Автоматизация управления технологическим процессом добычи нефти из малодебитных скважин на основе динамических моделей

1. регулирование режимов работы скважин для обеспечения максимума суммарной добычи нефти при заданных технологических (пластовое давление, депрессия), производственных (предельные  возможности внутрипромыслового оборудования, энергетические затраты) и экономических (план добычи, нефтесодержание) ограничениях;
2. регулирование режимов работы скважин для обеспечения минимальной себестоимости нефти при запланированном уровне добычи и заданных технологических и производственных ограничениях.

 

(g₁,...,g₄ – входные (задающие) воздействия (число оборотов двигателя N); n₁,...,n₄ – число оборотов после регулирования; x₁,...,x₄ – управляющие воздействия;  Δp₁,...,Δp₄ – создаваемая депрессия;  Q₁,...,Q₃ , q; ΔQ₁,..., ΔQ₃ , Δq – дебиты и изменения дебитов скважин добывающих и нагнетательной; ДНУ –добывающая насосная установка; ННУ – нагнетательная насосная установка; БПР – блок принятия решений; Д1..Д3 – динамографы

 

Рисунок 10 - Структурная схема адаптивной системы автоматического управления группой скважин

 

Математическая постановка задачи оптимизации может быть представлена в следующем виде:

где Q_н – суммарный дебит нефти, с_i – коэффициент обводненности продукции i-й скважины, q_i – дебит жидкости i-й скважины скважины.

С учетом ограничений оптимальный режим работы группы скважин достигается при максимуме целевой функции Z:

где K_л, К_г – коэффициенты, отражающие влияние локальных и групповых ограничений соответственно, Q_н – суммарный дебит нефти.

,

где n - количество локальных ограничений, накладываемых на работу отдельных скважин, - коэффициент, отражающий влияние i-го локального ограничения.

где m - количество групповых ограничений, накладываемых на работу группы скважин, - коэффициент, отражающий влияние j-го группового ограничения.

Например, к локальным  ограничениям относятся нахождение дебита q_i i-й скважины в диапазоне допустимых дебитов (q_min<q_i<q_max), ограничения по забойным давлениям; к групповым – суммарное потребление энергии, пропускная способность промыслового хозяйства.

В результате  оптимизации с помощью градиентного метода суммарный дебит нефти рассматриваемой группы из трех скважин реального месторождения увеличился с 20 м³/сут до 25,7 м³/сут.

Разработана структура интеллектуальной системы управления производительностью группы нефтяных скважин, в которой реализованы  предложенный способ контроля параметров работы СШНУ и нейросетевые алгоритмы управления группой скважин по технико-экономическому критерию на основе логического анализа эффективных дебитов для всех уровней управления ТП ДН.

Шестая глава посвящена вопросам практического использования полученных теоретических результатов для решения прикладных задач разработки и исследования эффективности ИУС ДН. Приведены примеры, подтверждающие техническую и экономическую эффективность предложенных решений.

Имитационное моделирование  с использованием реальных промысловых данных подтвердило возможность эффективного управления группой скважин с применением разработанной упрощенной математической модели участка нефтяного пласта и построенной на ее основе системы адаптивного управления.

Коммерческая оценка технологической  эффективности (прирост добычи, сокращение расхода ресурсов, снижение обводненности, рост среднего дебита скважин и т. д.) осуществлялась с использованием специальных отраслевых и корпоративных методик.

Рассматривалась группа из 3 скважин реального участка  месторождения с установленными стационарными динамографами. Прирост дисконтированного дохода за расчетный период t = 3 года с коэффициентом дисконта 10 % составил 1 130 669 руб., период окупаемости 2,35 мес.

Для проверки достоверности  определения технического состояния  насосного оборудования было выбрано 483 СШНУ, состояние которых контролировалось с помощью динамометрирования. Общее количество обработанных динамограмм превысило 1200 шт., каждая была отнесена к одному из рассматриваемых классов состояния установки СШН.

Результаты проверки достоверности классификации динамограмм приведены в табл. 2.

Таблица 2

№	Класс динамограмм	Достоверность классификации, %
1	Нормальная работа	98.3
2	Незаполнение насоса	87.5
3	Утечки в нагнетательном клапане	82.5
4	Утечки в приемном клапане	83.3
5	Заедание плунжера	68.2
6	Низкая посадка плунжера	87.1
7	Парафин, эмульсия	81.4
8	Обрыв, отворот	92.5

 

Разброс значений объясняется  разным количеством доступных для  обработки динамограмм. При увеличении количества примеров для обучения нейронных сетей достоверность распознавания повышается.

Проверка точности оценки текущего дебита по модели системы «скважина–штанговая насосная установка» осуществлялась путем сравнения действительной производительности установки, измеренной с помощью счетчика количества жидкости СКЖ, и рассчитанной по разработанной динамической модели системы «скважина–штанговая насосная установка», идентифицированной по динамограммам с этих скважин. Погрешность не превышает 8,5 % для доверительной вероятности 0,95.

Таким образом, подтверждена высокаяэффективность разработанного алгоритма определения технического состояния насосного оборудования и нового способа оценки текущего дебита скважины по математической модели системы «скважина – штанговая насосная установка» и данным динамометрирования.

На основе предложенных методов  и моделей разработаны  инженерные методики:

• определения текущего дебита скважины по жидкости (на основе ГОСТ № Р8.615 – 2005 Измерения количества извлекаемой из недр нефти и нефтяного газа);
• диагностики состояния скважинной штанговой насосной установки.

Разработаны модули диагностики  состояния СШНУ для АРМ технолога цеха добычи нефти газа с дополнительными функциями обучения.

Модуль обучения  в  составе ПО АРМ технолога предназначен для выполнения следующих функций:

• предоставление необходимой справочной информации по контролю состояния СШНУ на основе метода динамометрирования;
• описание видов динамографов и их технических характеристик;
• предоставление схем подключения динамографов различных типов: накладных, межтраверсных, электронных;
• построение теоретических динамограмм с описанием причин возникновения неисправностей и методов их устранения;
• сравнение форм реальных динамограмм из базы данных динамограмм с возможностью сравнения графиков функций F(s) – динамограмма работы СШНУ), F(t) – изменение усилий на штангах во времени, s(t) – характеристика хода точки подвеса штанг;
• предоставление электронного паспорта скважины с динамограммой нормальной работы насосной установки, снятой при пуске станка – качалки (в том числе, после ремонта).

В модуль распознавания динамограмм в составе программного обеспечения АРМ технолога могут встраиваться различные алгоритмы распознавания с возможностью их совместного использования.

Модуль работы с моделью  системы «скважина – штанговая  насосная установка» включает:

• построение индивидуальных динамограмм нормальной работы насосных установок по характеристикам конкретного СШНУ; 
• построение динамограммы работы установки с помощью идентифицированной по текущим параметрам данной СШНУ модели системы «скважина – штанговая насосная установка»;
• определение текущего дебита по модели (с использованием индивидуальной динамограммы нормальной работы СШНУ и результатов диагностики состояния СШНУ).

Разработана схема автоматической системы диагностики на базе контроллера скважины с использованием модемов (радио, GPRS и т.д.) как возможных средств передачи данных.

Контроллер необходим  как для организации сбора  информации с динамографов, так и для передачи динамограмм на АРМ. В контроллере реализован алгоритм, позволяющий анализировать вновь поступившие динамограммы и принимать решение о передаче их на АРМ технолога с предварительной упаковкой.

В целом, на основе экспериментальных исследований можно констатировать эффективность использованных системных принципов и предложенных концепций, методов и алгоритмов для автоматизации технологического процесса добычи нефти.

 

ЗАКЛЮЧЕНИЕ

 

1. Разработана методология  управления процессом добычи  нефти из малодебитных скважин как сложным многоуровневым объектом управления в виде комплекса концепций управления нефтедобычей, основанных на интеграции общенаучных подходов, системных принципов и общих закономерностей построения, планирования, функционирования, развития сложных многоуровневых систем, что позволяет рассматривать технологический процесс добычи нефти из малодебитных скважин как единую многоуровневую динамическую систему и определить основные переменные и управляющие факторы, влияющие на состояние и эффективность функционирования системы в целом.

2. Разработан комплекс динамических моделей элементов технологического процесса добычи нефти из малодебитных скважин, представленный в виде иерархической системы динамических моделей объектов технологического процесса, адекватно отражающей иерархию процесса добычи нефти, позволяющей идентифицировать текущее состояние технологического процесса в условиях неопределенности и построить на их основе  многоуровневую систему управления, включающую в себя:

• упрощенную математическую модель участка нефтяного пласта,  полученную  в результате аппроксимации нелинейной распределенной математической модели пласта, описываемой уравнениями в частных производных, представленную в виде линейной многосвязной модели с элементами чистого запаздывания, отражающую взаимосвязь между входными и выходными параметрами, адекватность которой подтверждается как результатами гидропрослушивания скважин, так и промысловыми данными;
• математическую модель системы «скважина – штанговая насосная установка», отражающую как совместную динамику  движения насосных штанг, труб и жидкости как единой системы, так и текущее техническое состояние установки для управления режимом ее работы, при этом адекватность модели подтверждается результатами обработки экспериментальных данных на основе вейвлет-преобразования динамограмм, что позволяет выбрать требуемую степень сложности модели.

  3. Разработан способ оценки текущего дебита скважины, основанный на  использовании математической модели системы «скважина – штанговая насосная установка» и данных динамометрирования, который  позволяет оценивать технологические параметры работы установки, не поддающиеся прямому измерению, учитывать текущее техническое состояние установки для управления режимом ее работы, повысить точность оценки текущего дебита скважины. Отклонение  от    показаний   эталонного средства измерения составило не более 8,5 % для доверительной вероятности 0,95.

4. Разработана интеллектуальная система диагностики состояния скважинной штанговой насосной установки с предварительным вейвлет-преобразованием первичных динамограмм и распознаванием неисправностей с применением нейронных сетей, реализация которого обеспечила достоверность распознавания классов состояний насосного оборудования и скважины на уровне (87,5–92,5)% на выборке объемом более 1200 образцов практических динамограмм работы 483 нефтяных скважин.

5. Разработана интеллектуальная  информационная система управления  режимами работы насосного оборудования  группы нефтедобывающих скважин на основе алгоритма координированного управления с использованием  иерархической системы динамических моделей, включающая подсистему принятия решения о выборе алгоритма управления группой скважин для перераспределения текущей добычи с учетом заданного объема добычи и текущего состояния фонда скважин. Оптимизация работы группы скважин с применением предложенного алгоритма координированного управления позволилиа повысить суммарный дебит группы из трех скважин с 20 м³/ сут до 25,7 м³ /сут.