一种抽油井不停机间抽控制方法技术

本发明专利技术提出一种抽油井不停机间抽控制方法，以油井产能为目标，结合泵效与历史产量数据确定合理产量区间，通过建立的IPR生产曲线，计算合理的井底流压区间与动液面波动范围，制定不同的不停机间抽运行周期，结合动液面恢复曲线测试，确定最佳的连续抽汲和摆动时间，通过对不停机间抽运行周期的不断修正，给出最优的不停机间抽采油运行周期，通过分析不停机间抽工作制度的影响因素，优选出9个相互独立因素的基础上，采用BPNN神经网络算法，以不停机间抽正常运行时间为分析挖掘对象，从而确定抽油井最优运行时间。油井最优运行时间。油井最优运行时间。

【技术实现步骤摘要】
一种抽油井不停机间抽控制方法


[0001]本专利技术涉及油田抽油井生产模式领域，具体地说是一种抽油井不停机间抽最优控制策略的制定方法。

技术介绍

[0002]随着国内各大油田产量进入中后期开采，产液低、泵效低的井逐年上升，这些井普遍存在着百米吨液能耗高的特点，因此，为了提高这些井的产量并降低能耗，通过采用间抽控制的控制策略，即通过控制开关井时间，保证井下供排情况稳定，从而实现节能增产的目标。但在实际生产过程中，采用常规的这种间抽控制往往因为停井时间长，导致卡泵、杆断等故障，从而影响产量，相关研究表明，传统的间抽控制技术平均影响产液量0.1m3/d，部分井潜力未得到充分发挥。
[0003]因此，综合考虑传统间抽控制技术缺点的基础上，国内提出了一种不停机间抽控制技术，即抽油机曲柄以连续整周运行与低能耗摆动运行组合方式工作，将长周期的集中式间歇采油转变为多次短周期分散式间歇采油，将常规间抽停机运行改为曲柄低功耗小角度摆动运行，井下泵停抽的不停机短周期间抽工艺，与常规间抽控制技术相比，百米吨液能耗下降明显，应用前景广阔。在不停机间抽控制过程中，工作制度包括抽油井运行周期与运行时间，因此，如何确定最优工作制度是非常关键的。

技术实现思路

[0004]针对传统间抽控制技术的不足，本专利技术提出一种抽油机不停机间抽最优控制策略的制定方法，通过建立IRP生产曲线，以油井产能最大为目标，结合油井泵效与历史产量数据确定其合理的产量区间，通过产量确定井底动液面深度，根据合理动液面波动幅度，进行现场动液面曲线测试，确定最佳的连续抽汲时间和摆动时间，通过持续观察动液面变化，最终确定最优的不停机采油工作周期，即在保证产量稳定的基础上，使动液面波动在一定范围内，从而实现产能最大化，即可认为不停机间抽最优工作周期；通过分析不停机间抽工作制度的影响因素，优选出9个相互独立因素的基础上，采用BPNN神经网络算法，以不停机间抽正常运行时间为分析挖掘对象，从而确定抽油井运行最优时间。
[0005]本专利技术采用如下技术方案：一种抽油井不停机间抽控制方法，包括以下步骤：
[0006]通过建立IRP生产曲线，结合抽油井历史数据确定动液面区间范围；
[0007]通过抽油井运行周期测试，优化抽油井运行周期，并使优化后的抽油井运行周期满足动液面区间范围；
[0008]根据优化后的抽油井运行周期对抽油机采集数据，将包含采集数据的抽油机变量作为神经网络模型的输入，通过神经网络模型得到抽油机不停机间抽运行时间。
[0009]所述建立IRP生产曲线，包括以下步骤：
[0010]以产量q为横坐标，井底流压p
wf
为纵坐标，构建抽油井产量与井底流压的关系曲线：
[0011][0012]式中，q
max
为最大产量，p
r
为地层压力，q为油井产量，p
wf
为井底流压。
[0013]所述最大产量q
max
：
[0014][0015]式中，q
test
为测试点日产油量，p
wf(test)
为测试点井底流压，p
r
为地层压力，q
max
为油井最大产量。
[0016]所述测试点井底流压通过下式得到：
[0017]P
wf(test)
＝P
r
‑
(H
mid
‑
L
f
)
×
ρ
×
g
×
10
‑6‑
P
t
[0018]式中，p
wf(test)
为测试点井底流压；p
r
为地层压力；H
mid
为油藏中深；L
f
为动液面；ρ为井筒油液密度；P
t
为套压。
[0019]所述通过抽油井运行周期测试，优化抽油井运行周期，包括以下步骤：
[0020]1)动液面的波动区间范围如下：
[0021][0022]式中，L
gf
为动液面波动范围，为最大产量下的动液面数值；
[0023]2)根据不同的抽油井运行周期对抽油井进行现场测试，获取不同抽油井运行周期情况下动液面的波动区间；
[0024]3)选择符合动液面的波动区间范围的波动区间所对应的抽油井运行周期作为最优抽油井运行周期。
[0025]所述确定动液面区间范围满足如下条件：
[0026]q
hismin
≤q≤q
hismax
,η＞70％
[0027]式中，q为油井产量，q
hismin
为油井历史最小产量，q
hismax
为油井历史最大产量，η为泵效。
[0028]所述抽油机变量包括：动液面、产液量、耗电量、含水率、油压、冲程、冲次、泵径和泵效。
[0029]所述神经网络模型的构建，包括以下步骤：
[0030]有n个学习样本，每个样本有10个参数变量，因此学习样本的表达式为：
[0031][0032]式中，x
i
为学习样本，为学习样本的预测变量，x
i1
,x
i2
,...,x
i9
为每个学习样本的9个参数；
[0033]基于包括学习样本和对应的不停机间抽运行时间的训练数据，对神经网络模型进行训练，得到用于预测抽油机不停机间抽运行时间的神经网络模型。
[0034]本专利技术具有以下效果及优点：
[0035]1、当前技术条件下，油井地面功图、套压、油压的获取已经实现实时采集，因此，基
于这些实时采集的数据进行分析，能够保证优化结果的准确性。
[0036]2、采用机理模型与数据模型相结合的方式，取代了以往根据人工经验制定的工作制度，进一步降低了油井的生产能耗。
[0037]3、基于BPNN神经网络快速预测下一时刻油井的最优工作周期，减少人工干预带来的滞后性等问题，保证了油井运行的实时与高效。
附图说明
[0038]图1是本专利技术的IRP曲线图；
[0039]图2是基于IPR曲线计算的最优产量区间与冲次示意图；
[0040]图3是动液面恢复曲线测试示意图；
[0041]图4为BPNN神经网络模型示意图；
[0042]图5为训练后的实际效果图。
具体实施方式
[0043]下面结合附图及实施例对本专利技术做进一步的详细说明。
[0044]本专利技术针对抽油井间抽控制技术需求，设计了一种新的抽油井不停机间抽最优控制策略方法。本专利技术通过建立IRP生产曲线，以油井产能最大为目标，确定其合理的产量区间，通过产量确定井底动液面深度，根据合理动液面波动幅度，确定最佳的连续抽汲时间和摆动时间，通过持续观察动液面变化，最终确定最优的不停机采油工作周本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种抽油井不停机间抽控制方法，其特征在于，包括以下步骤：通过建立IRP生产曲线，结合抽油井历史数据确定动液面区间范围；通过抽油井运行周期测试，优化抽油井运行周期，并使优化后的抽油井运行周期满足动液面区间范围；根据优化后的抽油井运行周期对抽油机采集数据，将包含采集数据的抽油机变量作为神经网络模型的输入，通过神经网络模型得到抽油机不停机间抽运行时间。2.根据权利要求1所述的一种抽油井不停机间抽控制方法，其特征在于，所述建立IRP生产曲线，包括以下步骤：以产量q为横坐标，井底流压p
wf
为纵坐标，构建抽油井产量与井底流压的关系曲线：式中，q
max
为最大产量，p
r
为地层压力，q为油井产量，p
wf
为井底流压。3.根据权利要求2所述的一种抽油井不停机间抽控制方法，其特征在于，所述最大产量q
max
：式中，q
test
为测试点日产油量，p
wf(test)
为测试点井底流压，p
r
为地层压力，q
max
为油井最大产量。4.根据权利要求2所述的一种抽油井不停机间抽控制方法，其特征在于，所述测试点井底流压通过下式得到：P
wf(test)
＝P
r
‑
(H
mid
‑
L
f
)
×
ρ
×
g
×
10
‑6‑
P
t
式中，p
wf(test)
为测试点井底流压；p
r
为地层压力；...

【专利技术属性】
技术研发人员：郑东梁，曾鹏，李世超，石硕，张立婷，凌霄，
申请(专利权)人：中国科学院沈阳自动化研究所，
类型：发明
国别省市：