Aliaksei Sottsau; Ramir Akbashev; Alexandr Peratsiahin; Vadim Garnaev. Paper presented at the SPE Russian Petroleum Technology Conference, Virtual, October 2021. Paper Number: SPE-206475-MS. Published: October 12 2021.
https://doi.org/10.2118/206475-MS
Резюме
Непрерывное измерение обводненности продукции нефтяных скважин непосредственно на выкидных линиях может способствовать значительному повышению рентабельности эксплуатации нефтяных месторождений и позволит усовершенствовать информационно-измерительные системы оперативного контроля нефтепромысла. Повышение достоверности информации в таких системах требует применения новых технологий. На уровне скважин необходимо обеспечить непрерывные, точные и информативные измерения обводненности. С этой целью были разработаны новые методы и технологии измерений для применения в поточном многофазном влагомере. Учитывались требования энергоэффективности и отсутствия радиоизотопных источников. Инновационная технология определения влагосодержания продукции скважин (без предварительной сепарации на жидкую и газовую доли) использует результаты измерений электрического импеданса и его зависимость от частоты переменного тока. При этом применяются методы машинного обучения и нейронные сети. Чувствительный элемент влагомера включает измерительный и токовый электроды, между которыми протекает многофазный скважинный поток. Мнимая и вещественная составляющие полного сопротивления (импеданса) количественно описывают компонентный состав исследуемых нефтегазоводных смесей. В зависимости от типа эмульсии в нефтепроводе предложено использовать два независимых чувствительных элемента, один из которых производит измерения в эмульсии прямого типа, другой — в эмульсии обратного типа.
Испытания описываемого влагомера на испытательных стендах в РФ и в Нидерландах, а также установка на объектах нефтедобычи в РФ и Королевстве Саудовская Аравия, показали высокую точность измерений в полном диапазоне обводненности, при большом газосодержании, а также при высокой минерализации и широком диапазоне скоростей потока. В дополнение, стало возможным на основании измеряемых параметров прогнозировать объемное газосодержание нефтегазоводной смеси. Для этого используются современные методы кластеризации данных на основе нейронных сетей и регрессионного моделирования, реализованного с помощью машинного обучения. Установлено, что скорость потока не влияет на результаты измерения влагосодержания за счет высокой скорости производимых измерений импеданса — до нескольких сотен тысяч измерений в секунду. И даже в потоке с дебитами по жидкости, превышающими 600 м³/сут в трубопроводе DN50, погрешность измерения обводненности не превышает заявленной. Использование поточного многофазного влагомера дает возможность применить интеллектуальные методы обработки промысловой информации и накапливать статистические данные по каждой скважине, как элемент big data для прогнозирования и моделирования внутрипластовых процессов. Это также позволит внедрить перспективные технологические процессы, направленные на увеличение добычи нефти и контроль базовых показателей скважины.
Новизна представленной технологии
- Решение задачи высокоскоростного определения обводненности многофазного потока без предварительной сепарации методом импедансометрии.
- Создание математических моделей многофазного потока и методов определения типа потока и типа эмульсии.
- Применение методов машинного обучения и нейронных сетей для высокоскоростного анализа колебаний.
- Разработка, успешные испытания и внедрения доступного многофазного влагомера собственной конструкции, не имеющего аналогов промышленного применения.