CC BY
0УДК 62 Калдарбек М.А., Шарданова У.Б., Каюмов К.Г.
Калдарбек М.А.
магистрант, кафедры Автоматизации телекоммуникаций и управления Южно-Казахстанский университет им. М. Ауезова (г. Шымкент, Казахстан)
Шарданова У.Б.
магистрант, кафедры Автоматизации телекоммуникаций и управления Южно-Казахстанский университет им. М. Ауезова (г. Шымкент, Казахстан)
Каюмов К.Г.
к. т. н., доцент Южно-Казахстанский университет им. М. Ауезова (г. Шымкент, Казахстан)
МОДЕЛИРОВАНИЕ И ОПТИМИЗАЦИЯ СИСТЕМЫ УПРАВЛЕНИЯ БУРОВОЙ СКВАЖИНОЙ
Аннотация: в работе представлена модель управления процессом бурения нефтегазо-вых скважин, рассмотрены аспекты управления процессом бурения, основанные на современных математических и физических подходах. На основе анализа рассмотрены задачи управления процессом бурения, основанные на современных математических и физических подходах, которая позволит оптимально контролировать несколько параметров одновременно. С помощью технологий системно -структурного моделирования разработана модель, которая обеспечивает общую оптимальность для всех параметров, что подтверждается расчетами и практическими результатами.
Ключевые слова: технологический процесс, автоматизация, моделирование, нефтегазовые скважины, процесс бурения, роботизированные системы.
1642
Цифровизация и автоматизация действительно играют большую роль в преобразовании нефтегазовой отрасли. Внедрение передовых технологий, таких как искусственный интеллект (ИИ), машинное обучение (МЬ), робототехника и анализ данных, позволяет значительно повысить эффективность и безопасность операций бурения и заканчивания скважин. Вот несколько способов, как эти технологии изменяют отрасль:
Данные о давлении, температуре, составе горных пород и других параметрах обрабатываются для оптимизации процесса бурения [1].
Алгоритмы машинного обучения могут предсказывать оптимальные параметры бурения, такие как скорость бурения и углы наклона.
Это позволяет минимизировать время простоя и снизить затраты на бурение.
Внедрение роботизированных систем и автоматизированных бурильных установок. Автоматизация бурильных установок позволяет повысить точность операций и уменьшить вероятность ошибок.
Автоматические системы могут контролировать состояние оборудования и оперативно реагировать на изменения условий, что повышает общую безопасность операций. Системы на основе ИИ могут мониторить состояние скважин и оборудования, анализируя данные в режиме реального времени и предсказывая необходимость технического обслуживания или ремонта.
Виртуальные модели месторождений и скважин, которые позволяют моделировать различные сценарии и тестировать стратегии бурения и заканчивания без риска для реальных объектов.
Цифровые двойники, представляющие собой виртуальные модели скважин и месторождений, позволяют тестировать различные сценарии и стратегии заканчивания без риска и затрат на реальные эксперименты. Анализ данных в режиме реального времени позволяет оперативно вносить изменения в стратегии заканчивания.
Системы на базе ИИ и МЬ могут прогнозировать производительность скважин и оптимизировать процесс заканчивания для максимального извлечения
1643
углеводородов. Это включает в себя регулировку давления, контроль скорости потока и другие параметры.
Интеграция умных систем для контроля и управления скважинами позволяет улучшить безопасность и устойчивость операций, снижая риск человеческой ошибки и обеспечивая более точное управление процессами.
Внедрение передовых технологий позволяет значительно увеличить производительность операций, что ведет к росту выработки и более эффективному использованию месторождений.
Таким образом, цифровизация и автоматизация предоставляют нефтегазовой отрасли мощные инструменты для повышения эффективности, безопасности и устойчивости операций, что в конечном итоге ведет к снижению затрат и увеличению производительности [2].
Цель данной статьи заключается в предоставлении комплексного обзора цифровизации и автоматизации в контексте операций по бурению и заканчиванию скважин в нефтегазовой отрасли. Внедрение цифровых технологий и автоматизации открывает новые возможности для оптимизации операций, повышения безопасности и снижения затрат.
Сбор данных в реальном времени осуществляется с помощью различных датчиков и устройств, установленных на буровых установках и в скважинах. Эти данные включают в себя параметры давления, температуры, скорости потока и состава горных пород. Преимущества сбора данных в реальном времени включают:
- Операторы могут быстро реагировать на изменения условий, что уменьшает риски и повышает эффективность,
- Точные данные помогают в более точном моделировании и прогнозировании,
- Цифровые двойники представляют собой виртуальные модели скважин и месторождений, которые позволяют проводить моделирование и тестирование различных сценариев.
1644
Преимущества использования цифровых двойников включают:
- Оптимизация процессов и моделирование различных сценариев позволяет выбрать наиболее эффективные стратегии бурения и заканчивания.
- Автоматизация включает в себя использование роботизированных систем и оборудования с дистанционным управлением для выполнения операций по бурению и заканчиванию скважин. В этом разделе будут рассмотрены ключевые аспекты автоматизации.
- Роботизированные системы бурения включают в себя автоматические бурильные установки, которые могут выполнять сложные задачи без участия человека. Преимущества роботизированных систем бурения включают:
- Оборудование с дистанционным управлением позволяет операторам контролировать процессы бурения из удаленных центров управления.
Технологии автономного бурения включают в себя системы, которые могут самостоятельно выполнять буровые операции на основе заданных параметров.
В эпоху цифровизации сбор и мониторинг данных в реальном времени играют решающую роль в оптимизации операций бурения и заканчивания нефтяных и газовых скважин [2]. В этом разделе основное внимание уделяется ключевым компонентам сбора данных в реальном времени, включая датчики и системы сбора данных, технологии передачи данных и связи, а также инструменты мониторинга и визуализации в реальном времени.
Развертывание современных датчиков имеет жизненно важное значение для сбора критически важных данных во время бурения и заканчивания скважин. Эти датчики предназначены для измерения различных параметров, таких как температура, давление, дебит, параметры бурения и условия в скважине. Датчики стратегически размещаются в стволе скважины, на буровом оборудовании или интегрированы в инструменты заканчивания для предоставления точных данных в режиме реального времени.
1645
Скважинные датчики: Эти датчики устанавливаются в компоновке низа бурильной колонны (КНБК) или бурильной колонне и предоставляют важные данные о свойствах пласта, условиях ствола скважины и динамике бурения.
Датчики давления, датчики температуры, датчики вибрации.
Поверхностные датчики - эти датчики размещаются на буровой установке и измеряют такие параметры, как нагрузка на крюк, крутящий момент, вес на долото (WOB), свойства бурового раствора и скорость потока жидкости.
Датчики нагрузки, датчики крутящего момента, датчики потока бурового раствора. Эти датчики используются на этапах заканчивания скважин и добычи для мониторинга пластового давления, температуры, скорости добычи жидкости и ее состава. Датчики скорости потока, датчики состава жидкости, датчики пластового давления.
Системы сбора данных отвечают за сбор данных с датчиков и передачу их для дальнейшего анализа и принятия решений. Эти системы обеспечивают точный и надежный сбор данных, а также имеют возможности интеграции данных и совместимости с другим оборудованием для бурения и заканчивания скважин.
Устройства, которые собирают данные с различных датчиков и передают их в централизованную систему для анализа.
Используется ПО обеспечивающее совместимость и интеграцию данных с различных источников для создания единого потока данных.
Для эффективного мониторинга и управления данными в режиме реального времени необходимы надежные технологии передачи данных и связи. Эти технологии обеспечивают быстрый и надежный обмен данными между датчиками, системами сбора данных и операционными центрами [3].
Использование беспроводных сетей, таких как Wi-Fi, Zigbee или спутниковая связь, для передачи данных с датчиков в режиме реального времени.
Высокоскоростные оптоволоконные кабели, обеспечивающие передачу больших объемов данных на большие расстояния с минимальными задержками.
1646
Инструменты мониторинга и визуализации в реальном времени.
Эффективный мониторинг и визуализация данных в реальном времени позволяют оперативно принимать решения и оптимизировать процессы бурения и заканчивания скважин. Эти инструменты включают программное обеспечение и аппаратное обеспечение, предназначенное для анализа, визуализации и интерпретации данных.
ПО для анализа данных, которое предоставляет операторам интерфейсы для мониторинга и управления процессами в реальном времени. SCADA-системы, системы управления процессами (DCS), аналитические платформы на базе ИИ.
Графические интерфейсы, предоставляющие визуализацию данных в виде графиков, диаграмм и BD-моделей. Таких как пульты управления, цифровые двойники, панели мониторинга.
Инструменты мониторинга и визуализации в реальном времени позволяют операторам и инженерам-буровикам выявлять потенциальные проблемы, оптимизировать параметры бурения и повышать общую производительность бурения. Эти инструменты также способствуют повышению безопасности и эксплуатационной эффективности, позволяя активно реагировать на события в скважине и потенциальные опасности.
Используя инструменты сбора, передачи и визуализации данных в режиме реального времени, цифровизация расширяет возможности мониторинга и быстрого реагирования на изменения.
Аналитика данных играет жизненно важную роль в использовании возможностей цифровизации на нефтяных и газовых скважинах. В этом разделе основное внимание уделяется применению анализа данных и его влиянию на принятие решений при операциях бурения и заканчивания скважин. Он охватывает использование искусственного интеллекта и машинного обучения, прогнозной аналитики для оптимизации бурения и заканчивания, а также методов визуализации для интерпретации данных.
1647
Приложения искусственного интеллекта и машинного обучения используются при бурении и закачивании скважин для различных целей, что значительно повышает эффективность и безопасность этих процессов. Рассмотрим основные области применения:
Алгоритмы машинного обучения могут анализировать данные, такие как скорость бурения, давление на забое, температура и механические свойства пород. Это позволяет выбирать наиболее подходящие буровые долота для различных пластов.
Оптимизация выбора долот помогает снизить износ оборудования, уменьшить количество замен долот и увеличить скорость бурения, что ведет к сокращению затрат на бурение.
Модели ИИ интерпретируют каротажные измерения для определения литологических характеристик и типов флюидов (нефть, газ, вода), что помогает в принятии решений о размещении скважин и оптимизации добычи [2].
Алгоритмы ИИ могут мониторить данные бурения в режиме реального времени, включая давление, температуру, скорость потока и плотность бурового раствора.
Прогнозная аналитика для оптимизации бурения и заканчивания скважин.
Прогнозирование включает применение алгоритмов статистического моделирования и оптимизацию в реальном времени для прогнозирования будущих результатов бурения и заканчивания. Анализируя обширные наборы данных, прогнозная аналитика может оптимизировать эксплуатационные параметры.
Использование исторических данных о скважинах, таких как геологические условия и параметры бурения, позволяет моделям прогнозной аналитики предсказать потенциальные проблемы со стабильностью ствола скважины.
Прогнозные модели анализируют данные о параметрах бурения и характеристиках пласта, чтобы рекомендовать оптимальные параметры для
1648
текущих условий бурения. Оптимизация параметров бурения, таких как скорость вращения бурового инструмента, вес на долото и тип бурового раствора, позволяет повысить эффективность бурения и сократить непроизводительное время.
Модели анализируют данные с датчиков оборудования, таких как вибрация, температура и давление, для выявления закономерностей, указывающих на потенциальные проблемы.
Прогнозная модель может анализировать данные о параметрах бурения и характеристиках пласта, чтобы рекомендовать оптимальные параметры для текущих условий. Например, модель может предложить изменения в скорости вращения бурового инструмента или весе на долото, что повысит скорость бурения и снизит износ оборудования.
Анализ данных с датчиков оборудования в реальном времени позволяет моделям прогнозной аналитики выявлять признаки износа или неисправностей.
Методы визуализации параметров в системе управления.
Методы визуализации играют решающую роль в облегчении интерпретации данных и обеспечении эффективного принятия решений. Визуальное представление сложных данных предоставляет понимание, которое может быть неочевидным в необработанных числовых форматах. Рассмотрим основные методы визуализации, используемые при бурении и заканчивании скважин, а также их преимущества.
Графики, диаграммы и гистограммы используются для представления различных параметров бурения, характеристик пласта и данных о скважинах. Эти визуальные представления помогают специалистам быстро выявить тенденции, аномалии и корреляции [4].
Отображают изменения параметров бурения (например, скорость бурения, давление, температура) с течением времени.
Диаграммы рассеяния используются для анализа взаимосвязей между различными параметрами бурения и характеристиками пласта.
1649
Гистограммы: Представляют распределение данных, помогая выявлять отклонения и аномалии.
SD-модели стволов скважин, пластов и резервуаров позволяют инженерам визуализировать сложные геологические структуры и резервуары.
SD-моделирование стволов скважин помогает визуализировать траектории скважин, идентифицировать потенциальные проблемы с криволинейностью и оптимизировать размещение скважин.
SD-модели пластов и резервуаров: Позволяют оценивать размеры и формы резервуаров, анализировать насыщенность флюидами и определять оптимальные зоны для бурения и заканчивания.
Автоматизация нефтяных и газовых скважин.
Автоматизация актуальна в нефтегазовой отрасли, и роботизированные буровые системы играют решающую роль в повышении операционной эффективности и безопасности. Использование автоматизированного бурового оборудования и робототехники обеспечивает ряд преимуществ, но также вызывает определенные сложности, которые необходимо преодолеть для успешного внедрения этих технологий.
Роботизированные буровые системы предполагают использование передовых технологий автоматизации и робототехники для выполнения буровых работ. Роботизированные буровые установки оснащены автоматизированными системами, которые могут выполнять задачи, традиционно выполняемые людьми-операторами. Эти системы используют роботизированные руки, манипуляторы и точные средства управления для управления буровым оборудованием, соединения труб и выполнения других операций бурения.
В автоматизированных системах перемещения труб используется робототехника для перемещения и позиционирования труб, что сокращает требуемый ручной труд и минимизирует риск травм. Эти системы могут эффективно соединять и отсоединять бурильные трубы, обсадные трубы и другие трубные элементы во время буровых работ.
1650
Автономные системы управления бурением используют искусственный интеллект и передовые алгоритмы для автоматизации операций бурения. Эти системы могут оптимизировать параметры бурения, выявлять неисправности при бурении и вносить коррективы в режиме реального времени без вмешательства человека.
При должной реализации автоматизация может значительно улучшить операционные показатели и безопасность в нефтегазовой отрасли, открывая новые возможности для оптимизации процессов и повышения производительности.
Роботизированные буровые системы предоставляют возможность дистанционного управления и мониторинга, что позволяет операторам контролировать и управлять операциями бурения из безопасного места.
Преимущества дистанционного управления и мониторинга.
Дистанционное управление позволяет операторам находиться в безопасных местах, снижая риск травм и несчастных случаев, связанных с опасными условиями на буровых площадках.
Возможность удаленного управления позволяет проводить буровые работы в опасных условиях, таких как экстремальные климатические условия или зоны с высоким уровнем загрязнения, без необходимости присутствия персонала на месте.
Дистанционный мониторинг позволяет осуществлять круглосуточный контроль за операциями бурения, обеспечивая своевременное обнаружение и реагирование на любые отклонения или проблемы.
Анализ данных в режиме реального времени позволяет операторам быстро вносить коррективы в параметры бурения, повышая эффективность и точность буровых работ.
Виртуальные операционные центры позволяют централизованно контролировать и управлять несколькими буровыми установками, обеспечивая оперативное принятие решений и координацию работ.
1651
Использование датчиков и устройств Интернета вещей (IoT) позволяет собирать данные о состоянии бурового оборудования, параметрах бурения и окружающей среды в режиме реального времени. Оценка адекватности модели.
Для оценки адекватности математических моделей бурения применяются общепринятые статистические критерии. Эти критерии универсальны и могут использоваться для оценки моделей различных процессов и объектов. Следуя рекомендациям [15], нами были использованы следующие пять критериев: Абсолютная средняя ошибка (5а) Относительная средняя ошибка (5р) Стандартное отклонение (Оа) Относительное стандартное отклонение (Ор) Коэффициент корреляции (г) Описание критериев
Абсолютная средняя ошибка (5а): Вычисляется как среднее значение абсолютных отклонений между прогнозируемыми и фактическими значениями. Этот критерий показывает, насколько в среднем предсказания модели отклоняются от фактических значений.
Относительная средняя ошибка (5р): Выражается в процентах и вычисляется как отношение абсолютной средней ошибки к среднему фактическому значению. Этот критерий нормирует абсолютную ошибку, делая её сопоставимой между различными моделями и данными.
Стандартное отклонение (Оа): Определяет разброс отклонений предсказаний модели от фактических значений. Чем меньше стандартное отклонение, тем более стабильны предсказания модели.
Относительное стандартное отклонение (Ор): Выражается в процентах и вычисляется как отношение стандартного отклонения к среднему фактическому значению. Это нормированная версия стандартного отклонения, позволяющая сравнивать стабильность моделей на разных наборах данных.
1652
Коэффициент корреляции (г): Показывает степень линейной зависимости между предсказанными и фактическими значениями. Значение г близкое к 1 указывает на сильную положительную корреляцию, то есть модель хорошо соответствует реальным данным.
Рекомендации по критериям.
Согласно [15], для моделей, используемых в бурении, относительные критерии (5р и Эр) не должны превышать 10%, а коэффициент корреляции (г) должен быть не меньше 0,9. Это свидетельствует о том, что модель обладает достаточной точностью и надёжностью для практического использования.
Применение критериев к модели бурения.
Значения критериев адекватности для модели (1) представлены в таблице 1. На основании этих данных было установлено, что модель хорошо коррелирует с реальными процессами бурения и подходит для оптимального контроля скважины. Коэффициент корреляции модели по данным бурения близок к 1, что подтверждает её высокую надёжность и точность.
Таблица 1. Значения критериев адекватности модели.
Критерий Значение в %
Абсолютная средняя ошибка (5а) 0,32
Относительная средняя ошибка (5р) 9,04
Стандартное отклонение(Эа) 2,04
Относительное стандартное отклонение (Эр) 6.24
Коэффициент корреляции (г) 0,97
На основе данных можно заключить, что модель бурения соответствует установленным критериям адекватности. Относительные ошибки не превышают 10%, а коэффициент корреляции близок к 1, что подтверждает высокую точность и надёжность модели. Модель может эффективно использоваться для оптимального контроля бурения и управления скважинами.
1653
Оптимизация параметров.
Для тестирования модели бурения использован метод интеллектуальной глобальной оптимизации для функций нескольких переменных, описанный в [16]. Этот метод включает в себя два этапа:
Первый этап область определения функции разбивается пополам по каждому аргументу. В каждой зоне случайным образом инициализируется до 30 агентов. В каждой зоне рассчитывается оптимум, и выбирается зона с лучшим оптимумом.
Второй этап в выбранной зоне инициализируются агенты. Для этих агентов рассчитываются оптимумы. Определяется лучший оптимум из выбранной функции. Максимальная скорость механического проникновения (um max) была достигнута при следующих оптимальных параметрах управления процессом бурения:
Максимальная скорость механического проникновения (um max): 5,58 м/чОптимальное осевое усилие ^опт): 16 Н,
Оптимальная частота вращения долота (nopt): 31 об/мин, Оптимальная подача бурового раствора (Qopt): 23 л/с, Эти значения соответствуют реальным параметрам управления процессом бурения, что подтверждает адекватность модели.
Применение метода интеллектуальной глобальной оптимизации. Первый этап: Разбиение области определения.
На первом этапе область определения функции была разбита на части по каждому аргументу: Осевое усилие (Q), Частота вращения долота (n), Подача бурового раствора (Q).
Для каждой зоны случайным образом инициализировались до 30 агентов, и для каждого агента рассчитывался оптимум. В результате была выбрана зона с наилучшим оптимумом.
На втором этапе в выбранной зоне инициализировались новые агенты, для которых снова рассчитывались оптимумы. Лучший оптимум был определен
1654
из этих значений, что позволило найти максимально эффективные параметры для процесса бурения.
Использование метода интеллектуальной глобальной оптимизации для тестирования модели бурения подтвердило её адекватность. Достигнутые оптимальные значения параметров (осевое усилие, частота вращения долота и подача бурового раствора) соответствуют реальным условиям бурения, что свидетельствует о высокой точности и практической применимости модели. Этот подход позволяет эффективно находить оптимальные параметры для управления процессом бурения, улучшая его эффективность и стабильность. Адаптивный метод бурения.
Модель представленная ниже предназначена для адаптивной процедуры оптимального контроля бурения [6, 7].
Уш = КаП1*а6*па (1)
где Кг-л — коэффициент буримости породы, который зависит от типа долота и породы и свойства грязи,
п - частота вращения долота, об/мин, 5 и а являются параметры наклона кривой.
25
л о
15 -
зё
5
[3 1
\ Л 5 7 V (.г. кТч
Рисунок 1. График буримости породы в Сарышагане для модели (1).
1655
В работе [17] описана методология адаптации компьютерных систем к экзогенным воздействиям (вторжениям) посредством их классификации, включающая пять модулей: обработка входных данных, ввод, преобразование данных, поиск аналогов в базе данных, классификация и обратная связь. Для процесса бурения эта методология была изменена следующим образом:
Принцип адаптации в бурении.
1. Ввод данных с выбранным шагом интервала проникновения:
a. С выбранным шагом интервала проникновения (например, каждые 0,3 м) текущие значения параметров бурения СО, пп и QQ, а также результирующая скорость проникновения утит вводятся в модель.
2. Пересчет коэффициентов модели:
a. Коэффициенты модели кк и СС пересчитываются для текущих значений СО, пп, QQ и утит. Модель автоматически адаптируется к породе на забое скважины, распознавая тип камня, пройденного буром.
3. Расчет оптимальных параметров:
a. Оптимальные значения параметров СорЮвр1, пор1пвр1 и QoptQopt рассчитываются по адаптированной модели с критерием оптимальности vm=maX\/opm=max.
4. Установка параметров и бурение:
a. Значения параметров GoptОopt, noptnopt и QoptQopt устанавливаются на буровой вышке, и следующий интервал (0,3 м) выполняется в оптимальном режиме.
5. Циклическая процедура:
a. Цикл ввода новых значений СО, пп, QQ и утит, распознавания типа камня, адаптации модели, расчета оптимальных параметров и бурения в оптимальном режиме повторяется до тех пор, пока не будет достигнута заданная глубина скважины или бур не износится.
6. Преимущества адаптированной процедуры
1656
7. Автоматическое распознавание породы:
a. Процедура не требует идентификации породы, пробуренной на забое, с той, что имеется в литологической базе данных скважины.
b. Модель самостоятельно распознает тип породы, пройденной буром, и адаптируется к нему, что позволяет избежать необходимости в предварительной классификации породы.
8. Оптимизация бурения в реальном времени:
a. Постоянная адаптация модели к текущим условиям бурения позволяет непрерывно поддерживать оптимальные параметры бурения, что увеличивает скорость и эффективность процесса.
b. Динамическая корректировка параметров бурения на каждом шаге позволяет минимизировать затраты времени и ресурсов, а также снижает риск износа оборудования.
Методология адаптации модели бурения, основанная на принципах, изложенных в работе [17], позволяет существенно улучшить процесс бурения за счет автоматического распознавания породы и динамической оптимизации параметров бурения. Этот подход не только повышает эффективность и точность буровых операций, но и снижает риски, связанные с неправильной классификацией породы. Таким образом, использование адаптированной модели бурения представляет собой значительный шаг вперед в направлении автоматизации и оптимизации буровых процессов в нефтегазовой отрасли.
Дистанционно управляемое оборудование и системы.
Центры удаленного управления (ROC) являются центральными узлами, откуда осуществляются контроль, мониторинг и управление операциями по бурению и добыче нефти и газа. Эти центры используют передовые технологии связи, системы передачи данных и возможности мониторинга в реальном времени, обеспечивая дистанционное управление скважинами и производственными объектами.
1657
ROC позволяет круглосуточно отслеживать состояние и производительность буровых установок и добывающего оборудования. Инженеры и операторы могут получать данные о параметрах бурения, давлении, температуре и других ключевых показателях в режиме реального времени.
С помощью аналитических инструментов и программного обеспечения, ROC может анализировать поступающие данные, выявлять тенденции и прогнозировать потенциальные проблемы [7]. Это позволяет оперативно реагировать на изменения в рабочих условиях и предотвращать аварии.
Операторы в ROC могут удаленно управлять буровым оборудованием и системами добычи, изменяя параметры работы в зависимости от текущих условий. Это включает регулировку скорости бурения, давления в скважине и других критических параметров [6].
Дистанционное управление оборудованием позволяет операторам управлять буровыми установками, насосами и другими системами с помощью удаленных интерфейсов. Это снижает необходимость физического присутствия на опасных или труднодоступных участках.
Центры удаленного управления и технологии дистанционного управления играют ключевую роль в современных нефтегазовых операциях, обеспечивая высокий уровень безопасности, эффективности и точности. Ключевые особенности и функции Центров удаленного управления (Remote Operations Centers, ROC) включают в себя:
ROC интегрируют данные из различных источников, таких как датчики, системы мониторинга скважин и базы данных добычи. Это обеспечивает комплексное и актуальное представление о работе скважин, что позволяет оперативно реагировать на изменения и оптимизировать производственные процессы. ROC позволяют удаленно управлять буровым оборудованием, производственными процессами и системами безопасности. Операторы могут вносить коррективы и оперативно вмешиваться для решения эксплуатационных проблем или оптимизации производительности.
1658
Технологии телеоперации и дистанционного управления: Технологии телеоперации и дистанционного управления играют ключевую роль в расширении возможностей операторов на морских или недоступных районах. Вот основные технологии, используемые для этих целей: Это использование роботизированных систем, оснащенных датчиками и исполнительными механизмами, которыми можно управлять удаленно. Эти роботы выполняют разнообразные задачи, такие как техническое обслуживание, проверки и ремонт оборудования на местах, где человек может столкнуться с опасностью или местами, труднодоступными для него.
ROV представляют собой беспилотные погружные аппараты, используемые для подводных операций при бурении и добыче на море. Они оснащены камерами, манипуляторами и датчиками, что позволяет операторам выполнить такие задачи, как осмотр скважин, установка подводного оборудования и обслуживание трубопроводов, причем все это управляется из береговых центров управления.
Автономные буровые системы.
Автономные буровые системы стали революционной технологией в нефтегазовой отрасли, предлагающей потенциал повышения эффективности и безопасности. В этом разделе рассматриваются компоненты автономных буровых установок, автономные буровые работы, алгоритмы управления, а также соображения безопасности и нормативные аспекты.
Автономные буровые работы и алгоритмы управления: Автономные операции бурения, используя алгоритмы управления и искусственный интеллект (ИИ), обеспечивают значительную автоматизацию процессов бурения и оптимизацию производительности [5]. Ключевые аспекты и алгоритмы управления автономного бурения включают:
Автономные системы бурения непрерывно собирают и анализируют данные от различных датчиков, чтобы оценить условия бурения, обнаружить аномалии и оптимизировать параметры бурения. Мониторинг в режиме реального времени позволяет немедленно вносить коррективы, что обеспечивает
1659
оптимальную производительность бурения и снижает вероятность возникновения проблем.
Алгоритмы управления адаптируют параметры бурения в зависимости от изменяющихся условий во время бурения. Это включает корректировку веса на долоте, свойств бурового раствора, скорости вращения и других параметров. Такие адаптации помогают оптимизировать эффективность бурения и минимизировать риски, такие как отклонение от траектории или нестабильность ствола скважины.
Выводы и заключение.
Будущее цифровизации и автоматизации в нефтегазовой отрасли характеризуется внедрением и развитием нескольких ключевых технологий и тенденций, которые существенно изменят подходы к добыче и управлению ресурсами. К основным из них относятся:
Устройства и датчики 1оТ будут продолжать играть важную роль в сборе данных в реальном времени. Эти технологии обеспечивают постоянный мониторинг оборудования и условий работы, что способствует профилактическому обслуживанию, оптимизации операций и повышению безопасности. 1оТ позволяет интегрировать данные из различных источников, создавая единое информационное поле для управления производственными процессами.
Использование возможностей больших данных и расширенной аналитики будет расширяться, что позволит получать действенную информацию для улучшения процесса принятия решений и оптимизации процессов. Анализ больших объемов данных поможет выявлять скрытые закономерности, прогнозировать возможные проблемы и принимать превентивные меры для их предотвращения.
Приложения ИИ и МО станут более сложными и мощными, что позволит автоматизировать сложные задачи, проводить прогнозную аналитику и усовершенствовать моделирование резервуаров. Эти технологии будут использоваться для оптимизации бурения, управления резервуарами и других
1660
критически важных процессов, что приведет к повышению эффективности и снижению операционных затрат.
Новые модели бурения, основанные на современных математических и физических подходах, позволят оптимально контролировать несколько параметров одновременно. В отличие от традиционных моделей, которые регулировали только один параметр, новая модель, основанная на синусоидальной кривой, позволяет одновременно оптимально контролировать три параметра бурения: нагрузка на долото, вращение долота и скорость потока бурового раствора. Эта модель обеспечивает общую оптимальность для всех параметров, что подтверждается расчетами и практическими результатами.
Эти тенденции и технологии создадут основу для более интеллектуальных и автоматизированных систем управления в нефтегазовой отрасли, что позволит улучшить эффективность, безопасность и устойчивость производственных процессов.
СПИСОК ЛИТЕРАТУРЫ:
1. Технологии и методы бурения: 2 части / В.С. Войтенко, А. Д. Смычник, А. А. Тухто, С. Ф. Шемет. - М. : Инфра-М, 2013. - С. 2 : Технологии бурения скважин. - 613 с;
2. Kozlovskii, E.A., Peterskii, V.M., and Komarov, M.A., Kibernetika v burenii (Cybernetics in Drilling), Moscow: Nedra, 1982. (In Russian.);
3. Musanov, A.M., Tekhnika i tekhnologiya bureniya neftegazovykh skvazhin (Drilling Techniques and Technology for Oil and Gas Wells), Moscow: Foliant, 2017. (In Russian.);
4. Griguletskii, V.G., Optimal'noe upravlenie pri burenii skvazhin (Optimal Control of Well Drilling), Moscow: Nedra, 1988. (In Russian.);
5. Практические расчеты при бурении скважин: Учебное пособие / В.С. Федоров, В. Г. Беликов, Ф. Д. Зенков и др., - М. : Недра, 1986. - 600 с;
1661
6. Евсеев В.Д. Физика разрушения горных пород, когда бурение нефтяных и газовых скважин: учебное пособие / В. Д. Евсеев - Томск: ТПУ, 2004 - 151 с;
7. В. В. Нескоромных. Разрушение горных пород при бурении скважины: учебное пособие / В. В. Нескоромных - Красноярск : Сибирский федеральный университет, 2014 - 335 с
Kaldarbek M.A., Shardanova U.B., Kayumov K.G.
Kaldarbek M.A. South Kazakhstan University named after. M. Auezova (Shymkent, Kazakhstan)
Shardanova U.B.
South Kazakhstan University named after. M. Auezova (Shymkent, Kazakhstan)
Kayumov K.G.
South Kazakhstan University named after. M. Auezova (Shymkent, Kazakhstan)
MODELING AND OPTIMIZATION CONTROL SYSTEMS DRILLING WELL
Abstract: the paper presents a modelfor controlling the process of drilling oil and gas wells, and considers aspects of controlling the drilling process based on modern mathematical and physical approaches. Based on the analysis, the problems of controlling the drilling process are considered, based on modern mathematical and physical approaches, which will allow optimal control of several parameters simultaneously.
Keywords: technological process, automation, modeling, oil gas wells, drilling process, robotic systems.
1662
