RU2627287C2 - Система и способ оптимальной настройки регулятора потока - Google Patents
Система и способ оптимальной настройки регулятора потока Download PDFInfo
- Publication number
- RU2627287C2 RU2627287C2 RU2015146201A RU2015146201A RU2627287C2 RU 2627287 C2 RU2627287 C2 RU 2627287C2 RU 2015146201 A RU2015146201 A RU 2015146201A RU 2015146201 A RU2015146201 A RU 2015146201A RU 2627287 C2 RU2627287 C2 RU 2627287C2
- Authority
- RU
- Russia
- Prior art keywords
- flow
- data
- well
- network
- completion
- Prior art date
Links
- 238000000034 method Methods 0.000 title claims abstract description 69
- 238000005457 optimization Methods 0.000 claims description 34
- 239000012530 fluid Substances 0.000 claims description 25
- XLYOFNOQVPJJNP-UHFFFAOYSA-N water Substances O XLYOFNOQVPJJNP-UHFFFAOYSA-N 0.000 claims description 25
- 238000012545 processing Methods 0.000 claims description 12
- 238000004422 calculation algorithm Methods 0.000 claims description 11
- 230000035515 penetration Effects 0.000 claims description 3
- 230000035699 permeability Effects 0.000 claims description 3
- 230000008859 change Effects 0.000 claims description 2
- 238000009795 derivation Methods 0.000 claims 1
- 230000008569 process Effects 0.000 abstract description 16
- 230000000694 effects Effects 0.000 abstract description 2
- 239000000126 substance Substances 0.000 abstract 1
- 230000006870 function Effects 0.000 description 29
- 230000015572 biosynthetic process Effects 0.000 description 19
- 238000005755 formation reaction Methods 0.000 description 19
- 239000007789 gas Substances 0.000 description 19
- 238000004519 manufacturing process Methods 0.000 description 11
- 238000004458 analytical method Methods 0.000 description 7
- 230000001186 cumulative effect Effects 0.000 description 6
- 238000012986 modification Methods 0.000 description 5
- 230000004048 modification Effects 0.000 description 5
- 239000004215 Carbon black (E152) Substances 0.000 description 3
- 238000004364 calculation method Methods 0.000 description 3
- 238000007405 data analysis Methods 0.000 description 3
- 229930195733 hydrocarbon Natural products 0.000 description 3
- 150000002430 hydrocarbons Chemical class 0.000 description 3
- 238000002955 isolation Methods 0.000 description 3
- 230000004044 response Effects 0.000 description 3
- 241001415846 Procellariidae Species 0.000 description 2
- 241000694533 Recurvirostra Species 0.000 description 2
- 238000013523 data management Methods 0.000 description 2
- 238000005553 drilling Methods 0.000 description 2
- VNWKTOKETHGBQD-UHFFFAOYSA-N methane Chemical compound C VNWKTOKETHGBQD-UHFFFAOYSA-N 0.000 description 2
- 238000007430 reference method Methods 0.000 description 2
- 238000004088 simulation Methods 0.000 description 2
- 238000003860 storage Methods 0.000 description 2
- 241000289669 Erinaceus europaeus Species 0.000 description 1
- 230000000903 blocking effect Effects 0.000 description 1
- 238000006243 chemical reaction Methods 0.000 description 1
- 239000002131 composite material Substances 0.000 description 1
- 238000001514 detection method Methods 0.000 description 1
- 238000009826 distribution Methods 0.000 description 1
- 238000009434 installation Methods 0.000 description 1
- 230000010354 integration Effects 0.000 description 1
- 238000005259 measurement Methods 0.000 description 1
- 239000000203 mixture Substances 0.000 description 1
- 239000003345 natural gas Substances 0.000 description 1
- 230000008520 organization Effects 0.000 description 1
- 230000000149 penetrating effect Effects 0.000 description 1
- 230000009467 reduction Effects 0.000 description 1
- 230000035945 sensitivity Effects 0.000 description 1
- 230000003068 static effect Effects 0.000 description 1
- 230000001629 suppression Effects 0.000 description 1
- 238000012360 testing method Methods 0.000 description 1
- 230000000007 visual effect Effects 0.000 description 1
- 238000012800 visualization Methods 0.000 description 1
Images
Classifications
-
- E—FIXED CONSTRUCTIONS
- E21—EARTH OR ROCK DRILLING; MINING
- E21B—EARTH OR ROCK DRILLING; OBTAINING OIL, GAS, WATER, SOLUBLE OR MELTABLE MATERIALS OR A SLURRY OF MINERALS FROM WELLS
- E21B34/00—Valve arrangements for boreholes or wells
- E21B34/06—Valve arrangements for boreholes or wells in wells
-
- E—FIXED CONSTRUCTIONS
- E21—EARTH OR ROCK DRILLING; MINING
- E21B—EARTH OR ROCK DRILLING; OBTAINING OIL, GAS, WATER, SOLUBLE OR MELTABLE MATERIALS OR A SLURRY OF MINERALS FROM WELLS
- E21B34/00—Valve arrangements for boreholes or wells
- E21B34/16—Control means therefor being outside the borehole
-
- E—FIXED CONSTRUCTIONS
- E21—EARTH OR ROCK DRILLING; MINING
- E21B—EARTH OR ROCK DRILLING; OBTAINING OIL, GAS, WATER, SOLUBLE OR MELTABLE MATERIALS OR A SLURRY OF MINERALS FROM WELLS
- E21B43/00—Methods or apparatus for obtaining oil, gas, water, soluble or meltable materials or a slurry of minerals from wells
- E21B43/12—Methods or apparatus for controlling the flow of the obtained fluid to or in wells
-
- E—FIXED CONSTRUCTIONS
- E21—EARTH OR ROCK DRILLING; MINING
- E21B—EARTH OR ROCK DRILLING; OBTAINING OIL, GAS, WATER, SOLUBLE OR MELTABLE MATERIALS OR A SLURRY OF MINERALS FROM WELLS
- E21B43/00—Methods or apparatus for obtaining oil, gas, water, soluble or meltable materials or a slurry of minerals from wells
- E21B43/14—Obtaining from a multiple-zone well
-
- E—FIXED CONSTRUCTIONS
- E21—EARTH OR ROCK DRILLING; MINING
- E21B—EARTH OR ROCK DRILLING; OBTAINING OIL, GAS, WATER, SOLUBLE OR MELTABLE MATERIALS OR A SLURRY OF MINERALS FROM WELLS
- E21B47/00—Survey of boreholes or wells
- E21B47/06—Measuring temperature or pressure
-
- E—FIXED CONSTRUCTIONS
- E21—EARTH OR ROCK DRILLING; MINING
- E21B—EARTH OR ROCK DRILLING; OBTAINING OIL, GAS, WATER, SOLUBLE OR MELTABLE MATERIALS OR A SLURRY OF MINERALS FROM WELLS
- E21B47/00—Survey of boreholes or wells
- E21B47/10—Locating fluid leaks, intrusions or movements
-
- 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
- G05B13/04—Adaptive control systems, i.e. systems automatically adjusting themselves to have a performance which is optimum according to some preassigned criterion electric involving the use of models or simulators
- G05B13/041—Adaptive control systems, i.e. systems automatically adjusting themselves to have a performance which is optimum according to some preassigned criterion electric involving the use of models or simulators in which a variable is automatically adjusted to optimise the performance
-
- G—PHYSICS
- G05—CONTROLLING; REGULATING
- G05D—SYSTEMS FOR CONTROLLING OR REGULATING NON-ELECTRIC VARIABLES
- G05D7/00—Control of flow
- G05D7/03—Control of flow with auxiliary non-electric power
Landscapes
- Engineering & Computer Science (AREA)
- Life Sciences & Earth Sciences (AREA)
- Geology (AREA)
- Mining & Mineral Resources (AREA)
- Physics & Mathematics (AREA)
- Environmental & Geological Engineering (AREA)
- Fluid Mechanics (AREA)
- General Life Sciences & Earth Sciences (AREA)
- Geochemistry & Mineralogy (AREA)
- Geophysics (AREA)
- Automation & Control Theory (AREA)
- General Physics & Mathematics (AREA)
- Computer Vision & Pattern Recognition (AREA)
- Health & Medical Sciences (AREA)
- Artificial Intelligence (AREA)
- Evolutionary Computation (AREA)
- Medical Informatics (AREA)
- Software Systems (AREA)
- Power Engineering (AREA)
- Flow Control (AREA)
- Feedback Control In General (AREA)
- Control Of Fluid Pressure (AREA)
- Multiple-Way Valves (AREA)
Abstract
Изобретение относится к нефтегазовой отрасли и может быть применено для упрощения выбора оптимальных настроек регулятора потока для улучшения требуемой целевой функции в многозонной скважине с изоляцией зон. Сеть регуляторов потока содержится в сети заканчивания, расположенной вдоль изолированных зон скважины по меньшей мере одного бокового ствола многозонной скважины. Данные получают из забоя в многозонной скважине и обрабатывают на модулях процессорной системы, которые могут быть использованы в выбранных сочетаниях. Примеры таких модулей включают сетевые модули заканчивания, модули деконволюции, оптимизирующие модули и/или модули впуска-выпуска. Модули сконфигурированы для обработки собранных данных таким образом, чтобы способствовать регулированию настроек регулятора потока в сети регуляторов потока для улучшения требуемой целевой функции. Технический результат заключается в повышении эффективности системы и способа оптимальной настройки регулятора потока. 3 н. и 17 з.п. ф-лы, 8 ил.
Description
УРОВЕНЬ ТЕХНИКИ
[0001] Углеводородные текучие среды, такие как нефть и натуральный газ, добывают из подземных геологических формаций, которые называют пластами, посредством бурения скважины, проникающей в формацию, содержащий углеводород. После бурения ствола скважины могут быть установлены различные формы компонентов заканчивания скважины для управления и улучшения эффективности добычи различных текучих сред из пласта. Одним из таких устройств, которое может быть установлено, является регулятор потока.
РАСКРЫТИЕ ИЗОБРЕТЕНИЯ
[0002] В целом система и способ настройки регулятора потока предоставлены для использования в многозонной скважине, например, многоствольной скважине, в которой изоляция зон обеспечена, например, пакерами. Сеть регуляторов потока представлена в сети заканчивания, расположенной вдоль изолированных зон скважины бокового ствола или стволов многозонной скважины. Данные получают от отдельных скважинных датчиков (например, датчиков для считывания давления, температуры, расходов, положений, обнаружения воды/газа и/или других параметров), соответствующих регуляторам расхода в многозонной скважине. Данные могут быть обработаны на модулях процессорной системы /последовательности выполняемых действий, которые используют в выбранных сочетаниях. Примеры таких модулей включают сетевые модули заканчивания, модули деконволюции, оптимизирующие модули и/или модули впуска-выпуска. Модули сконфигурированы для обработки собранных данных таким способом, чтобы способствовать регулировке оптимальных настроек регулятора потока в сети регуляторов расхода. Настройки регулятора потока регулируют для улучшения требуемой целевой функции, например, максимизации добычи нефти и/или минимизации добычи воды и газа, многозонной скважины с применением ограничений на многоствольном/многозонном уровне, например, ограничений, относящихся к ограничениям снижения давления в пласте, температуре и давлению насыщения, выравнивания расхода и расхода.
[0003] Однако многие модификации возможны по существу без отклонения от сущности настоящего изобретения. Соответственно, следует понимать, что такие модификации включены в объем настоящего изобретения, описанного в формуле изобретения.
КРАТКОЕ ОПИСАНИЕ ЧЕРТЕЖЕЙ
[0004] Далее будут описаны частные варианты реализации настоящего изобретения со ссылкой на сопроводительные чертежи, на которых одинаковыми цифровыми обозначениями обозначены одинаковые элементы. Однако следует понимать, что сопроводительные чертежи изображают различные варианты реализации, описанные в настоящем описании, и не ограничивают объем различных способов, описанных в настоящем описании, и:
[0005] На фиг. 1 показан схематичный вид примера многозонной скважины, например, многоствольной скважины, и сопоставления заканчивания и сетевой модели заканчивания в соответствии с вариантом реализации изобретения;
[0006] На фиг. 2 показан схематичный вид, изображающий пример последовательности выполняемых действий в системе настройки регулятора потока в соответствии с вариантом реализации изобретения;
[0007] На фиг. 3 показан схематичный вид системы обработки, которая может быть использована для обработки данных, полученных от датчиков в соответствии с модулями системы настройки регулятора потока многозонной скважины в соответствии с вариантом реализации изобретения;
[0008] На фиг. 4 показан графический пример вывода результатов деконволюции данных давления и расхода в соответствии с вариантом реализации изобретения;
[0009] На фиг. 5 показан графический пример вывода результатов в качестве сводных графиков, отображающих прорыв газа/воды в пласты скважины, в соответствии с вариантом реализации изобретения;
[0010] На фиг. 6 показан графический пример оптимизатора сети регулятор потока в соответствии с вариантом реализации изобретения;
[0011] На фиг. 7 показан схематичный вид графический пример соотношений впуска-выпуска в многозонной, многоствольной скважине в соответствии с вариантом реализации изобретения; и
[0012] На фиг. 8 показана блок-схема, отображающая пример процедуры настройки регулятора потока в многозонной скважине с разобщением пластов в соответствии с вариантом реализации изобретения.
ОСУЩЕСТВЛЕНИЕ ИЗОБРЕТЕНИЯ
[0013] В следующем описании многочисленные детали изложены для описания некоторых вариантов реализации настоящего изобретения. Однако специалистам в данной области техники будет понятно, что система и/или способ могут быть реализованы без этих деталей, и что существует возможность осуществления множества изменений и модификаций в описанных вариантах реализации.
[0014] Настоящее описание в общем относится к способу и системе для настройки регуляторов потока для улучшения производительности. Например, способ и система могут быть использованы в многозонной скважине с изоляцией зон для оптимизации требуемой целевой функции, например, улучшения потока нефти от многозонной скважины. Сеть регуляторов потока представлена в сети заканчивания, расположенной вдоль изолированных зон скважины бокового ствола или боковых стволов многозонной скважины. Данные получают от скважинных датчиков и обрабатывают на модулях процессорной системы. Примеры таких модулей включают сетевые модули заканчивания, модули деконволюции, оптимизирующие модули и/или модули впуска-выпуска, которые могут быть использованы вместе или в различных сочетаниях. Модули могут являться программными модулями, сконфигурированными для обработки собранных данных таким способом, чтобы способствовать регулировке настроек регулятора потока в сети регуляторов потока для улучшения требуемой целевой функции. Модули могут быть сконфигурированы для обработки собранных данных таким способом, чтобы способствовать регулировке оптимальных настроек регулятора потока в сети регуляторов расхода. В качестве примера, настройки регулятора потока отрегулированы для улучшения требуемой целевой функции, например, максимизацию добычи нефти и/или минимизацию добычи воды и газа, многозонной скважины с применением ограничений на многоствольном/многозонном многозонном уровне, например, ограничений, относящихся к ограничениям снижения давления в пласте, температуре и давлению насыщения, выравнивания расхода и расхода.
[0015] В качестве примера, система и способ могут быть использованы для настройки проходных сечений регуляторов потока для достижения оптимального пластового распределения производительности на основании данных скважинного датчика. Система и способ обеспечивают возможность улучшения обратной связи и оптимизации требуемой целевой функции по сравнению с известными способами с управлением данными без модели, которые основывались на трендинге данных для обеспечения малого времени отклика обратной связи к регуляторам расхода в качестве части организации производства и контроля. Варианты реализации настоящего изобретения включают использование аналитических инструментов моделирования скважины и встроенную последовательность выполняемых действий, которая может быть использована в процессе работы и в реальном времени для управления и оптимизации настроек регулятора потока.
[0016] В варианте реализации способа для оптимизации настроек регулятора потока способ включает применение деконволюции переменного отклика давления к непрерывным изменениям расхода пласта посредством приведения в действие регулятора потока. Способ также может включать преобразование производительности впуска-выпуска и справочный способ с использованием узлового анализа ствола скважины и заканчивания скважины, калиброванного результатами деконволюции. Дополнительно, способ может включать способ оптимизации, устанавливающий места расположения регулятора потока в пределах указанных ограничений для оптимизации, например, максимизации, данной целевой функции. Способ может также быть использован для идентификации прорыва газа и/или воды посредством применения данных датчика, например, данных давление-объем-температура (PVT), к кривым засорения регулятора потока.
[0017] Деконволюция является способом, используемым для оценки пласта посредством испытания переменным давлением, а оптимизация производительности впуска-выпуска была задействована для оснащений одного пласта. Однако настоящее изобретение предлагает простой графический интерфейс, отображающий взаимозависимость расходов пластов и рабочего давления при добавлении потока через больше, чем один регулятор потока, или больше, чем одну скважину, в этот же путь потока ствола скважины. Способ оптимизации может использовать подходящий алгоритм оптимизации, такой как алгоритм оптимизации, содержащийся в программном обеспечении оптимизации смешанного целочисленного нелинейного программирования, производимом компанией «Schlumberger». Алгоритм оптимизации использован в сочетании с программным обеспечением узлового анализа, таким как программное обеспечение «Pipesim», производимое компанией «Schlumberger», или другие подходящие программы, например, «Eclipse» - модель численного моделирования, также производимая компанией «Schlumberger». Дополнительно, настоящий способ способствует идентификации прорыва газа и/или воды посредством использования кривых засорения, созданных (ΔP как функция от Q) с использованием механической модели засорения для частных характеристик давление-объем-температура (PVT) текучей среды и изменяющимся соотношениям газ-нефть (GOR)/содержание воды. Данные (ΔP как функция от Q), полученные от регуляторов потока в режиме реального времени могут быть наложены на набор теоретических кривых для идентификации прорыва газ и/или воды в количественном соотношении.
[0018] В некоторых вариантах реализации настройки регулятора потока управляют посредством способа, выведенного из архитектуры, основанной на модели, и последовательности выполняемых действий. Этот способ использует параметры ствола скважины, пласта и текучей среды, включая, например, глубины, внутренние диаметры труб заканчивания, установленное оборудование для заканчивания, характеристики пласта, данные давление-объем-температура, и/или другие параметры.
[0019] В целом со ссылкой на фиг. 1, простая модель сети, отображающая оснащение 20 скважины, например, оснащение многоствольной скважины, расположенная в многозонной скважине 22, например, многоствольной скважине, содержащей несколько изолированных зон, может быть сконфигурирована с использованием подходящего промышленного программного обеспечения, выполненного с возможностью осуществления вычислений потока текучей среды, например, «Pipesim», «Eclipse» или «Petrel», производимые компанией «Schlumberger». На левой стороне фиг. 1 изображен пример заканчивания 20 действующей многоствольной скважины и многозонной/многоствольной скважины 22, а на правой стороне фигуры изображена соответствующая модель сети. Следует отметить, что многопластовая скважина 22 может содержать один боковой ствол с несколькими пластами скважины или множество боковых стволов с несколькими пластами скважины. Одинаковые элементы на изображении оснащении действующей многоствольной скважины и на модели сети заканчивания обозначены одинаковыми цифровыми обозначениями.
[0020] В примере, изображенном на фиг. 1, многопластовая скважина 22 содержит многоствольную скважину, содержащую боковые стволы 24, 26 и 28. Однако скважина может содержать другие количества и конфигурации боковых стволов, а изображенный вариант реализации предоставлен в качестве примера для способствования пояснению способа настройки регулятора потока. Оснащение 20 скважины содержит секции труб 30, проходящие между различными компонентами заканчивания и/или через них, включая пакеры 32, разобщающие соответствующие пласты 34 скважины. Дополнительно, оснащение 20 скважины содержит множество регуляторов 36 расхода, управляющих потоками текучей среды и расходами текучей среды из различных соответствующих пластов 34 скважины в оснащение 20 многоствольной скважины.
[0021] Например, текучая среда скважины может протекать из окружающей формации 38, например, формации, содержащей углеводородные текучие среды, и в оснащение 20 скважины через регуляторы 36 расхода на соответствующем пласте 34 скважины. Текучая среда смешивается после протекания через регуляторы 36 расхода, а поток смешанной текучей среды направлен вверх через секции 30 труб к оборудованию 40 устья скважины для сбора. Оборудование 40 устья скважины или другое оборудование, расположенное на поверхности, также может содержать оборудование 42 для регулирования потока, например, клапан или другой тип запирающего поток устройства, для управления расходами и давлениями. Как более подробно описано далее, система 44 управления также может работать в сочетании с системой 46 датчиков для получения и обработки данных таким способом, чтобы способствовать улучшению настройки регуляторов 36 расхода для оптимизации, например, максимизации, требуемой целевой функции общего заканчивания 20 скважины.
[0022] Модель сети, изображенная на правой стороне фиг. 1, сконфигурирована для отображения различных компонентов заканчивания 20 многоствольной скважины, включая, например, внутренний и наружный диаметры секций 30 труб, перфорации в обсаженной скважине, значения глубины компонентов, например, глубины регуляторов расхода, количество и расположение боковых стволов, пластов скважины, характеристики пласта, параметры текучей среды и типы оборудования для заканчивания, например, типы регуляторов расхода. Модель сети, например, программный модуль узлового анализа, такой как «Pipesim», или численная модель, такая как «Eclipse» или «Petrel», может использовать существующие данные, относящиеся к статическим параметрам ствола скважины (например, значения внутреннего диаметра, наружного диаметра и глубины), которые обычно остаются неизменными на протяжении срока эксплуатации скважины. Дополнительно, модель может использовать переменные данные, которые регулярно обновляют. Данные могут быть обновлены эпизодически или в реальном времени. Примеры обновленных переменных данных включают изменения в давлениях, составах текучей среды (например, увеличение соотношения газ-нефть (GOR), содержания воды и/или другие составные изменения текучей среды) и изменения в расположениях регулятора потока, т.е. настройки, за которыми наблюдают через скважинные датчики системы 46 датчиков. Скважинные датчики могут включать датчики, составляющими часть регуляторов расхода, и датчики, например, датчики давления и температуры, расположенные отдельно в различных пластах скважины и/или на других участках скважины.
[0023] Модель сети использует последовательность выполняемых действий, осуществляющую анализ данных и интегрирующую правильные вводы характеристик пласта, давлений, данных текучей среды и/или других данных в модель. Модель сети затем обновляют/калибруют для осуществления сценариев оптимизации и для подтверждения результатов для осуществления указанных сценариев оптимизации. После внедрения настроек регулятора потока на основании подтвержденных сценариев оптимизации, модель сети может быть непрерывно повторно калибрована, что эффективно продолжает цикл оптимизации.
[0024] В целом со ссылкой на фиг. 2, графическое отображение предоставлено для иллюстрации примера архитектуры, основанной на модели, и интеграции последовательности выполняемых действий. Архитектура, основанная на модели, и интеграция последовательности выполняемых действий создает цикл, способствующий оптимизации настройки регулятора потока во время эксплуатации многозонной скважины, например, многоствольной скважины, содержащей несколько пластов. В этом примере, получено схематическое или другое изображение заканчивания 20 действующей многоствольной скважины, как указано на блоке 48. На основании архитектуры заканчивания действующей многоствольной скважины, создают модель сети, как указано на блоке 50. Множество различных данных, как описано ранее, может быть собрано посредством системы 46 датчиков и обработано посредством модели сети, как указано на блоке 52.
[0025] В этом примере анализ данных затем проводят посредством деконволюции данных, как указано на блоке 54. Данные также анализируют для определения прорыва газа и/или воды, как указано на блоке 56. Процесс оптимизации, например, алгоритм оптимизации, затем применяют к данным для определения оптимизированных сценариев для данной целевой функции, например, максимизации добычи скважины, уменьшения содержания воды, управления газом или другой целевой функции, как указано на блоке 58. Результаты затем могут быть выведены, например, нанесены на чертеж, относительно кривых впуска-выпуска для оценки потока, как указано на блоке 60. В качестве примера оценка потока может являться идентификацией перекрестных перетоков между зонами скважины. Результаты оценки потока используют для подтверждения или регулировки настроек регуляторов 36 расхода, а затем процесс/цикл может быть повторен для обеспечения непрерывной оптимизации для требуемой целевой функции или функций.
[0026] Соответственно, на примере, изображенном на фиг. 2, в общем изображена общая последовательность выполняемых действий для достижения оптимальных настроек регуляторов 36 расхода в оснащении 20 скважины. Характеристики заканчивания скважины преобразовывают в модель сети ствола скважины, а данные, доступные от различных датчиков системы 46 датчиков, анализируют для получения характеристик пласта и характеристик, относящихся к текучей среде. Модель сети обновляют последними результатами, полученными от датчиков для оптимизации настроек сечения регулятора потока на основании требуемой целевой функции. Результаты затем выводят, например, наносят на чертеж, относительно кривых впуска-выпуска для оценки потока, например, идентификации межзонного перетока, и эти обновленные настройки могут быть применены на месте расположения скважины.
[0027] Применение модели сети и обработка данных могут быть осуществлены на системе 44 управления. В качестве примера система 44 управления может являться системой на основе процессора, такой как компьютерная система, получающей данные от датчиков и обрабатывающей эти данные посредством программных модулей в соответствии с параметрами, предоставленными моделью сети. Программный модуль или модули могут быть реализованы в программном продукте, таком как «Avocet», программный продукт технологических операций, производимый компанией «Schlumberger». На фиг. 3 изображен пример системы 44 управления на основе процессора, который может содержать систему сбора данных и управления в реальном времени, такую как стимулированную программным продуктом «Avocet». В этом примере система 44 может содержать процессор 62, выполненный в форме центрального процессора (CPU). Процессор 62 функционально выполнен с возможностью приема и обработки данных, полученных от датчиков 64 системы 46 датчиков. В качестве примера датчики 64 могут содержать датчики 66 регулятора потока, установленные на регуляторах 36 расхода или возле них для наблюдения за настройками регулятора потока (например, проходные сечения клапана), расходами через регуляторы расхода и/или другими параметрами регуляторов потока (например, параметры давления, температуры и идентификация фазы текучей среды). Датчики 64 также могут содержать различные другие датчики 68, например, датчики давления, датчики температуры, датчики потока и/или другие датчики, расположенные на различных местах расположения в боковых стволах 24, 26, 28 и/или других местах расположения вдоль многоствольной скважины 22.
[0028] В примере, изображенном на фиг. 3, процессор 62 может использовать систему для сбора и управления в режиме реального времени, например, «Avocet», а также может быть функционально соединен с запоминающим устройством 70, устройством 72 ввода и устройством 74 вывода. Запоминающее устройство 70 может быть использовано для хранения различных типов данных, таких как данные, собранные и обновленные через датчики 64. Устройство 72 ввода может содержать различные устройства, такие как клавиатура, мышь, блок распознавания речи, сенсорный экран, другие устройства ввода или сочетания таких устройств. Устройство 74 вывода может содержать визуальное и/или аудио устройство вывода, такое как компьютерный дисплей, монитор или другое устройство отображения, содержащее графический пользовательский интерфейс. Дополнительно, обработка может быть осуществлена одним устройством или несколькими устройствами локально, на удаленном участке или с некоторыми локальными устройствами и другими устройствами, расположенными удаленно, например, система сервер/клиент.
[0029] Основанная на процессоре система 44 управления выполнена с возможностью работы с различными модулями, например, программными модулями, для реализации способа настройка регулятора потока. Например, система сбора данных и управления в реальном времен/процессор 62 может быть использован в сочетании с модулем 76 сети, содержащим модель сети ствола скважины, например, «Pipesim», отображающую различные компоненты заканчивания 20 многоствольной скважины. Дополнительно, система 44 управления может содержать модуль 78 деконволюции; а процессор 62 может работать в сочетании с программным модулем деконволюции для применения деконволюции переменных откликов давления к непрерывным изменениям расхода пласта посредством приведения в действие регуляторов 36 расхода. Модуль 78 деконволюции может использовать стандартный/многоскважинный алгоритм деконволюции для обработки данных.
[0030] В качестве другого примера оптимизирующий модуль 80, например, алгоритм оптимизации, может быть использован в сочетании с процессором 62 для оптимизации данной целевой функции на основании данных, полученных от датчиков 64. Модуль 82 впуска-выпуска также может быть использован с процессором 62 для обеспечения преобразования производительности и справочного способа с использованием узлового анализа заканчивания 20 многоствольной скважины и скважины 22. Модули 76, 78, 80, 82 являются примерами различных программных продуктов, которые могут быть использованы на системе 44 управления для осуществления процедуры настройки регулятора потока, описанной в настоящем описании. Различные необработанные данные, анализы, обновленные данные, результаты моделирования и/или другие типы необработанных и обработанных данных могут храниться в запоминающем устройстве 70 и оцениваться посредством подходящего модуля.
[0031] В целом со ссылкой на фиг. 4 предоставлено дальнейшее описания модуля 78 деконволюции. При предоставлении датчиками 64 данных, например данных расхода и давления, во время управления проходными сечениями регулятора 66 расхода, обеспечивается осуществление деконволюции данных множества расходов посредстом модуля 78. Деконволюция данных является процессом для управления данными, известным специалистам в данной области техники как анализ с использованием переменного давления. В этом примере деконволюцию данных осуществляют для оценки параметров призабойной зоны, таких как эффективная глубина проникновения, коэффициент проницаемости, производительность и/или другие требуемые параметры. Подвергнутые обратной деконволюции данные затем вводят в модель скважины, например, обработанную в соответствии с модулем 76 сети скважины, для точности и оптимизации. Фиг. 4 изображает примеры различных графиков, относящихся к деконволюции данных, которые могут быть выведены для просмотра на устройство 74 вывода или другое подходяще устройство. Изображенные примеры содержат график 84 двойного логарифма деконволюции данных, полулогарифмический график 86 данных и график 88 данных истории. Различные другие графики или форматы отображения данных могут быть использованы для отображения данных, подвергнутых обратной деконволюции.
[0032] В целом со ссылкой на фиг. 5, предоставлено графическое отображение сводных графиков для прорыва газа/воды для нескольких различных соотношений газ-нефть (GOR). Графическое отображение представляет общий расход как функция от Δ давления для различных соотношений газ-нефть (GOR) для каждого регулятора 36 расхода, и эти графики могут быть образованы через модуль 76 сети скважины. В целом, добыча газа и воды является нежелательной в скважинах добычи нефти. Регуляторы 36 расхода могут быть использованы для управления добычей газа/воды при внедрении подходящих настроек регулятора потока. Для способствования выбору частной настройки регулятора потока, обеспечивается изначальная идентификация регуляторов 36 расхода, производящих нетребуемую фазу текучей среды. Так как регуляторы потока ограничены управлением давлением и проходным сечением, и часто выполнены без возможности непосредственного удаления наличия газа или воды, система 44 управления может быть использована для осуществления последовательности выполняемых действий, количественно идентифицирующей наличие воды и/или газа и способствующей оптимизации настроек клапана для уменьшения этих нетребуемых фаз текучей среды.
[0033] Регуляторы 36 расхода могут являться типовым клапаном дроссельного типа/клапаном Вентури или другим подходящим регулятором потока, для которого кривые ΔP как функция от расхода (Q) могут быть образованы при различных содержаниях газа/воды и при различных настройках регулятора потока, т.е. различных позициях засорения. Модель сети, как отображено на правой стороне фиг. 1, и как реализовано посредством программного модуля 76 сети, может быть сконфигурирована для принятия во внимание характеристик давление-объем-температура (PVT) текучей среды. Изменения в плотности текучей среды обычно отражаются в падениях давления и изменениях расхода относительно соответствующего регулятора 36 расхода. Действующие измерения расходов и ΔP (изменения давления) регулятора потока, полученные от многоствольной скважины 22, могут быть наложены на сводный график, созданный моделью регулятора потока.
[0034] Графики, изображенные на графике по фиг. 5, изображают измеренные данные как функцию от данных модели, и изменение кривых. При выравнивании точек измеренных данных с данными модели, может быть создана количественная оценка содержания газа/воды. Оценка может быть дополнительно использована в качестве ввода в модель сети скважины для оптимизации настройки регулятора потока.
[0035] В целом со ссылкой на фиг. 6, предоставлено дальнейшее описание оптимизирующего модуля 80. Оптимизация регулятора потока вызывает трудности вследствие динамических эффектов гидросистемы ствола скважины при изменении одной настройки регулятора потока на частную настройку/положение относительно других регуляторов расхода. Однако оптимизирующий модуль 80 предлагает решение оптимизации, которое может быть использовано с моделью сети калиброванного ствола скважины, реализованной в модуле 76 сети. Оптимизирующий модуль 80 может использовать различные алгоритмы или модели оптимизации, используемые для регулирования настроек регулятора потока таким образом, чтобы оптимизировать требуемую целевую функцию. Примером оптимизатора, который может быть использован в оптимизирующем модуле 80, является оптимизатор «MINLP», производимый компанией «Schlumberger» и который может быть использован в сочетании с модулем сети, использующим программное обеспечение узлового анализа, такое как «Pipesim», или программное обеспечение численного моделирования, такое как «Eclipse», также производимое компанией «Schlumberger».
[0036] Оптимизирующий модуль 80 может быть сконфигурирован для создания градиентов кривых на основании производительности каждого пласта 34 скважины на каждом соответствующем регуляторе 36 расхода при различных настройках регулятора потока, представленных в модели сети, как изображено на фиг. 6. В этом примере оптимизирующий модуль 80 использует ограничения ствола скважины, например, проходные сечения регулятора потока и внутренние диаметры, многоствольный/многопластовые расходы и данные давления для обеспечения целевой функции, например, максимальной производительности скважины или минимальных расходов воды/газа. На основании обработки данных оптимизацией, оптимизирующий модуль 80 выводит настройки регулятора потока на основании калиброванной модели. Настройки регулятора потока передают далее к модулю 82 впуска-выпуска для анализа соотношения впуска-выпуска и для подтверждения настроек регулятора потока, выведенных оптимизирующим модулем 80.
[0037] Понимание соотношений кривых впуска и выпуска в скважине с несколькими регуляторами 36 расхода способствует идентификации межзонного перетока между пластами скважины, и это способствует оптимизации производительности скважины. Межзонный переток в многоствольных скважинах непросто идентифицировать или оценить просто посредством одних данных давления, так как он имеет относительную зависимость в различных пластах скважины и настройках регуляторов расхода, которые являются по существу динамическими. Способ последовательности выполняемых действий, описанный в настоящем описании, использует кривые впуска-выпуска, созданные моделью, на каждом пласте 34 скважины, соответствующем данному регулятору 36 расхода. Модуль 82 впуска-выпуска обеспечивает возможность установку узла узлового анализа, который может быть использован для объединения расходов пластов.
[0038] Так как несколько регуляторов 36 образуют одну кривую впуска для заканчивания многосегментной/многозонной скважины, настоящий способ использует модуль 82 впуска-выпуска для образования совокупной кривой впуска для данного бокового ствола боковых стволов 24, 26, 28. Боковой ствол содержит несколько пластовых притоков. Совокупная кривая впуска достигается посредством суммирования расходов отдельных регуляторов 36 расхода для данного перепада давления из модели. На совокупную кривую впуска затем накладывают моделированной кривой выпуска при выбранном давлении устья для получения рабочей точки узлового анализа, как изображено графически на фиг. 7. Графическое изображение на фиг. 7 наносит объемный расход на чертеж относительно давления на выходе для трех регуляторов расхода, как показано линиями 90 графика. График также предоставляет совокупную кривую 92 впуска, а также совокупные кривые 94 выпуска, измеренные на соединении бокового ствола. Совокупные кривые 94 выпуска отображают реальные данные потока и изменения в этих данных в результате подавления потока посредством, например, изменения в давлении устья посредством регулирования оборудования 42 для регулирования потока. Две кривые 94 выпуска изображают смещение, образованное в результате подавления потока на поверхности, при этом кривая 92 впуска подвергается воздействию при изменении/сбросе скважинных регуляторов 36 расхода.
[0039] Рабочая точка узлового анализа обеспечивает точную оценку давления потока в трубе ранее каждого регулятора 36 расхода в технологической цепочке, а также соответствующих расходов. Если значение точки совокупного узлового давления превышает впускное давление отдельного регулятора потока, это явление означает межзонный переток между пластами скважины. Модель впуска-выпуска модуля 82 способствует реконструкции кривых впуска-выпуска при каждом выполнении процедура/программы оптимизации.
[0040] Графическое отображение рабочей точки узлового анализа обеспечивает визуализацию манометрическое давление ранее отдельного регулятора 36 расхода в технологической цепочке относительно итогового расхода в режиме реального времени. В некоторых вариантах реализации регуляторы 36 расхода оснащены трубкой Вентури для измерения расхода через отдельный клапан. Хотя расходы измеряют непосредственно через расчет трубки Вентури в варианте реализации типа Вентури, направление потока не указано. Однако этот способ прогнозирования таких расходов способствует калибровочным расчетам ниже диапазона чувствительности трубки Вентури и идентификации межзонных перетоков.
[0041] В зависимости от применения, оснащение 20 многозонной/многоствольной скважины может быть выполнено в различных конфигурациях регуляторов 36 расхода, пакеров 32, труб 30 и других компонентов в различных боковых стволах. Дополнительно, система 44 управления, процессор 62 и программные модули, например, модуль 76 сети, модуль 78 деконволюции, оптимизирующий модуль 80 и модуль 82 впуска-выпуска может использовать различные модели, программы и/или алгоритмы для осуществления анализа требуемых данных и обработки для способствования выбору настроек регулятора потока для улучшения требуемой целевой функции.
[0042] На фиг. 8 пример процедуры настройки регулятора потока в многоствольной скважине с изоляцией зон представлен в форме блок-схемы. Изначально, данные давления и температуры, данные о положении/настройках регуляторов расхода, и данные расхода могут быть получены от скважинных датчиков 64, как указано на блоке 100. Дополнительно, структура заканчивания 20 многоствольной скважины может быть определена посредством, например, получения схематического вида заканчивания скважины, на котором изображена конфигурация регуляторов 36 расхода, как указано на блоке 102.
[0043] Деконволюцию применяют к данным, указанным в блоке 100, например, применяют к данным давления и данным расхода, посредством модуля 78 деконволюции для получения характеристик пласта, например, коэффициента проницаемости, эффективной глубины проникновения и производительности, как указано в блоке 104. Дополнительно, данные из блока 100 могут быть использованы для идентификации прорыва газа/воды и для получения количественных значений, относящихся к соотношению газ-нефть и содержания воды, как указано в блоке 106, и как описано ранее со ссылкой на фиг. 5. Данные, полученные и/или обработанные в блоках 100, 102, 104, 106, подают к модулю 76 сети, как указано в блоке 108. Модуль 76 сети использует данные для создания и/или обновления модели заканчивания сети с данными, полученными о настройках регулятора потока, трубах, параметрах пласта и других параметрах. Модель заканчивания сети калибруют до последних доступных данных, относящиеся, например, к расходам, давлениям, настройкам регулятора потока, например, проходные сечения регулятора потока и другие данные, как указано на блоке 110.
[0044] После калибрования модели заканчивания сети последними доступными данными, модель запускают на оптимизирующем модуле 80, как указано на блоке 112. Оптимизирующий модуль 80 может использовать алгоритм оптимизации для требуемой целевой функции, например, максимального расхода нефти или минимальной добычи воды/газа, при этом поддерживая переменную управления в качестве постоянного отверстия проходного сечения, проходящего через регуляторы 36 расхода. Результаты оптимизации нанесены на чертеж в соотношении впуска-выпуска через модуль 82 впуска-выпуска для получения совмещенных расходов и давлений при поиске указателей межзонного перетока между пластами 34 скважины, как указано на блоке 114.
[0045] При обнаружении межзонного перетока (см. на блоке 116 с вопросом), процедура сконфигурирована для повторения обработки на оптимизирующем модуле 80 четырех других выбранных настроек регуляторов 36 расхода. Результаты снова наносят на чертеж для соотношения впуска-выпуска для получения совмещенных расходов и давлений при поиске межпластового перетока. При отсутствии межзонного перетока на блоке 116, оптимизированные настройки регулятора потока применяют на месте расположения скважины на действующем оснащении 20 многоствольной скважины, как указано на блоке 118. Процесс затем повторяют посредством возвращения к блоку 100, как указано в блок-схеме по фиг. 8. Таким образом, процедура может проходить в непрерывном цикле для непрерывного улучшения требуемой целевой функции или функций посредством непрерывной оптимизации настроек регулятора потока.
[0046] Настройки регулятора потока могут быть настроены повторно на основании эпизодической обработки данных или обработки данных в режиме реального времени. Процедура для настройки регулятора потока может быть приспособлена ко многим типам заканчивания многозонной/многоствольной скважины, содержащей отдельный боковой ствол или боковые стволы различного количества, конфигураций и размеров, посредством обеспечения подходящей данных заканчивания системы для модели сети. Соответственно, процедура настройки регулятора потока может быть использована в скважинах, окружающих средах многоствольных заканчиваниях разных типов.
[0047] Подобным образом, регуляторы расхода, система датчиков, система управления, процессоры, программные модули и другие отдельные компоненты системы в целом могут быть приспособлены в соответствии с параметрами данного применения. Дополнительно, многие типы целевых функций могут быть оптимизированы. Оптимизация может содержать максимизацию функции, минимизацию функции или балансирование функции. Дополнительно, несколько целевых функций могут быть обработаны посредством процедуры, описанной в настоящем описании. Процедура/модель также может использовать различную последовательность выполняемых действий. Например, последовательность выполняемых действий может быть сконфигурирована для осуществления анализа данных и внедрения правильных вводов характеристик пласта, давлений и текучих сред в модель. Модель может затем быть обновлена для осуществления сценариев оптимизации и подтверждения результатов для внедрения. После внедрения настроек регулятора потока, модель повторно калибруют и цикл продолжается.
[0048] Несмотря на то что ранее были подробно описаны несколько вариантов реализации изобретения, специалистам в данной области техники будет понятно, что многие модификации возможны без существенного отклонения от сущности описания. Соответственно, такие модификации следует считать находящимися в пределах настоящего изобретения, определенного в формуле изобретения.
Claims (35)
1. Способ управления потоком в скважине, включающий:
получение данных о давлении и расходах от множества участков, расположенных рядом с регуляторами потока, распределенных по многозонному заканчиванию по меньшей мере в одном боковом стволе многозонной скважины;
применение деконволюции данных к давлениям и расходам для получения характеристик пласта-коллектора;
использование характеристик пласта в сетевой модели заканчивания многозонной скважины;
запуск алгоритма оптимизации на сетевой модели заканчивания для данной целевой функции, при этом регуляторы потока остаются настроенными на данную настройку потока;
выведение результатов соотношения впуска-выпуска текучей среды для получения совмещенных расходов и давлений в скважине для определения перекрестного перетока между зонами многозонной скважины и,
при обнаружении перекрестного перетока, регулировку настроек регулятора потока в пределах конкретных ограничений для изменения расходов и, следовательно, оптимизации данной целевой функции.
2. Способ по п. 1, дополнительно включающий использование данных для идентификации прорыва газа.
3. Способ по п. 1, дополнительно включающий использование данных для идентификации прорыва воды.
4. Способ по п. 1, дополнительно включающий создание сетевой модели заканчивания на основании схемы расположения регуляторов потока, труб заканчивания и параметров пласта-коллектора.
5. Способ по п. 1, в котором применение включает применение деконволюции к данным датчика регулятора потока для получения характеристик пласта-коллектора, относящихся к коэффициенту проницаемости, эффективной глубины проникновения и производительности.
6. Способ по п. 1, в котором получение данных дополнительно включает получение данных о положениях и расходах регулятора потока.
7. Способ по п. 1, в котором получение данных дополнительно включает получение данных от скважинных датчиков, расположенных во множестве боковых стволов многоствольной многозонной скважины.
8. Способ по п. 4, дополнительно включающий периодическую повторную калибровку сетевой модели заканчивания на основании обновленных данных.
9. Способ по п. 1, в котором выведение результатов включает построение графика и отображение результатов на компьютерном дисплее.
10. Способ управления потоком в скважине, включающий:
создание сети регуляторов потока расхода в многоствольном заканчивании, расположенном вдоль изолированных зон скважины боковых стволов многоствольной скважины;
получение скважинных данных в многоствольной скважине;
применение деконволюции данных для получения характеристик пласта-коллектора;
идентификацию фаз текучей среды;
использование характеристик пласта-коллектора в сетевой модели заканчивания;
оптимизацию сетевой модели заканчивания для требуемой целевой функции и
регулировку настроек регуляторов потока в сети регуляторов потока для улучшения требуемой целевой функции.
11. Способ по п. 10, в котором получение скважинных данных включает получение данных давления и температуры от множества датчиков, расположенных в многоствольной скважине.
12. Способ по п. 11, в котором получение скважинных данных включает получение данных расхода и данных настройки регулятора потока.
13. Способ по п. 10, в котором получение скважинных данных включает эпизодическое получение данных.
14. Способ по п. 10, в котором получение скважинных данных включает получение данных в режиме реального времени.
15. Способ по п. 10, дополнительно включающий обработку данных для идентификации прорыва газа или воды.
16. Способ по п. 10, в котором оптимизация включает запуск алгоритма оптимизации на процессорной системе.
17. Способ по п. 10, дополнительно включающий представление соотношения впуска-выпуска на основании оптимизации для получения совмещенных расходов и давлений и для определения перекрестного перетока текучих сред между зонами многоствольной многозонной скважины.
18. Способ по п. 10, в котором оптимизация включает оптимизацию для требуемой целевой функции максимального расхода нефти из многоствольной скважины.
19. Система для управления потоком, содержащая:
многозонное заканчивание, развернутое в многозонной скважине и содержащее множество регуляторов потока, расположенных по меньшей мере в одном боковом стволе многозонной скважины, при этом многозонное заканчивание дополнительно содержит множество датчиков, расположенных в забое, для получения данных посредством измерения давлений, температур, настроек регуляторов потока и расходов через регуляторы расхода; и
процессорную систему, принимающую данные и содержащую сетевой модуль заканчивания, модуль деконволюции, оптимизирующий модуль и модуль впуска-выпуска для обработки данных для улучшения требуемой целевой функции сети и заканчивания посредством регулирования настроек множества регуляторов потока.
20. Система по п. 19, в которой многозонное заканчивание скважины содержит оснащение многозонной скважины и процессорной системы, выполненной с возможностью идентификации прорыва газа и воды на основании данных.
Applications Claiming Priority (3)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| US201361806813P | 2013-03-29 | 2013-03-29 | |
| US61/806,813 | 2013-03-29 | ||
| PCT/US2014/031539 WO2014160626A1 (en) | 2013-03-29 | 2014-03-24 | Optimum flow control valve setting system and procedure |
Publications (2)
| Publication Number | Publication Date |
|---|---|
| RU2015146201A RU2015146201A (ru) | 2017-05-04 |
| RU2627287C2 true RU2627287C2 (ru) | 2017-08-04 |
Family
ID=51625464
Family Applications (1)
| Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
|---|---|---|---|
| RU2015146201A RU2627287C2 (ru) | 2013-03-29 | 2014-03-24 | Система и способ оптимальной настройки регулятора потока |
Country Status (8)
| Country | Link |
|---|---|
| US (1) | US10337283B2 (ru) |
| BR (1) | BR112015024828A2 (ru) |
| GB (1) | GB2530416B (ru) |
| MX (1) | MX369741B (ru) |
| NO (1) | NO344909B1 (ru) |
| RU (1) | RU2627287C2 (ru) |
| SA (1) | SA515361245B1 (ru) |
| WO (1) | WO2014160626A1 (ru) |
Cited By (1)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| RU2682819C1 (ru) * | 2018-06-18 | 2019-03-21 | Публичное акционерное общество "ВНИПИгаздобыча" | Способ и система управления режимами эксплуатации подземного хранилища газа |
Families Citing this family (29)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| WO2014160626A1 (en) | 2013-03-29 | 2014-10-02 | Schlumberger Canada Limited | Optimum flow control valve setting system and procedure |
| US10370959B2 (en) * | 2014-08-20 | 2019-08-06 | Halliburton Energy Services, Inc. | Flow sensing in subterranean wells |
| CA2950100C (en) * | 2014-08-20 | 2019-02-12 | Halliburton Energy Services, Inc. | Opto-acoustic flowmeter for use in subterranean wells |
| US10132128B2 (en) | 2014-11-06 | 2018-11-20 | Schlumberger Technology Corporation | Methods and systems for fluid removal from a structure |
| US9864353B2 (en) * | 2015-06-18 | 2018-01-09 | Schlumberger Technology Corporation | Flow balancing for a well |
| US9933767B2 (en) * | 2015-07-29 | 2018-04-03 | Schneider Electric Software, Llc | Dynamic state interface engine |
| WO2017040457A2 (en) * | 2015-08-31 | 2017-03-09 | Weatherford Technology Holdings, Llc | Coning transient multi-rate test |
| US10392935B2 (en) * | 2016-03-24 | 2019-08-27 | Expro North Sea Limited | Monitoring systems and methods |
| CN106194163B (zh) * | 2016-07-26 | 2019-04-12 | 中国石油集团渤海钻探工程有限公司 | 一种油水井试井资料解释自动选择方法 |
| EP3619477B1 (en) | 2017-05-01 | 2024-03-13 | Johnson Controls Tyco IP Holdings LLP | Flow control device for an hvac system |
| CN108121369B (zh) * | 2017-12-20 | 2023-10-27 | 中国石油天然气股份有限公司 | 一种智能注水远程控制装置及方法 |
| MX2021002977A (es) | 2018-09-18 | 2021-07-21 | 9371 0184 Quebec Inc | Sonda optica y metodo para el analisis de suelos in situ. |
| WO2020112141A1 (en) * | 2018-11-30 | 2020-06-04 | Halliburton Energy Services, Inc. | Flow rate management for improved recovery |
| US11441395B2 (en) | 2019-05-16 | 2022-09-13 | Saudi Arabian Oil Company | Automated production optimization technique for smart well completions using real-time nodal analysis including real-time modeling |
| US11326423B2 (en) | 2019-05-16 | 2022-05-10 | Saudi Arabian Oil Company | Automated production optimization technique for smart well completions using real-time nodal analysis including recommending changes to downhole settings |
| US11499423B2 (en) * | 2019-05-16 | 2022-11-15 | Saudi Arabian Oil Company | Automated production optimization technique for smart well completions using real-time nodal analysis including comingled production calibration |
| US20220229403A1 (en) | 2019-06-03 | 2022-07-21 | Schlumberger Technology Corporation | Flow control device openings for completion design |
| US10982516B2 (en) | 2019-09-03 | 2021-04-20 | Saudi Arabian Oil Company | Systems and methods for operating downhole inflow control valves to provide sufficient pump intake pressure |
| US11821289B2 (en) * | 2019-11-18 | 2023-11-21 | Saudi Arabian Oil Company | Automated production optimization technique for smart well completions using real-time nodal analysis |
| US11536240B1 (en) * | 2020-02-07 | 2022-12-27 | 3R Valve, LLC | Systems and methods of power generation with aquifer storage and recovery system |
| US11549341B2 (en) * | 2020-03-03 | 2023-01-10 | Saudi Arabian Oil Company | Aggregate multi-lateral maximum reservoir contact well and system for producing multiple reservoirs through a single production string |
| US11352867B2 (en) | 2020-08-26 | 2022-06-07 | Saudi Arabian Oil Company | Enhanced hydrocarbon recovery with electric current |
| US11608723B2 (en) | 2021-01-04 | 2023-03-21 | Saudi Arabian Oil Company | Stimulated water injection processes for injectivity improvement |
| US11421148B1 (en) | 2021-05-04 | 2022-08-23 | Saudi Arabian Oil Company | Injection of tailored water chemistry to mitigate foaming agents retention on reservoir formation surface |
| US11867034B2 (en) * | 2021-06-17 | 2024-01-09 | Halliburton Energy Services, Inc. | Systems and methods for automated gas lift monitoring |
| US20220403734A1 (en) * | 2021-06-17 | 2022-12-22 | Halliburton Energy Services, Inc. | Data driven in-situ injection and production flow monitoring |
| US20230313647A1 (en) * | 2022-03-31 | 2023-10-05 | Halliburton Energy Services, Inc. | Methods to dynamically control fluid flow in a multi-well system, methods to dynamically provide real-time status of fluid flow in a multi-well system, and multi-well fluid flow control systems |
| US20240068324A1 (en) * | 2022-08-30 | 2024-02-29 | Saudi Arabian Oil Company | Controlling production efficiency of intelligent oil fields |
| US11993746B2 (en) | 2022-09-29 | 2024-05-28 | Saudi Arabian Oil Company | Method of waterflooding using injection solutions containing dihydrogen phosphate |
Citations (7)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| US5887657A (en) * | 1995-02-09 | 1999-03-30 | Baker Hughes Incorporated | Pressure test method for permanent downhole wells and apparatus therefore |
| EA200001235A1 (ru) * | 1998-06-05 | 2001-06-25 | Бенгт Гуннарссон | Устройство и способ регулирования потока текучей среды в скважине |
| EA200702394A1 (ru) * | 2005-05-10 | 2008-04-28 | Абб Рисёч Лтд. | Способ и система для регулирования потока в трубопроводе |
| RU2383718C2 (ru) * | 2005-08-15 | 2010-03-10 | Веллдайнэмикс, Инк. | Система и способ регулирования потока текучей среды в скважине |
| US20110067871A1 (en) * | 2008-05-22 | 2011-03-24 | Burdette Jason A | Methods For Regulating Flow In Multi-Zone Intervals |
| RU2456437C2 (ru) * | 2007-03-27 | 2012-07-20 | Шлюмбергер Текнолоджи Б.В. | Способ и система для управления потоками в скважине |
| US20130048303A1 (en) * | 2011-08-23 | 2013-02-28 | Schlumberger Technology Corporation | Chemical injection system |
Family Cites Families (18)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| US5706896A (en) * | 1995-02-09 | 1998-01-13 | Baker Hughes Incorporated | Method and apparatus for the remote control and monitoring of production wells |
| US20080262737A1 (en) * | 2007-04-19 | 2008-10-23 | Baker Hughes Incorporated | System and Method for Monitoring and Controlling Production from Wells |
| US6279660B1 (en) | 1999-08-05 | 2001-08-28 | Cidra Corporation | Apparatus for optimizing production of multi-phase fluid |
| US7277796B2 (en) * | 2005-04-26 | 2007-10-02 | Schlumberger Technology Corporation | System and methods of characterizing a hydrocarbon reservoir |
| US7610251B2 (en) | 2006-01-17 | 2009-10-27 | Halliburton Energy Services, Inc. | Well control systems and associated methods |
| CA2692996C (en) * | 2007-08-17 | 2016-01-12 | Shell Internationale Research Maatschappij B.V. | Method for controlling production and downhole pressures of a well with multiple subsurface zones and/or branches |
| AU2010282773B2 (en) * | 2009-08-14 | 2014-10-23 | Bp Corporation North America Inc. | Reservoir architecture and connectivity analysis |
| US8761874B2 (en) | 2009-10-28 | 2014-06-24 | James M. Mantle | Electro-optical tissue stimulator and method of use |
| US9031674B2 (en) | 2010-10-13 | 2015-05-12 | Schlumberger Technology Corporation | Lift-gas optimization with choke control |
| US8924029B2 (en) | 2011-02-23 | 2014-12-30 | Honeywell International Inc. | Apparatus and method for increasing the ultimate recovery of natural gas contained in shale and other tight gas reservoirs |
| EP2834460A2 (en) | 2012-04-03 | 2015-02-11 | National Oilwell Varco, L.P. | Drilling control system |
| WO2014160626A1 (en) | 2013-03-29 | 2014-10-02 | Schlumberger Canada Limited | Optimum flow control valve setting system and procedure |
| GB201306967D0 (en) | 2013-04-17 | 2013-05-29 | Norwegian Univ Sci & Tech Ntnu | Control of flow networks |
| WO2014194305A1 (en) | 2013-05-31 | 2014-12-04 | Kongsberg Oil & Gas Technologies Inc. | System and method for combining curves in oilfield drilling and production operations |
| WO2015002905A2 (en) | 2013-06-30 | 2015-01-08 | Fereidoun Abbassian | System and console for monitoring data stream quality in drilling and production operations at a well site |
| US10323502B2 (en) | 2014-05-02 | 2019-06-18 | Kongsberg Oil And Gas Technologies As | System and console for monitoring and managing tripping operations at a well site |
| US10436014B2 (en) | 2014-05-02 | 2019-10-08 | Kongsberg Oil And Gas Technologies As | System and console for monitoring and managing pressure testing operations at a well site |
| US9864353B2 (en) | 2015-06-18 | 2018-01-09 | Schlumberger Technology Corporation | Flow balancing for a well |
-
2014
- 2014-03-24 WO PCT/US2014/031539 patent/WO2014160626A1/en active Application Filing
- 2014-03-24 BR BR112015024828A patent/BR112015024828A2/pt active Search and Examination
- 2014-03-24 GB GB201516462A patent/GB2530416B/en not_active Expired - Fee Related
- 2014-03-24 MX MX2015013608A patent/MX369741B/es active IP Right Grant
- 2014-03-24 US US14/780,955 patent/US10337283B2/en active Active
- 2014-03-24 RU RU2015146201A patent/RU2627287C2/ru not_active IP Right Cessation
-
2015
- 2015-09-29 SA SA515361245A patent/SA515361245B1/ar unknown
- 2015-10-16 NO NO20151411A patent/NO344909B1/en not_active IP Right Cessation
Patent Citations (7)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| US5887657A (en) * | 1995-02-09 | 1999-03-30 | Baker Hughes Incorporated | Pressure test method for permanent downhole wells and apparatus therefore |
| EA200001235A1 (ru) * | 1998-06-05 | 2001-06-25 | Бенгт Гуннарссон | Устройство и способ регулирования потока текучей среды в скважине |
| EA200702394A1 (ru) * | 2005-05-10 | 2008-04-28 | Абб Рисёч Лтд. | Способ и система для регулирования потока в трубопроводе |
| RU2383718C2 (ru) * | 2005-08-15 | 2010-03-10 | Веллдайнэмикс, Инк. | Система и способ регулирования потока текучей среды в скважине |
| RU2456437C2 (ru) * | 2007-03-27 | 2012-07-20 | Шлюмбергер Текнолоджи Б.В. | Способ и система для управления потоками в скважине |
| US20110067871A1 (en) * | 2008-05-22 | 2011-03-24 | Burdette Jason A | Methods For Regulating Flow In Multi-Zone Intervals |
| US20130048303A1 (en) * | 2011-08-23 | 2013-02-28 | Schlumberger Technology Corporation | Chemical injection system |
Cited By (1)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| RU2682819C1 (ru) * | 2018-06-18 | 2019-03-21 | Публичное акционерное общество "ВНИПИгаздобыча" | Способ и система управления режимами эксплуатации подземного хранилища газа |
Also Published As
| Publication number | Publication date |
|---|---|
| US10337283B2 (en) | 2019-07-02 |
| GB201516462D0 (en) | 2015-11-04 |
| NO20151411A1 (en) | 2015-10-16 |
| RU2015146201A (ru) | 2017-05-04 |
| WO2014160626A1 (en) | 2014-10-02 |
| MX2015013608A (es) | 2016-01-12 |
| MX369741B (es) | 2019-11-20 |
| BR112015024828A2 (pt) | 2017-07-18 |
| GB2530416B (en) | 2019-12-25 |
| NO344909B1 (en) | 2020-06-22 |
| SA515361245B1 (ar) | 2019-02-28 |
| GB2530416A (en) | 2016-03-23 |
| US20160061003A1 (en) | 2016-03-03 |
Similar Documents
| Publication | Publication Date | Title |
|---|---|---|
| RU2627287C2 (ru) | Система и способ оптимальной настройки регулятора потока | |
| AU2016271165B2 (en) | System and method for real-time monitoring and estimation of intelligent well system production performance | |
| US10810330B2 (en) | Integrated modeling and simulation of formation and well performance | |
| US10345764B2 (en) | Integrated modeling and monitoring of formation and well performance | |
| US9864353B2 (en) | Flow balancing for a well | |
| CA2922573C (en) | Controlling an injection treatment of a subterranean region based on stride test data | |
| US9574443B2 (en) | Designing an injection treatment for a subterranean region based on stride test data | |
| US9500076B2 (en) | Injection testing a subterranean region | |
| US10443358B2 (en) | Oilfield-wide production optimization | |
| AU2013201757B2 (en) | Wellbore real-time monitoring and analysis of fracture contribution | |
| US20170336811A1 (en) | Flow control device design for well completions in an oilfield | |
| US20070179766A1 (en) | Methods, systems, and computer-readable media for real-time oil and gas field production optimization using a proxy simulator | |
| US20110067882A1 (en) | System and Method for Monitoring and Controlling Wellbore Parameters | |
| EP2480756B1 (en) | Method for controlling fluid production from a wellbore by using a script | |
| US11549341B2 (en) | Aggregate multi-lateral maximum reservoir contact well and system for producing multiple reservoirs through a single production string | |
| US20160053753A1 (en) | Distributed real-time processing for gas lift optimization | |
| Ma et al. | Real-time production surveillance and optimization at a mature subsea asset | |
| CN118339357A (zh) | 用于控制和优化碳氢化合物的生产的数据驱动模型 | |
| Aitokhuehi | Real-time optimization of smart wells | |
| US11680475B2 (en) | Linear calibration method for lithostatic stress results from basin modeling | |
| US20240141781A1 (en) | Fast screening of hydraulic fracture and reservoir models conditioned to production data | |
| Hao et al. | Waterflood Efficiency Assessment Using Injection–Production Relationship Analysis Method |
Legal Events
| Date | Code | Title | Description |
|---|---|---|---|
| MM4A | The patent is invalid due to non-payment of fees |
Effective date: 20210325 |