Содержание к диссертации
Введение
1 STRONG Анализ современной ситуации в нефтедобывающей отрасли и постановка задачи
Выводы по первой главе STRONG 15
2 Анализ существующих методик и программ подбора УЭЦН
2.1. Существующие методики и программы подбора оборудования 16
2.2.Выбор и корректировка методики подбора УЭЦН 22
Выводы по второй главе 39
3 Методы прогнозирования наработки на отказ и оценка экономической эффективности компоновок оборудования УЭЦН
3.1. Статистический анализ факторов и параметров, влияющих на работу погружных насосных установок
3.2. Прогнозирование наработки на отказ УЭЦН методами экспертных оценок 60
3.3 Методика оценки экономической эффективности УЭЦН 66
Выводы и результаты по третьей главе 71
4. Создание и внедрение компьютерной программы подбора УЭЦН
4.1 .Алгоритм подбора оборудования по созданной 3-х уровневой методике 72
4.2. Промысловые испытания и пробная эксплуатация методики и программы подбора УЭЦН
Выводы и результаты по четвертой главе 99
Основные выводы и результаты работы 101
Литература 103
Приложения 115
- Существующие методики и программы подбора оборудования
- Прогнозирование наработки на отказ УЭЦН методами экспертных оценок
- Методика оценки экономической эффективности УЭЦН
- Промысловые испытания и пробная эксплуатация методики и программы подбора УЭЦН
Введение к работе
1. АНАЛИЗ СОВРЕМЕННОЙ СИТУАЦИИ В НЕФТЕДОБЫВАЮЩЕЙ ОТРАСЛИ И ПОСТАНОВКА ЗАДАЧИ
Добыча нефти в России сегодня становится одной из самых высокотехнологичных отраслей производства. Наряду с совершенствованием непосредственно технологий добычи, транспортировки и переработки нефти стремительно совершенствуются методы контроля этими процессами, увеличиваются объемы информации, используемые при принятии любых производственных решений. С одной стороны, этому способствует широкое применение компьютерной техники, с другой вынуждают все возрастающие требования к безопасности, эффективности и гибкости процессов нефтедобычи.
Из табл. 1.1 [36] видно, что по количеству применяемых на скважинах способов добычи нефти УЭЦН на втором месте среди механизированных способов добычи нефти, и на первом по количеству добытой нефти. Из года в год доля УЭЦН среди применяемых технологий растет, поэтому именно этому направлению механизированной добычи стоит уделить особое внимание.
Одним из преобладающих на сегодняшний день направлений в развитии российских нефтедобывающих предприятий является интенсификация добычи нефти [11,79]. Увеличение дебитов эксплуатируемых скважин приводит к увеличениям глубин спуска погружного оборудования, повышению содержания мехпримесей в добываемой продукции, переходу на более мощные, а следовательно и более дорогостоящие насосные установки. Большая часть сегодняшнего насосного оборудования проектировалась из расчета их эксплуатации в менее осложненных условиях и очень быстро выходит из строя при данных режимах работы. Это усугубляется еще тем, что и методики подбора этого оборудования под конкретную скважину, как правило, не учитывают таких режимов работы установок. Все эти факторы приводят к тому, что погружное оборудование зачастую работает в режимах, не предназначенных для него, к его повышенному износу и резкому сокращению наработок на отказ [92].
Переход на интенсивный отбор нефти из скважин привел ко многим, не возникавшим ранее проблемам. Таким образом, ценой за возросший объем добываемой нефти стали увеличившаяся глубина спуска насосов и их невысокая наработка на отказ. Причиной этого являются указанные выше факторы. Диаграммы нарис. 1.2-1.4 [92] показывают ситуацию, возникшую на объектах ОАО Юганскнефтегаз к октябрю 2002г.
Как видно из приведенных диаграмм, одним из эффектов, связанных с увеличением дебитов скважин, является значительное снижение динамического уровня скважины, что приводит к необходимости увеличения глубины спуска насоса[24].
Наряду с увеличением затрат на НКТ и кабельную линию это приводит к резкому снижению наработок на отказ, что также сказывается на затратах, связанных с добычей.
Например, на скважинах Приразломного месторождения, при колебании средней глубины подвески от 2278м до 2387м, количество отказов УЭЦН, проработавших менее 100 сут. колебалось между 27 и 45 отказов в месяц.
Снижение наработки на отказ наблюдается и на других объектах эксплуатации, где проходит процесс интенсификации, в частности и на месторождениях, эксплуатируемых НГДУ «Майскнефть». 198
2000г янв- июл.- янв.02 фев.02 мар.02 апр.02 май.02 июн.02 июл.02 авг.02 сен.02 окг.02 июн. дек. 2001 г. 2001г.
Рис. 1.4. Динамика МРП по НГДУ «Майскнефть» по фонду скважин Анализ фонда объектов ОАО Юганскнефтегаз показал, что интенсивность различных причин отказов УЭЦН зависит от глубины спуска насосов(см. рис. 1.5-1.7) [82,92].
Э; і. пробой в 3% Стеттож35% Прочие 18% Повыш.сод. КПЧ22% Нвшт.122% Рис. 1.5.0сновные причины отказов при Неп 2200 м
Рис. 1.8. Графики осредненных температур скважин оборудованных УЭЦН и отказавших за сентябрь 2002 (Приразломное месторождение)
Как видно из рис. 1.8 - средняя температура при эксплуатации УЭЦН на Приразломном месторождении превышает 100° Цельсия, т.е. при низких динамических уровнях кабельная линия не получает требуемого охлаждения и выходит из строя.
Среди вышеуказанных проблем следует выделить увеличение содержания мехпримесей и солей в добываемом флюиде, что связанно с различными причинами, в частности - с разрушением призабойной зоны скважины (рис. 1.9, рис. 1.10) [92]. ілемьі с еолеотложением при интенсификации
Нарушение сложившегося равновесия из-за изменения термобарических
условий. 2. Смешение вод различного ионного состава несовместимых друг с другом(вывод из глушения; прорыв нагнетаемых вод в ПЗП; смешение вод из разных пропластков; заколонные перетоки). Данные предпосылки приводят к следующим осложнениям:
выпадение солей на рабочих органах ЭЦН из-за нагрева потока от работающего ПЭД;
вынос выпавшего в стволе скважины солей потоком в зону ЭЦН
Солеотложения в скважине приводят как к прямым, так и косвенным экономическим затратам. К таким затратам можно отнести следующие:
Преждевременный выход из строя ЭЦН. Затраты на ремонт и закупку нового оборудования
Затраты на ПРС
Косвенные потери нефти из-за простоя скважины
Снижение проницаемости ПЗП и прямые потери нефти
Итак, обобщив вышесказанное, получим следующую картину, характеризующую наработку у разных категорий нефтедобывающего фонда скважин [92] (см. рис. 1.11). 300 82 84 86 87 86 86 82 скважин. Общее снижение наработки на отказ приводит к существенному росту затрат на закупку нового оборудования и на ремонт скважин [10]. Из всех вышеперечисленных данных видно, что применяемое на скважинах оборудование не рассчитано на такие режимы эксплуатации (прежде всего это связано с температурой, при которой используется установка). Поэтому, зачастую оказывается эффективнее применить более дорогостоящую установку с большей наработкой на отказ, чем 2 - 3 и более установок с небольшой наработкой [78,80]. Также следует отметить, что кабельная линия, наиболее часто применяемая на скважинах, не выдерживает возросших температурных режимов, поэтому следует применять либо более термостойкий кабель, либо обеспечивать необходимое охлаждение для применяемого кабеля [7,30,31].
Нефтяники принимают ряд мер для увеличению наработки на отказ УЭЦН, особенно в наиболее сложных скважинах (большое содержание мех. примесей, солей, высокая обводненность, большая глубина спуска насоса и т.п.) [74]. В частности в НГДУ «Майскнефть» принимаются следующие меры для увеличения наработки [92]:
І.Подбор и эксплуатация
1 Производят поставку и ввод в эксплуатацию термостойких кабельных удлинителей.
2 Проводят работы по удалению отложений соли с внутренних поверхностей аппаратов рабочих УЭЦН методом периодической закачки ингибитора солеотложения.
3 Для снижения отказов по причине срыва подачи по газу проводят промысловые испытания "УЭЦН-Тандем" на Мало-Балыкском и Угутском месторождениях.
4 Проводят испытания интеллектуальных станций управления:1)Электон-04-630,2)Борец-01МВП-400.
5 Проводят промысловые испытания композиции для ингибирования от солеотложения контейнером-дозатором.
2.Подготовка скважины
1 Проводят опытно-промысловые испытания раствора глушения для поглощающих скважин на основе "Карнолитовой руды".
2 С целью сокращения фонда скважин, работающих в нестабильном режиме, обрабатывают ПЗП методом щелевой перфорации.
3 При спуске погружного оборудования в скважину глубже 2300, комплектуют кабельную длину термостойкой вставкой (REDALED, ЭПОП).
4 При применении кабельной длины с термостойкой вставкой (REDALED, ЭПОП) обеспечивают его защиту протекторами "Марс-технология".
З. Подготовка и ремонт оборудования
1 Испытывают кабельные линии на 20кВ ремонтные, на 15 кВ - новые.
2 Производят испытание корпусных кабельных муфт на герметичность.
3 Производят спуск в скважину и опытное испытание ПЭД, заполненного синтетическим маслом.
Как отечественные, так и западные производители нефтедобывающего оборудования стараются учесть сложившуюся ситуацию и создать новое, более приспособленное к данным режимам работы, оборудование [40-55,64]. Это приводит к применению самых современных материалов, для изготовления погружных частей насосных установок, использованию «интеллектуальных» станций управления - регулирующих работу установки - и колоссальному увеличению ассортимента производимого оборудования в целом. При таких темпах развития техники и технологии, людям, непосредственно решающим, какое оборудование им необходимо применить на той или иной скважине, приходится учитывать огромное количество факторов, зачастую не имея на это ни времени, ни должного объема информации. Рост информатизации нефтедобычи, применение компьютерных технологий на всех уровнях производства призваны облегчить возникающие задачи [5,6,31].
Одной из первоочередных задач, которые на сегодняшний день очень трудно решить без применения компьютерных методов, является подбор оборудования для добычи нефти. Применение подобных программ уже не вызывает вопросов об их необходимости, а является одним из стандартных методов работы современного технолога [32]. Их применение позволяет не только учесть весь ассортимент имеющегося в наличии предприятия оборудования, но и определить оптимальный режим использования выбранной техники.
Существует множество методик и программ на их основе, позволяющих подобрать требуемое оборудование [19,26,28,37,38,83]. Однако при современном многообразии оборудования зачастую не одна, а сразу множество установок могут обеспечить выбранный режим эксплуатации, причем их эффективность с технологической точки зрения имеет лишь несущественные различия. В этом случае необходим экономический анализ выбранных вариантов. Следует отметить, что без определения планируемой наработки на отказ невозможно провести данный анализ, однако, используя статистические методы эту проблему можно решить. Как уже упоминалось выше, создание данных программ имеет смысл, только при их постоянном развитии и тесной интеграции с другими информационными системами, применяемыми при нефтедобыче, но без эффективной методики технологического подбора оборудования, лежащей в основе любого из подобных комплексов их применение лишено смысла [26,28,29,33,34].
Повышение наработки на отказ УЭЦН
Целью данной работы является повышение эффективности использования электроцентробежных насосов за счет более эффективного подбора установки и режима ее работы к условиям эксплуатируемой скважины. Для этого планируется использовать комбинированную методику подбора оборудования, совмещающую технические, статистические и экономические подходы к проблеме выбора оборудования и режимов его работы, при этом учитывающую новые сложившиеся осложненные условия эксплуатации УЭЦН. Результатом работы будет программный комплекс, реализующий эти методики.
Для решения поставленной задачи необходимо провести следующую работу: • Провести анализ существующих методик подбора оборудования.
• Выделить из проанализированных методик наиболее точные зависимости и алгоритмы, характеризующие работу системы «пласт-скважина-насосная установка» и создать уточненную методику.
• Проверить данные зависимости на практике и скорректировать их. Для этого разработать программу промыслового эксперимента, провести его и обработать результаты.
• Проанализировать методики прогнозирования планируемой наработки на отказ и выбрать наиболее приемлемую из них для поставленной задачи.
• Изучить и применить экономический подход, для анализа схожих, с технической точки зрения, установок и оценки их экономического эффекта.
• Создать алгоритмы для реализации выбранных методик в компьютерных программах.
• Разработать программу на основании созданных алгоритмов.
• Провести апробирование и опытную эксплуатацию созданных программ на нефтедобывающих предприятиях.
Существующие методики и программы подбора оборудования
Под подбором, в узком, конкретном значении, понимается определение типоразмера или типоразмеров установок, обеспечивающих планируемую добычу пластовой жидкости из скважины при оптимальных или близких к оптимальным рабочих показателях УЭЦН (подаче, напоре, мощности, наработке на отказ и пр.). В более широком смысле под подбором понимается определение основных рабочих показателей взаимосвязанной системы «нефтяной пласт - скважина - насосная установка» и выбор оптимальных сочетаний этих показателей. Оптимизация может вестись по различным критериям(макс. КПД УЭЦН, требуемые забойное давление или динамический уровень и т.д.), но в конечном итоге все они должны быть направлены на один конечный результат - минимизацию себестоимости единицы продукции - тонны нефти [5,13,14,59,60].
С созданием первых УЭЦН появились и первые рекомендации к их применению на скважинах, переросшие в дальнейшем в современные методики подбора. Существует множество более или менее эффективных методик подбора оборудования УЭЦН, получившие широкое распространение на предприятиях нефтедобычи. К таким методикам, разработанным отечественными учеными можно отнести следующие: П.Д. Ляпков,Ю.А. Разутов (1957) И.М. Муравьев, И.Т. Мищенко, Г.Н. Кнышенко, О.Г. Гафуров (1965) B.C. Линев (1971) А.А. Богданов, В.Р. Розанцев, А.Ю. Холодняк (1972) Данные методики (а также ряд аналогичных), основаны на длительных исследованиях авторов в данной области и состоят в основном из эмпирических зависимостей с четко оговоренными границами их применения [61,62,63,66,67,68]. Как правило, эти методики рассчитаны на «ручной» счет технолога и содержат множество упрощений и согласований, а зачастую и привязаны к конкретным месторождениям и даже определенным залежам. Основные параметры скважин и оборудования, определяются с помощью специально разработанных номограмм и упрощенных формул с множеством эмпирических коэффициентов. Создание каждой из таких методик - очень сложная работа, которая существенно упрощает труд технологов [73,75]. Отдельно стоит упомянуть методику ОКБ БН, разработанную под руководством В.Н. Филипова в 1979 году. Эта одна из первых методик с возможностью адаптации к произвольным условиям эксплуатации, но она требует очень много исходных данных и сложна в использовании [23,76,84,85]. С повсеместным внедрением компьютерной техники, а также в связи с существенным ростом ее производительности отпала необходимость во многих упрощениях, и те расчеты, которые отняли бы у человека часы рабочего времени, обрабатываются компьютером в считанные секунды. В частности, компьютерные методы позволяют учитывать геометрию ствола скважины по всей ее длине, сокращать длины расчетных участков, существенно увеличивая точность подбора, использовать различные интегральные зависимости, которые ранее рассчитывались по упрощенным формулам. Не зависимо от подходов, сущность любой из этих методик сводится к следующим действиям: 1. По промысловым данным строится характеристика системы «пласт-скважина - насосная установка» - так называемая индикаторная диаграмма P(Q) (см. рис.2.1). 2. По выбранному критерию (например, максимально возможный дебит, минимальное забойное давление и т.п.) определяются требования к насосу (подача, напор) соответствующие одной или нескольким точкам на этой индикаторной диаграмме. 3. По выбранному критерию или ряду критериев (содержание свободного газа на приеме насоса, температура на приеме насоса и т.п.) определяется глубина спуска насосной установки. 4. По параметрам добываемого флюида (плотность, вязкость, газосодержание) пересчитываются рабочие характеристики насосов-претендентов. 5. По пересчитанным характеристикам выбираются насосы, обеспечивающие выбранный режим работы. 6. Рассчитываются параметры работы выбранных насосных установок (температура, мощность и т.п.). Несмотря на широкие возможности, предоставляемые компьютерами, следует учесть, что чем более точно выбранная модель описывает реальную систему «пласт - скважина - насосная установка», тем больше исходных данных требуется для расчета, и тем выше требования к их достоверности [86,87,88,89,91]. Поэтому, при любом способе подбора скважинной насосной установки есть необходимость в некоторых допущениях и упрощениях, позволяющих создавать более или менее адекватные модели работы системы [23,35,39,57,58,61,62]. В общем случае к таким вынужденным допущениям, не ведущим к значительным отклонениям расчетных результатов от реальных промысловых данных, относятся следующие: процесс фильтрации пластовой жидкости в призабойной зоне пласта во время процесса подбора оборудования является стационарным, с постоянными значениями давления, обводненности, газового фактора, коэффициента продуктивности и т.д.; инклинограмма скважины является неизменным во времени параметром. Таким образом, при выборе методики подбора оборудования, следует учитывать не только точность расчета по данной методике, но и данные, которыми обладает технолог, а также их достоверность. На данный момент существует целый ряд компьютерных программ, решающих данные задачи [25,34].
Современные программы развиваются вместе с применяемым оборудованием и основываются на постоянно уточняемых производителями и разработчиками методиках подбора оборудования. Рассмотрим некоторые из этих программ. В качестве примера приведем лишь несколько, наиболее часто применяемых нефтяниками, программ подбора оборудования (табл.2.1) [92]: Таблица 2.1. Программы подбора нефтедобывающего оборудования и их
Прогнозирование наработки на отказ УЭЦН методами экспертных оценок
Как уже упоминалось выше, в современных условиях одного технологического подбора недостаточно для окончательного выбора насосной установки. При нынешнем многообразии выпускаемого как отечественными, так и зарубежными производителями ассортимента оборудования, один и тот же режим работы обеспечивают различные УЭЦН, зачастую, с абсолютно идентичными, на первый взгляд, техническими характеристиками.
В этом случае эффективным методом оценки выбранных вариантов может стать анализ их экономической эффективности, наиболее сложной частью которого является прогноз ожидаемой наработки на отказ УЭЦН.
Прогнозирование безотказной работы оборудования - одна из наиболее часто решаемых задач статистики. Существует множество подходов к ее решению, рассмотрим некоторые из них в приложении непосредственно к наработке на отказ УЭЦН.
На качество работы УЭЦН влияет большое количество факторов. Влияние части из них очевидно, остальных выявляется косвенными замерами и другими наблюдениями. Однако задачу выявления всех значимых факторов осложняет то, что многие из них взаимозависимы, или существенно влияют на УЭЦН только в определенном сочетании. Для выявления таких факторов можно воспользоваться методами математической статистики. Рассмотрим две статистические задачи, полезные с этой точки зрения:
По данным об отказах определить закон распределения времени наработки на отказ погружного насоса. 2. Найти регрессионные зависимости времени наработки на отказ от параметров скважины. (Для этого сначала произвести отбор значимых параметров).
Следует упомянуть, что кроме статистических способов оценки времени безотказной работы оборудования могут быть применены эвристические методы, например, метод экспертных оценок. Этот подход также будет рассмотрен ниже. Проверка гипотез о законе распределения времени наработки насоса на отказ и оценка параметров полученного распределения
Время наработки УЭЦН на отказ определяется их конструктивными особенностями и условиями эксплуатации. На время наработки на отказ УЭЦН влияют геологическое строение и режим работы скважины, коллекторные свойства и термодинамические характеристики пласта, состав нефти, климатические условия, качество выполнения работ по установке насоса и т.д. Данные величины случайным образом влияют на время наработки на отказ УЭЦН, которое в свою очередь является случайной величиной. Статистическая информация по времени наработки на отказ позволяет определить такие характеристики закона распределения времени наработки на отказ, как вид закона распределения, его математическое ожидание и дисперсию.
Формирование выборки из генеральной совокупности Выборки времени наработки на отказ формируются для каждого типа насоса в отдельности. За время наработки на отказ принимается время от запуска насоса до прекращения его функционирования из-за поломки самого насоса, его электродвигателя, нарушения герметизации корпуса и соединений вследствие воздействия коррозии, дефекта (не обрыва) кабеля подвода электропитания и т.д. При формировании выборки проводится повышение степени её репрезентативности путем выбраковки аномальных данных из генеральной совокупности исходных данных, представляющих время наработки на отказ различных типов насосов (ЭЦН 50-1700, ЭЦН 50-2000, ЭЦН 80-1800) и т.д. Аномальными данными относительно времени наработки на отказ являются данные, значительно превышающие среднее значение времени наработки для данного класса насосов. Эти данные могли получиться как в результате очень хороших условий работы насоса (сделан без отклонений от технического задания, качественная установка в скважине, правильная эксплуатация, стабильные параметры скважины), так и быть ошибочными, например, возникшими в результате неправильной регистрации времени наработки на отказ. Такие аномальные данные «засоряют» выборку и, для получения достоверных оценок параметров законов распределения времени наработки на отказ, их целесообразно удалять[69,72]. Решающее правило для исключения аномального времени наработки на отказ основано на статистике вида ТЬр t(i)- t/ at, Где: t и ot (оценки математического ожидания и дисперсии времени наработки на отказ) определяются обычным способом; t(i) - крайний (наибольший или наименьший) элемент выборки по которой рассчитывалось t и at; Ti.p - табличное значение статистики Т, вычисленное при доверительной вероятности q = 1 - р. Вычисляется (t(i) - t)/ at и сравнивается с табличным значением Ti_p . Табличные значения Ті_р приведены например в [69]. Если это неравенство соблюдается, то элемент выборки не отсеивается, если не соблюдается - элемент исключают. После исключения того или иного элемента выборки, для исключения следующих аномальных значений, необходимо пересчитать характеристики эмпирического распределения по сокращенным данным и применить решающее правило снова. При анализе исходных данных используется заранее заданный уровень значимости, например р = 0.05 (т.е. результат получается с 95% доверительной вероятностью). Автором была проведена работа по сбору и анализу информации по скважинным данным и отказах УЭЦН на нескольких нефтедобывающих предприятиях. Ниже приведен пример результата формирования выборок для следующих насосов: ЭЦН 50-1300, ЭЦН 50-1550, ЭЦН 50-1700, ЭЦН 50-2000, ЭЦН 80-1200, ЭЦН 80-1550, ЭЦН 80-1800, отработавших на скважинах ОАО «ЛУКОЙЛ-Коми». В таблице 3.1 под числом событий понимается число регистрации времени работы насоса до отказа. В это число были включены все записи допускающие их однозначную интерпретацию (известна дата запуска и дата отказа) за трехлетний период.
Методика оценки экономической эффективности УЭЦН
Итак, квадрат множественного коэффициента корреляции определяет меру связанности всех независимых переменных с исследуемой характеристикой. Чем меньше разброс значений остатков около линии регрессии по отношению к общему разбросу значений, тем, очевидно, лучше прогноз. Например, если связь между переменными X и Y отсутствует, то отношение остаточной изменчивости переменной Y к исходной дисперсии равно 1.0. Если X и Y жестко связаны, то остаточная изменчивость отсутствует, и отношение дисперсий будет равно 0.0. В большинстве случаев отношение будет лежать где-то между этими экстремальными значениями, т.е. между 0.0 и 1.0. 1.0 минус это отношение и есть квадрат множественного коэффициента корреляции (R-квадрат) или коэффициент детерминации. Это значение непосредственно интерпретируется следующим образом. Если имеется R-квадрат равный 0.4, то изменчивость значений переменной Y около линии регрессии составляет 1-0.4 от исходной дисперсии; другими словами, 40% от исходной изменчивости могут быть объяснены, а 60% остаточной изменчивости остаются необъясненными. В идеале желательно иметь объяснение если не для всей, то хотя бы для большей части исходной изменчивости. Значение R-квадрата является индикатором степени подгонки модели к данным (значение R-квадрата близкое к 1.0 показывает, что модель объясняет почти всю изменчивость соответствующих переменных). Однако при оценке адекватности модели можно исходить и из ошибки прогноза. То есть для каждого набора численных значений независимых переменных регрессия дает оценку показателя (зависимой переменной) с минимальной ошибкой. В реальной ситуации получается разброс, который характеризуется дисперсией. В классической линейной модели, когда дисперсия ошибки неизвестна, стоит задача оценивания ее по экспериментальным данным.
Хотя большинство предположений множественной регрессии нельзя в точности проверить, исследователь может обнаружить отклонения от этих предположений. В частности, выбросы (т.е. аномальные наблюдения) могут вызвать серьезное смещение оценок, "сдвигая" линию регрессии в определенном направлении и тем самым, вызывая смещение регрессионных коэффициентов. Иногда такие большие отклонения возникают в результате случайного просчета, неправильного чтения показаний, возникновения практически невероятной комбинации параметров контролируемого процесса и т.д. Иногда же они отражают более тонкие моменты, такие, как несоответствие в отдельных точках действительности используемой математической модели, незамеченное изменение условий работы скважины и т.д. В любом случае с математической точки зрения речь идет о выделении наблюдений, величина которых не согласуется с распределением основной массы данных. Идентификация выделяющихся наблюдений позволяет обычно еще раз проверить условия их регистрации и тем самым подчас выявить и устранить ошибку. Если же ошибку устранить не удается, то данное значение обычно просто исключается из дальнейшей обработки, как нетипичное. Часто исключение всего одного аномального наблюдения приводит к совершенно другому результату.
Рассматриваемая задача разделяется на два этапа: Выявление «подозрительных» наблюдений и проверка статистической значимости их отличия от основной массы данных. Решающее правило для выявления и исключения аномальных значений наблюдений изложено в разделе о статистической обработке данных настоящей методики.
Процедуры выбора (выбор значимых критериев, влияющих на время работы насоса, определение самого времени наработки на отказ) почти всегда является результатом компромисса, учитывающего множественность критериев, требований, ограничений, не формализуемых факторов, экспертных оценок и суждений. Это объясняет, почему оптимизационные модели (исходящие из одного критерия или строго ранжированной последовательности формализованных критериев) не имели того успеха, на который исследователи возлагали большие надежды в 50-70-е годы в период быстрого внедрения компьютеров в сферу управления[71].
Применение экспертных систем сопряжено с рядом трудностей, прежде всего потому, что по чисто психологическим причинам опыт специалистов, их интуицию и предпочтения довольно трудно превратить в стандартные вероятностные построения. Эксперты выносят суждения на основе имеющихся у них разнородных и несогласованных сведений, сложившихся стереотипов (опыта), а также личных и групповых предпочтений, свойств характера и т.п. Игнорировать эту информацию нельзя, но относиться к ней следует с известной осторожностью.
Принципиально невозможно устранить неопределенность экспертных оценок, но весьма перспективным является разработка для экспертов единой логики и специального наглядного языка логических схем анализа и синтеза решений.
Для этого создают разнообразные экспертные системы, системы поддержки решений, которые в процессе диалога компьютера с пользователем (обрабатывая его ответы на поставленные компьютером в продуманной и четкой форме вопросы) извлекают эту информацию косвенным путем и превращают ее в формализованную информацию в так называемых базах знаний, учитывая свойственную человеку несогласованность суждений о сложных предметах. Совместная обработка результатов, полученных при статистическом анализе, имитационном моделировании и экспертных оценках позволяет учитывать, как параметрические зависимости, влияющие на работу насоса, так и опыт специалистов в данной области. В настоящее время наиболее разработанным является метод анализа иерархий (МАИ). Более подробно с МАИ можно ознакомится в [71].
Промысловые испытания и пробная эксплуатация методики и программы подбора УЭЦН
Одним из важнейших параметров работы насоса является содержание свободного газа на его приеме. По указанным выше параметрам строится зависимость содержания свободного газа на приеме насоса от глубины спуска насоса. Задав необходимое содержание газа, получаем требуемую глубину спуска насоса [70,91].
Однако существует нескольколько критериев определения этой глубины спуска. К таким критериям можно отнести темп набора кривизны в точке установке насоса, содержание свободного газа, температуру, давление. Поскольку у каждого технолога могут быть свои критерии выбора глубины (в рамках допустимых значений) в качестве первого приближения рассчитываем такую глубину спуска насоса, чтобы на его приеме было 10% свободного газа (по кривой разгазирования).
Данное значение обеспечивает нормальный (не критический) режим работы установки. Потом может быть выбран и другой вариант глубины подвески, с учетом выбранного оборудования.
Рассчитываем давление, температуру на данной глубине, напор и мощность, которые необходимы насосу для поднятия заданного объема жидкости. Данные параметры являются ключевыми - именно они определяют режим работы подбираемой установки и позволяют определить, какие именно насосы обеспечат работу скважины в заданном режиме.
Определяем по рекомендациям изготовителей тип и исполнение насосов, которые оптимальны для данной скважины и заданного режима эксплуатации (по вязкости жидкости, количеству мехпримесей, температуре и т.п.). Также предоставляем возможность пользователю выбрать тип и исполнение подбираемых насосов в диалоговом режиме вручную (для случая отсутствия на предприятии необходимого оборудования).
По заданному дебиту выбираем из базы данных оборудования насосы, рабочая зона которых включает в себя планируемый дебит. Предпочтение должно отдаваться насосам, рабочая точка которых находится вблизи оптимального режима, но в правой части рабочей зоны, т.к. в этой части характеристики уменьшается возможность срыва подачи и вибрации установки, что может привести к выходу ее из строя.
Пересчитываем напорные характеристики выбранных насосов с воды на добываемый флюид с учетом реальной вязкости, плотности жидкости, свободного газа и температуры. Оставляем для дальнейшего рассмотрения только те насосы, которые обеспечивают требуемый напор, или незначительно (до 5%) превышают его. 5-ти процентный запас по напору попадает в рамки допустимых погрешностей напорной характеристики насоса, которые обеспечивают заводы-изготовители. Определение данной мощности не только позволит выбрать электродвигатель, обеспечивающий заданный режим работы, но и позволит подобрать наземное оборудование (типоразмер станции управления, тип трансформатора или комплектного устройства). Выбираем из базы данных погружные электродвигатели, обеспечивающие данную мощность соответствующего габарита. Пользователь выбирает один из них с учетом допустимой рабочей температуры и минимальной скорости охлаждающей жидкости. На основании данных о геотермическом градиенте и температуре пласта определяем распределение температуры по стволу скважины. Уточняем ее с учетом дополнительного нагрева от насосной установки - возможен перегрев за счет отбора тепла от ПЭД и насоса. По распределению температуры по длине скважины компонуем кабельную линию (кабель+удлинитель), где должны быть учтены оптимальные сотношения длин основного кабеля и теплостойкого кабельного удинителя. Уточняем глубину подвески насоса (с учетом свободного газа, инклинометрии, температуры и давления - см. пункт 3). Однако, помимо этого следует учесть, что у разных заводов-изготовителей свои требования к различным параметрам эксплуатации скважины. Таким образом, пользователю программы необходимо ознакомиться с распределением перечисленных параметров по глубине и скорректировать ее значение с учетом регламентных ограничений. Пересчитываем параметры полученной системы «пласт-скважина-УЭЦН» для выбранной глубины подвески насосного агрегата. К таким параметрам можно отнести давление на приеме насоса, забойное давление, температура на выходе из насоса, мощность установки, динамический уровень и т.д.
По схеме, описанной на стр.60, определяем наработку на отказ для полученной установки и планируемого режима ее работы. Как уже описывалось в методике, учитывается влияние около 20 параметров (температуры, мехпримесей, диномического уровня и т.д.) на наработку на отказ подобранной установки. Поэтому, еще до оценки экономической эффективности можно исключить варианты с небольшой расчетной продолжительностью работы. Чтобы не пересчитывать требуемые, повторяющиеся значения наработок на отказ для каждого из типоразмеров, эти данные сохраняем в базе данных, и переодически обновляем эту информацию.
Похожие диссертации на Повышение эффективности эксплуатации УЭЦН путем разработки и внедрения методики подбора и оптимизации работы оборудования
