авторефераты диссертаций БЕСПЛАТНАЯ  БИБЛИОТЕКА

АВТОРЕФЕРАТЫ КАНДИДАТСКИХ, ДОКТОРСКИХ ДИССЕРТАЦИЙ

<< ГЛАВНАЯ
АГРОИНЖЕНЕРИЯ
АСТРОНОМИЯ
БЕЗОПАСНОСТЬ
БИОЛОГИЯ
ЗЕМЛЯ
ИНФОРМАТИКА
ИСКУССТВОВЕДЕНИЕ
ИСТОРИЯ
КУЛЬТУРОЛОГИЯ
МАШИНОСТРОЕНИЕ
МЕДИЦИНА
МЕТАЛЛУРГИЯ
МЕХАНИКА
ПЕДАГОГИКА
ПОЛИТИКА
ПРИБОРОСТРОЕНИЕ
ПРОДОВОЛЬСТВИЕ
ПСИХОЛОГИЯ
РАДИОТЕХНИКА
СЕЛЬСКОЕ ХОЗЯЙСТВО
СОЦИОЛОГИЯ
СТРОИТЕЛЬСТВО
ТЕХНИЧЕСКИЕ НАУКИ
ТРАНСПОРТ
ФАРМАЦЕВТИКА
ФИЗИКА
ФИЗИОЛОГИЯ
ФИЛОЛОГИЯ
ФИЛОСОФИЯ
ХИМИЯ
ЭКОНОМИКА
ЭЛЕКТРОТЕХНИКА
ЭНЕРГЕТИКА
ЮРИСПРУДЕНЦИЯ
ЯЗЫКОЗНАНИЕ
РАЗНОЕ
КОНТАКТЫ

Pages:   || 2 |

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

-- [ Страница 1 ] --

На правах рукописи

ТАГИРОВА Клара Фоатовна АВТОМАТИЗАЦИЯ УПРАВЛЕНИЯ ТЕХНОЛОГИЧЕСКИМ ПРОЦЕССОМ ДОБЫЧИ НЕФТИ ИЗ МАЛОДЕБИТНЫХ СКВАЖИН НА ОСНОВЕ ДИНАМИЧЕСКИХ МОДЕЛЕЙ Специальность: 05.13.06 – Автоматизация и управление технологическими процессами и производствами (в промышленности)

АВТОРЕФЕРАТ

диссертации на соискание ученой степени доктора технических наук

Уфа 2008

Работа выполнена на кафедре технической кибернетики Уфимского государственного авиационного технического университета Научный консультант д-р техн. наук, проф.

Гузаиров Мурат Бакеевич Официальные оппоненты д-р техн. наук, проф.

Кульба Владимир Васильевич чл.-корр РАЕН, д-р техн. наук, проф.

Андреев Вадим Евгеньевич д-р техн. наук, проф.

Каяшев Александр Игнатьевич Ведущая организация ООО «Когалым НИПИнефть»

Защита диссертации состоится “_12_” _декабря 2008 г. в 10 часов на заседании диссертационного совета Д-212.288. при Уфимском государственном авиационном техническом университете по адресу: 450000, г.Уфа, ул. К.Маркса,

С диссертацией можно ознакомиться в библиотеке университета

Автореферат разослан “_” _ 2008 г.

Учёный секретарь диссертационного совета д-р техн. наук, проф. Миронов В.В.

ОБЩАЯ ХАРАКТЕРИСТИКА РАБОТЫ

Актуальность проблемы Современное состояние нефтедобывающей отрасли топливно энергетического комплекса России характеризуется тем, что большинство нефте добывающих производств относятся к промыслам в поздней стадии эксплуатации, отличающимся увеличенной обводненностью продукции, снижением среднего дебита добывающих скважин и ростом затрат на каждую добытую тонну нефти.

В этих условиях особую актуальность приобретают проблемы повышения эффективности разработки месторождении: увеличения добычи нефти, снижения отбора попутных воды и газа, повышения нефтеотдачи пластов, продления жиз ненного цикла разработки мес торождений и дос тижения экономической эффек тивности. Направлениями решения этих актуальных задач предс тавляются разра ботка адаптивной системы разработки, особенно эффективной в условиях недос татка информации о залежи, расширение функциональных возможностей систем управления, увеличение диапазона и повышение управляемос ти воздействий: по скважинное оперативное управление закачкой и отбором, организация комплекс ных воздействий на плас т, адекватных конкретным стадиям разработки месторо ждений. Контроль и управление процессом нефтедобычи должны быть основаны на использовании современных средств автоматики, телемеханики и информационных технологий, что позволит устранить непроизводительные затраты энергии и оптими зировать режимы закачки и отбора, контролировать состояние оборудования и обес печить сбор, хранение и обработку текущей и исторической информации.

Проанализированы многочисленные труды отечес твенных и зарубежных исследователей в области методов контроля и регулирования выработки пластов и повышения эффективности эксплуатации мес торождений с трудноизвлекаемы ми запасами нефти, моделирования физических процессов в нефтеносном пласте, автоматизации управления и оптимизации процесса добычи нефти.

Однако пока приходится констатировать отсутствие методологии управления нефтедобывающим производством как единым технологическим, производствен ным и организационным процессом с учетом взаимосвязи интегральных произ водственных показателей с частными показателями, параметрами и режимами.

Происходящие на сегодняшний день изменения в процессах добычи нефти предопределяют ускоренное развитие интегрированных информационно управляющих систем, но для этого требуется разработка на основе интеграции системных принципов и общенаучных подходов к построению сложных много уровневых систем управления методологии исследования, проектирования и управления нефтедобывающим производством.

Цель работы Решение актуальной научно-практической проблемы, заключающейся в ав томатизации управления технологическим процессом добычи нефти из малоде битных скважин, эксплуатируемых скважинными штанговыми насосными уста новками, на основе иерархической системы динамических моделей и данных ди намометрирования, а также оценка эффективности разработанной информацион ной системы управления.

Задачи исследования Для достижения поставленной цели требуется решить следующие задачи:

1. Разработать методологию управления процессом добычи нефти из мало дебитных скважин как сложным многоуровневым объектом управления.

2. Разработать комплекс динамических моделей элементов технологическо го процесса добычи нефти из малодебитных скважин.

3. Разработать способ оценки текущего дебита скважины с использованием динамической модели системы «скважина – штанговая насосная установка» и данных динамометрирования.

4. Разработать интеллектуальную систему диагнос тики состояния скважин ной штанговой насосной установки.

5. Разработать интеллектуальную информационную систему управления режимами работы насосного оборудования группы нефтедобывающих скважин на основе алгоритма координированного управления с использованием иерархи ческой системы динамических моделей.

6. Исследовать эффективность разработанной информационной системы управления технологическим процессом добычи нефти из малодебитных сква жин, провести испытания системы и исследование эффективнос ти разработанных алгоритмов и программных продуктов в составе соответс твующих программно технических комплексов.



Методы исследования При выполнении исследований использованы методы теории автоматиче ского управления, теории искусственного интеллекта, системного анализа, мате матического моделирования сложных систем, теории алгоритмов, теории инфор мации, теории измерений, теории вероятностей и т.д.

На защиту выносятся 1. Методология пос троения информационной системы управления добычей нефти из малодебитных скважин в виде комплекса концепций управления нефте добычей, основанных на интеграции системных принципов и общенаучных под ходов к построению сложных многоуровневых систем управления.

2. Иерархическая сис тема динамических моделей объектов технологиче ского процесса добычи нефти, позволяющих идентифицировать текущее состоя ние технологического процесса добычи нефти в условиях неопределенности и по строить на их основе многоуровневую систему управления.

3. Способ оценки текущего дебита скважины с использованием динамиче ской модели системы «скважина – штанговая насосная установка» и данных ди намометрирования.

4. Алгоритм и структура интеллектуальной системы диагностики состояния скважинной штанговой насосной установки на основе данных динамометрирова ния с предварительным вейвлет-преобразованием первичных динамограмм и рас познаванием неисправнос тей с применением нейросетевых технологий.

5. Интеллектуальная информационная система координированного управ ления группой скважин на основе динамических моделей участка нефтяного пла ста и системы «скважина – штанговая насосная ус тановка», нейросетевых техно логий и результатов динамометрирования.

6. Результаты экспериментальной проверки эффективности предложенной методологии и алгоритмов функционирования информационно-управляющей системы добычи нефти.

Научная новизна 1. Новизна методологии построения информационной системы управления технологическим процессом добычи нефти из малодебитных скважин заключает ся в том, что она основана на интеграции общенаучных подходов, системных принципов и общих закономерностей пос троения, планирования, функциониро вания, 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 функциониро вания системы в целом.

2. Новизна комплекса динамических моделей элементов технологического процесса добычи нефти из малодебитных скважин заключается в том, что они представлены в виде иерархической системы моделей, адекватно отражающей ие рархию технологического процесса добычи нефти. Научная новизна упрощенной математической модели учас тка нефтяного плас та заключается в том, что она представлена в виде линейной многосвязной модели с элементами чистого запаз дывания, отражающей взаимосвязь между входными и выходными параметрами, полученной в результате аппроксимации нелинейной распределенной математи ческой модели плас та, описываемой уравнениями в частных производных, адек ватнос ть которой подтверждается как результатами гидропрослушивания сква жин, так и промысловыми данными. Научная новизна математической модели сис темы «скважина – штанговая насосная установка» заключается в том, что она адек ватно отражает как совместную динамику движения насосных штанг, труб и жидко сти как единой системы, так и текущее техническое состояние установки для управ ления режимом ее работы. При этом адекватность модели подтверждается результа тами обработки экспериментальных данных на основе вейвлет-преобразования ди намограмм, что позволяет выбрать требуемую степень сложности модели.

3. Новизна разработанного способа количественной оценки текущего деби та скважины заключается в использовании математической модели системы «скважина – штанговая насосная установка», предварительно адаптированной к характеристикам конкретной скважинной штанговой насосной установки, для формирования измерительной информации, что позволяет повысить точнос ть оценки текущего дебита скважины.

4. Новизна алгоритма работы и структуры интеллектуальной системы диаг ностики состояния скважинной штанговой насосной установки заключается в ис пользовании вейвлет-преобразования для обработки нес тационарных сигналов динамограмм, в применении нейросетевых технологий для распознавания состоя ния скважинной штанговой насосной ус тановки, что позволяет повысить досто верность и увеличить количество распознаваемых классов состояний, а также обеспечить возможность автоматического управления режимами работы сква жинной штанговой насосной установки по техническому состоянию.

5. Новизна интеллектуальной информационно-управляющей системы добы чи нефти заключается в том, что в ней используются динамические модели уча стка нефтяного пласта как многосвязного объекта управления с чистым запазды ванием и системы «скважина – штанговая насосная установка», предварительно адаптированная к характерис тикам конкретной скважинной штанговой насосной установки, а также нейросетевые технологии и результаты динамометрирования, что позволяет за счет расширения функциональных возможностей метода дина мометрирования обеспечить автоматическую оценку значения текущего дебита скважины и оперативное управление группой скважин в реальном масштабе вре мени по техническому состоянию. Научная новизна алгоритма координированного управления группой нефтедобывающих скважин на основе динамических моделей заключается в том, что за счет совместного использования информации с уровней планирования, группового и локального управления принимается решение по фор мированию индивидуальных управляющих воздействий на скважинные установки, обеспечивающих максимальную суммарную добычу нефти для группы скважин.

6. Новизна разработанных программных средств обусловлена новизной предложенных алгоритмов и математических моделей и включением соответст вующих программных модулей в общую структуру информационной системы управления технологическим процессом добычи нефти из малодебитных сква жин, что позволило обеспечить выполнение всех требуемых для оперативного управления функций сбора, обработки и использования текущей промысловой информации в реальном масштабе времени.

Практическая ценность и реализация работы Практическая ценность полученных результатов заключается:

в разработанном программном обеспечении, включающем модели, мето ды и алгоритмы управления, измерения и диагностики (свидетельства о регистра ции программ), реализованном в виде модулей системы управления и в виде мо дулей автоматизированного рабочего места технолога цеха добычи нефти и газа (АРМ технолога ЦД НГ) с функциями обучения;

в инженерных методиках:

• оценки дебита продукции скважин, разработанной в соответс твии с ГОСТ № Р8.615-2005 «Измерения количества извлекаемой из недр нефти и нефтя ного газа»;

• диагностики состояния скважинной штанговой насосной установки.

Полученные результаты прошли апробацию на предприятиях нефтедобы вающего комплекса для диагностики состояния скважинных штанговых насосных установок по данным динамометрирования, для оценки текущего дебита скважин, для выбора режимов работы насосных установок группы скважин.

Результаты исследования используются в учебном процессе на кафедре тех нической кибернетики Уфимского государственного авиационного технического университета при преподавании дисциплин на специальности «Управление и ин форматика в технических системах».

Апробация работы Основные положения, представленные в диссертации, регулярно доклады вались и обсуждались, начиная с 2002 года, на 12 научных мероприятиях различ ного уровня, наиболее значимые из которых: Международная научно практическая конференция «Системный анализ в проектировании и управлении», СПбГПУ 2002 г., 2007 г., Международная научно-практическая конференция «Проблемы управления и моделирования в сложных системах», Самара, 2002 г., Международная молодежная научно-техническая конференция “Интеллектуаль ные системы управления и обработки информации”, Уфа, УГАТУ, 2003 г., VI Международный симпозиум «Интеллектуальные системы», Москва, 2004 г., V, VI, VII, VIII, IX Международные конференции (CSIT’2003 – 2007), Первая и Вторая всероссийские научно-технические конференции с международным уча стием «Мехатроника, автоматизация, управление», Владимир, 2004 г., Уфа, 2005.

Связь исследований с научными программами. Исследования в данном направлении выполнялись в период с 1998 по 2008 гг. на кафедре технической кибернетики Уфимского государственного авиационного технического универси тета в рамках: ФЦП «Интеграция» в 1998–2002 гг., 2002–2006 гг.;

НИР «Иссле дование и разработка систем контроля, диагностики и управления сложными тех ническими объектами и их внедрение на предприятиях машинос троения и нефте добычи Республики Башкортостан» в 2006, 2007 гг., гранта РФФИ «Поволжье»: « Разработка систем управления сложными динамическими техническими объекта ми в нефтедобывающей промышленности» в 2008 г.

Публикации По теме диссертации опубликовано 56 печатных работ, в том числе 16 с та тей в рецензируемых центральных журналах, входящих в перечень ВАК, 1 моно графия, 1 учебное пособие с грифом УМО, 4 патента и 2 свидетельства о регист рации программ.

Структура работы Диссертация состоит из введения, шести глав, заключения, списка литера туры из 224 наменований, изложенных на 351 страницах, содержит 112 рисунков и 11 таблиц.

ОСНОВНОЕ СОДЕРЖАНИЕ РАБОТЫ

Во введении обоснована актуальность проблемы анализа и разработки ме тодологических и теоретических основ построения информационно-управляющих систем в нефтедобыче, формулируются цель и задачи работы, предс тавлены по ложения, выносимые на защиту, изложены краткая характеристика работы и све дения о ее апробации.

Первая глава посвящена проблемам автоматизации управления процесса ми нефтедобычи на поздней с тадии эксплуатации месторождений. Проведен ана лиз подходов к повышению эффективности процессов добычи нефти из малоде битных скважин.

По мере того, что все большее число месторождений вступает в позднюю и завершающую стадию разработки, характеризующуюся значительным снижением добычи нефти при резком росте обводненности продукции, увеличением затрат на каждую добытую тонну нефти, особую актуальность приобретают проблемы повышения эффективности разработки месторождений, увеличения добычи неф ти, снижения отбора попутной воды, повышения нефтеотдачи пластов, обоснова ния и выбора оптимальных управляющих воздействий, продления жизненного цикла разработки месторождений и другие.

Это означает, что для выработки остаточных запасов нефти на разрабаты ваемых месторождениях и вводимых в эксплуатацию новых малопродуктивных залежах традиционные системы разработки оказываются неэффективными. Необ ходимы новые технологии, цель которых – интенсификация добычи нефти из низкопродуктивных пластов.

На поздней стадии эксплуатации бурение скважин, их обустройство, строи тельство нефтепромыслового хозяйства и коммуникаций осуществлены, выбраны и реализуются режимы работы оборудования. Объект не является вновь проекти руемым, он уже функционирует. На его текущем состоянии отразились не только естественные процессы, связанные с выработкой большой части запасов, но и по следствия недос таточно эффективных мероприятий по эксплуатации мес торож дения. Поэтому меры по обеспечению эффективности разработки должны быть свя заны с экономически обоснованной интенсификацией процесса добычи, а именно, с оптимизацией системы «пласт – скважина – насосная установка» и повышением на этой основе продуктивности скважин, контролем параметров добычи (дебит, обвод ненность, газовый фактор каждой добывающей скважины, закачка воды каждой на гнетательной скважиной), сбором, обработкой и эффективным использованием фак тических промысловых данных, оперативным принятием и реализацией решений по управлению объектами нефтедобычи в реальном масштабе времени.

При анализе текущего состояния фонда скважин и оборудования, с помощью которого они эксплуатируются, можно отметить, что не менее 80 % всего дейст вующего фонда скважин эксплуатируется скважинными штанговыми насосными установками (СШНУ).

На практике применяется несколько способов добычи нефти из малодебитных скважин: периодический режим «накопление – откачка», повышение пластового дав ления путем заводнения пласта, непрерывный режим откачки с согласованием произ водительности насосной установки с дебитом скважины. Самым эффективным с точ ки зрения условий работы глубинного насоса и затрат энергии является непрерывный режим. При этом возникает необходимость согласования скорости откачки со скоро стью накопления путем управления производительностью насоса с помощью регули руемого электропривода с созданием соответствующей системы управления.

Согласование скоростей откачки и притока жидкости в скважину обеспечит высокий коэффициент извлечения нефти в течение длительного промежутка вре мени, позволит увеличить межремонтный период, снизить затраты электроэнер гии, уменьшить износ двигателей. Согласованный с реальным дебитом скважины режим работы насосной установки позволит повысить объем нефтедобычи на 20…25 % за счет вовлечения в процесс нефтеизвлечения простаивающих по при чине нерентабельности добычи скважин.

Показана актуальность разработки системы управления как для отдельной добывающей скважины, так и для группы скважин с учетом их взаимовлияния в составе единой системы управления технологическим процессом нефтедобычи (СУ ТП ДН).

В связи с ростом механизированного фонда скважин и интенсификации процессов возрастает значение автоматизации технологического процесса добычи нефти, включая автоматизацию управления режимами работы насосных устано вок, сбора и обработки информации на всех уровнях управления. Автоматизация дает существенный технико-экономический эффект за счет увеличения ежесуточ ного дебита скважин вследствие установления рациональных режимов работы, сокращения потери нефти и затрат на ремонт оборудования.

Сегодня происходит осознание необходимости перехода в сфере автомати зации на новый уровень функциональных возможностей, обеспечиваемый совре менными средствами автоматизации и информационными технологиями – созда ния комплексных (интегрированных) автоматизированных систем управления нефтедобывающим производством. Проблема состоит в том, что развитие систем автоматизации и диспетчерского управления Т П Д Н представляет собой процесс, недостаточно изученный с позиций интеграции.





В нас тоящее время управленческие выводы, принятые на уровне управле ния предприятием и направленные на выявление издержек и снижение затрат, не могут быть оперативно реализованы в производственном цикле, так как из-за от сутствия оперативной дос товерной информации о состоянии оборудования и па раметрах технологических режимов работы основной объект автоматизации – скважина и насосное оборудование – не входят в систему управления и ос таются малоуправляемыми. Для достижения основной цели – добычи нефти и газа с за данными технико-экономическими характеристиками – необходимо обеспечить автоматическое регулирование производительнос ти скважинного насоса;

переход от контроля скважин по подаче на групповых замерных установках к полной те лемеханизации скважин;

проведение оперативной диагностики состояния насос ного оборудования скважин для управления по техническому состоянию и осуще ствления предупредительных мер по ремонту;

повышение точности и дос товер ности контроля текущих параметров добычи.

Для решения задач прогнозирования, контроля и управления процессом разра ботки месторождений широко применяются полноразмерные математические моде ли пластовых систем, имитирующие работу большого числа (более 10 тыс.) гидро динамически взаимосвязанных скважин с традиционным описанием процессов неф тедобычи на основе дифференциальных уравнений движения жидкостей и газов в пористых средах, что представляет существенные вычислительные трудности.

Но для управления сложной иерархической системой, какой является про цесс нефтедобычи, требуется иерархия моделей различного вида – детерминиро ванные, адаптивные и др.

Несмотря на накопленный опыт практического моделирования нефтяных месторождений с использованием мощных гидродинамических пакетов, вопросы оперативного контроля и управления разработкой остаются крайне актуальными.

Поэтому предлагается новая концепция перехода от сложных математических моде лей пласта к их упрощенному представлению для локальных участков, что позволит создать систему автоматического управления группой скважин в реальном времени путем регулирования режимов работы насосных установок в рамках определенного режима всего пласта, не нарушая баланс системы поддержания пластового давления.

При этом полноразмерная детерминированная модель месторождения, как модель с доказанной адекватностью, будет использоваться в качестве источника ретроспектив ных данных и требуемых показателей эффективности разработки.

По результатам анализа проблемы разработки эффективных информацион но-управляющих систем нефтедобычи формулируются цель и задачи исследова ний данной работы.

Вторая глава посвящена выработке основных методологических принципов построения информационных систем управления сложными динамическими объ ектами, к каким относятся технологические объекты и процессы нефтедобычи, особенности функционирования которых определяются тем, что ТП ДН является территориально распределенным многоуровневым иерархическим процессом.

Основываясь на системном подходе, рассмотрены стадии ТП Д Н, их взаимо связь и взаимовлияние в ходе эксплуатации месторождения, определены основ ные показатели эксплуатации скважины и базовые системообразующие элементы ТП ДН: продуктивный пласт, система поддержания пластового давления, скважи ны с добывающими установками, система предварительной подготовки нефти.

Показано, что все параметры, характеризующие пласт и скважину, в конечном итоге можно выразить через дебит скважины. То есть, обеспечив возможность оценки текущего дебита скважины, можно контролировать работу пласта, а также регулировать режимы работы насосного оборудования.

Система управления режимом работы скважины предназначена для уста новления необходимой скорости откачки на основе данных прямых измерений дебита скважины (динамического уровня). Следует отметить, что на сегодняшний день измерителей дебита, которые могли бы использоваться в системе автомати ческого управления производительностью насосной установки для измерения де бита с удовлетворительной точнос тью в реальном масштабе времени, не сущест вует. Таким образом, при построении локальной системы управления для реали зации преимущес тв непрерывного режима откачки с плавным регулированием производительности насосной установки требуется решить задачу определения текущего дебита скважины в реальном масштабе времени.

Согласованное управление совместной работой группы скважин с учетом взаимовлияющих воздействий в пределах одного анализируемого участка (на пример, куст скважин) заключается в изменении производительнос ти насосного оборудования на каждой скважине с учетом критерия эффективности работы группы скважин. Группа нефтедобывающих скважин является многоканальным распределенным объектом управления с переменным количеством каналов;

дина мическим объектом, так как его параметры изменяются во время работы;

слож ным объектом, работающим в условиях действия неопределенностей, требую щим разработки адекватной по сложности системы управления.

Построение системы управления для отдельной скважины и системы управ ления группой скважин с учетом их взаимовлияния позволит в перспективе значи тельно повысить техническую и экономическую эффективность добычи нефти, по низить заявленную мощность и износ оборудования, уменьшить количество про стоев, что значительно сократит себестоимость добываемой нефти. Для достиже ния указанных целей требуется создание двухуровневой системы управления ТП ДН (СУ ТП ДН), включающей подсистемы локального и группового управления.

Поскольку в настоящее время отсутствует возможность получения полной информации путем измерения характеристик пласта, скважин и оборудования, то необходимо использование для этих целей моделей указанных объектов, отвечаю щих требованиям достаточной полноты, адекватности и минимальной сложности.

Одним из общепринятых в практике нефтедобычи методов получения необ ходимой информации по месторождению и основным инструментом для обосно ванного принятия стратегических и тактических решений при разработке место рождений является компьютерное моделирование. Основой моделирования явля ется квазитрехмерная модель месторождения, которая позволяет систематизиро вать множество прос транс твенных, геолого-геофизических, петрофизических и промысловых данных по исследуемому объекту. Модель многократно использу ется для выполнения расчетов, построения графиков, таблиц, карт как в целом по месторождению, так и по отдельным его участкам, вплоть до отдельной скважи ны. По мере накопления новых геолого-промысловых данных модель с опреде ленным шагом по времени обновляется, ее точнос ть повышается, функциональ ные возможности расширяются: добавляются новые данные, исправляются выяв ленные ошибки в исторических данных, расширяется программное обеспечение для решения новых задач. Поэтому такая модель называется постоянно действующей геолого-технологической моделью месторождения (ПДГТМ).

Однако высокая степень универсальности в некоторых приложениях, к кото рым относится управление процессом эксплуатации нефтяного месторождения, мо жет стать препятствием для достижения требуемых показателей эффективности (на пример, требование управления в реальном масштабе времени). Для оперативного управления объектами нефтедобычи в реальном масштабе времени подобные модели использоваться не могут по причине своей избыточности и высоких требований к производительности ЭВМ. Поэтому актуальным является поиск нового способа опи сания участка нефтяного пласта с группой интерферирующих скважин, пригодного для оперативного управления режимами нагнетательных и добывающих скважин с учетом их взаимовлияния. Одним из возможных способов является создание упро щенной модели участка нефтяного пласта в виде «черного ящика», имеющего на входе вектор управляющих воздействий в виде депрессий скважин, а на выходе деби ты соответствующих скважин. При условии обеспечения контроля дебита каждой скважины с необходимой периодичностью возможна идентификация параметров мо дели и адаптивное управление группой скважин в соответствии с заданным ком плексным критерием эффективности (технической и экономической).

Исходя из указанного назначения, специфика модели участка пласта с груп пой скважин состоит в следующем:

1. Назначение модели – установление количественных соотношений между различными наблюдаемыми переменными объекта.

2. Указанные соотношения должны отражать только внешние свойства (внешние характеристики) данного конкретного объекта безотносительно к осо беннос тям его внутренней с труктуры и к внутренним процессам. (Так как нет данных необходимой точнос ти (значит, и возможности ) для проверки адекватно сти описания с помощью модели внутренней структуры и внутренних процессов).

3. Основную роль при этом играют характеристики, относящиеся к количест венному описанию причинно – следственных связей между наблюдаемыми перемен ными, т.е. к описанию закономерностей поведения объекта в терминах вход – выход.

Все компоненты входных и выходных векторных величин регулярно должны изме ряться или определяться другим способом в процессе функционирования объекта.

Основным информативным параметром работы скважины и плас та является дебит. Так как измерителей дебита в реальном масштабе не существует, то для оценки текущего дебита предлагается использовать динамическую модель систе мы «скважина – штанговая насосная установка», позволяющую учитывать влия ние различных факторов на работу ус тановки: технологические параметры добы чи, свойства призабойной зоны скважины и пласта, состав добываемой жидкости.

Нефтедобывающее производство имеет ряд особенностей:

• большой разброс инерционности процессов, подлежащих управлению (от часов и суток до месяца);

• осуществление управления в условиях неопределенности;

• принадлежнос ть объектов управления к разным классам (технологиче ское оборудование, вычислительные ресурсы, средства коммуникаций, информа ционные потоки).

Указанные особенности обусловливают необходимость использования ко ординированного подхода к оптимизации работы скважин, основанного на согла совании взаимосвязанных элементов: пласт – призабойная зона скважины – сква жина – скважинное оборудование. Только координированное управление распре деленными в пространстве и характеризующимися разными темпами процессами может повысить эффективнос ть технологического процесса добычи нефти.

Стадии технологического процесса добычи нефти – поддержание пластового давления, собственно добыча, подготовка нефти – образуют замкнутый техноло гический цикл. Оборудование, с помощью которого осуществляется ТП ДН, обра зует распределенную систему. Поэтому координированное управление, то есть принятие согласованных решений об управлении этими объектами, должно про изводиться на более высоком уровне на основе обобщенной информации о ходе технологического процесса и состоянии оборудования. При этом принимаемое решение должно учитывать не только технические параметры управления режи мами работы оборудования, но и экономические показатели. Таким образом, сис тема управления Т П Д Н является иерархической как по функциям, так и по обоб щенным показателям качества.

Инструментом для координированного управления всеми элементами тех нологического процесса нефтедобычи в реальном масштабе времени может стать иерархическая система моделей, соответс твующая иерархической структуре объ ектов нефтедобычи (рис. 1).

Геолого Исторические данные НГДУ технологическая разработки, модель пласта плановые задания III уровень Dист Dфакт Динамическая Управление группой скважин ЦДНГ модель взаимовлия с учетом их взаимовлияния ния скважин II уровень Dгр Dлок М одель системы Расчет текущего дебита ТП ДН скважина-штанговая Регулирование скорости насосная установка откачки I уровень Dист - исторические данные из ПДГТМ, Dфакт - фактические данные в ПДГТМ, Dгр, Dлок – рекомендуемые групповой и локальной системами управления параметры Рисунок 1 - Иерархическая система моделей для управления технологическим процессом добычи нефти Процедура оптимизации режимов работы скважин с использованием иерар хической системы моделей должна с троиться на основе итерационной процедуры согласования показателей качес тва функционирования всех уровней на каждом шаге, так как последовательное решение задач разных уровней не обеспечивает оптимизацию взаимосвязанных процессов.

В предлагаемой СУ Т П Д Н геолого-технологическая модель плас та исполь зуется в качестве источника информации о параметрах пласта, схеме размещения скважин и ретроспективной информации о дебитах, давлениях, объемах добычи.

Упрощенная математическая модель взаимовлияния расположенных на ло кальном участке пласта скважин как многосвязного объекта управления описыва ет распределение давлений в точках расположения нагнетательных и добываю щих скважин. Хотя модель не может в полной мере отразить все процессы, про исходящие в пласте, ее вполне дос таточно для организации управления процес сом добычи нефти и закачки воды для группы скважин. Простота модели позво лит производить расчет и формировать управляющие воздейс твия в реальном масштабе времени даже с помощью маломощных контроллеров группы скважин.

На нижнем уровне локального управления требуется динамическая модель системы «скважина – штанговая насосная установка» с достаточной для целей управления полнотой описания работы всех частей ус тановки и учета всех факто ров, влияющих на коэффициент подачи насоса. Модель позволит определять те кущие параметры работы установки, в частности, дебит, динамический уровень.

По текущему значению дебита как основного параметра управления выбирается производительность насоса, соответствующая скорости притока в скважину.

Предложенной иерархической системе моделей соответствует иерархиче ская структура системы управления ТП Д Н, состоящая из локальной и групповой подсистем управления. Локальная подсистема управления насосным оборудова нием предназначена для согласования скорости откачки нефти в непрерывном режиме со скоростью притока жидкости к забою скважины. Основными парамет рами управления в данной системе являются дебит скважин (или степень его изме нения в процессе добычи нефти) и динамический уровень, которые должны посто янно контролироваться. Подсистема управления группой нефтяных скважин предна значена для поддержания оптимальной производительности насосного оборудова ния каждой скважины при совместной работе с учетом их взаимного влияния.

Таким образом, добывающая скважина с СШНУ является сложным дина мическим объектом управления в локальной системе управления и исполнитель ным устройс твом в системе управления группой скважин, то есть основным эле ментом системы координированного управления всем процессом добычи нефти.

Реализация технологии выработки запасов нефти (число и размещение скважин, система воздействия на пласт, способ эксплуатации скважин и др.) со провождается соответс твующими трудовыми, материальными и финансовыми за тратами. Взаимосвязь технологии и экономики проявляется здесь настолько силь но, что и модели, описывающие разработку нефтяного месторождения, должны быть комплексными (технико-экономическими), отражающими взаимосвязь и взаимообусловленность технологических и экономических показателей.

К основным факторам, определяющим возможность снижения удельных затрат в ТП Д Н, относятся: снижение эксплуатационных затрат, выбор оборудо вания нефтедобычи в соответствии с характеристиками конкретных скважин, по вышение к.п.д. насосных установок за счет оптимизации режима их работы, обес печение оперативной диагностики состояния скважин и оборудования и своевре менное выключение двигателя насосной установки при авариях.

В алгоритме работы СУ Т П Д Н, состоящей из локальной и групповой под систем управления, дополнительно к взаимовлиянию скважин должна учитывать ся рентабельность каждой скважины при заданных объемах добычи, т.е. управле ние должно проводиться по технико-экономическим показателям. Поэтому в со став системы управления вводится блок экономического планирования, в кото ром рассчитывается минимальный рентабельный дебит, исходя из значения ко торого и будет определяться согласованное управляющее воздействие в подсис теме управления группой скважин и в локальной сис теме управления каждой скважиной в соответствии с их целями управления.

На уровне блока экономического планирования вычисляется граничный дебит, ниже которого становится нерентабельным дальнейшая эксплуатация скважины и она переводится в бездействующий фонд или в накопление, или под нагнетание. На уровне управления группой скважин рассчитывается требуемый дебит нефти каждой скважи ны с целью обеспечения заданной или увеличения суммарной добычи нефти при имеющемся фонде скважин с учетом их интерференции. На уровне локального управ ления определяется дебит, обусловленный скоростью притока жидкости к скважине.

Оценка эффективнос ти управления указанными объектами и процессами должна производиться с учетом динамики основных технологических и экономи ческих показателей: добыча нефти, добыча жидкости, текущая обводненность, число работающих скважин, необходимая закачка воды, накопленные отборы нефти и жидкости, капитальные и текущие экономические затраты, реализация за вычетом транспортных расходов и налогов, плата за кредит, возврат кредита.

Новизна предложенного подхода заключается в реализации следящего алго ритма принятия решений по управлению техническими параметрами с условием, что выбранные режимы обеспечивают текущий объем добычи не ниже установленного, определенного для каждого момента времени исходя из плана на месяц. Это позволит преодолеть трудности использования моделей ТП ДН, связанные с тем, что некото рые коэффициенты, входящие в модели, изменяются медленно и постепенно, другие – скачкообразно (например, при корректировке плановых заданий).

Таким образом, на основе системного подхода к анализу проблем пос трое ния интеллектуального управления в условиях неопределенности предложена интегральная методология построения информационной системы управления до бычей нефти, основанная на трех концепциях, комплексная реализация которых призвана обеспечить повышение эффективнос ти ТП Д Н:

• управление Т П Д Н на основе иерархической системы динамических мо делей объектов и процессов ДН;

• координация планирования и управления объектами и процессами ДН;

• управление ТП ДН по технико-экономическим показателям.

На основе естес твенной триады «пос троение – изучение – использование» построена системная модель разработки ИУС нефтедобычи, в которой на базе общесистемных принципов формулируются задачи, указываются подходы к их решению, обосновывается их реализуемость.

В третьей главе разрабатываются динамические модели объектов и процес сов нефтедобычи, образующие описанную выше иерархическую систему моде лей, соответствующую иерархической структуре ТП ДН, предназначенную для согласовании взаимосвязанных элементов: пласт – призабойная зона скважины – скважина – скважинное оборудование.

Существующие математические модели пласта (например, модель «черной нефти» (black oil model)) требуют значительных вычислительных затрат и предна значены, в основном, для анализа схемы разработки месторождения, а не для опе ративного управления в процессе эксплуатации. Поэтому, исходя из так называе мого уравнения пьезопроводности, в результате аппроксимации разработана упро щенная модель участка нефтеносного пласта с группой скважин, описывающая взаимовлияние между отдельными нагнетательными и добывающими скважинами:

P1 = D11 q1 + D12 q2 + D13q3 +... + D1 k qk, P2 = D21 q1 + D22 q2 + D23 q3 +... + D2 k qk,...

P = D q + D q +... + D q + D q k k, k 1 k k1 1 k2 2 kk k или k Pi = Dij q j для i = (1.. k), j = где q j – возмущающее воздействие в j-й скважине, Pi – реакция в i-й скважине на возмущающее воздействие, Dij – коэффициент передачи, отражающий влияние источника возмущения и среды, k – количество скважин.

Эта формула описывает только конечные распределения давлений в пласте.

В результате рассмотрения переходных процессов при скачкообразном изменении расхода жидкости выявлено (по экспериментальным данным и в результате моде лирования процессов фильтрации), что переходный процесс в i-й скважине хоро шо аппроксимируется функцией следующего вида:

k t Pi (t ) = Dij (1 e Tij ) q j, для i = (1.. k) j = где Tij – постоянная времени переходного процесса Это выражение можно записать в дифференциальной форме:

dPi k + Pi = Dij q j Tij dt j = Это уравнение может служить основой создания математической модели участка нефтеносного пласта как многосвязного объекта управления (рис. 2) при жестком водонапорном режиме эксплуатации. Заглавными латинскими буквами Qi обозначена производительность насосного оборудования добывающих сква жин и P i – изменение давления на добывающих скважинах, qj и pj – производи тельнос ть насосного оборудования нагнетательных скважин и изменение давле ния на них соответственно.

|| Wij || Q Каждая внутренняя P связь ij представляет со- Q P бой инерционное звено с чистым запаздыванием с Qn Pn передаточной функцией Dij q вида: Wij (s) = e s. p Tij s + q p Параметры Dij и Tij определяются из мо- qm p дельных или натурных Рисунок 2 - Участок нефтяного экспериментов. Участок пласта как многосвязный объект управления нефтеносного пласта описывается матричной передаточной функцией с чистым запаздыванием. Запаздывание вводится эмпи рически, например, на основе анализа результатов гидропрослушивания пластов.

Идентификация модели участка пласта с группой скважин производилась по реальным замерам на участке месторождения ОАО «Татнефть», представлен ным в виде графика. Данные разделены на два интервала (рис.3). Первый интер вал T1 используется для идентификации модели, второй Т2 – для выбора реальных режимов, используемых затем при моделировании.

(P26794(t), P9375(t) – забойные давления скважин, Q9375(t), Q9375(t) – дебиты скважин, T1, T2. – интервалы времени для идентификации и проверки адекватности.) Рисунок 3 - График изменения давлений и дебитов за один месяц по данным замеров для скважин № 9375 и № Моделирование изменения режимов работы скважин и проверка с помо щью метода наименьших квадратов показали, что модель с высокой точностью повторяет фактические изменения забойных давлений при изменении производи тельнос ти одной из скважин в группе (рис.4).

Рисунок 4 - Распределение давлений (реальное и модельное) при изменении производительности скважины № Применение упрощенной модели участка пласта с группой скважин позво лит создать систему автоматического управления добычей и закачкой в реальном масштабе времени для группы скважин или небольшого месторождения с приме нением современных промышленных контроллеров, без использования дорого стоящих высокопроизводительных вычислительных комплексов.

В данной главе разработана также динамическая модель системы «скважи на–штанговая насосная установка».

СШНУ представляет собой сложную систему, состоящую из следующих взаимосвязанных частей: станок-качалка, насосно-компрессорные трубы с при крепленным к их окончанию цилиндром насоса, насосные штанги, соединенные с плунжером насоса на одном конце и станком-качалкой на другом, независимо действующие нагнетательный и приемный клапаны, и откачиваемая скважинная жидкость, находящаяся в полости НКТ.

Модель станка-качалки – это система дифференциальных уравнений, коли чество и тип которых зависит от особенностей ее дальнейшего применения: для исследования процессов износа и поддержания уровня надежности, для описания изменения свойств жидкости в зависимости от скорости ее движения и т.д. В дан ной работе предложено использовать эту модель для оценки текущего дебита скважины. Для определения расхода жидкости через клапанные узлы необходимо знать динамику изменения давления жидкости в насосе, т.е. учитывать движение насосных штанг и труб. При этом точное описание работы клапанных узлов по зволит учитывать влияние запаздывания закрытия клапанов, а также влияние уте чек, возникающих вследствие неплотного закрытия клапанов при их износе, на подачу насоса. Дополнительно учитывается состояние призабойной зоны и изме нение динамического уровня (рис.5).

Обобщенная математическая модель системы «скважина – штанговая насос ная установка» и соответствующие обозначения приведены в табл. 1.

P н.к. Нагнетатель Станок- Насосные qн.к.

n качалка штанги ный клапан s Q пр Hдин l Жидкость в Движение qнкт Движение q жидкости по плунжерной затрубном трубопроводу пары насоса пространстве h Pп.к.

S Насосно- Приемный Призабойная компрессор Pз клапан qп.к.

зона скважины ные трубы n s – частота качаний балансира;

– ход полированного штока;

Pн.к. – разность давлений у нагнетательного клапана;

Pп.к. – разность давлений у приемного кла пана;

qн.к. – мгновенный расход жидкости через нагнетательный клапан;

q п.к. – мгновенный расход жидкости через приемный клапан;

qнкт – мгновенный расход жидкости в насосно-компрессорных трубах;

l – ход плунжера;

h – ход цилиндра насоса;

q – производительность установки;

Hдин – дина мический уровень;

S – скин- фактор, Qпр – скорость притока жидкости в скважину Рисунок 5 - Структурная схема для построения математической модели системы «скважина – штанговая насосная установка» Таблица Обобщенные уравнения модели Обозначения тр шт F (t ), F (t ) –силы упругости, инерции и сопротивле шт F (t ) + Pн.кл. (t ) S пл = ния среды, действующие на насосные штанги и трубы соот тр ветственно;

Pн.кл. (t ), Pпр.кл.(t ) – разность давлений на F (t ) + Pпр.кл. (t ) S пл = нагнетательном и приемном клапанах соответственно;

ж Pтр (t ) = P (t) ж Pтр (t ) – разность давлений жидкости в трубах;

P (t ) – V. т (t ) = Q (t ) тв ж изменение статических, инерционных, гидродинамических составляющих давления жидкости в трубах;

V.т (t ), Q (t ) –элементы уравнения сохранения сум тв ж 2kh P (t ) Pз (t ) k Qпр (t ) = марного объема, соответствующие твердому телу и жидко ln Rk + 2 S сти;

S пл, S тр –площадь поперечного сечения плунжера и rс насосных труб соответственно;

Qпр (t ) –приток в скважину из пласта, k –коэффициент проницаемости пористой среды, h –толщина пласта, –динамический коэффициент вязко Qпр (t ) Qм (t ) H дин (t ) = сти, Pk (t ), Pз (t ) –давление на контуре и забое соответст S тр венно, Rk, rс –радиусы контура питания и скважины соот S–скин-фактор, Q м (t) –дебит, рассчитанный ветственно, по модели, H дин (t ) –изменение динамического уровня.

Система «скважина – штанговая насосная установка» является сложным техническим объектом управления, работающим в условиях неопределенности.

Обеспечение возможности оперативного (без останова СШНУ) контроля параметров работы СШНУ с необходимой точностью – почти неразрешимая задача из-за специ фики объекта и условий его функционирования: глубина спуска насоса в скважину превышает 1000 м, реальная траектория скважины невертикальная, диаметр насос ных труб небольшой. Все это ограничивает возможности спуска в скважину датчи ков и передачи измерительной информации на поверхность, что затрудняет получе ние реальных данных для идентификации математической модели СШНУ.

Одним из самых распространенных средств контроля текущих параметров ра боты СШНУ является динамометрирование – процесс получения зависимости F(s) усилия F на полированном штоке от перемещения s в точке подвеса штанг с помо щью динамографа, состоящего из датчика хода насосных штанг и датчика усилия.

При этом простейшая теоретическая динамограмма нормальной работы на соса получается при соблюдении следующих условий:

глубинный насос исправен и герметичен, погружение насоса под динамический уровень равно нулю, цилиндр насоса целиком заполняется дегазированной и несжимаемой жидко стью из скважины, движение полированного штока происходит настолько медленно, что обу словливает полное отсутствие инерционных и динамических нагрузок, силы трения в подземной части установки равны нулю.

Теоретическая динамограмма (рис. 6) отражает этапы цикла работы уста новки: АВ и СD – участки восприятия и снятия нагрузки;

ВС и DА – участки не изменной нагрузки при ходе вверх и вниз;

АВС и СDА – участки хода точки под веса штанг соответственно вверх и вниз.

практических F Форма B C динамограмм искажается из за динамики работы глубин но-насосного оборудования Gж и присутствия различных неисправностей (рис. 7).

Таким образом, дина D мометрирование является вы- A Gш сокочувствительным методом O s исследования: оно отражает Sпл влияние внешних факторов на Sшт работу СШНУ, а также со стояние самой СШНУ. По- F- усилие на штоке, s – – длина хода шт – длина хода ход штока, S полированного штока;

Sпл плунжера;

этому в работе предложен – деформация штанг и труб;

Gж – вес столба жидко способ идентификации и сти над плунжером;

Gшж – вес штанг в жидкости оценки адекватности матема Рисунок 6 - Теоретическая динамограмма тической модели системы нормальной работы СШНУ «скважина – штанговая насосная установка» с помощью динамометрирования.

0 2 00 40 0 600 800 1000 120 0 200 400 6 00 8 00 1000 1200 1400 0 500 1000 1500 2000 25 а б в г а – нормальная работа;

б – незаполнение насоса;

в – утечки в нагнетательном клапане;

г – утечки в приемном клапане Рисунок 7 - Практические формы динамограмм состояния СШНУ с неисправностями, влияющими на подачу насоса Алгоритм идентификации математической модели СШНУ можно предста вить в виде следующей последовательности:

- динамографом снимается практическая динамограмма нормальной работы установки (например, при пуске скважины после ремонта);

- в математической модели задаются массогабаритные параметры СШНУ и рассчитывается индивидуальная теоретическая динамограмма нормальной работы;

- неизвестные коэффициенты модели варьируются до достижения заданной степени различия между практической и расчетной динамограммами.

При этом могут использоваться критерии идентичности динамограмм раз личной степени сложности и, соответственно, точности. Например, равенство (с заданной погрешностью) площадей практической и расчетной динамограмм, а также максимальных и минимальных значений действительного и расчетного зна чений усилий на полированном штоке установки. Но точность адаптированной та ким простым способом модели может быть недостаточной для определения значе ния текущего дебита при практическом использовании математической модели.

Поэтому разработан новый алгоритм идентификации модели СШНУ с ис пользованием вейвлет-преобразования динамограмм, позволяющего осуществ лять спектральный анализ динамограммы не только по частоте, но и по времени.

Базисной функцией для дискретного вейвлет-преобразования динамограммы является функция вида:

i i,k (t ) = a0 (a0 i t kb0 ), i,k Z.

при масштабе a = ai0 и сдвиге b = kb0a0 (b0 a0 = = const ).

i Коэффициенты W(i,k) вейвлет-разложения динамограммы D(t ) равны:

W (i, k ) = D(t ) i,k (t)dt.

После вейвлет-преобразования динамограммы идентифицируются путем сравнения изображений на фазовой плоскости время – частота (рис.8).

а б в г -1 а – нормальная работа, б – незаполнение насоса, в – утечки в нагнетательном клапане, г – утечки в приемном клапане Рисунок 8 – Результаты вейвлет-преобразования динамограмм Определение степени близости реальной и расчетной динамограмм осуще ствляется путем сравнения матриц, элементами которых являются значения ин тенсивности (весов) элементов разложения сигнала динамограмм и номера уров ней разложения (рис. 8). При достижении заданной минимальной величины от клонения о математическая модель считается идентифицированной:

( aij bij ) 2 pij о A+ B ij Здесь aij, bij – элементы матриц, pij – весовые коэффициенты, отражающие влияние элементов разных уровней разложения на фазовой плоскости, A, B – максимальное значение количества элементов в строках и столбцах сравниваемых матриц.

Таким образом, предложен алгоритм идентификации математической моде ли СШНУ с помощью практических динамограмм на основе вейвлет - преобразо вания, позволяющий повысить точность идентификации и последующих расчетов параметров в системе управления режимами работы СШНУ.

Новизна предложенного метода идентификации заключается в его синерге тических свойствах и возможностях:

• обеспечивается достаточная для последующего использования модели адекватность • при идентификации модели итеративно устанавливается необходимая и достаточная степень сложности модели • обеспечивается возможность автоматизации идентификации модели при ее использовании в составе системы управления режимами работы СШНУ.

Синергетические свойства проявляются также и в том, что математическая модель системы «скважина – штанговая насосная установка» без системы дина мометрирования, так же как и система динамометрирования без указанной моде ли, не выполняют тех задач, которые эффективно решаются при их совместном использовании. Результаты моделирования показывают, что совместное исполь зование математической модели системы «скважина – штанговая насосная уста новка» и динамометрирования позволяет расширить функциональные возможно сти этого способа исследования работы скважинного оборудования: кроме тради ционного диагностирования состояния СШНУ могут быть рассчитаны основные параметры режима работы СШНУ, недоступные для прямых измерений в реаль ном масштабе времени, например, текущий дебит скважины, пропорциональный производительности СШНУ, и изменение динамического уровня. С помощью раз работанной модели получены характеристики работы глубинного насоса и добы вающей скважины при различных режимах (утечки в клапанах, изменение вязкости откачиваемой жидкости), подтверждающие адекватность разработанной модели.

В четвертой главе производится разработка автоматической системы диаг ностики скважинной штанговой насосной установки по данным динамометриро вания для управления режимами работы насосных установок по техническому состоянию.

Глубинно-насосное оборудование является сложным и специфичным для ди агностирования объектом в силу следующих причин:

непрерывный характер работы;

оборудование является пространственно распределенным объектом;

поступающая на поверхность информация во многих случаях значительно искажена;

необходимость диагностирования глубинно-насосного оборудования в ра бочем режиме.

В связи с этим в настоящее время особую актуальность приобрели вопросы создания и реализации эффективных методов и аппаратуры оперативного техни ческого диагностирования СШНУ, не требующих прерывания работы установки и вмешательства в ее конструкцию.

Основным способом контроля состояния СШНУ на сегодняшний день, как уже упоминалось, остается ее динамометрирование – получение с использовани ем динамографа изменения нагрузки F(t) в точке подвеса штанг от перемещения s(t) этой точки в виде замкнутых кривых, называемых динамограммами. Инфор мация об усилии в точке подвеса штанг содержит полные и наименее искаженные данные о состоянии подземного насосного оборудования.

Алгоритм диагностики состоит из получения исходной информации (сигна лов динамограмм), математической обработки с целью извлечения полезной для классификации информации и классификации состояния.

Система «штанга-жидкость-труба» является упругой системой, интенсив ность колебательного процесса которой растет с увеличением глубины спуска на соса и числа качаний балансира. Установка СШН работает по замкнутому циклу, при этом признаки различных нарушений работы установки проявляются на ди намограмме в разные моменты времени цикла работы с различной силой. Кроме того, в реальных условиях СШНУ могут работать при наличии нескольких неис правностей, которые могут влиять на одни и те же компоненты спектра. Показано, что динамограмма является сложным нестационарным периодическим сигналом, имеет сложные частотно-временные характеристики. Поэтому актуальной явля ется создание автоматической системы распознавания состояния оборудования по динамограммам с использованием эффективных методов математической обра ботки и классификации образов с целью исключения субъективного фактора при оценке состояния насосного оборудования, сокращения времени на обработку данных, разгрузки каналов связи.

Поскольку каждому состоянию СШНУ соответствует определенная форма динамограммы, то задача диагностирования насосного оборудования сводится к задаче классификации, когда каждому классу поставлено в соответствие опреде ленное состояние установки (рис. 7 и 9).

Для снижения избыточности описания сигнала и улучшения качества клас сификации динамограмм использован спектральный алгоритм выделения класси фикационных признаков. Для лучшей дифференциации динамограмм спектраль ный анализ предложено осуществлять не только по частоте, но и по времени, т.е., использовать вейвлет-преобразование, эффективность которого по сравнению с преобразованием Фурье показана на примерах.

а б в г (б – запарафинивание подземного оборудования;

в – прихват плунжера;

г – обрыв штанг) Рисунок 9 - Практические формы динамограмм состояния СШНУ для диагностирования Вид неисправности определяется путем сравнения изображений на фазовых плоскостях динамограммы нормальной работы и исследуемой( рис.8).

Для классификации состояний СШНУ предложено использовать несколько нейронных сетей по числу рассматриваемых состояний оборудования, по выход ным сигналам которых на основе выбранных правил (например, сравнение весов распознанных неисправностей с заданным порогом, определение корреляционных характеристик неисправностей) дается заключение о наличии определенной неис правности. Такой подход снижает требование к размеру обучающей выборки, дает существенный выигрыш во времени обучения нейронной сети, обеспечивает неза висимость алгоритма распознавания от общего числа распознаваемых классов.

Предложенный способ диагностики состояния насосной установки с приме нением вейвлет-преобразования динамограмм и нейросетевого распознавания не исправностей является основой создания интеллектуальной системы диагностики и управления режимом работы установки с автоматическим распознаванием со стояния установки и принятием решения о требуемых мероприятиях: ремонт (ос танов) установки или дальнейшая эксплуатация с изменением конструктивных параметров (глубины спуска насоса, длины хода полированного штока), автома тическое отключение электродвигателя с оповещением оператора при обрыве штанг, запарафинивании;

изменение частоты качаний балансира (изменяя час тоту вращения электродвигателя), в автоматическом режиме (без останова сква жины) с помощью регулируемого привода.

Разработана структура многоканальной системы диагностики нескольких скважин (например, куста скважин) и управления режимами их работы с автома тическим вводом информации со стационарных динамографов. Техническими средствами получения динамограмм являются стационарные динамографы с воз можностью передачи текущей информации на АРМ технолога или оператора.

Автоматическая интеллектуальная система диагностики позволит осуществ лять непрерывный мониторинг состояния СШНУ, выявлять и заблаговременно устранять ее возможные поломки. Подобная система позволит перейти от систе мы обслуживания «работа до аварии» к обслуживанию по техническому состоя нию оборудования, предупреждая его поломки. В этом случае сократится количе ство аварий, соответственно сократится число дорогостоящих ремонтов оборудо вания. Как следствие, уменьшатся затраты на поддержание оборудования в рабо чем состоянии и, в конечном итоге, снизится себестоимость продукции.

Пятая глава посвящена разработке в соответствии с предложенными кон цепциями информационной системы управления добычей нефти, включая ин формационно-измерительную часть, алгоритмы оптимизации, технологии сбора и представления информации.

Скорость отбора жидкости из малодебитных скважин обычно превышает темпы притока жидкости к забою скважины, что приводит к снижению к.п.д. ус тановки, увеличению расхода электроэнергии, ускорению износа наземного обо рудования.

Для установления скорости откачки, при которой СШНУ будет работать в оптимальном режиме, необходимо согласовать производительность насоса со скоростью притока жидкости в скважину в соответствии с формулой:

dQпл 1440nSDK п =0, dt dt где dQпл /dt – скорость изменения пластового дебита скважины;

n – скорость перемещения плунжера;

D – площадь плунжера;

S – длина хода плунжера;

Kп – коэффициент подачи.

Таким образом, при управлении насосным оборудованием необходимо по стоянно контролировать текущую производительность установки, пропорцио нальную степени заполнения насоса, а, значит, дебиту скважины.

Известными способами измерения с помощью групповых замерных установок (объемный замер с помощью расходомеров) и расчетно-графическим способом по динамограмме задача измерения дебита и степени его изменения в полной мере не решается. По экспертным оценкам, погрешность расчетно-графического способа определения дебита по динамограмме через эффективную длину хода плунжера из за неоднозначности выбора расчетных точек может составить 10..15 %.

Поэтому для расчета производительности насосной установки предлагается использовать совместно с динамограммой динамическую модель работы системы «скважина – штанговая насосная установка», отражающую динамику работы всех частей установки и учитывающую факторы (инерционные нагрузки штанг, утечки клапанов, незаполнение насоса), влияющие на коэффициент подачи насоса.

Алгоритм оценки дебита с применением модели сводится к следующему:

• динамографом снимается практическая динамограмма установки;

• в модели задаются массогабаритные параметры установки и рассчитыва ется индивидуальная теоретическая динамограмма нормальной работы установки;

• неизвестные коэффициенты и аргументы модели варьируются до тех пор, пока различие между практической динамограммой нормальной работы и рассчитанной по модели будут минимальны;

• полученная модель с подобранными таким образом коэффициентами ис пользуется (с поправками на коэффициент незаполнения и утечек) для определе ния точного момента закрытия нагнетательного клапана и соответствующего зна чения эффективного хода плунжера.

Повышение точности оценки дебита по сравнению с известными способами достигается за счет точного аналитического описания цикла работы СШНУ, а именно интервала времени между открыванием и закрыванием нагнетательного клапана. При этом точность определения хода зависит лишь от точности самой модели, ошибка вычислений может быть оценена и исключена.

На основе упрощенной модели участка нефтеносного пласта и предложенного способа оценки текущего дебита скважины с использованием модели системы «скважина – штанговая насосная установка» и данных динамометрирования разра ботана структура системы автоматического управления группой скважин (рис. 10).

Адаптивное управление заключается в выборе и реализации режимов работы добывающих и нагнетательных скважин в соответствии с принятыми критериями управления и результатами постоянного контроля их дебитов с учетом ограниче ний по степени обводненности продукции, объему добываемой жидкости, мини мизации энергозатрат, возможностям внутрипромыслового оборудования и т.п.

Параметрами управления являются дебиты скважин, время ввода и способы их эксплуатации. Изменение параметров скважин приводит к перераспределению давлений и потоков в залежи, поэтому при расчетах должно учитываться взаимо влияние (интерференция) скважин.

Проведена оптимизация распределения уровня добычи нефти между сква жинами в группе. Сложность ТП ДН, обусловленная большим количеством взаи мосвязанных факторов, определяет необходимость одновременного учета влия ния различных управляемых и управляющих величин, поэтому задача оптималь ного управления является многокритериальной.

Задача оптимального управления ТП ДН может иметь две постановки:

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, нефтесо держание) ограничениях;

2) регулирование режимов работы скважин для обеспечения минимальной себестоимости нефти при запланированном уровне добычи и заданных техноло гических и производственных ограничениях.

Модель Q P g1 Регулятор 1 Д n1 Q ДНУ x Модель P2 Q g2 Д Регулятор 2 n2 Q ДНУ x Модель взаимовлияния Модель скважин P3 Q g3 Регулятор 3 Д n3 Q ДНУ x Модель P g4 q Регулятор 4 n ННУ q x БПР (g1,...,g4 – входные (задающие) воздействия (число оборотов двигателя N);

n1,...,n4 – число обо ротов после регулирования;

x1,...,x4 – управляющие воздействия;

p1,...,p4 – создаваемая де прессия;

Q1,...,Q3, q;

Q1,..., Q3, q – дебиты и изменения дебитов скважин добывающих и нагнетательной;

ДНУ –добывающая насосная установка;

ННУ – нагнетательная насосная уста новка;

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:

QН = (1 ci ) q i max, i = 1..n, где Qн – суммарный дебит нефти, сi – коэффициент обводненности продукции i-й скважины, qi – дебит жидкости i-й скважины скважины.

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

Z = KЛ KГQН max.

где Kл, Кг – коэффициенты, отражающие влияние локальных и групповых ограни чений соответственно, Qн – суммарный дебит нефти.

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

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

Например, к локальным ограничениям относятся нахождение дебита qi i-й скважины в диапазоне допустимых дебитов (qmin qi qmax), ограничения по забой ным давлениям;

к групповым – суммарное потребление энергии, пропускная спо собность промыслового хозяйства.

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

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

Шестая глава посвящена вопросам практического использования получен ных теоретических результатов для решения прикладных задач разработки и ис следования эффективности ИУС ДН. Приведены примеры, подтверждающие тех ническую 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 нефтя ного 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 № Класс динамограмм Достоверность классификации, % 1 Нормальная работа 98. 2 Незаполнение насоса 87. 3 Утечки в нагнетательном клапане 82. 4 Утечки в приемном клапане 83. 5 Заедание плунжера 68. 6 Низкая посадка плунжера 87. 7 Парафин, эмульсия 81. 8 Обрыв, отворот 92. Разброс значений объясняется разным количеством доступных для обработки динамограмм. При увеличении количества примеров для обучения нейронных се тей 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 жидко сти СКЖ, и рассчитанной по разработанной динамической модели системы «скважи на–штанговая насосная установка», идентифицированной по динамограммам с этих скважин. Погрешность не превышает 8,5 % для доверительной вероятности 0,95.

Таким образом, подтверждена высокаяэффективность разработанного алго ритма 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 ме тодики:

• 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 це ха добычи нефти газа с дополнительными функциями обучения.

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

• предоставление необходимой справочной информации по контролю со стояния СШНУ на основе метода динамометрирования;

• описание видов динамографов и их технических характеристик;

• предоставление схем подключения динамографов различных типов: на кладных, межтраверсных, электронных;

• построение теоретических динамограмм с описанием причин возникно вения 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 нор мальной 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 воз можностью их совместного использования.

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

• построение индивидуальных динамограмм нормальной работы насосных установок по характеристикам конкретного СШНУ;

• построение динамограммы работы установки с помощью идентифициро ванной по текущим параметрам данной СШНУ модели системы «скважина – штанговая насосная установка»;

• определение текущего дебита по модели (с использованием индивиду альной динамограммы нормальной работы СШНУ и результатов диагностики со стояния СШНУ).

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

Контроллер необходим как для организации сбора информации с динамо графов, так и для передачи динамограмм на АРМ. В контроллере реализован ал горитм, позволяющий анализировать вновь поступившие динамограммы и при нимать 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 мало дебитных скважин как сложным многоуровневым объектом управления в виде комплекса концепций управления нефтедобычей, основанных на интеграции об щенаучных подходов, системных принципов и общих закономерностей построе ния, планирования, функционирования, развития сложных многоуровневых сис тем, что позволяет рассматривать технологический процесс добычи нефти из ма лодебитных скважин как единую многоуровневую динамическую систему и оп ределить 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 иерар хической системы динамических моделей объектов технологического процесса, адекватно отражающей иерархию процесса добычи нефти, позволяющей иденти фицировать текущее состояние технологического процесса в условиях неопреде ленности и построить на их основе многоуровневую систему управления, вклю чающую в себя:

• упрощенную математическую модель участка нефтяного пласта, полу ченную в результате аппроксимации нелинейной распределенной математиче ской модели пласта, описываемой уравнениями в частных производных, пред ставленную в виде линейной многосвязной модели с элементами чистого запаз дывания, отражающую взаимосвязь между входными и выходными параметрами, адекватность которой подтверждается как результатами гидропрослушивания скважин, так и промысловыми данными;

• математическую модель системы «скважина – штанговая насосная установ ка», отражающую как совместную динамику движения насосных штанг, труб и жид кости как единой системы, так и текущее техническое состояние установки для управления режимом ее работы, при этом адекватность модели подтверждается ре зультатами 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 техно логические 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 довери тельной вероятности 0,95.

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

5. Разработана интеллектуальная информационная система управления ре жимами работы насосного оборудования группы нефтедобывающих скважин на основе алгоритма координированного управления с использованием иерархиче ской системы динамических моделей, включающая подсистему принятия реше ния о выборе алгоритма управления группой скважин для перераспределения те кущей добычи с учетом заданного объема добычи и текущего состояния фонда скважин. Оптимизация работы группы скважин с применением предложенного алгоритма координированного управления позволилиа повысить суммарный де бит группы из трех скважин с 20 м3 / сут до 25,7 м3 /сут.

6. Разработано прикладное программное обеспечение и инженерные мето дики оценки текущего дебита скважины и диагностики состояния скважинной штанговой насосной установки, на базе которых с использованием реальных про мысловых данных проведены экспериментальные исследования, подтвердившие адекватность предложенных моделей и эффективность алгоритмов. Разработаны программные модули диагностики состояния СШНУ и обучения для АРМ техно лога цеха добычи нефти газа. Проанализирована техническая и экономическая эффективность использования предлагаемых подходов к построению информаци онно-управляющих систем нефтедобычи. Прирост чистого дисконтированного дохода за расчетный период (3 года) с коэффициентом дисконта 10 % составил 1 130 669 руб. Период окупаемости 2,35 мес.

СПИСОК ОСНОВНЫХ ПУБЛИКАЦИЙ Публикации в рецензируемых журналах из списка ВАК:

1. Система адаптивного управления режимами работы штанговых глубинных насосных установок / Е.С. Шаньгин, К.Ф. Тагирова // Мехатро ника. М.: Машиностроение, 2001. № 6. С. 9–14. (личный вклад – 3 ж. с.).

2. Система автоматического управления добычей нефти из малодебитных скважин / Б.Г. Ильясов, Е.С. Шаньгин, К.Ф. Тагирова, А.Р. Ганеев // Нефтепро мысловое дело. М.: 2004. № 8. С. 28–32.( личный вклад – 1 ж. с.).

3. Нейронное управление технологическим процессом нефтедобычи / Б.Г.

Ильясов, Е.С. Шаньгин, К.Ф. Тагирова, П.С. Михеев, Ф.А. Исбер // Нейроком пьютеры: разработка и применение. М.: Радиотехника, 2004. № 9. С. 5–9.

(личный вклад – 1 ж. с.).

4. Математическая модель изменения пластового давления как объекта управления / Б.Г. Ильясов, Е.С. Шаньгин, К.Ф. Тагирова, А.Р. Ганеев // Автома тизация, телемеханизация и связь в нефтяной промышленности. М.: 2004. № 8.

С. 42–49. (личный вклад – 2 ж. с.).

5. Автоматизация диагностики нефтедобывающего оборудования с исполь зованием нейронных сетей / Б.Г. Ильясов, К.Ф. Тагирова, И.В. Дунаев // Автома тизация, телемеханизация и связь в нефтяной промышленности. М.: 2005. № 4.

С. 11–18. (личный вклад – 3 ж. с.) 6. Управление режимами работы установки скважинного штангового насо са на основе данных динамометрирования / Е.С. Шаньгин, К.Ф. Тагирова, П.С.

Михеев, Ф.А. Исбер //Мехатроника, автоматизация, управление. М.: ”Новые технологии”, 2005. № 8. С. 46–49. (личный вклад – 1 ж. с.).

7. Информационная система управления группой скважин по гидродина мической модели нефтяного месторождения / Б.Г. Ильясов, К.Ф. Тагирова, П.С.

Михеев, Ф.А. Исбер // Автоматизация, телемеханизация и связь в нефтяной про мышленности. М.: 2005. № 9. С. 17–22. (личный вклад – 1,5 ж. с.).

8. Самоорганизующаяся нейросетевая система диагностики установки электроцентробежного насоса и скважины / Б.Г. Ильясов, К.Ф. Тагирова, А.В.

Комелин // Автоматизация, телемеханизация и связь в нефтяной промышленно сти. М.: 2005. № 10. С. 20–23. (личный вклад – 1 ж. с.).



Pages:   || 2 |
 

Похожие работы:





 
2013 www.netess.ru - «Бесплатная библиотека авторефератов кандидатских и докторских диссертаций»

Материалы этого сайта размещены для ознакомления, все права принадлежат их авторам.
Если Вы не согласны с тем, что Ваш материал размещён на этом сайте, пожалуйста, напишите нам, мы в течении 1-2 рабочих дней удалим его.