基于实时监测数据的注水井在线预报警指数模型研究及应用

来源 :石油钻采工艺 | 被引量 : 0次 | 上传用户:zhm4150175
下载到本地 , 更方便阅读
声明 : 本文档内容版权归属内容提供方 , 如果您对本文有版权争议 , 可与客服联系进行内容授权或下架
论文部分内容阅读
针对现有的注水井生产监控系统中重复报警、误报漏报率高、重点警情不突出等问题,提出了利用模糊综合评判法定量确定注水井风险严重程度,以提高注水井预报警准确率.基于实时监测数据建立注水压力、注水量、水质三类主控因素的预报警指标体系,利用层次分析法确定出各因素的相对权重,构建确定各项指标的隶属函数集,建立注水井在线预报警指数模型,编制注水井在线预报警软件.通过现场注水井应用验证表明:在线预报警指数模型在渤海油田具有良好的适应性,解决了注水井安全运行的预报警问题,提高了注水井实时工况监测的智能化水平.
其他文献
针对钻井过程中岩性识别困难、PDC钻头磨损严重、孕镶金刚石钻头破岩效率低和钻头泥包等问题,采用BP神经网络学习算法建立了岩性识别模型,并设计了一种新型可伸缩式PDC-孕镶金刚石耦合仿生智能钻头,分别在软件Matlab和ABAQUS上进行了岩性识别仿真和破岩仿真.仿真结果表明:BP神经网络模型对岩性的识别精度非常高,有利于合理选择钻头类型、及时调整钻井参数和提高钻井效率;仿生智能钻头作用于岩石表面的应力远大于常规钻头,使岩石更易达到破碎极限,从而提高钻头钻速.本设计集智能岩性识别、高破岩效率、自再生功能、防
在复杂、不确定、非结构化的油藏环境中,潜油电泵举升井的工况诊断预警优化决策成为智能油井研究的热点与难点问题之一.阐述了机理仿真、数据驱动、专家系统、机理仿真与数据驱动融合等技术在电泵举升故障诊断预警领域的研究与应用进展,探讨并展望未来电泵举升故障诊断预警技术的发展方向与重点.综述研究表明:建立客观准确的反映电泵运行动态工况特性的机理模型和快速精确求解极具挑战性,基于数据驱动诊断模型未必能完整描述电泵生产系统工况的真实映射关系,电泵生产故障诊断推理机理及专家系统的自学习能力有待加强.提出基于机理仿真与数据分
电泵井产量的动态预测对认识油井供排协调、电泵设备工况、改善工作制度、提高产量和节能降耗具有重要指导意义.根据电泵井静态数据、生产动态数据、举升设备的工况数据,利用皮尔逊相关系数分析方法,分析了影响潜油电泵工作特性因素的关联性,根据主成分分析方法(PCA)进行数据降维确定主控参数,并综合考虑了电泵机组设备工况的变化趋势和前后关联性,应用长短期记忆神经网络(LSTM)建立了电泵井产量时序预测模型.利用某油田现场实际数据对产液量进行预测,并与BP神经网络的预测结果相比较.研究结果表明,基于LSTM模型的电泵井产
随着勘探开发的不断深入,精细油藏描述过程中产生了大量的历史油藏模拟模型,因缺乏模型资源处理与管控技术,导致无法应用其进行油藏动态模拟计算,为此开展了油藏模型资源管控系统研究.针对长庆油田工作人员在油藏动态模拟计算过程中模型资源的采集、管控、标准化处理、可视化输出与动态计算等方面需求,利用B/S与C/S相结合的系统架构模式,开发了用于油藏动态模拟计算的资源管控系统,有效提升了油藏动态模拟过程数据的采集与应用效率,提高了模型资源再利用率;对油藏模型资源管控系统建设思路、开发工具、架构设计、实现方法以及应用功能
实际油藏非均质性强,高产井样本数量少而数据价值高.为充分利用高产井有效信息,使用单分类支持向量机(OCSVM)对高产井地质模型中的地质特征进行无监督学习,通过优化模型超参数,获得最优决策函数,基于该函数确定非均质油藏可能的高产区域分布进而来确定优势储层,从而为油藏开发及井位部署提供指导.案例研究结果表明,在井样本较少的情况下,OCSVM决策函数值与产量的相关性系数较高,使用OCSVM计算的决策值可以有效地确定全区高产区域分布并依据该分布确定优势储层.
页岩气井产量评价与预测对页岩气高效开发具有重要意义,现有解析模型的假设条件与实际页岩气井差异较大,数值模型计算难度大、效率低、不确定性高,导致页岩气井产量预测难度大.基于机器学习方法综合考虑地质因素与工程因素,整合页岩气开采全周期地质、钻井、压裂、生产等数据,对A页岩气藏气井产量进行了评价与预测.首先,对原始数据体进行处理,包括缺失值插补、相关性分析、异常值处理、主成分分析等,以减小数据的噪声;其次,采用聚类分析方法对页岩气井产量进行评价,研究影响A页岩气藏气井产量的主要因素;最后,应用随机森林方法预测A
气井生产动态预测是气藏产量规划、开发方案编制及生产制度动态调整的重要依据,对天然气藏开发有着极其重要的指导意义.建立了基于长短期记忆深度神经网络的生产动态预测模型,并采用了粒子群优化算法对神经网络模型超参数进行优化,提高长短期记忆深度神经网络的预测效果.研究结果表明,基于粒子群优化和长短期记忆神经网络的气井生产动态预测模型能够实现对气井生产动态的准确预测和神经网络超参数的自动优化,使预测结果的平均绝对误差均小于10%,大幅度简化了神经网络模型的优化过程.
针对气井生产过程中环空带压日益严重导致井完整性失效风险上升这一问题,开展了环空带压风险评价研究.建立了基于贝叶斯网络和实际生产数据的环空带压风险预警模型,该模型将影响环空带压的因素分为油套管泄漏和水泥环失效两个单元,确定了各个单元的主要风险因素和风险失效概率,在此基础上,建立了环空带压风险量化评价指标,并进行了相应风险等级划分,形成了气井环空带压风险评价方法.统计了新疆采气一厂的191口井的失效概率,进行了实例应用,结果表明:该模型可对环空带压的潜在风险进行定量计算,可推理得出主要风险因素的逆向成因,为预
基于大数据和人工智能等前沿技术的智能堵水调剖技术,有望实现堵水调剖过程的智能闭环控制,从而大幅提高油气井产量和采收率,近年来已成为国内外研究热点.详细介绍了国内外智能堵水调剖关键技术的发展现状,包括智能油藏、智能决策、智能找水、智能调堵、智能施工、智能监测、智能测试、智能评价等技术,指出我国目前智能调剖堵水技术迫切需要进行顶层设计,制定发展规划和技术思路,开展关键基础理论与关键技术研究,搭建产学研用合作平台,实现智能堵水调剖技术突破.
科学有效的气井分类有利于厘清气井生产状况、掌握其生产特征,从而有针对性地制定单井精细管理策略.为进一步指导气井管理策略的实施并提升分类工作的时效性,从气井的生产状况评价及管理策略制定出发,以大量的现场气井生产数据为基础,引入LDA算法(Linear Discriminant Analysis,线性判别分析),建立了基于生产资料分析的气井分类方法.该方法以排液能力和产液强度两个分类项目对气井类型进行描述,并以易获取的生产数据为基础,分析其特征提出了两个分类项目各自的评价指标,建立了气井分类特征指标体系;基于