Содержание к диссертации
Введение
ГЛАВА I. СОСТОЯНИЕ РАЗРАБОТКИ ПРОБЛЕМЫ МАТЕМАТИЧЕСКОГО МОДЕЛИРОВАНИЯ И ОПТИМАЛЬНОГО УПРАВЛЕНИЯ РАБОТОЙ ГЛУБИННО НАСОСНЫХ СКВАЖИН В УСЛОВИЯХ НЕОПРЕДЕЛЕННОСТИ 11
1.1. Состояние изученности проблемы моделирования и управления процессами глубиннонасосной нефтедобычи 11
1.2. Обоснование постановки задач оптимального управления процессом штанговой глубиннонасосной эксплуатации при неполной информации об исследуемом объекте 28
ГЛАВА II. ПОСТРОЕНИЕ МАТЕМАТИЧЕСКИХ МОДЕЛЕЙ ДЛЯ ПРОГНОЗИРОВАНИЯ И ОПТИМИЗАЦИИ РАБОТЫ ШТАНГОВЫХ ГЛУБИННОНАСОСНЫХ УСТАНОВОК 32
2.1. Задача уточнения исходных данных 32
2.2. Оценка информативности признаков и моделирование фактической подачи скважинного штангового насоса 40
ГЛАВА Ш. СТОХАСТИЧЕСКАЯ ОПТИМИЗАЦИЯ РАБОТЫ ШТАНГОВЫХ ГЛУБИННОНАСОСНЫХ УСТАНОВОК В УСЛОВИЯХ НЕОПРЕДЕЛЕННОСТИ... 56
3.1. Анализ случайных возмущений и идентификация их законов распределения 56
3.2. Постановка и алгоритм стохастической задачи оптимального проектирования штанговой насосной установки с учетом прогнозирования показателей надежности 72
3.3. Задачи структурной и параметрической идентификации для оптимального управления
работой глубиннонасосных установок при неопределенности 87
3.4. Задача синтеза оптимального оперативного управления режимом откачки штанговых глубиннонасосных скважин 99
ГЛАВА ІV. ОПТИМАЛЬНОЕ УПРАВЛЕНИЕ ПРОЦЕССОМ ШТАНГОВОЙ ГЛУБИННО-НАСОСНОЙ НЕФТЕДОБЫЧИ С УЧЕТОМ НАДЕЖНЫХ ХАРАКТЕРИСТИК ШТАНГОВЫХ ГЛУБИННОНАСОСНЫХ УСТАНОВОК 116
4.1. Определение показателей безотказной работы штанговых насосов 116
4.2. Математические модели для определения влияния эксплуатационных факторов на показатели надежности работы штанговых скважинных насосов 133
ГЛАВА V. ИНФОРМАЦИОННОЕ ОБЕСПЕЧЕНИЕ И ПРОМЫШЛЕННАЯ АПРОБАЦИЯ ЗАДАЧ ОПТИМАЛЬНОГО УПРАВЛЕНИЯ ПРОЦЕССАМИ ГЛУБИННО- НАСОСНОЙ НЕФТЕДОБЫЧИ 145
5.1. Создание информационно-справочного массива для решения задачи оптимизации глубиннонасосной эксплуатации в рамках автоматизированной базы данных 145
5.2. Промышленное внедрение в условиях объединения Азнефть разработанных методом оптимального управления и анализа полученных результатов...150
5.3. Расчет экономической эффективности предполагаемого способа выбора оборудования и режима работы ШГНУ при неполной информации 165
ОСНОВНЫЕ ВЫВОДЫ И РЕКОМЕНДАЦИИ 159
ЛИТЕРАТУРА 162
ПРИЛОЖЕНИЯ . 175
ПРИЛОЖЕНИЕ I 176
ПРИЛОЖЕНИЕ 2 177
ПРИЛОЖЕНИЕ 3 ...178
ПРИЛОЖЕНИЕ 4 179
ПРИЛОЖЕНИЕ 5 180
ПРИЛОЖЕНИЕ б 181
ПРИЛОЖЕНИЕ 7 182
ПРИЛОЖЕНИЕ 8 183
ПРИЛОЖЕНИЕ 9 184
П Р И Л О Ж Е Н И Е 10 186
ПРИЛОЖЕНИЕ II 187
ПРИЛОЖЕНИЕ 12 188
ПРИЛОЖЕНИЕМ 189
- Состояние изученности проблемы моделирования и управления процессами глубиннонасосной нефтедобычи
- Задача уточнения исходных данных
- Анализ случайных возмущений и идентификация их законов распределения
- Определение показателей безотказной работы штанговых насосов
- Создание информационно-справочного массива для решения задачи оптимизации глубиннонасосной эксплуатации в рамках автоматизированной базы данных
Введение к работе
Актуальность проблемы повышения эффективности глубиннонасос-ного способа добычи нефти обуславливается бурным развитием нефтяной промышленности страны, перспективы которой четко отражены в решениях ХХУІ съезда КПСС. Для выполнения поставленных перед отраслью задач по увеличению добычи нефти потребуется не только ввод в эксплуатацию новых разведанных запасов, но и совершенствование методов разработки и эксплуатации действующих нефтяных и газовых месторождений.
Поддержание заданного уровня добычи нефти с наилучшими экономическими показателями и достижение высокой нефтеотдачи пластов является основной задачей рациональной эксплуатации нефтяных месторождений, находящихся в поздней стадии разработки, т.е. при сравнительно низком пластовом давлении и ограниченном дебите скважин. Решение этой задачи на месторождениях, в которых основным способом добычи нефти остается глубиннонасосный, требует периодического анализа состояния объекта и осуществления мероприятий по его оптимальному управлению и регулированию.
В настоящее время в практике разработки и эксплуатации нефтяных и газовых месторождений четко выделяется направление научных исследований, приводящих к созданию АСУ ТП. Внедрение таких систем позволит, в частности, на качественно новой основе решать различные вопросы в области управления производством, проектирования, анализа, прогнозирования и регулирования разработок нефтяных и газовых месторождений.
В настоящее время в отечественных промыслах около 3/5 всего действующего фонда нефтяных скважин эксплуатируется глубиннона-сосным способом, значительная часть которых работает со сравнительно невысокими коэффициентами наполнения и подачи насосов. Очень часто такие скважины останавливаются на подземный ремонт, вызванный сработкой плунжерной пары, обрывом и отворотом штанг, забиванием клапана песком, пробкообразованием и другими видами отказов. Во многих скважинах недостаточно велик еще межремонтный период, в некоторых случаях значительны энергозатраты и металлоемкость установок.
Среди этих вопросов особое место занимают вопросы работы установок ШГН в осложненных условиях, в частности добыча жидкостей с механическими примесями, высоковязких, содержащих большое количество парафина, газа, песка и др., что особенно характерно для многих месторождений Азербайджана.
Работа посвящена решению проблемы оптимального выбора оборудования и управляемых параметров ТП глубиннонасосной нефтедобычи с помощью различных математических методов и ЭВМ.
Отличительной особенностью работы является то, что в ней проблема оптимальности рассмотрена, в основном, в условиях неполной априорной информации о состоянии объектов эксплуатации..
Известно, что процессы глубиннонасосной эксплуатации скважин относятся к сложным, с точки зрения оптимизации, управляемым процессам. Это обусловлено в первую очередь наличием большого количества взаимосвязанных управляемых параметров, а также параметров, не поддающихся контролю и изучению. Существование тесной зависимости показателей данного способа добычи нефти от конкретного сложившихся условий эксплуатации скважин, возможность одновременного регулирования довольно большого количества режимных и кон- структивных параметров, а также требование адекватного моделирования технологических и технико-экономических показателей процесса при условии надежной работы всей установки затрудняют комплексную разработку проблемы оптимизации. Известны отдельные методические материалы, предназначенные для реализации оптимизационных задач в условиях различных нефтедобывающих районов страны.
Эффективная эксплуатация нефтяных скважин при глубиннонасос-ной добыче непосредственно связана с оптимальным подбором оборудования, учетом его показателей надежности и определением оптимальных режимов откачки.
Из-за случайного характера изменения ряда параметров, а также в силу неадекватности математического описания ТП применения детерминированного подхода к решению указанных задач иной раз приводит к существенным отклонениям, от истинных оптимальных решений. Чтобы учесть эти особенности, основные задачи в диссертационной работе были решены в стохастическом аспекте, т.е. с учетом неполноты исходной информации. К ним относятся следующие: - оптимизация выбора оборудования ШГНУ и проектирование режима её работы.
Здесь решаются задачи: изучения информативности промысловых данных и их коррекции; синтеза оперативного оптимального управления режимов откачки при периодическом изменении ранее установленных режимных параметров во времени.
Задача оптимизации поставлена как многокритериальная и её решение позволяет определить наилучшее, в смысле максимального отбора жидкости при минимальных затратах с учетом технико-экономических ограничений, надежное сочетание узлов глубиннонасосного оборудования и установить оптимальный технологический режим для предварительно исследованных скважин. - идентификация математической модели процесса эксплуатации скважин в осложненных условиях для прогнозирования фактической подачи насоса.
Здесь решаются задачи: оценки неизвестных параметров ТП и на их основе строятся математические модели оптимальной сложности фактической подачи скважинного насоса.
Реализация задачи идентификации позволяет без активного вмешательства в работу объектов управления, что очень важно для непрерывного производства, определить ряд неизвестных трудноопределяемых параметров, характеризующих реальные условия эксплуатации ШГНУ, далее, с помощью метода группового учета аргументов (МТУА) строятся математические модели, относительно простые, и охватывающие широкий спектр факторов. - построения вероятностных моделей для определения средних показателей безотказной работы штанговых насосов.
На базе статистических данных об отказах насосов, работающих в различных условиях эксплуатации, были определены следующие характеристики надежности штанговых насосов: вероятность безотказной работы, интенсивность отказов, зависимость количества отказов от времени, средняя наработка до первого отказа насосов и т.д. На их основе получены математические модели, определяющие влияние эксплуатационных факторов на указанные показатели надежности работы скважинных насосов. - классификации объектов (скважин) эксплуатации с последую щим решением задачи оптимизации при начальной неопределенности, т.е. для вновь введенных скважин или планируемых к переводу на глубиннонасосный способ добычи нефти, а также для скважин с неза фиксированными входными и выходными данными.
В рамках решения этой задачи осуществляется массовая реализация параметрической идентификации с целью создания банка промысловых данных по оцениваемым параметрам и соответствующим им признакам. Далее, используя метод распознавания образов указанная выборка делится на определенное количества кластеров (классов). Производится также и структурная идентификация, физическая сущность которой заключается в том, что формализация общей задачи оптимизации зависит от конкретных условий эксплуатации, в результате чего осуществляется адекватный выбор структуры модели.
На базе решения этих задач была разработана "Методика оптимизации работы штанговых глубиннонасосных скважин с применением ЭВМ", подбора наилучшего сочетания наземного и подземного оборудования и проектировании режима работы скважины при начальной неопределенности.
Разработанные расчетные схемы и машинные программы имеют также и самостоятельное значение для исследования соответствующих технологических процессов.
Разработанный комплекс алгоритмов и машинных программ оптимизации работы ШГНУ, функционирующий в рамках системы САПР - разработка, позволил автоматизировать процесс проектирования выбора оборудования и режима работы глубиннонасосных скважин при составлении проектов на разработку нефтегазовых месторождений.
Итак, впервые в рамках общей многокритериальной задачи вопросы оптимизации выбора оборудования и режима работы ШГНУ решены с учетом надежностных характеристик процесса эксплуатации. Комплекс задач оптимизации режима работы ШГНУ, впервые рассматривался при неполноте информации о состоянии объекта управления.
Для нахождения оценок неизвестных параметров процесса использовались методы адаптивной идентификации. Впервые поставлена, и - 10 -после массовой реализации задачи идентификации, решена задача классификации объектов управления. Вновь поступающие объекты при полном отсутствии априорной информации, используя методы распознавания образов, относятся к ранее изученному классу объектов. Комплекс математических моделей, алгоритмов и машинных программ оптимизации работы ШГНУ разработан с учетом реализации в рамках САПРа и АСУ ОТ и функционирует на основе регионального банка нефтепромысловых данных.
Промышленное внедрение задач, поставленных и решенных в диссертационной работе, в 1982 г. показало что управление с учетом оптимизированных технологических параметров способствует повышению эффективности глубиннонасосного способа добычи нефти без существенных дополнительных капитальных вложений, лишь за счет правильного подбора оборудования и режима работы скважин, вследствие чего расчетный годовой экономический эффект на одну скважину составляет 1000-1200 рублей.
Результаты работы опубликованы в периодической печати и неоднократно докладывались на республиканских и всесоюзных научно-технических конференциях. - II -
Состояние изученности проблемы моделирования и управления процессами глубиннонасосной нефтедобычи
Эффективность глубиннонасосной добычи нефти в основном зависит от правильного подбора оборудования, установления оптимальных режимов откачки жидкости из скважины. Эти задачи могут быть успешно решены при использовании современных экономико-математических методов и ЭВМ.
Широкий круг вопросов по проектированию и управлению процессами добычи нефти освещается в [_4,6,10,19,72,86,127 J.
В последние годы ряд работ по оптимизации процессов глубинно-насосной добычи нефти выполнен специалистами "ВНИИнефть", "БашНИШнефть", "ТатНИПИнефть", "АзНИПИнефтъ", и другими научно-исследовательскими институтами з,6,7,8,10,12,13,18,19,27,31, 38,61,62,65,67,68,69,72,73,83,84,86,97,102,121 ].
В "ВНИИнефть" была разработана методика 73] , позволяющая определить типоразмеры станка-качалки (СК) и электродвигателя, диаметр и глубину спуска окважинного насоса, конструкцию колонны штанг и труб, а также параметры режима откачки скважины.
Условно Г73 ] можно разбить на 3 части, в первой из которых приводится алгоритм корректирования математической модели для расчета параметров ШГНУ, во второй части излагается методика расчета технологических и технико-экономических показателей, в третьей части описывается обобщенный алгоритм решения оптимизационной задачи.
Одним из основных достоинств Г 731 является то, что структурно она составлена по блочному принципу и, следовательно, при необходимости возможно исключение, добавление или замена отдельных расчетных алгоритмов..
Для определения ряда показателей эксплуатации ШГНУ в работе предусмотрена процедура корректирования расчетной модели, что позволяет увеличить точность практических расчетов.
При моделировании движения газожидкостной смеси в подъемных трубах учитываются фазовые переходы, сегрегация фаз, а также характер их проявления.
Задача уточнения исходных данных
Система эксплуатации нефтяных скважин относится к классу плохоопределенных систем. Отличие характеристик одной скважины от другой объясняется в первую очередь случайной природой возмущающих сил, действующих как непредвиденное изменение параметров самой среды, так и параметров оборудования эксплуатируемого в этой среде. Так, например, на производительность насосных скважин (Одь) оказывают влияние износные характеристики среды, материал плунжерной пары, вязкость откачиваемой жидкости, степень газопес-копроявления, неточность задания закона движения СК и др.
Поэтому имеет смысл учесть эти особенности как при решении вопросов оптимизации управления режимом работы действующих скважин, так и при проектировании режима штанговых глубиннонасосных установок.
Из условия работы скважин вытекает, что фактическая производительность насоса не должна быть больше предполагаемого дебита скважин ЩС1 где UT - теоретическая подача насоса. Коэффициент подачаh (t ) в соответствии с[72]обобщенно можно выразить в виде неявно заданной функциональной зависимости (2,2), которая представляется совокупностью функций и функционалов и определяется алгоритмически б]. где # - днина хода плунжера; п - число качаний №ІСІ0,СІТ,СІН,СІШІ -соответственно диаметры отверстия седлового клапана, труб, насоса и 1-й ступени штанг; f - площадь сечения тела труб; /4,/ соответственно» динамический и статический уровень жидкости; д - группа насадки плунжера;А - давление пара откачиваемой жидкости; jfL,- давление у приема насоса; , , -соответственно удельный вес газа, нефти и газожидкостной смеси; \/ -динамическая вязкость; fM - кажущаяся плотность газа в жидкой среде, которая определяется по известному удельному весу нефти и удельному весу газа относительно воздуха;оС - коэффициент растворимости газа в нефти; Т- температура пласта; (j - газовый фактор ,(27 - коэффициенты, косвенно оценивающие свойства износостойкости материалов плунжера и цилиндра насосов; С -коэффициент, оценивающий неконцентричность расположения окружностей цилиндра и плунжера;о,окоэффициенты,характеризующие степень изнашивания плунжерной пары во времени; /тг0 - коэффициент, учитывающий перераспределение газа в затрубном пространстве в долях от общего количества; /тг - доля вредного пространства насоса по отношению к всасывающему объему нефти; М - % мехпримесей; U - коэффициент продуктивности пласта; t - время.
Анализ случайных возмущений и идентификация их законов распределения
При глубиннонасосной эксплуатации скважин правильность принятых решений во многом зависит от способа обработки промысловых данных и их анализа. Это обусловлено тем, что на процессы добычи нефти, как было указано ранее, оказывает влияние целый ряд случайных параметров, часть из которых весьма трудно подается учету и определению. К последним можно отнести все составляющие вектора X, которые учитывают реальные условия эксплуатации установок ШГН; дебит скважин; срок службы насосов, НКТ и т.д. Чтобы более рационально управлять процессом глубиннонасосной добычи нефти необходимо определить, какой из законов распределения случайных величин действует в каждом конкретном случае.
В теории математической статистики наиболее распространенными законами распределения являются: нормальное распределение Грама-Шарлье, гамма-распределение, бетта-распределение, распределение Вейбулла, Релеевское распределение, нормальное распределение Гаусса. При этом для выбора зависимости, например, количества отказов глубинных насосов (или колонны НКТ) от времени, из вышеуказанных распределений нет достаточно надежных теоретических оснований. Очень важно, имея экспериментальные данные и вычисляя характеристики случайной величины заранее предсказать (хотя бы о какой-то вероятностью), каким из указанных распределений пользоваться.
Определение показателей безотказной работы штанговых насосов
При решении задач оптимального управления процессом эксплуатации глубиннонасосного оборудования важное значение придается вопросам надежности работы всей глубиннонасосной установки.
Вместе с тем следует отметить, что при решении этой задачи, основной целью которой является увеличение МРП, сравнение различных вариантов должно производиться либо при одинаковой надежности их работ, либо о учетом того, что повышение или снижение надежности отражается на величине расчетных затрат.
Известно, что некоторые факторы, а также разнообразие условий эксплуатации в ряде случаев могут существенно влиять на надежность работы скважинных насосов, вследствие чего создаются значительные трудности при определении закономерностей выхода из строя последних.
Для количественной оценки надежности глубиннонасосных установок используется теория вероятностей и математическая статистика. Однако эта оценка должна базироваться на объективных статистических данных о выходе из строя устройств в различных условиях эксплуатации. Так как возникающие в период нормальной эксплуатации ШГНУ внезапные отказы носят случайный характерно и количественные показатели надежности установок имеют вероятностный характер.
При-конкретно-сложившихся уо л овшак .частые поломки штанг, ят сработка плунжерной пары, а также другие формы отказов могут существенно снизить эффективность работы скважин. Поэтому статистическую информацию об отказах и работоспособности штанговых насосов, о параметрах глубиннонасосной установки и условиях их эксплуатации необходимо заносить в"карты учета отказов" штанговых насосов, создавая массив данных. Так как факторы, влияющие на показатели надежности, многообразны, то информацию в массиве следует разбивать на категории (группы) [_ 70,97J скважин, которые определяют такие величины, как диаметр и интервал глубины спуска насосов, содержание воды, песка, газа, солей и парафина в откачиваемой жидкости, а также тип насоса и объект, в котором собраны статистические данные.
Создание информационно-справочного массива для решения задачи оптимизации глубиннонасосной эксплуатации в рамках автоматизированной базы данных
Для решения задач оптимального выбора оборудования и режима работы установок ШТН необходимо иметь постоянно действующую информационно-справочную систему на машинных носителях. Имея такую систему, можно производить многократную выборку необходимой справочной информации по различным типам оборудования ШТНУ и осуществлять выбор его оптимального сочетания.
Эти функции обеспечивает автоматизированная база данных (АБД) разрабатываемая в рамках автоматизированной информационной системе (АИС) базовых данных по разработке нефтегазовых месторождений. В Приложении, на рис.5.1 дана общая схема обработки данных в автоматизированной системе.
В соответствии с технологией решения задач, подключаемых к АС, выделяются подсистемы ввода ( S ) расчетов (Р) и вывода (F). Данные подсистемы являются максимально независимыми Подсистемой ввода, состоящей из комплекса кодограмм и программ ввода, осуществляется запись информации в базу данных Последнее может осуществляться как стандартными,так и нестандартными порциями. Для каждой стандартной порции, используемой регулярно, могут быть составлены соответствующая кодограмма, определяющая состав и структуру заносимой информации, и программы.
Подсистема расчетов состоит иг комплекса программ расчетов и др., которые получают исходную информацию для работы из базы данных (БД) и в которую записывают все результаты расчетов. Б БД заносятся также и все важные промежуточные результаты, которые могут быть в дальнейшем использованы другими программами»
В подсистеме действуют три массива справочных данных, в первом из которых содержится информация технологического и технико-экономического характера по известным типам СК глубинных насооов, НКТ, штанг. Во втором массиве содержится информация о показателях надежности ШГНУ в различных НГДУ объединения Азнефть. Здесь хранится промысловая информация об условиях эксплуатации сква-жинных штанговых насосов, распределение отказов по категориям скважин, обработанная и проанализированная статистическая информация о работе скважинных насосов. В третий массив включена вся необходимая информация для решения задачи оптимального проектирования и режима откачки при начальной неопределенности.
Массивы позволяют расширить свою размерность в случае необходимости. Они подготовлены на перфокартах и обслуживаются четырьмя машинными программами. Основное требование, предъявляемое к справочникам массивов, заключается в необходимости организации индексно-последовательного файла, схема создания которого дана в Приложении (рис.5.2), с условием, чтобы их записи были доступны программам на алгоритмическом языке Фортран.
