В статье представлен новый подход к усреднению замеров обводненности в процессе добычи нефти, основанный на автоматизированном алгоритме с использованием математических методов. Основной целью исследования является повышение точности и скорости анализа данных об обводненности, что позволяет минимизировать влияние человеческого фактора, сократить трудозатраты и стандартизировать процесс обработки данных. Ключевая задача заключается в сокращении количества незначительных шумовых отклонений, вызванных погрешностями замеров, и выделении только значимых отклонений, требующих внимания. Алгоритм состоит из двух этапов. На первом этапе выполняется линейная аппроксимация данных методом наименьших квадратов и построение диапазонов допустимых отклонений. На втором этапе уточняются ширина диапазонов с использованием стандартного отклонения и проводится верификация данных, что позволяет выделять только ключевые отклонения. Такой подход обеспечивает фильтрацию нефизичных выбросов и автоматизацию аппроксимации фактических значений, приближая результаты анализа к экспертной оценке. Автоматизация процесса анализа способствует применению системного подхода к мониторингу параметров обводненности скважин, оперативной реакции на изменения дебита нефти, выявлению проблемных скважин и устранению причин отклонений. Внедрение предложенного метода улучшает качество данных, стандартизирует процесс их обработки и снижает трудоемкость анализа, обеспечивая эффективное управление производственными процессами.
Список литературы
1. Анализ интерференции скважин на основе алгоритмов комплексирования промысловых данных / А.В. Чорный, И.А. Кожемякина, Н.Ю. Чуранова [и др.] // Нефтяное хозяйство. – 2019. – №1 – С. 36–39. - https://doi.org/10.24887/0028-2448-2019-1-36-39
2. Автоматизация анализа нефтепромысловых замеров / Р.Н. Асмандияров, А.Е. Кладов, Е.В. Юдин [и др.] // Нефтяное хозяйство. – 2011. – № 6 – С. 58–61.
3. Using Deep Learning Algorithms to Monitor Well Performance and Restore Well Rate Dynamics/ E.V. Yudin, A.M. Andrianova, D. Isaev [et al.] // SPE-217526-MS. – 2023. - http://doi.org/10.2118/217526-MS
4. Short-Term Forecasting of Well Production Based on a Hybrid Probabilistic Approach / A.S. Evseenkov, D.K. Kuchkildin, K.I. Krechetov [et al.] // SPE-206519-MS. – 2021. - http://doi.org/10.2118/206519-MS
5. Информационная система «Шахматка и Техрежим» для повышения эффективности процессов нефтедобычи / А.Н. Дроздов, Р.Д. Хамидуллин, А.Д. Шестаков [и др.] // Территория Нефтегаз. – 2015. – № 10. – С. 34–41.
6. Новые подходы к оценке потенциала добычи / Е.В. Юдин, Д.С. Воробьев, А.А. Слабецкий [и др.] // Нефтяное хозяйство. – 2021. – № 11. – С. 114–119. - https://doi.org/10.24887/0028-2448-2021-11-114-119
7. Intelligent Methods for Analyzing High-Frequency Production Data to Optimize Well Operation Modes / E.V. Yudin, A.M. Andrianova, T. Ganeev [et al.] // SPE-212118-MS. – 2022. - http://doi.org/10.2118/212118-MS
8. Базив В.Ф. Геолого-промысловые основы управления отбором жидкости и режимами нефтяных залежей при их заводнении: дис. ... д-ра техн. наук. –
М., 2008. – 250 с.
9. Автоматизация мониторинга и факторного анализа отклонений по добыче / Д.Ю. Власов, А.А. Занчаров, Е.В. Юдин [и др.] // Нефтяное хозяйство. – 2023. – № 6. – С. 78–82. - https://doi.org/10.24887/0028-2448-2023-6-78-82
10. Improving the Approach to Assessing the Production Potential from Well Interventions for Mature Fields with a Large Well Stock / D. Sun, E.V. Yudin, A. Slabetsky [et al.] // SPE-212065-MS. – 2022. - http://doi.org/10.2118/212065-MS
11. Неверов А.Н., Селиверства О.В. Обработка результатов измерения. – М: МАДИ, 2021. – 62 с.
12. Коломиец Л.В., Поникарова Н.Ю. Метод наименьших квадратов измерения. – Самара: Изд-во Самарского университета, 2017. – 32 с.
13. Modeling and Optimization of ESP Wells Operating in Intermittent Mode / E.V. Yudin, G.A. Piotrovsky, N.A. Smirnov [et al.] // SPE-212116-MS. – 2022. - http://doi.org/10.2118/212116-MS
