一種多參數(shù)組合預(yù)警系統(tǒng)在油田生產(chǎn)中的應(yīng)用

徐瑞萍

(中國(guó)石化勝利油田分公司 河口采油廠，山東 東營(yíng) 257200)

1 多參數(shù)組合預(yù)警應(yīng)用的意義

在信息化生產(chǎn)管理模式下，油田生產(chǎn)現(xiàn)場(chǎng)數(shù)據(jù)實(shí)現(xiàn)了自動(dòng)采集、集中存儲(chǔ)、集中管理、實(shí)時(shí)共享。對(duì)于海量的實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)只采集不分析挖掘是不夠的，無(wú)法發(fā)揮大數(shù)據(jù)的價(jià)值。通過(guò)多參數(shù)組合預(yù)警系統(tǒng)的應(yīng)用，我們可以創(chuàng)建相應(yīng)的模型，對(duì)復(fù)雜的油井工況、管網(wǎng)及開發(fā)生產(chǎn)運(yùn)行過(guò)程中出現(xiàn)的問(wèn)題等進(jìn)行預(yù)警，真正做到用信息化手段創(chuàng)新創(chuàng)效。

2 多參數(shù)組合預(yù)警的功能原理

油藏、井筒、地面生產(chǎn)節(jié)點(diǎn)之間是相互關(guān)聯(lián)和協(xié)調(diào)運(yùn)行的。開發(fā)生產(chǎn)一體化運(yùn)行過(guò)程中，Q(產(chǎn)量、注水量)、P(地層壓力、井底流壓、地面沿程壓力、注入壓力)、T(沿程溫度)等主要參數(shù)的沿程變化，將各系統(tǒng)之間有機(jī)關(guān)聯(lián)起來(lái)。某一個(gè)節(jié)點(diǎn)出問(wèn)題，都將會(huì)在上下游相關(guān)節(jié)點(diǎn)上有相應(yīng)變化趨勢(shì)和規(guī)律的體現(xiàn)。

單井的異常問(wèn)題往往與參數(shù)的某種變化規(guī)律相對(duì)應(yīng)。具體到一口油井，懸點(diǎn)最大載荷、最小載荷、井口回壓、電流、電量、有功功率等參數(shù)的變化是密切關(guān)聯(lián)的，但不同的異常問(wèn)題表現(xiàn)的參數(shù)變化趨勢(shì)不同。按照“一井一策、一設(shè)備一指標(biāo)、一油藏一特征”的要求，要能夠滿足每一口井、每一個(gè)設(shè)備異常預(yù)警管理的要求，只能提供一個(gè)預(yù)警模型設(shè)置的工具軟件，具體的管理方法、管理模型需要使用人員根據(jù)井、站的具體情況進(jìn)行創(chuàng)建。模型創(chuàng)建的水平，就體現(xiàn)出我們油井管理的水平。

針對(duì)應(yīng)用需求，借鑒大數(shù)據(jù)分析方法，我們確定了關(guān)聯(lián)預(yù)警的技術(shù)方法和技術(shù)路線，創(chuàng)新性地提出了多參數(shù)組合預(yù)警計(jì)算引擎的技術(shù)實(shí)現(xiàn)方法。統(tǒng)計(jì)油井歷史生產(chǎn)情況，結(jié)合技術(shù)人員的專業(yè)知識(shí)、管理經(jīng)驗(yàn)，對(duì)油井歷次出現(xiàn)異常問(wèn)題前所有生產(chǎn)參數(shù)的變化情況、參數(shù)變化趨勢(shì)規(guī)律及生產(chǎn)環(huán)境進(jìn)行統(tǒng)計(jì)分析，總結(jié)出某類異常問(wèn)題所關(guān)聯(lián)的參數(shù)類型及變化規(guī)律，作為該井該問(wèn)題的預(yù)警分析模型，在油水井工作制度不變的情況下，利用該模型，對(duì)該井未來(lái)同類問(wèn)題進(jìn)行預(yù)測(cè)、預(yù)警。

在預(yù)警模型建立的人機(jī)交互過(guò)程中，技術(shù)人員利用研究確定的規(guī)律，創(chuàng)建預(yù)警分析模型，計(jì)算機(jī)接收到模型后實(shí)時(shí)計(jì)算處理，對(duì)于符合模型條件的給技術(shù)人員推送預(yù)警信息，技術(shù)人員可對(duì)預(yù)警信息進(jìn)行分析，確定油井異常問(wèn)題。若推出的預(yù)警問(wèn)題與實(shí)際不符合，可進(jìn)一步研究、完善預(yù)警關(guān)聯(lián)參數(shù)及變化規(guī)律，優(yōu)化完善模型，計(jì)算機(jī)按照新模型進(jìn)行預(yù)測(cè)分析。模型優(yōu)化的人機(jī)交互過(guò)程，固化了技術(shù)人員的經(jīng)驗(yàn)和方法，同一區(qū)塊的不同的技術(shù)人員、不同時(shí)期的技術(shù)人員可對(duì)模型進(jìn)行滾動(dòng)完善，實(shí)現(xiàn)了技術(shù)的傳承和不斷提升。

3 多參數(shù)組合預(yù)警應(yīng)用情況

依托多參數(shù)組合預(yù)警系統(tǒng)我們針對(duì)不同油藏特點(diǎn)、油井工況，創(chuàng)建了不同的預(yù)警模型，并成功預(yù)警了多項(xiàng)油井生產(chǎn)中的問(wèn)題，避免了躺井、油井減產(chǎn)等問(wèn)題，真正做到了利用大數(shù)據(jù)分析為生產(chǎn)提質(zhì)增效。下面以稀油區(qū)塊抽油井工況預(yù)警模型為例來(lái)說(shuō)明大數(shù)據(jù)分析預(yù)警的應(yīng)用情況及效果。

3.1 模型建立背景

某管理區(qū)2018年全年計(jì)劃躺井?dāng)?shù)36口，上半年預(yù)計(jì)檢泵18口，實(shí)際發(fā)生16口，其中漏失井作業(yè)占比73%，所以泵漏和管漏工況亟需治理。在此基礎(chǔ)上依托大數(shù)據(jù)分析預(yù)警，建立油井漏失工況預(yù)警模型。

3.2 模型建立過(guò)程

3.2.1 泵漏預(yù)警模型

泵漏包括吸入部分漏失、排出部分漏失，功圖形狀上表現(xiàn)明顯，所以可以通過(guò)確定功圖形狀實(shí)現(xiàn)對(duì)泵漏的預(yù)警。主要指標(biāo)可定為增載線或卸載線與水平線的夾角，以及增載線、卸載線的斜率，再加上其他參數(shù)的約束，對(duì)油井泵漏基本能夠較準(zhǔn)確的預(yù)警。

吸入閥漏失如圖1所示，理論情況下，吸入部分漏失時(shí)，上行有效沖程(B′C)長(zhǎng)度將增加，而下行有效沖程(D′A′)長(zhǎng)度將減小；漏失越嚴(yán)重，上行有效沖程長(zhǎng)度的增加和下行有效沖程長(zhǎng)度的減少越厲害。卸載線的傾角(∠CD′A)比泵工作正常時(shí)大，且增載線(A′B′)比卸載線(CD′)陡[1]。

同時(shí)，通過(guò)統(tǒng)計(jì)分析該管理區(qū)8口泵漏油井情況，發(fā)現(xiàn)下行有效沖程不一定滿足下降趨勢(shì)，而最大載荷和載荷差值均呈下降趨勢(shì)，但變化閾值差異性較大，將其添加進(jìn)模型。其中時(shí)間區(qū)間為統(tǒng)計(jì)分析得來(lái)，在該管理區(qū)具有普遍規(guī)律，可直接復(fù)制推廣，傾角和斜率差的閾值需要“一井一策”計(jì)算得出，泵漏預(yù)警模型所包含的各項(xiàng)參數(shù)設(shè)置如表1所示。

表1 泵漏預(yù)警多參數(shù)組合情況

3.2.2 管漏預(yù)警模型

油管漏失不是泵本身的問(wèn)題，所以示功圖形狀與理論示功圖形狀相近，只是由于進(jìn)入油管的液體會(huì)從漏失處漏入油管、套管的環(huán)形空間，使作用于懸點(diǎn)上的液柱載荷減小，不能達(dá)到最大理論載荷值。結(jié)合管理區(qū)出現(xiàn)的11口油井管漏的規(guī)律，建立管漏示功圖參數(shù)變化趨勢(shì)。其中，時(shí)間區(qū)間15 d是根據(jù)管理區(qū)管漏特點(diǎn)，在發(fā)生管漏時(shí)，各項(xiàng)參數(shù)為逐漸下降趨勢(shì)，約15 d可在生產(chǎn)參數(shù)上明顯反映出；最大載荷差值上限是判斷的關(guān)鍵指標(biāo)，通過(guò)對(duì)管漏油井的數(shù)據(jù)統(tǒng)計(jì)，發(fā)現(xiàn)當(dāng)最大載荷平均差值上限為3 kN時(shí)，可鎖定為管漏問(wèn)題，因此定為3 kN，也可根據(jù)單井進(jìn)行一井一策設(shè)置。

由于油井熱洗過(guò)程及排水期與油管漏失的參數(shù)變化規(guī)律極為相近，且油井熱洗為管理區(qū)常規(guī)工作，每月約14井次，熱洗后返液即井口溫度必須達(dá)到55 ℃，相較于油井日常平均井口溫度高至少15 ℃，所以增加一條判定指標(biāo)為“井口溫度”，3 d內(nèi)溫度變化范圍在15 ℃以內(nèi)，將油井熱洗后情況篩選掉，提高準(zhǔn)確率。最終油井管漏預(yù)警模型所包含的多參數(shù)組合情況如表2所示。

表2 管漏預(yù)警多參數(shù)組合情況

3.3 模型應(yīng)用產(chǎn)生的效益

對(duì)該管理區(qū)漏失井，技術(shù)人員結(jié)合預(yù)警信息及現(xiàn)場(chǎng)數(shù)據(jù)落實(shí)為漏失后，可直接安排碰泵、熱洗或及時(shí)上作業(yè)。2019年上半年，累計(jì)報(bào)出4井次的泵漏、管漏預(yù)警，其中2井次通過(guò)熱洗及碰泵成功自扶、2口井及時(shí)協(xié)調(diào)作業(yè)檢泵，至少挽回了20 t的液量損失并避免了2口井的潛在躺井可能，累計(jì)節(jié)省了30萬(wàn)元的費(fèi)用。

4 結(jié)論

4.1 精準(zhǔn)分析，科學(xué)預(yù)判， 轉(zhuǎn)變管理模式

通過(guò)自動(dòng)化、智能化的預(yù)警模型對(duì)海量數(shù)據(jù)進(jìn)行統(tǒng)計(jì)分析，加大了分析頻率，改變了傳統(tǒng)的人工分析方式，將人從繁瑣的資料中解脫出來(lái)實(shí)現(xiàn)智能預(yù)警，為油田智能化管理和用工總量的減少創(chuàng)造了有利條件。

4.2 適時(shí)監(jiān)管、及時(shí)處置，提高運(yùn)行效率

預(yù)警系統(tǒng)24小時(shí)不間斷監(jiān)控，超前的預(yù)警信息徹底改變了傳統(tǒng)的救火式的管理模式，將傳統(tǒng)事后管理、人工檢查的管理模式，轉(zhuǎn)變?yōu)槭虑邦A(yù)警、自動(dòng)報(bào)送的精細(xì)管理模式，有效預(yù)警油水井潛在的生產(chǎn)隱患，讓管理工作更有針對(duì)性開展。

4.3 未雨綢繆、智能優(yōu)化，提高開發(fā)水平

多參數(shù)組合預(yù)警模型的建立，可應(yīng)用于多個(gè)油藏生產(chǎn)監(jiān)控方向，通過(guò)提前預(yù)警，超前治理，可實(shí)現(xiàn)有效提高開井時(shí)率、機(jī)采效率，控制自然遞減率等開發(fā)指標(biāo)，切實(shí)提升油藏開發(fā)管理水平。