基于Python语言与图像识别算法的油气田仪表识别研究

指针仪表识别并读数是油气生产领域日常巡检的重要任务,但基于深度学习的指针式仪表读数识别需要针对每个项目专门进行模型训练,不具有普遍适应性,工程实施成本高。基于图像处理和深度学习算法,采用Python语言设计了一种适用于油气生产领域的指针式仪表识别系统。首先,通过巡检机器人采集生产现场巡检的数据集;其次,对巡检机器人原搭载的模型采用Python语言进行改进,并使用均值滤波除去图像噪点、Hough检测对图像特征的捕捉与分析来实现仪表的自动检测与读数;最后,通过Python代码调用tkinter实现GUI人机交互界面,达到批量识别现场仪表数据的目的。现场试验结果表明:改进后的模型准确率较高,解决了原模型识别“死点”问题,平均精度达到95%,该模型现场实测运行的误差变异系数控制在0.05以内,可以满足现场巡检需求,具有较好的油气田领域仪表识别应用价值。

气井试井产能分析新方法与新模型应用

在实际气井压力恢复测试资料中,一方面使用传统产能分析会出现指数式方程中的指数n大于1,二项式产能方程中B小于0的情况,无法正常计算气井产能;另一方面使用常规试井模型进行储层评价时得不到理想的拟合曲线。因此需对产能分析方法进行改进,同时应用新的试井模型来进行试井解释,以获取合理的单井产能和准确的储层参数。针对某井利用叠加修正法和引进压力平方校正因子Cj这两种方法,从理论分析到实际应用得出,对于传统产能计算方法不能处理的资料,这两种方法都具有很好的处理能力,计算结果精度更高。同时对于某井在试井解释过程中所出现的问题,采用新型模型进行解释,最终获得了合理的结果。

靖边气田气井井筒液面探测方法应用分析

近年来,靖边气田主要采用电子压力计测试井筒压力梯度来分析确定井筒液面位置,估算井筒积液量以及判断气体临界流量,向积液气井采取合理的排水采气工艺提供科学的依据,对气井井筒排液起到了关键的作用。

气井测试作业安全管理影响因素分析及改善

天然气本身具有高压、易燃、易爆、有毒的特性,而开发环节中处于压力高位的气井测试作业则存在着较高的风险,如何保障整个作业过程的安全是该项工作开展的根本。目前已有安全管理体系与制度已日趋完善和健全,各种管理方式也在积极执行,尽管如此,实际操作过程仍存在较多困难。本论文着重对气井测试作业中影响安全管理的因素进行讨论分析,结合安全管理工作的实际情况给出相应改进措施,促使作业安全平稳开展。

RTY1250型天然气压缩机组高温停机处理

针对靖边气田某增压站RTY1250型天然气压缩机组夏季运行发动机夹套水温过高,造成停机次数频繁等问题,采用CFD软件对机组空冷器散热能力开展热力学分析。基于分析结果对机组空冷器上方发动机排气尾管进行改造。结果表明:发动机排气尾管改造对降低发动机夹套水温具有可行性,改造后高温尾气对于空冷器顶部的影响范围变小,有助于提高空冷器散热量;经过现场改造,得到改造后天然气压缩机组夹套水温最高出现在下午15—18时,最高温度为88℃,比改造前降低了5℃,日平均温降为3.84℃,有效地减少了RTY1250压缩机组高温停机次数。