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        油田單井生產(chǎn)指標(biāo)預(yù)警的研究與實(shí)現(xiàn)

        2017-10-13 22:33:38王瑞軍陳汶濱
        數(shù)碼設(shè)計 2017年2期
        關(guān)鍵詞:生產(chǎn)

        王瑞軍,陳汶濱*

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        油田單井生產(chǎn)指標(biāo)預(yù)警的研究與實(shí)現(xiàn)

        王瑞軍,陳汶濱*

        (西南石油大學(xué)計算機(jī)科學(xué)學(xué)院,四川成都610500)

        目前油田開發(fā)生產(chǎn)管理及研究工作面臨諸多問題,如井?dāng)?shù)過多,工作量巨大和人手不足等。這些問題直接導(dǎo)致了油井生產(chǎn)在出現(xiàn)異常情況時,油田工作人員由于經(jīng)驗不足等原因,無法及時和準(zhǔn)確的找到異常源,嚴(yán)重影響了油田的生產(chǎn)效益。本文從油田生產(chǎn)指標(biāo)及其影響因素入手,通過對石油專業(yè)理論和國內(nèi)外油田單井生產(chǎn)指標(biāo)預(yù)測預(yù)警方法的調(diào)研和分析,首先構(gòu)建一套油田單井生產(chǎn)指標(biāo)的預(yù)警體系,之后設(shè)計一個單井波動的預(yù)警算法,對單井生產(chǎn)管理中的存在的問題和偏差進(jìn)行提前預(yù)警。該預(yù)警算法可以縮短發(fā)現(xiàn)問題以及解決問題的時間,以確保油井平穩(wěn)高效的生產(chǎn)。

        生產(chǎn)指標(biāo);預(yù)警;指標(biāo)體系

        引言

        隨著傳感器技術(shù)、數(shù)據(jù)庫技術(shù)的高速發(fā)展,油田信息化技術(shù)也在不斷地提高。油田生產(chǎn)和運(yùn)維產(chǎn)生的數(shù)據(jù)發(fā)生了爆炸式的增長[1-3]。在這龐大的油田數(shù)據(jù)中,蘊(yùn)含著巨大的潛在價值。同時,油井在出現(xiàn)異常情況時,由于井個體存在差異性,業(yè)務(wù)經(jīng)驗不足的管理人員往往無法及時、準(zhǔn)確的找出異常源,嚴(yán)重影響生產(chǎn)效益[4]。

        生產(chǎn)指標(biāo)預(yù)警是為了防止指標(biāo)超預(yù)警范圍給出的警示,縮短發(fā)現(xiàn)問題的時滯性。但目前沒有相對成熟的預(yù)警軟件[5]。開展油田生產(chǎn)指標(biāo)預(yù)警體系研究可以很好的將石油大數(shù)據(jù)與現(xiàn)代預(yù)警技術(shù)相結(jié)合,充分利用歷史數(shù)據(jù)的價值,建立一套合理的油田生產(chǎn)指標(biāo)預(yù)警體系,構(gòu)建一個系統(tǒng)化、綜合化的生產(chǎn)指標(biāo)預(yù)警系統(tǒng),對生產(chǎn)理中的存在的問題和偏差提前預(yù)警,超前或及時的做出各項應(yīng)對措施,縮短發(fā)現(xiàn)問題、解決問題的時間,確保油井的平穩(wěn)高效的生產(chǎn),對實(shí)現(xiàn)油田生產(chǎn)智能化和信息化具有重大意義[6-8]。同時,一套合理的油田生產(chǎn)指標(biāo)預(yù)警體系能夠為油田開發(fā)及運(yùn)維提供輔助決策,保障油田生產(chǎn)平穩(wěn)高效,提高生產(chǎn)效益。

        1 預(yù)警理論

        預(yù)警是指事物在發(fā)展或運(yùn)行的過程中,如果預(yù)測到其發(fā)展趨勢有可能偏離正常的運(yùn)行軌道或者發(fā)生異常時,及時發(fā)出警示信號,以便做出相對應(yīng)的措施,減少經(jīng)濟(jì)、人力、物力等方面的損失。

        預(yù)警依據(jù)不同的劃分標(biāo)準(zhǔn),有著諸多的概念。按照預(yù)警的應(yīng)用領(lǐng)域來劃分,有軍事預(yù)警、經(jīng)濟(jì)預(yù)警、氣象預(yù)警、能源預(yù)警、糧食預(yù)警、企業(yè)管理預(yù)警等等。按照預(yù)警的時間長短來劃分,有長期、中期、短期預(yù)警三種;但是預(yù)警時間的長短需要根據(jù)預(yù)警的研究對象來定義,是一種相對概念。按照預(yù)警對數(shù)據(jù)和主觀意識的依賴程度來劃分,有定量預(yù)警、定性預(yù)警等等。

        預(yù)警方法作為預(yù)警系統(tǒng)核心組成部分,對預(yù)警系統(tǒng)的性能有著深遠(yuǎn)影響。預(yù)警的方法依據(jù)其機(jī)制可以分為:黑色、黃色、紅色、綠色、白色預(yù)警方法[9-10]。常用的預(yù)警模型主要有以下幾種:景氣指數(shù)法;人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)預(yù)警;基于模式識別的預(yù)警;支持向量機(jī)(SVM)預(yù)警。

        一個完整的預(yù)警流程如圖1所示。從圖1我們可知,預(yù)警分析的步驟主要有幾個:首先需要從各種資料中(如生產(chǎn)動態(tài)資料、地質(zhì)靜態(tài)資料和監(jiān)測資料)尋找預(yù)警源,然后分析預(yù)警數(shù)據(jù),明確目標(biāo),從指標(biāo)體系中選取指標(biāo),最后通過神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)[11]、支持向量機(jī)[12]等模型進(jìn)綜合評價并發(fā)出警報。

        圖1 預(yù)警系統(tǒng)流程圖

        2 單井生產(chǎn)指標(biāo)體系的構(gòu)建

        在整個預(yù)警流程中,指標(biāo)體系的建立是其中非常重要的一步。指標(biāo)體系的質(zhì)量,直接決定了預(yù)警系統(tǒng)的優(yōu)劣。在油田單井的日常分析中,我們首先就是要在眾多的井中找到產(chǎn)量等預(yù)警指標(biāo)發(fā)生變化的井,通過進(jìn)一步分析找出變化的原因,將監(jiān)測值與預(yù)設(shè)的平均值、合理界限對比,判斷是否超出預(yù)設(shè)的界限,若超出則提示報警,完成預(yù)警。由此可見,生產(chǎn)指標(biāo)的選取是預(yù)警系統(tǒng)的基礎(chǔ)和前提條件。

        指標(biāo)預(yù)警體系的建立主要有以下幾個原則:預(yù)警指標(biāo)應(yīng)客觀的反映油田單井生產(chǎn)的各種影響因素,保證其科學(xué)性;預(yù)警指標(biāo)應(yīng)具有完整性和全面性,把單井生產(chǎn)作為一個整體考慮不遺漏任何環(huán)節(jié),保證其系統(tǒng)性與全面性。預(yù)警指標(biāo)體系構(gòu)建的過程中,應(yīng)以實(shí)際的油田數(shù)據(jù)資料為支撐。這些油田數(shù)據(jù)資料應(yīng)該來源于于已有的開發(fā)數(shù)據(jù)庫,保證指標(biāo)的可操作性。

        通過對單井生產(chǎn)的分析可知,影響單井生產(chǎn)的因素主要有以下幾種:油井的日產(chǎn)液量、日產(chǎn)油量、含水率等,水井的日注水量、注入壓力等等這幾大方面。遵循預(yù)警指標(biāo)體系構(gòu)建的原則,最終確定油田單井生產(chǎn)指標(biāo)預(yù)警的指標(biāo)體系如圖2所示。

        圖 2 單井生產(chǎn)預(yù)警指標(biāo)體系

        3 單井波動預(yù)警算法設(shè)計

        構(gòu)建了單井生產(chǎn)指標(biāo)預(yù)警體系后,我們需要設(shè)計預(yù)警算法,對異常數(shù)據(jù)進(jìn)行分析并給出預(yù)警警告。因此,預(yù)警算法在整個預(yù)警系統(tǒng)中,同樣也起著非常重要的作用。本文的單井波動預(yù)警算法如算法1所示。

        如算法1所示,首先算法會從數(shù)據(jù)庫中提取最近一個月的日產(chǎn)液、日產(chǎn)油、含水率、汽油比、日注水量、注入壓力等相關(guān)參數(shù)數(shù)據(jù)作為輸入。這些輸入數(shù)據(jù)均是在已構(gòu)建的預(yù)警指標(biāo)體系中選取的。第二步,系統(tǒng)通過計算單井各個指標(biāo)的最近月平均值、變化率、波動區(qū)間、期望、方差等。第三步,通過上述數(shù)據(jù)計算并確定各個指標(biāo)預(yù)警閾值推薦值或預(yù)警區(qū)間。第四步,在結(jié)合最近一天的數(shù)據(jù),根據(jù)預(yù)設(shè)的預(yù)警對比方式,對比上述的各個指標(biāo)預(yù)警閾值推薦值和預(yù)警區(qū)間,判斷該數(shù)據(jù)是否符合預(yù)警條件。第五步,系統(tǒng)將給出單井推薦預(yù)警指標(biāo),即確定需要預(yù)警的單井生產(chǎn)指標(biāo)。第六步,將需要預(yù)警的指標(biāo)展示和通知給管理人員。展示方式可以是短信和郵件。

        算法1: 單井波動預(yù)警算法 輸入: 單井生產(chǎn)動態(tài)數(shù)據(jù)。 輸出: 預(yù)警展示與通知。 (1) 從數(shù)據(jù)庫中提取最近一個月單井?dāng)?shù)據(jù); (2) 計算單井各個指標(biāo)最近月平均值、變化率、波動區(qū)間、期望、方法等信息; (3) 計算各個指標(biāo)的預(yù)警閥值或者預(yù)警區(qū)間; (4) 提取最近一天的數(shù)據(jù),根據(jù)警報對比方式,查驗是否符合預(yù)警條件; (5) 給出單井推薦預(yù)警指標(biāo); (6) 預(yù)警展示和通知。

        4 實(shí)驗結(jié)果

        本文實(shí)現(xiàn)了4種預(yù)警方式:與前N天的平均值變化率對比;與前N天的平均值絕對值相比;與某一固定值相比;與前N天平均值相比波動區(qū)間相比。詳細(xì)的預(yù)警閥值設(shè)定如圖3、圖4和圖5所示。圖6顯示了預(yù)警分級的管理菜單。

        圖 3 油井波動預(yù)警閥值設(shè)定

        圖 4 水井波動預(yù)警閥值設(shè)定

        圖 5 氣井波動預(yù)警閥值設(shè)定

        圖 6 預(yù)警分級管理菜單

        單井波動預(yù)警以表格形式的形式展示,如圖7所示。表格形式可以從全局的角度展示所有單井的波動情況,清晰、全面地展示了每一口單井在某一時間的波動情況。

        圖 7 單井波動預(yù)警-表格形式

        5 結(jié)語

        本文首先分析油田生產(chǎn)的影響因素,然后以此構(gòu)建一個油田單井生產(chǎn)指標(biāo)預(yù)警體系,通過對石油專業(yè)理論以及油田單井生產(chǎn)指標(biāo)預(yù)警方法的調(diào)研和分析,最后設(shè)計了一個單井波動預(yù)警算法,該算法可以對單井生產(chǎn)管理中的存在的問題和偏差進(jìn)行提前預(yù)警,可縮短發(fā)現(xiàn)問題、解決問題的時間,最終確保油井的平穩(wěn)高效的生產(chǎn)。

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        The Research and Implementation on Production Indicators Early Warning of Single Well

        WANG Ruijun, CHEN Wenbin*

        (School of Computer Science, Southwest Petroleum University, Chengdu 610500, China)

        The development and production management of oilfield face some issues, such as a great number of oil wells, heavy workload, understaffed and simplified management. When some abnormal situations occur in oil well production, it is very hard to find the abnormal source timely and accurately. This situation influences the production efficiency seriously. This paper starts from the investigation and analysis for the methods of forecast and early warning of oil field’s development indicators from abroad and at home, and the research of relationship between oil field’s development indicators and their influencing factors. Base on this, the oil field’s development indicators is established, and a fluctuation early warning algorithm is designed. It can give the early warning to the problems and deviations of single well production management, and shorten the time to find and solve problems, finally ensure the smooth and efficient production of oil wells.

        production indicators; early warning; indicator system

        10.19551/j.cnki.issn1672-9129.2017.02.07

        TP181

        A

        1672-9129(2017)02-0037-04

        2016-11-25;

        2017-01-06。

        王瑞軍(1969-),男,碩士,研究方向為計算機(jī)技術(shù);陳汶濱(1965-),男,四川隆昌,教授,主要研究方向:油田信息化、數(shù)據(jù)庫技術(shù)與應(yīng)用、計算機(jī)模擬與仿真。

        E-mail:cwb650501@sina.com

        引用:王瑞軍, 陳汶濱. 油田單井生產(chǎn)指標(biāo)預(yù)警的研究與實(shí)現(xiàn)[J]. 數(shù)碼設(shè)計, 2017, 6(2): 37-40.

        Cite:Wang Ruijun, Chen Wenbin.The Research and Implementation on Production Indicators Early Warning of Single Well [J]. Peak Data Science, 2017, 6(2): 37-40.

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