Способ анализа отклонений в работе установки электроприводного центробежного насоса Российский патент 2022 года по МПК F04D15/00 G05B17/00 

Область техники, к которой относится изобретение

Настоящее изобретение относится к области нефтедобычи, а конкретно - к способу анализа отклонений в работе установки электроприводного центробежного насоса (далее - УЭЦН).

Уровень техники

Установки электроприводных центробежных насосов (УЭЦН) широко применяются для эксплуатации нефтяных скважин. Добычные возможности этих установок значительно выше, чем штанговых, вследствие отсутствия колонны штанг между насосом и приводом, что обеспечивает передачу значительно большей мощности погружному насосу.

Но при эксплуатации УЭЦН возникает проблема выявления тех отклонений, которые могут привести к перебоям в ее работе и даже к возникновению аварийной ситуации. Для решения этой проблемы применяют различные методы.

Так, в патенте РФ №2068553 (опубл. 27.10.1996) описан способ оценки технического состояния центробежного насосного агрегата по вибрации корпуса. Недостатком этого технического решения является ограниченность его применения, поскольку к аварийной ситуации могут приводить не только вибрации корпуса, но и не учитываемые в данном способе особенности скважины, в которой работает УЭЦН.

Патент РФ №2602779 (опубл. 20.11.2016) раскрывает способ контроля состояний телемеханизированных нефтепромысловых объектов с помощью нейросетевого анализа, в котором принимают в управляющем средстве и регистрируют в его памяти данные о конкретной скважине и о текущей работе УЭЦН, уставки работы которой также занесены в память управляющего средства, и регистрируют ошибки в работе УЭЦН, на основе чего персонал принимает соответствующие решения. Последнее обстоятельство является недостатком данного способа, потому что персонал может отвлекаться по разным причинам, либо неверно оценивать опасность регистрируемых ошибок.

Ближайшим аналогом настоящего изобретения можно считать способ диагностирования промышленного объекта по патенту РФ №2707423 (опбул. 26.11.2019). В этом способе принимают в управляющем средстве и регистрируют в его памяти данные о конкретной скважине; заносят в память управляющего средства данные об уставках работы УЭЦН этой скважины; принимают в управляющем средстве и регистрируют в его памяти данные о текущей работе УЭЦН; регистрируют ошибки в работе УЭЦН при отклонении принятых данных на заданную величину от соответствующей уставки, занесенной в память управляющего средства; заранее или в процессе работы УЭЦН формируют модель предиктивной аналитики, предназначенную для прогнозирования последствий упомянутых отклонений от соответствующих уставок и предотвращения возможных при этом аварийных ситуаций; формируют сигнал оповещения об отклонении при регистрации ошибки в работе УЭЦН.

Однако в данном способе по-прежнему принятие решения оставляется за персоналом. В случае недостаточной опытности персонал может принять недостаточное или неверное решение, в результате чего может произойти авария.

Раскрытие изобретения

Задача, решаемая данным изобретением, заключается в разработке такого способа анализа отклонений, который преодолевал бы недостатки аналогов и обеспечивал технический результат, состоящий в повышении надежности путем сокращения возникновения случаев преждевременных отказов УЭЦН.

Для решения указанной задачи и достижения отмеченного технического результата в настоящем изобретении предложен способ анализа отклонений в работе установки электроприводного центробежного насоса (далее - УЭЦН), заключающийся в том, что принимают в управляющем средстве и регистрируют в его памяти данные о конкретной скважине; заносят в память управляющего средства данные об уставках работы УЭЦН этой скважины; принимают в управляющем средстве и регистрируют в его памяти данные о текущей работе УЭЦН; регистрируют ошибки в работе УЭЦН при отклонении принятых данных на заданную величину от соответствующей уставки, занесенной в память управляющего средства; заранее или в процессе работы УЭЦН формируют модель предиктивной аналитики, предназначенную для прогнозирования последствий упомянутых отклонений от соответствующих уставок и предотвращения возможных при этом аварийных ситуаций; формируют сигнал оповещения об отклонении при регистрации ошибки в работе УЭЦН и сигнал с указанием необходимого воздействия для предотвращения вероятной аварийной ситуации с учетом данных упомянутой модели предиктивной аналитики.

Особенность способа по настоящему изобретению состоит в том, что могут обучать модель предиктивной аналитики на обучающих примерах, содержащих сведения о возможных либо происходивших ранее аварийных ситуациях, а также могут тестировать обученную модель предиктивной аналитики на совпадение результатов ее работы в известных ситуациях с запомненными в памяти управляющего средства реальными данными об аварийных ситуациях.

Другая особенность способа по настоящему изобретению состоит в том, что могут корректировать обучение модели предиктивной аналитики при несовпадении результатов ее работы в процессе тестирования путем предъявления уточненных сведений в обучающих примерах.

Краткое описание чертежей

Настоящее изобретение иллюстрируется приложенными чертежами.

На Фиг. 1 показана условная обобщенная схема УЭЦН.

На Фиг. 2 представлена блок-схема алгоритма способа по настоящему изобретению.

На Фиг. 3 приведен пример модели предиктивной аналитики, используемой в способе по настоящему изобретению.

Подробное описание вариантов осуществления

Как показано на Фиг. 1, УЭЦН состоит из погружного электронасосного агрегата, который объединяет электродвигатель с гидрозащитой и насос, кабельной линии, спускаемой в скважину на подъемных насосно-компрессорных трубах, оборудования устья или крановой фонтанной арматуры, наземной трансформаторной комплектной подстанции.

Электронасосный агрегат откачивает пластовую жидкость из скважины и подает ее на поверхность по колонне насосно-компрессорных труб. Оборудование устья скважины обеспечивает подвеску этой колонны труб с насосным агрегатом и кабелем в сборе на фланце обсадной колонны, герметизацию затрубного пространства, отвод пластовой жидкости в выкидной трубопровод. Комплектная трансформаторная подстанция преобразует напряжение промысловой сети до значения оптимального напряжения на зажимах электродвигателя с учетом потерь напряжения в кабеле и обеспечивает управление работой насосного агрегата УЭЦН и ее защиту при аномальных режимах.

Важнейшим фактором для оптимальной работы УЭЦН является правильный подбор УЭЦН к скважине. Для этого руководствуются паспортной характеристикой насоса: зависимостями напора, потребляемой мощности и коэффициента полезного действия от подачи насоса. Вероятная характеристика работы насоса в конкретной скважине может существенно отличаться от паспортной вследствие качества изготовления насоса, отличия вязкости откачиваемой жидкости от вязкости воды и наличия в продукции скважины свободного газа. Расчет подбора базируется на следующей информации по скважине: о фактическом коэффициенте продуктивности скважины (по данным гидродинамических исследований), инклиномограммы обсаженного ствола скважины, газовом факторе, давлениях - пластовом, насыщения и в системе нефтесбора (на основании сведений сайта https://www.tehnik.top/2020/05/blog-post_6.html).

Настоящее изобретение разработано для облегчения работы технолога погружного оборудования по учету всех сведений о работе УЭЦН. В задачи технолога погружного оборудования входят, в частности, контроль текущего состояния погружного насосного оборудования механизированного фонда скважин и анализ причин выхода значений параметров за установленные пределы, рекомендаций системы, основанных на матрице причинно-следственных связей (МПСС), и принятие решений по коррекции режима работы УЭЦН. Для успешного выполнения этих и иных задач в настоящем изобретении используется программное обеспечение, позволяющее минимизировать время простоя при возникновении преждевременных отказов погружного оборудования. Это обеспечивается за счет решения следующих задач:

- выполнение мониторинга рисков возникновения преждевременных остановок или отказов УЭЦН, в режиме реального времени посредством выявления отклонений в режиме работы УЭЦН;

- прогнозирование и рекомендация оптимальных мероприятий по стабилизации режима работы скважин механизированного фонда;

- накопление статистики и прогнозных трендов измеряемых параметров для формирования матрицы причинно-следственных связей;

- оценка и ранжирование рисков появления осложнений с последующей выработкой рекомендаций по их устранению;

- оповещение ответственных пользователей о риске возникновения внештатных ситуаций, в том числе в режиме реального времени;

- выполнение оценки качества и своевременности принятия решений ответственными специалистами.

Реализация указанных задач в способе по настоящему изобретению происходит следующим образом (Фиг. 2).

В управляющем средстве УЭЦН принимают и регистрируют в его памяти данные о конкретной скважине. После этого или одновременно с этим заносят в память управляющего средства данные об уставках работы УЭЦН этой скважины. Под уставкой в данном случае понимается значение некоторой рабочей величины или рабочего параметра, при достижении которой происходит изменение состояния системы.

В процессе работы скважины в управляющем средстве принимают и регистрируют в его памяти данные о текущей работе УЭЦН. Эти данные постоянно или периодически сравнивают с занесенными в память управляющего средства уставками. В том случае, когда какие-либо данные отклоняются от соответствующей заданной уставки, регистрируют ошибки в работе УЭЦН.

При этом заранее или в процессе работы УЭЦН формируют модель предиктивной аналитики (МПА), предназначенную для прогнозирования последствий отклонений от соответствующих уставок и предотвращения возможных при этом аварийных ситуаций. Эту модель предиктивной аналитики могут формировать и обучать аналогично тому, как это делается в вышеотмеченных аналогах. Предпочтительно ее формируют на основе алгоритма автоматического поиска новых правил, которые сводят в матрицу причинно-следственных связей (МПСС). Эта матрица используется для отражения зависимостей между различными параметрами режима работы погружного насосного оборудования, выявленных в результате деятельности экспертов в области механизированного фонда скважин. Примерный вид такой матрицы приведен на Фиг. 3. Сокращения на этом чертеже:

I ТМ - ток электродвигателя по данным телемеханики;

Т_двиг ТМ - температура обмоток статора электродвигателя по данным телемеханики;

Загр ПЭД (ТМ) - загрузка погружного электродвигателя.

Сформированную МПА обучают на обучающих примерах, содержащих сведения о возможных либо происходивших ранее аварийных ситуациях либо отказах. Обученную модель предиктивной аналитики тестируют на совпадение результатов ее работы в известных ситуациях с запомненными в памяти управляющего средства реальными данными об аварийных ситуациях. В том случае, если результаты работы МПА не совпадают с реальными результатами, обучение модели предиктивной аналитики корректируют путем предъявления уточненных сведений в обучающих примерах.

В частности в модели предиктивной аналитики может быть предусмотрена возможность выполнять по каждой скважине автоматический поиск новых правил при помощи методов машинного обучения.

Например, рассматривается пять наиболее распространенных причин остановов (это число можно изменить в наборе правил). Для каждой из причин останова формируется набор данных для обучения, который дополняется по всем скважинам целевым признаком «будет ли останов» (1 - да, 0 - нет) по искомой причине, к примеру, в ближайшие 14 дней (период прогноза отказа можно настроить).

Для поиска правил создается некоторое количество случайных деревьев возможных решений. Конечные листы этих деревьев проверяются на соответствие требованиям к точности. Если такие требования выполняются, то найденное правило добавляется в существующий набор правил. Найденные новые правила дополняются необходимыми столбцами (в соответствии с форматом МПСС) и проверяются на уникальность, чтобы избежать повторов.

Готовую модель используют для формирования сигнала оповещения об отклонении при регистрации ошибки в работе УЭЦН. Кроме того, в способе по настоящему изобретению с помощью обученной МПА формируют также сигнал с указанием необходимого воздействия для предотвращения вероятной аварийной ситуации. Примеры таких рекомендуемых воздействий приведены в последнем столбце таблицы на Фиг. 3.

Применение способа по настоящему изобретению обеспечивает:

- выявление отклонений в режиме работы УЭЦН;

- мониторинг рисков возникновения преждевременных остановок или отказов УЭЦН;

- прогнозирование и рекомендацию оптимальных мероприятий по стабилизации режима работы скважин механизированного фонда;

- накопление статистики и прогнозных трендов измеряемых параметров для формирования матрицы причинно-следственных связей;

- выполнение оценки и ранжирования рисков появления осложнений с последующей выработкой рекомендаций по их устранению;

- оповещение ответственных пользователей о риске возникновения внештатных ситуаций, в том числе в режиме реального времени;

- выполнение оценки качества и своевременности принятия решений ответственными специалистами.

Благодаря данному способу обеспечивается поддержание целевых показателей отбора жидкостей из скважины, а также оптимальных показателей энергопотребления, что в итоге дает долговременную безаварийную и безотказную работу насоса в скважине. Таким образом способ по настоящему изобретению обеспечивает повышение надежности работы УЭЦН.

Изобретение относится к области нефтедобычи. Его использование для анализа отклонений в работе установки электроприводного центробежного насоса (УЭЦН) позволяет повысить надежность путем сокращения возникновения случаев преждевременных отказов УЭЦН. Способ анализа отклонений в работе УЭЦН заключается в том, что: принимают в управляющем средстве и регистрируют в его памяти данные о конкретной скважине; заносят в память управляющего средства данные об уставках работы УЭЦН этой скважины; принимают в управляющем средстве и регистрируют в его памяти данные о текущей работе УЭЦН; регистрируют ошибки в работе УЭЦН при отклонении принятых данных на заданную величину от соответствующей уставки, занесенной в память управляющего средства; заранее или в процессе работы УЭЦН формируют модель предиктивной аналитики, предназначенную для прогнозирования последствий отклонений от соответствующих уставок и предотвращения возможных при этом аварийных ситуаций; формируют сигнал оповещения об отклонении при регистрации ошибки в работе УЭЦН и сигнал с указанием необходимого воздействия для предотвращения вероятной аварийной ситуации с учетом данных упомянутой модели предиктивной аналитики. 1 з.п. ф-лы, 3 ил.

1. Способ анализа отклонений в работе установки электроприводного центробежного насоса (далее - УЭЦН), в котором:

- принимают в управляющем средстве и регистрируют в его памяти данные о конкретной скважине;

- заносят в память управляющего средства данные об уставках работы УЭЦН этой скважины;

- принимают в управляющем средстве и регистрируют в его памяти данные о текущей работе УЭЦН;

- регистрируют ошибки в работе УЭЦН при отклонении принятых данных на заданную величину от соответствующей уставки, занесенной в память управляющего средства;

- заранее или в процессе работы УЭЦН формируют модель предиктивной аналитики, предназначенную для прогнозирования последствий упомянутых отклонений от соответствующих уставок и предотвращения возможных при этом аварийных ситуаций;

- формируют сигнал оповещения об отклонении при регистрации ошибки в работе УЭЦН и сигнал с указанием необходимого воздействия для предотвращения вероятной аварийной ситуации с учетом данных упомянутой модели предиктивной аналитики, и

- корректируют упомянутое обучение модели предиктивной аналитики при несовпадении результатов ее работы в процессе тестирования путем предъявления уточненных сведений в обучающих примерах.

2. Способ по п. 1, в котором:

- обучают упомянутую модель предиктивной аналитики на обучающих примерах, содержащих сведения о возможных либо происходивших ранее аварийных ситуациях;

- тестируют обученную модель предиктивной аналитики на совпадение результатов ее работы в известных ситуациях с запомненными в памяти управляющего средства реальными данными об упомянутых аварийных ситуациях.