本申请提供了一种滚动时域虚拟计量方法及装置，所述方法包含：根据气田的静态数据构建生产模型，根据预设时间窗口通过一阶差分加权移动平均算法计算当前时刻的压力节点与温度节点的先验估计值及先验协方差；根据压力节点和温度节点的先验估计值利用SQP算法和生产模型计算当前压力数据下的各个井的流量先验估计值并计算对应的先验协方差；通过压力节点与温度节点的先验协方差和各个井流量的先验协方差构建待估计状态的先验协方差矩阵；根据仪表的误差及噪声计算获得观测数据的协方差矩阵，根据先验估计值和协方差矩阵通过加权平均计算获得当前时刻的最优参数估计值；根据最优参数估计值获得气田生产管网的滚动时域虚拟计量数据。拟计量数据。拟计量数据。
【技术实现步骤摘要】
滚动时域虚拟计量方法及装置
[0001]本申请涉及多相流动计算领域，可应用于优化算法和数据滤波领域，尤指一种滚动时域虚拟计量方法及装置。
技术介绍
[0002]为了维持气田生产过程中的低风险、高效益特性，流动安全保障尤为重要。为实现气田地上地下全方位的流动保障，需要更精准的模型静态数据和实时生产过程的动态数据，用以进行全流程的流动模拟。但由于在井下这类高温高压的环境中，流量测量元件测量误差较大且容易损坏。另外，在生产过程中的流动过程多为多相流，多相流量计更是具有成本高、准确性低、稳定性低的特点，所以井下基本没有流量计或多相流量计等测量元件，仅有压力或温度测量元件。又由于生产过程地面常为轮询流量计量，无单一口井的实时流量计量。所以生产过程的动态数据中经常缺失流量数据或流量数据不准确。而流量数据又是流动模拟中最为关键的数据，所以采用管网模型或设备模型以及压力、温度数据进行虚拟计量成为了流动安全模拟的必要先行条件。
技术实现思路
[0003]本申请目的在于提供一种滚动时域虚拟计量方法及装置，通过搭建带油嘴的气田生产过程的地上地下一体化模型，利用一阶差分加权移动平均、序列二次规划(SQP)及卡尔曼滤波方法，来实现滚动时域的虚拟计量。
[0004]为达上述目的，本申请所提供的滚动时域虚拟计量方法，具体包含：根据气田的静态数据构建生产模型，根据预设时间窗口通过一阶差分加权移动平均算法计算当前时刻的压力节点与温度节点的先验估计值及先验协方差；根据压力节点和温度节点的先验估计值利用SQP算法和所述生产模型计算当前压力数据下的各个井的流量先验估计值并计算对应的先验协方差；通过压力节点与温度节点的先验协方差和各个井流量的先验协方差构建待估计状态的先验协方差矩阵；根据仪表的误差及噪声计算获得观测数据的协方差矩阵，根据所述先验估计值和所述协方差矩阵通过加权平均计算获得当前时刻的最优参数估计值；根据所述最优参数估计值获得气田生产管网的滚动时域虚拟计量数据。
[0005]在上述滚动时域虚拟计量方法中，可选的，根据气田的静态数据构建生产模型包含：根据油气田模型静态数据搭建初始模型；将所述初始模型中油嘴或电潜泵拆分成设备前的每一口独立的井模型和设备后的管网模型；根据所述井模型和所述管网模型构成生产模型。
[0006]在上述滚动时域虚拟计量方法中，可选的，根据所述井模型和所述管网模型构成化生产模型包含：将每个设备前节点更新为每口井的汇节点，通过管网模型的多个源节点更新每个设备的后节点；将所述生产模型的双压力边界分别更新为每口独立的井模型的源节点压力边界及汇节点的流量边界，以及管网模型的源节点流量边界及汇节点的压力边界。
[0007]在上述滚动时域虚拟计量方法中，可选的，根据预设时间窗口通过一阶差分加权移动平均算法计算当前时刻的压力节点与温度节点的先验估计值及先验协方差包含：通过以下函数计算获得当前时刻的压力节点与温度节点的先验估计值及先验协方差：
[0008][0009][0010]在上式中，x
n
为当前时刻的估计值，m为窗口内的计算步长。
[0011]在上述滚动时域虚拟计量方法中，可选的，根据预设时间窗口通过一阶差分加权移动平均算法计算当前时刻的压力节点与温度节点的先验估计值及先验协方差还包含：通过油藏背压方程计算当前时刻的井底IPR生产曲线的先验估计值。
[0012]在上述滚动时域虚拟计量方法中，可选的，所述油藏背压方程包含：
[0013][0014][0015]在上式中，Q
est
是当前时刻的产量，P
f，old
是上一时刻油藏压力，P
f，new
是当前时刻油藏压力，P
w_est
是当前时刻的井底压力，c
old
是上一时刻背压常数，c
new
是当前时刻背压常数，n是背压指数，Q是产量。
[0016]在上述滚动时域虚拟计量方法中，可选的，根据压力节点和温度节点的先验估计值利用SQP算法和所述生产模型计算当前压力数据下的各个井的流量先验估计值并计算对应的先验协方差包含：将生产模型计算出的每口井的质量流量求和结果，与观测到的终端处理设备的质量流量数据的误差作为目标函数；将生产模型计算出的每个节点的压力、温度与仪表测量的数据作为等式约束；将生产模型计算出的每个油嘴设备的进出口压比与该油嘴的临界流压比作为不等式约束；根据所述目标函数、所述等式约束和所述不等式约束计算当前压力数据下的各个井的流量先验估计值并计算对应的先验协方差。
[0017]在上述滚动时域虚拟计量方法中，可选的，根据所述先验估计值和所述协方差矩阵通过加权平均计算获得当前时刻的最优参数估计值包含：通过压力节点的先验估计值、温度节点的先验估计值、各个井的流量先验估计值、观测数据的协方差矩阵和待估计状态的先验协方差矩阵通过卡尔曼滤波进行加权平均计算获得当前时刻的最优参数估计值。
[0018]在上述滚动时域虚拟计量方法中，可选的，所述初始模型包含油藏IPR生产曲线、井筒及管网水热力计算模型和油嘴模型；其中所述油藏IPR生产曲线通过背压方程法获取，井筒及管网水热力计算模型通过Beggs&Brill算法构建，油嘴模型通过API 14
‑
B模型构建。
[0019]本申请还提供一种滚动时域虚拟计量装置，所述装置包含差分模块、流量估算模块、构建模块、计算模块和分析模块；所述差分模块用于根据气田的静态数据构建生产模型，根据预设时间窗口通过一阶差分加权移动平均算法计算当前时刻的压力节点与温度节点的先验估计值及先验协方差；所述流量估算模块用于根据压力节点和温度节点的先验估计值利用SQP算法和所述生产模型计算当前压力数据下的各个井的流量先验估计值并计算对应的先验协方差；所述构建模块用于通过压力节点与温度节点的先验协方差和各个井流量的先验协方差构建待估计状态的先验协方差矩阵；所述计算模块用于根据仪表的误差及
噪声计算获得观测数据的协方差矩阵，根据所述先验估计值和所述协方差矩阵通过加权平均计算获得当前时刻的最优参数估计值；所述分析模块用于根据所述最优参数估计值获得气田生产管网的滚动时域虚拟计量数据。
[0020]本申请的有益技术效果在于：通过搭建带油嘴的气田生产过程的地上地下一体化模型，利用一阶差分加权移动平均、序列二次规划及卡尔曼滤波方法，融合生产过程的数据，来实现滚动时域的虚拟计量。通过带油嘴的气田地上
‑
地下一体化模型的滚动时域虚拟计量方法，在线计算每口井的产量及预测油藏的生产特性，可将计算误差控制在10％以内。综上，本申请可以进行带油嘴的气田地上
‑
地下一体化模型的滚动时域虚拟计量，主要应用于气田生产过程中解决缺失流量计量或流量计量不准的问题，根据流量计算结果，可对生产设备参数调节、生产过程安排以及生产过程的安全问题起到辅助指导作用。
附图说明
[0021]此处所说明的附图用来提供对本申请的进一步理解，构成本申本文档来自技高网...
【技术保护点】
【技术特征摘要】
1.一种滚动时域虚拟计量方法，其特征在于，所述方法包含：根据气田的静态数据构建生产模型，根据预设时间窗口通过一阶差分加权移动平均算法计算当前时刻的压力节点与温度节点的先验估计值及先验协方差；根据压力节点和温度节点的先验估计值利用SQP算法和所述生产模型计算当前压力数据下的各个井的流量先验估计值并计算对应的先验协方差；通过压力节点与温度节点的先验协方差和各个井流量的先验协方差构建待估计状态的先验协方差矩阵；根据仪表的误差及噪声计算获得观测数据的协方差矩阵，根据所述先验估计值和所述协方差矩阵通过加权平均计算获得当前时刻的最优参数估计值；根据所述最优参数估计值获得气田生产管网的滚动时域虚拟计量数据。2.根据权利要求1所述的滚动时域虚拟计量方法，其特征在于，根据气田的静态数据构建生产模型包含：根据油气田模型静态数据搭建初始模型；将所述初始模型中油嘴或电潜泵拆分成设备前的每一口独立的井模型和设备后的管网模型；根据所述井模型和所述管网模型构成生产模型。3.根据权利要求2所述的滚动时域虚拟计量方法，其特征在于，根据所述井模型和所述管网模型构成化生产模型包含：将每个设备前节点更新为每口井的汇节点，通过管网模型的多个源节点更新每个设备的后节点；将所述生产模型的双压力边界分别更新为每口独立的井模型的源节点压力边界及汇节点的流量边界，以及管网模型的源节点流量边界及汇节点的压力边界。4.根据权利要求1所述的滚动时域虚拟计量方法，其特征在于，根据预设时间窗口通过一阶差分加权移动平均算法计算当前时刻的压力节点与温度节点的先验估计值及先验协方差包含：通过以下函数计算获得当前时刻的压力节点与温度节点的先验估计值及先验协方差：通过以下函数计算获得当前时刻的压力节点与温度节点的先验估计值及先验协方差：在上式中，x
n
为当前时刻的估计值，m为窗口内的计算步长。5.根据权利要求1所述的滚动时域虚拟计量方法，其特征在于，根据预设时间窗口通过一阶差分加权移动平均算法计算当前时刻的压力节点与温度节点的先验估计值及先验协方差还包含：通过油藏背压方程计算当前时刻的井底IPR生产曲线的先验估计值。6.根据权利要求5所述的滚动时域虚拟计量方法，其特征在于，所述油藏背压方程包含：
在上式中，Q
est
是当前时刻的产量，P
f，old
是上一时刻油藏压力，P
f，new
是当前时刻油藏压力，P
w_est<...
【专利技术属性】
技术研发人员：康琦，
申请(专利权)人：深圳清华大学研究院，
类型：发明
国别省市：
还没有人留言评论。发表了对其他浏览者有用的留言会获得科技券。