WWW.DISSERS.RU

БЕСПЛАТНАЯ ЭЛЕКТРОННАЯ БИБЛИОТЕКА

   Добро пожаловать!

 

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 1000 часов

на заседании диссертационного совета Д-212.288.03

при Уфимском государственном авиационном  техническом университете

по адресу: 450000, г.Уфа, ул. К.Маркса, 12

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 нефтедобывающих 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 жизненного цикла разработки месторождений и достижения экономической эффективности. Направлениями решения этих актуальных задач представляются разработка адаптивной системы разработки, особенно эффективной в условиях недостатка информации о залежи, расширение функциональных возможностей систем управления, увеличение диапазона и повышение управляемости воздействий: поскважинное оперативное управление закачкой и отбором, организация комплексных воздействий на пласт, адекватных конкретным стадиям разработки месторождений. Контроль и управление процессом нефтедобычи должны быть основаны на использовании современных средств автоматики, телемеханики и информационных технологий, что позволит устранить непроизводительные затраты энергии и оптимизировать режимы закачки и отбора, контролировать состояние оборудования и обеспечить сбор, хранение и обработку текущей и исторической информации.

Проанализированы многочисленные труды отечественных и зарубежных исследователей в области методов контроля и регулирования выработки пластов и повышения эффективности эксплуатации месторождений с трудноизвлекаемыми 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, производственным и организационным процессом с учетом взаимосвязи интегральных производственных 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 многоуровневых систем управления методологии исследования, проектирования и управления нефтедобывающим производством.

Цель работы

Решение актуальной научно-практической проблемы, заключающейся в автоматизации управления технологическим процессом добычи нефти из малодебитных скважин, эксплуатируемых скважинными штанговыми насосными установками,  на основе иерархической системы динамических моделей и данных динамометрирования, а также оценка эффективности разработанной информационной системы управления.

  Задачи исследования

Для достижения поставленной цели требуется решить следующие задачи:

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

2. Разработать комплекс динамических моделей элементов технологического 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 диагностики состояния скважинной штанговой насосной установки.

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

6. Исследовать эффективность разработанной информационной системы управления технологическим процессом добычи нефти из малодебитных скважин, провести испытания системы и исследование эффективности разработанных алгоритмов и программных продуктов в составе соответствующих программно-технических комплексов. 

Методы исследования

При выполнении исследований использованы методы теории автоматического управления, теории искусственного интеллекта, системного анализа, математического моделирования сложных систем, теории алгоритмов, теории информации, теории измерений, теории вероятностей и т.д.

На защиту выносятся

1. Методология построения информационной системы управления добычей нефти из малодебитных скважин в виде комплекса концепций управления нефтедобычей, основанных на интеграции системных принципов и общенаучных подходов к построению сложных многоуровневых систем управления.

2. Иерархическая  система динамических моделей объектов технологического процесса добычи нефти, позволяющих идентифицировать текущее состояние технологического процесса добычи нефти в условиях неопределенности и построить на их основе  многоуровневую систему управления.

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

4. Алгоритм и структура интеллектуальной системы диагностики состояния скважинной штанговой насосной установки на основе данных динамометрирования с предварительным вейвлет-преобразованием первичных динамограмм и распознаванием неисправностей с применением  нейросетевых технологий.

5. Интеллектуальная информационная система координированного управления группой скважин  на основе динамических моделей участка нефтяного пласта и системы  «скважина – штанговая насосная установка», нейросетевых технологий и результатов динамометрирования.

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

Научная новизна

  1. 1. Новизна методологии построения информационной системы управления технологическим процессом добычи нефти из малодебитных скважин заключается в том, что она основана 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. 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 иерархию технологического процесса добычи нефти. Научная новизна  упрощенной математической модели участка нефтяного пласта заключается в том, что она представлена в виде линейной многосвязной модели с элементами чистого запаздывания, отражающей взаимосвязь между входными и выходными параметрами, полученной  в результате аппроксимации нелинейной распределенной математической модели пласта, описываемой уравнениями в частных производных, адекватность которой подтверждается как результатами гидропрослушивания скважин, так и промысловыми данными. Научная новизна математической модели системы «скважина – штанговая насосная установка» заключается в том, что она адекватно отражает 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. Новизна разработанного способа количественной оценки текущего дебита 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 точность оценки текущего дебита скважины.

4. Новизна алгоритма работы и структуры интеллектуальной системы диагностики состояния скважинной штанговой насосной установки заключается в использовании вейвлет-преобразования для обработки нестационарных сигналов динамограмм, в применении нейросетевых технологий для распознавания состояния скважинной штанговой насосной установки, что позволяет повысить достоверность и увеличить количество распознаваемых классов состояний, а также обеспечить возможность автоматического управления режимами работы скважинной штанговой насосной установки по техническому состоянию.

5. Новизна интеллектуальной информационно-управляющей системы добычи нефти заключается в том, что в ней  используются динамические модели  участка нефтяного пласта как многосвязного объекта управления с чистым запаздыванием и системы «скважина – штанговая насосная установка», предварительно адаптированная к характеристикам конкретной скважинной штанговой насосной установки, а также нейросетевые технологии и результаты динамометрирования, что позволяет за счет расширения функциональных возможностей метода динамометрирования обеспечить автоматическую оценку значения текущего дебита скважины и оперативное управление группой скважин в реальном масштабе времени 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 формированию индивидуальных управляющих воздействий на скважинные установки, обеспечивающих максимальную суммарную добычу нефти для группы скважин.

  1. 6. Новизна разработанных программных средств обусловлена новизной предложенных алгоритмов и математических моделей и включением соответствующих программных модулей в общую структуру информационной системы управления технологическим процессом добычи нефти из малодебитных скважин, что позволило обеспечить выполнение всех требуемых для оперативного управления функций сбора, обработки и использования текущей промысловой информации в реальном масштабе времени.
  2. Практическая ценность и реализация работы

Практическая ценность полученных результатов заключается:

в разработанном программном обеспечении, включающем модели, методы и алгоритмы управления, измерения и диагностики (свидетельства о регистрации программ), реализованном в виде модулей системы управления и в виде модулей автоматизированного рабочего места технолога цеха добычи нефти и газа (АРМ технолога ЦДНГ) с функциями обучения;

в инженерных методиках:

  • оценки дебита продукции скважин, разработанной  в соответствии с ГОСТ № Р8.615-2005 «Измерения количества извлекаемой из недр нефти и нефтяного газа»;
  • диагностики состояния скважинной штанговой насосной установки.

Полученные результаты прошли апробацию на предприятиях нефтедобывающего 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 технической кибернетики Уфимского государственного авиационного технического университета при преподавании дисциплин на специальности «Управление и информатика в технических системах».

Апробация работы

Основные положения, представленные в диссертации, регулярно докладывались и обсуждались, начиная с 2002 года, на 12 научных мероприятиях различного 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 “Интеллектуальные 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 участием «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 университета в рамках: ФЦП «Интеграция» в 1998–2002 гг., 2002–2006 гг.; НИР  «Исследование и разработка систем контроля, диагностики и управления сложными техническими объектами и их внедрение на предприятиях машиностроения и нефтедобычи Республики Башкортостан» в 2006, 2007 гг., гранта РФФИ «Поволжье»:  « Разработка систем управления сложными динамическими техническими объектами в нефтедобывающей промышленности» в 2008 г.

Публикации

По теме диссертации опубликовано 56 печатных работ, в том числе 16 статей в рецензируемых центральных журналах, входящих в перечень ВАК, 1 монография, 1 учебное пособие с грифом УМО, 4 патента и 2 свидетельства о регистрации программ.

Структура работы

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

ОСНОВНОЕ СОДЕРЖАНИЕ РАБОТЫ

Во введении обоснована актуальность проблемы анализа и разработки методологических и теоретических основ построения информационно-управляющих систем в нефтедобыче, формулируются цель и задачи работы, представлены положения, выносимые на защиту, изложены краткая характеристика работы и сведения о ее апробации.

Первая глава посвящена проблемам автоматизации управления процессами нефтедобычи на поздней стадии эксплуатации месторождений. Проведен анализ подходов к повышению эффективности процессов добычи нефти из малодебитных 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 нефти, снижения отбора попутной воды, повышения нефтеотдачи пластов, обоснования и выбора оптимальных управляющих воздействий, продления жизненного цикла разработки месторождений и другие.

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

На  поздней стадии эксплуатации бурение скважин, их обустройство, строительство нефтепромыслового хозяйства и коммуникаций осуществлены, выбраны и реализуются  режимы работы оборудования. Объект не является вновь проектируемым, он уже функционирует. На его текущем состоянии отразились не только естественные процессы, связанные с выработкой большой части запасов, но и последствия недостаточно эффективных мероприятий по эксплуатации месторождения. Поэтому меры по обеспечению эффективности разработки должны быть связаны 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, обводненность, газовый фактор каждой добывающей скважины, закачка воды каждой нагнетательной скважиной), сбором, обработкой и эффективным использованием фактических 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 действующего фонда скважин эксплуатируется скважинными штанговыми насосными установками (СШНУ).

       На практике применяется несколько способов добычи нефти из малодебитных скважин: периодический режим «накопление – откачка»,  повышение пластового давления путем заводнения пласта, непрерывный режим откачки с согласованием производительности насосной установки с дебитом скважины. Самым эффективным с точки зрения условий работы глубинного насоса и затрат энергии является непрерывный режим. При этом возникает необходимость согласования скорости откачки со скоростью накопления путем управления производительностью насоса с помощью регулируемого электропривода с созданием соответствующей системы управления.

Согласование скоростей откачки и  притока жидкости в скважину обеспечит высокий коэффициент извлечения нефти в течение длительного промежутка времени, позволит увеличить  межремонтный период, снизить затраты электроэнергии, 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 причине 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 установок,  сбора и обработки информации на всех уровнях управления. Автоматизация дает существенный технико-экономический эффект за счет увеличения ежесуточного дебита скважин вследствие установления рациональных режимов работы, сокращения потери нефти и затрат на ремонт оборудования.

Сегодня происходит осознание необходимости перехода в сфере автоматизации на новый уровень функциональных возможностей, обеспечиваемый современными средствами автоматизации и  информационными технологиями – создания комплексных (интегрированных) автоматизированных систем управления нефтедобывающим производством. Проблема состоит в том, что развитие систем автоматизации и диспетчерского управления ТП ДН представляет собой процесс, недостаточно изученный с по­зиций интеграции.

В настоящее время управленческие выводы, принятые на уровне управления предприятием и направленные на выявление издержек и снижение затрат, не могут быть оперативно реализованы в производственном цикле, так как из-за отсутствия оперативной достоверной информации о состоянии оборудования и параметрах технологических режимов работы  основной объект автоматизации – скважина и насосное оборудование – не входят в систему управления и остаются малоуправляемыми. Для достижения основной цели – добычи нефти и газа с заданными технико-экономическими характеристиками – необходимо обеспечить автоматическое регулирование производительности скважинного насоса; переход от контроля скважин по подаче на групповых замерных установках к полной телемеханизации скважин; проведение оперативной диагностики состояния насосного оборудования скважин для управления по техническому состоянию и осуществления предупредительных мер по ремонту; повышение точности и достоверности контроля текущих параметров добычи.

Для решения задач прогнозирования, контроля и управления процессом разработки месторождений широко применяются полноразмерные математические модели пластовых систем, имитирующие работу большого числа (более 10 тыс.) гидродинамически взаимосвязанных скважин с традиционным описанием процессов нефтедобычи на основе дифференциальных уравнений движения жидкостей и газов в пористых средах, что представляет существенные вычислительные трудности.

Но для управления сложной иерархической системой, какой является процесс нефтедобычи, требуется иерархия моделей различного вида –  детерминированные, 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 моделей 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 ретроспективных данных и требуемых показателей эффективности разработки.

По результатам анализа проблемы разработки эффективных информационно-управляющих систем нефтедобычи формулируются цель и задачи исследований данной работы.

Вторая глава посвящена выработке основных методологических принципов построения информационных систем управления сложными динамическими объектами, 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 ДН, их взаимосвязь и взаимовлияние в ходе эксплуатации месторождения, определены основные показатели эксплуатации скважины и базовые системообразующие элементы ТП ДН: продуктивный пласт, система поддержания пластового давления, скважины 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  установления 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 автоматического управления производительностью насосной установки для измерения дебита с удовлетворительной точностью в реальном масштабе времени, не существует. Таким образом, при построении локальной системы управления для реализации преимуществ  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 (например, куст скважин) заключается в изменении производительности насосного оборудования на каждой скважине с учетом критерия эффективности работы группы скважин. Группа нефтедобывающих скважин является многоканальным распределенным объектом управления с переменным количеством каналов; динамическим объектом, так как его параметры изменяются во время работы; сложным объектом,  работающим в условиях действия неопределенностей, требующим разработки адекватной по сложности системы управления.

Построение системы управления для отдельной скважины и системы управления группой скважин с учетом их взаимовлияния позволит в перспективе значительно повысить техническую и экономическую эффективность добычи нефти, понизить заявленную мощность и износ оборудования, уменьшить количество простоев, что значительно сократит себестоимость добываемой нефти. Для достижения 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, отвечающих требованиям достаточной полноты, адекватности и минимальной сложности.

Одним из общепринятых в практике нефтедобычи методов получения необходимой информации по месторождению и основным инструментом для обоснованного принятия стратегических и тактических решений при разработке месторождений является компьютерное моделирование.  Основой моделирования является квазитрехмерная модель месторождения, которая позволяет систематизировать множество пространственных, геолого-геофизических, петрофизических и промысловых данных по исследуемому объекту. Модель многократно используется для выполнения расчетов, построения графиков, таблиц, карт как в целом по месторождению, так и по отдельным его участкам, вплоть до отдельной скважины. По мере накопления новых геолого-промысловых данных модель с определенным шагом по времени обновляется, ее точность повышается, функциональные возможности расширяются: добавляются новые данные, исправляются выявленные 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 которым относится управление процессом эксплуатации нефтяного месторождения, может стать препятствием для достижения требуемых показателей эффективности (например, 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 описания 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 упрощенной модели участка нефтяного пласта в виде «черного ящика»,  имеющего на входе вектор управляющих воздействий в виде депрессий скважин, а на выходе дебиты соответствующих скважин. При условии обеспечения контроля дебита каждой скважины с необходимой периодичностью возможна идентификация параметров модели и адаптивное управление группой скважин в соответствии с заданным комплексным критерием эффективности (технической и экономической).

Исходя из указанного назначения, специфика модели участка пласта с группой 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 особенностям его внутренней структуры и к внутренним процессам. (Так как нет данных необходимой точности (значит, и возможности ) для проверки адекватности описания с помощью модели внутренней структуры и внутренних процессов).

3. Основную роль при этом играют характеристики, относящиеся к количественному описанию причинно – следственных связей между наблюдаемыми переменными, т.е. к описанию закономерностей поведения объекта в терминах вход – выход. Все компоненты входных и выходных векторных величин регулярно должны измеряться или определяться другим способом в процессе функционирования объекта.

Основным информативным параметром работы скважины и пласта является дебит. Так как измерителей дебита в реальном масштабе не существует, то для оценки текущего дебита предлагается использовать динамическую модель системы «скважина – штанговая насосная установка», позволяющую учитывать влияние различных факторов на работу установки: технологические параметры добычи, 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;
  • принадлежность объектов управления  к разным классам (технологическое оборудование, вычислительные ресурсы, средства коммуникаций, информационные потоки).

  Указанные особенности обусловливают необ­ходимость использования координированного подхода к оптимизации работы скважин, основанного на согласовании взаимосвязанных элементов: пласт – призабойная зона скважины – скважина – скважинное оборудование. Только координированное управление распределенными  в пространстве и характеризующимися разными темпами процессами может повысить эффективность технологического процесса добычи нефти.

Стадии технологического процесса добычи нефти – поддержание пластового давления, собственно добыча, подготовка нефти – образуют замкнутый технологический цикл. Оборудование, с помощью которого осуществляется ТП ДН, образует распределенную систему. Поэтому координированное управление, то есть принятие согласованных решений об управлении этими объектами, должно производиться 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 режимами работы оборудования, но и экономические показатели. Таким образом, система управления ТП ДН является иерархической как по функциям, так и по обобщенным показателям качества.

Инструментом для координированного управления всеми элементами технологического процесса нефтедобычи в реальном масштабе времени может стать иерархическая система  моделей, соответствующая иерархической структуре объектов нефтедобычи (рис. 1).

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 иерархической системы моделей должна строиться на основе итерационной процедуры согласования  показателей качества функционирования всех уровней на каждом шаге, так как последовательное решение задач разных уровней не обеспечивает оптимизацию взаимосвязанных процессов.

В предлагаемой СУ ТП ДН геолого-технологическая модель пласта используется в качестве источника информации о параметрах пласта, схеме размещения скважин и ретроспективной информации о дебитах, давлениях, объемах добычи.

Упрощенная математическая модель взаимовлияния расположенных на локальном участке пласта скважин как многосвязного объекта управления описывает распределение давлений в точках расположения нагнетательных и добывающих скважин. Хотя модель не может в полной мере отразить все процессы, происходящие в пласте, ее вполне достаточно для организации управления процессом добычи нефти и закачки воды для группы скважин.  Простота модели позволит производить расчет и формировать управляющие воздействия 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 установки и учета всех факторов, влияющих на коэффициент подачи насоса. Модель позволит определять текущие 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 иерархическая  структура системы управления ТП ДН, состоящая из локальной и групповой подсистем управления. Локальная подсистема управления насосным оборудованием предназначена для согласования скорости откачки нефти в непрерывном режиме со скоростью притока жидкости к забою скважины. Основными параметрами управления в данной системе являются дебит скважин (или степень его изменения в процессе добычи нефти) и динамический уровень, которые должны постоянно контролироваться. Подсистема управления группой нефтяных скважин предназначена для поддержания оптимальной  производительности насосного оборудования  каждой скважины при совместной работе с учетом их взаимного влияния.

Таким образом, добывающая скважина с СШНУ является сложным динамическим объектом управления в локальной системе управления и исполнительным устройством в системе управления группой скважин, то есть основным элементом 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.) сопровождается соответствующими трудовыми, материальными и финансовыми затратами. Взаимосвязь технологии и экономики проявляется здесь настолько сильно, 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 ДН, относятся: снижение эксплуатационных затрат, выбор оборудования нефтедобычи в соответствии с характеристиками конкретных скважин, повышение к.п.д. насосных установок за счет оптимизации режима их работы, обеспечение оперативной диагностики состояния скважин и оборудования и своевременное выключение двигателя насосной установки при авариях.

В алгоритме работы  СУ ТП ДН, состоящей из локальной и групповой подсистем управления, дополнительно к взаимовлиянию скважин должна учитываться рентабельность каждой скважины при заданных объемах добычи, т.е. управление должно проводиться по технико-экономическим показателям. Поэтому в состав системы управления вводится  блок экономического планирования, в котором  рассчитывается минимальный рентабельный дебит, исходя из  значения которого  и будет определяться согласованное управляющее воздействие в подсистеме управления группой скважин и в локальной системе 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 скважины с целью обеспечения заданной или увеличения суммарной добычи нефти при имеющемся фонде скважин с учетом их интерференции. На уровне локального управления определяется дебит, обусловленный скоростью притока жидкости к скважине.

Оценка эффективности управления указанными объектами и процессами должна производиться с учетом динамики основных технологических и экономических 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 алгоритма 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 некоторые коэффициенты, входящие в модели, изменяются медленно  и постепенно, другие – скачкообразно (например, при корректировке плановых заданий).

Таким образом, на основе системного подхода к анализу проблем построения  интеллектуального управления в условиях неопределенности предложена интегральная методология построения информационной системы управления добычей нефти, основанная на трех концепциях, комплексная реализация которых призвана обеспечить повышение эффективности ТП ДН:

  • управление ТП ДН на основе иерархической системы динамических моделей объектов и процессов ДН;
  • координация планирования и управления объектами и процессами ДН;
  • управление ТП ДН по технико-экономическим показателям.

На основе естественной триады «построение – 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 процессов нефтедобычи, образующие описанную выше иерархическую систему моделей, 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 предназначены, в основном, для анализа схемы разработки месторождения, а не для оперативного управления в процессе эксплуатации. Поэтому, исходя из так называемого уравнения пьезопроводности, в результате аппроксимации разработана упрощенная модель участка нефтеносного пласта с группой скважин, описывающая взаимовлияние между отдельными нагнетательными и добывающими скважинами:

или

для  i = (1.. k),

где –  возмущающее воздействие в j-й скважине,  – 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 моделирования процессов фильтрации), что переходный процесс в i-й скважине хорошо аппроксимируется функцией следующего вида:

для  i = (1.. k)

где Tij  – постоянная времени переходного процесса

Это выражение можно записать в дифференциальной форме:

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 скважин и Pi – изменение давления на добывающих скважинах, qj и pj – производительность насосного оборудования нагнетательных скважин и изменение давления на них соответственно.

Каждая внутренняя связь ij представляет собой инерционное звено с чистым запаздыванием с передаточной функцией вида: .

Параметры Dij и Tij определяются из модельных или натурных экспериментов. Участок нефтеносного пласта описывается матричной передаточной функцией с чистым запаздыванием. Запаздывание вводится эмпирически, например,  на основе анализа результатов гидропрослушивания пластов.

Идентификация модели участка пласта с группой скважин производилась по реальным замерам на участке месторождения ОАО «Татнефть», представленным в виде графика. Данные разделены на два интервала (рис.3). Первый интервал 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 № 26794

Моделирование изменения режимов работы скважин  и проверка с помощью метода наименьших квадратов показали, что модель с высокой точностью повторяет фактические изменения забойных давлений при изменении производительности одной из скважин в группе  (рис.4).

Рисунок 4 - Распределение давлений (реальное и модельное)

при  изменении производительности скважины № 9375

Применение упрощенной модели участка пласта с группой скважин позволит создать систему автоматического управления добычей и закачкой в реальном масштабе времени для группы скважин или небольшого месторождения с применением современных промышленных контроллеров, без использования дорогостоящих высокопроизводительных вычислительных комплексов.

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

СШНУ представляет собой сложную систему, состоящую из следующих взаимосвязанных частей: станок-качалка, насосно-компрессорные трубы с прикрепленным 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, количество 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 данной 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 позволит учитывать влияние запаздывания закрытия клапанов, а также влияние утечек, возникающих вследствие неплотного закрытия клапанов при их износе, на подачу насоса. Дополнительно учитывается состояние призабойной зоны и изменение динамического уровня (рис.5).

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

                                                                                       Таблица1

Обобщенные уравнения модели

Обозначения

                               

,–силы упруго­сти, инерции и сопротивления среды, действующие на насосные штанги и трубы соответственно; , – разность давлений на нагнетательном и приемном клапанах соответственно; – разность давлений жидкости в трубах; –изменение статических, инерционных, гидродинамичес­ких составляющих давления жидкости в трубах; ,–элементы уравнения сохранения суммарного объема, соответствующие твердому телу и жидкости; ,–площадь поперечного сечения плунжера и насосных труб соответственно; –приток в скважину из пласта, –коэффици­ент проницаемости пористой среды, –толщина пласта, –динамический коэффициент вязкости, , –давление на контуре и забое соответственно, , –радиусы контура питания и скважины соответственно, S–скин-фактор, –дебит, рассчитанный по модели, –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 специфики объекта и условий его функционирования: глубина  спуска насоса в скважину превышает 1000 м, реальная траектория скважины  невертикальная, диаметр насосных труб небольшой. Все это ограничивает возможности спуска в скважину датчиков и передачи измерительной информации на поверхность, что затрудняет получение  реальных данных для идентификации математической модели СШНУ.

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

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

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

Теоретическая динамограмма (рис. 6) отражает  этапы цикла работы установки: АВ и СD – участки восприятия и снятия нагрузки; ВС и DА – участки неизменной нагрузки при ходе вверх и вниз; АВС и СDА – участки хода точки подвеса штанг соответственно вверх и вниз.

Форма  практических динамограмм искажается из-за динамики работы глубинно-насосного оборудования и присутствия различных неисправностей (рис. 7).        Таким образом, динамометрирование является высокочувствительным методом исследования: оно отражает влияние внешних факторов на работу СШНУ, а также состояние самой СШНУ. Поэтому в работе предложен способ идентификации и оценки адекватности математической модели  системы «скважина – штанговая насосная установка» с помощью динамометрирования.

   
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 представить 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 различной степени сложности и, соответственно,  точности. Например, равенство (с заданной погрешностью) площадей практической и расчетной  динамограмм, а также максимальных и минимальных значений действительного и расчетного значений усилий на полированном штоке установки. Но точность адаптированной таким простым способом модели может быть недостаточной для определения значения текущего дебита при практическом использовании математической модели.

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

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

, .

при масштабе и сдвиге ().

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

.

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

а               б                        в                        г

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 осуществляется путем сравнения матриц, элементами которых являются значения интенсивности (весов) элементов  разложения сигнала динамограмм и номера уровней разложения (рис. 8). При достижении заданной минимальной величины отклонения о математическая модель считается идентифицированной:

< о                

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 модели СШНУ с помощью практических динамограмм на основе вейвлет - преобразования, позволяющий повысить точность идентификации и последующих расчетов параметров в системе управления режимами  работы СШНУ.

Новизна предложенного метода идентификации заключается в его синергетических 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 динамометрирования, так же как и система динамометрирования без указанной модели, не выполняют тех задач, которые эффективно решаются при их совместном использовании. Результаты моделирования показывают, что совместное использование математической модели системы «скважина – штанговая насосная установка» и динамометрирования позволяет расширить функциональные возможности этого способа исследования работы скважинного оборудования: кроме традиционного диагностирования состояния СШНУ могут быть рассчитаны основные параметры режима работы СШНУ, недоступные для прямых измерений в реальном масштабе времени, например, текущий дебит скважины, пропорциональный производительности СШНУ, и изменение динамического уровня. С помощью разработанной модели получены характеристики работы глубинного насоса и добывающей скважины при различных режимах (утечки  в клапанах, изменение вязкости откачиваемой жидкости), подтверждающие адекватность разработанной модели. 

В четвертой главе производится разработка автоматической системы диагностики скважинной штанговой насосной установки по данным динамометрирования для управления режимами работы насосных установок по техническому состоянию.

Глубинно-насосное оборудование является сложным и специфичным для диагностирования 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 рабочем режиме.

В связи с этим в настоящее время особую актуальность приобрели вопросы создания и реализации эффективных методов и аппаратуры оперативного технического 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 использованием динамографа изменения нагрузки F(t) в точке подвеса штанг от перемещения s(t) этой точки в виде замкнутых кривых, называемых динамограммами. Информация об усилии в точке подвеса штанг содержит полные и наименее искаженные данные о состоянии подземного насосного оборудования.

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

Система «штанга-жидкость-труба» является упругой системой, интенсивность колебательного процесса которой растет с увеличением глубины спуска насоса и числа качаний балансира. Установка СШН работает по замкнутому циклу, при этом признаки различных нарушений работы установки проявляются на динамограмме в разные моменты времени цикла работы с различной силой. Кроме того, в реальных условиях СШНУ могут работать при наличии нескольких неисправностей, 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 является создание автоматической системы распознавания состояния оборудования по динамограммам с использованием эффективных методов математической обработки 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 определенное состояние установки (рис. 7 и 9).

Для снижения избыточности описания сигнала и улучшения качества классификации динамограмм использован спектральный алгоритм выделения классификационных признаков. Для лучшей дифференциации динамограмм спектральный 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 выходным сигналам которых на основе выбранных правил (например, сравнение весов распознанных неисправностей с заданным порогом, определение корреляционных характеристик неисправностей) дается заключение о наличии определенной неисправности. Такой подход снижает требование к размеру обучающей выборки, дает существенный выигрыш во времени обучения нейронной сети, обеспечивает независимость алгоритма распознавания от общего числа распознаваемых классов.

Предложенный способ диагностики состояния насосной установки с применением вейвлет-преобразования динамограмм и нейросетевого распознавания неисправностей  является основой создания интеллектуальной системы диагностики и управления режимом работы установки с автоматическим  распознаванием состояния установки и  принятием решения о требуемых мероприятиях: ремонт (останов) установки  или дальнейшая эксплуатация с изменением конструктивных параметров (глубины спуска насоса, длины хода полированного штока), автоматическое отключение электродвигателя с оповещением оператора при обрыве штанг, запарафинивании;  изменение частоты качаний балансира (изменяя частоту вращения электродвигателя), в автоматическом режиме (без останова скважины) с помощью регулируемого привода.

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

Автоматическая интеллектуальная система диагностики позволит осуществлять непрерывный мониторинг состояния СШНУ, выявлять и заблаговременно устранять ее возможные поломки. Подобная система позволит перейти от системы обслуживания «работа до аварии» к обслуживанию по техническому состоянию оборудования, предупреждая его поломки. В этом случае сократится количество аварий, соответственно сократится число дорогостоящих ремонтов оборудования. Как следствие, уменьшатся затраты на поддержание оборудования в рабочем состоянии и, в конечном итоге, снизится себестоимость продукции.

Пятая глава посвящена разработке в соответствии  с предложенными концепциями информационной системы управления добычей нефти, включая  информационно-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. установки, увеличению расхода электроэнергии, ускорению износа наземного оборудования.

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:

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 постоянно контролировать текущую производительность установки, пропорциональную 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 рассчитывается 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 используется (с поправками на коэффициент незаполнения и утечек) для определения точного момента закрытия нагнетательного клапана и соответствующего значения 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 разработана 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 ограничений по степени обводненности продукции, объему добываемой жидкости, минимизации 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 взаимовлияние (интерференция) скважин.

Проведена оптимизация распределения уровня добычи нефти между скважинами в группе. Сложность ТП ДН, обусловленная большим количеством взаимосвязанных факторов, определяет необходимость одновременного учета влияния различных управляемых и управляющих величин, поэтому  задача оптимального 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, 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;  p1,...,p4 – создаваемая депрессия;  Q1,...,Q3 , q; Q1,..., Q3 ,  q – 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 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 достигается при максимуме целевой функции Z:

где Kл, Кг – коэффициенты, отражающие влияние локальных и групповых ограничений соответственно, Qн – 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 qi i-й скважины в диапазоне допустимых дебитов (qmin<qi<qmax), 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.

6. Разработано прикладное программное обеспечение и инженерные методики оценки текущего дебита скважины и диагностики состояния скважинной штанговой насосной установки, на базе которых с использованием реальных промысловых данных проведены экспериментальные исследования, подтвердившие адекватность предложенных моделей и эффективность алгоритмов. Разработаны программные модули диагностики состояния СШНУ и обучения для АРМ технолога цеха добычи нефти газа. Проанализирована техническая и экономическая эффективность использования предлагаемых подходов к построению информационно-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 //  Мехатроника. 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  //  Нефтепромысловое 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 // Нейрокомпьютеры:  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  // Автоматизация, телемеханизация и связь  в нефтяной  промышленности. М .: 2004. № 8. С. 42–49.         (личный вклад – 2 ж. с.).
  5. Автоматизация диагностики нефтедобывающего оборудования с использованием нейронных сетей / Б.Г. Ильясов, К.Ф. Тагирова, И.В. Дунаев // Автоматизация, телемеханизация и связь  в нефтяной промышленности. М .: 2005. № 4. С. 11–18. (личный вклад – 3 ж. с.)
  6. Управление режимами работы установки скважинного штангового насоса 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 гидродинамической модели нефтяного месторождения        / Б.Г. Ильясов, К.Ф. Тагирова, П.С. Михеев, Ф.А. Исбер  // Автоматизация, телемеханизация и связь  в нефтяной промышленности. 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 промышленности. М .: 2005. № 10. С. 20–23. (личный вклад – 1 ж. с.).
  9. Система управления переводами скважин при разработке двухпластовой залежи нефти / Э.М. Тимашев, Б.Г. Ильясов, К.Ф. Тагирова, П.С. Михеев, Ф.А. Исбер, Р.Р. Бадамшин // Нефтепромысловое дело. М . : 2006. №2. С. 33–38. (личный вклад – 1 ж. с.).
  10. Решение актуальных задач автоматизации добычи нефти на основе иерархической системы моделей / К.Ф. Тагирова // Мехатроника, автоматизация, управление. М .: Новые технологии. 2007. № 9.  C. 37–40.
  11. Уточненная математическая модель для оперативного управления технологическим процессом добычи нефти / Р.А. Бадамшин, К.Ф. Тагирова, А.Р. Ганеев  //        Мехатроника, автоматизация, управление. М.: Новые технологии, 2007. № 9. C. 41–44. (личный вклад – 1,5 ж. с.).
  12. Нейронные сети в задаче диагностики насосного оборудования / Р.А. Бадамшин, Б.Г. Ильясов, К.Ф. Тагирова, И.В. Дунаев. // Нейрокомпьютеры: разработка, применение.  М .: Радиотехника, 2007. № 10.  С. 66–69.(личный вклад –  1 ж. с.).
  13. Интеллектуальная  автоматизированная система управления установкой электроцентробежного насоса / Б.Г. Ильясов, К.Ф. Тагирова, А.В. Комелин //  Вестник УГАТУ. Сер: Управление, вычислительная техника и информатика: науч. журн. Уфимск. гос. авиац. техн. ун-та. 2007. Т.9, № 2(20). С. 58–70. (личный вклад – 4 ж. с.).
  14. Управление нефтедобывающим производством по технико-экономическим критериям / К.Ф. Тагирова // Автоматизация, телемеханизация и связь  в нефтяной промышленности. М .: 2008. № 5. С. 33–39.
  15. Повышение эффективности добычи на основе координации управления технологическими процессами и объектами / К.Ф. Тагирова // Вестник УГАТУ. Сер: Управление, вычислительная техника и информатика: науч. журн. Уфимск. гос. авиац. техн. ун-та. 2008. Т.10, № 2(27). С. 48–52.
  16. Определение свойств пласта-коллектора с использованием нейронных сетей / Б.Г. Ильясов, К.Ф. Тагирова, А.П. Ефремов,  Е.Ф. Мезенцев // Автоматизация, телемеханизация и связь  в нефтяной промышленности. М .: 2008. № 6. С. 8–11. (личный вклад – 1 ж . с.).

Свидетельства об официальной регистрации программ для ЭВМ

  1. Свид. об офиц. рег. программы для ЭВМ № 2006611849. Классификация динамограмм штанговых скважинных насосных установок с использованием нейронной сети / И.В. Дунаев, Б.Г. Ильясов, К.Ф. Тагирова. Роспатент, 2006.
  2. Свид. об офиц. рег. программы для ЭВМ № 2007613994. Диагностирование штанговых скважинных насосных установок по динамограмме И.В. Дунаев, Б.Г. Ильясов, К.Ф. Тагирова. Роспатент, 2007.

Патенты

  1. Патент РФ № 2229593. Способ определения дебита скважины./ Б.Г. Ильясов, Е.С. Шаньгин, К.Ф. Тагирова. Заявл .: 11.11.2002. Опубл .: 27.05.2004. Бюл. № 15.
  2. Патент РФ № 2232268.  Устройство для измерения уровня жидкости в скважине и границы раздела двух жидкостей с различной плотностью. /Б.Г. Ильясов, Е.С. Шаньгин, К.Ф. Тагирова. Заявл .: 11.11.2002. Опубл .: 10.07.2004.  Бюл. № 19.
  3. Патент РФ №  2232292. Устройство для автоматического управления погружной насосной установкой / Б.Г. Ильясов, Е.С. Шаньгин, К.Ф. Тагирова. Заявл .: 11.11.2002. Опубл .: 10.07.2004. Бюл. № 19. 
  4. Патент РФ № 2236563. Способ добычи нефти на заключительной стадии эксплуатации скважин / Б.Г. Ильясов, Е.С. Шаньгин, К.Ф. Тагирова, А.Р. Ганеев. Заявл .:  03.04.2003. Опубл .: 20.09.2004. Бюл. № 26 .

Монография

  1. Информационно-управляющие системы в нефтедобывающей промышленности / М.Б.Гузаиров, Б.Г.Ильясов, К.Ф.Тагирова [и др.] ; под ред. С.Т.Кусимова, Б.Г.Ильясова, В.И.Васильева. М .: Машиностроение, 2008. 320 с.  (личный вклад – 50 с.).

Учебное пособие с грифом УМО

  1. Модели систем автоматического управления и их элементов / С.Т.Кусимов, Б.Г.Ильясов, В.И.Васильев, К.Ф. Тагирова [и др.] М.: Машиностроение, 2003. 214 с. (личный вклад – 16 с.).

Другие публикации:

  1. Система оперативного управления режимами добычи нефти / Е.С. Шаньгин, К.Ф. Тагирова, А.Р. Ганеев // Системный анализ в проектировании и управлении : Тр. VI междунар. науч.-практ. конф. СПб .: Изд-во СПбГПУ, 2002. С. 390–391.
  2. Системный подход к управлению технологическим процессом добычи  нефти / Б.Г. Ильясов, Е.С. Шаньгин, К.Ф. Тагирова // Проблемы управления и моделирования в сложных системах : Тр. IV междунар. конф. Самара.
  3. Автоматизация процесса добычи нефти на основе нейронных сетей / Б.Г. Ильясов, К.Ф. Тагирова, А.В. Комелин  //  Технологии  ТЭК. М .: Индустрия, 2005. №3. С. 89–94.
  4. УЭЦН как сложный динамический объект управления / Б.Г. Ильясов, К.Ф. Тагирова, А.В. Комелин // Технологии  ТЭК. М .: Индустрия, 2005. №5. С. 94–99.
  5. Математическая модель для управления добычей нефти на основе результатов гидропрослушивания / Б.Г. Ильясов, К.Ф. Тагирова, А.Р. Ганеев // Технологии  ТЭК. М .: Индустрия, 2006. №5. С. 32–36.        
  6. Оценка дебита нефтяной скважины по динамограмме / С.Т. Кусимов, Б.Г. Ильясов, К.Ф. Тагирова, И.В. Дунаев // Проблемы машиноведения и критических технологий в машиностроительном комплексе Республики Башкортостан :  сб. науч. статей. Уфа : Гилем, 2006. С. 208–213.
  7. Управляемая технология нефтедобычи на основе динамических моделей / К.Ф. Тагирова // Вычислительная техника и новые информационные технологии : межвуз. науч. сб. Уфа, УГАТУ, 2007.  Вып. 6. С. 30 –35.
  8. Повышение достоверности оценки дебита нефтяной скважины  по динамограмме / К.Ф. Тагирова, И.В. Дунаев // Технологии  ТЭК. М .: Индустрия, 2007.  № 2. С. 41–44.
  9. Модернизация структуры системы управления технологическим процессом добычи нефти / К.Ф. Тагирова // Системный анализ в проектировании и управлении : Тр. XI Междунар. науч.-практ. конф. СПб .: Изд-во СПбГПУ, 2007.Ч.3. С. 107–112.
  10. Оптимизация процесса добычи нефти / К.Ф. Тагирова // Альманах современной науки и образования. Сер: Математика, физика, строительство, архитектура, технические науки и методика их преподавания. Тамбов : ГРАМОТА, 2008. Вып. 7 (14). С. 193–195.

Диссертант  Тагирова К.Ф.

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

Подписано к печати  Формат 60х84 1/16.

Бумага офсетная. Печать плоская. Гарнитура Times.

Усл.печ.л. 2,0. Усл.кр.-отт.. Уч.-изд.л.

Тираж 100 экз. Заказ № 

ГОУ ВПО Уфимский государственный авиационный технический университет

Центр оперативной полиграфии






© 2011 www.dissers.ru - «Бесплатная электронная библиотека»

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.