淺談基于實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)的單井生產(chǎn)狀況預(yù)警分析

石艷 楊凱 伊力哈木·阿布都西庫兒 哈麗扎提·鐵木爾 李武

[摘? ? 要] 油田油氣生產(chǎn)物聯(lián)網(wǎng)實(shí)施以來，建立的各類管理系統(tǒng)都是基于實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)查詢及超限報(bào)警等功能，缺乏實(shí)用的生產(chǎn)異常預(yù)警及智能分析功能，并且缺乏與單井生產(chǎn)、井下作業(yè)、問題診斷專家知識(shí)庫之間相關(guān)數(shù)據(jù)的關(guān)聯(lián)應(yīng)用，無法滿足油田生產(chǎn)實(shí)際應(yīng)用需要。本課題通過開展生產(chǎn)實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)深化應(yīng)用研究與分析，結(jié)合其他專業(yè)生產(chǎn)數(shù)據(jù)，開展生產(chǎn)過程異常預(yù)警、智能分析技術(shù)研究，為油田生產(chǎn)管理人員及時(shí)發(fā)現(xiàn)各類生產(chǎn)異常，暴露隱形問題，并及時(shí)采取措施，優(yōu)化生產(chǎn)制度提供依據(jù)，從而進(jìn)一步提高油田精細(xì)化管理水平，為提質(zhì)增效提供新的技術(shù)手段。

[關(guān)鍵詞] 實(shí)時(shí)數(shù)據(jù);預(yù)警分析;單井問題

doi ： 10 . 3969 / j . issn . 1673 - 0194 . 2019. 17. 025

[中圖分類號(hào)] F270.7? ? [文獻(xiàn)標(biāo)識(shí)碼]? A? ? ? [文章編號(hào)]? 1673 - 0194（2019）17- 0058- 04

1? ? ? 引? ? 言

隨著油田油氣生產(chǎn)物聯(lián)網(wǎng)示范工程上線，油田生產(chǎn)數(shù)據(jù)采集周期大幅縮短，每天都會(huì)產(chǎn)生近百萬條監(jiān)控?cái)?shù)據(jù)。為更好地利用數(shù)據(jù)變革帶來的優(yōu)勢(shì)，發(fā)揮實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)對(duì)生產(chǎn)的指導(dǎo)作用，研發(fā)基于實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)預(yù)警分析算法及應(yīng)用系統(tǒng)。根據(jù)用戶需求，建立一套簡(jiǎn)單、高效、實(shí)用性強(qiáng)的實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)分析研究算法和模型，提前發(fā)現(xiàn)單井問題，縮短單井問題發(fā)現(xiàn)周期。利用實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)的時(shí)效性和連續(xù)性，解決隱形降產(chǎn)井的發(fā)現(xiàn)、清蠟周期預(yù)測(cè)等問題。為油田生產(chǎn)管理人員及時(shí)發(fā)現(xiàn)各類生產(chǎn)異常，及時(shí)采取有效措施和優(yōu)化生產(chǎn)制度提供依據(jù)。同時(shí)利用實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)的準(zhǔn)確性和高密度特性，降低人工研究分析的強(qiáng)度，解決數(shù)據(jù)統(tǒng)計(jì)分析過程中的計(jì)算量大、復(fù)雜程度高、人工統(tǒng)計(jì)實(shí)現(xiàn)困難的問題，實(shí)現(xiàn)單井能耗分析、抽油機(jī)設(shè)備運(yùn)行情況判斷等功能。

系統(tǒng)以中石油A11和A2數(shù)據(jù)庫為數(shù)據(jù)源，建立界限值、特征庫管理功能，實(shí)現(xiàn)了多系統(tǒng)數(shù)據(jù)共享。根據(jù)在中石油A11福山油田油氣生產(chǎn)物聯(lián)網(wǎng)（Pass）平臺(tái)上的集成經(jīng)驗(yàn)以及中石油A11平臺(tái)集成要求，具體方案如圖1所示。

2? ? ? 技術(shù)路線

基于霍尼韋爾的自動(dòng)化實(shí)時(shí)庫（PHD），以json 數(shù)據(jù)格式傳遞業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)，減少了解析XML解析帶來的性能問題和兼容性問題。實(shí)現(xiàn)對(duì)A11實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)訪問接口的應(yīng)用，具體的數(shù)據(jù)現(xiàn)狀與訪問方法如圖2所示。

霍尼韋爾的自動(dòng)化實(shí)時(shí)庫（PHD）將數(shù)據(jù)標(biāo)簽配置信息和讀取數(shù)據(jù)標(biāo)簽實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)的方法存放在SQL Server數(shù)據(jù)庫中，將數(shù)據(jù)標(biāo)簽采集的數(shù)據(jù)存放在PHD數(shù)據(jù)庫中。

3? ? ? 設(shè)計(jì)與實(shí)現(xiàn)

借助最小二乘法、建立了基于實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)的分析算法，快速解決發(fā)現(xiàn)油田現(xiàn)場(chǎng)單井生產(chǎn)異常信息的發(fā)現(xiàn)和統(tǒng)計(jì)分析問題。

3.1? ?隱形降產(chǎn)井預(yù)警

算法基于A11自動(dòng)采集的載荷、功圖、產(chǎn)量等實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)和歷史數(shù)據(jù)，實(shí)時(shí)分析載荷、功圖面積形狀、產(chǎn)量數(shù)據(jù)的變化趨勢(shì)進(jìn)行預(yù)警，融合展示到一個(gè)頁面，得出一個(gè)最終的預(yù)警結(jié)果，以實(shí)現(xiàn)對(duì)采出井的預(yù)警。

對(duì)最大、最小載荷的擬合直線斜率進(jìn)行預(yù)測(cè)，最大載荷變小，最小載荷變大，表明單井可能存在“漏失”;結(jié)合功圖面積變化進(jìn)行輔助預(yù)警，判斷功圖面積是否變小，若變小，則可以進(jìn)一步判斷可能發(fā)生漏失現(xiàn)象。如圖3所示。

3.2? ?管線狀態(tài)異常預(yù)警分析

根據(jù)A11計(jì)量站、配水間實(shí)時(shí)采集的壓力、液位、流量數(shù)據(jù)進(jìn)行異常預(yù)警，分析數(shù)據(jù)變化趨勢(shì)，實(shí)現(xiàn)對(duì)管線狀態(tài)異常狀況的預(yù)警分析。計(jì)算方法如圖4所示。

井口回壓數(shù)據(jù)的擬合直線斜率進(jìn)行預(yù)測(cè)：若預(yù)測(cè)值大于標(biāo)準(zhǔn)值，說明井口回壓呈上升趨勢(shì)，即管線暢通度呈下降趨勢(shì)，表明管線可能會(huì)出現(xiàn)堵塞，此時(shí)即預(yù)警。若預(yù)測(cè)值小于標(biāo)準(zhǔn)值，說明井口回壓呈下降趨勢(shì)，即管線暢通度呈不斷上升趨勢(shì)，表明管線可能出現(xiàn)破漏，此時(shí)即預(yù)警。

3.3? ?平衡度預(yù)警分析

獲取A11自動(dòng)采集的上行電流和下行電流，計(jì)算出平衡度，根據(jù)單井正常時(shí)平衡度的范圍，對(duì)當(dāng)前井的工況進(jìn)行診斷和預(yù)警，將結(jié)果反饋給用戶，幫助用戶及時(shí)發(fā)現(xiàn)處理或者避免異常狀況。根據(jù)上行下行電流的比值進(jìn)行平衡度預(yù)警。計(jì)算公式為：

平衡度=上行電流/下行電流（下行電流/上行電流）

平衡度正常范圍為85%～115%。如果根據(jù)獲取的實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)計(jì)算出的結(jié)果超出正常范圍，則對(duì)該井進(jìn)行預(yù)警，并及時(shí)進(jìn)行相關(guān)參數(shù)調(diào)整。如圖5所示。

3.4? ?單井能耗分析

獲取A11電流、電壓等數(shù)據(jù)，計(jì)算耗電量，通過對(duì)比分析產(chǎn)量情況，對(duì)單井的用電效益進(jìn)行分析，快速統(tǒng)計(jì)優(yōu)選出生產(chǎn)成本較低單井，為生產(chǎn)經(jīng)營決策提供依據(jù)。

單位產(chǎn)油用電量（W）=I ×1.732×U×COSφ/1 000×開井時(shí)間（t）;

I：實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)庫當(dāng)天三相電流總和的平均值;U：實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)庫當(dāng)天三相電壓總和的平均值;COSφ：功率因數(shù);按照生產(chǎn)單元對(duì)單井耗電量進(jìn)行計(jì)算，利用單井耗電量和產(chǎn)量的比值進(jìn)行排序。

4? ? ? 結(jié)? ? 語

系統(tǒng)基于新數(shù)據(jù)模式下的實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)開展研究分析，同其他系統(tǒng)相比，做到事前判斷分析，提前預(yù)警單井可能存在的異常因素。同人工分析方式相比，預(yù)警系統(tǒng)有效快速解決生產(chǎn)現(xiàn)場(chǎng)中發(fā)生的各類實(shí)際問題。在發(fā)現(xiàn)隱形降產(chǎn)井方面，傳統(tǒng)的人工分析方式發(fā)現(xiàn)周期很長，一般情況下需要在產(chǎn)量出現(xiàn)明顯下降的10天左右才能發(fā)現(xiàn)問題，同時(shí)需要開展大量的人工對(duì)比分析工作。預(yù)警系統(tǒng)在針對(duì)隱形降產(chǎn)井的發(fā)現(xiàn)問題上，發(fā)現(xiàn)率高，同時(shí)結(jié)合大量實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)對(duì)比分析，通過5分鐘的數(shù)據(jù)計(jì)算，短時(shí)間內(nèi)即可發(fā)現(xiàn)隱形降產(chǎn)井。在發(fā)現(xiàn)管線異常方面，同傳統(tǒng)人工分析的方式比較，能夠在管線發(fā)生刺漏的第一時(shí)間發(fā)出預(yù)警，提示巡檢人員提前關(guān)注單井管線異常，在發(fā)生大面積污染之前及時(shí)恢復(fù)生產(chǎn)。在清蠟周期的制定方面，降低人工經(jīng)驗(yàn)判斷的誤判率，提供實(shí)時(shí)可靠的判斷依據(jù)。在抽油井平衡率調(diào)整方面，縮短抽油機(jī)平衡的檢查周期，實(shí)時(shí)分析判斷抽油機(jī)平衡狀況，預(yù)警抽油機(jī)平衡率異常。在確定關(guān)停井、調(diào)開周期方面數(shù)據(jù)準(zhǔn)確，為人工確定開井制度提供有效數(shù)據(jù)基礎(chǔ)。

如圖7所示，該預(yù)警分析系統(tǒng)基于新數(shù)據(jù)模式下的實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)開展研究分析，充分發(fā)揮物聯(lián)網(wǎng)模式下實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)的特性，實(shí)現(xiàn)了單井異常從“事后診斷到事前預(yù)測(cè)”在工作模式上的重大變革，同其他系統(tǒng)相比，做到事前判斷分析，提前預(yù)警單井可能存在的異常因素。解決了以往生產(chǎn)現(xiàn)場(chǎng)無法解決的問題，為今后在實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)領(lǐng)域的知識(shí)模型、業(yè)務(wù)規(guī)則、技術(shù)規(guī)范、數(shù)據(jù)資源探索等多方面提供有力支撐。

主要參考文獻(xiàn)

[1]中國石油天然氣集團(tuán)公司.QSY1722-2014油氣生產(chǎn)物聯(lián)網(wǎng)系統(tǒng)建設(shè)規(guī)范[S].2014.