功图量油与诊断算法简介

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2019/9/3功图量油与诊断算法简介2019/9/3主要内容功图量油概述现有问题与改进多气井量油抽油井故障诊断2019/9/3功图量油概述从传统量油到功图量油功图量油技术发展功图量油的国内外现状功图量油原理工程应用实例2019/9/3从传统量油到功图量油传统量油计量间量油智能化多相流量计量油容积式计量法功图量油理论示功图D位移抽油杆在油中的重量活塞冲程油管缩短和抽油杆伸长载荷C抽油杆缩短和油管伸长光杆冲程活塞截面以上液柱重量AB2019/9/3功图量油技术发展全天候间抽任意时段……示功图泵功图即时产量2003Gibbs方程等力学模型拉线法面积法有效冲程法……示功仪产量累加2019/9/3功图量油技术发展拉线面积法:80年代,B•M•卡西扬诺夫示功图的理论排量实际日产液量其中为AB、BC、CF延长线和AD延长线所围的面积。液量叠加法等AEGDeSQQS总S总24erQ时间冲程冲次混合液比重2019/9/3功图量油技术发展有效冲程法式中,-柱塞直径-冲次-充满系数-柱塞冲程-泵功图的有效冲程地面示功图初始条件边界条件数学模型出口排液量凡尔开闭点的确定井下泵功图连接条件波动方程有杆泵抽油系统柱塞有效冲程222460144044lperrQnSnSprpSpeSn2019/9/3功图量油的国内外现状国际Shell,Lufkin,Enerplus…国内长庆,中原,大港,……2019/9/3功图量油原理有效冲程AD段长度充满系数有效冲程/最大冲程AD/EC段冲次驴头一分钟内来回的次数2019/9/3功图量油原理示功图量油泵功图量油API算法量油综合考虑三者计算结果2019/9/3示功图量油日产液量=24hr*60min*泵的面积*有效冲程*冲次其中,冲次:N次/min有效冲程/冲程=充满系数关键:凡尔开闭点216个原数据平滑数据曲线变化2019/9/3泵功图的推算Gibbs波动方程tucsutu222222019/9/3示功图量油以实测地面功图为边界条件应用计算模型拟合泵功图应用实测井下泵功图对比修正建立计算模型对比实测地面示功图计算泵功图实测井下示功图确定边界条件实测泵功图实测井口示功图计算泵功图实测井口示功图实测示功图2019/9/3泵功图量油日产液量=24hr*60min*泵的面积*有效冲程*冲次2019/9/3APIRP11算法量油由已知的液面、泵挂深度、冲次、光杆冲程、泵塞直径、液体密度,再结合抽油杆尺寸和组合,以及油管直径、是否锚定等信息,能过查表、曲线图等确定柱塞冲程、泵排量、光杆最大最小载荷等需求量。2019/9/3工程应用实例计算过程实例泵功图验证计算结果分析庄13量油分析2019/9/3计算过程实例功图量油计算过程以堡1-3井为例2009-12-2示功图2019/9/3计算过程实例推算泵功图2019/9/3计算过程实例数据处理并确定凡尔开闭点2019/9/3计算过程实例计算单日产液量堡1-3井2009-12-2各时间段产量值时间8:0010:0012:0014:0016:0018:0020:0022:000:002:004:006:00产量m38.628.288.659.036.527.898.548.579.469.048.498.802019/9/3泵功图验证以沙22-21为例,在其井下1300m和1790m处均安装了井下示功仪地面示功图1300米处实测泵功图1300米处计算泵功图1790米处实测泵功图1790米处计算泵功图沙21-22实测泵功图与推算泵功图比较2019/9/3计算结果分析单井单日产液量分析堡1-3井功图计量与实测值对比0246810128:0012:0016:0020:000:004:00时间排液量(方)人工检尺功图计量2019/9/3计算结果分析单井多日产液量分析,以堡1-4A为例堡1-4A功图计算产液量与计量产液量对比分析表日期堡1-4A井大罐量油(m3)功图计量(m3)差值(m)误差率(%)10月7日14.71514.4700.2451.6610月8日15.93015.9010.8395.2710月9日15.66015.1790.4813.0710月10日15.93115.3440.5873.6810月12日16.33515.4800.8553.6810月14日16.20015.5410.6594.0710月16日15.52515.560-0.0350.232019/9/3计算结果分析堡1-4A一个月数据对比2019/9/3计算结果分析李堡数据汇总,见下页表格功图量液与大罐量液误差功图计量与大罐量油对比分析表日期堡1站大罐量油(m3)功图计量(m3)差值(m3)误差率(%)9月28日110.476108.8961.581.459月29日99.404108.4989.0948.389月30日103.085107.6214.5364.2110月1日104.144108.5824.4384.0910月7日101.912105.4073.4953.3210月8日103.292105.3272.0351.9310月10日100.745105.0394.2944.0910月12日99.198103.2974.0993.9710月14日100.204104.2094.0053.8410月16日99.688104.1724.4844.3010月18日99.834103.6413.8073.6710月20日99.297101.2061.9091.8910月22日97.858100.883.0223.0010月24日98.825100.621.7951.7810月26日98.69499.8541.1601.1610月28日97.176100.5433.3673.352019/9/3庄13量油分析庄13总产量对比010203040506070808月1日8月8日8月15日8月22日8月29日9月5日9月12日实际产量计算产量2019/9/3庄13量油分析庄13总产量对比0102030405060709月26日9月27日9月28日9月29日9月30日10月1日10月2日10月3日10月4日10月5日10月6日10月7日10月8日10月9日10月10日10月11日10月12日10月13日实际产量计算产量2019/9/3主要内容功图量油概述现有问题与改进多气井量油抽油井故障诊断2019/9/3现有问题与改进量油产量及报表分析,基本与报表产量一致。但有少部分油井量油存在一定误差,对这些油井工作状况进行分析。2019/9/3现有问题与改进拐点计算偏差2019/9/3现有问题与改进功图数据采集错误2019/9/3现有问题与改进气体影响导致有效冲程偏大2019/9/3现有问题与改进数据采集错误2019/9/3现有问题与改进有效冲程变化比较大2019/9/3主要内容功图量油概述现有问题与改进多气井量油抽油井故障诊断2019/9/3多气井量油算法概述2019/9/3多气井量油算法概述液体冲程gasnlSSSSfreegas2019/9/3多气井量油算法概述测量压力满足eq.a时,进入油管的气液量(Gibbsetal.,2006)-沉没压力-泵出口压力-液体载荷-活塞面积Lufkin,EnerpluspfaiALPPiP).(aeqALPPpfaiaPfLpA2019/9/3多气井量油算法概述沉没压力方程求解2019/9/3多气井量油算法概述溶解GOR和原油体积系数与压力关系2019/9/3多气井量油算法概述Nolencorrelations2019/9/3多气井量油算法概述假设的泵吸入压力PisPa=Pi+Lf/ApPa=f(GLR)泵出口压力Pa1泵出口压力Pa2真实的泵吸入压力Pit=Pis是否Pa1=Pa2?液体产量YesNoGLR计算SgasSl=Sn-Sgas从Nolen关系曲线计算求溶解GOR和收缩因子从收缩因子和实测地面含油率确定抽油泵处的含油率计算产液量计算溶解气体积ΔVdissolvedgasSfreegas=Sg-Sl计算ΔVfressgasΔVtotalgas=ΔVdissolvedgas+ΔVfressgasGLR=ΔVtotalgas/总液量Pa=f(GLR)2019/9/3多气井量油算法概述PIP推算测定1.假定一个很小的起始值Pistart。2.从经验曲线计算求解溶解气和石油收缩。3.计算游离气体积。4.计算油管气液比。5.考虑多相流、泵挂深度等因素,确定对应的Pa。6.如(Pistart,Pa)不满足eq.a,增加Pi,回到步骤2,直至找到真实的Pitrue。7.由Pitrue从经验曲线中确定气体影响和石油收缩效应。2019/9/3主要内容功图量油概述现有问题与改进多气井量油抽油井故障诊断2019/9/3故障诊断功图量油须建立在抽油井工况健康的基础上,因此在量油之前需进行故障诊断。2019/9/3故障诊断整个故障诊断系统分为:诊断界面读写数据库底层模块接口诊断模块2019/9/3底层接口为诊断模块提供标准功图、当前功图和前一功图实现功图数据的前期处理,提供给诊断模块入口,对渐变故障进行后期处理底层模块接口诊断模块原始数据标准功图第n个功图第n-1个功图一部分诊断结果渐变故障处理渐变故障诊断结果2019/9/3诊断模块数据采集错误抽油杆断脱或活塞遇卡或凡尔失灵柱塞脱出工作筒油井结蜡或乳化油稠油管漏失固定凡尔漏失供液不足上碰挂下碰泵2019/9/3诊断模块抽油杆断脱或活塞遇卡或凡尔失灵判断数据采集错误柱塞脱出工作筒判断油井结蜡或乳化油稠判断固定凡尔漏失判断供液不足判断油管漏失判断下碰泵判断上碰挂判断是否存在以上错误输出诊断结果NYNY2019/9/3智能分类人工神经网络已经有40多年的历史,近些年来神经网络技术被越来越广泛地应用于石油工业的许多不同领域。与传统的分类方法相比,人工神经网络模型有许多优势:具有极强的非线性映射能力,可以以任意精度逼近任何连续函数采用并行计算机制,具有高速度和高精度采用信息的分布式存储方式,具有更好的稳定性和容错性,允许样本缺失和扭曲,部分计算单元的损坏不会削弱整个系统的功用;具有较强的自学习综合能力、联想记忆能力和调整功能2019/9/3智能分类现在人工神经网络已经广泛的应用于有杆抽油井的故障诊断中。在众多的神经网络模型中,比较常用的是误差反向传播神经网络,简称BP神经网络,我们就使用了BP神经网络进行油井故障的诊断。2019/9/3智能分类BP神经网络是一种基于误差反向传播算法的多层前馈型人工神经网络,具有三层或三层以上神经元,有输入层、隐含层和输出层。它的学习方式是一种有监督的学习,在输出层比较网络的实际输出和对应的期望输出的误差均方差,如果不能得到满意的误差精度,则根据误差通过梯度下降法调整各层神经元的权值,最终使误差达到最小。2019/9/3智能分类具有两个隐层的神经网络示意图2019/9/3智能分类诊断过程示意图2019/9/3目前,我公司应用于油田现场的诊断系统可以识别出以下几种故障:数据采集错误,抽油杆断脱或活塞遇卡或凡尔失灵,柱塞脱出工作筒,油井结蜡或乳化油稠,油管漏失,固定凡尔漏失,供液不足,上碰挂,下碰泵。其中,数据采集错误可以通过功图的物理属性判断出来;其他故障类型的判断以神经网络为主,同时结合功图的物理属性。2019/9/3以“供液不足”为例神经网络训练阶段训练阶段分为神经网络构建、训练数据提取和网络训练三个部分。这里把神经网络设计为包含一个隐层的BP网络,隐含层神经元的传递函数使用正切S型,输出层神经元的传递函数使用对数S型,训练函数使用trainlm,反传算法采用收敛速度较快的Le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