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【本周专题:人工举升】百端待举,如日方升(九)

【本周专题:人工举升】百端待举,如日方升(九)

“不读水浒,不知天下之奇;不看石油圈,不晓人工举升之最全新进展。”小编说,没毛病!

来自 | World oil
编译 | 张德凯

在油气开采中,人工举升技术应用非常广泛且种类繁多,“人工举升”一词应用范畴很广,通常指可以提高产量(一般为原油或是油/水混合物)的工具、设备、控制装置、仪器、电脑硬件/软件以及技术等。人工举升可通过各种类型的泵,以机械的方式将井下液体举升至地面,这种方式的原理非常简单,只是通过外力改变井下液体的流速。另外,还可以通过降低井下液体静压的方式提高液体产量,一般通过注入气体完成。

动力系统、自动化、控制与监测

麦肯锡(McKinsey)数据显示,在石油工程师的工作时间内,有28%左右用于回复邮件;而工业周刊(Industry Week)的数据显示,工程师每周有25~50%的工作时间都在开会。这无疑在侧面强调了油井数据分析自动化的重要性,分析结果可直接按重要性列出生产机会和问题,减少人为操作。

监测系统的重要性

尽管目前大多数井都配备了井下传感器,能够获得井下、地面实时生产数据,但实际上这些数据并没有得到合理利用,对生产优化的贡献少之又少。更糟糕的是,不同厂家生产的人工举升系统检测系统各不相同(如ESP和气举),造成数据格式混乱,分散于各个标准不同的系统内。这无疑加大了数据分析的难度,造成油井最佳生产方案滞后,开采作业不能达到最佳状态。考虑到以上这些问题,加之油价长期处于低位,凸显了油井全天候监测的重要性。

CO2模拟与气举分析

人工举升性能(ALP)Pump Checker是专门用于解决以上问题的工具,无论采用何种人工举升方式,ALP Pump Checker都能将数据集成分析,大大提高数据利用效率。

此外,ALP Pump Checker还有两种独特的功能:

1.在CO2驱油系统中,通过ESP进行CO2相态模拟;
2.气举状态分析。

Pump Checker为操作人员提供了一个简单、唯一的操作界面,涵盖了不同人工举升系统的所有数据。通过使用Pump Checker,在生产机会出现或问题发生时,操作人员能够及时做出生产方案调整。换言之,Pump Checker能带来产量的提高和故障发生几率的降低。

Pump Checker主要特点:

1.将所有实时井下和生产数据集成显示在单一操作面板;
2.所有井的数据都以同一种方式显示,操作人员培训得到简化;
3.数据分析独立于油藏数据,重点分析泵的磨损状况,即使是新泵也会按规则执行分析;
4.确保操作人员将注意力集中在最有利于生产优化的数据;
5.对CO2相态进行模拟,操作人员对泵采液体状态了解更加深刻;
6.自动计算液体排出口的CO2最高气化温度;
7.实时监测气举井,会自动标识注气口偏离井,对可通过提高气体注入量提高产量的井进行提示;
8.异常情况发生时,及时发出警报;
9.有效预测泵故障的发生。

【本周专题:人工举升】百端待举,如日方升(九)

图21.生产数据汇总,操作人员更加注重生产优化

此外,Pump Checker的应用还可以大规模拓展,既可以用于监测少数几口井的人工举升设备,也能同时监测上千口井。通过使用Pump Checker,油田总体产量可提高5~10%,个别井的产量甚至可提高30%。基于该系统的强大功能和经济效益,Pump Checker已经投入了大规模的商业应用。

VSD智能报警系统

油田控制方案多重多样,包括基础的数据监测到复杂的数据运算与自动控制。实际操作中,处于首要位置的却是工程师技巧与经验。工程师的水平对于系统稳定性和生产优化至关重要,而工程师在实际生产中又受到大量数据分析的困扰,使及时决策变得非常困难。如果配置了全自动操作系统,复杂的计算工作就可迎刃而解,昂贵的人工成本也会降低。但是从成本的角度来看,对于大规模油田来说,经济、有效的全自动分析&控制系统在小规模油田中却不能推广使用。

Leroy-Somer公司的新型VSD系统具有出色的数据监测、记录功能(DML),能够预测设备故障等问题,是一种油田操作管理的理想工具,如图22所示。DML将所有的数据集中于VSD,包括驱动、井下及井口数据,VSD可连续记录多个月的数据。同时,VSD的操作界面对数据进行自动分析,根据系统设置参数对偏离参数进行标记。根据VSD的提醒,操作人员即可根据操作需求,进行智能警报设定。

【本周专题:人工举升】百端待举,如日方升(九)

图22.带有高级数据监测/记录功能的VSD,可以用于优化生产

由于VSD对数据进行处理、筛分,操作人员得到的数据量大幅度降低,提高了反应能力。为了确保警报设置准确,操作人员还可以手动输入参数对其进行验证。总之,Leroy-Somer推出的高级DML能够显著减少停井时间,降低修井成本。

下期关键词:数字油田,监测与优化云技术

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