焦春晶
(中石油吉林油田分公司油氣合作開發(fā)公司 吉林松原 138000)
近年來人工智能技術(shù)迅速發(fā)展,主要研究領(lǐng)域包括機器人應(yīng)用、語言識別、圖像識別、自然語言處理和專家系統(tǒng)等。在油田開發(fā)領(lǐng)域,油田標準數(shù)據(jù)庫建設(shè)和物聯(lián)網(wǎng)技術(shù)快速推進。油田標準數(shù)據(jù)庫建設(shè)為油田建立了穩(wěn)定的數(shù)據(jù)系統(tǒng),如XX油田普遍使用的A2系統(tǒng),具有規(guī)范性、廣泛性和接入良好的特點。物聯(lián)網(wǎng)技術(shù)在油井狀態(tài)自動傳感、自動開關(guān)井、自動錄取參數(shù)方面取得了長足的進步。立足于數(shù)據(jù)系統(tǒng)提高物聯(lián)網(wǎng)智能化應(yīng)用的專家程序開發(fā)潛力空間巨大,本文立足于應(yīng)用油田標準數(shù)據(jù)庫,研究油井生產(chǎn)狀態(tài)智能識別及輔助決策方法,并編制專家系統(tǒng)進行程序化應(yīng)用,提高油田智能開發(fā)水平。
選取沉沒度作為油井能量盈余的判斷指標,沉沒度反映的是油層產(chǎn)出能力與深井泵的抽吸能力的差值。如果油層產(chǎn)出能力大于深井泵的抽吸能力,沉沒度逐漸上升,原則上需要調(diào)大油井的生產(chǎn)參數(shù);如果油層產(chǎn)出能力小于深井泵的抽吸能力,沉沒度逐漸下降,原則上需要調(diào)小油井的生產(chǎn)參數(shù)。選取沉沒度作為能量盈余的指標弱化了產(chǎn)量對判斷的影響,更注重判斷能量供應(yīng)與產(chǎn)量輸出之間的潛力。在實際應(yīng)用中,需要綜合考慮能力發(fā)揮指標,并根據(jù)動態(tài)指標變化進行參數(shù)調(diào)整,同時調(diào)大參數(shù)井要考慮水淹風(fēng)險,需要進行綜合分析及動態(tài)跟蹤調(diào)整。在確定沉沒度級別時要根據(jù)油田內(nèi)油井的沉沒度分布狀況和分析需求進行確定。
沉沒度=泵掛深度—動液面深度
選取泵效作為油井能力發(fā)揮的判斷指標,泵效是油井的實際產(chǎn)量與理論排量的比值,反映了深井泵的工作狀態(tài)。泵效高的油井深井泵工作狀態(tài)較好,泵效低的油井深井泵工作狀態(tài)較差。選取泵效作為油井能力發(fā)揮的判斷指標,弱化了泵徑和產(chǎn)量對判斷的影響,更注重深井泵能力的發(fā)揮程度。實際泵效受氣影響、彈性變形影響和漏失影響,但是不影響選取泵效作為油井能力發(fā)揮判斷指標。在一個油田內(nèi),平均泵效相對固定,各類影響是系統(tǒng)值,不影響級別的確定。在確定泵效級別時可根據(jù)油井泵效分布狀況進行確定。
泵效=實際產(chǎn)量/理論排量×氣影響系數(shù)×彈性變形影響系數(shù)×漏失影響系數(shù)
能量盈余指標及能力發(fā)揮指標的確定可以采取統(tǒng)計的方法,通過對井的統(tǒng)計,找到可以分級的界限點。例如,XX采油廠統(tǒng)計675口井結(jié)果見表1。
表1 XX采油廠沉沒度及泵效情況統(tǒng)計表
圖1 XX采油廠沉沒度與泵效對比圖
根據(jù)統(tǒng)計結(jié)果,將XX采油廠沉沒度分級確定為0~100m、100~200m、>200m;將泵效分級確定為0~30%、30%~60%、60%~100%(見圖1)。
示功圖和產(chǎn)量影響作為油井狀態(tài)識別的輔助判斷指標,示功圖反映的同樣是深井泵的工作狀態(tài),并不能正確地反映油井的生產(chǎn)狀態(tài)。例如示功圖正常,泵效較高,但沉沒度持續(xù)上升,深井泵工作正常,但是油井的生產(chǎn)潛力沒有發(fā)揮出來,這種狀態(tài)需要換大泵或者調(diào)大生產(chǎn)參數(shù)以發(fā)揮油井的生產(chǎn)潛力。產(chǎn)量影響指目前產(chǎn)量與前三個月產(chǎn)量比下降的產(chǎn)量,可以選絕對產(chǎn)量也可以選下降百分數(shù),可以通過產(chǎn)量變化判斷油井生產(chǎn)狀態(tài)變化趨勢。因此,選取示功圖解釋作為結(jié)合沉沒度和泵效綜合判斷油井的生產(chǎn)狀態(tài)。
讀取油井生產(chǎn)數(shù)據(jù),從標準數(shù)據(jù)庫中讀取油井相關(guān)數(shù)據(jù),包括沖程、沖數(shù)、泵徑、泵掛、液面、生產(chǎn)時間、日產(chǎn)液、日產(chǎn)油、功圖解釋結(jié)果,以及前三個月的月數(shù)據(jù)(生產(chǎn)天數(shù)、平均日產(chǎn)液能力、平均日產(chǎn)油能力、動液面)。
根據(jù)分級情況進行生產(chǎn)狀態(tài)識別,并提出輔助決策建議。
根據(jù)識別流程編制油井生產(chǎn)狀態(tài)智能識別及輔助決策系統(tǒng)流程圖,并進行程序設(shè)計,投入現(xiàn)場使用(圖2)。
系統(tǒng)架構(gòu)采用C/S架構(gòu);編程語言采用C#和SQL SERVER2008;客戶端生成查詢結(jié)果界面、查詢結(jié)果輸出EXCEL表格 ;服務(wù)端定義鏈接服務(wù)器,從數(shù)據(jù)接口返回需求數(shù)據(jù)保存至本地數(shù)據(jù)庫,根據(jù)已定義的油井狀態(tài)識別分類更新數(shù)據(jù)至輸出表。
在XX采油廠識別出不正常井101井次,驗證符合86口,符合率85.1%。輔助決策建議調(diào)大深井泵工作參數(shù)53口,調(diào)小深井泵工作參數(shù)及措施潛力井33口,實施后取得了較好的效果。
通過油井生產(chǎn)狀態(tài)智能識別及輔助決策系統(tǒng)的研究,我們?nèi)〉靡韵聨追矫娴恼J識:
(1)在以人工智能為代表的二次工業(yè)革命中,能源企業(yè)的人工智能發(fā)展是勢在必行的,通過智能開發(fā)可以降本增效,提高油田開發(fā)效益;
(2)油田智能化開發(fā)的三個環(huán)節(jié)是設(shè)備自動化、信息自動化和控制自動化,三個環(huán)節(jié)相互結(jié)合實現(xiàn)油田開發(fā)智能化;
(3)油田智能化開發(fā)需要地質(zhì)研究、程序設(shè)計、工程技術(shù)、方案落實相互印證、相互結(jié)合、共同改進,最終實現(xiàn)油田高效開發(fā);
(4)將沉沒度和泵效作為識別油井生產(chǎn)狀態(tài)的關(guān)鍵指標科學(xué)合理,實用性強;
(5)標準數(shù)據(jù)庫為智能識別系統(tǒng)提供了數(shù)據(jù)支持,智能識別系統(tǒng)為物聯(lián)網(wǎng)提供決策支持,物聯(lián)網(wǎng)應(yīng)用智能識別結(jié)果對油井智能參數(shù)進行調(diào)整,從而實現(xiàn)真正意義上的油井智能開采。
圖2 油井生產(chǎn)狀態(tài)智能識別及輔助決策系統(tǒng)流程圖