油气田生产数据自动采集处理与实时动态管理

刘继军

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这是阿什卡微信公众号的第640篇原创文章

首发于2019年5月14日

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作者：孙静静

英国PetEx公司的IPM一体化油气生产模拟与优化软件的IFM（Integrated Field Management）功能，可将各类油气田生产系统模型、各类数据、各种复杂的研究工作流程等集成起来，进行工作流的实时、自动分析和管理，实现油气田开发生产系统的标准化、流程化、自动化、智能化的高效管理。

目前油田对于产量的计量方法大都是进行产量分配，实际测量频率较低，一口油气井的产量很长时间保持定值。这种测量方法得到的产量明显与实际生产不符，不能及时反应油藏生产动态，给油田管理造成了很大的障碍。

IFM可对油田数据进行自动采集和处理，通过在井上安装传感器进行实时测量压力数据，基于建立的油藏、井和地面管网的一体化物理模型（IPM），计算实时产量，实现油气田的实时动态管理。这种管理一方面减少了人力成本，另一方面能够使管理者更快更高效地处理问题井而不用反复机械式计量油气。

图1 IFM自动数据采集与实时动态管理

本文将介绍沙特阿拉伯国家石油公司IFM的实际应用案例，该石油公司早期在井下及地面安装了传感器，意在进行实时的数据采集。在此基础上，该公司希望能够进行最大化利用这些数据对油田进行生产管理，获得目标产量，并使得来自不同油藏类型的原油进行混合，得到特定重度的原油混合物。

IFM系统的工作流程

IFM系统的工作流程如图2所示：系统首先对油田建立实际物理模型，并进行设置。然后将油田测试数据导入系统对模型进行检验并拟合校正。在获得稳定可靠的模型基础上，导入实时测量数据进行产量计算。最后针对不同的优化目标进行模型的生产优化。

图2 IFM工作流程图

IFM对井模型进行质量控制

IFM对井测试数据进行分析，对所有的井进行分类：具有有效测试数据的井、进行数据校正后的井、数据不准确的井及信息不全的井。在图上分别用绿色、蓝色、橙色及其他颜色表示。单击任意一口井可以查看该井的信息，该图可以使工程师清楚发现近期哪些井需要进行测试。如图3所示。

图3 井测试数据验证图

IFM计算实时产量数据

IFM对任意节点获得的压力数据都可以利用模型进行产量计算。在本例中，传感器在井口获得井口压力（WHP），井口压力输入模型后，计算得到油、气、水的产量。图4显示了井口压力及实时计算的产量图。

图4 模型实时计算产量及实时监测WHP值

从上图可以看出，生产井的产量一直在发生变化，而利用配产系数计算出来的产量值在一段时间内保持定值，如图5所示。图6显示了对应的模型计算的实时产量图。图7将传统测量方法与模型计算值进行了比较。

图5 传统测量方法得到的产量图

图6 模型计算产量图

图7 传统测量方法与模型计算产量比较图

由于传统测量方法使井的产量在一段时间内保持定值，关井等事件不能及时反映出来，使得井的累产量可能出现较大误差。图8显示了传统测量方法忽略了关井事件，使得产量比实际值多了30000bbl。

图8 有效的模型计算减少了井分配产量

油气田产量优化

完成井测试数据对模型的校正以及对产量进行实时计算后，考虑限制的基础上，可以对油气田进行优化获得最大产量或者最大现金收益率。对各优化方案进行分析比较，获得最优的方案。

获得特定重度原油混合物

根据沙特阿拉伯国家石油公司的要求：获得特定重度的原油混合物、日产原油500000bbls、最大化稳产时间、降低含水率等，IFM管理系统通过已建立模型及限制条件可以对该油田目标进行优化和管理。而在应用IFM之前，沙特阿拉伯国家石油公司通过手工量产及手工计算的方法来进行原油的混合，这种人工方式不仅时间延后，而且一旦油田生产条件发生微小变化，用于人工混合的计算要重新进行，而IFM可以进行实时快速计算，并在很短时间内生成不同的方案进行比较和优选，使得沙特阿拉伯国家石油公司的油田管理更加规范及高效。

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