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(jìn)流程優(yōu)化的一套改進(jìn)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(dá)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(zhǔn)，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(biāo)準(zhǔn)差的，定為識別原因。對2018年胡狀原油波動不同缺陷原因進(jìn)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(zhǔn)值或區(qū)分缺陷的標(biāo)準(zhǔn)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?，不同時間段錄取并制作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(jìn)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(biāo)準(zhǔn)；公差為26.39%，小于30%的標(biāo)準(zhǔn)；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(fù)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(jìn)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(fù)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(dá)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(dá)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(jìn)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(xiàn)率。其中不同時刻貢獻(xiàn)率為22.5%，總液的貢獻(xiàn)率只有8.8%，含水的貢獻(xiàn)率僅有0.7%?？傄汉秃娜毕菡急扰c貢獻(xiàn)率之間存在明顯的差距，需要進(jìn)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(xiàn)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(xiàn)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(xiàn)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(xiàn)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(xiàn)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(xiàn)率，用總液拉平法?？傄翰▌拥慕^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(xiàn)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(jìn)控制階段

4.1 改進(jìn)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(jìn)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(jìn)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(biāo)準(zhǔn)差，進(jìn)行雙樣本檢驗。說明產(chǎn)油標(biāo)準(zhǔn)差下降 0.635，P=0.255；由于P＞0.05，產(chǎn)油波動有所改善?？傄簶?biāo)準(zhǔn)差下降0.602，P=0.025；由于P＜0.05，說明總液波動有顯著改善。含水標(biāo)準(zhǔn)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(jìn)前后控制圖

統(tǒng)計2018年和2019年各月的缺陷率，繪制出改進(jìn)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(jìn)行對比。由圖6可知，改進(jìn)前平均缺陷率為18.2%，改進(jìn)后為7.6%，說明過程改進(jìn)后缺陷率有顯著下降。

圖6 胡狀集輸改進(jìn)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(biāo)準(zhǔn)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(zhǔn)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(zhǔn)值或區(qū)分缺陷的標(biāo)準(zhǔn)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(fù)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(xiàn)率，用拉平處理更合理。拉平處理后，得到不同時刻貢獻(xiàn)率為32.8%，總液的貢獻(xiàn)率為21.6%，含水的貢獻(xiàn)率為18.9%。

4）根據(jù)歷史數(shù)據(jù)統(tǒng)計，參照原油波動標(biāo)準(zhǔn)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。