CN113137211B - 一种基于模糊综合决策的油井生产参数自适应调控方法 - Google Patents
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Abstract
本发明涉及采油工程技术领域，尤其涉及一种基于模糊综合决策的油井生产参数自适应调控方法，包括：S1：数据采集；S2：对数据采集进行预处理；S3：利用供液能力量化评估算法模块，输出供液能力变化时间序列；S4：根据供液能力变化时间序列数据、动液面变化时间序列数据和产量变化时间序列数据建立模糊综合评价的综合决策因子算法模型；S5：将调控决策数据输入调控信号转换模块；S6：将变频信号输入抽油机变频生产，调整抽油机频率；S7：油井传感器采集抽油机的数据，并传输到油田数据中心数据库。本发明依托现有信息化建设的软硬件资源，实现油井生产参数的自动优化控制，变人工被动调整为智能自动优化，提高生产效率。
Description
技术领域
本发明涉及采油工程技术领域，尤其涉及一种基于模糊综合决策的油井生产参数自适应调控方法。
背景技术
油井的调参是指对抽油机冲程、冲次进行调整，即冲程、冲次调大或者调小，进而调整抽油泵排量，达到最佳抽油效果。在油田开采中，地面主要采用游梁式抽油机进行举升运动抽取地下原油，稠油区块采用蒸汽热采方式开采，在机采阶段井下原油黏度和供液能力变化复杂，且常受到周边井影响，对抽油机抽油效率影响很大，会造成抽油效率降低，电能浪费，甚至会导致抽油机故障停机，影响生产。
目前采用调整间开制度由指挥中心远程指令开关井，现场员工拉刹车、调位置、手动调整生产参数等被动优化方式为国内外应用最广泛的调控油井生产参数的方式，由于过分依赖人工调试，费时费力且及时性低，影响有效生产时率。
发明内容
本发明所要解决的技术问题是：依托现有信息化建设的软硬件资源，实现油井生产参数的自动优化控制，变人工被动调整为智能自动优化，提高生产效率。
本发明所采用的技术方案是：基于模糊综合决策的油井生产参数自适应调控方法包括以下步骤：
S1：数据获取，从数据库中获取包含：油井基本信息、示功图信息、实时监测信息、日度报表信息、动静液面信息和原油物性分析信息数据；
这些基本信息表以表格的形式存储在数据库中，例如：示功图采集数据表、功图分析数据表、油井实时数据表、单井信息数据表和单位信息数据表、油井日度数据表、动静液面数据表和地面原油分析数据表等；
S2：对S1获取数据进行预处理，包括数据抓取、数据拼接、数据清洗、数据排列后分井存储，得到规范化数据体；
S3：将S2预处理完的示功图数据输入到供液能力量化评估算法模块，输出供液能力变化时间序列数据；
S4：将S3输出供液能力变化时间序列数据、S2预处理完的动液面变化时间序列数据和产量变化时间序列数据输入到模糊综合评价的综合决策因子算法模型，输出调控决策；
S5：将S4调控决策数据输入调控信号转换模块，输出变频信号；
S6：将变频信号输入抽油机变频生产，调整抽油机频率；
S7：油井传感器按照一定频率采集抽油机的数据，并传输到油田数据中心，并按照井号、采集时间和数据类型进行分类存储到步骤S1的数据库中。
进一步的，步骤S3中供液能力量化评估算法包括以下步骤：
S31、建立油井示功图测试集；
S32、对S31示功图特征提取，卷积操作获得特征图像；池化操作实现对图像的降维；重复操作多次卷积与池化，充分提取图像的特征；在全连接层中完成对目标图像的分类；
S33、输出供液能力变化时间序列数据；
进一步的，步骤S4中模糊综合评价的综合决策因子算法包括以下步骤：
S41、确定被评判对象的因素集C＝(c1,c2,..ci..,cn)和V＝(v1,v2,..vi..,vm)，其中ci为各单项指标，vi为对ci的评判等级层次，一般可分为五个等级：(优、良、中、差、劣)；
S42、确定各个因素的权重W及它们的隶属度向量R，经过模糊变换，得到模糊评判矩阵R’；
S43、模糊评判矩阵与因素的权重向量集进行模糊运算并进行归一化，得到模糊综合评判结果集S＝W*R'，即：
其中si表示被评事物从整体上看对vj等级模糊子集的隶属程度；
S44、根据加权平均型模糊综合算数，得到模糊综合评价的综合决策因子算法模型；
S45、选定双曲正切函数tanh，构建了基于tanh函数的油井参数调控单因素决策因子算法，Tanh函数能够将输出数值映射到[-1,1]的区间。
进一步的，调整抽油机频率有三种状态，包括：提高抽油机频率、降低抽油机频率和不调整抽油机频率。
进一步的，提高抽油机频率对应Tanh函数能够将输出数值范围为(0.5-1]，降低抽油机频率对应Tanh函数能够将输出数值范围为(-0.5--1]，不调整抽油机频率对应Tanh函数能够将输出数值范围为[-0.5-0.5]。
本发明的有益效果是：
1、使用油井自适应调参方法采油，提高了油井平均泵效，提升了泵效稳定性，提升了油井动液面，缩减动液面波动幅度；充分反映该技术能够与地层能量波动实现优化适配，减少地层能量波动对采油的负面影响，通过油井自适应调参采油，油井用电量明显降低，对于油田经济、高效生产意义显著。
2、通过油井生产参数自适应调控模块，实现了油井监测参数的实时采集分析、油井调参决策的实时调整。
3、研究并建立了基于多源数据综合评判的油井生产参数自适应调控策略，同时可针对不同油井实际情况进行个性化定制，实现油井生产参数与地层供液状况的自适应、智能化匹配。
4、针对示功图及动液面测试数据，考虑各自数据特征，结合深度学习和数据挖掘技术，分别设计了相应的动态分析方法，实现了不同角度的油井供液能力量化分析评价。
附图说明
图1是本发明基于模糊综合决策的油井生产参数自适应调控方法框架原理图；
图2是本发明供液能力量化评估算法流程图；
图3是本发明神经网络模型准确率图；
图4是本发明模糊综合评价的综合决策因子算法流程图；
图5是本发明动液面、供液程度与抽油机的频率变化图。
具体实施方式
下面结合附图和实施例对本发明作进一步说明，此图为简化的示意图，仅以示意方式说明本发明的基本结构，因此其仅显示与本发明有关的构成。
如图1所示，基于模糊综合决策的油井生产参数自适应调控方法包括以下步骤：
S1：数据获取，从数据库中获取包含：油井基本信息、示功图信息、实时监测信息、日度报表信息、动静液面信息和原油物性分析信息数据；
这些基本信息表以表格的形式存储在数据库中，例如：示功图采集数据表、功图分析数据表、油井实时数据表、单井信息数据表和单位信息数据表、油井日度数据表、动静液面数据表和地面原油分析数据表等；
从数据库中搜集了油井示功图、动液面、单井计量、动静液面数据表等数据共计39.8万余组。
S2：对S1数据采集进行预处理，包括数据抓取、数据拼接、数据清洗、数据排列后分井存储，得到规范化数据体；
2.1数据抓取
在油田的油气生产运行指挥系统中查询并下载过去一年中的油井生产数据，包括功图采集数据表，并按时间顺序逐月导出保存为CSV文件。
2.2数据拼接
针对于数据断层式缺失、信息无效等问题。可将相同井号的采集数据表和分析CSV数据表中的数据按照ID拼合成一条数据，并保存到拼合CSV数据表文件中。
2.3数据清洗
数据清洗可去除冗余数据，具体做法为去掉各拼合CSV数据表文件中相同的列，并对部分列进行规范化重命名，存入到清洗CSV数据表文件中。
2.4数据排列
对各清洗CSV数据表文件中的数据条目按采集时间(CJSJ)排序，并存入排序CSV数据表文件中。
2.5分井存储
将油田数据中心数据采集库下载的数据采集数据表(CSV)格式，除了按采集时间分类外，还需根据井号字段(ID)拆分成不同井号的采集数据表(CSV)，用于后续分析。
S3：将S2预处理完的示功图数据输入到供液能力量化评估算法模块，输出供液能力变化时间序列数据；
如图2所示，步骤S3中供液能力量化评估算法包括以下步骤：
S31、建立油井示功图测试集；
S32、对S31示功图特征提取，卷积操作获得特征图像；池化操作实现对图像的降维；重复操作多次卷积与池化，充分提取图像的特征；在全连接层中完成对目标图像的分类；
S33、输出供液能力变化时间序列数据；
基于GPU的多层神经网络快速训练方法，神经网络迭代步数设为200步，学习率为0.0001，每次迭代学习图像200张。将样本集按8:2比例划分为训练集和验证集，训练集包含4000样本，验证集包含1000样本，训练准确率和验证准确率，如图3所示，开始训练准确率呈上升趋势，经过一段时间的训练后，训练准确率保持在99％以上，由此可知训练模型是比较成功的。利用验证集对训练模型进行验证，可以看出，经过一段时间后，验证准确率基本保持在98％以上。对运行结果中验证准确率进行均值计算，得到整个验证集的平均准确率为99.11％，能够满足实际的功能需求。
如图4所示，步骤S4中模糊综合评价的综合决策因子算法包括以下步骤：
S41、确定被评判对象的因素(指标)集C＝(c1,c2,..ci..,cn)和V＝(v1,v2,..vi..,vm)，其中ci为各单项指标，vi为对ci的评判等级层次，一般可分为五个等级：(优、良、中、差、劣)；
S42、确定各个因素的权重W及它们的隶属度向量R，经过模糊变换，得到模糊评判矩阵R’；
S43、模糊评判矩阵与因素的权重向量集进行模糊运算并进行归一化，得到模糊综合评判结果集S＝W*R'，即：
其中si表示被评事物从整体上看对vj等级模糊子集的隶属程度；
S44、根据加权平均型模糊综合算数，得到模糊综合评价的综合决策因子算法模型；
S45、选定双曲正切函数(tanh)，构建了基于tanh函数的油井参数调控单因素决策因子计算方法，Tanh函数能够将输出数值映射到[-1,1]的区间。当输出参数越接近1，代表越需要正向调参(提高抽油机频率)；当输出参数越接近-1，代表越需要负向调参(降低抽油机频率)；当输出参数接近0，代表目前不需要调参。
具体的，提高抽油机频率对应Tanh函数能够将输出数值范围为(0.5-1]，降低抽油机频率对应Tanh函数能够将输出数值范围为(-0.5--1]，不调整抽油机频率对应Tanh函数能够将输出数值范围为[-0.5-0.5]。
Tanh函数和Sigmoid函数的形式相似，Tanh函数的形态也是双曲形，但是它能够将输入数值映射到[-1,1]的区间而不是Sigmoid函数将输入值映射到[0,1]区间，本实施例使用Tanh函数能够比Sigmoid函数取得更好的性能Tanh函数的定义可以由sinh函数和cosh函数导出，Tanh函数的定义是：
如图5所示，通过与油田现场对接，选定了6口实验井测试，为动液面、供液程度和频率关系曲线图，可以看出随着动液面和供液程度变化，抽油机的频率随之波动。
对比48h前后油井供液不足叠加示功图数据，油井采油稳定性上升11.8％，泵效上升8.1％；通过对比油井每日产液量变化，日产液提升0.22方/天；通过对比日耗电量变化，提液单耗降低11.3％。
总体效果泵效均值增加8.6％，稳定性增加21.0％；动液面高度增加82.3m，稳定性增加42.0％；耗电量总计下降69度/天。
以上述依据本发明的理想实施例为启示，通过上述的说明内容，相关工作人员完全可以在不偏离本项发明技术思想的范围内，进行多样的变更以及修改。本项发明的技术性范围并不局限于说明书上的内容，必须要根据权利要求范围来确定其技术性范围。
Claims (4)
1.一种基于模糊综合决策的油井生产参数自适应调控方法，其特征在于，包括以下步骤：
步骤S1：数据获取，从数据库中获取包含：油井基本信息、示功图信息、实时监测信息、日度报表信息、动静液面信息和原油物性分析信息数据；
步骤S2：对步骤S1获取数据进行预处理，包括数据抓取、数据拼接、数据清洗、数据排列后分井存储，得到规范化数据体；
步骤S3：将步骤S2预处理完的示功图数据输入到供液能力量化评估算法模块，输出供液能力变化时间序列数据；
步骤S3具体包括以下步骤：
步骤S31、建立油井示功图测试集；
步骤S32、对步骤S31示功图特征提取，卷积操作获得特征图像；池化操作实现对图像的降维；重复操作多次卷积与池化，充分提取图像的特征；在全连接层中完成对目标图像的分类；
步骤S33、输出供液能力变化时间序列数据；
步骤S4：将步骤S3输出供液能力变化时间序列数据、步骤S2预处理完的动液面变化时间序列数据和产量变化时间序列数据输入到模糊综合评价的综合决策因子算法模型，输出调控决策；
步骤S5：将步骤S4调控决策数据输入调控信号转换模块，输出变频信号；
步骤S6：将变频信号输入抽油机变频生产，调整抽油机频率；
步骤S7：油井传感器按照一定频率采集抽油机的数据，并传输到油田数据中心，并按照井号、采集时间和数据类型进行分类存储到数据库中。
2.根据权利要求1所述的基于模糊综合决策的油井生产参数自适应调控方法，其特征在于：步骤S4中模糊综合评价的综合决策因子算法模型的计算过程包括以下步骤：
步骤S41、确定被评判对象的因素集C＝(c1,c2,..ci..,cn)和V＝(v1,v2,..vi..,vm)，其中ci为各单项指标，vi为对ci的评判等级层次；
步骤S42、确定各个因素的权重W及它们的隶属度向量R，经过模糊变换，得到模糊评判矩阵R’；
步骤S43、模糊评判矩阵与因素的权重向量集进行模糊运算并进行归一化，得到模糊综合评判结果集S＝W*R'，即：
其中，si表示被评事物从整体上看对vj等级模糊子集的隶属程度；
步骤S44、根据加权平均型模糊综合算数，得到模糊综合评价的综合决策因子算法模型；
步骤S45、选定双曲正切函数tanh，构建了基于tanh函数的油井参数调控单因素决策因子算法，tanh函数能够将输出数值映射到[-1,1]的区间。
3.根据权利要求2所述的基于模糊综合决策的油井生产参数自适应调控方法，其特征在于：调整抽油机频率有三种状态，包括：提高抽油机频率、降低抽油机频率和不调整抽油机频率。
4.根据权利要求3所述的基于模糊综合决策的油井生产参数自适应调控方法，其特征在于：提高抽油机频率对应tanh函数的输出数值范围为(0.5,1]，降低抽油机频率对应tanh函数的输出数值范围为(-0.5,1]，不调整抽油机频率对应tanh函数的输出数值范围为[-0.5,0.5]。
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