CC BY
16УДК 1
Сагитова А.Р.
Магистрант факультета Авионики, энергетики и инфокоммуникаций Уфимский государственный авиационный технический университет
(Россия, г. Уфа)
Хазикарамов А.У.
Магистрант факультета Авионики, энергетики и инфокоммуникаций Уфимский государственный авиационный технический университет
(Россия, г. Уфа)
ИНТЕЛЛЕКТУАЛЬНЫЕ СИСТЕМЫ УПРАВЛЕНИЯ УЭЦН
Аннотация: в данной статье рассматривается работа и новые разработки систем управления УЭЦН.
Ключевые слова: УЭЦН, интеллектуальные системы управления, нефтедобыча, скважина.
Когда запасы нефти истощаются, увеличиваются проблемы повышения эффективности разработки месторождений, увеличивается добыча нефти, сокращается соответствующий отбор воды и газа, увеличивается добыча нефти в пластах, выбираются оптимальные процессы управления, оценивается технологическая эффективность геологических и технологических мероприятий, продлевается жизненный цикл участков добычи нефти, повышение экономической эффективности и другие.
Обеспечение наиболее эффективной, экономически обоснованной и полной добычи углеводородов возможно при рациональном использовании энергии пласта с достаточными научно обоснованными технологиями и достаточных регулирующих воздействиях.
С появлением технологий искусственного интеллекта, используемых при обработке и интерпретации данных реального времени, все большее значение приобретают методы, основанные на знаниях (knowledge-based methods) [1]. Их возможное применение для анализа состояния и управления УЭЦН связано с использованием различных дополнительных априорных и экспериментальных данных о функционировании и нарушениях в работе, детерминированного или случайного характера. Одними из наиболее перспективных среди этих методов являются нейросетевые методы. Это позволяет создавать автоматические действия управления в искусственной нейронной сети, параметры которой можно найти на основе неполных и противоречивых данных в реальном времени, используя известные алгоритмы обучения нейронной сети в объекте управления. Однако существует мало конкретных рекомендаций и методик применения нейросетевых технологий для создания автоматизированных систем управления и диагностики состояния объектов нефтедобычи.
Свойство универсальности позволяет постоянной части СУ учитывать при управлении установкой электроцентробежного насоса помимо динамических характеристик и истории скважины (работ, проводимых на скважине) следующие факторы: геологические, конструктивные, внешние, а также характеристики скважины и ЭЦН [2].
Основными геологическими факторами, которые существенно влияют на работу электроцентробежной насосной установки, являются: отложение газа, воды, соли и парафина, наличие механических примесей в жидкости, образующихся в пласте, температура в скважине.
Максимальные значения вязкости характерны для эмульсий с обводненностью 55-75%. При работе насоса в интервале обводненности 55- 75% коэффициент относительной подачи насоса в среднем уменьшился примерно в 1,6 раза, а продолжительность безотказной работы насоса сократилась в 1,5 раза. [2].
Другая группа факторов, влияющих на работу системы, включает в себя сложности, связанные с конструкцией скважины, а также с размещением насосного агрегата.
Для того чтобы произвести обязательную добычу жидкости из скважины, необходимо увеличить перепад давления. Это достигается путем опускания насосного агрегата на большую глубину. Чтобы добыча в скважине преодолела высокое давление, создаваемое столбом жидкости в трубе, насос должен будет повысить давление. Но повышение напора приведет к изменению рабочей характеристики насоса. Если насос до спуска работал в рабочей области (в области максимального КПД), то после спуска произойдет перемещение рабочего режима насоса в область увеличения напора. Вместе с этим произойдет уменьшение КПД.
Анализ отказов установок электроцентробежных насосов показывает, что 40 % отказов происходит по вине гидрозащиты (ГЗ) [3]. Гидрозащита является наиболее важным компонентом в составе установки, так как от нее зависит работоспособность погружного двигателя, и, следовательно, всей УЭЦН.
Установка электроцентробежного насоса является сложным по конструкции динамическим объектом. Согласно системному принципу адекватности (соответствия), в теории автоматического управления сложному динамическому объекту должна соответствовать управляющая система, которая не менее сложна, чем объект.
Интеллектуальный подход к управлению УЭЦН регламентирует единый протокол обмена информации между частями станции управления для всех разработчиков. Спецификации такого стандарта обеспечивают унифицированные типы входных/выходных сигналов, их количество, протоколы обмена, форм-факторы разъемов и т.д. Это позволит нефтяным компаниям приобретать переменные части СУ любых производителей, которые поддерживают данный стандарт.
Выводы: Интеллектуальная СУ обладает способностью принимать правильные (эффективные) управленческие решения в условиях неопределенности функционирования на основе анализа протекающих на объекте управления процессов и поведения внешней среды, а также механизма принятия (формирования) решений, основанных на накопленных ранее знаниях и опыта.
Список литературы:
Богданов А.А. Погружные центробежные электронасосы для добычи нефти. М.: Недра, 1968.
Белоусенко И.В. Новые технологии и современное оборудование в электроэнергетике нефтегазовой промышленности / И.В. Белоусенко, Г.Р. Шварц, С.Н. Великий, М.С. Ершов, А.Д. Яризов. М.: ООО «Недра-Бизнессцентр», 2007.
Бочарников В.Ф. Погружные скважинные центробежные насосы с электроприводом. — Тюмень: «Вектор Бук», 2003.
Агеев Ш.Р. Оборудование для добычи нефти с высоким содержанием свободного газа и опыт его эксплуатации / Ш.Р. Агеев, А.В. Берман.
