RU2602779C2 - Method of controlling conditions telemechanised oil-field facilities using neural network analysis - Google Patents
Method of controlling conditions telemechanised oil-field facilities using neural network analysis Download PDFInfo
- Publication number
- RU2602779C2 RU2602779C2 RU2014148841/08A RU2014148841A RU2602779C2 RU 2602779 C2 RU2602779 C2 RU 2602779C2 RU 2014148841/08 A RU2014148841/08 A RU 2014148841/08A RU 2014148841 A RU2014148841 A RU 2014148841A RU 2602779 C2 RU2602779 C2 RU 2602779C2
- Authority
- RU
- Russia
- Prior art keywords
- calculated
- neural network
- dependent parameter
- vectors
- oil
- Prior art date
Links
Images
Classifications
-
- G—PHYSICS
- G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
- G06N—COMPUTING ARRANGEMENTS BASED ON SPECIFIC COMPUTATIONAL MODELS
- G06N3/00—Computing arrangements based on biological models
- G06N3/02—Neural networks
- G06N3/08—Learning methods
- G06N3/086—Learning methods using evolutionary algorithms, e.g. genetic algorithms or genetic programming
-
- E—FIXED CONSTRUCTIONS
- E21—EARTH DRILLING; MINING
- E21B—EARTH DRILLING, e.g. DEEP DRILLING; OBTAINING OIL, GAS, WATER, SOLUBLE OR MELTABLE MATERIALS OR A SLURRY OF MINERALS FROM WELLS
- E21B47/00—Survey of boreholes or wells
- E21B47/26—Storing data down-hole, e.g. in a memory or on a record carrier
-
- G—PHYSICS
- G05—CONTROLLING; REGULATING
- G05B—CONTROL OR REGULATING SYSTEMS IN GENERAL; FUNCTIONAL ELEMENTS OF SUCH SYSTEMS; MONITORING OR TESTING ARRANGEMENTS FOR SUCH SYSTEMS OR ELEMENTS
- G05B13/00—Adaptive control systems, i.e. systems automatically adjusting themselves to have a performance which is optimum according to some preassigned criterion
- G05B13/02—Adaptive control systems, i.e. systems automatically adjusting themselves to have a performance which is optimum according to some preassigned criterion electric
- G05B13/0265—Adaptive control systems, i.e. systems automatically adjusting themselves to have a performance which is optimum according to some preassigned criterion electric the criterion being a learning criterion
- G05B13/027—Adaptive control systems, i.e. systems automatically adjusting themselves to have a performance which is optimum according to some preassigned criterion electric the criterion being a learning criterion using neural networks only
Abstract
Description
Способ контроля состояний телемеханизированных нефтепромысловых объектов с помощью нейросетевого анализа предназначен для мониторинга состояния телемеханизированных добывающих и паронагнетательных скважин, погружного оборудования на месторождении добычи нефти.The method for monitoring the status of telemechanized oilfield facilities using neural network analysis is intended to monitor the status of telemechanized production and steam injection wells, submersible equipment in an oil production field.
Изобретение относится к области вычислительной техники, применяемой в нефтяной промышленности, а именно к информационным системам автоматизации управления нефтедобывающего предприятия.The invention relates to the field of computer technology used in the oil industry, and in particular to information systems for automating the management of an oil producing enterprise.
Близким по способу применения нейросетевого алгоритма самоорганизующихся карт Кохонена (СКК) к анализу цифровых данных является способ нейросетевого анализа сердца [2]. Изобретение [2] относится к медицине, в частности к кардиологии, и может быть использовано для оценки состояния по данным электрокардиографического обследования пациента при скрининге или в условиях скорой и неотложной помощи. Техническим результатом является усовершенствование алгоритма нейросетевого анализа электрокардиосигнала. Способ содержит этапы, на которых осуществляют формирование обучающей выборки в виде множества (k-1)*m n-размерных векторов справочной информации, построение решающих правил и обучение k*L (L - количество отведений) нейронных сетей для анализа каждого из k состояний сердца в каждом отведении. Затем производят регистрацию электрокардиосигнала пациента, его предварительную обработку и представление в виде n-размерного вектора. Нейросетевой анализ осуществляют путем сравнения n-размерного вектора с множеством (k-1)*m n-размерных векторов справочной информации. По результатам нейросетевого анализа осуществляют выбор k-го состояния сердца, у которого выявлено максимальное количество признаков.Similar to the method of applying the neural network algorithm of Kohonen self-organizing maps (CCM) to the analysis of digital data is the method of neural network analysis of the heart [2]. The invention [2] relates to medicine, in particular to cardiology, and can be used to assess the condition according to the electrocardiographic examination of the patient during screening or in emergency and emergency care. The technical result is an improvement in the algorithm of neural network analysis of an electrocardiogram. The method comprises the steps of generating a training sample in the form of a set of (k-1) * m n-dimensional reference information vectors, constructing decision rules and training k * L (L is the number of leads) of neural networks to analyze each of k heart conditions in each assignment. Then, the patient’s electrocardiogram is recorded, pre-processed and presented as an n-dimensional vector. Neural network analysis is carried out by comparing an n-dimensional vector with many (k-1) * m n-dimensional reference information vectors. According to the results of a neural network analysis, the kth state of the heart is selected for which the maximum number of signs is revealed.
Основными отличиями предлагаемого способа контроля состояний телемеханизированных нефтепромысловых объектов с помощью нейросетевого анализа данных телеметрии являются:The main differences of the proposed method for monitoring the states of telemechanized oilfield objects using neural network analysis of telemetry data are:
1. использование зависимого параметра в нейросетевом анализе;1. the use of a dependent parameter in neural network analysis;
2. вычисление прогнозных (в соответствие с картой Кохонена) значений зависимого параметра;2. calculation of predicted (in accordance with the Kohonen map) values of the dependent parameter;
3. вычисление разницы между расчетным и замеренным значениями зависимого параметра;3. calculation of the difference between the calculated and measured values of the dependent parameter;
4. представление результатов работы алгоритма в виде совместного графика двух переменных: средней дистанции между векторами входных параметров и вектором модели для каждой скважины, и разницы между значениями расчетного и замеренного значения зависимого параметра для каждой скважины;4. Presentation of the results of the algorithm in the form of a joint graph of two variables: the average distance between the input parameter vectors and the model vector for each well, and the difference between the calculated and measured values of the dependent parameter for each well;
5. возможность выбора объектов на топографической карте.5. the ability to select objects on a topographic map.
В качестве независимого параметра модели используется параметр, величина которого влияет на какую-либо другую величину (значение зависимого параметра), представленную в модели.As an independent parameter of the model, a parameter is used, the value of which affects some other value (the value of the dependent parameter) presented in the model.
Техническим результатом является появление конкретного способа контроля функционирования нефтепромысловых объектов и погружного оборудования по данным телеметрии на месторождениях добычи нефти.The technical result is the emergence of a specific method for monitoring the functioning of oilfield facilities and submersible equipment according to telemetry at oil fields.
Способ контроля состояний телемеханизированных нефтепромысловых объектов с помощью нейросетевого анализа, состоящий в том, что автоматизированная система осуществляет подготовку данных из архива в виде n-размерных векторов состояний скважин в соответствии с определенными оператором скважинами и интервалом формирования выборки для обучения, в результате обучения формируются карты Кохонена, формируется выборка данных из архива базы в виде n-размерных векторов состояний скважин в соответствии с определенными оператором скважинами и интервалом формирования выборки для анализа, в соответствии с полученными данными производится нейросетевой анализ, заключающийся в сравнении векторов состояний с моделью, способ отличается тем, что оператор имеет возможность выбора объектов для анализа и для построения карт Кохонена на топографической карте, алгоритм нейросетевого анализа использует зависимый параметр, вычисляются прогнозные значения зависимого параметра, вычисляется разница между расчетным и замеренным значениями зависимого параметра, результаты работы алгоритма представляются в виде совместного графика двух переменных: средней дистанции между векторами входных параметров и вектором модели для каждой скважины, и разницы между значениями расчетного и замеренного значения зависимого параметра для каждой скважины.A method for monitoring the states of telemechanized oilfield facilities using neural network analysis, which consists in the fact that the automated system prepares data from the archive in the form of n-dimensional vectors of well conditions in accordance with the wells determined by the operator and the sampling interval for training, as a result of training, Kohonen maps are generated , the data is sampled from the database archive in the form of n-dimensional well state vectors in accordance with the operator-defined wells and and In the sampling interval for analysis, according to the obtained data, a neural network analysis is performed, which consists in comparing state vectors with a model, the method differs in that the operator has the ability to select objects for analysis and to build Kohonen maps on a topographic map, the neural network analysis algorithm uses a dependent parameter , the predicted values of the dependent parameter are calculated, the difference between the calculated and measured values of the dependent parameter is calculated, the results of the algorithm represented as graphics co two variables: average distance between vectors of input parameters and a vector pattern to each well, and the difference between the calculated values and measured values dependent parameter for each well.
Нефтепромысловые объекты на месторождениях нефти оборудованы погружными и наземными системами телеметрии. Количество параметров, поступающих с одной скважины, достигает семи десятков. Наземные и погружные системы телеметрии имеют свои АРМ (автоматизированные рабочие места), позволяющие производить мониторинг состояния скважин и погружного оборудования на основе анализа графиков замеров параметров. Совместный анализ поступающих параметров существующими автоматизированными системами не производится.Oilfield facilities at oil fields are equipped with submersible and ground-based telemetry systems. The number of parameters coming from one well reaches seven dozen. Terrestrial and submersible telemetry systems have their own workstations (automated workstations) that allow monitoring the condition of wells and submersible equipment based on the analysis of parameter measurement schedules. A joint analysis of the incoming parameters by existing automated systems is not performed.
Предложенный способ изложен на примере следующих параметров: температура на приеме насоса, давление на приеме насоса, мощность, расход жидкости и представлен на фиг. 1. Предложенный способ может использоваться для контроля любых значимых параметров функционирования телемеханизированных нефтепромысловых объектов, включающих в себя один независимый параметр и несколько зависимых. Способ контроля состояний телемеханизированных нефтепромысловых объектов с помощью нейросетевого анализа содержит следующие этапы:The proposed method is described by the example of the following parameters: temperature at the pump inlet, pressure at the pump inlet, power, fluid flow rate and is shown in FIG. 1. The proposed method can be used to control any significant parameters of the operation of telemechanized oilfield facilities, including one independent parameter and several dependent ones. A method for monitoring the states of telemechanized oilfield facilities using neural network analysis comprises the following steps:
1. Сбор телеметрической информации в единую базу данных.1. Collection of telemetric information in a single database.
2. Настройка параметров для обучения. Осуществляется ручной ввод интервала формирования выборок данных для обучения, а так же выбор скважин для обучения из списка или на карте.2. Setting parameters for training. Manual input of the interval for generating data samples for training is carried out, as well as the selection of wells for training from a list or on a map.
3. Настройка параметров для анализа позволяет вводить интервал формирования выборки данных для анализа, выбирать скважины из списка или на карте.3. Setting parameters for analysis allows you to enter the interval of data sampling for analysis, to select wells from a list or on a map.
4. Обучение нейросетевых моделей осуществляет формирование обучающей выборки векторов состояний нефтепромысловых объектов (отдельный набор для каждой скважины, всего n скважин) Si=(Tpi, Ppi, Ni) и векторов Qi в отдельные моменты времени, где Si - вектор состояния, который содержит зависимые параметры: Tpi - температура на приеме насоса, Ppi - давление на приеме насоса, Ni - мощность; Qi - расход жидкости является независимым параметром; обучение нейронных сетей; запись в БД нейронных сетей и векторов Qi.4. The training of neural network models generates a training sample of state vectors of oilfield objects (a separate set for each well, a total of n wells) S i = (Tp i , P i , N i ) and vectors Q i at individual points in time, where S i - a state vector that contains dependent parameters: Tp i - temperature at the pump inlet, Pp i - pressure at the pump inlet, N i - power; Q i - fluid flow rate is an independent parameter; neural network training; record in the database of neural networks and vectors Qi.
5. Формирование выборок векторов состояний нефтепромысловых объектов (отдельный набор для каждой скважины) в отдельные моменты времени
6. Расчет прогнозного вектора
7. Вывод результатов: построение графиков
Необходимо отметить, что в нейросетевом алгоритме самоорганизующихся карт Кохонена [1] используются следующие параметры:It should be noted that the following parameters are used in the neural network algorithm of Kohonen self-organizing maps [1]:
- при инициализации карты вектору веса присваивается значение случайного наблюдения из входных данных;- when the map is initialized, the weight vector is assigned the value of random observation from the input data;
- в качестве функции соседства используется гауссовская функция
Разница между расчетным и замеренным значениями расхода жидкости рассчитывается следующим образом:
Дистанция между векторами
Процесс обучения начинается с выборки данных, поступающих из Блока данных телеметрии 1 в БД телеметрии 2. Параметры выборки задаются в Модуле настройки для обучения 3. Полученные векторы передаются в самообучающуюся карту Кохонена (Обучающий модуль 5) с заданным количеством узлов, которые представлены в двумерном евклидовом пространстве в виде гексагональной решетки. В результате самообучения формируются и записываются в Базу данных нейросетевых моделей 6 узлы, содержащие в себе вектора модели.The learning process begins with sampling the data coming from the Telemetry
Выборка векторов для анализа производится из архива Базы данных телеметрии 2, по параметрам, заданным в Модуле настройки для анализа 4. Далее в Блоке 7 производится формирование выборки Si′ и Qi′ по скважинам. При размещении на карте вектора вновь пришедшего состояния, в Аналитическом модуле 8 определяется вектор-победитель. Вычисляется прогнозное значение зависимого параметра для каждого состояния. График замеренных и прогнозных значений зависимого параметра отображен на Фиг. 2. Так же вычисляется дистанция между вектором данных и вектором модели, и разница между расчетным и замеренным значением зависимого параметра. Данные значения рассчитываются для всех векторов состояний, поступивших на вход, затем рассчитывается среднее значение. Фиг. 3 показывает способ построения графика средних значений дистанции и разницы между расчетным и замеренным значением. На графике значения каждого из двух критериев располагаются на одной из осей координат. Вывод результатов 9 содержит график замеренных и прогнозных значений зависимого параметра и график дистанции и разницы между расчетным и замеренным значением.The selection of vectors for analysis is made from the archive of the Telemetry Database 2, according to the parameters specified in the Settings Module for
Средние значения дистанций и разницы между расчетным и замеренным значениями зависимого параметра характеризуют состояние объекта на рассматриваемом промежутке времени. Нормирование вычисленных коэффициентов позволяет произвести сравнительный анализ состояний различных скважин.The average values of distances and differences between the calculated and measured values of the dependent parameter characterize the state of the object in the considered period of time. The normalization of the calculated coefficients allows a comparative analysis of the states of various wells.
Большое значение одного из вычисленных критериев может характеризовать сбой в работе телеметрии или смену режима работы объекта. Величина вычисленного критерия анализируется относительно критериев вычисленных для других скважин. В случае, если один или оба критерия на одной из скважин значительно превышает значения критериев вычисленных для других скважин, требуется анализ данных экспертом, и в случае определения данного участка работы скважины как нормального, требуется переобучение карты Кохонена с включением в обучающую выборку нового участка. Данная ситуация характеризуется тем, что данные, на которых производилось обучение модели, не включали подобных состояний объекта.A large value of one of the calculated criteria can characterize a telemetry malfunction or a change in the operation mode of an object. The value of the calculated criterion is analyzed relative to the criteria calculated for other wells. If one or both criteria on one of the wells significantly exceeds the values of the criteria calculated for the other wells, data analysis by an expert is required, and if this section of the well’s work is defined as normal, re-training of the Kohonen map is required with the inclusion of a new section in the training sample. This situation is characterized by the fact that the data on which the model was trained did not include such states of the object.
ИСТОЧНИКИ ИНФОРМЦИИSOURCES OF INFORMATION
1. Kohonen, Т., Self-Organizing Maps, Second Edition, Berlin: Springer - Verlag, 1997.1. Kohonen, T., Self-Organizing Maps, Second Edition, Berlin: Springer - Verlag, 1997.
2. Патент РФ №2461877. Способ нейросетевого анализа состояния сердца. Бодин О.Н., Волкова Н.А., Логинов Д.С., Рябчиков Р.В., Фунтиков В.А.2. RF patent No. 2461877. The method of neural network analysis of the state of the heart. Bodin O.N., Volkova N.A., Loginov D.S., Ryabchikov R.V., Funtikov V.A.
Claims (1)
Priority Applications (1)
Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
---|---|---|---|
RU2014148841/08A RU2602779C2 (en) | 2014-12-03 | 2014-12-03 | Method of controlling conditions telemechanised oil-field facilities using neural network analysis |
Applications Claiming Priority (1)
Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
---|---|---|---|
RU2014148841/08A RU2602779C2 (en) | 2014-12-03 | 2014-12-03 | Method of controlling conditions telemechanised oil-field facilities using neural network analysis |
Publications (2)
Publication Number | Publication Date |
---|---|
RU2014148841A RU2014148841A (en) | 2016-06-27 |
RU2602779C2 true RU2602779C2 (en) | 2016-11-20 |
Family
ID=56195370
Family Applications (1)
Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
---|---|---|---|
RU2014148841/08A RU2602779C2 (en) | 2014-12-03 | 2014-12-03 | Method of controlling conditions telemechanised oil-field facilities using neural network analysis |
Country Status (1)
Country | Link |
---|---|
RU (1) | RU2602779C2 (en) |
Cited By (4)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
RU2745136C1 (en) * | 2020-09-08 | 2021-03-22 | Федеральное государственное бюджетное учреждение науки Институт проблем нефти и газа Российской академии наук | Automated system for identification and prediction of complications in the process of construction of oil and gas wells |
RU2745137C1 (en) * | 2020-09-08 | 2021-03-22 | Федеральное государственное бюджетное учреждение науки Институт проблем нефти и газа Российской академии наук | Automated system for identification and prediction of complications in the process of construction of oil and gas wells |
RU2777927C1 (en) * | 2021-09-20 | 2022-08-11 | Публичное акционерное общество "Газпром нефть" | Method for analysing deviations in the operation of an electrically-driven centrifugal pump unit |
US11555943B2 (en) | 2020-03-20 | 2023-01-17 | Saudi Arabian Oil Company | Method for identifying misallocated historical production data using machine learning to improve a predictive ability of a reservoir simulation |
Families Citing this family (2)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
CN111639828B (en) * | 2019-03-01 | 2023-08-29 | 北京国双科技有限公司 | Information processing method and related equipment |
CN114482885A (en) * | 2022-01-25 | 2022-05-13 | 西南石油大学 | Pressure-controlled drilling intelligent control system |
Citations (2)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
RU2208153C2 (en) * | 2001-10-02 | 2003-07-10 | Закрытое акционерное общество Научно-производственная фирма "Самарские Горизонты" | Drilling process control system |
RU2496972C2 (en) * | 2007-07-20 | 2013-10-27 | Шлюмбергер Текнолоджи Б.В. | Device, method and system of stochastic investigation of formation at oil-field operations |
-
2014
- 2014-12-03 RU RU2014148841/08A patent/RU2602779C2/en not_active IP Right Cessation
Patent Citations (2)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
RU2208153C2 (en) * | 2001-10-02 | 2003-07-10 | Закрытое акционерное общество Научно-производственная фирма "Самарские Горизонты" | Drilling process control system |
RU2496972C2 (en) * | 2007-07-20 | 2013-10-27 | Шлюмбергер Текнолоджи Б.В. | Device, method and system of stochastic investigation of formation at oil-field operations |
Cited By (4)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
US11555943B2 (en) | 2020-03-20 | 2023-01-17 | Saudi Arabian Oil Company | Method for identifying misallocated historical production data using machine learning to improve a predictive ability of a reservoir simulation |
RU2745136C1 (en) * | 2020-09-08 | 2021-03-22 | Федеральное государственное бюджетное учреждение науки Институт проблем нефти и газа Российской академии наук | Automated system for identification and prediction of complications in the process of construction of oil and gas wells |
RU2745137C1 (en) * | 2020-09-08 | 2021-03-22 | Федеральное государственное бюджетное учреждение науки Институт проблем нефти и газа Российской академии наук | Automated system for identification and prediction of complications in the process of construction of oil and gas wells |
RU2777927C1 (en) * | 2021-09-20 | 2022-08-11 | Публичное акционерное общество "Газпром нефть" | Method for analysing deviations in the operation of an electrically-driven centrifugal pump unit |
Also Published As
Publication number | Publication date |
---|---|
RU2014148841A (en) | 2016-06-27 |
Similar Documents
Publication | Publication Date | Title |
---|---|---|
RU2602779C2 (en) | Method of controlling conditions telemechanised oil-field facilities using neural network analysis | |
Soloviev et al. | Mathematical tools for geomagnetic data monitoring and the INTERMAGNET Russian segment | |
US20190318288A1 (en) | Computer Systems And Methods For Performing Root Cause Analysis And Building A Predictive Model For Rare Event Occurrences In Plant-Wide Operations | |
US11023725B2 (en) | Identification and localization of anomalous crop health patterns | |
CN110991625B (en) | Surface anomaly remote sensing monitoring method and device based on recurrent neural network | |
CN108926333A (en) | System and method for heart rate estimation | |
US11317840B2 (en) | Method for real time analyzing stress using deep neural network algorithm | |
CN108830417B (en) | ARMA (autoregressive moving average) and regression analysis based life energy consumption prediction method and system | |
Garg et al. | A two-phase approach for reliability and maintainability analysis of an industrial system | |
Bruyelle et al. | Neural networks and their derivatives for history matching and reservoir optimization problems | |
EP3648109A1 (en) | Forecasting device, forecasting method, storage medium stored with forecasting program, and genetic inference device | |
Ashcroft | Bayesian networks in business analytics | |
Sergazinov et al. | Gluformer: Transformer-based Personalized glucose Forecasting with uncertainty quantification | |
Chen et al. | A situation awareness assessment method based on fuzzy cognitive maps | |
Luo et al. | A novel method for remaining useful life prediction of roller bearings involving the discrepancy and similarity of degradation trajectories | |
Owda et al. | Using artificial neural network techniques for prediction of electric energy consumption | |
US11730952B2 (en) | Apparatus and method for decoding and restoring cognitive functions | |
Azadi et al. | Bayesian sequential experimental design for binary response data with application to electromyographic experiments | |
Ercanlı et al. | Applications of artificial neural network for predicting the relationships between height and age for oriental beech | |
Komijani et al. | Classification of normal and epileptic EEG signals using adaptive neuro-fuzzy network based on time series prediction | |
Saoud et al. | How data mining techniques can improve simulation studies | |
Montini et al. | A chi-square methodology applied in deviations control of project plan to support the RIMAM model | |
Wu et al. | Mining causality from continuous-time dynamics models: An application to tsunami forecasting | |
AbouRizk | Simulation-based analytics: Advancing decision support in construction | |
RU2598786C2 (en) | Method of neural network analysis of remotely controlled oil-field objects |
Legal Events
Date | Code | Title | Description |
---|---|---|---|
MM4A | The patent is invalid due to non-payment of fees |
Effective date: 20171204 |