абсолютной погрешностью не хуже при уровне доверительности .

Для этого:

-отыскивается критическое значение нормального распределения из таблиц математической статистики [1, Приложение 4]:

-рассчитывается оптимальный объем выборки, потребный для заданных условий погрешности и доверительности, по формуле (2.9):

Таким образом, для заданных условий погрешности и доверительности (;) оптимальный объем статистической выборки составляет не менее 92 наблюдения.

2.2 Группирование данных ряда по интервалам

Группирование статистической выборки состоит в том, что размах значений случайных величин выборки разбивают на интервалы. Количество интервалов удобно определять по правилу Штургеса (формула 2.7). Шаг выборки определяется как отношение величины размаха (разность максимального и минимального значений выборки ) к числу интервалов Кi:

(2.11)

Затем подсчитывают число наблюдений, значения которых попадают в границы выбранных интервалов. Если расчетный шаг выборки оказывается малочисленным по количеству наблюдений, его укрупняют наблюдениями соседних интервалов.

Определяется рекомендуемое количество интервалов из формулы (2.7):

Принимается Ki =7 интервалов.

Определяется шаг выборки по формуле (3.11):

Подсчитывается количество событий, произошедших в каждом интервале генеральной выборки. Результаты этих подсчетов заносятся в вспомогательную таблицу 4 (графы 1…6).

Анализ поинтервального наполнения этой таблицы дает основание к укрупнению некоторых интервалов. После такого укрупнения окончательно принимаются пять интервалов (графы 8, 9, 10).

Таблица 4. Предварительное группирование статистической выборки

Номер интервала i	Интервал времени от … до ti…ti+1	Статистические выборки	Итого наблюдений (отказов) n(Дti)	Укрупнение интервалов
		№1	№2	№3	№4		Номер интервала i	Интервал времени ti…ti+1	Итого отказов n(Дti)
1	5…7	1	1	1	3	6	1	5…8	21
2	7…8	3	4	4	4	15
3	8…10	3	7	7	5	22	2	8…10	22
4	10…11	2	4	5	4	15	3	10…11	15
5	11…13	3	4	2	2	11	4	11…13	11
6	13…15	1	1	1	2	5	5	13…17	6
7	15…17	0	1	0	0	1
	Всего	13	22	20	20	75	5	5…17	75

2.3 Определение эмпирических показателей надежности

Для выполнения этой операции результаты статистических вычислений из таблицы 4 представляют в другой табличной форме (таблица 5).

В графу 1 этой таблицы заносится нумерация интервалов, окончательно выбранных для статистической обработки по результатам предварительного группирования генеральной выборки из таблицы 4; в графу 2 вносят значения границ выбранных интервалов от ti до ti+1, соответствующие результатам их укрупнения; в графе 3 рассчитывают значения величин интервалов, а в графе 4 вычисляются середины интервалов из условий:

; (2.12)

Далее подсчитанное количество событий (отказов) , приходящихся на каждый интервал.

В графе 6 определяется количество отказов произошедших в каждом интервале к моменту времени Подсчет этих величин производится в следующем порядке:

(2.13)

где 1, 2, 3… - порядковые номера интервалов.

В графе 7 определяется количество изделий работающих исправно к моменту времени tсрi:

(2.14)

Таблица 5 - К оценке эмпирических показателей надежности

Номер интервала i	Интервал времени ti … ti+1	Величина интервала	Середина интервала	Кол-во отказов в каждом интервале	Кол-во отказов к моменту времени tсрi,	Кол-во исправных изделий к моменту времени tсрi,
							Вероятность безотказной работы
1	2	3	4	5	6	7	8
1	5…8	3	6,5	21	10,5	64,5	0,86
2	8…10	2	9	22	32	43	0,57
3	10…11	1	10,5	15	50,5	24,5	0,32
4	11…13	2	12	11	63,5	11,5	0,15
5	13…17	4	15	6	72	3	0,04
				N(0)=75

Продолжение таблицы 5

Статистические показатели надежности	Частота отказов	Среднее арифм-ое выборки	Промежуточный параметр	Эмпирическая плотность распределения
Интенсивность отказов	Вероятность отказов	Частота отказов
9	10	11	12	13	14	15
0,108	0,150	0,093	0,28	1,82	11,83	0,093
0,255	0,524	0,146	0,293	2,637	23,733	0,146
0,612	0,801	0,200	0,200	2,100	22,05	0,200
0,478	0,915	0,073	0,146	1,752	21,024	0,073
0,500	0,987	0,020	0,08	1,200	18	0,020
				9,509	96,637

количество отказов

количество изделий работающих исправно к моменту времени tсрi:

Теперь выполняется статистическая оценка показателей надежности по следующим формулам:

· вероятность безотказной работы (графа 8)

(2.15)



· интенсивность отказов (графа 9)

(2.16)

· вероятность отказов (графа 10)

(2.17)

· частота отказов (графа 11)

(2.18)

Средняя наработка до отказа Т* определяется по формуле

(2.19)

а среднеквадратическое отклонение дисперсии этого показателя составляет

, (2.20)

где - показатель частости отказов,

(2.21)

· Промежуточный параметр (графа 14)

расчетные величины которого заносятся в графу 12 таблицы 3; , - поинтервальная величина среднеарифметического значения выборки, занесенная в графу 13 той же таблицы, а сумма этих значений в графе представляет собой среднее арифметическое значение выборки , численно равное показателю средней наработки до отказа Т*;

- квадрат поинтервальных значений средней наработки до отказа, занесенных в графу 14, сумма которых представляет собой первый член подкоренного выражения формулы (2.20) для расчета среднеквадратического отклонения .

Рисунок 1- График вероятности безотказной работы.

Поинтервальные значения эмпирической плотности распределения, которые рассчитываются по формуле:

(2.22)

и численно равны значениям частоты отказов.



Рисунок 2- График интенсивности отказов.

Рисунок 3 - График вероятности отказов.

Рисунок 4 - График частоты отказов.

Список использованной литературы

1. Ахметзянов И.И. Повышение эксплуатационной надежности штанговых колонн [Текст] / И.И. Ахметзянов // Нефтегазовое дело. - 2012. - №2.

2. Антоненко А.А. Обоснование параметров металлополимерной штанговой колонны [Текст] / А.А. Антоненко, В.В. Шайдаков, А.Р. Людвиницкая // Нефтегазовое дело. - 2013. - № 3.

3. Бахтизин Р.Н. Новая конструкция насосной штанги [Текст] / Р.Н. Бахтизин, К.Р. Уразаков, Р.Р. Ризванов // Нефтегазовое дело. - 2011. - № 4.

4. Быков И.Ю. Эксплуатационная надежность и работоспособность нефтегазопромысловых и буровых машин: Учебное пособие/ Быков И.Ю., Цхадая Н.Д. - М.: ЦентрЛитНефтеГаз, 2010. - 304с.

5. Быков И.Ю., Ивановский В.Н., Цхадая Н.Д., Москалева Е.М., Соловьев В.В., Бобылева Т.В. Эксплуатация и ремонт машин и оборудования нефтяных и газовых промыслов: Учебник для вузов. - М.: ЦентрЛитНефтеГаз, 2012. - 371с.

6. Вагапов С.Ю. Устойчивость колонн насосно-компрессорных труб и штанг глубинонасосной установки [Текст] / С.Ю. Вагапов - Уфа.: УГНТУ, 2000. -8 с.

7. Власов В.В. Повышение работоспособности штанговых скважинных насосных установок [Текст] // Нефтегазовое дело. -2008. - №5.

8. Городецкий А.С. О ремонте и использовании бывших в употреблении насосных штанг [Текст] / А.С. Городецкий, О.Н. Ануфриев // Инженерная практика. - 2013. - № 6 - 7.

9. Ремонт и тестирование оборудования установок электроцентробежных насосов для добычи нефти Пономарев Р.Н., Ишмурзин А.А. http://www.ogbus.ru Нефтегазовое дело, 2005.

10. Климов В.А. Обоснование диагностических признаков усталостного разрушения насосных штанг [Текст] / В.А. Климов, К.В. Валовский // Нефтяное хозяйство. - 2009. - № 11.

11. Климов В.А. О возможности снижения частоты обрывов насосных штанг путем совершенствования методов качественной и количественной оценки остаточной наработки [Текст] / В.А. Климов, К.В. Валовский // Нефтяное хозяйство. - 2009. - № 7.

12. Кочеков М.А. Экспериментальное определение влияния коррозионного воздействия на прочностные характеристики материала колонны штанг при различных условиях смачивания. [Текст] / М.А. Кочеков // Нефтегазовое дело. - 2014. - №1.

13. Климов В.А. Результаты комплексных испытаний средств технической диагностики насосных штанг в ОАО Татнефть [Текст] / В.А. Климов, К.В. Валовский // Нефтяное хозяйство. - 2009. - №4.

14. Кудряшов С.И., Левин Ю.А., Маркелов В.Д., Перельман О.М., Пещеренко С.Н., Рабинович А.И., Слепченко С.Д. Надежность погружного оборудования в осложненных условиях месторождений ОАО «Юганскнефтегаз» // Технологии ТЭК. 2004. №5. С. 54-59.

15. Кабиров М.М. Скважинная добыча нефти [Текст] / М.М. Кабиров, Ш.А. Гафаров - СПб: Недра, 2010 - 416 с.

16. Матаев Н.Н, Кулаков С.Г., Никончук С.А., Сушков В.В., Чукчеев О.А. Диагностирование установок центробежных электронасосов без вмешательства в режим их эксплуатации // Нефтяное хозяйство. - 2004. - № 2. - С. 124-125.

17. Моисеев Н.Н., Иванилов Ю.П., Столярова Е.М. Методы оптимизации. М: Наука. 1978. 351 с.

18. Мищенко И.Т. Скважинная добыча нефти. Учебное пособие для вузов [Текст] / И.Т. Мищенко - М. ФГУП Изд-во «Нефть и газ» РГУ нефти и газа им. И.М. Губкина, 2003. - 816 с.

19. Технические условия гидрозащиты ГЗБ ОАО «Бугульминский электронасосный завод» ТУ 3381-029-00136679-2011

20. Халимов Ф.Г. Анализ причин и профилактика отворотов насосных штанг и труб [Текст] / Ф.Г. Халимов // Нефтегазовое дело. - 2011. - № 6.

Размещено на Allbest.ru