CN113357166A - 一种基于生产数据和高频数据的电潜泵卡泵实时预警方法 - Google Patents

Abstract

本发明公开了一种基于生产数据和高频数据的电潜泵卡泵实时预警方法，本发明通过采集油井生产数据和高频数据，绘制各参数变化曲线，将其变化特征和规律与卡泵过程中的理论变化模式图相对比，快速、准确的预警电潜泵卡泵风险，并结合地质油藏、实际井况落实卡泵原因，及时指导现场采取有效措施，解除电潜泵卡泵风险，维持油井高效运转。本发明在进行电潜泵卡泵风险预警时，利用电机振动幅度与卡泵风险程度之间的响应关系，根据其变化范围划分为四个等级，实现卡泵风险程度的定量化预测，为下步制定合理的治理措施提供有效指导。

Description

一种基于生产数据和高频数据的电潜泵卡泵实时预警方法

技术领域

本发明属于采油工艺技术领域，具体来说涉及一种基于生产数据和高频数据的电潜泵卡泵实时预警方法。

背景技术

电动潜油离心泵(以下简称“电潜泵”)作为一种机械采油设备，由于其本身具有排量大、扬程高等优点，广泛应用于油田开发过程中的各个阶段。对于海上油田，其开发成本投入大，开发周期短，电潜泵的强提液能力成为海上油田快速收回成本和高效开发的重要手段。

实际上，电潜泵的井下工作条件较为恶劣，工作环境的温度、压力高，抽汲的液体多具有含气量高、粘度大的特点，并且，经常遇到有机质沉积、泥砂含量高等问题，再加上电潜泵的机械构造复杂，结构性关联性强的特点，其日常运转期间发生故障的可能性较大。而电潜泵卡泵故障是常见的故障之一，造成卡泵的原因往往是原油中胶纸沥青质石蜡等物质沉淀结垢，以及大量的泥砂堆积造成的堵塞卡泵。一旦发生卡泵故障，不仅影响油井的生产效率，故障严重或者处理措施不当可能直接造成电潜泵彻底损毁。因次，为了节省电潜泵设备费用和现场作业费用投入，同时提高油井生产时效，需要对电潜泵卡泵风险进行预警分析。

目前，电潜泵故障诊断方法主要有电流卡片诊断法，憋压诊断法，振动信号诊断法，泵工况仪参数诊断法，以及基于故障树、神经网络、模糊数学等理论的诊断法等，但是这些诊断方法应用范围是电潜泵发生故障之后的动态分析和故障诊断，难以在电潜泵卡泵之前形成有效预警。并且，现有的诊断方法在判断卡泵风险时，适应性不强，如憋压诊断法。由于目前针对电潜泵卡泵故障的前期预警技术研究甚少，且卡泵故障又属于电潜泵井运维管理领域内常见问题。基于此，我们将油井的生产数据和高频数据引入到电潜泵卡泵实时预警中，探索准确性高、实时性强的卡泵风险前期预警技术，以便更为及时、高效的解除卡泵风险。

发明内容

为了解决现有电潜泵故障诊断法在判断卡泵故障时存在的主观性强、适应性差、时效性低、定性化等问题，本发明提出了一种基于生产数据和高频数据的电潜泵卡泵实时预警新方法，充分挖掘采集的数据价值，将多维数据的变化形态、变化过程、变化幅度纳入到预警方法中，以达到使卡泵预警分析更准确、更及时，风险等级定量化，措施指导性更高效，快速解除卡泵风险的目的。

本发明是通过以下技术方案实现的：

一种基于生产数据和高频数据的电潜泵卡泵实时预警方法，包括如下步骤：

步骤1)采集油井井口生产数据和井下泵工况高频数据；

步骤2)建立生产数据和高频数据卡泵时的理论变化模式；

步骤3)基于实际生产数据变化趋势分析电潜泵卡泵风险；

步骤4)基于实际高频数据变化趋势分析电潜泵卡泵风险；

步骤5)基于振动幅度对电潜泵卡泵风险进行分级预警；

步骤6)结合地质油藏、实际井况总结形成卡泵风险分析结果；

步骤7)指导现场采取相应措施及时解除卡泵风险，延长电潜泵运行寿命周期。

在上述技术方案中，所述步骤1)中生产数据可以通过现场每天对油井井口各类生产参数进行记录获取，高频数据的采集是定期从井下泵工况仪记录的高频参数数据库中提取获得。

在上述技术方案中，所述步骤2)中卡泵时的理论变化模式是通过步骤1中获得的生产数据和高频数据数据，在以时间为横坐标的坐标图中描述各类参数随时间的变化曲线，生产数据和高频数据的变化曲线即反映了电潜泵日常运行和发生卡泵时的变化规律，其特征即发生卡泵故障时电潜泵泵腔中有机质泥砂等物质不断沉积堵塞的信息反映。

在上述技术方案中，所述步骤3)中通过对比分析生产数据中的日产液、油压、电流等参数变化，对电潜泵卡泵进行风险分析判断；所述电潜泵卡泵风险分析判断中油井正常生产时，各参数运行比较稳定，当日产液呈现下降趋势、油压有下降迹象、电流呈现上升趋势时，油井存在电潜泵卡泵风险，且各参数变化趋势越明显，表明卡泵风险越大。

在上述技术方案中，所述步骤4)中通过对比分析高频数据中的泵入口压力、泵出口压力、电机温度、电机振动、泄漏电流等参数变化，对电潜泵卡泵进行风险分析判断；所述电潜泵卡泵风险分析判断中油井正常生产时，各参数运行比较稳定，当泵入口压力呈现上升趋势、泵出口压力呈现下降趋势、电机温度呈现上升趋势、电机振动呈现上升趋势、泄漏电流呈现上升趋势时，油井存在电潜泵卡泵风险，且各参数变化趋势越明显，表明卡泵风险越大。

在上述技术方案中，所述步骤5)中是通过将电机振动值变化曲线分为四种类型，对电潜泵卡泵风险进行分级预警；所述电机振动值变化曲线类型分为稳定型、低卡泵风险型、中卡泵风险型、高卡泵风险型，其中稳定型表明电机振动值运行稳定，无卡泵风险，低卡泵风险型表明电机振动幅度有所加强，卡泵风险较低，中卡泵风险型表明电机振动幅度进一步加强，卡泵风险继续增加，高卡泵风险型表明电机振动幅度急剧加强，卡泵风险非常高。

在上述技术方案中，所述步骤6)中是结合油井的地质油藏特征、实际井况进一步分析造成电潜泵卡泵的原因，形成最终的卡泵风险分析结果。

在上述技术方案中，所述步骤7)中是通过基于生产数据、高频数据分析形成的卡泵风险程度和基于地质油藏、实际井况形成的卡泵原因，指导现场采取相应措施(包括适应于解除有机质沉积堵塞卡泵的柴油浸泡冲洗措施，适应于泥沙机械杂质等堵塞卡泵的大排量循环冲洗措施)及时解除风险，延长电潜泵运行寿命周期，提高油井生产效率。

本发明的优点和有益效果为：

1、本发明通过采集油井生产数据和高频数据，绘制各参数变化曲线，将其变化特征和规律与卡泵过程中的理论变化模式图相对比，快速、准确的预警电潜泵卡泵风险，并结合地质油藏、实际井况落实卡泵原因，及时指导现场采取有效措施，解除电潜泵卡泵风险，维持油井高效运转。

2、本发明在进行电潜泵卡泵风险预警时，利用电机振动幅度与卡泵风险程度之间的响应关系，根据其变化范围划分为四个等级，实现卡泵风险程度的定量化预测，为下步制定合理的治理措施提供有效指导。

附图说明

图1为本发明实施例1的卡泵过程中生产数据理论变化模式图。

图2为本发明实施例1的卡泵过程中高频数据理论变化模式图。

图3为本发明实施例1的基于电机振动幅度的卡泵风险分级图。

图4为本发明实施例1的A09井实际生产数据变化曲线。

图5为本发明实施例1的A09井实际高频数据变化曲线。

图6为本发明实施例1的A09井实际电机振动幅度变化曲线。

图7为本发明实施例1的A09井解卡前后生产数据对比曲线。

图8为本发明实施例1的A09井解卡前后高频数据对比曲线。

对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动的前提下，可以根据以上附图获得其他的相关附图。

具体实施方式

下面结合具体实施例进一步说明本发明的技术方案。

本发明提供一种基于生产数据和高频数据的电潜泵卡泵实时预警方法，包括以下步骤：

步骤1)，采集油井井口生产数据和井下泵工况高频数据：生产数据可以通过现场每天对油井井口各类生产参数进行记录获取，高频数据的采集是定期(根据实际需要间隔一定时间段提取数据，如XX周/XX天/XX时)从井下泵工况仪记录的高频参数数据库中提取获得。所述步骤1)中生产数据包括油井的日产液、电流、油压等数据，需要在油井井口安装流量监测装置计量每天的产液量，安装压力监测装置记录每天的油压，每天读取电潜泵电机的运行电流；高频数据是指井下泵工况仪以极小时间间隔记录的大量高频率运行数据，比如每间隔30秒记录一个数据点，包括泵入口压力、泵出口压力、电机温度、电机振动、泄漏电流等数据。

步骤2)，建立生产数据和高频数据卡泵时的理论变化模式：卡泵时的理论变化模式是通过步骤1中获得的生产数据和高频数据数据,在以时间为横坐标的坐标图中描述各类参数随时间的变化曲线，生产数据和高频数据的变化曲线即反映了电潜泵日常运行和发生卡泵时的变化规律,其特征即发生卡泵故障时电潜泵泵腔中有机质泥砂等物质不断沉积堵塞的信息反映。所述步骤2)中卡泵过程中的理论变化模式图分为两个曲线图，一是以时间为横坐标描述各类生产数据的变化曲线图，二是以时间为横坐标描述各类高频数据的变化曲线图；理论变化模式是以卡泵过程为研究背景，通过对生产数据和高频数据各参数进行理论分析，并结合大量卡泵实践总结，得到的各参数变化模式；如图1、图2所示，卡泵时理论变化模式中生产数据变化规律为日产液下降、油压下降、电流上升，高频数据变化规律为泵入口压力上升、泵出口压力下降、电机温度上升、电机振动上升、泄漏电流上升。

步骤3)，基于实际生产数据变化趋势分析电潜泵卡泵风险：通过对比分析生产数据中的日产液、油压、电流等参数变化，对电潜泵卡泵进行风险分析判断；所述电潜泵卡泵风险分析判断中油井正常生产时，各参数运行比较稳定，当日产液呈现下降趋势、油压有下降迹象、电流呈现上升趋势时，油井存在电潜泵卡泵风险，且各参数变化趋势越明显，表明卡泵风险越大。所述步骤3)中电潜泵卡泵一般是由于胶纸沥青质石蜡等有机质析出或泥砂含量高造成的泵吸入口、泵腔的沉积堵塞，从而导致电潜泵的有效排量、有效扬程下降，机组的载荷增大，生产数据表现为日产液下降，油压下降，电流上升。

步骤4)，基于实际高频数据变化趋势分析电潜泵卡泵风险：通过对比分析高频数据中的泵入口压力、泵出口压力、电机温度、电机振动、泄漏电流等参数变化，对电潜泵卡泵进行风险分析判断；所述电潜泵卡泵风险分析判断中油井正常生产时，各参数运行比较稳定，当泵入口压力呈现上升趋势、泵出口压力呈现下降趋势、电机温度呈现上升趋势、电机振动呈现上升趋势、泄漏电流呈现上升趋势时，油井存在电潜泵卡泵风险，且各参数变化趋势越明显，表明卡泵风险越大。所述步骤4)中电潜泵卡泵一般是由于胶纸沥青质石蜡等有机质析出或泥砂含量高造成的泵吸入口、泵腔的沉积堵塞，从而导致电潜泵的有效排量下降，地层供液能力超过电潜泵抽汲能力，井筒里的液面逐渐上升，高频数据中泵入口压力呈上升趋势，同时电潜泵的有效扬程下降，即举升能力变差，泵出口液体具有的压强势能下降，高频数据中泵出口压力呈下降趋势，另外，异物堵塞会造成电潜泵运行稳定性变差，高频数据中电机振动和泄漏电流均呈上升趋势，由于机组的载荷增大、发热量增加，同时液体的流速下降、散热效果变差，高频数据中电机温度呈上升趋势。

步骤5)，基于振动幅度对电潜泵卡泵风险进行分级预警：是通过将电机振动值变化曲线分为四种类型，对电潜泵卡泵风险进行分级预警；所述电机振动值变化曲线类型分为稳定型、低卡泵风险型、中卡泵风险型、高卡泵风险型，其中稳定型表明电机振动值运行稳定，无卡泵风险，低卡泵风险型表明电机振动幅度有所加强，卡泵风险较低，中卡泵风险型表明电机振动幅度进一步加强，卡泵风险继续增加，高卡泵风险型表明电机振动幅度急剧加强，卡泵风险非常高。所述步骤5)中电潜泵工作时电机振动幅度范围一般为0-10G，正常生产时电机运转稳定，振动值很小，范围为0-0.2G，属于稳定型，不存在卡泵故障风险；当存在少量异物时，电机振动稍有加强，范围为0.2-0.5G，属于低卡泵风险型，此类型需要加强跟踪分析；当堵塞异物较多时，电机振动明显加强，范围为0.5-1.5G，属于中卡泵风险型，此类型需要实时跟踪预警；当电潜泵堵塞非常严重时，电机振动急剧加强，范围为1.5-10G，属于高卡泵风险型，此类型发生卡泵故障风险非常高，应该立即采取相应解卡措施解除风险，如图3所示。

步骤6)，结合地质油藏、实际井况总结形成卡泵风险分析结果：是结合油井的地质油藏特征、实际井况进一步分析造成电潜泵卡泵的原因，形成最终的卡泵风险分析结果。所述步骤6)中结合油井的地质油藏特征、实际井况分析落实造成电潜泵卡泵的真实原因：①是胶纸沥青质石蜡等有机质沉积造成堵塞，②是泥砂含量高造成的堵塞，③是其他异物造成卡堵。

步骤7)，指导现场采取相应措施及时解除卡泵风险，延长电潜泵运行寿命周期：是通过基于生产数据、高频数据分析形成的卡泵风险程度和基于地质油藏、实际井况形成的卡泵原因，指导现场采取相应措施(包括适应于解除有机质沉积堵塞卡泵的柴油浸泡冲洗措施，适应于泥沙机械杂质等堵塞卡泵的大排量循环冲洗措施)及时解除风险，延长电潜泵运行寿命周期，提高油井生产效率。所述步骤7)中在电潜泵卡泵预警过程中，当卡泵风险达到中高程度时，结合卡泵原因，指导现场立即实施相应解卡措施，保证油井高效运转。

实施例：渤海Z油田A09井电潜泵卡泵实时预警

渤海Z油田地质油藏复杂，开发难度较大，开采层位为低渗特低渗的沙河街组，属于异常高温高压油藏，地层原油具有高凝固点、高含蜡量、高胶纸沥青质的特点，油田生产过程中，经常发生地层井筒的堵塞问题。A09井投产初期自喷生产，随着产量逐渐下降，转为电潜泵生产，但是该井下泵后，多次发生电潜泵的卡泵故障，油井生产时率较低，而造成堵塞的油泥类物质主要成分是胶质沥青质等有机质。

按照步骤1)要求，每天记录A09井的日产液、电流、油压等生产数据，A09井井下电潜泵机组装有泵工况仪，利用泵工况仪定期采集泵入口压力、泵出口压力、电机温度、电机振动、泄漏电流等高频数据。

按照步骤2)要求，通过对卡泵过程中的生产数据和高频数据进行理论分析，并结合卡泵实践，卡泵时理论变化模式中生产数据变化规律为日产液下降、油压下降、电流上升，高频数据变化规律为泵入口压力上升、泵出口压力下降、电机温度上升、电机振动上升、泄漏电流上升。

按照步骤3)要求，将A09井记录的生产数据绘制在以时间为横坐标的坐标图中，如图4所示，日产液、油压、电流的变化趋势可以反映出电潜泵的卡堵过程。A09井日产液呈下降趋势，由60.6方/天逐渐下降至43.7/天，油压稍有下降，由2.9MPa缓慢下降至2.7MPa，电流有所上升，由24A逐步上升至26A，A09井日产液、油压、电流的变化趋势表明电潜泵存在卡泵风险。

按照步骤4)要求，将A09井记录的高频数据绘制在以时间为横坐标的坐标图中，如图5所示，泵入口压力、泵出口压力(传感器故障，数据缺失)、电机温度、电机振动、泄漏电流的变化趋势可以更加准确的反映出电潜泵的卡堵过程。A09井泵入口压力上升明显，由1030Psi逐渐上升至1398Psi，电机温度大幅上升，由93.1℃快速上升至120.7℃，电机振动急剧加强，由0.3G快速上涨至1.8G，同时泄漏电流呈上升趋势，由9.8mA上升至10.0mA，A09井泵入口压力、电机温度、电机振动、泄漏电流的变化趋势进一步证明电潜泵存在卡泵风险。

按照步骤5)要求，根据电机振动的强度可以预测卡泵风险等级，A09井电机振动随时间变化曲线中，如图6所示，振动强度在短时间内呈现出急剧加强的趋势，由0.3G快速上涨至1.8G，属于高卡泵风险型，此时发生卡泵故障风险非常高，因次，应立即对A09井采取相应措施进行电潜泵解卡。

按照步骤6)要求，根据历史上A09井下泵后多次发生卡泵故障的现象，再结合之前卡泵时造成堵塞的物质来源和成分，综合分析认为此次卡泵是由于胶质沥青质等有机质沉积堵塞造成的。

按照步骤7)要求，在电潜泵卡泵实时预警过程中，A09井的卡泵风险已经达到高风险等级，造成卡泵的原因为有机质堵塞，基于上述卡泵预警结果，立即联系现场对A09井手动停井，然后进行柴油浸泡，接下来进行大排量冲洗，最后变频启井生产，经过实施一系列具有针对性的解卡措施，A09井恢复正常生产，各项生产数据和高频数据运行平稳，延长电潜泵寿命周期，保证油井高效运转，如图7、图8所示。

上述研究成果，指导渤海Z油田A09井实时监测生产数据和高频数据变化，快速、准确的对电潜泵卡泵风险进行预警，结合实际卡泵原因，及时指导现场采取有效措施，解除卡泵风险，延长电潜泵寿命周期，取得了良好的效果。

以上对本发明做了示例性的描述，应该说明的是，在不脱离本发明的核心的情况下，任何简单的变形、修改或者其他本领域技术人员能够不花费创造性劳动的等同替换均落入本发明的保护范围。

Claims (8)

1.一种基于生产数据和高频数据的电潜泵卡泵实时预警方法，其特征在于，包括如下步骤：

步骤1)采集油井井口生产数据和井下泵工况高频数据；

步骤2)建立生产数据和高频数据卡泵时的理论变化模式；

步骤3)基于实际生产数据变化趋势分析电潜泵卡泵风险；

步骤4)基于实际高频数据变化趋势分析电潜泵卡泵风险；

步骤5)基于振动幅度对电潜泵卡泵风险进行分级预警；

步骤6)结合地质油藏、实际井况总结形成卡泵风险分析结果；

步骤7)指导现场采取相应措施及时解除卡泵风险，延长电潜泵运行寿命周期。

2.根据权利要求1所述的一种基于生产数据和高频数据的电潜泵卡泵实时预警方法，其特征在于：所述步骤1)中生产数据通过现场每天对油井井口各类生产参数进行记录获取，高频数据的采集定期从井下泵工况仪记录的高频参数数据库中提取获得。

3.根据权利要求1所述的一种基于生产数据和高频数据的电潜泵卡泵实时预警方法，其特征在于：所述步骤2)中卡泵时的理论变化模式是通过步骤1中获得的生产数据和高频数据数据，在以时间为横坐标的坐标图中描述各类参数随时间的变化曲线，生产数据和高频数据的变化曲线，反映电潜泵日常运行和发生卡泵时的变化规律，发生卡泵故障时电潜泵泵腔中有机质物质不断沉积堵塞的信息反映。

4.根据权利要求1所述的一种基于生产数据和高频数据的电潜泵卡泵实时预警方法，其特征在于：所述步骤3)中通过对比分析生产数据中的日产液、油压、电流的参数变化，对电潜泵卡泵进行风险分析判断。

5.根据权利要求1所述的一种基于生产数据和高频数据的电潜泵卡泵实时预警方法，其特征在于：所述步骤4)中通过对比分析高频数据中的泵入口压力、泵出口压力、电机温度、电机振动、泄漏电流的参数变化，对电潜泵卡泵进行风险分析判断。

6.根据权利要求1所述的一种基于生产数据和高频数据的电潜泵卡泵实时预警方法，其特征在于：所述步骤5)中是通过将电机振动值变化曲线分为四种类型，对电潜泵卡泵风险进行分级预警；所述电机振动值变化曲线类型分为稳定型、低卡泵风险型、中卡泵风险型和高卡泵风险型。

7.根据权利要求1所述的一种基于生产数据和高频数据的电潜泵卡泵实时预警方法，其特征在于：所述步骤6)中结合油井的地质油藏特征、实际井况进一步分析造成电潜泵卡泵的原因形成最终的卡泵风险分析结果。

8.根据权利要求1所述的一种基于生产数据和高频数据的电潜泵卡泵实时预警方法，其特征在于：所述步骤7)中是通过基于生产数据、高频数据分析形成的卡泵风险程度和基于地质油藏、实际井况形成的卡泵原因，指导现场采取相应措施及时解除风险，延长电潜泵运行寿命周期，提高油井生产效率。

Images