Система и способ управления разработкой месторождения с использованием электрических погружных насосов в качестве виртуальных датчиков

1. Способ прогнозирования изменений в погружной электрической насосной системе, развернутой в месторождении, включающий следующие шаги:
создание опорной библиотеки базовых данных, при этом базовые данные являются представлением погружных электрических насосных систем, находящихся в состоянии пригодности к работе, для множества условий в месторождении;
разработку модели состояния месторождения, при этом модель состояния месторождения основана, по меньшей мере частично, на упомянутых базовых данных;
разработку модели аномалий погружной электрической насосной системы, при этом модель аномалий погружной электрической насосной системы основана, по меньшей мере частично, на упомянутых базовых данных;
прием эксплуатационных данных от погружной электрической насосной системы, развернутой на месторождении;
применение эксплуатационных данных к модели состояния месторождения и модели аномалий погружной электрической насосной системы; и
формирование выходных данных, которые представляют вероятность того, что состояние месторождения изменилось.
2. Способ по п. 1, также включающий шаг формирования выходных данных, которые представляют вероятность того, что состояние погружной электрической насосной системы изменилось.
3. Способ по п. 2, в котором шаг создания опорной библиотеки базовых данных включает следующие шаги:
предоставление погружной электрической насосной системы, для которой известно, что она находится в состоянии пригодности в работе; и
функционирование погружной электрической насосной системы в испытательной скважине в диапазоне заранее заданных состояний месторождения, которые представляют собой известные состояния месторождения.
4. Способ по п. 3, в котором шаг функционирования погружных электрических насосных систем в испытательной скважине в диапазоне заранее заданных состояний месторождения включает также функционирования погружной электрической насосной системы в испытательной скважине в диапазоне заранее заданных состояний месторождения, которые выбирают из группы, состоящей из следующего: давление внутрискважинного флюида, вязкость флюида, газосодержание нефти, водосодержание нефти, доля твердых загрязняющих примесей и уровни радиации.
5. Способ по п. 3, в котором шаг создания опорной библиотеки дополнительно включает следующие шаги:
измерение, с высокой частотой, временной последовательности параметров для погружной электрической насосной системы, функционирующей в испытательной скважине; и
сохранение измерений для каждого испытания в форме индексов исправности, при этом индексы исправности являются представлением состояния погружной электрической насосной системы.
6. Способ по п. 5, в котором шаг измерения, с высокой частотой, временной последовательности параметров включает также измерение параметров, которые выбирают из группы, состоящей из следующего: давление флюида в статическом состоянии, давление флюида в текущем состоянии, трехфазный ток, трехфазное напряжение, вибрация, частоту вращения и фазовый угол.
7. Способ по п. 5, в котором шаг разработки модели состояния месторождения включает вычисление множества статистических показателей на основе индексов исправности.
8. Способ по п. 7, в котором шаг вычисления множества статистических показателей включает вычисление множества показателей во временной области и показателей в частотной области.
9. Способ по п. 8, в котором шаг вычисления множества показателей во временной области включает вычисление множества показателей во временной области с использованием методов, которые выбирают из группы, состоящей из следующего: вычисление средних значений, среднеквадратических отклонений, асимметрии, крутости, среднеквадратической величины, перцентили для коэффициента формы, а также совместные параметрические и непараметрические распределения.
10. Способ по п. 8, в котором шаг вычисления множества показателей в частотной области включает вычисление множества показателей в частотной области с использованием методов, которые выбирают из группы, состоящей из следующего: преобразования Фурье, спектральная плотность мощности, первые четыре момента спектральной плотности и вейвлетные коэффициенты.
11. Способ по п. 7, в котором шаг разработки модели состояния месторождения включает шаг сопоставления вычисленных статистических показателей с соответствующими состояниями месторождения.
12. Способ по п. 11, в котором шаг сопоставления вычисленных статистических показателей с соответствующими состояниями месторождения включает сопоставление вычисленных статистических показателей с соответствующими состояниями месторождения с применением ансамблевых алгоритмов машинного обучения.
13. Способ по п. 12, в котором шаг применения ансамблевых алгоритмов машинного обучения включает применение ансамблевых алгоритмов машинного обучения, которые выбирают из группы, состоящей из следующего: модели «случайного леса», методы опорных векторов и классификаторов по методу логистической регрессии.
14. Способ по п. 11, в котором шаг разработки модели состояния месторождения включает также шаги выявления и классификации критических статистических показателей, при этом в качестве критических статистических показателей выбирают те статистические показатели, которые наиболее сильно связаны с изменением состояния месторождения.
15. Способ по п. 14, в котором шаги выявления и классификации критических показателей включает также выявление критических показателей с применением графиков важности переменных на основе коэффициентов Джини.
16. Способ по п. 7, в котором шаг разработки модели аномалий погружной электрической насосной системы включает следующие шаги:
получение индексов исправности; и
«обучение» многопараметровых смешанных распределений на основе индексов исправности, которые были получены для обобщенных данных, состоящих из прогнозируемых состояний месторождения.
17. Способ по п. 16, в котором шаг «обучения» многопараметровых смешанных распределений включает применение многопараметровых смешанных распределений, которые выбирают из группы методов, состоящей из следующего: смешанные алгоритмы на базе методов Гаусса, метод максимизации ожидания и непараметрический метод ядерной оценки плотности.
18. Способ по п. 16, в котором шаг приема эксплуатационных данных от погружной электрической насосной системы, развернутой в месторождении, включает прием эксплуатационных данных от множества погружных электрических насосных систем, развернутых в месторождении.
19. Способ по п. 18, в котором шаг применения эксплуатационных данных к модели состояния месторождения и модели аномалий погружной электрической насосной системы включает:
применение смешанного распределения для вычисления вероятности того, что эксплуатационные данные являются аномальными;
сравнение эксплуатационных данных с библиотекой известных состояний резервуара с применением метрик сходства; и
отнесение месторождения к наиболее вероятному состоянию месторождения с применением ансамблевой модели на основе эксплуатационных данных.
20. Способ по п. 19, в котором шаг применения эксплуатационных данных к модели состояния месторождения и модели аномалий погружной электрической насосной системы включает также сравнения выходных данных в результате применения эксплуатационных данных к модели состояния месторождения и модели аномалий погружной электрической насосной системы с базовыми данными.
21. Компьютеризованный способ прогнозирования изменений в подземном месторождении, включающий следующие шаги:
доступ к опорной библиотеке базовых данных;
доступ к статистической модели состояния месторождения в компьютере, основанной, по меньшей мере частично, на библиотеке базовых данных;
прием эксплуатационных данных от одной или более погружных электрических насосных систем, развернутых в подземном месторождении;
применение эксплуатационных данных к статистической модели состояния месторождения для определения результата, представляющего наиболее вероятное состояние месторождения;
сравнение результата, представляющего наиболее вероятное состояние месторождения, с библиотекой базовых данных; и формирования выходных данных, которые выражают вероятность того, что состояние месторождения изменилось.
22. Компьютеризованный способ прогнозирования изменений в погружных электрических насосных системах, развернутых в подземном месторождении, включающий следующие шаги:
доступ к опорной библиотеке базовых данных, при этом базовые данные собраны при помощи функционирования одной или более погружных электрических насосных систем с известным состоянием в одной или более испытательных скважинах в управляемых условиях;
доступ к статистической модели аномалий погружной электрической насосной системы в компьютере, основанной по меньшей мере частично на опорной библиотеке;
прием эксплуатационных данных от одной или более погружных электрических насосных систем, развернутых в подземном месторождении;
применение эксплуатационных данных к модели состояния месторождения и статистической модели аномалий погружной электрической насосной системы; и
формирование выходных данных, которые выражают вероятность того, что одна или более погружных электрических насосных систем функционируют в аномальном состоянии.