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

 < ε_о  

Здесь a_ij, b_ij – элементы матриц, p_ij – 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 dQ_пл /dt – скорость изменения пластового дебита скважины;

n – скорость перемещения плунжера; D – площадь плунжера;

S – длина хода плунжера; K_п – 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: