近年来,随着信息化技术的迅猛发展与应用,油气生产等各个领域都在发生很大的变化,每天不仅产生大量的数据,而且数据更新速度也瞬息万变。“按照先试点后推开的原则,公司加快探索大数据如何转化为质量效益,目前已经取得阶段性成果。”胜利油田鲁明公司副经理王先礼说,在一年多的时间里,鲁明公司将传统的管理经验和智能预警系统有效融合,通过及时准确掌握油井生产状态,全力确保企业发展质量效益双提升。
本报记者 邵芳
通讯员 王淑梅 宋明福
海量数据成为“智能库”
近日,由于一口油井多项生产参数异常波动,导致鲁明公司滨海采油管理区生产指挥中心响起阵阵报警声。当综合运行岗员工夏超打开报警窗口后,电脑屏幕上显示“桩23-13-13井二级预警结蜡”。
于是,他第一时间和注采输管控岗员工刘绍鹏结合,并由其立即查看该井近几个月回压、载荷、耗电量等生产参数曲线。经过综合分析判断,技术人员认为报警推送结果符合结蜡模型要素、区间变化和阈值趋势,应立即采取洗井措施,杜绝结蜡事故发生。
果不其然,补救措施实施后,该井最大载荷、日耗电量等参数恢复正常,避免了蜡卡躺井的发生。
“以前生产指挥系统每天采集海量的油水井数据,但由于技术和精力等因素制约,大部分数据只是在屏幕上一闪而过,并没有得到充分利用。”鲁明公司信息中心主任邰子伟说,面对如何充分利用这些数据,并让它真正成为指挥生产的“智能库”,鲁明和滨海采油管理区多次召开专题会议进行研究讨论。
不久后,鲁明公司在滨海桩23块部署了智能预警系统,通过对海量数据的深入分析,将油井异常问题对应的参数关联变化规律定量化、模型化,并利用计算机软件实时诊断、实时预警,从而实现异常问题的智能分析、超前处置。
“油井在生产过程中,产量、压力、温度、电量、载荷等参数的变化是相互关联的。”滨海采油管理区生产指挥中心主任李曙光说,在胜利油田的大力支持下,滨海采油管理区充分利用、挖掘大数据资源,挖掘其内在的关联性,针对油井结蜡、泵漏、管漏、出砂等12种常见生产问题,建立了一井一策预警分析模型,搭建起集数据感知、识别、定位、分析、诊断等功能于一体的智能预警平台,让监控人员对油井全面掌控。
变事后处理为事前预防
智能预警平台运行以来,鲁明、滨海两级单位还通过与油田信息中心结合,对部分实验系统功能进行调整,解决了一些算法错误；优化制作稳定区间、阈值计算的算法模型,添加了冲次、载荷差值等新参数；建立预警分析模型,提高生产指挥的针对性。
在李曙光看来,相比传统的结蜡井“强制周期热洗”管理方式相比,智能预警系统的高效运行,将生产隐患由事后处理变为事前预防。
“前方数据一有风吹草动,信息立刻反馈到电脑中,触发预警,问题处理起来更迅速,更有的放矢,告别了过去大海里捞针的迷茫。”李曙光把智能预警比喻为“医生看病就医”,通过对数据的对比分析,结合固化的经验,找准油井“发病”的苗头,提前“吃药打针”,避免因小失大。
据了解,大数据生产决策就是注重对数据的分析、判断和预测,充分挖掘和利用海量大数据资源,同时将现场技术人员的经验、方法和管理水平融入预警模型中,力求在异常情况发生前能够预判,提早解决即将发生的异常,由管油井、管设备、管数据向管模型转变,让预警分析更加“智能化”。
例如针对结蜡井的预警,智能系统可以通过数据相关性分析,把分析成果模型化应用,就能快速准确地得到油井结蜡生产实时状态,并对其中的高风险结蜡井采取应对措施及时干预。此举不仅提高生产管理的效率,还能让结蜡洗井周期实现“在线管理”,在热洗周期指标管理以及成本投入两个方面实现了双赢。
事实证明,通过多参数预警有效减少了误报警现象的发生,经过优化后报警总数由过去的每天5000条减少到现在的500条左右,降幅达90%,有效报警比例提升至90%以上。
数据显示,自去年以来,滨海采油管理区仅利用结蜡组合预警对结蜡实时在线管理,仅清蜡热洗费用一项就节约了近70万元。
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