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        基于前饋性神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在段塞流海底管道壓力預(yù)測中的應(yīng)用

        2022-01-10 07:48:16柯文超張金磊鄧?yán)?/span>徐壯飛趙德喜姜顯英
        石油工程建設(shè) 2021年6期
        關(guān)鍵詞:海管波動油田

        柯文超,張金磊,鄧?yán)荩靿扬w,趙德喜,姜顯英

        中海石油(中國)有限公司天津分公司,天津 300459

        在海上油田開發(fā)生產(chǎn)中,油氣混輸管道具有輸送量大、長距離輸送壓損小、熱能損失偏低等優(yōu)點而在海上油田生產(chǎn)中大量運用。對海底管道(以下簡稱海管)壓力進(jìn)行監(jiān)測以及準(zhǔn)確分析海管壓力波動原因是保障油田安全生產(chǎn)的必備工作。海管壓力波動不僅對油田生產(chǎn)流程產(chǎn)生沖擊,還可能引起海管高高壓關(guān)斷或者手動停運電潛泵,從而影響油田原油產(chǎn)量。一旦實際運行壓力產(chǎn)生的高高壓引起海管泄漏,則會導(dǎo)致嚴(yán)重安全事故,因此,研究海管運行壓力規(guī)律具有重要意義。有學(xué)者指出引起海管高壓的原因有溫度、含水、黏度等因素,也有學(xué)者對氣液混輸管路的清管時間和清管球運行速度進(jìn)行預(yù)測。目前,在油田現(xiàn)場觀察海管壓力主要采用壓力變送器傳輸?shù)确绞?。傳統(tǒng)理論認(rèn)為,油氣混輸海管中氣液在各種不同情況下的流態(tài)主要由段塞流、水平流、純液流等組成;其中,段塞流對現(xiàn)場流程實際影響較為明顯,容易引起下游分離器油相液位大范圍波動,出現(xiàn)高高液位或低低液位產(chǎn)生的生產(chǎn)關(guān)停[1-2]。

        1 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)介紹

        神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)主要模仿人類大腦思維方式,采用信號前向傳遞、誤差反向反饋算法,通常由輸入層、隱含層、輸出層等組成。在傳播過程中,如果輸出層的值達(dá)不到預(yù)設(shè)值,則繼續(xù)反向修正,根據(jù)誤差調(diào)整神經(jīng)網(wǎng)絡(luò),從而使神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)預(yù)測不斷接近期望輸出值,如圖1所示。

        圖1 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)

        當(dāng)出現(xiàn)的問題不能用常規(guī)數(shù)學(xué)模型表示時(如故障預(yù)判、特征向量提取和數(shù)據(jù)預(yù)測等問題),常規(guī)線性函數(shù)關(guān)系不能夠有效建模,神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)是目前最佳利用工具。位云生等將神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)應(yīng)用于水力壓裂,霍雅迪用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)對重復(fù)壓裂技術(shù)進(jìn)行了優(yōu)選,其他一些學(xué)者也證明了前饋性(BP)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在油田現(xiàn)場應(yīng)用的可行性[3-5]。

        對于輸入量X=X1,X2,…,Xk,對海管壓力賦值Xk,壓力波動的最大值與最小值能夠反映出海管壓力變化的強烈程度。

        Xmax=max (X1,X2,…,Xk)

        Xmin=min (X1,X2,…,Xk)

        海管壓力平均值的計算:

        海管壓力標(biāo)準(zhǔn)偏差SD的離散度:

        1.1 海管運行壓力模型構(gòu)建

        構(gòu)建合適的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)海管壓力預(yù)測模型,預(yù)測流程如圖2所示。

        圖2 預(yù)測流程

        1.2 S油田WHP1平臺海管壓力數(shù)據(jù)波動原因分析

        S油田WHP1無人值守平臺2006年投產(chǎn),采用以下模式生產(chǎn):一條油氣混輸海管、一根輸送電力的復(fù)合電纜、一座井口平臺。WHP1平臺油井采取電潛泵舉升,單泵產(chǎn)液量為30~350 m3/d,目前共有10口電泵井生產(chǎn)。油井產(chǎn)物流在地面加熱處理后,由油氣混輸管道輸送至中心平臺。海管基礎(chǔ)數(shù)據(jù)如表1所示,海管當(dāng)前運行參數(shù)如表2所示,在對海管壓力分析過程中選取了海管12 h壓力數(shù)據(jù),如表3所示。

        表1 海管基礎(chǔ)數(shù)據(jù)

        表2 海管當(dāng)前運行參數(shù)

        表3 海管實際運行壓力值

        計算海管流體雷諾數(shù)Re:

        式中:Q為輸氣量,m3/s;d為管道內(nèi)徑,m;v為運動黏度,m2/s。根據(jù)流體力學(xué)可以判斷此流態(tài)屬于混合摩擦流態(tài)。

        當(dāng)油井中出現(xiàn)不同形態(tài)的井產(chǎn)物流時,混合物的密度也在發(fā)生變化,由上述公式可知,海管中出現(xiàn)一段純氣流或純液流是導(dǎo)致海管產(chǎn)生不同壓力的主要原因。純氣流狀態(tài)下,密度小;純液流狀態(tài)下,密度大。對于純氣體狀態(tài)下的這種摩擦,可以引用潘漢特爾輸氣公式:

        式中:Q為產(chǎn)氣量,E為輸氣效率,d為海底管道直徑,Pb為起點壓力,Pe為終點壓力,T為輸氣平均溫度,Z為壓縮因子,L為管道長度,ρ為天然氣相對密度。

        由潘漢特爾輸氣公式可知:對于輸送距離較短的輸氣海管,產(chǎn)氣量Q的變化會導(dǎo)致海管內(nèi)能量發(fā)生變化,導(dǎo)致管道前后壓能發(fā)生較大變化[6-9]。

        2 數(shù)據(jù)歸一化處理

        本模型選取海管實際運行壓力值作為樣本數(shù)據(jù)。由于海管壓力波動,需要對壓力運行數(shù)據(jù)進(jìn)行歸一化處理,將數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)化在區(qū)間[0,1]之間。

        首先,在整個數(shù)據(jù)范圍內(nèi)確定最大值Xmax和最小值Xmin。;然后,將運行壓力數(shù)據(jù)Xi代入公式:Xj=(Xi-Xmin) /(Xmax-Xmin),求取歸一化后壓力數(shù)據(jù)Xj。壓力數(shù)據(jù)經(jīng)過標(biāo)準(zhǔn)化處理后,每個值都在[0,1]之間,消除了壓力數(shù)據(jù)由于不同量綱導(dǎo)致的變化,從而構(gòu)建出海管實際運行壓力矩陣。

        3 應(yīng)用實例

        利用整理好的段塞流海管壓力數(shù)據(jù)樣本P進(jìn)行網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練,利用未參與訓(xùn)練的樣本Ptest對該系統(tǒng)進(jìn)行檢驗,通過調(diào)整隱含層的層數(shù)、學(xué)習(xí)率、訓(xùn)練方法和訓(xùn)練次數(shù),經(jīng)過多次的反復(fù)訓(xùn)練,使海管壓力誤差達(dá)到了預(yù)測的要求。最終,隱含層第一層節(jié)點數(shù)設(shè)置為30,隱含層第二層節(jié)點數(shù)設(shè)置為40,訓(xùn)練次數(shù)設(shè)置為10 000次。在Matlab軟件中進(jìn)行運行計算,即輸入訓(xùn)練樣本中海管壓力數(shù)據(jù),運行代碼如圖3所示。

        圖3 運行代碼

        圖4是經(jīng)過10 000次的網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練后,實際值與預(yù)測值的對比結(jié)果,網(wǎng)絡(luò)的誤差下降到了0.001,達(dá)到了誤差精度要求;圖5為網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練誤差。

        圖4 實際值與預(yù)測值對比

        圖5 網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練誤差

        通過收集海管壓力運行數(shù)據(jù),運用前饋性神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)對海管壓力進(jìn)行預(yù)測,可知WHP1平臺海管實際運行壓力高于1 550 kPa(接近1 600 kPa的生產(chǎn)關(guān)停保護(hù)壓力、高于1 330 kPa的實際操作壓力)的頻次為1.6 h/d。根據(jù)WHP1平臺海管運行當(dāng)中出現(xiàn)的高運行壓力次數(shù),通過對現(xiàn)場油水混合物的黏度、溫度、含水以及海管出口背壓等因素分析,研究WHP1平臺海管高壓原因,得出降低下游中心平臺生產(chǎn)分離器操作壓力是一種保障WHP1平臺海管壓力正常運行的方法,故改變現(xiàn)有流程中壓油系統(tǒng)、天然氣系統(tǒng)、生產(chǎn)污水系統(tǒng)入口壓力值,有效降低了WHP1平臺海管實際運行壓力,避免了WHP1平臺由于海管高高壓產(chǎn)生的生產(chǎn)關(guān)停。

        4 結(jié)論

        (1)海管壓力波動頻繁受很多因素影響,S油田WHP1平臺海管輸送距離短、管徑小、單井瞬時產(chǎn)氣量波動范圍大,是導(dǎo)致海管壓力波動大的主要原因,具有建立良好壓力數(shù)據(jù)預(yù)測樣本集的基礎(chǔ)。

        (2)對于受段塞流影響較大的海管,前饋人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)方法能夠充分考慮各種因素對海管壓力波動影響,對海管壓力進(jìn)行預(yù)測,為后期流程改造和流程調(diào)節(jié)提供依據(jù)。

        (3) 利用前饋人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)預(yù)測S油田WHP1平臺海管壓力波動準(zhǔn)確率達(dá)到99%,證明人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)方法在非線性常規(guī)數(shù)學(xué)方法中可以運用。根據(jù)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)預(yù)測海管高壓出現(xiàn)的頻次,S油田通過調(diào)整現(xiàn)場原油流程、生產(chǎn)污水處理流程、天然氣流程運行參數(shù),有效降低了海管實際運行壓力,可確保海管運行安全。

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