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    六西格瑪技術(shù)在原油集輸波動研究中的應(yīng)用

    2019-11-01 05:56:56鐘張起
    關(guān)鍵詞:拉平產(chǎn)油缺陷率

    鐘張起

    中國石化中原油田分公司 濮東采油廠 (河南 濮陽 457001)

    六西格瑪技術(shù)是衡量工作優(yōu)劣的一種客觀尺度,是促進流程優(yōu)化的一套改進方案,也是提高企業(yè)文化的一種管理哲學(xué)[1-2]。近年來,勝利油田、大港油田、中原油田等正逐步將六西格瑪管理理念引入油田企業(yè)管理中,已成為企業(yè)降本增效、提升產(chǎn)品質(zhì)量的重要方法[3-5]。六西格瑪技術(shù)的本質(zhì)是基于數(shù)據(jù)和事實的管理,尤其重視原始數(shù)據(jù),為解決實際生產(chǎn)問題提供了技術(shù)支撐[6-7]。而胡狀集輸?shù)脑彤a(chǎn)量波動大,導(dǎo)致管線穿孔、油井不出和盜竊原油等異常情況不能及時被發(fā)現(xiàn)。根據(jù)產(chǎn)油數(shù)據(jù)統(tǒng)計,2018年胡狀集輸原油異常波動占16.9%,給胡狀采油區(qū)造成損失達435萬元。如何提高油井的生產(chǎn)效率和降低原油異常波動,是大多數(shù)油田面臨的重要課題。

    1 定義階段

    原油波動缺陷是指以月平均產(chǎn)油為基準,原油波動的絕對值大于10%的稱為缺陷??傄海óa(chǎn)油與產(chǎn)水之和)和含水波動超過標準差的,定為識別原因。對2018年胡狀原油波動不同缺陷原因進行統(tǒng)計,繪制帕累托圖(圖1)。由圖1可知,未識別原因比重最高(48.0%),其次為總液(25.1%),接著是含水(18.1%)。

    由缺陷的定義可知:產(chǎn)油、總液、含水3者任何一個要素發(fā)生變化,缺陷的原因和數(shù)量都會隨著變化。原油波動與六西格瑪研究的大多數(shù)制造類問題有很大區(qū)別,這類問題稱為彈性問題。彈性問題是指產(chǎn)品評價參數(shù)的基準值或區(qū)分缺陷的標準值不是固定不變,而是隨影響因素的變化而變化。對于原油波動,可以通過控制總液、含水等因素來降低未識別缺陷。

    圖1 胡狀集輸產(chǎn)油波動的帕累托圖

    2 測量階段

    2.1 集輸參數(shù)測量

    集輸參數(shù)主要有:產(chǎn)液量、產(chǎn)水量、總液量、含水率和產(chǎn)油量。產(chǎn)液量和產(chǎn)水量是由雙轉(zhuǎn)子流量計記錄的起止時間的數(shù)據(jù)差值;總液量是產(chǎn)液量和產(chǎn)水量的總和;含水率是每2 h錄取的原油樣品由化驗儀器得到的數(shù)據(jù);產(chǎn)油量是根據(jù)產(chǎn)液量、含水率、原油密度(取常數(shù))的公式計算得到,見公式(1)。

    式中:RO為產(chǎn)油量,103kg;Rl為產(chǎn)液量,m3;ρO為原油密度,103kg/m3;fw為含水率,%。

    2.2 測量系統(tǒng)分析

    在原油集輸?shù)娜涌冢煌瑫r間段錄取并制作10個不同樣品,每個樣品制成相同的6份,3名測試人員,每人重復(fù)測2次,共測取60個數(shù)據(jù),進行測量系統(tǒng)分析。由分析結(jié)果可知,研究變異為18.72%,小于30%的標準;公差為26.39%,小于30%的標準;可區(qū)分的類別數(shù)為7,滿足大于4的規(guī)定[8]。這說明測量系統(tǒng)波動和分辨力基本滿足要求。

    2.3 歷史狀況

    根據(jù)胡狀、石家和石慶集輸產(chǎn)油數(shù)據(jù)的統(tǒng)計,繪制出2018年不同時刻產(chǎn)油波動圖(圖2)。由圖2可知,胡狀集輸產(chǎn)油波動幅度最大,在±4%之間;其他集輸產(chǎn)油波動幅度在±2%之間;夜間波動幅度更小,在±1%之間。胡狀集輸在0:00~4:00時刻產(chǎn)油均值最低,8:00產(chǎn)油均值又恢復(fù)到正常水平。與石家和石慶集輸不同,胡狀集輸存在某種人為因素,使白天產(chǎn)油高,夜間產(chǎn)油低,清晨又恢復(fù)正常水平。

    圖2 2018年不同集輸?shù)貐^(qū)不同時刻產(chǎn)油波動

    3 分析階段

    3.1 中介變量

    在原油波動研究中,含水與產(chǎn)油存在一種特殊的關(guān)系。根據(jù)產(chǎn)油量公式,產(chǎn)油與產(chǎn)液線性正相關(guān),與含水線性負相關(guān)。統(tǒng)計胡狀原油集輸數(shù)據(jù),繪制2018年產(chǎn)油、產(chǎn)液和含水的矩陣圖,并進行相關(guān)性分析。分析數(shù)據(jù)可知:產(chǎn)油與產(chǎn)液線性正相關(guān)很強(相關(guān)系數(shù)r=0.998,假設(shè)概率P=0.000);產(chǎn)油與含水相關(guān)性較弱(r=0.414,P=0.000)[8],而且集中在一起的點相關(guān)性很弱,分散的點有較強的線性正相關(guān),并不是公式顯示的線性負相關(guān)。因為含水不是一般的自變量,而是一種特殊變量—中介變量,因此出現(xiàn)這種現(xiàn)象。在函數(shù)關(guān)系表達式中,某一自變量的變化主要引起其他自變量的改變,與因變量的關(guān)系不再是表達式中的對應(yīng)關(guān)系,該自變量就稱為中介變量。

    3.2 回歸分析

    根據(jù)圖形分析及方差分析,確定含水、總液和不同時刻為影響原油異常波動的關(guān)鍵因素。用一般線性模型進行回歸分析,響應(yīng)為產(chǎn)油,連續(xù)變量為含水、總液,非連續(xù)變量為不同時刻。在方差分析中,含水、總液和不同時刻的P值都小于0.05,說明找到部分關(guān)鍵因素。3個因素中判定系數(shù)R2為36.58%,R2調(diào)整為35.45%,R2預(yù)測為33.90%,3個值比較接近,但都比較小[8]。

    根據(jù)方差分析結(jié)果,計算各因素的貢獻率。其中不同時刻貢獻率為22.5%,總液的貢獻率只有8.8%,含水的貢獻率僅有0.7%??傄汉秃娜毕菡急扰c貢獻率之間存在明顯的差距,需要進一步深入分析造成這種差距的原因。

    3.3 拉平處理

    在原油波動中,產(chǎn)油、總液和含水三者任何一個要素發(fā)生變化,缺陷的原因和數(shù)量都會隨之變化。對彈性問題和中介變量,不再適用回歸分析來衡量各因素的貢獻率,用拉平處理更為合理。

    1)夜間的產(chǎn)油拉平。為了衡量不同時刻夜間產(chǎn)油低對缺陷的貢獻率,用產(chǎn)油拉平法。0:00~6:00產(chǎn)油低于均值的用均值替換,高于均值的產(chǎn)油不變。統(tǒng)計胡狀集輸產(chǎn)油數(shù)據(jù),繪制產(chǎn)油拉平前后不同時刻缺陷率分布圖(圖3)。夜間產(chǎn)油拉平后,胡狀集輸缺陷率從16.9%下降到11.4%,接近石慶的缺陷率10.1%,說明拉平處理合理。產(chǎn)油拉平后缺陷從741條下降到498條,缺陷率下降32.8%,即為不同時刻的貢獻率。

    圖3 胡狀集輸產(chǎn)油拉平前后不同時刻缺陷率分布

    2)含水拉平。含水是中介變量,與產(chǎn)油之間不存在線性關(guān)系。為了衡量含水對缺陷的貢獻率,用含水拉平法。含水波動絕對值高于10%的定為含水異常,若含水異常,含水和產(chǎn)油取均值。統(tǒng)計胡狀集輸產(chǎn)油數(shù)據(jù),繪制含水拉平前后不同原因缺陷分布圖(圖4)。含水拉平后,未識別缺陷下降,說明通過控制含水的波動,使更多未識別缺陷轉(zhuǎn)變成可識別缺陷。含水率拉平后缺陷從741條下降到601條,缺陷率下降18.9%,即為含水的貢獻率。

    圖4 胡狀集輸含水率拉平前后不同原因缺陷率分布

    3)總液拉平。為了衡量總液對缺陷的貢獻率,用總液拉平法。總液波動的絕對值高于5%定為總液異常,若總液異常,總液和產(chǎn)油取均值。統(tǒng)計胡狀集輸產(chǎn)油數(shù)據(jù),繪制總液拉平前后不同原因缺陷分布圖(圖5)??傄豪胶笕毕輳?41條下降到581條,缺陷率下降21.6%,即為總液的貢獻率。

    圖5 胡狀集輸總液拉平前后不同原因缺陷率分布

    4 改進控制階段

    4.1 改進方案驗證

    1)胡19塊集輸干線含水監(jiān)測。對胡狀集輸不同時刻原油波動異常分析,最可能的原因為胡19塊外輸干線竊油。為了證實竊油是否存在,在胡19塊干線始端和終端安置取樣口,取樣并進行含水化驗分析,確定異常發(fā)生。

    2019年3月,在胡19塊干線始端和終端,白班和夜班各取一個樣品,進行雙樣本檢驗。①始端白班和夜班雙樣本檢驗:均值差為-0.39,P=0.476;由于P>0.05,說明始端白班和夜班含水沒有顯著差別。②終端白班和夜班雙樣本檢驗:均值差為1.455,P=0.005;由于P<0.05[8],說明終端夜班含水顯著高于白班含水。2019年4月對胡19塊干線排查,發(fā)現(xiàn)干線竊油1處。

    2)更換質(zhì)量流量計。含水取樣誤差、流量計卡和氣體影響都會增加原油波動,產(chǎn)生缺陷。更換質(zhì)量流量計,可以消除含水取樣和流量計卡的誤差,也能降低氣體影響的誤差。

    2018年10月胡狀集輸站更換質(zhì)量流量計,2019年1月用于含水計算。統(tǒng)計更換前后產(chǎn)油、總液和含水標準差,進行雙樣本檢驗。說明產(chǎn)油標準差下降 0.635,P=0.255;由于P>0.05,產(chǎn)油波動有所改善??傄簶藴什钕陆?.602,P=0.025;由于P<0.05,說明總液波動有顯著改善。含水標準差增加32.60,P=0.001;由于P<0.05[8],含水取值范圍有顯著增加,說明質(zhì)量流量計測量的分辨力更高,證實了以前含水取值與真實值之間存在較大的誤差。

    4.2 改進前后控制圖

    統(tǒng)計2018年和2019年各月的缺陷率,繪制出改進前后控制圖(圖6)。由于2018年10月更換了質(zhì)量流量計,但沒有使用含水計算新方法,沒有進行對比。由圖6可知,改進前平均缺陷率為18.2%,改進后為7.6%,說明過程改進后缺陷率有顯著下降。

    圖6 胡狀集輸改進前后產(chǎn)油波動的控制圖

    4.3 現(xiàn)場應(yīng)用

    根據(jù)歷史數(shù)據(jù)統(tǒng)計,參照原油波動標準差,制定胡狀原油集輸波動預(yù)警系統(tǒng)。根據(jù)參數(shù)變化判斷原油波動的原因,及時采取合理對策。產(chǎn)油、含水和總液的基準值取最近一月穩(wěn)定的平均值,產(chǎn)油波動的警戒值分別為:-7%、-10%、-15%;總液波動的界限值為±3%,含水波動的界限值為±30%。

    黃色預(yù)警:RO<0.93-RO,檢查總液和含水是否超過界限值、密切關(guān)注。橙色預(yù)警:RO<0.9-RO,先檢查總液和含水后通知采油站巡檢。紅色預(yù)警:RO<0.85-RO,先檢查總液和含水后通知采油區(qū)巡檢。其中RO為產(chǎn)油量,-RO為產(chǎn)油量均值。

    5 結(jié)論

    1)與六西格瑪研究的大多數(shù)制造類問題有很大區(qū)別,原油波動屬于彈性問題。彈性問題是指產(chǎn)品質(zhì)量特性的基準值或區(qū)分缺陷的標準值不是固定不變,而是隨影響因素的變化而變化。對于原油波動,可以通過控制總液、含水等因素來降低未識別缺陷。

    2)根據(jù)產(chǎn)油公式可知,產(chǎn)油與含水線性負相關(guān)。根據(jù)實際數(shù)據(jù)統(tǒng)計,產(chǎn)油與含水線性正相關(guān)。含水與產(chǎn)油存在一種特殊的關(guān)系,與產(chǎn)油不再是公式中的對應(yīng)關(guān)系,稱為中介變量。

    3)對彈性問題和中介變量,不再適用回歸分析來衡量各因素的貢獻率,用拉平處理更合理。拉平處理后,得到不同時刻貢獻率為32.8%,總液的貢獻率為21.6%,含水的貢獻率為18.9%。

    4)根據(jù)歷史數(shù)據(jù)統(tǒng)計,參照原油波動標準差,確定產(chǎn)油、含水和總液的界限值,制定胡狀原油集輸波動預(yù)警系統(tǒng)。根據(jù)參數(shù)變化判斷原油波動的原因,及時采取合理措施。

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