Системы анализа и обработки данных

Автоматизация обработки индикаторных режимов работы нефтяных скважин в базе данных непрерывных записей поднасосных телеметрических систем на основе структурированных sql-запросов

Выпуск № 3 (76) Июль - Сентябрь 2019

Авторы:

Гаврилов Михаил Николаевич,

Кононов Юрий Михайлович,

Броник Станислав Сергеевич

DOI: http://dx.doi.org/10.17212/1814-1196-2019-3-21-32

Скачать полный текст

Аннотация
Авторы
Список литературы

Аннотация

Ведение постоянного мониторинга добычи сопряжено с получением, обработкой и хранением огромного массива промысловых, промыслово-геофизических и промыслово-гидродинамических данных по опорной сети скважин. Последние десятилетия в промысловой геофизике и смежных методах мониторинга разработки на месторождениях Западной Сибири наблюдается стремительный рост объема получаемой информации о процессах, происходящих в системе «скважина–пласт» и околоскважинном пространстве. Опорные сети промыслово-геофизического и гидродинамического контроля за выработкой запасов на месторождении непрерывно растут (ввиду действия объективных факторов выбытия скважин из действующего фонда на поздних стадиях эксплуатации). А с 2011 года осуществляется переход на более технологичные методы прямой высокочастотной регистрации данных с применением технологий телеметрии в действующем фонде скважин (ТМС) с целью удовлетворения потребностей более широкого круга практических интересов, что обусловливает высокие темпы роста объема цифровых промысловых данных, характеризующиеся непрерывностью во временных рядах,

и необходимость автоматизации повторяющихся элементов алгоритма экспертного анализа и интерпретации. Таким образом, не менее стремительно растет и количество запросов к цифровым данным. При небольших объемах данных и/или ограниченности временного ряда опытному эксперту не составляет труда извлечь из них полезную информацию. Но для эффективного использования объемных массивов данных и получения на этой основе качественно новых результатов актуальной является задача создания адекватных автоматизированных методов комплексного анализа и обработки. В этом случае автоматизированное извлечение полезной информации должно быть формализовано, происходить единообразно и объективно. Одной из важнейших проблем в рамках анализа непрерывных записей ТМС является распознавание периодов стабильной работы необходимого набора измерителей системы, выделение и классификация характерных режимов работы скважин на длинных одномерных и многомерных временных рядах физических наблюдений, распознавание аномальности события, разделение физических и технологических аномалий физического поля в скважине.

Ключевые слова: телеметрия скважин, база геофизических данных, алгоритм поиска, установившийся режим работы скважин, физическое измерение, поле давления в скважине, энергетическое состояние залежи, фильтрационно-емкостные свойства, структурированные запросы sql

Список литературы

1. Федоров В.Н. Контроль разработки нефтяных месторождений республики Башкортостан системами ТМС // Инженерная практика. – 2016. – № 10–11.

2. Феофилактов С.В., Кузнецов А.В. Новые надежные ТМС с резервированием // Инженерная практика. – 2019. – № 1–2.

3. Богословский К.Е. Результаты ОПИ высокотемпературных ТМС на добывающих скважинах с SAGD // Инженерная практика. – 2018. – № 10.

4. Яшметов В.А. Реализация единого протокола ТМС и единых технических требований к системам погружной телеметрии // Инженерная практика. – 2018. – № 10.

5. Чмырь А.В. Опыт применения системы мониторинга и управления IWELL для эксплуатации мехфонда // Инженерная практика. – 2018. – № 11.

6. Ткачев С.В. Система удаленного мониторинга, диагностики и автоматизированного управления AMBIT // Инженерная практика. – 2018. – № 11.

7. Петрушин Е.О., Арутюнян А.С. Гидродинамические исследования скважин на установившихся режимах // Аспирант. – 2015. – № 4. – С. 179–184.

8. Семенякин В.С., Сонных А.А. Анализ двучленного квадратичного уравнения для обработки данных ГДИС на установившихся режимах // Газовая промышленность. – 2009. – № 3.

9. Гасумов Р.А., Толпаев В.А., Ахмедов К.С. Методика обработки гидродинамических исследований скважин // Нефтепромысловое дело. – 2011. – № 3. – С. 8–11.

10. Повышев К.И., Борхович С.Ю., Мирсаетов О.М. Совершенствование гидродинамических методов исследования скважин // Нефтепромысловое дело №12 – 2006

11. Марченко Д.А. Анализ результатов гидродинамических исследований скважин // Концепция устойчивого развития науки в современных условиях: материалы конференции. – Самара, 2018.

12. Толпаев В.А., Винниченко И.А. Усовершенствованная методика обработки данных гидродинамических исследований скважин на стационарных режимах // Газовая промышленность. – 2012. – № 11.

13. Николаев Д.О., Нестеренко А.Н. Особенности интерпретации ГДИС в условиях ультранизкой проницаемости // Академический журнал Западной Сибири. – 2016. – № 5.

14. Пасечник М.П. Системный опыт ОАО «Газпромнефть – Ноябрьскнефтегазгеофизика» в информационном обеспечении цифровых моделей на основе газодинамических исследований скважин // Каротажник. – 2012. – № 9.

15. Азаматов А.А. Оценка степени снижения коэффициента продуктивности скважин вследствие деформации коллектора // Нефтепромысловое дело. – 2011. – № 4.

Для цитирования:

Гаврилов М.Н., Кононов Ю.М., Броник С.С. Автоматизация обработки индикаторных режимов работы нефтяных скважин в базе данных непрерывных записей поднасосных телеметрических систем на основе структурированных sql-запросов // Научный вестник НГТУ. –
2019. – № 3 (76). – С. 21–32. – DOI: 10.17212/1814-1196-2019-3-21-32.

For citation:

Gavrilov M.N., Kononov Yu.M., Bronik S.S. Avtomatizatsiya obrabotki indikatornykh rezhimov raboty neftyanykh skvazhin v baze dannykh nepreryvnykh zapisei podnasosnykh telemetricheskikh sistem na osnove strukturirovannykh sql-zaprosov [Automation of processing of indicator modes of oil wells in the database of continuous records of sub-pump telemetry systems based on structured sql-queries]. Nauchnyi vestnik Novosibirskogo gosudarstvennogo tekhnicheskogo universiteta – Science bulletin of the Novosibirsk state technical university, 2019, no. 3 (76), pp. 21–32. DOI: 10.17212/1814-1196-2019-3-21-32.

Просмотров: 2022

СИСТЕМЫ АНАЛИЗА И ОБРАБОТКИ ДАННЫХ