公司新闻

博亚体育背景和目标

在大数据、云计算、人工智能、物联网等新一代信息技术的推动下,智慧油田在全球范围内快速发展。通过工业化和信息化的有效结合,可以减少企业的资本支出,降低运营成本。智慧油田的建设,对于增储上产、降本增效,可发挥重要作用。例如:

·荷兰皇家壳牌智能油田项目通过智能井、先进的协作环境和整体油藏管理实现了增产和降低运营成本,总收入达到 50 亿美元。

博亚体育·英国BP Field of the Future项目,大大提高储量、产量、钻井效率和公司业绩

·IBM与挪威国家石油公司共同推进智慧油田建设。

· 国内新疆油田、大庆、长庆等进行智能化建设,取得可观的经济效益。

博亚体育电潜泵智能化管理技术博亚体育体系图智能采油管理系统方案设计

智能采油管理系统方案的设计目标

在此背景下,侏罗纪利用自主研发的核心技术,以数据流为主线,通过在线自动采集、自动传输、自动存储管理、机理研究、大数据分析和生产应用先进的技术最终实现了ESP井的精细化分析和管理,预测ESP失效事件,延长ESP使用寿命,减少生产损失中国石油物采系统,提高经济效益。

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框架

整个系统采用三层技术应用架构:数据管理层、中间服务层和综合应用层。通过数据采集、处理和结果输出三个步骤,最终实现监测、评价、诊断、预测、优化、决策的油气井优化管理模式闭环。

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核心模块介绍

一般设计

程序采用当前主流的大数据分析与应用、机器学习、BP神经网络、PCA主成分分析等先进技术。围绕“潜油电泵智能管理”的主要核心目标,从监测、诊断、优化三步走的思路,“实时在线监测预警”、“工况智能诊断”三大设计”和“在线优化设计”设计。关键技术子计划。

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(电潜泵管理技术系统图)↑

大屏幕概览

大屏设计概览分为参数监控、生产统计、综合诊断、宏观控制图、工况统计、泵寿命六部分。在油田生产过程中起到宏观分析研究的作用,可以“一键直达”相关的具体模块或参数。其中,工况统计为每日计算结果。用户可以清晰直观地看到今天的工况统计,减去繁琐的人工统计工作,进而进一步发现问题和原因,防患于未然。这为用户节省了时间和研究成本。

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实时在线监测预警

实时在线监测预警方案设计分为长期、中期和短期三个阶段。达到提前发现油井存在问题的目的,无需专家到场,及时采取针对性措施。

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(电潜泵预警分析技术框架)↑

健康警报

健康预警模块专为全油田“生存分析”和单井“健康度”分析而设计,通过引入频率、电流、电压、振动、漏电流、电机温度、泵温度、泵入口压力、泵出口压力等影响电动泵寿命的关键参数进行健康建模,最终实现方案整体设计中长期预警的理念。

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引入频率、电流、电压、振动、漏电流、电机温度、泵温度、泵入口压力、泵出口压力,共9个参数阶梯式,分为22个变量中国石油物采系统,采用最小二乘法和雅可比行列式采用矩阵迭代法进行回归,得到相应变量下电动泵的损坏程度,进而建立单井健康度曲线。

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通过以上技术分析方法,判断单井的健康度和剩余寿命中国石油物采系统,在泵寿命图中可以看到某平台的寿命分布。

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趋势警报

趋势预警是利用统计和机器学习分析井、泵参数的变化趋势,从而预测未来30天的数据趋势,从而预测数据超出正常范围的趋势(范围规范请参考超限预警介绍)预警参数的实现,实现方案设计的中期预警概念。

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溢出警告

超限预警根据井、泵的实际情况设置预警阈值。阈值分为上限和下限。一旦实际值超过预警阈值范围,就会发出预警,实现了方案设计的近期预警概念。

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综合监测中可设置超限预警范围,系统将3个月内所选井参数的每日数据传入算法中国石油物采系统,计算历史数据和设置两个超限上限和下限。显示趋势警告的上限和下限。具体请参考下图:

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在全井监测/单井监测的数据中,不同的颜色向用户表明参数当前处于哪个阶段,具体请参考全井监测和单井的介绍监控分以下两部分。

全井监测

选择一个油田或多个平台,即可从传感器中读取“频率、电流、电压、振动、泄漏电流、电机温度、泵温度、泵入口压力、泵出口压力”等参数信息实时(不同颜色请参考“超限警告”的介绍),页面会实时刷新显示,供用户查看。

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单井监测

系统采用三维视图,在页面上展示圣诞树,可以更直观地观察和监控一口井的在线实时生产数据,绘制井筒压力剖面和特征曲线,供专家参考。深化层次分析研究与应用。

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工况智能诊断

PCA主成分分析技术

PCA主成分分析实现井生产运行过程中13个参数的降维,3维显示该井当前运行和过去生产情况,判断该井是否发生异常/故障情况,帮助客户从大量实时数据中发现问题并快速定位。

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理论概念:主成分分析(PCA)被定义为一种无监督的降维方法,可用于线性传输数据并重新创建新的主成分空间。主成分分析法是将一组可能相关的变量通过正交变换转换为一组线性不相关的变量,变换后的变量集称为主成分。 ESP 数据通常是高度相关的,主成分分析利用这种依赖性,通过使用原始参数的线性组合和创建新空间来减少数据集中的参数,从而允许仅使用两个或几个主成分来评估系统。

目前的卡片智能识别技术

经过多年的沉淀,现卡技术的应用已经成为非常成熟的ESP工况诊断技术,但传统模式存在一些弊端:“时间成本高、准确率低、存储管理方式过时”等,我公司提出了对现有卡片技术进行智能化、先进化和集成化的设计方案。核心采用BP神经网络算法实现电流卡自动识别技术,我司提出集实时在线计算、时序诊断、工况统计、样本库管理于一体的技术设计方案。

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在线优化设计

宏观控制图

宏控制图采用多种计算组合方案。经过多次反复试验和运行观察中国石油物采系统,实现了一张图掌握油田/平台泵的宏观状态,了解泵选型适应性、抽液潜力等信息。 该模块给出了每口井的优化方案,提高油田生产效率,提前降低风险和避免故障,使ESP运行更健​​康。

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优化措施

根据以上多个模块/技术点的应用,根据不同的优化目标自动优化设计,获取不同的生产参数组合,一键发送最新优化方案到现场生产平台,工作人员会在节目结束后对在线调整进行审核和优化。帮助实现油田智能化、一体化等长期目标。

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博亚体育注:以上成果由北京侏罗纪软件有限公司和中国石油大学(北京)共同完成。