Методы моделирования и оптимизации периодических режимов работы скважин, оборудованных установками электроцентробежных насосов

UDK: 622.276.53.001.57
DOI: 10.24887/0028-2448-2023-5-116-122
Ключевые слова: периодический режим эксплуатации скважин, неустановившийся режим работы, установка электроцентробежного насоса (УЭЦН), оптимизация, адаптация, повторное кратковременное включение (ПКВ), автоматическое повторное включение (АПВ), чередование частот (ЧЧ)
Авт.: Е.В. Юдин (Научно-Технический Центр «Газпром нефти» (ООО «Газпромнефть НТЦ»)), к.ф.-м.н., Г.А. Пиотровский (ООО «Недра»), Н.А. Смирнов (Научно-Технический Центр «Газпром нефти» (ООО «Газпромнефть НТЦ»)), М.А. Петрушин (ООО «Уфимский НТЦ»), Д.В. Байрачный (ООО «Газпромнефть – Цифровые решения»), С.М. Исаева (Санкт-Петербургский политехнический университет Петра Великого), В.Н. Маргун (Уфимиский гос. технический университет)

При эксплуатации малодебитных скважин, оборудованных установками электроцентробежных насосов (УЭЦН), все чаще принимается решение об их переводе в периодический режим работы. В большинстве случаев это наиболее оптимальный и целесообразный вариант, особенно на поздних стадиях разработки месторождений. Однако для максимизации положительного эффекта при периодическом способе эксплуатации необходим правильный и эффективный выдбор рабочих параметры таких режимов. Это обусловливает потребность в разработке комплексного алгоритма, с помощью которого можно создавать физико-математическую модель скважины, работающей в периодическом режиме, и на основе этой модели определять наиболее экономически выгодный режим работы. Для расчетов нестационарных процессов в скважинах разработана физико-математическая модель системы объектов внутритрубное пространство – затрубное пространство – область дренирования. Связь отдельных элементов системы друг с другом осуществляется через граничные условия на приеме глубиннонасосного оборудования согласно уравнениям баланса массовых потоков. Задача оптимизации режимов работы скважин декомпозирована на два этапа. На первом этапе решается обратная задача по поиску адаптационных параметров газожидкостного подъемника, отражающих фактические характеристики скважинного оборудования, и кривой притока с целью определения квазистационарного режима и минимизации отклонения расчетных показателей работы скважины от фактических. На втором этапе авполняется непосредственно оптимизация, реализуемая с помощью различных оптимизационных алгоритмов с целью определения частоты и длительности циклов, обеспечивающих максимальную прибыль с учетом технологических и геологических ограничений. Результатом работы являются модель периодической скважины, оборудованной УЭЦН; программный модуль на основе созданной модели для моделирования динамики параметров и прогноза добычных показателей скважин; алгоритмы комплексной адаптации моделей скважин и оптимизации их режима работы. Валидация разработанной модели осуществлялась путем анализа сходимости с численными решениями, полученными в программном обеспечении, предназначенном для численного решения задачи нестационарной многофазной фильтрации в трубопроводах. Разработанные алгоритмы моделирования показали хорошую сходимость. Представлены также результаты моделирования и оценки прогностической способности адаптационных и оптимизационных подходов на примерах реальных кейсов (пилотные проекты разработки месторождений).

Список литературы

1. Brill J.P., Mukherjee H. Multiphase Flow in Wells. First Printing, Henry L. Doherty Memorial Fund of AIME, Society of Petroleum Engineers Inc., Richardson, Texas, 1999. - 156 p.

2. Интегрированное гидродинамическое моделирование системы скважина-пласт / И.М. Бураков [и др.] //Научно-технический вестник ОАО «НК «Роснефть». – 2009. – №. 6. – С. 15-17.

3. New Applications of Transient Multiphase Flow Models in Wells and Pipelines for Production Management / E. Yudin, R. Khabibullin, N. Smirnov [et al.] // SPE-201884-RU. - 2020. - DOI: 10.2118/201884-RU

4. Об оптимизации периодического режима эксплуатации скважин, оборудованных установками электроцентробежных насосов, в ПАО «НК «Роснефть» / А.А. Пашали, Р.С.Халфин, Д.В. Сильнов [и др.] // Нефтяное хозяйство. – 2021. – № 4. – С. 92-96. - https://doi.org/10.24887/0028-2448-2021-4-92-96

5. Bratland O. Pipe flow 1: single-phase flow assurance. Chapter. – 2009. – 2. – P. 21-92.

6. Новые подходы к управлению потенциалом добычи скважин механизированного фонда / Е.В. Юдин, Р.А. Хабибуллин, Н.А. Смирнов [и др.] // Нефтяное хозяйство. – 2021. – № 6. – С. 67-73. - https://doi.org/10.24887/0028-2448-2021-6-67-73

7. A Comprehensive Mechanistic Model for Upward Two-Phase Flow in Wellbores / A.M. Ansari, N.D. Sylvester, C. Sarica [et al.] // SPE-20630-PA. – 1994. –https://doi.org/10.2118/20630-PA.

8. Gray H.E. Vertical Flow Correlation in Gas Wells, User's Manual for API 14B Surface Controlled Subsurface Safety Valve Sizing Computer Program, 2nd Edition, (Appendix B), American Petroleum Institute, Dallas, TX. – 1978.

9. Hagedorn A.R., Kermit E.B. Experimental Study of Pressure Gradients Occurring During Continuous Two-Phase Flow in Small-Diameter Vertical Conduits // J Pet Technol. – 1965. – V. 17. – P. 475–484. doi: https://doi.org/10.2118/940-PA

10. Топольников А.С. Обоснование применения квазистационарной модели при описании периодического режима работы скважины // Тр. ин-та / Институт механики им. Р.Р. Мавлетова Уфимского научного центра РАН. – 2017. – Т. 12. – № 1. – С. 15-26.

11. Modeling and Optimization of ESP Wells Operating in Intermittent Mode / E. Yudin, G. Piotrovskiy, N. Smirnov [et al.] // SPE-212116-MS. - 2022. - DOI: https://doi.org/10.2118/212116-MS

12. Müller M. Dynamic time warping // Information retrieval for music and motion. – 2007. – P. 69-84. – https://doi.org/10.1007/978-3-540-74048-3_4



Внимание!
Купить полный текст статьи (русская версия, формат - PDF) могут только авторизованные посетители сайта.