基于深度学习的用气趋势预测与管网气量调配算法——以中国石油西南油气田公司为例

生产实时数据是油气生产的重要资产,通过监测实时数据,管理人员可以及时掌握油气田的生产运行状况,目前数据使用主要集中在数据监测、设备联锁、支撑报表自动生成等应用。为了提升已有数据价值、支撑调度管理,对某气矿已采集天然气开发生产实时数据再利用,通过深度学习进行用户用气量趋势预测,并研究出一种管网气量调配的算法,实现了管网输气调配方案的自动生成。研究结果表明:①通过对历史数据的处理,可以对异常值进行分析和过滤,从而获取能够使用分析的数据,并能生成参数的正常运行区间,对有效数据提取、指导工艺参数运行范围具有重要意义;②通过神经网络进行用户用气量小时趋势的预测,能较好地捕获未来一段时间内的用气量变化趋势,从而实现对需求量变化的提前感知;③通过构建最少调整次数和最接近标定产能两种基于管网汇总气量的井口产量调整算法,实现了气井生产管网调配方案的自动计算,减少了人工计算分析管网气量调配的工作量。

天然气净化厂生产实时数据集成方法创新

1.目的集散控制系统(DCS)的核心思想是集中管理、分散控制。可编程逻辑控制器(PLC)具有高可靠性、模块化设计、安装维护便捷等优点。DCS与PLC构成了天然气净化厂的自动化控制系统。生产现场的PLC系统布置分散且通讯各自独立,通常的设计方法为通过Modbus RTU通讯协议将关键数据上传到DCS系统进行监视。这种方式虽然成本较低,但却存在着数据传输速率低、数据采集质量差、通讯不稳定等不足,无法保证紧急情况下的正常联锁报警,给气田的安全平稳生产带来了一定的安全隐患。

基于LPWAN 偏远低效气井数据传输方案设计

在国际低油价的背景下,经济高效地实现油气生产数字化转型和智能化发展,提高生产效率是油气企业持续发展的重要战略。天然气井生产数据的采集传输是实现生产预警、动态分析及降低人员劳动强度的有效手段,传统天然气井数据采集传输方案存在成本高、建设周期长及设备功耗高等问题,不适宜在偏远低效天然气井部署。通过对低功耗广域网(LPWAN)技术进行研究,总结技术优势,并结合偏远低效天然气井生产特点、环境配套及信息化需求,形成了具有针对性、经济可靠的、基于LoRa和NB IoT异构组网的数据传输方案。方案采用传感器采集气井生产数据并通过LoRa技术传输至采集传输模块,经过解析后通过NB IoT技术传输至云服务器,调控中心通过访问云服务器方式实现远程监控。根据本文方案对气井进行测试分析,结果表明,该方案设计高效率、低成本、低功耗地实现偏远低效天然气井数据采集传输,对传统信息化建设方案提供了有效补充。

适用于小产量井的低成本无线数据采集系统

1.目的近年来,中国石油西南油气田公司川西北气矿(以下简称气矿)通过信息化手段提高气田数字化、自动化水平,促进组织架构变革、流程优化和降本增效。通过实施信息化、物联网等项目,生产场站数字化覆盖率已达93%,但由于传统数字化建设方案在经济效益、建设周期等方面所存在的不足,延缓了气矿数字化气田建设推进的步伐,“中心站+无人值守井”管理模式及“油公司”模式数字化转型难以落地。因此亟待摸索出一套适用于小产量井、偏远阀室、偏远计量点且经济可靠的数字化建设新模式,以全面提升气矿的数字化管理水平。

液动控制井安系统原理及故障处理

井安系统主要用于天然气井场,对井场地面设施实现安全保护。井安系统的可靠性对于油气生产至关重要,文章主要介绍液动控制井安的原理,说明如何处理井安系统在实际生产中出现的故障,维护液动控制井安系统,保证正常工作。