煤層氣井排采動態預警方法研究*

王鳳林胡愛梅陳松鶴馮 堃趙增平

（1.中聯煤層氣國家工程研究中心有限責任公司，北京市海淀區，100095；2.煤層氣開發利用國家工程研究中心，北京市海淀區，100095）

煤層氣井排采動態預警方法研究*

王鳳林1，2胡愛梅1，2陳松鶴1，2馮 堃1，2趙增平1，2

（1.中聯煤層氣國家工程研究中心有限責任公司，北京市海淀區，100095；2.煤層氣開發利用國家工程研究中心，北京市海淀區，100095）

分析了煤層氣井排采動態預警的3種方法：指標預警、規劃預警和趨勢預警，開發了指標預警系統，在示范區應用效果良好，為煤層氣田開發動態預警提供了一條新的途徑。

煤層氣 排采異常 動態預警 指標預警 規劃預警 趨勢預警

煤層氣井的排采管理處于煤層氣井開發管理的中心地位，其中影響煤層氣井排采效果的因素是多種多樣且有其自身的不確定性，任何影響因素的弱化和滯后都會影響煤層氣井的整體排采效果。這就要求在煤層氣排采生產管理中建立預警機制，提前發現影響排采效果的各種不利影響因素，將事后處理轉為事前預防或事中監控，并及時采取有效的糾偏措施。排采動態預警必須符合 “緩慢、連續、穩定、長期”的排采原則，其核心是保持或提高煤層滲透率，關鍵在于控制井底壓力或井底流壓降速、產氣增速和保持設備工況正常。目前劉升貴等開展了煤層氣井排采煤粉濃度預警研究。本文在系統分析排采異常影響因素的基礎上，建立了排采動態預警的指標預警、規劃預警和趨勢預警，開發了煤層氣井排采指標預警系統，并在鄂爾多斯盆地東緣的示范區應用，取得良好的效果。

1　排采動態預警方法

在分析預警理論的基礎上，結合示范區鄂爾多斯盆地東緣韓城（中高階煤）、保德（中低階煤）區塊煤層氣開發特點，深入研究影響煤層氣排采的主要因素，形成單指標預警、規劃預警和趨勢預警三類預警方法。指標預警是針對煤層氣井排采參數超過閾值的實時報警；規劃預警是對排采參數結合各階段的排采制度制定規劃的上下線實行超限預警；趨勢預警是應用BP神經網絡算法對歷史數據訓練后確定未來的排采趨勢，對超出指標閾值或規劃上下線的參數給出提前預警。

1.1指標預警方法

排采預警指標建立的關鍵是分析煤層氣井排采異常，從大類上劃分為排采效果異常和設備異常兩類。排采效果異常可分為產水量增減異常、產氣量增減異常、氣鎖、動液面下降過快、供液不足、爆發性出砂、爆發性出煤粉、套壓變化值大、井底壓力變化值大；設備異常可分為井下設備異常和發電機組異常。井下設備異常分為桿異常（油桿斷脫和油桿偏磨）、管異常（油管偏磨、油管漏失、油管脫扣）、泵異常（柱塞在泵內卡死、泵塞脫出泵筒、泵漏失、泵筒腐蝕和柱塞碰泵）。

建立排采預警指標體系是排采動態預警的重要基礎，不僅要考慮到指標體系的完備性，而且要顧及到指標間生產預警主體不重復，減少指標的關聯度，盡可能使所建立的指標體系為指標集中的最小完備集。在排采動態異常影響主控因素研究的基礎上，設計構建三大類四小類排采動態預警指標體系，結合煤層氣井多年來的排采經驗總結和數據統計分析，初步確定了適合示范區鄂爾多斯盆地東緣預警指標的合理范圍，如表1所示。

表1　排采預警指標體系

1.2規劃預警方法

結合地質工程研究和煤層氣開發六階段的排采制度，對示范區的600多口井的生產動態進行長期的跟蹤研究，進行數據統計分析，確定煤層氣井排采階段與排采參數特征，從時間方面規劃每口井的產氣量、產水量、井底流壓、套壓的規劃排采曲線，如圖1所示，對超出規劃指標曲線上下線及時報警，并給出調整建議，人工控制的井由管理部門對排采隊下發調整計劃，自動控制的井根據趨勢擬合算法，動態調整沖次和套壓調節閥，使排采調整到規劃范圍內。

規劃值趨勢擬合模型:

規劃上下限趨勢擬合模型:

式中:f（x）——規劃值；

x0——預測項初始值；

△x——t時間內的變化量；

t——時間值，h；

a——設定的上下限值（上限為正值，下限為負值）。

1.3趨勢預警方法

在煤層氣井的實際排采過程中，需根據產能大小的變化不斷調整排采工作制度。如果能夠較為準確地預測出煤層氣井未來的產能大小變化，勢必將為排采工作制度的調整提供科學依據。而指標預警的警限、警區采用確定方式，不具備時變特性，因此本文采用BP神經網絡模型，利用煤層氣井前期的排采數據來訓練和檢驗網絡，根據檢驗效果不斷的調整和優化網絡結構，直至達到滿意的預期效果，運用構建好的模型對未來10 d內生產指標進行趨勢預測預警。

圖1　規劃預警曲線

基于神經網絡的時序回歸模型如圖2所示，由輸入單元、輸出單元、隱層單元3部分組成。輸入單元由動液面、井底壓力、套壓、泵深、沖程、沖次、日產氣量、日產水量（Φ1，…，Φ8）8個輸入屬性組成，每個屬性又分別選取了排采周期內的時序數據k個，即各排采參數為連續排采k天的數據。由于訓練樣本屬性維度不夠，振蕩較大，本文在樣本訓練時進行了維度擴展，由原來的8個輸入屬性擴展到40個輸入屬性。

圖2　基于神經網絡的時序回歸模型

輸出單元由日產氣量、日產水量、動液面、井底壓力和套壓5個屬性構成。通過排采過程中泵的相關參數及排采參數的時序數據，實現對產氣量、產水量、動液面、套壓、井底壓力的預測。

隱藏層由2層構成。第一層隱層的節點數為24個，第二層節點數為13個。

對示范區保德20口井進行日產氣量、日產水量、動液面、套壓、井底壓力排采不同階段進行一個月的歷史訓練，對未來10 d內的數據進行預測，日產水誤差率在0.07%～9.03%之間，平均誤差率為2.72%；日產氣誤差率在0.15%～10.13%之間，平均誤差率為3.29%；動液面誤差率在0.23%～9.53%之間，平均誤差率為2.32%；套壓誤差率在0.1%～2.3%之間，平均誤差率為1.2%；井底壓力預測期望輸出與預測輸出誤差率在0.58%～13.19%之間，平均誤差為9.3%。實驗表明預測值與輸入值誤差較小，平均誤差在10%以下，曲線擬合程度較好，基本符合實際情況要求，能夠達到預測指標的要求。

2　排采動態預警系統

在排采異常分析統計和預警指標體系研究的基礎上，結合示范區排采動態監測數據，開發了煤層氣井排采動態指標預警系統，如圖3所示，包括指標預警、工況診斷、規劃預警、趨勢預警和報警管理。

圖3　煤層氣井排采動態預警系統

（1）指標預警系統分析區塊的異常數據特點，建立排采預警指標體系，應用模糊評判法，引入模糊集概念提高預警的準確率。動態預警系統通過對現場數據的實時采集監控，并在出現異常情況或波動過大時預警報警。同時采用多線程技術，每個預警類型由單獨的一個線程維護處理，提高了數據運算速度；預警數據按隊列的方式，按時間順序先進先出的原則處理，防止數據異常中斷造成部分信息未被處理的現象。

（2）抽油機的工況預警系統關鍵在于比較、區分不同故障泵功圖的幾何特征的差異，采用8點2線3面積18個幾何特征參數的幾何特征綜合評判法。該系統目前可診斷抽油機10種工況和螺桿泵9種工況，其診斷準確率可達80%以上。

（3）規劃預警系統實現排采指令批量導入、遠程實時監測煤層氣井生產動態數據，以曲線方式直觀展示排采計劃和實時控制目標的執行情況。

（4）趨勢預測預警系統采用BP神經網絡模型，開發了預測算法，取排采井的泵深、套壓、煤層中深、日產氣量、日產水量、動液面、井底壓力構建預測學習樣本，對產氣量、產水量、動液面和井底壓力進行了預測試驗。通過中國軟件評測中心的軟件測試，預警準確率在80%以上。

3　結論

（1）在示范區534口井排采異常數據統計的基礎上，確定了排采效果異常的主要因素:井底壓力、動液面下降速度、產氣量增速、產水量增速和出砂出煤粉。設計構建3大類4小類排采動態預警指標體系，結合示范區特點，分析了關鍵指標的計算方法，形成抽油機10種、螺桿泵的9種異常圖版。

（2）結合煤層氣井開發的5階段建立井底流壓、套壓、滲透率、日產氣、日產水的規劃預警方法。結合BP神經網絡模型:由動液面、井底壓力、套壓、泵效、泵深、沖程、沖次、產水量構成8個輸出單元，由產氣量、產水量、動液面、井底壓力和套壓共5個構成的輸出單元，2層的隱藏層。

（3）開發了煤層氣井排采指標動態預警系統，在示范區20口井開展應用，對排采效果進行有效預警，抽油桿斷脫預警61次、泵漏失37次，與現場的修井作業相符合。應用效果良好，為煤層氣田開發動態預警提供了一條新的途徑。

［1］ 劉升貴，胡愛梅等.煤層氣井排采煤粉濃度預警及防控措施［J］.煤炭學報，2012（1）

［2］ 楊秀春，李明宅.煤層氣排采動態參數及其相互關系［J］.煤田地質與勘探，2008（2）

［3］ 趙智勇，劉志斌等.油田監測指標預測預警開發動態系統［M］.北京:石油工業出版社，2010

［4］ 宮運華，羅云.安全生產預警管理研究 ［J］.中國煤炭，2006（10）

［5］ 范秋芳，顧光彩，馬楊.石油企業生產經營系統監測預警指標體系和預警方法研究 ［J］，運籌與管理，2006（1）

［6］ 顧謙隆.煤層氣井下排采參數及其診斷儀研制要點思考［J］，中國煤炭地質，2008（3）

Study on dynamic warning methods of coalbed methane well drainage

Wang Fenglin1，2，Hu Aimei1，2，Chen Songhe1，2，Feng Kun1，2，Zhao Zengping1，2
（1.China United Coalbed Methane National Engineering Research Center Co.，Ltd.，Haidian，Beijing 100095，China；2.National Engineering Research Center of Coalbed Methane Development&Utilization，Haidian，Beijing 100095，China）

Three methods of dynamic warning for coalbed methane well drainage were systematically analyzed，which were index warning，plan warning and tendency warning.The index warning system was developed and applied in the demonstration area，which acquired good effect and provided a new way for dynamic warning of coalbed methane field development.

coalbed methane，drainage abnormal，dynamic warning，index warning，plan warning，tendency warning

TD79

A

王鳳林（1977-），男，河北承德人，博士，主要研究方向地球信息科學和煤層氣勘探開發。

（責任編輯 張艷華）

國家科技重大專項38課題5（2011ZX05038-005）——煤層氣井排采動態監控與數據分析技術