Процесс управления режимами работы нагнетательных скважин с использованием нейронных сетей можно разделить на два основных этапа:
-
Построение нейронной сети и её обучение (адаптация) к условиям и фактическим показателям эксплуатации фонда скважин.
Нейронная сеть представляет из себя математическую модель взаимовлияния нагнетательных и добывающих скважин в рамках единого объекта разработки. Для построения прокси-модели используются первичные данные суточных замеров дебита жидкости и обводненности добывающих, а также приемистость нагнетательных скважин. Процессом обучения нейронной сети следует называть процедуру поиска функциональной зависимости между показателями приемистости влияющих нагнетательных скважин и показателями работы (дебит жидкости, обводненность) зависимой добывающей скважины. Результатом настройки нейронной сети является функциональное описание связи показателей работы (дебит жидкости, обводненность) каждой добывающей скважины и показателей работы (приемистость) соседних влияющих нагнетательных скважин [1].
-
Решение оптимизационной задачи распределения необходимого объема закачки
На основе уже обученной нейронной сети решается оптимизационная задача в следующей постановке: «Как распределить доступные ресурсы таким образом, чтобы обеспечить максимум целевого показателя разработки − суточной добычи нефти» [3]. Оптимизационная задача решается в условиях ограничений, накладываемых как на приемистость нагнетательных скважин, так и на дебит жидкости добывающих скважин. Заданная модель ограничений обусловлена геологическим строением залежей, параметрами и состоянием объектов обустройства, экономическими условиями, логистикой, организацией материально-технического снабжения. Результатом решения оптимизационной задачи является комбинация режимов работы всех нагнетательных скважин, отвечающая заданным ограничениям и обеспечивающая максимизацию целевого показателя суточной добычи нефти. Режимы работы нагнетательных скважин, полученные в результате решения оптимизационной задачи, будем называть «оптимальными режимами».
Основным параметром, контролирующим эффективность выполнения работ в рамках проектов «Управление добычей на основе нейронных сетей», является показатель оптимизированности, характеризующий степень отклонения текущих режимов закачки от оптимальных. Оптимизированность рассчитывается по элементам заводнения – группам скважин, в которых присутствует одна добывающая скважина и влияющие на нее соседние нагнетательные скважины. Элемент считается оптимизированным, если все нагнетательные скважины, входящие в элемент, находятся в оптимальном режиме работы. Другим немаловажным критерием эффективности работ является устойчивость оптимизированности элементов заводнения. Устойчивость оптимальных режимов характеризует долю календарного времени за период, в который элемент заводнения пребывал в категории оптимальных. Обеспечение высоких значений оптимизированности и устойчивости режимов работы нагнетательных скважин напрямую связано с эффективностью работ по теме «Управление добычей на основе нейросетевой оптимизации режимов работы скважин» [4].
Таким образом, первостепенной задачей инженерной службы нефтяного промысла в процессе нейросетевой оптимизации является вывод нагнетательных скважин на расчетные режимы работы и сохранение их в максимально возможный промежуток времени.
Опыт внедрения. Достигнутые результаты
В течение семи лет в различных нефтяных компаниях реализуются проекты по теме «Управление добычей на основе нейросетевой оптимизации работы скважин». Средняя эффективность работ составляет 12–13 % прироста суточной добычи нефти (рис. 1). В частности, на объекте БС8 Западно-Малобалыкского месторождения ООО «КанБайкал» дополнительная добыча нефти составила 134,6 тыс. т за два года реализации проекта.
РИС. 1. Эффективность работ по технологии «Управление добычей на основе нейросетевой оптимизации режимов работы скважин»
Рост добычи нефти относительно базовых показателей характеризуется периодом стабилизации добычи жидкости, что говорит о том, что эффект от внедрения технологии «Управление добычей» обусловлен не интенсификацией отборов, а исключительно оптимизацией режимов работы нагнетательных скважин и рациональным распределением закачки по площади.
Опыт, полученный на объекте БС8 Западно-Малобалыкского месторождения [4], свидетельствует о том, что задача реализации программы работ по выводу скважин на оптимальные режимы и их дальнейшее поддержание достаточно сложна. Обусловлено это в первую очередь низким среднесуточным количеством подходов к скважинам операторов промысла, что в свою очередь связано со слабой оснащенностью производства современными средствами регулирования закачки. Основным инструментом по регулированию режимов закачки нагнетательных скважин на Западно-Малобалыкском месторождении является штуцирование. При этом на начало работ над проектом все скважины были оснащены нерегулируемыми штуцерами с креплениями между фланцами (рис. 2). Смена штуцера в таком типе устройств достаточно трудоемкая и продолжительная процедура и требует остановки нагнетательной скважины, что в свою очередь сказывалось на оперативности вывода скважин на режим и, как следствие, вызывало потери в добыче нефти. Для примера, за один день в таких условиях оператор промысла может сменить режим на одной, максимум двух скважинах.
РИС. 2. Схема фланцевого крепления штуцеров
Также на показатель оптимизированности косвенное влияние оказывает такой фактор, как эксплуатационный износ водоводов высокого давления, приводящий к необходимости остановки целых кустовых площадок для замены аварийного участка, что в свою очередь вследствие интерференций сказывается на режимах работы соседних нагнетательных скважин. Дополнительные осложнения вызывает необходимость периодической остановки БКНС (блочная кустовая насосная станция) для проведения ремонтно-профилактических работ, что впоследствии приводит к быстрому износу или выбиванию штуцера вследствие гидравлическх ударов в системе от запуска в работу насосной станции. Износ водоводов и периодические остановки БКНС в совокупности приводят к частой непроизвольной смене режима работы нагнетательной скважины, что в свою очередь приводит к низкой устойчивости оптимальных режимов работы.
Помимо низкой устойчивости оптимальных режимов работы нагнетательных скважин и слабой оснащенности промысла современным оборудованием регулирования режимов работы нагнетательных скважин, большое влияние на оптимизированность оказывает такой параметр, как успешность работ по выводу скважин на оптимальные режимы работы. Под успешностью работ следует понимать долю от общего количества мероприятий, направленных на смену режима работы нагнетательной скважины и позволивших вывести скважину на оптимальный режим работы [4]. Исходя из имеющегося опыта, успешность таких мероприятий не превышает 50 %, что обусловлено невозможностью получения точного аналитического решения гидравлической задачи по определению необходимого диаметра штуцера.
Таким образом, низкая оснащенность промысла современными средствами регулирования режимов работы нагнетательных скважин и высокая аварийность водоводов высокого давления не позволяли вывести оптимизированность на показатели выше 30–40 % (рис. 3), при этом целевым показателем является 70–80 % [5].
РИС. 3. Показатели эффективности управления режимами работы скважин на момент начала реализации программы модернизации промысла
Решение вышеописанной проблемы низкого уровня оптимизированности системы заводнения возможно различными подходами:
1) Наращивание штата операторов промысла, что позволит увеличить количественную составляющую подходов к скважинам. Однако данное решение сопряжено со значительным повышением финансовых затрат на фонд оплаты труда.
2) Модернизация промысла, в частности установка современных систем регулирования режимов работы нагнетательных скважин, что позволит в условиях сохранения прежней величины штата сотрудников увеличить количество подходов к скважине с целью смены режима работы. Данный подход не вызовет роста операционных расходов за весь период реализации проекта, необходимы лишь единовременные капитальные вложения на установку новых систем регулирования режимов работы нагнетательных скважин.
