СПОСОБ ИЗМЕРЕНИЯ РАСХОДА ДВУХФАЗНОЙ ТРЕХКОМПОНЕНТНОЙ СРЕДЫ
METHOD FOR MEASUREMENT OF FLOW RATE OF TWO-PHASE THREE-COMPONENT MEDIUM

Изобретение относится к нефтедобывающей промышленности, а именно, к способам определения дебита нефтяных скважин без предварительной сепарации газа из продукции скважины.
Известен способ определения дебита нефтяных скважин, включающий зондирование потока акустическими импульсами, регистрацию прошедших через среду импульсов приемником в ограниченном контролируемом объеме потока, образованном парой «источник излучения-приемник», фиксируют время прохождения импульсов через контролируемый объем и вычисляют расход компонентов на основе закономерностей движения двухфазной трехкомпонентной среды [1]. Однако данный способ приводит к существенным ошибкам при определении расхода двухфазной среды из-за неучета влияния растворенного в нефти и воде нефтяного газа при давлениях и температурах в измеряемом потоке.
Наиболее близким к предлагаемому решению является способ измерения расхода двухфазной трехкомпонентной среды, включающий калибровку многофазного расходомера, обработку результатов калибровочных работ, синтез математической модели движения двухфазной трехкомпонентной среды, определение интервала дебитов жидкости и нефтяного газа, при котором имеет место допустимая погрешность расчета дебитов нефти, воды и газа [2].
Однако этот способ приводит к ошибкам при определении покомпонентного расхода продукции нефтяной скважины из-за неправильного выбора среднего веса обучающих точек.
Задачей предлагаемого технического решения является разработка такого способа измерения расхода двухфазной трехкомпонентной среды, при реализации которого можно было бы исключить ошибки, обусловленные неправильным выбором среднего веса обучающих точек.
Задача решается тем, что в процессе калибровки многофазного расходомера и синтеза математической модели движения двухфазной трехкомпонентной среды определяют зависимость погрешности проверочных точек от среднего веса точек обучающей модели, а в процессе эксплуатации скважины снимают показания датчиков многофазного расходомера и определение покомпонентного расхода проводят при среднем весе обучающих точек, при котором имеет место минимальная погрешность проверочных точек.
Техническим результатом изобретения является повышение точности измерения расхода двухфазной трехкомпонентной среды.
Технический результат достигается тем, что в способе измерения расхода двухфазной трехкомпонентной среды, включающем калибровку многофазного расходомера, обработку результатов калибровочных работ, синтез математической модели движения двухфазной трехкомпонентной среды, определение интервала дебитов жидкости и нефтяного газа, при котором имеет место допустимая погрешность расчета дебитов нефти, воды и нефтяного газа, в процессе калибровки многофазного расходомера и синтеза математической модели движения двухфазной трехкомпонентной среды определяют зависимость погрешности проверочных точек от среднего веса точек обучающей модели, а в процессе эксплуатации скважины снимают показания датчиков многофазного расходомера и расчет покомпонентного расхода проводят при среднем весе обучающих точек, при котором имеет место минимальная погрешность проверочных точек.
Способ реализуется следующим образом. Проводится калибровка многофазного расходомера. В таблице результатов калибровочных работ дебиту жидкости соответствуют показания датчиков газонасыщенности, доплеровского сдвига частоты, влажности нефти, давления и температуры.
Проводят экспериментальные работы по определению зависимости погрешности проверочных точек от среднего веса точек обучающей модели. Веса каждой экспериментальной точки (stats.w) можно получить с помощью функции robustfit в среде MatLab. В этой функции реализуется итерационный взвешенный метод наименьших квадратов. Веса каждой экспериментальной точки на текущей итерации вычисляются при помощи биквадратической функции от вектора остатков, рассчитанных на предыдущей итерации. Использование такого алгоритма позволяет задать меньшее значение весов для наблюдений, имеющих большее отклонение от регрессионной модели по отношению к остальным. Средний вес точек обучающей модели изменяется в экспериментальных работах за счет изменения количеств экспериментальных точек с тем или иным весом. При этом аппроксимация экспериментальных точек проводится на основе регрессионной зависимости.
В результате проведения экспериментальных работ находится зависимость погрешности проверочных точек от среднего веса экспериментальных точек обучающей модели. Находится средний вес обучающих точек, при котором имеет место минимум средней абсолютной погрешности проверочных точек. В процессе эксплуатации скважины снимаются показания датчиков многофазного расходомера, и расчет расхода двухфазной трехкомпонентной среды проводится при среднем весе обучающих точек, при котором наблюдается наименьшая погрешность.
Пример конкретной реализации способа иллюстрируется материалами калибровочных работ прибора «Ультрафлоу». При этом в качестве отклика был принят расход жидкости.
Используется регрессионная модель следующего вида:
3
где y - расход жидкости, м/сут;
1
x - показания датчика газонасыщенности;
2
x - доплеровский сдвиг частоты, Гц;
3
x - показания датчика обводненности;
4
x - давление в интервале измерения, МПа;
5
x - температура потока, °C.
Данные по обучающей выборке приведены в табл.1. По этим данным была синтезирована регрессионная зависимость (1).
Таблица 1
Расход жидкости, м<sup>3</sup>/сут
Показания датчика газонасыщенности, дел
Доплеровский сдвиг частоты, Гц
Показания датчика водонасыщенности, дел
Давление, МПа
Температура, °C
10,37
0,4127
4197,4
33020,3
0,1521
24
15,25
0,7052
4280,2
28121,1
0,1489
24,6
15,20
0,5992
4291,3
27702,1
0,1499
24,2
10,6
0,4493
4314,9
26523,1
0,1507
25,7
15,33
0,6734
4417,7
27658,7
0,1491
25
10,01
0,4928
4525,4
25362,4
0,1502
25
15,25
0,6247
4634,1
27641,3
0,1499
25,2
15,24
0,7759
4893
28190,4
0,1486
24,6
15,18
0,7961
5219,9
28354,8
0,1485
24,3
10,12
0,7049
5497,3
25720,4
0,1483
25,1
10,1
0,69
5708,1
32745,9
0,1494
24,9
10,11
0,7598
5735,2
26197,5
0,1481
25,2
10,33
0,7611
5811,4
26261,7
0,1488
25,2
10,37
0,7620
5862,0
26196
0,1485
25,1
10,2
0,7304
5881,4
32659,6
0,1489
24,7
10,26
0,7670
5961,8
32432
0,1487
24,7
15,15
0,4976
4076,3
27759,1
0,1512
25,4
Экспериментальные точки, которые не участвовали в синтезе модели (1), называются проверочными. Погрешность проверочных точек используется для выбора вида регрессионной зависимости. В процессе нормальной эксплуатации скважины проверочными точками являются точки, по входным переменным которых определяется зависимая переменная (в данном случае расход жидкости). Данные по проверочным точкам приведены в табл.2.
Таблица 2
Расход жидкости, м<sup>3</sup>/сут
Показания датчика газонасыщенности, дел
Доплеровский сдвиг частоты, Гц
Показания датчика водонасыщенности, дел
Давление, МПа
Температура, °C
10,85
0,3019
3054,6
26491
0,1524
25,6
15,11
0,3485
3120
28150,4
0,1528
25,3
10,1
0,3427
3559,9
25847,6
0,1515
25,2
10,16
0,3528
3621,7
25505,5
0,1506
26,5
15,34
0,6437
4083,8
27742,8
0,1492
24,5
15,26
0,5909
4194,3
27733,9
0,1488
24,9
10,22
0,221
2650
32415,8
0,155
24,7
Используя данные табл.1 и 2, строится зависимость средней абсолютной погрешности проверочных точек от среднего веса обучающих точек. При этом в среде Matlab вес каждой экспериментальной точки обучающей выборки (stats.w) можно получить с помощью функции robustfit. Средний вес точек обучающей выборки mean(stats.w) можно изменять за счет добавления или удаления обучающих точек. Так, например, при числе обучающих точек 18 (табл.1) средний вес обучающих точек mean(stats.w)=0,9775. При этом средняя абсолютная погрешность проверочных точек (табл.2) mae(еро)=0,0132. В обучающую выборку добавляется 19-я точка.
В1=[15,01 0,4986 4012.5 27650 0,145 27].
Тогда mean(stats.w)=0,9609, mae(epo)=0,0111 и т.д.
Входными переменными модели являются: показания датчиков газонасыщенности, доплеровский сдвиг частоты, влажность нефти, давление в интервале измерения, температура потока. При обработке экспериментальных данных была получена зависимость средней абсолютной погрешности проверочных точек от среднего веса точек обучающей выборки (см. фиг.). Как видно из приведенного фигуры, имеет место минимум погрешности расчетных значений расхода жидкости при среднем весе точек обучающей модели 0,926-0,928. При этом имеет место существенное снижение погрешности по сравнению с погрешностью вне этого интервала среднего веса.
Покомпонентный расход продукции нефтяной скважины определяется следующим образом.
Влажность нефти определяется по регрессионной зависимости [3]:
1
3
где z - расход жидкости, м/сут;
2
z - показания датчика влажности нефти;
3
z - доплеровский сдвиг частоты, Гц;
4
z - показания датчика газонасыщенности;
5
z - отношение температуры потока к давлению, °C/МПа.
в
Расход воды определяется зависимостью Q=Y·Wl.
При этом расход нефти определяется формулой
н
в
Q=Y-Q.
Газонасыщенность потока определяется по регрессионной зависимости [4]:
1
3
где W - расход жидкости, м/сут;
2
W - показания датчиков газонасыщенности; влажности нефти;
3
W - доплеровский сдвиг частоты, Гц;
4
W - показания датчиков влажности нефти;
5
W - отношение температуры потока к давлению, °С/МПа.
Расход попутного газа определяется по формуле
Применение предлагаемого технического решения позволит существенно снизить погрешность расчета расхода продукции нефтяной скважины при использовании многофазного расходомера.
Источники информации
1. Патент РФ №2138023 «Способ определения расхода компонентов многофазной среды». // Мельников В.И., Дробков В.П. - 1999.09.20.
2. Письмаров М.Н. Расчет расхода трехкомпонентной среды при калибровке многофазного расходомера. Инновации и актуальные проблемы техники и технологии: Всероссийской научно-практической конференции молодых ученых в 2-х т. / М.Н. Письмаров, К.Ю. Плесовских; под ред. А.А. Большакова. - Саратов: Саратовский государственный технический университет, 2009. - Т.1. - 360 с. - С.110-112.
3. Горюнов А.Н. Определение влажности нефти по показаниям датчиков прибора «Ультрафлоу» / А.Н. Горюнов, Т.В. Калинина, О.Б. Качалов. // Инновационные образовательные технологии и методы их реализации: Сборник материалов IX Всероссийской научно-практической конференции (г. Арзамас, 27 января 2012 г.). - М.: Изд-во СГУ, 2012. - С.306-308.
4. Баранова А.В. Выбор математической модели для расчета газонасыщенности потока с помощью прибора «Ультрафлоу» / А.В. Баранова, О.Б. Качалов, А.С.Спиридонова // Инновационные образовательные технологии и методы их реализации: Сборник материалов IX Всероссийской научно-практической конференции (г. Арзамас, 27 января 2012 г.). - М.: Изд-во СГУ, 2012. - С.301-303.