РАСПРЕДЕЛЕННАЯ СИСТЕМА И СПОСОБ ИЗМЕРЕНИЯ РАСХОДОВ МНОГОФАЗНОГО И/ИЛИ МНОГОКОМПОНЕНТНОГО ФЛЮИДА, ДОБЫВАЕМОГО ИЗ НЕФТЕГАЗОВЫХ СКВАЖИН
DISTRIBUTED SYSTEM AND METHOD FOR MEASURING FLOW RATES OF MULTIPHASE AND/OR MULTICOMPONENT FLUIDS EXTRACTED FROM OIL AND GAS WELLS

Изобретение относится к добыче многофазных и/или многокомпонентных флюидов из нефтегазовых скважин и предназначено для измерения расходов фаз и/или компонент добываемых флюидов.
Продукция скважины при добыче выходит на поверхность в виде потока многофазной и/или многокомпонентной смеси по трубопроводу. В устье скважины на поверхности требуется определять параметры этого потока для контроля добычи. Данные об объемах добычи каждой компоненты служат для анализа и прогнозирования эксплуатации скважин.
Из уровня техники известен способ контроля продуктивности скважин (патент РФ 2338873), предусматривающий использование расходомеров малой точности, размещенных на выходных трубопроводах контролируемых скважин, образующих куст, и расходомера высокой точности, выход которого подключен к магистральному трубопроводу. Такой подход позволяет переключать расходомер высокой точности между скважинами в случае изменения параметров потока на конкретной скважине и мониторить расходы с каждой скважины. За счет этого достигается существенное удешевление системы мониторинга продуктивности группы скважин. К недостаткам подхода относится невозможность проведения точных непрерывных измерений на каждой скважине в режиме реального времени из-за наличия расходомеров низкой точности и только одного расходомера высокой точности. Также предложенный способ может оказаться достаточно затратным в связи с необходимостью использования высокоточного многофазного расходомера.
В патенте РФ 2513812 описаны система и способ определения расходов в скважинах, снабженных электрическими погружными насосами, соединенными с двумя манометрами: один перед насосами и один после. Расходы могут быть рассчитаны в режиме реального времени при помощи математической модели, которая использует разницу давления на манометрах и значение мощности, потребляемой насосом. Недостатком данной системы является необходимость использования оборудования и систем датчиков (например, манометры насоса), расположенные на значительном удалении друг от друга и к тому же изначально непредназначенным для решения задач метрологии и определения расходов. Это может приводить к низкой точности измерения.
Технический результат, достигаемый при реализации предлагаемого изобретения, заключается в обеспечении возможности использования результатов измерений расходов, полученных одним или несколькими измерительными устройствами, для создания и обновления предиктивных моделей, а также для оптимизации работы всей системы посредством составления расписания обучения и/или мониторинга необходимости технического обслуживания оборудования.
Указанный технический результат достигается тем, что предлагаемая распределенная система измерения расходов многофазных и/или многокомпонентных флюидов, добываемых из нефтегазовых скважин, содержит размещенные по меньшей мере на двух скважинах измерительные устройства, каждое из которых установлено на линии потока добываемого из скважины флюида и представляет собой набор датчиков, чувствительных к по меньшей мере одному физическому параметру потока, добываемого из скважины многофазного и/или многокомпонентного флюида. Система также содержит вычислительные модули, каждый из которых установлен на линии потока добываемого флюида и соединен с установленным на этой линии измерительным устройством по меньшей мере для сбора, обработки и передачи результатов измерений. Распределенная система содержит также единое устройство обработки данных, предназначенное для сбора и обработки результатов измерений со всех измерительных устройств и обеспечивающее создание, обновление и распределение предиктивных моделей измерительным устройствам, а также оптимизацию работы всей системы.
Распределенная система может содержать по меньшей мере на одной скважине эталонный многофазный расходомер, установленный на линии потока добываемого флюида и предназначенный для измерения значений расходов фаз и/или компонент добываемого из этой скважины многофазного и/или многокомпонентного флюида. При этом система может дополнительно содержать обучающую систему для изменения параметров потока добываемого флюида, установленную по меньшей мере на одной линии потока добываемого флюида.
Измерительное устройство может быть установлено на подсоединенной к скважине внешней проливной линии для пропускания потока добываемого флюида, непосредственно в скважине; часть датчиков измерительного устройства может быть установлена на подсоединенной к скважине внешней проливной линии для пропускания потока добываемого флюида, а другая часть датчикова измерительного устройства - в скважине.
В соответствии с предлагаемым способом измерения измерения расходов многофазных и/или многокомпонентных флюидов, добываемых из нефтегазовых скважин, осуществляют непрерывные измерения параметров потока добываемого флюида посредством измерительных устройств, размещенных по меньшей мере на двух скважинах и образующих распределенную систему измерения расходов, каждое из которых установлено на линии потока добываемого флюида и на представляет собой набор датчиков, чувствительных к по меньшей мере одному параметру потока добываемого флюида. Затем для каждой скважины определяют значения расходов фаз и/или компонент добываемого флюида посредством предиктивных моделей, построенных на основе зависимостей, предварительно установленных между параметрами потока добываемого флюида и значениями расходов фаз и/или компонент добываемого флюида. Результаты измерений всех измерительных устройств и определения расходов передают на единое устройство обработки данных, посредством которого осуществляют хранение и обработку переданных данных, на основе которых осуществляют создание, обновление и распределение предиктивных моделей измерительным устройствам, а также оптимизацию работы распределенной системы.
Значения расходов фаз и/или компонент добываемого флюида для построения предиктивных моделей измеряют посредством многофазного эталонного расходомера, установленного на линии потока добываемого флюида по меньшей мере на одной скважине.
Зависимости между параметрами потока добываемого флюида и значениями расходов фаз и/или компонент добываемого флюида устанавливают посредством вычислительных модулей или посредством устройства обработки данных.
В соответствии с одним из вариантов осуществления изобретения для установления зависимости между измеренными параметрами потока и значениями расходов фаз и/или компонент добываемого флюида дополнительно осуществляют изменения параметров потока добываемого флюида посредством обучающей системы.
Оптимизация работы системы представляет собой разработку и обновление расписания работы многофазного эталонного расходомера и обучающей системы и/или мониторинг необходимости технического обслуживания устройств распределенной системы измерений.
Результаты измерений посредством многофазных расходомеров с нескольких скважин могут быть использованы для увеличения точности измерений одного измерительного устройства при обучении предиктивной модели, а результаты измерений посредством многофазного расходомера на одной скважине могут быть использованы для увеличения точности измерений нескольких измерительных устройств при обучении предиктивных моделей.
Изобретение поясняется чертежами, где на фиг. 1 приведен пример предлагаемой распределенной системы измерения расходов многофазных и многокомпонентных флюидов; на фиг.2 приведена блок-схема работы предлагаемой системы.
Схема возможной реализации распределенной системы измерения расходов многофазных и многокомпонентных флюидов показана на Фиг. 1. Под многофазным потоком понимается поток флюидов с двумя различными термодинамическими фазами - жидкость и газ. Под многокомпонентым потоком понимается поток флюидов с двумя или более химическими компонентами, например, нефть, вода, метан. Измерения осуществляют на устье скважин на поверхности посредством датчиков, установленных на подсоединенной к скважине внешней проливной линии для пропускания потока добываемого флюида, либо с помощью датчиков, расположенных внутри скважины, таких, как, например, датчики забойного давления, датчики давления на штуцерах и погружных насосах; возможно совместное использование и тех, и других датчиков. Как показано в примере на фиг.1, на подключенных к скважинам 1, 2 и 3 линиям 4 потока флюидов установлены измерительные устройства 5, представляющие собой наборы датчиков, чувствительных к определенным параметрам потока (например, температура в линии, давление в линии, общий массовый расход, объемные доли, плотность смеси, вязкость и т.д.). Наборы датчиков для измерительных устройств 5 подбирают в зависимости от ожидаемых свойств многофазного и/или многокомпонентного потока и количества входящих в него компонент. Измерительные устройства 5 обеспечивают непрерывную запись разных параметров потока, которые будут использоваться для расчета расхода каждой из компонент. Кроме того, в скважине 3 присутствуют датчики 6, также чувствительные к определенным параметрам потока (например, температура, давление, массовый расход, объемные доли, плотность смеси, вязкость и т.д.). Данные датчики могут быть как самостоятельными измерительными инструментами, например датчик забойного давления, так и являться составной частью скважинной аппаратуры, например, погружного насоса или штуцера.
На двух линиях 4 потока флюидов, идущих от скважин 1 и 3, установлены эталонные многофазные расходомеры 7, обладающие высокой точностью измерения. Эталонные расходомеры 7 измеряют значения объемного или массового расхода в единицу времени каждой из фаз/ компонент многофазного и/или многокомпонентного потока, например, объемного расхода (м3/день) для нефти, воды и газа. Помимо параметров расхода, эталонный расходомер может вычислять дополнительные параметры потока, такие как плотность каждой из компонент, плотность потока флюидов, объемные и массовые доли каждой из фаз и/или, давление и температуру на линии потока. Он используется как эталон при обучении и позволяет установить связь (корреляцию) между показаниями датчиков измерительного устройства 5 или датчиков 6 и расходами. Концептуально расходомер 7 играет роль «учителя» для всей системы и в методах машинного обучения с учителем в частности. В качестве эталонного расходомера может быть использован любой расходомер (например, Schlumberger Vx meter - описание доступно по адресу www.slb.com/reservoir-characterization/reservoir-testing/surface-testing/surface-multiphase-flowmetering/vx-spectra-surface-multiphase-flowmeter), который способен на непрерывные и точные измерения расходов многокомпонентных и/или многофазных потоков флюидов. На линии 4, идущей от скважины 2, эталонный раходомер не установлен, поскольку измерительное устройство 5 работает с достаточной точностью и не нуждается в эталонном расходомере.
Система может дополнительно содержать обучающие системы 8 (в данном примере такая обучающая система 8 установлена на линии 4, идущей от скважины 1), предназначенные для изменения параметров потока многофазного и/или многокомпонентного флюида и представляющие собой набор устройств и компонент для искусственного изменения параметров потока (не показаны), роль которых заключается в том, чтобы искусственным способом варьировать параметры исследуемого потока, такие как обводненность, газовый фактор, расходы газа, нефти и воды. Например, такой набор может состоять из дополнительного набора труб, резервуаров, насосов, сепараторов, расходомеров, которые могут закачивать или выкачивать определенный объем жидкости и газа в поток до того, как он измеряется.
Вместе с измерительными устройствами 5 и датчиками 6 на линиях 4 установлены вычислительные модули 9, в каждый из которых поступают полученные в процессе измерений данные для их сбора, обработки и осуществления связи и передачи данных между устройствами 5, 6 и 10.
Система также содержит устройство 10 обработки данных (например, облачный сервис или локальный сервер), предназначенное для хранения, сбора и предобработки данных всех измерительных устройств 5 и 6 (как минимум, на этапе обучения при помощи обучающей системы) и многофазных эталонных расходомеров 7 со всех линий потока. Эти данные используют для построения предиктивных моделей (математические модели, модели машинного обучения, статистические модели) для каждой скважины, которые в дальнейшем распределяют по соответствующим измерительным устройствам 5, 6 через вычислительные модули 9. Предиктивная модель может находиться как на самом вычислительном модуле 9, так и на устройстве 10 обработке данных. Реализация зависит от политики компании клиента, объема поступающих на вычислительный модуль 9 данных и вычислительной мощности самого модуля. Устройство 10 обработки данных позволяет оптимизировать операционные процессы всей распределенной системы (то есть устройств, установленных на скважинах 1,2 и 3), включая: обновление предиктивных моделей, составление расписания обучения, мониторинг необходимости технического обслуживания оборудования.
Устройство 10 обработки данных играет роль «мозга» всей распределенной системы. Данные со всех измерительных устройств и многофазных расходомеров передаются (возможно непрерывно, если это облачное решение) устройству 10 обработки данных. На этом устройстве данные предобрабатываются, фильтруются и хранятся. Устройство 10 обработки данных также способно выявлять измерительные устройства 5 и датчики 6, которым необходимо обновить предиктивные модели (например, модели машинного обучения), подбирать для них оптимальные тренировочные данные (возможно, даже с разных скважин), и составлять необходимое расписание обучения при помощи эталонного расходомера и обучающей системы, обеспечивающей изменения параметров потока. Данное устройство также способно следить за качеством получаемых данных, тем самым может обладать функцией health-monitoring как всей распределенной измерительной системы, так и каждого датчика измерительного устройства в частности.
Как показано на блок-схеме на фиг. 2, измерения расходов многофазных и/или многокомпонентных флюидов, добываемых из нефтегазовых скважин, посредством распределенной системы, показанной на фиг.1, осуществляют следующим образом.
Потоки флюидов, добываемых из скважин 1, 2 и 3, поступают в линии 4 потока (см. фиг. 1). Измерительные устройства 5 и датчики 6 осуществляют непрерывные измерения параметров потоков добываемых флюидов (блок 11 на фиг. 2). Вычисляют значения расходов фаз и/или компонент добываемых флюидов (блок 12) посредством предиктивной модели (модель машинного обучения, математическая модель, статистическая модель), построенной на основе зависимости, предварительно установленной между параметрами потока добываемого флюида и значениями расходов фаз и/или компонент добываемого флюида, которые могут быть измерены посредством эталонных расходомеров 7, установленных на линиях 4 потока добываемого флюида для скважин 1 и 3). Для скважины 2 измерительное устройство 5 работает с достаточной точностью, поэтому не нуждается в эталонном расходомере. Однако стоить заметить, что ранее эталонный расходомер мог быть подключен к этой линии для установления необходимых зависимостей, а после был отключен от системы. Предварительное установление зависимости между измеренными параметрами потока добываемого многофазного и/или многокомпонентного флюида и значениями расходов фаз и/или компонент добываемого флюида, измеренными посредством эталонного многофазного расходомера, и соответственно построение предиктивной модели, то есть обучение системы измерения расходов, осуществляют посредством вычислительных модулей 9 или посредством устройства 10 обработки данных. Стоит обратить внимание, что обучение предиктивной модели и ее использование может осуществляться исключительно на вычислительном модуле 9, исключительно на устройстве 10 обработки данных, или при комбинации обеих компонент (т.е. возможен случай, когда предиктивная модель обучается на устройстве 10 обработки данных, передается измерительному устройству и работает внутри вычислительного модуля 9).
При необходимости осуществляют дополнительное обучение путем изменения параметров потока добываемого флюида в процессе дополнительных измерений параметров потока (блок 20). Для изменения параметров потока (расходов, обводненности (WC), газового фактора (GVF) и т.д.) используют обучающие системы 8, содержащие набор устройств и компонент для искусственного изменения параметров потока. Дополнительные измерения эталонным расходомером 7 и измерительными устройствами 5 и датчиками 6 проводят до тех пор, пока математическая модель или модель машинного обучения не обучится до необходимого уровня точности измерения расходов компонент и фаз, или пока этап обучения не превысит заданный временной интервал (к примеру, 2 дня). Например, необходимый уровень точности может задаваться в терминах относительной ошибки (например, 5 процентов) мгновенных или кумулятивных расходов по нефти, жидкости и газу, вычисленной между расходами, полученными с помощью эталонного расходомера и измерительными устройствами на калибровочных данных.
Данные, полученные при измерении параметров потока и вычислении расходов, отправляют на устройство 10 обработки данных (блок 24). Такая передача данных может осуществляться удаленно (4G модем, Wi-Fi, и т.д.), если в качестве устройства 10 обработки данных используют облачный сервис. Если используют локальный сервер как устройство 10 обработки данных, то передача может осуществляться физически и при помощи электронного накопителя (жесткий диск, USB-флеш-накопитель, и т.д.).
Устройство 10 обработки данных предобрабатывает, синхронизирует и сохраняет полученные данные (блок 14).
Устройство 10 обработки данных проверяет качество полученных физических измерений и вычисляемых расходов (блок 15). Также на этом этапе система способна генерировать дополнительные результаты, основанные как на новых данных, так и на исторических данных (блок 16), например: разного рода статистики (по скважинам, по клиентам, по месторождениям, по конкретным условиям), сообщения о неисправности каких-либо датчиков, сообщения о неисправности предиктивной модели и т.д. По качеству полученных данных устройство 10 обработки данных может предсказать, когда то или иное измерительное устройство 5 потребует обновления предиктивной модели и нужно ли будет использовать для этого эталонный расходомер 7 и системы изменения потоков 8. Если такая необходимость использования возникнет, то устройство 10 обработки данных может составить расписание обучения, то есть расписание использования эталонного расходомера 7 и системы изменения потоков 8, чтобы оптимально обучить наибольшее количество измерительных устройств 5 и избежать ситуации, когда нескольким измерительным устройствам 5 потребуется присутствие эталанного расходомера в одно и то же время. Также устройство 10 обработки данных проверяет качество каждого поступающего сигнала с измерительных устройств 5 и определяет, насколько это качество соответствует ожидаемую. Если полученные данные выходят за ожидаемые пределы, это может свидетельствовать о возможной неисправности как всей системы в целом, так и индивидуального датчика внутри измерительного устройства 5 в частности: потеря сигнала между датчиком и вычислительным модулем 9, отключение датчика от блока питания, плохое соединение датчика внутри измерительного устройства 5, поломка самого датчика (или его отдельной компоненты), плохое качество передачи данных, и т.д.
Устройство 10 обработки данных проверяет необходимость технического обслуживания или необходимость обновления программного обеспечения (блок 17). Такая необходимость может возникнуть по разным причинам: неисправность датчика, низкая точность расчета значений расходов, резкое изменение параметров потока, продолжительное время использования одной и той же модели (к примеру, модель не обновлялась 6 месяцев) и т.д. Также со временем может возникнуть необходимость обновления самого программного обеспечения: операционной системы, утилит и библиотек, для обеспечения более быстрой и безопасной работы всей системы. На данном этапе сама система способна ответить на вопрос «требуется ли какое-то вмешательство в систему или она работает исправно». Необходимость такого вмешательства может зависеть от самой системы, потока, требований клиента т.д. Если все работает исправно, то измерительное устройство продолжает фиксировать параметры потока (ветка «НЕТ» в блоке 17).
Если появляется необходимость обновления программного обеспечения (к примеру, обновление предиктивной модели), то система подбирает необходимые тренировочные данные из имеющегося многоскважинного набора (блок 18). Если данных оказывается недостаточно для точного вычисления расхода на скважине, то требуется обогатить выборку новыми данными (ветка «ДА» в блоке 19). Для этого может быть проведена дополнительная сессия обучения (блок 20) с помощью эталонного расходомера 7 с возможным использованием дополнительного обучающей системы 8 на этой или даже более подходящей скважине (блок 22).
Далее устройство 10 обработки данных выбирает набор измерительных устройств, которым требуется обновление (блок 26). Может так получиться, что при помощи новых данных с одной скважины появляется возможность обновить программное обеспечение измерительного устройства, установленного не только на этой скважине, но и на других скважинах. Например, после использования данных, полученных на скважинах 1 и 3, также может быть определена необходимость обновлений и устройств, установленных на других скважинах (например, на скважине 2).
Устройство 10 обработки данных генерирует обновленное программное обеспечение (блок 27) и распределяет его каждому соответствующему измерительному устройству (блок 28).
Каждое измерительное устройство из выбранного набора обновляет свое программное обеспечение (блок 29) и продолжает измерять физические параметры потока (блок 30) и рассчитывать расходы (блок 31).
Рассмотрим пример системы, в которой измерительное устройство 5 содержит датчик давления, датчик температуры и датчик дифференциального давления. Устройство 10 обработки данных реализовано в виде облака. Система содержит также эталонный расходомер 7 высокой точности Vx Spectra и систему искусственного изменения параметров потока.
Измерительное устройство 5, состоящее из датчика давления, датчика температуры и датчика дифференциального давления, подключают к линии 4 потока. Начинается процесс измерения параметров потока (давление, температура, дифференциальное давление). Используя предварительно созданную предиктивную модель (например, модель машинного обучения), вычисляют расход каждой из компонент многофазного течения (газ, вода, нефть). Данные параметров потока и расходов непрерывно отправляют при помощи 4G-модема на устройство 10 обработки данных, которое реализовано как облачное решение. Устройство 10 обработки данных синхронизирует данные параметров потока и вычисляемые расходы каждой из компонент течения. Эти данные сохраняют в общей базе данных (многоскважинный набор данных). Устройство 10 обработки данных проводит анализ качества данных: проверяет наличие пропущенных значений, качество сигнала каждого датчика (давления, температуры, дифференциального давления), проверяет наличие выбросов (значения, которые сильно отличаются от всех остальных значений). После такой проверки, устройство 10 обработки данных определяет, что все датчики внутри измерительного устройства 5 работают исправно и не требуется никакого человеческого вмешательства или технического обслуживания. А также устройство 10 обработки данных оценивает точность расчета расходов каждой из компонент потока. В данном примере качество оказалось неудовлетворительным, а значит, возникает необходимость обновления модели машинного обучения на измерительном устройстве. Устройство 10 обработки данных выбирает подходящие (которые похожи на те условия, в которых работает текущее измерительное устройство) тренировочные данные из многоскважинного набора. На этих тренировочных данных обучается новая модель машинного обучения. Пусть для примера, качество новой модели не превосходит качество текущей модели (качество которой нас не устраивает). Это свидетельствует об отсутствии подходящих для обучения данных. Так как данных недостаточно, принимают решение о расширении диапазона наблюдаемых величин при помощи изменения параметров потока. Чтобы получить необходимые данные для обучения новой модели, к измерительному устройству 5 (соответственно к линии потока 4) необходимо подключить эталонный многофазный расходомер 7 и обучающую систему 8, которая изменяет параметры потока: повышает давление и добавляет в систему больше воды, тем самым повышая обводненность. Точный многофазный расходомер Vx Spectra фиксирует параметры потока (давление, температуру и дифференциальное давление) и значения расходов (газ, вода, нефть). Расходомер и обучающая система работают несколько часов (к примеру, 4 часа) и генерируют новый поток данных. Эти данные должны быть похожи на те, что можно ожидать в ближайшем будущем (6 месяцев - год) на соответствующем измерительном устройстве. Цель такого обучения - это «показать» измерительному устройство, какие условия его могут ждать в будущем и какие значения расходов стоит ожидать в этих условиях. Полученные данные при помощи 4С-модема отправляют на облако в устройство обработки данных. После окончания изменения параметров потока и генерации новых данных расходомер и обучающую систему отключают от измерительного устройства, а, соответственно, и от линии потока. Полученные данные синхронизируются и сохраняются на устройстве 10 обработки данных, тем самым пополняя многоскважинный набор данных. Устройство 10 обработки данных вновь выбирает тренировочные данные для обучения новой модели машинного обучения. Эти тренировочные данные будут полностью содержать те, что были получены выше, но не должны ими ограничиваться. Так как была проведена процедура обогащения данных, то тренировочных данных стало достаточно для построения новой модели машинного обучения, которая будет удовлетворять требуемым критериям (например, требованиям GOST-a). Так как многоскважинный набор данных теперь содержит новые данные от измерительного устройства и новые данные от расходомера, может возникнуть ситуация, когда появляется возможность обновить модель машинного обучения не только на текущем измерительном устройстве, но и на некоторых других измерительных устройствах. Устройство обработки данных выбирает измерительные устройства, которые работают в схожих условиях (в терминах давления, температуры, дифференциального давления) с текущим измерительным устройством. Для всех таких измерительных устройств, устройство обработки данных обновляет модели машинного обучения (подобрав для каждой модели свои тренировочные данные). Пусть, к примеру, оказалось, что для трех дополнительных измерительных устройств обновленные модели машинного обучения обладают более высокой точностью, чем те, что действуют на текущий момент. Таким образом, устройство обработки данных сформировало набор из четырех измерительных устройств (одно текущее и три дополнительных), для которых удалось построить новые, более точные, модели машинного обучения. Данные модели распределяют соответствующим измерительным устройствам так же при помощи 40-модема. Каждое измерительное устройство получает свою новую модель машинного обучения, тем самым отказываясь от старой версии. Обновленные (в терминах модели машинного обучения) измерительные устройства продолжают процесс измерения параметров потока (давления, температуры и дифференциального давления) и расчета расходов каждой из компонент многофазного потока (газ, вода, нефть).