Fault Simulation Test and Failure Diagnosis Model for the Efficient Maintenance Management of ESP in Oil and Gas Production Wells

유·가스 생산 정에서 ESP의 효율적인 유지보수 관리를 위한 손상 모사 실험 및 고장 진단 모델

A fault simulation testbed was designed and manufactured to analyze a quantitative variables of ESP performance, and the algorithm model of the failure diagnosis was developed using the vibration data collected by the experiments. The difference of signal patterns for normal and fault conditions with bearing was analyzed to classify the fault signal for confirming failure state due to ESP component defects. And the failure diagnosis algorithm using the experimental results went through the process of training dataset, data preprocessing, feature extraction·selection, and algorithm evaluation. As a result of performance evaluation for the development model, the accuracy of failure diagnosis showed 95.2%, and the accuracy for the HUST bearing dataset which is an external data environment showed 81.2%. Based on the results, it is believed that the development model has a reliable level, and verification of applicability is completed. The failure diagnosis model of ESP can be utilized as a field management technology for stable operation in oil and gas production wells.

본 연구에서는 전기식 수중 펌프(electrical submersible pump, ESP)의 성능 영향 인자를 정량적으로 분석하고자 손상 모사 실험 장치(fault simulation testbed)를 설계·제작하고, 이로부터 취득한 진동 데이터를 이용하여 고장 진단 알고리즘 모델을 개발하였다. ESP 부품 결함에 따른 고장 상태를 확인하기 위하여, 베어링의 정상 상태와 결함 상태에 따른 신호 패턴의 차이를 분석하여 결함 신호를 분류하였고, 도출된 결과를 이용하여 학습데이터 구성, 탐색적 데이터 분석, 특징 추출 및 선택, 알고리즘 평가를 수행하였다. 개발 모델의 성능 평가 결과, 고장 진단 성능은 95.2%의 정확도(accuracy)를 나타내며, 개발 모델에 대한 적용성 검증을 위하여 외부 데이터 환경에 해당하는 HUST 베어링 데이터셋 적용 결과, 81.2%의 정확도를 보였다. 해당 결과를 통해 개발 모델은 신뢰할 만한 수준의 모델로 판단되며, 이로써 모델에 대한 적용성 검증을 완료하였다. 본 연구를 통해 도출된 ESP 고장 진단 모델은 향후 유·가스 생산정의 안정적 운영을 위한 현장 운영 기술에 활용될 수 있을 것으로 기대된다.