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Feld der Erfindung
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Die Erfindung betrifft die Förderung von Kohlenwasserstoffen aus einem unter der Oberfläche liegenden Reservoir. Genauer gesagt stellt die vorliegende Erfindung Verfahren und Systeme zum Aufbauen eines Wahrscheinlichkeitsrechners und zum Verwenden des Wahrscheinlichkeitsrechners zur Abschätzung oder zur Vorhersage des Status eines fördernden Bohrloches bereit.
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Hintergrund der Erfindung
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Dieser Abschnitt soll verschiedene Aspekte des Standes der Technik einführen, die im Zusammenhang mit beispielhaften Ausführungsformen der vorliegenden Erfindung stehen können. Es wird angenommen, dass diese Diskussion dabei hilft, einen Rahmenumfeld bereitzustellen, um ein besseres Verständnis von bestimmten Aspekten der vorliegenden Erfindung zu erleichtern. Daher sollte dieser Abschnitt vor diesem Hintergrund gelesen werden und nicht notwendig als Eingeständnis von Stand der Technik.
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Öl- und Gasfelder werden oft mit einem weiten Feld von Messeinrichtungen gemessen, und Ingenieure überwachen routinemäßig Fördervolumenströme (Förderraten) und andere Daten in Echtzeit oder mit kurzer Verzögerung. Die Ingenieure überwachen diese Messungen, damit sie beim Treffen von Entscheidungen über Feldoperationen helfen können. Widrige Ereignisse können die Förderleistungen von Öl- und Gasbohrungen schwer beeinträchtigen, und die genaue und rechtzeitige Identifikation dieser Ereignisse liegt in der Verantwortung der Ingenieure. Falls solche Ereignisse in genauer und rechtzeitiger Weise identifiziert werden, ist es oft möglich, dass Abhilfemaßnahmen getroffen werden können, die die Förderkosten senken, Ausfallzeiten reduzieren, die Wiedergewinnung von Kohlenwasserstoffen verbessern und/oder die Produktivität der Bohrung erhöhen. Das Vermeiden von die Bohrlochförderung negativ beeinflussenden Ereignissen hat einen wichtigen Anteil daran, den Weltenergiebedarf zu decken.
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Qualitativ hochwertige und hochfrequente Bohrlochförderungsdaten sind eine jüngere Entwicklung, aber die Technik zum Verarbeiten und Interpretieren solcher Daten sind noch in einem Entwicklungsstadium. Wegen der hohen Frequenz der Daten, was große Datensätze zur Folge hat, besteht die Notwendigkeit, die Reihenfolge, in der die Daten von Bohrlochereignissen analysiert werden, mit Prioritäten zu versehen. Gegenwärtige Verfahren sind nicht zeitgerecht, ihnen fehlt ein robustes Verfahren der Prioritätensetzung und sie sind anfällig für Ungenauigkeiten.
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Gegenwärtig werden die Daten unter Verwendung von automatisierten Diagramm-Programmen, die auf eine Förderdatenbank zugreifen, betrachtet. Ingenieure nutzen ihre Erfahrung, um bohrlochbezogene Ereignisse aus diesen Zeitreihenmessungen wahrzunehmen, und benutzen dann ihr fachmännisches Entscheidungsvermögen, um zu entscheiden, welche Maßnahme zu ergreifen ist. Zum Beispiel kann ein Ingenieur schnelle Veränderungen in den Fördervolumen in Kombination mit Temperaturvariationen von der Zeitskala von Stunden beobachten. Sollte sich dieses Muster mehrere Male wiederholen, könnte ein erfahrener Ingenieur den Verdacht haben, dass das Bohrloch Probleme mit Flüssigkeitsbelastungen haben könnte, und könnte zum Telefon greifen, um einen Feldingenieur anzurufen und zu bitten, die Durchflusssteuerungseinstellungen (z.B. Drosselung) zu untersuchen und gegebenenfalls zu verändern, um die Variationen zu verringern.
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Nach gegenwärtiger Praxis werden die Daten unter Verwendung automatisierter Diagramm-Abbildungswerkzeuge betrachtet, die auf eine Förderdatenbank zugreifen, und es wird eine automatisierte Verfahrensweise angewendet, die Ereignisse markiert, denen später von einem Ingenieur nachgegangen werden muss. Die Idee besteht darin, die gemessenen Signale zu verarbeiten, indem nach Messungen gesucht wird, die auf eine Abweichung von einem Normalzustand hindeuten - ein mögliches Bohrlochereignis. Zum Beispiel schlagen Oberinkler et al. (SPE#87008) die Verwendung eines Detektionssystems vor, bei dem ein Schwellenwert für den Wassergehalt eines Bohrlochs gesetzt ist. Wenn der Wassergehalt über den Schwellenwert ansteigt, ist in dem Bohrloch wahrscheinlich ein dauerhafter Wassereinbruch eingetreten und es wird ein Alarm an den Ingenieur gesendet. Hooimeijer et al. (SPE#104161) haben diesen allgemeinen Rahmen für die Detektion von Förderereignissen beschrieben und das Verfahren als Überwachung auf Ausnahmefälle bezeichnet. Andere Autoren haben ähnliche Verfahren für die Detektion von verschiedenen Fluidförderphänomenen im Zusammenhang mit Bohrlöchern beschrieben. Van Zandvoord et al. (SPE#100342) haben ein System für Ereignisdetektion und Alarmgebung für Bohrlöcher beschrieben, die mit elektrischen Tauchpumpen betrieben werden, wie auch für Bohrlöcher, die durch Gaslift betrieben werden. Poulisse et al. (SPE#99963) beschreiben die Detektion von Wasserkegelbildung und Wassereinbruch, zwei Phänomenen, die unterirdischen Bohrlöchern zusetzen können. Lentini et al. (SPE#102139) verwendeten Messungen von Steigrohrkopfdruck, Schlammleitungsdruck und Pumpenstromstärke als Grundlage zur Detektion von Gaspfropfen, niedriger Förderung und Schwallströmungen, was Ereignisse sind, die elektrische Tauchpumpen beeinträchtigen können. Das Detektionsschema verwendet eine grundlegende Trendbestimmung und Schwellenwertzähler. Kosmala et al. (
US 2007 / 0 175 633 A1 ) hat ein typisches Verfahren für die Identifikation von Ereignissen beschrieben, die elektrische Tauchpumpen (eine von vielen möglichen Förderverfahrensweisen für ein Erdölbohrloch) beeinträchtigen, die in Bohrlöchern installiert sind. Die Verfahrensweise besteht aus spezifischen Schritten für die Messung, Ausgabe, Übertragung und Verarbeitung von Signalen, die sich auf die Pumpenleistung beziehen.
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Alle oben beschriebenen Verfahren sind auf Schwellwerten basierende Verfahren. Bei dieser Verfahrensweise wird ein einzelner Schwellenwert oder ein Betriebsbereich, der durch zwei Werte definiert ist, dazu verwendet, um einen harten Schnitt zur Auslösung eines Alarms zu definieren. Unzulänglichkeiten dieser Verfahrensweise sind eine zu große Häufigkeit falscher Alarme, großer Zeitbedarf zum Festsetzen der Schwellenwerte Bohrloch für Bohrloch und Alarmmeldungen ohne Vertrauensgrenzen.
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Die Vorrichtungen und Verfahrensweisen, die zur Detektion von Störereignissen während des Bohrbetriebs verwendet werden, sind höher entwickelt als diejenigen, die im Förderbetrieb angewendet werden. Zum Beispiel haben Jervis et al. (
US 5 952 569 A ) ein Verfahren und eine Vorrichtung zur Identifikation von Störfällen beim Bohren beschrieben, worunter Flüssigkeitseinbruch ins Bohrloch, Formationsfluidzustrom, blockierte Bohrgestänge, Bohrstrangversagen und andere Bohrereignisse fallen. Das Verfahren beruht auf Messungen von Schaufelrädern für die Durchflussmessung, elektrochemischen Wandlern, Sensoren für Parameter zur Messung während des Bohrens und Schlammtankvolumensensoren. Das Verfahren beruht auf der Konstruktion von mathematischen Ableitungen (Zeitableitungen, Summen, Produkten, etc.) dieser Messungen, dem Vergleich dieser mit einer Datenbank (in Form eines Bayes'schen Netzwerks) vorbekannten Wissens darüber, wie die mathematisch abgeleiteten Größen dieser Messungen aussehen, wenn ein Störereignis auftritt, und auf einer wahrscheinlichkeitstheoretischen Abschätzung der Wahrscheinlichkeit des spezifischen Störereignisses auf Grundlage von irgendwelchen Abweichungen zwischen den verglichenen mathematisch abgeleiteten Größen der Signale. Zheng et al. (DOE/ID/13681-2) und Dunlop et al. (
US 7 128 167 B2 ) haben auch vorgeschlagen, Bayes'sche Netzwerke zu verwenden, um Flüssigkeitseinbrüche in Bohrlöcher und andere Bohrereignisse zu detektieren. Niedermayr et al. (
US 6 820 702 B2 ) haben ein Verfahren und eine Vorrichtung zur Detektion spezifischer Bohrereignisse (blockierter Bohrstrang, Bohrlochauffüllung oder Flüssigkeitseinbrüche) beschrieben und schlagen die Verwendung eines neuronalen Netzwerks oder eines Prozessors auf Basis von „Fuzzy Logic“ vor, wobei es sich dabei um Verfahrensweisen handelt, die höher entwickelt als ein einfaches Verfahren auf Schwellenwertbasis sind. McDonald et al. (
US 6 732 052 B2 ) haben auch die Verwendung eines neuronalen Netzwerkes zum Detektieren von Bohrereignissen vorgeschlagen.
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US 2007/0 118 346 A1 offenbart Reservoirsimulatoren zur Vorhersage des Fluidflusses durch unterirdische Formationen.
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US 7 003 439 B2 offenbart ein Verfahren zur Charakterisierung eines Bohrrisikos. Das Verfahren umfasst die Bestimmung eines Bohrplans, wobei der Bohrplan mindestens eine Bohrlochtrajektorie enthält.
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US 5 764 515 A offenbart ein Verfahren zur Vorhersage der Entwicklung der Produktion eines unterirdischen Reservoirs, insbesondere eines Kohlenwasserstoffreservoirs, mit Hilfe einer Szenario-Inversionstechnik.
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US 5 992 519 A ein Verfahren zur Steuerung eines Reservoirs, insbesondere um vorgegebene Produktionskriterien zu erfüllen.
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Historisch sind Bayes'sche Netzwerke in nicht in Echtzeit ablaufenden Anwendungen verwendet worden und basierten zu einem großen Teil auf Expertenwissen und nicht auf statistischem Lernen bei ihrem Aufbau. Zum Beispiel haben Woronow et al. (
WO 2006 / 112 864 A2 ) Bayes'sche Netzwerke dazu verwendet, um die Sandqualität in geologischen Formationen vorherzusagen. Nur bei Anwendungen beim Bohren haben andere bisher die Nützlichkeit von Echtzeitanwendungen von Bayes'schen Netzwerken erkannt.
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Zusammenfassung der Erfindung
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Erfindungsgemäß wird ein Verfahren zum Abschätzen des Status eines fördernden Bohrlochs bereitgestellt. Das Verfahren umfasst das Erhalten von wenigstens einer Echtzeit-Bohrlochförderungsmessung, (b) das Berechnen wenigstens einer mathematischen Ableitung der wenigstens einen Echtzeit-Bohrlochförderungsmessung, (c) das Entwickeln eines Wahrscheinlichkeitsrechners auf Grundlage der wenigstens einen mathematischen Ableitung, (d) das Berechnen eines Status des fördernden Bohrlochs unter Verwendung des Wahrscheinlichkeitsrechners, und (e) das Anzeigen des Status des fördernden Bohrlochs für einen Benutzer. Das Verfahren umfasst weiter (f) das Aufnehmen und Verwenden von Anlagendaten in den Wahrscheinlichkeitsrechner. Das Verfahren kann ferner auch eine Aktualisierung der mathematischen Ableitungen unter Verwendung von aktualisierten Bohrlochförderdaten umfassen und das Berechnen und Anzeigen eines aktualisierten Status des fördernden Bohrlochs für den Benutzer unter Verwendung des aktualisierten Wahrscheinlichkeitsrechners.
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Erfindungsgemäß wird ein Verfahren zur Detektion von Bohrlochereignissen bereitgestellt. Bei dem Verfahren wird ein Wahrscheinlichkeitsnetzwerk entwickelt, wenigstens eine physikalische Eigenschaft wenigstens eines Bohrlochs gemessen, um Bohrlochmessungen zu erzeugen, werden die Bohrlochmessungen analysiert, wobei die Analyse der Bohrlochmessungen wenigstens das Berechnen von mathematischen Ableitungen der Bohrlochmessungen beinhaltet, werden wenigstens die Ableitungen der Bohrlochmessungen zu dem Wahrscheinlichkeitsnetzwerk übertragen, wird die Wahrscheinlichkeit eines Ereignisses in einem Wahrscheinlichkeitsrechner berechnet, indem wenigstens das Wahrscheinlichkeitsnetzwerk und die Ableitungen der Bohrlochmessungen verwenden werden, und wird die Wahrscheinlichkeit des Ereignisses für einen Benutzer angezeigt. Das Verfahren umfasst weiter das Sammeln von Anlagendaten für das wenigstens eine Bohrloch, wobei die Anlagendaten zu dem Wahrscheinlichkeitsnetzwerk übertragen werden und in Kombination mit den Ableitungen der Bohrlochmessungen verwendet werden, um die Wahrscheinlichkeit eines Ereignisses zu berechnen. Das Verfahren kann auch die Verwendung von aktualisierten Daten beinhalten, um eine aktualisierte Wahrscheinlichkeit des Ereignisses für den Benutzer bereitzustellen.
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Erfindungsgemäß wird ein System zum Abschätzen des Status eines fördernden Bohrlochs bereitgestellt. Das System umfasst eine Datenbank, die dazu vorbereitet ist, um wenigstens eine Bohrlochförderungsmessung zu speichern, einen Prozessor, der dazu angepasst ist, eine mathematische Ableitung der wenigstens einen Bohrlochförderungsmessung zu bestimmen, ein Wahrscheinlichkeitsnetzwerk in Kommunikation mit dem Prozessor und der Datenbank, wobei das Wahrscheinlichkeitsnetzwerk dazu angepasst ist, um den Status des fördernden Bohrlochs unter Verwendung der wenigstens einen mathematischen Ableitung der wenigstens einen Bohrlochförderungsmessung zu berechnen, und eine Anzeige, die dazu ausgestaltet ist, um den Status des fördernden Bohrlochs, der von dem Wahrscheinlichkeitsnetzwerk berechnet worden ist, anzuzeigen, wobei die Datenbank weiter dazu vorbereitet ist, wenigstens einen Anlagedatenwert zu speichern und das Wahrscheinlichkeitsnetzwerk weiter dazu vorbereitet ist, den wenigstens einen Anlagendatenwert in Kombination mit der wenigstens einen mathematischen Ableitung der wenigstens einen Bohrlochförderungsmessung zu verwenden, um den Status des fördernden Bohrlochs zu berechnen.
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Figurenliste
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Die vorhergenannten und andere Vorteile der vorliegenden Erfindung werden bei Durchsicht der folgenden detaillierten Beschreibung und der Zeichnungen von nicht einschränkenden Beispielen für Ausführungsformen deutlich werden, in denen:
- 1 ein beispielhaftes Prozessdiagramm eines Verfahrens zum Abschätzen des Status eines fördernden Bohrlochs zeigt,
- 2 ein illustratives Diagramm eines Ansatzes zum Entwickeln eines Wahrscheinlichkeitsrechners wie in 1 gezeigt darstellt,
- 3 eine schematische Illustration eines beispielhaften Ereignisdetektionssystems zeigt, das das Wahrscheinlichkeitsnetzwerk aus 2 verwendet,
- 4 eine Illustration eines Musternetzwerks für ein beispielhaftes Bayes'sches Netzwerk aus 2 und 3 zeigt, das dazu entwickelt ist, um über den Status von Bohrlöchern in einem Gasfeld, einschließlich möglicher Ereignisse, zu informieren,
- 5 eine Illustration einer beispielhaften Musteranzeige des wahrscheinlichsten Bohrlochereignisses bestimmt durch ein Bayes'sches Netzwerk für eine Gruppe von Bohrlöchern zeigt.
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Detaillierte Beschreibung bestimmter Ausführungsformen
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In dem folgenden Abschnitt der detaillierten Beschreibung werden spezifische Ausführungsformen der vorliegenden Erfindung in Verbindung mit bevorzugten Ausführungsformen beschrieben. In dem Maße, in dem die folgende Beschreibung spezifisch für eine bestimmte Ausführungsform oder eine bestimmte Verwendung der vorliegenden Erfindung ist, soll dies jedoch nur beispielhaften Zwecken dienen und einfach eine Beschreibung der beispielhaften Ausführungsformen bieten. Demgemäß ist die Erfindung nicht auf die unten beschriebenen spezifischen Ausführungsformen beschränkt, sondern umfasst alle Alternativen, Modifikationen und Äquivalente, die unter den Grundgedanken und Umfang der angefügten Patentansprüche fallen.
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Der Ausdruck „Anlagendaten“ wie er hierin verwendet wird, bezieht sich allgemein auf bohrlochförderungsbezogene Werte, die sich nicht kontinuierlich mit der Zeit ändern. Zum Beispiel bleibt die Stellung der Drosselung an einer Ausflussleitung in einer Position fixiert und ändert sich nicht, bis sie durch einen Bediener in eine andere Stellung gebracht wird. Diese Arten von Daten sind diskret. In dieser Ausführungsform beziehen sich diese „Anlagendaten“ auf das Fluidsammelsystem, wie zum Beispiel Durchmesser des Steigrohrs, Stellung der Drosselung und andere Systembetriebsgrenzen oder Systembetriebseinstellungen.
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Die Ausdrücke „Ableitungen“ oder „mathematische Ableitungen“, wie sie hierin verwendet werden, werden austauschbar verwendet mit „charakteristischen mathematischen Quantitäten“ und „bevorzugten mathematischen Maßen“. Dies Quantitäten werden aus zeitabhängigen Variablen und zeitabhängigen Veränderungen berechnet. Es ist typisch, dass solche Maße über ein Zeitfenster hinweg berechnet werden. Ein gleitender Mittelwert über sieben Tage ist beispielsweise ein Beispiel einer mathematischen Ableitung einer Zeitreihenvariablen. Der Begriff Ableitung ist nicht beschränkt auf seine Definition auf dem mathematischen Gebiet der Analysis.
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Erfindungsgemäß werden ein Verfahren und ein System zum Aufbau eines Wahrscheinlichkeitsrechners und zur Verwendung des Wahrscheinlichkeitsrechners zum Schätzen oder zur Vorhersage des Status eines fördernden Bohrlochs („Bohrloch“ wird hierin synonym mit „Quelle“ verwendet) bereitgestellt. Genauer gesagt beinhaltet das Schätzverfahren das Durchführen von Messungen auf Zeitbasis und von Systemzustandsmessungen (diese sind im Allgemeinen statisch oder nicht auf Zeitbasis), dann die Eingabe der Messungen in einen Wahrscheinlichkeitsrechner (der ein Bayes'sches Netzwerk sein kann), um den wahrscheinlichen Status des fördernden Bohrlochs zu bestimmen, der als eine Wahrscheinlichkeit, dass ein Ereignis auftritt, angezeigt werden kann. Es werden ferner Anlagendaten gesammelt, die in der Berechnung für die Wahrscheinlichkeit eines Ereignisses verwendet werden.
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In einer bevorzugten Ausführungsform ist die Analyse von Bohrloch- und Oberflächenmessungen während der Förderung automatisiert (z.B. Druck-, Geschwindigkeits-, Temperaturmessungen und andere), um widrige Fördersystemereignisse schnell zu identifizieren. Eine solche Analyse kann durch statistische Charakterisierung von Expertenbeurteilungen der Ereignisse und durch Verknüpfen über Hardware- und Software-Schnittstellen direkt mit den Messungen automatisiert werden.
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Wenden wir uns nun den Figuren zu, worin 1 ein beispielhaftes Prozessdiagramm eines Verfahrens zum Abschätzen des Status eines fördernden Bohrlochs ist, wobei die dargestellten Prozesse im erfindungsgemäßen Verfahren verwendet werden können. Das Verfahren 100 beginnt bei 102 und umfasst das Aufnehmen einer Bohrlochförderungsmessung (z.B. einer Echtzeit-Bohrlochförderungsmessung oder einer vergangenen Bohrlochförderungsmessung) 103, Berechnen einer mathematischen Ableitung auf Basis der Bohrlochförderungsmessung 104, und Entwickeln eines Wahrscheinlichkeitsrechners (z.B. Wahrscheinlichkeitsnetzwerks) 106 auf Grundlage der Ableitung. Als nächstes beinhaltet der Prozess 100 das Berechnen des Status des Bohrlochs 108 und das Anzeigen des Bohrlochstatus 110. Der Prozess 100 kann damit fortfahren, aktualisierte Bohrlochmessdaten zu sammeln und aktualisierte Ableitungen zu berechnen, 112, dann die Schritte 108 und 110 zu wiederholen, um eine aktualisierte Liste von Wahrscheinlichkeiten in Echtzeit oder nahezu in Echtzeit zu zeigen. Der Bohrlochstatus kann unter Verwendung des Wahrscheinlichkeitsrechners, der in Schritt 106 entwickelt worden ist, berechnet werden.
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In einer Ausführungsform kann der Wahrscheinlichkeitsrechner entwickelt werden 106, indem Bohrlochförderungsmessungen 103, wie etwa Druck, Temperatur und Förderrate in dem Bohrloch, verwendet werden. Diese Bohrlochförderungsmessungen 103 können auch als „Überwachungsvariablen“ bezeichnet werden. Einige beispielhafte gerätebezogene Messungen umfassen Pumpendrehzahl und Pumpenstromstärke. Druckmessungen können durch spezielle Bohrlochgeräte aufgezeichnet werden, zugeordnete Pumpeneinlass- und Pumpenauslassmessgeräte, oder Oberflächenleitungsdruckmessungen. Temperaturmessungen können z.B. durch spezifische Bohrloch- oder Oberflächenthermometer aufgezeichnet werden. Ratenmessungen (Volumenstrommessungen) können durch Einzelfluidphasen- oder Mehrfluidphasen-Bohrlochkopf-Strömungsmesser oder hinter dem Bohrlochkopf liegende Strömungsmesser aufgezeichnet werden.
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In einer alternativen Ausführungsform kann der Wahrscheinlichkeitsrechner alternativ entwickelt werden 106, indem ein Feld ausgewählt wird, für das umfangreiche Druck- und Förderratendaten mit hoher Qualität vorliegen, eine Liste von allen möglichen Zuständen („Ereignissen“) zusammengestellt wird, die an den Bohrlöchern in dem ausgewählten Feld eintreten können, die historischen Daten für die interessierenden Bohrlöcher gesammelt werden und die historischen Daten mit den Ingenieuren durchgesehen werden, die gewöhnlich für den Betrieb dieser Bohrlöcher verantwortlich sind. Die Ingenieure ordnen dann ihre beste Beurteilung des Status eines Bohrlochs für jede Stunde in der durchgesehenen Zeitperiode zu. Es ist bevorzugt, dass diese historische Datensatz repräsentativ ist für den gesamten Verhaltensbereich, der von den Bohrlöchern gezeigt wird.
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Der Prozess 100 kann weiter das Berechnen von mathematischen Ableitungen 104 der Bohrlochförderungsmessungen 103 beinhalten, die wahrscheinlich repräsentativ für das interessierende Ereignis sind. Die mathematischen Ableitungen 104 der gemessenen historischen Signale können berechnet werden, indem das mathematische Theorem von Bayes oder jeder andere mathematisch verwandte Algorithmus verwendet wird, der Verbundwahrscheinlichkeiten berechnet. Diese Verbundwahrscheinlichkeiten können dazu verwendet werden, um die mathematischen Ableitungen in Beziehung zu den von Experten identifizierten Ereignissen zu setzen. Kommerziell erhältliche Programme, die die mathematischen Berechnungen ausführen, stehen zur Verfügung.
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In einer bevorzugten Ausführungsform sollte der in Schritt 106 entwickelte Wahrscheinlichkeitsrechner in das Verfahren der Abschätzung des Status eines fördernden Bohrlochs 100 in einer solchen Weise integriert werden, dass die gleichen Messungstypen 103, die zur Erzeugung des Wahrscheinlichkeitsrechners verwendet wurden, zu dem Rechner für die mathematischen Ableitungen unter Echtzeitbedingungen übertragen werden. Der Rechner für die mathematischen Ableitungen kann seine Ausgabe in Echtzeit zu dem Wahrscheinlichkeitsrechner senden. Es kann ein Alarmsystem entworfen werden, das sich den Wahrscheinlichkeitscharakter des Wahrscheinlichkeitsnetwerkes zunutze macht und das kompatibel ist mit der Art und Weise, wie Ingenieure auf Feldprobleme reagieren. Der Wahrscheinlichkeitsrechner kann aktualisiert werden und das Alarmsystem kann eingestellt werden, während die Ingenieure mehr Erfahrung mit dem System sammeln.
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Das Förderverfahren steuert auch, welche Bohrlochförderungsmessungen von Interesse sind. Die wichtigsten Messungen für ein bestimmtes Bohrloch oder ein bestimmtes Feld können als die „Leistungsfähigkeits-Schlüsselindikatoren“ bezeichnet werden. Wenn das Feld zum Beispiel unter Anwendung von Wasserinjektion fördert, können die Injektionsraten und die Wassererzeugungsraten die Leistungsfähigkeits-Schlüsselindikatoren sein. In einem anderen Beispiel für einen Kaltfluss-Schwerölförderprozess können die Leistungsfähigkeits-Schlüsselindikatoren die Geschwindigkeit der Exzenterschneckenpumpe und andere Variablen umfassen.
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Es ist zu bemerken, dass Messungen, die für die Diagnose von Bohrereignissen nützlich sind, sich erheblich von denen unterscheide können, die für die Diagnose von Förderereignissen nützlich sind. Bohrmessungen können den Zufluss und den Abfluss aus dem Bohrloch anstatt die Förderung durch einen Förderstrang umfassen. Bohrmessungen können einen Standrohr-Druckwandler (stand-pipe pressure transducer - SPT) zum Überwachen von Schlammtankvolumina umfassen. Hingegen sind beispielsweise Schlammtankvolumina für den Förderbetrieb irrelevant.
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Ferner kann der bei 106 entwickelte Wahrscheinlichkeitsrechner das Bayes-Theorem oder ein anderes Verfahren zum Berechnen von Wahrscheinlichkeiten wie etwa das Hidden Markov Modell oder andere derartige Wahrscheinlichkeitsberechnungsverfahren verwendet werden. Die bei 104 gebildeten Ableitungen der Bohrlochmessung können Zeitableitungen, Summen, prozentuale Änderungen, Mittelwerte, Differenz aus Tageswert und Vortageswert (day over day change), Differenz aus Tageswert und mittlerem Tageswert einer Woche (day over week change), Differenz aus Tageswert und mittlerem Tageswert eines Monats (day over month change), Differenz aus Wochenwert und mittlerem Wochenwert eines Monats (week over month change), Standardabweichung, Zählen der Frequenz von sich wiederholenden Werten und andere ähnliche mathematische Ableitungen oder Kombinationen von gemessenen Signalen sein.
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2 ist ein illustratives Diagramm für einen Ansatz zum Entwickeln eines Wahrscheinlichkeitsrechners wie in 1 gezeigt. 2 ist als solche am besten unter Bezugnahme auf 1 zu verstehen. Das Wahrscheinlichkeitsrechner-Diagramm 200 umfasst historische Messungen von ähnlichen Bohrlöchern 202 und Anlagendaten (z.B. diskrete Daten oder Systemzustandsdaten) 204, die dazu verwendet werden, um eine Beurteilung der Daten 206 aus Ingenieurssicht zu entwickeln. Die historischen Messungen 202 werden auch in einer Berechnung von charakteristischen mathematischen Größen 208 verwendet. Die Anlagedaten 204 und die Beurteilungen aus Ingenieurssicht 206 werden kombiniert, um einen statischen oder relativen Datensatz 210 zu bilden. Dieser statische Datensatz 210 wird dann mit dem Berechnungsdatensatz 208 kombiniert, um den Wahrscheinlichkeitsrechner 212 zu bilden.
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In einer Ausführungsform kann der Datensatz 206 darauf basieren, dass Überwachungsingenieure gebeten werden, in historischen Datensätzen gemessener Zeitreihenvariablen unter Verwendung einfacher Diagramme, ihres persönlichen Wissens über das Bohrloch und statischer (nicht zeitreihenförmigen) Anlagendaten 204 (Drosselstellung, Leitungsgrößen, vorherrschende Kompressorbedingungen) und ohne mathematische Hilfsmittel interessierende Ereignisse zu identifizieren. Daneben werden einfache mathematische Funktionen 208, wie Standardabweichung, prozentuale Änderungen von Tag zu Tag, und andere Maße für mehrere Variable über eine interessierende Zeitperiode berechnet. Auf diese Weise ordnet das Wahrscheinlichkeitsnetzwerk 212 jedem Ereignis probabilistisch eine bestimmte charakteristische mathematische Signatur zu. Die Struktur des Wahrscheinlichkeitsnetzwerks 212 ist durch einen Variablensatz und die probabilistischen Beziehungen zwischen den Variablen definiert. Weil ein bestimmter Satz gemessener Variabler und interessierender Ereignisse von Feld zu Feld unterschiedlich sein können, sollte der Aufbauprozess für den Wahrscheinlichkeitsrechner 200 separat für jedes Feld abgeschlossen werden (aber nicht notwendig für jedes Bohrloch).
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In einer beispielhaften Ausführungsform operiert das Wahrscheinlichkeitsnetzwerk 212 nach dem Bayes'schen Theorem (in diesem Fall kann das Netzwerk 212 als Bayes'sches Netzwerk 212 oder BN 212 bezeichnet werden). Das Bayes-Theorem bietet einen effizienten mathematischen Rahmen zum Berechnen von Wahrscheinlichkeiten gemäß der Bayes'schen Wahrscheinlichkeit. Das Theorem wird ausgedrückt als:
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Das Theorem kann sprachlich dahingehend wiedergegeben werden, dass die bedingte Wahrscheinlichkeit eines Ereignisses A bei gegebenen Ereignis B gleich der bedingten Wahrscheinlichkeit des Ereignisses B bei gegebenen Ereignis A multipliziert mit der A-Priori-Wahrscheinlichkeit des Ereignisses A normalisiert durch die A-Priori-Wahrscheinlichkeit des Ereignisses B ist. Das Bayes'sche-Netzwerk 212 kann in Ingenieursarbeitsprozeduren eingebracht werden, indem es in die Überwachungs-Software integriert wird, die mit Datenbanken verbunden ist, in denen die Echtzeitmessungen gespeichert werden.
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3 ist eine schematische Illustration eines beispielhaften Ereignisdetektionssystems, das das Wahrscheinlichkeitsnetzwerk aus 2 anwendet. Daher ist 3 am besten mit Bezugnahme auf 2 zu verstehen. Das Ereignisdetektionssystem 300 (das in einem Echtzeitmodus laufen kann) umfasst Zeitreihenmessungen 302, die in eine Datenbank 304 übertragen werden, wie etwa eine Überwachungssteuerung und Datenbank (Supervisory Control And Database - SCADA), wobei die Übertragung häufig genug erfolgt, um für den Überwachungsingenieur von Nutzen zu sein (z.B. in täglicher Frequenz oder häufiger). Aus der Datenbank 304 berechnet ein Prozessor oder Computer charakteristische mathematische Größen 306, die in Kombination mit Systemzustandsdaten (z.B. Anlagendaten) 308 in einem Wahrscheinlichkeitsrechner 310 (was der Wahrscheinlichkeitsrechner 212 sein kann) verwendet werden, um geschätzte Ereigniswahrscheinlichkeiten 312 zu erzeugen. Die Ereigniswahrscheinlichkeiten 312 und die gespeicherten Benutzereinstellungen 314 werden in einen Alarm- und Priorisierungsrechner 316 zugeführt. Die Resultate von dem Alarm- und Priorisierungsrechner 316 können dann zu einer Anzeige 318, wie etwa eine graphische Benutzerschnittstelle (Graphic User Interface - GUI), und einem Speicher 320 zur Archivierung und zur späteren Bezugnahme gesendet werden.
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In ein Ausführungsform der Erfindung können die Zeitreihenmessungen 302 wenigstens Druck-, Temperatur-, Raten- und andere Messungen mit Gerätebezug umfassen. Zum Beispiel beinhalten mögliche gerätebezogene Messungen eine Pumpendrehzahl und Pumpenstromstärke. Druckmessungen können durch spezielle Bohrlochgeräte, zugehörige Pumpeneinlass- und -auslassdruckmessgeräte aufgezeichnet werden oder durch Oberflächenausflussleitungsdruckmessungen. Temperaturmessungen können zum Beispiel durch spezielle Bohrloch- oder Oberflächenthermometer aufgezeichnet werden. Geschwindigkeitsmessungen können durch Einzelfluidphasen- oder Mehrfluidphasen-Bohrlochkopf-Strömungsmesser oder stromabwärts liegende Durchflussmesser aufgezeichnet werden. Wenn auf dem Feld unter Anwendung von Wasserinjektion gefördert wird, sind Injektionsraten und Wasserproduktionsraten ein Schlüssel zum Verständnis von Ereignissen in Injektionsbohrlöchern. All diese Messungen sind für die Förderungsüberwachung relevant. Messungen, die für die Diagnose von Bohrereignissen nützlich sind, unterscheiden sich stark von denjenigen, die für die Diagnose von Förderungsereignissen nützlich sind.
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In einer Ausführungsform kann die Datenbank 304 eine SCADA sein und kann auf einem zentralen Server als Teil eines Netzwerks gesichert sein, sie kann Zugriff aus der Ferne durch drahtgebundene oder drahtlose Netzwerke erlauben, kann durch Passwörter oder verschlüsselte Daten geschützt sein, kann redundant verfügbar sein oder kann lokal oder entfernt von dem Feld lokalisiert sein. Die aufgezeichneten Messungen werden dann zu einem zentralisierten Server übertragen und analysiert. In einer Ausführungsform kann die Datenbank weltweit Zugriff erlauben, kann in Houston, Texas lokalisiert sein und über Datenübertragung von auf den Ölfeldern befindlichen Compilern oder ähnlichen Einrichtungen versorgt werden.
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Die berechneten charakteristischen mathematischen Größen 306 können mathematische Ableitungen von aufgezeichneten Messungen aus der Datenbank 304 sein. In einer beispielhaften Ausführungsform werden diese mathematischen Ableitungen betrachtet bevor Absolutwerte untersucht werden, weil Störereignisse typischerweise am besten identifiziert werden können, indem nach Veränderungen in den Prozessparametern gesucht wird. Einige beispielhafte Berechnungen 306 umfassen Differenz aus Tageswert und Vortageswert (day over day change), Differenz aus Tageswert und mittlerem Tageswert einer Woche (day over week change), Differenz aus Tageswert und mittlerem Tageswert eines Monats (day over month change), Differenz aus Wochenwert und mittlerem Wochenwert eines Monats (week over month change) und Standardabweichung aller berechneten Prozessparameter als Absolutwert oder auf Prozentbasis. Zusätzliche Berechnungen 306 können das Abzählen der Frequenz von sich wiederholenden Werten beinhalten. Einige Verfahren aus dem Stand der Technik zum Vorhersagen von Bohrereignissen berechnen Residuen, die nach Subtraktion der Signaldaten von einer gespeicherten Datenbank mit repräsentativen Modellereignissdaten bleiben, was hier zur Suche nach geringfügigen Veränderungen und zum Absuchen von Hochfrequenz-Datensätzen passt. In Förderanwendungen, wie in der Erfindung beschriebenen, können geringfügige Änderungen weniger signifikant als bei Bohranwendungen sein.
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In einer Ausführungsform der vorliegenden Erfindung können die Anlagendaten jegliche und andere Daten enthalten, die keine Zeitreihendaten sind und die sich auf den System- oder Anlagenzustand beziehen. Solche Daten können zum Beispiel Pumpentiefe, Drosselungstyp, Ausflussleitungsdurchmesser und Bohrlochkoordinaten sein.
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In einer Ausführungsform der vorliegenden Erfindung ist der Wahrscheinlichkeitsrechner 310 ein Bayes'sches Netzwerk, das für alle ihm bekannten möglichen Ereignisse die Wahrscheinlichkeit berechnet, dass die analysierten Zeitreihenmessungen 306 anzeigen, dass dieses Ereignis während des Zeitfensters 312 auftritt. Während ein Verfahren auf Schwellenwertbasis eine einfache Auskunft gibt, dass das Ereignis auftrat oder nicht, liefert der Wahrscheinlichkeitsrechner 310 unter Berücksichtigung aller verfügbarer Informationen und des vorbekannten Wissens die Rangfolge der wahrscheinlichsten Ereignisse und die zugeordneten Wahrscheinlichkeiten für jedes Ereignis. Dies hilft Ingenieuren dabei, in ihren Entscheidungen Prioritäten zu setzen. Ein Bohrloch mit einer hohen Wahrscheinlichkeit für ein bestimmtes Störereignis, wie etwa Bohrlochstilllegung, zieht die Aufmerksamkeit schneller auf sich als ein Bohrloch mit einer niedrigeren Wahrscheinlichkeit einer Bohrlochstilllegung, die wiederum schneller Aufmerksamkeit auf sich ziehen kann als ein Bohrloch mit einer hohen Wahrscheinlichkeit für ein unbedeutendes Ereignis. Die Wahrscheinlichkeiten selbst können als die Alarmfunktion 316 dienen. Dies ist eine Kennung, dass nicht alle Alarme von gleicher Wichtigkeit sind.
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In einer beispielhaften Ausführungsform der vorliegenden Erfindung können gespeicherte Benutzereinstellungen 314 wenigstens teilweise auf Grundlage des historischen Leistungsverlaufs von verwandten Bohrlöchern 202, Anlagendaten 308 und Ingenieursentscheidungen 206 festgesetzt werden. Es könnte auch eine Grundwerteinstellung oder eine Gruppe von Einstellungen sein. Diese Einstellungen können manuell oder automatisch von einem Ingenieur aktualisiert werden, der sich vor Ort oder an einem entfernten Ort befindet. Der Alarm- und Priorisierungsrechner 316 kann die Ereignisse gemäß ihrer berechneten Wahrscheinlichkeit 312 und die Schwellenwerte und andere Informationen aus den Benutzereinstellungen 314 auflisten. Die Anzeige der priorisierten Ereigniswahrscheinlichkeiten 318 kann jede Art Anzeige sein, einschließlich zum Beispiel ein Computer-Bildschirm, eine graphische Benutzerschnittstelle, ein PDA (Personal digital assistance) oder ein Telefon oder ein anderes Handgerät und kann einen einzelnen Alarm unter bestimmten Umständen anzeigen, eine Liste von Wahrscheinlichkeiten oder irgendeine Kombination abhängig von den Einstellungen 314 anzeigen. Der Speicher 320 kann vor Ort oder entfernt sein, kann über ein Netzwerk mit einem zentralen Server oder einer Datenbank verbunden sein oder redundant an vielen Orten verfügbar sein.
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In einer beispielhaften Ausführungsform kann das System 300 von dem Benutzer oder dem das System Aufbauenden programmiert werden, um die Wahrscheinlichkeiten 312 in einer automatisierten Weise zu interpretieren. Durch Aufstellen von Listen von Bohrlöchern mit hohem Volumen oder Ereignissen von besonderem Interesse kann das System so ausgelegt werden, dann Alarme mit ihren zugeordneten Ereigniswahrscheinlichkeiten zu Benutzern des Systems über eine Anzeige oder ein anderes Geräte 318 zu senden. Wenn Benutzer es auswählen, keine Alarmmeldungen in Echtzeit zu erhalten, kann die probabilistische Analyse gespeichert und später zur weiteren Verwendung wieder abgerufen werden.
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In einer beispielhaften Ausführungsform können Ratenmessungen 302 und ihre mathematischen Ableitungen 306 die primären Eingaben sein, wobei Druck- und Temperaturmessungen eine sekundäre Rolle spielen. Zum Beispiel kann ein elektronischer Durchflussmesser mit hoher Genauigkeit und hoher Frequenz am Bohrlochkopf installiert sein und die aufgenommenen Fluiddurchflussraten aller fließenden Phasen zu der SCADA 304 übertragen. Bohrlochdruckwerte und Bohrlochkopfdruckwerte können ebenfalls wie auch die Temperatur übertragen werden, da sie gewöhnlich ebenfalls verfügbar ist, wenn Druckmesswerte vorhanden sind. Wenn Bohrlochgeräte installiert sind, wie etwa elektrische Tauchpumpen oder eine Exzenterschneckenpumpe, sollten in der bevorzugten Ausführung die Stromstärke und die Drehzahl übertragen werden.
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Die bevorzugten mathematischen Maße 306 hängen von der Zeitskala der interessierenden Ereignisse ab. Wenn tägliche Betriebsereignisse von Interesse sind, dann ist die Veränderung von Tag zu Tag in der Öl- oder Gasdurchflussrate signifikant für die Detektion von Ereignissen. Viele physikalische Phänomene verursachen Instabilitäten bei Messungen. Zum Beispiel beinhaltet der Prozess der Flüssigkeitsansammlung in einem Gasbohrloch eine Phase, in der die Gasdurchflussrate des Bohrlochs instabil ist (gelegentlich auch als metastabil bezeichnet). Die Standardabweichung eines Satzes von Messungen, die über eine bestimmte Zeitperiode aufgenommen sind, die weitgehend der Zeitperiode oder Zeitskala entspricht, über die die Instabilität auftritt, kann eine nützliche mathematische Ableitung 306 sein, um ein robustes Detektionsverfahren für die Instabilität zu verwirklichen.
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Während der Wahrscheinlichkeitsrechner 212 der bevorzugte Wahrscheinlichkeitsrechner 310 in dem Ereignisdetektionsschema 300 ist, sind auch andere Ausführungen möglich. Nicht alle in dem Wahrscheinlichkeitsrechner 310 verwendeten Variablen sind gleich wichtig für die Interpretation der Ereignisse. Es ist natürlich, dass einige Variable stärker und andere weniger stark zu der Qualität der Interpretation beitragen. Ein Vorteil der Erfindung gegenüber früheren Erfindungen besteht darin, dass der Wahrscheinlichkeitsrechner 310 es dem Ingenieur erlaubt, genau zu berechnen, welche Variable für das Bohrloch oder die Gruppe von Bohrlöchern die wichtigsten sind. Bei einer beispielhaften Ausführungsform der Erfindung wird ein Teilsatz von Variablen gewählt, die am stärksten beitragen, und auf Grundlage dieser Variablen einen Entscheidungsbaum aufgebaut. Der Entscheidungsbaum kann als vereinfachter Ereignisdetektor anstelle des volldifferenzierten Wahrscheinlichkeitsdetektors 310 verwendet werden. Der Vorteil dieser weniger robusten alternativen Ausführung besteht darin, dass es oft einfacher ist, diese Verfahrensweise in existierende Softwaresysteme einzubauen, anstatt einen tatsächlichen Wahrscheinlichkeitsrechner 310 zu inkorporieren.
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In einer beispielhaften Ausführungsform der vorliegenden Erfindung ist das Alarmsystem 316 durch den Benutzer einstellbar. Zum Beispiel können die Benutzer spezifizieren, dass sie alle Alarme sehen wollen, die eine Möglichkeit von 90% oder höher für eine unerklärte Bohrlochstilllegung anzeigen. In der bevorzugten Ausführungsform werden die berechneten Ereigniswahrscheinlichkeiten 312 auf der Platte 320 für die gesamte Messhistorie gespeichert. Dies ermöglicht es einem Ingenieur, die Alarmhistorie eines Bohrlochs zu untersuchen. Eine im Verlaufe der Zeit ansteigende Wahrscheinlichkeit 312 für ein Ereignis zeigt ein größeres Vertrauen an, das die Interpretation richtig ist. Eine wünschenswertes Verfahren zum Filtern der Alarmdaten kann sein, dass Alarmmeldungen für weniger schadensträchtige Ereignisse nur angezeigt werden, wenn die Wahrscheinlichkeit für das Ereignis für eine fortdauernde Zeitperiode hoch gewesen ist.
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In einigen Fällen kann Betriebspersonal Zugriff auf kontextbezogene Daten haben, die nicht von dem Ereignisdetektionssystem 300 erfasst werden, obwohl so viel Anlagendaten 308 wie möglich aufgenommen werden, wenn der Wahrscheinlichkeitsrechner 310 aufgebaut wird. Eine beispielhafte Ausführungsform der Erfindung stellt die Wahrscheinlichkeiten für alle möglichen Ereignisse in einem benutzerfreundlichen Format zur Verfügung und ist so ausgestaltet, dass der Benutzer auf die Basis zur Berechnung der Wahrscheinlichkeiten 312 zugreifen kann. Dies erlaubt dem Benutzer Interpretationen, wie auf Grundlage von jeglicher speziellen Kontextinformation, die vorhanden sein kann, zu reagieren ist. Diese Schnittstelle ermöglicht es dem Benutzer, rückkoppelnd Informationen bereitzustellen, so dass das Ereignisdetektionssystem 300 verbessert und seine geschätzten Wahrscheinlichkeiten 312 genauer gemacht werden können.
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Beispiele
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4 ist ein beispielhaftes Muster für ein Bayes'sches Netzwerk aus 2 und 3, das entwickelt worden ist, um über den Status von Bohrlöchern in einem Gasfeld einschließlich möglicher Ereignisse zu informieren. 4 ist am besten unter Verweis auf 2 und 3 zu verstehen. In diesem Beispiel kann das Bayes'sche Netzwerk (BN) 400 der Wahrscheinlichkeitsrechner oder -netzwerk 212 oder 310 sein. Fünf mathematische Maße 404, 406, 410, 412 und 414 werden verwendet, um den Status des Bohrlochs während der letzten 24 Stunden der Förderung zu interpretieren. Diese Maße sind die Standardabweichung der beobachteten stündlichen Förderraten aufgezeichnet während der Woche vor den letzten 24 Stunden (SDLW) 404, die Anzahl von Malen, in denen eine aufgezeichnete stündliche Förderrate von 0 während der letzten Woche vor den letzten 24 Stunden auftrat (ZRLW) 406, die Standardabweichung der beobachteten stündlichen Förderraten, die während der letzten 24-stündigen Periode aufgezeichnet worden sind (SD24) 414, die Anzahl von Malen, bei denen während der letzten 24 Stunden eine aufgezeichnete stündliche Förderrate von 0 auftrat (ZR24) 410, und die Änderung im Absolutwert der Rate während der letzten 24 Stunden normalisiert durch die mittlere Rate (AV24) 412. All dieser Maße basieren auf der aufgezeichneten Durchflussrate, die eine Zeitreihenmessung 302 sein kann. Alle fünf beispielhaften charakteristischen mathematischen Größen SDLW 404, ZRLW 406, SD24 414, ZR24 410 und AV24 412 können charakteristische mathematische Größen 208 abgeleitet von historischen Messungen 202 und verwendet zum Aufbau des BN 400 durch den Prozess 200 sein. Dieselben Größen können auch das Bayes'sche Netzwerk 400 in dem Prozess 300 verwenden.
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Wenn alle fünf Messungen 404, 406, 410, 412 und 414 verfügbar sind, liefert das BN 400 die genaueste Wahrscheinlichkeitsschätzung 402 (was die geschätzten Ereigniswahrscheinlichkeiten 312, die auf einer Anzeige 318 gezeigt sind, sein können) des Bohrlochstatus während der letzten 24 Stunden. Wenn alle fünf Messungen verwendet werden, arbeitet das Netzwerk in einem „Erkennungsmodus“, in dem der Bohrlochstatus während der vergangenen 24 Stunden geschätzt wird. Wenn nur die neuesten wöchentlichen Messungen 404 und 406 verwendet werden, kann das BN 400 eine Vorhersage über die nächste (zukünftige) Periode von 24 Stunden machen. In dieser Weise arbeitet das BN 400 in einem „Vorhersagemodus“. Ein Erkennungsmodus ist genauer, da er mehr Daten verwendet.
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In diesem Beispiel sind die möglichen Ereignisse 403 drei verschieden Phasen von Flüssigkeitseinfluss - metastabil, Flüssigkeitsansammlung und -entfernung - sowie unerklärte Bohrlochstilllegungen, Feldstilllegungen, fixierte Drosselungsveränderungen und einstellbare Drosselungsveränderungen. Die Ereigniszusammenfassung 408 gruppiert einfach bestimmte Ereignisse zusammen, um dem Ingenieur ein zusätzliches Werkzeug zum Überwachen und Bewerten von Bohrlochereignissen zu geben.
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5 ist eine Illustration einer beispielhaften Musteranzeige eines wahrscheinlichsten Bohrlochereignisses für eine Gruppe von Bohrlöchern, das durch ein Bayes'sches Netzwerk bestimmt worden ist. Das Bayes'sche Netzwerk (BN) kann der Wahrscheinlichkeitsrechner 212 oder 310 sein und die Anzeige kann die Anzeige 318 sein. So ist 5 am besten unter Verweis auf 2 und 3 zu verstehen. Die Anzeige 500 enthält eine Spalte 502, die mit „wahrscheinlichster Bohrlochstatus“ (tatsächliche Wahrscheinlichkeit nicht gezeigt) für jedes in der Spalte 503 aufgelistete Bohrloch bezeichnet ist, wobei es sich um alle zugeordneten Gasbohrlöcher in einem einzelnen Feld handeln kann. Drei andere Spalten zeigen die Werte von drei verschiedenen Variablen (die sich hier alle auf die Durchflussrate beziehen), einschließlich „Schwankungen in der Rate“ 504, „Änderung in den letzen 24 Stunden geteilt durch mittleres Q des Vortages“ 506, und „Zählung von Stunden mit q=0 in der letzten 24 Stundenperiode“ 508. Diese Variablen 504, 506 und 508 sind einige der Eingaben in das BN.
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In Prozessen im Stand der Technik betrachtete der Ingenieur Diagramme der Durchflussrate als Funktion der Zeit für alle Bohrlöcher mit Förderungseinbrüchen mit dem Bestreben, die Ursache(n) zu bestimmen. Mit einer Ausführungsform der Erfindung zur Verfügung kann der Überwachungsingenieur die Anzeige 500 dazu verwenden, um Prioritäten zu setzen, welche Bohrlöcher 503 detaillierter zu untersuchen sind, wobei die Bohrlöcher ausgelassen werden, für die das durch das BN bestimmte Ereignis als nicht folgenschwer bekannt ist (z.B. wo der Wert in Spalte 508 24 ist und die Angabe in 502 0 ist).
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Während die Erfindung verschiedenen Modifikationen und alternativen Formen zugänglich ist, wurden die oben diskutierten beispielhaften Ausführungsformen nur als Beispiele präsentiert. Dies sollte jedoch wiederum so verstanden werden, dass die Erfindung nicht auf die bestimmten hierin offenbarten Ausführungsformen beschränkt sein soll. Tatsächlich umfasst die vorliegende Erfindung alle Alternativen, Modifikationen und Äquivalente, die unter den Umfang der angefügten Patentansprüche fallen.
