周春燕++李兵元++陳雷
[摘 要] 稠油采用蒸汽驅(qū)動(dòng),采出液常伴隨蒸汽,蒸汽穩(wěn)定性差,因此,采出液流量變化大,瞬時(shí)流量不能反映油井的真實(shí)生產(chǎn)狀態(tài),產(chǎn)量精確計(jì)量非常困難。通過(guò)分析稠油生產(chǎn)不同層面的生產(chǎn)特點(diǎn)和信息需求特點(diǎn),建立多級(jí)矯正系統(tǒng),確定了稠油產(chǎn)量精確計(jì)量的方法。
[關(guān)鍵詞] 稠油;精確計(jì)量;多級(jí)矯正
doi : 10 . 3969 / j . issn . 1673 - 0194 . 2017. 19. 084
[中圖分類號(hào)] TP311 [文獻(xiàn)標(biāo)識(shí)碼] A [文章編號(hào)] 1673 - 0194(2017)19- 0197- 03
1 項(xiàng)目背景
由于稠油生產(chǎn)過(guò)程的特殊性,產(chǎn)量精確計(jì)量非常困難。
在廠級(jí)分線計(jì)量方面,采用人工量油的方式,通過(guò)對(duì)大罐液位的變化計(jì)量液量,液位的變化可由下式表示:
Δh= f(Q)dt
由上式可以看出,液位變化不僅與流量變化有關(guān),還與流量的積分時(shí)間有關(guān),因此,盤(pán)庫(kù)方式的計(jì)量結(jié)果往往具有較大的滯后性的特點(diǎn),不能及時(shí)反映生產(chǎn)實(shí)際,另外人工測(cè)量液位及油層厚度誤差較大,生產(chǎn)指揮中采用這樣的數(shù)據(jù)常出現(xiàn)與現(xiàn)場(chǎng)不符的現(xiàn)象,影響采油廠生產(chǎn)協(xié)調(diào),生產(chǎn)決策、配產(chǎn)及考核工作。
在計(jì)量站計(jì)量方面,采用人工定時(shí)大罐液位方式計(jì)量,由于稠油生產(chǎn)隨機(jī)性大的原因,定時(shí)計(jì)量存在片面性的問(wèn)題。
在單井計(jì)量方面,由于稠油采用蒸汽驅(qū)動(dòng),采出液常伴隨蒸汽,蒸汽穩(wěn)定性差,因此,采出液流量變化大,瞬時(shí)流量不能反映油井的真實(shí)生產(chǎn)狀態(tài),如果通過(guò)長(zhǎng)時(shí)間計(jì)量可得到油井階段生產(chǎn)狀況。
2 項(xiàng)目研究主要內(nèi)容
2.1 分線計(jì)量技術(shù)研究
含水分析儀采集的實(shí)時(shí)數(shù)據(jù),是當(dāng)時(shí)流過(guò)管線中的原油液體的含水率,實(shí)時(shí)的數(shù)據(jù)是不能反映出當(dāng)天站庫(kù)整體的含水情況的,所以需要通過(guò)大量實(shí)時(shí)的含水值計(jì)算出當(dāng)天的整體含水情況,這里面采用積分算法。
現(xiàn)場(chǎng)實(shí)現(xiàn)中,經(jīng)過(guò)半個(gè)月的調(diào)試、標(biāo)定,在線儀表和人工化驗(yàn)的含水結(jié)果基本吻合。
2.2 計(jì)量站計(jì)量技術(shù)研究
計(jì)量站計(jì)量采用兩種方式,一是有輸油泵的計(jì)量方式,二是依靠自壓的無(wú)泵方式。根據(jù)有泵的計(jì)量站工藝特點(diǎn),從節(jié)省計(jì)量成本的角度考慮,通過(guò)對(duì)液位變化(見(jiàn)圖1)的測(cè)量與液位的積分運(yùn)算,實(shí)現(xiàn)大罐計(jì)量。
根據(jù)無(wú)泵的計(jì)量站工藝特點(diǎn),采用流量計(jì)累計(jì)計(jì)量的方式計(jì)量,在儀表的選型上,考慮稠油含砂量高的特點(diǎn),選用了不易阻塞的靶式流量計(jì),優(yōu)點(diǎn)是維護(hù)量小,但其計(jì)量范圍較小,通常要求明確計(jì)量范圍,根據(jù)生產(chǎn)工藝中的計(jì)量站實(shí)際流量選擇相適應(yīng)的量程,這樣做工作量大,但效果明顯。
2.3 單井產(chǎn)量計(jì)量技術(shù)研究
在單井計(jì)量方面,分析了翻斗計(jì)量、分離器計(jì)量、流量計(jì)計(jì)量在稠油計(jì)量過(guò)程中的問(wèn)題后,最終采用了人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)技術(shù),回避直接計(jì)量方式中的各種缺陷。
人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò),簡(jiǎn)稱神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)或類神經(jīng)網(wǎng)絡(luò),是一種模仿生物神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的結(jié)構(gòu)和功能的數(shù)學(xué)模型。神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)可以從數(shù)據(jù)中自動(dòng)地獲取知識(shí),逐步地把新數(shù)據(jù)結(jié)合到其映射函數(shù)中去,并執(zhí)行邏輯的假設(shè)檢驗(yàn),通過(guò)這種能力,神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)非常適合于處理某類知識(shí),特別是不精確的知識(shí)。
2.3.1 充滿度計(jì)算
通過(guò)直接計(jì)算和間接計(jì)算充滿度,直接計(jì)算是從功率曲線直接尋找刀把拐點(diǎn),并以此計(jì)算充滿度,這種計(jì)算優(yōu)勢(shì)是計(jì)算量相對(duì)較小,代碼可直接應(yīng)用與嵌入式系統(tǒng)。間接計(jì)算是先將功率數(shù)據(jù)擬合出載荷數(shù)據(jù),再在載荷數(shù)據(jù)上尋找刀把拐點(diǎn),并以此計(jì)算充滿度,這種計(jì)算優(yōu)勢(shì)是計(jì)算結(jié)果準(zhǔn)確度高,接近人工標(biāo)注。利用卡爾曼濾波,融合兩種算法的計(jì)算結(jié)果,最終計(jì)算準(zhǔn)確度高的充滿度。
2.3.2 泵漏失計(jì)算
漏失是由于游動(dòng)凡爾和固定凡爾工作不良而造成上沖程載荷加載緩慢,下沖程載荷過(guò)早釋放,導(dǎo)致載荷功圖頂部或底部出現(xiàn)拱形,面積減小。井下泵工作正常時(shí)的載荷功圖左右和上下曲線平行,接近平行四邊形。由于漏失的存在,載荷功圖的四角會(huì)變得圓滑。通過(guò)計(jì)算由于漏失造成的載荷功圖面積的缺失占載荷功圖總面積的比例,得到抽油機(jī)的漏失系數(shù)。由于供液不足,氣體影響等多種原因都會(huì)對(duì)右下角的缺失面積產(chǎn)生影響,為了不重復(fù)計(jì)算,將右下角的缺失歸納為供液不足,而在計(jì)算漏失時(shí),只計(jì)算剩下三個(gè)角的面積,見(jiàn)圖2,計(jì)算公式如下:
漏失系數(shù)= (s1+s2+s3)/s。
由于某些井的載荷功圖的上沖程不夠水平,在計(jì)算漏失時(shí)誤差較大,所以在計(jì)算前先對(duì)載荷功圖進(jìn)行校正,使載荷供圖上沖程的曲線基本維持水平,并在校正后的載荷功圖上計(jì)算漏失。
2.3.3 訓(xùn)練庫(kù)的建立
訓(xùn)練庫(kù)是準(zhǔn)確計(jì)算示功圖的基礎(chǔ),訓(xùn)練庫(kù)的質(zhì)量好壞決定著計(jì)算的精度,它的大小決定著計(jì)算的速度。訓(xùn)練庫(kù)的構(gòu)建原則是,學(xué)習(xí)庫(kù)的量程覆蓋要廣,工況類型要全,規(guī)模盡可能的小。
單井?dāng)?shù)據(jù)訓(xùn)練的優(yōu)點(diǎn)是數(shù)據(jù)一致性好,易擬合;針對(duì)性強(qiáng),突出個(gè)性,但缺點(diǎn)是工況類型少,擴(kuò)展性差;訓(xùn)練庫(kù)選取工作量大。多井?dāng)?shù)據(jù)訓(xùn)練的優(yōu)點(diǎn)是工況種類較多,缺點(diǎn)是不同抽油機(jī)的數(shù)據(jù)會(huì)有些許差異,造成擬合困難。
2.4 多級(jí)校正技術(shù)的研究
2.4.1 多級(jí)校正技術(shù)路線
公司稠油生產(chǎn)目前有三個(gè)級(jí)別的計(jì)量系統(tǒng),并且各系統(tǒng)分別具有獨(dú)立模型、獨(dú)立算法,在三級(jí)系統(tǒng)分別計(jì)算處理時(shí),應(yīng)用到大量的參數(shù)及方法,但只能同儀表或人工計(jì)量數(shù)據(jù)進(jìn)行對(duì)比,無(wú)法保證數(shù)據(jù)的準(zhǔn)確性。因此,通過(guò)各計(jì)量系統(tǒng)之間的相互校正不僅可以提高計(jì)量產(chǎn)量的準(zhǔn)確率,并且還能找到故障源頭。
2.4.2 多級(jí)校正應(yīng)用方法
通過(guò)研究各系統(tǒng)影響計(jì)量產(chǎn)量的因素,建立系統(tǒng)特征值,開(kāi)發(fā)預(yù)警報(bào)表,快速定位異常站或異常井,加快故障處理速度,提高系統(tǒng)性能。
2.4.2.1 分線計(jì)量與計(jì)量站計(jì)量產(chǎn)量相互校正
當(dāng)分線計(jì)量與計(jì)量站計(jì)量產(chǎn)量的誤差率δ1>±3%時(shí),查看計(jì)量站系統(tǒng)的特征值,通過(guò)特征值的偏差提示定位異常站,再進(jìn)一步對(duì)異常站進(jìn)行追蹤處理,若計(jì)量站系統(tǒng)沒(méi)有問(wèn)題,再反向排查分線系統(tǒng)是否異常,通過(guò)相互校正,提高計(jì)量效果。誤差率δ1的計(jì)算公式如下:
δ1= >±3%
計(jì)量站計(jì)量系統(tǒng)目前有4個(gè)特征值,分別為模擬泵效、電機(jī)負(fù)載、測(cè)量干擾、日產(chǎn)量誤差率。
2.4.2.2 計(jì)量站計(jì)量與單井計(jì)量產(chǎn)量相互校正
當(dāng)計(jì)量站計(jì)量與單井計(jì)量產(chǎn)量的誤差率δ2>±10%時(shí),查看計(jì)量站系統(tǒng)的特征值,通過(guò)特征值的偏差提示定位異常井,再進(jìn)一步對(duì)異常井進(jìn)行單井診斷,若單井沒(méi)有問(wèn)題,再反向排查計(jì)量站計(jì)量系統(tǒng)是否異常,通過(guò)相互校正,提高計(jì)量效果。誤差率δ2的計(jì)算公式如下:
δ2= >±10%
單井計(jì)量系統(tǒng)目前有2個(gè)特征值,分別為井口溫度和誤差率,日產(chǎn)量誤差率。
3 成果先進(jìn)性對(duì)比
(1)利用數(shù)字積分算法,自主研發(fā)液量、含水率計(jì)算算法,代替過(guò)去簡(jiǎn)單平均的方法,得到較可靠的計(jì)算結(jié)果。
(2)采用人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)技術(shù)進(jìn)行單井產(chǎn)量計(jì)量,避免了傳統(tǒng)稠油計(jì)量因工藝復(fù)雜、故障率高、不能連續(xù)長(zhǎng)時(shí)間計(jì)量的問(wèn)題,主要依賴抽油機(jī)電流分析,硬件投入少,計(jì)量過(guò)程故障率明顯下降,計(jì)量可靠性得到保障。將人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)技術(shù)引用到單井產(chǎn)量計(jì)算研究中,探索一套適用于現(xiàn)場(chǎng)單井計(jì)量的可行計(jì)算方法。
(3)計(jì)量站大罐自動(dòng)計(jì)量方法充分利用了現(xiàn)有硬件資源,在不增加硬件投入的條件下,通過(guò)分析液位變化,利用軟件技術(shù)實(shí)現(xiàn)計(jì)量,實(shí)現(xiàn)了計(jì)量站的產(chǎn)量計(jì)量,技術(shù)上重點(diǎn)考慮的數(shù)據(jù)清洗、濾波等技術(shù)應(yīng)用,似的計(jì)量結(jié)果更真實(shí)、穩(wěn)定、可靠。
(4)廠級(jí)分線計(jì)量方法根據(jù)稠油集油工藝特點(diǎn),從計(jì)量系統(tǒng)的工藝安裝到數(shù)據(jù)分析計(jì)算充分考慮了隨機(jī)現(xiàn)象對(duì)計(jì)量結(jié)果的影響,通過(guò)長(zhǎng)期觀察得出隨機(jī)分布特征,采取相適應(yīng)的算法,實(shí)現(xiàn)了產(chǎn)量的自動(dòng)化計(jì)量。
(5)應(yīng)用多級(jí)校正模型,各系統(tǒng)相互校正,保證了各級(jí)計(jì)量產(chǎn)量的準(zhǔn)確性,通過(guò)系統(tǒng)特征值快速定位異常情況,為生產(chǎn)管理提供可靠依據(jù)。
4 綜合效益分析
(1)針對(duì)作業(yè)區(qū)來(lái)液波動(dòng)導(dǎo)致的產(chǎn)量計(jì)量誤差大的問(wèn)題,綜合利用自動(dòng)化、網(wǎng)絡(luò)、數(shù)據(jù)庫(kù)技術(shù),通過(guò)對(duì)各作業(yè)區(qū)來(lái)液含水及流量的全過(guò)程分析,得到了更加符合生產(chǎn)實(shí)際的作業(yè)區(qū)日產(chǎn)量數(shù)據(jù),為現(xiàn)場(chǎng)生產(chǎn)指揮提供了準(zhǔn)確的生產(chǎn)信息。
(2)根據(jù)計(jì)量站特點(diǎn),研究適合現(xiàn)場(chǎng)的產(chǎn)量分析方法,建立了流量計(jì)分析法和液位分析法相結(jié)合的稠油計(jì)量站計(jì)量模式,為班組管理提供了有效信息。
(3)針對(duì)稠油井產(chǎn)量計(jì)量困難的問(wèn)題,應(yīng)用人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)技術(shù)分析抽油機(jī)運(yùn)行電流隨沖程的變化,擬合油井載荷、充滿度及產(chǎn)量等指標(biāo),結(jié)合統(tǒng)計(jì)規(guī)律,評(píng)價(jià)抽油機(jī)生產(chǎn)狀態(tài)。對(duì)70口井進(jìn)行實(shí)驗(yàn),現(xiàn)場(chǎng)符合率達(dá)到80%,為實(shí)現(xiàn)采油生產(chǎn)過(guò)程遠(yuǎn)程監(jiān)控,提高管理效率,探索了新的方法。
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