示功图智能校核动液面方法在油田数字化项目中的应用

大庆油田第三采油厂1#油田开采位置特殊,地下油位深、井口造斜孔浅、井斜角大、井口至抽油泵距离较长、设备井油管构造复杂,同时井口结蜡严重,导致油井动液面声波数据测定失效,严重影响其油井产能分析、油位动态检测、日常管理等。为解决该问题,基于示功图智能分析技术,结合杆管运动力学理论,构建示功图智能校核动液面试验模型,获取1#油田深斜井示功图及动液面的适配参数,再将其与标准井进行校正,经计算,得出深斜井准确液位深度。试验证明,该方法可将绝对误差控制在20 m范围内,可为类似油田的油井动液面测算提供一定指导。

基于物联网的抽油机井智能优化运行技术研究

为解决油井人工监测跟踪维护工作量大、优化方案调整不及时、无法满足油井智能化需求等问题,在大庆油田开展了抽油机井智能控制方法研究与评价。建立了适用于定向井的抽油机井泵示功图计算方法,进行泵功图分析和产量计量;由泵载荷、多相管流模型、油套环空内气液柱分布规律,计算动液面;通过室内模拟试验井测试评价,基于物联网的抽油机井智能控制系统产量和动液面计算精度较高。开展以井下抽油泵充满度为目标的优化控制试验,当发生供液不足时,系统自动降低运行冲次,泵充满度由34.17%逐渐增加到93.17%,泵防抽空功能得到了有效验证,节电率达到10.90%。该控制系统实时监测油井工况,实现参数自动优化,降低油井泵抽空现象的发生,可实现抽油机井高效运行,有效提高油井智能化管理水平。

冀中北部油区原油计量误差影响因素及对策

冀中北部油区立式分离器单井计量方式的减少,用于标定示功图算产的修正系数不全面,造成原油计量误差较大。通过对现有的计量工艺与计量结果的相关数据分析,开展Standing经验公式法标定示功图算产中原油体积系数,液面法计算产液量对比示功图算产的方法研究,建立系统单井计量方式优选标准,形成了一套适用于冀中北部油区原油计量的方法。现场成功应用Standing经验公式法和液面法,测取计量155口油井产量,原油误差降低到4.8%。该方法能够有效降低单井计量误差,为地质分析提供精准数据,有效保证油田的开发效果,为冀中北部油区油井原油精确计量提供一些新的思路和方法。

民用建筑水池液位信号远传显示及联动控制设计

针对新入行电气设计师对水池液位信号远传显示及联动控制设计不太了解的情况,对液位器原理、远传显示功能、联动控制原理及其接线进行详细阐述。

抽油机井示功图法计算动液面的修正算法

通过抽油机井示功图计算动液面是近年来油井闭环控制的研究方向。在研究功图法计算动液面模型的基础上,通过对10口井的环空压力梯度现场测试数据的统计回归,建立了实测动液面与环空压力梯度关联的修正计算模型,利用上述计算模型修正了根据示功图计算动液面的基础方法,获得了相对准确的计算结果。对于华北油田现场应用示功图计算动液面实现油井智能供排协调是一种有益的尝试。

示功图法计算油井产液量的影响因素

示功图法依据井口负荷和位移传感器数据进行功图分析及产液计算.由于油井实际生产过程复杂,影响示功图及油井产液计算结果的因素很多.从示功图法计算油井产液的理论方法、油井自身数据及地面采集数据3个方面,分析影响油井计量结果的主要因素,指出在实际应用中应注意的问题,以提高示功图法计算油井产液量的准确度.

功图液面自动监测技术在江苏油田的应用

针对江苏油田现有功图液面测试技术存在工作量大、手段复杂、资料滞后、偏远井示功图获取困难等问题,在江苏油田Z11平1、Y7平1、Z179、C2-24井现场应用了机采井功图液面自动监测技术。介绍了液面自动监测系统结构、原理、参数及技术特点。通过与常规综合测井仪测试数据和井下压力计监测资料的对比分析,验证了该技术所测资料的准确性。同时利用该技术对供液不足的油井进行间抽时间和间抽规律的摸索。

低温液位计

对传统的电容式低温液位计的缺陷进行了分析,并设计了一种串列式电容液位传感器以及测量电路,二者配套使用可以很好地提高测量精度。

利用电机工作参数预测油井动液面深度的研究

为寻求一种可靠预测油井液面深度的方法,结合抽油机电机工作参数、抽油机结构及油井液面计算理论,建立电参数反推油井液面深度数学模型。以油井实测电参数、悬点示功图、动液面深度进行验证。结果表明:理论示功图与实测功图面积误差为8.16%,上冲程平均载荷相对误差为1.37%,下冲程平均载荷误差为3.48%,最大载荷相对误差约为2.76%,最小载荷相对误差约为8.802%,动液面深度误差不超过10%。研究成果为油井实时调参提供了理论与试验基础。

基于电示功图计算煤层气井动液面的方法

为了实现煤层气井动液面的实时、长期和连续监测,维持煤层气井连续、稳定排采,提出一种基于优化算法、利用电参数反演计算示功图的方法。通过建立抽水机系统动力学模型,计算等效曲柄力矩和真实角速度,得到计算功率。以计算功率与测试功率误差最小为目标函数,编制智能算法,采用Powell优化算法,反演计算得到最优示功图。结合井筒及环空流体压力分布计算相关式,建立基于示功图计算动液面深度的数学模型。8口煤层气井的应用结果表明,计算动液面深度与实测动液面深度的最大相对误差为8.43%,最小相对误差为1.21%,平均相对误差为4.10%。因此,所建立的计算模型和分析方法具有较高精度,可实现煤层气井动液面实时、准确测量,可为煤层气井生产分析的智能化研究提供一定的参考。

示功图与油井供液能力定量化分析

通过对实测示功图研究,确定了评价油井供液能力的3个参数:卸载冲程、卸载比和加卸比。卸载冲程和卸载比越大,供液能力越低;加卸比越大,供液能力越高。惯性载荷、振动载荷、气体和漏失4种因素对卸载冲程和卸载比影响较大,对加卸比影响较小。三个参数中加卸比是表征油井供液能力较好的指标,并根据加卸比的大小,把油井供液能力分为4级。

ANSYS软件在低温电容液面计设计中的应用

通过对ANSYS软件的系统组成、工作流程和工作原理等方面进行分析,应用有限元法FEM对低温情况下分节式电容液面计的刚度以及热应力进行研究,为结构设计提供理论依据。通过基于ANSYS的虚拟试验平台,可以低成本、高效率优化产品的设计方案,因此在产品的研究和设计方面有广泛的应用前景。

超声波液位测量仪

介绍利用单片机W77E58作为主控元件的超声波液位测量原理,给出设计方法和系统框图。该液位测量仪具有温度补偿,用标准反射杆作基准进行校正,可提高测量精度,且价格低廉,可靠性高。

时序示功图驱动的抽油机井结蜡预测及清蜡效果评价

抽油机井结蜡是一个渐变的过程,序列示功图变化可以反映油井结蜡的程度。现场根据经验来预测结蜡程度和确定结蜡井热洗清蜡制度,决策能力低、效果差。应用人工智能技术认识结蜡程度与抽油机井示功图、电机运行参数、井口生产参数的关联关系,开展数据驱动的抽油机井结蜡预测预警方法和热洗效果评价的研究。应用残差卷积神经网络(ResNet)提取结蜡井示功图特征,使用聚类算法确定其结蜡等级,融合提取的示功图图形特征和12项生产参数建立样本集,利用长短时记忆神经网络(LSTM)构建序列到序列网络结构模型对样本集进行训练,建立结蜡等级预测模型,定量预测抽油机井的结蜡等级,并构建了油井清蜡效果评价指数Q。研究结果表明,建立的抽油机井结蜡预测模型和清蜡效果评价指数实现了油井结蜡等级的定量化预测、洗井周期的决策、清蜡效果的有效评价,对精准确定清蜡时机、评价清蜡效果具有较好的指导作用,有效避免了蜡卡躺井,同时延长了油井免洗周期。

抽油机智能间抽设备的研制

为解决新疆油田部分间抽油井抽油机间抽时间不合理,抽油机工效不高的问题,结合液面变化规律,设计了一种具有自适应能力的抽油机间抽设备。该设备通过对示功图数据进行检测,进而对示功图面积做分析和判断,运用对比优化原理,动态选取抽油机间抽时间,来合理地控制抽油机的启停时刻,从而达到提高抽油机工作效率且增产的目的。

G1区抽油机井间抽制度摸索

针对部分低产低效抽油机井生产参数已经调整到最低,油井目前所采用间抽制度仍凭经验确定,导致间抽后产液量下降等问题,现场通过采用日产液量对比、动液面恢复曲线和示功图连续监测相结合的方法来确定每口油井合理间抽制度。试验结果表明,合理的间抽制度能保证油井产液量基本不变,节电效果显著,具有很好的推广应用价值。

利用液面指示曲线计算塔河缝洞型油藏地层能量和流动系数

塔河碳酸盐岩缝洞型油藏采油井,地层真实能量及裂缝系统流动状况难以确定,一直制约着油田的精细开发。基于均质油藏的计算方法又无法满足实际需求,利用流体力学的镜像法原理,通过对关井后静液面恢复数据处理,建立液面指示曲线,获取等效于无限关井时刻的真实地层压力和流动系数,指导缝洞型油藏稠油井的储层健康诊断,现场应用效果较好。

基于电功图的油井动液面及产液量预测

针对目前部分油田地面示功图实时采集系统不完善,维护成本高,少数油区因周边环境、气候等条件不宜安装实时采集系统,无法利用示功图实时推算油井动液面及产液量等问题,考虑曲柄实际角速度、四连杆机构的惯性、摩擦等因素,推导了基于电机电功图的光杆示功图计算模型,并运用一维带Gibbs阻尼波动方程求解泵功图,分析泵功图曲线各点曲率,确定固定阀和游动阀开闭点位置,形成了基于电功图的抽油机井动液面及产液量预测模型,并编制了计算软件。油田现场10口不同工况油井的计算分析结果表明,基于电功图的油井动液面及产液量计算模型具有较高的精度,能够实现油井动液面及产液量的实时、准确计量,提高了油井生产分析的智能化,有利于油井实时优化运行和增效。

示功图特征提取选择在油井故障诊断中的研究应用

示功图特征值提取是在功图数据中挑选具有代表性的数据,经过计算处理得到最有效的特征值,作为故障诊断系统中神经网络的输入。本文用了几何参数法、灰度矩阵法来获取示功图的特征值,减小了神经网络的输入规模,使特征值更具有针对性,提高了神经网络的训练速度,从而使诊断的准确性更高。该方法已在江苏油田的实际应用中取得了良好的效果。

抽油机井动液面计算方法的研究与应用

抽油机井在抽油过程中的工况复杂多变,动液面数据是判断油井生产是否健康的关键参数。在实际应用中,传统的动液面测量方法误差大,连续测量设备成本偏高。为研究油井动液面的连续测量方法,本文在泵功图的基础上,分析抽油机悬点的运动规律,确定悬点加速度为零处的悬点载荷,建立动液面计算模型,并通过现场实测数据,对计算模型进行了验证及误差对比分析。研究结果表明,所用的动液面计算方法与实测动液面深度的相对误差最大为6.52%,最小为0.14%,平均相对误差为2.67%。与其他计算方法相比,所建立的计算模型的精度较高,有效降低了动液面连续测量成本,有利于油田自动化生产管理。