«Интеллектуальные скважины». Интеллектуальные скважины

Название	Интеллектуальные скважины
Анкор	«Интеллектуальные скважины
Дата	04.12.2021
Размер	32.12 Kb.
Формат файла
Имя файла	Referat_Surganova_AI.docx
Тип	Реферат #291452

РОССИЙСКИЙ ГОСУДАРСТВЕННЫЙ УНИВЕРСИТЕТ

НЕФТИ И ГАЗА (НАЦИОНАЛЬНЫЙ ИССЛЕДОВАТЕЛЬСКИЙ

УНИВЕРСИТЕТ) ИМЕНИ И.М. ГУБКИНА

ФАКУЛЬТЕТ РАЗРАБОТКИ НЕФТЯНЫХ И ГАЗОВЫХ МЕСТОРОЖДЕНИЙ

КАФЕДРА БУРЕНИЯ НЕФТЯНЫХ И ГАЗОВЫХ СКВАЖИН
Реферат на тему: «Интеллектуальные скважины»

Подготовила:

студентка группы АИ-20-02

Сурганова М. А.

Москва, 2021

Введение 3

1. Первые интеллектуальные скважины 4

2. Определение и принцип интеллектуальной скважинной технологии 4

3. Состав интеллектуальной скважинной технологии 5

4. Характеристики интеллектуальной скважинной технологии 7

5. Ограничения технологии интеллектуальных скважин 9

6. Использование интеллектуальных скважин крупными нефтяными компаниями 10

Список используемой литературы: 13

Введение

Активное внедрение цифровых технологий в начале 2000-х отразилось на многих отраслях, в том числе и на нефтегазовый сектор. Широкое использование компьютеризации намного облегчила добычу нефти и газа.

Потоки цифровой информации о месторождении, о процессах интерактивного контроля и управления за бурением, освоением, разработкой месторождений УВ, маркетингом нефти, газа и продуктов их переработки, о рыночном состоянии нефтегазовой компании стекаются в головной офис компании и становятся доступными для лиц, принимающих решения.

Технология создания умных скважин привела к одному из самых значительных прорывов в интеллектуальных инновационных технологиях добычи углеводородов за последние годы.

Сегодня на интеллектуальные скважины и месторождения возлагаются значительные надежды на восполнение извлекаемых запасов и ускорение добычи.

Некоторые специалисты считают, что самым многообещающим среди нововведений, способных обеспечить прирост извлекаемых запасов, является технология интеллектуальных скважин, позволяющих осуществить мониторинг и контроль продуктивных зон без внутрискважинных работ.

1. Первые интеллектуальные скважины

Применение интеллектуальных технологий во всем мире стало эталоном разработки высокорентабельных месторождений на море и на суше, постепенно они попадают в сферу средне- и малорентабельных месторождений. Представленную технологию можно разбить на две составные части: саму технику «умной» скважины smartwell и intelligent analysis - изучение данных, полученных от приборов и датчиков, с целью оптимизации процесса разработки месторождений'.

Впервые термин «интеллектуальная скважина» был предложен профессором РГУ нефти и газа им. И.М. Губкина, доктором технических наук В.В. Кульчицким. Именно он впервые в СССР создал технологию проводки наклонно-направленных и горизонтальных скважин, оборудованных отечественными бескабельными забойными телеметрическими системами с электромагнитным каналом связи.

До августа 1997 г. все скважины заканчивались простым способом, включая НКТ, скользящую муфту. Эволюция забойных измерительных приборов, скользящих муфт и управляемых c поверхности подземных предохранительных клапанов обусловлена разработкой интеллектуальных скважин. Их развитие прошло несколько стадий от «немой» до умной и, наконец, интеллектуальной скважины.

2. Определение и принцип интеллектуальной скважинной технологии

Интеллектуальная технология скважины представляет собой полную систему эксплуатационной скважины, которая обеспечивает непрерывное управление коллектором в режиме реального времени.

Суть технологии заключается в формировании замкнутого контура управления. Таким образом, такие данные, как температура в скважине, давление, расход, состав, собранные скважинным датчиком, передаются обратно в скважинную систему в режиме реального времени. А затем те же самые данные будут глубоко обработаны, проанализированы и оценены на программной платформе. После этого формируется инструкция по принятию решения об управлении коллектором и передается скважинному производственному инструменту для дистанционного управления через систему управления беспроводной связью.

Интеллектуальная технология скважины помогает соединить поверхность со скважиной. Его специфическое применение при разработке месторождений заключается главным образом в оптимизации добычи и контроле залегания с целью максимального извлечения. Сталкиваясь со все более сложными проектами по добыче пластов, многослойная комбинированная добыча может в полной мере использовать производственную мощность нефтяной скважины, что лучше, чем последовательная добыча.

Применение интеллектуальной технологии скважины может вовремя остановить добываемую воду, что влияет на добычу. Когда давление не сбалансировано, можно использовать интеллектуальную технологию дросселирования в скважине и баланс времени.

В полной интеллектуальной скважинной системе должны учитываться такие факторы, как межслойная изоляция, регулирование потока, механическая добыча нефти, постоянный мониторинг и контроль песка. Таким образом, инженеры могут отслеживать и контролировать добычу нефти и газа в многосегментной нефтегазодобывающей скважине с одной скважиной или в одно ответвлённом стволе скважины с несколькими ответвлениями в режиме реального времени. Результирующая реконфигурация структуры скважины в режиме реального времени поможет улучшить производительность скважины и снизить эксплуатационные расходы.

3. Состав интеллектуальной скважинной технологии

Интеллектуальная скважинная система в основном состоит из двух частей: наземного оборудования и скважинного оборудования, включая систему обнаружения и сбора информации о скважине, систему управления производственными жидкостями, систему передачи информации о данных и систему анализа данных в скважине. Система управления эксплуатационной жидкостью является неотъемлемой частью интеллектуальной технологии скважин. Когда пластовое давление недостаточно, энергия пласта может быть восстановлена путем регулирования скорости добычи. Таким образом, он может эффективно контролировать межслойные помехи, задерживать прорыв воды, подавлять содержание воды, продлевать время высокоэффективной разработки пласта, оптимизировать добычу нефти в скважине и увеличивать добычу нефти и газа.

1. Система обнаружения и сбора скважинной информации:

В основном она состоит из скважинных постоянных или полупостоянных датчиков. Несколько датчиков, включая электронные датчики, волоконно-оптические датчики и кварцевые датчики, распределены по стволу скважины для обнаружения и сбора данных в реальном времени, таких как температура в скважине, давление, расход, смещение и время.

2. Система управления производственными жидкостями:

В основном она состоит из серии скважинных инструментов с беспроводным управлением, включая пакеры, дроссельные клапаны, клапаны регулирования расхода и переключающие устройства для герметизации ствола скважины. В основном используются гидравлические и гидроэлектрические методы управления. Но в последние годы появились полностью электрические системы управления.

3. Система передачи информации о данных:

это важный мост между системой управления производственными жидкостями и системой анализа данных. Он играет роль связи между сбором скважинных данных в реальном времени и передачей команд управления в скважину. Как правило, это реализуется с помощью кабеля или оптического волокна. В последние годы он также передает информацию с помощью декодирования импульсов давления или электромагнитных волн.
4. Система анализа данных в скважине: Она используется для обработки необработанных данных, собранных скважинным датчиком, и суммируется и проверяется программной системой, чтобы помочь пользователю четко понять, что происходит в скважине. В то же время программное обеспечение для анализа использует метод проектирования резервуаров, метод оптимизации и технологию численного моделирования и прогнозирования резервуаров для анализа и сбора динамических данных о добыче и помогает пользователям принимать соответствующие корректирующие решения.

4. Характеристики интеллектуальной скважинной технологии

По сравнению с традиционной технологией заканчивания, интеллектуальная технология скважин обладает значительными преимуществами в точности, непрерывности, удобстве и эффективности. Его основные воплощения:

1. Мониторинг состояния скважины в режиме реального времени и сбор данных:

По сравнению с прерывистостью и нестабильностью традиционной технологии каротажа, измерение данных интеллектуальной скважинной технологии является непрерывным и устойчивым. Это помогает обеспечить более высокую точность, избежать влияния традиционных лесозаготовок на нормальное производство и обеспечить более высокую эффективность.

2. Интеллектуальное моделирование добычи пласта и удобное управление технологическим процессом добычи:

Благодаря непрерывным, долгосрочным и точным данным скважинной информации в режиме реального времени наземная система моделирует и анализирует залегание пласта. Это помогает инженерам оценивать условия в скважине и принимать решения, облегчает точное управление производством, повышает эффективность производства и снижает риски для безопасности.

3. Анализ наземной системы и принятие решений, а также замкнутый контур управления скважинными инструментами:

Каротаж и контроль в традиционной технологии — это два независимых проекта. Они не могут быть выполнены одновременно. Скважина по-прежнему непрерывно изменяется между завершением каротажа и началом регулирования, что приводит к неточности традиционной технологии в оптимизации добычи. Тестирование и контроль интеллектуальной скважинной технологии могут осуществляться одновременно. Он не только обладает преимуществами в точности принятия решений, но и сокращает рабочую нагрузку и рабочее время лесозаготовительных и подъемных инструментов, значительно повышая эффективность производства и снижая производственные затраты.

Несмотря на очевидные преимущества технологии интеллектуальных скважин, ее разработка также является сложной задачей. Во-первых, создание интеллектуальной скважинной системы сопряжено с теми же трудностями, что и традиционная технология заканчивания: небольшое пространство, большая глубина и сложная окружающая среда. По сравнению с цифровой добычей угля, подземного пространства достаточно для того, чтобы люди могли открыться для движения, в то время как подземная нефтяная и газовая скважина занимает миллиметр в качестве базовой единицы. Угольные шахты обычно имеют глубину 1000 м, при этом 1500 м является стандартом для глубокой скважины. Нефтегазовая скважина нуждается в междугородней связи и управлении на расстоянии 3000 м– 4000 м. Подземная видимость скважины угольной шахты лучше, и окружающая среда хорошо изучена, в то время как измерение подземной среды нефти и газа является сложным и непонятным.

В дополнение к трудностям, присущим нефтяным и газовым скважинам, технология интеллектуальных скважин имеет свои собственные уникальные проблемы: подземная рабочая среда характеризуется высокой температурой, высоким давлением, коррозией, электромагнитными помехами и т.д., Что предъявляет более высокие требования к датчикам и исполнительным механизмам, размещенным под землей. И опять же, компоненты отечественной технологии интеллектуальных скважин в настоящее время исключительно импортируются. Их высокая стоимость также сдерживает развитие технологий интеллектуальных скважин.

5. Ограничения технологии интеллектуальных скважин

1. Соотношение ввода-вывода.

Стоимость всей интеллектуальной системы завершения высока, даже применение одной из ключевых технологий требует больших первоначальных инвестиций. Для некоторых скважин с небольшой добычей может быть меньшее сравнение между затратами и прибылью, что, в свою очередь, снижает конечные экономические выгоды. Даже некоторые скважины имеют коэффициент ввода-вывода менее 1, что приводит к потерям. Поэтому при использовании технологии интеллектуальной скважины ожидаемая добыча скважины ограничена. Кроме того, стоимость технологии интеллектуальных скважин не увеличивается линейно, она имеет более высокие инвестиции на начальном этапе. Даже если ожидаемая добыча скважины высока, а суточная добыча недостаточна, период возврата инвестиций будет продлен, а конечная экономическая выгода будет снижена. Исходя из двух вышеприведенных соображений, обычно считается, что суточная добыча скважины с использованием интеллектуальной скважинной системы не должна быть ниже 68 тонн.

2. Требования к условиям скважины.

Поскольку внутрискважинное пространство нефтегазовой скважины невелико, а интеллектуальная скважинная система имеет больше оборудования и средств, существуют определенные требования к состоянию скважины. При реализации интеллектуальной скважины в стволе скважины должны быть установлены межслойный пакер, средство контроля притока и несколько кабелей. Что касается размера пакера продуктов intelligent well system, то размер ствола скважины обычно составляет не менее 117,8 мм. Интеллектуальные скважины, как правило, подходят для самобурящихся скважин, газлифтных скважин и установки насосных скважин большого объема (таких как электрические погружные насосы). Несамонагнетательные скважины должны быть оснащены большим количеством скважинных инструментов, что приведет к дальнейшему сокращению забойного пространства, что повлияет на установку интеллектуального скважинного оборудования и инструментов. В результате интеллектуальная система скважин не может выполнять свою полную функцию или даже функционировать должным образом.

3. Технические исследования. Сложность интеллектуальной скважинной системы выше, чем у любого предыдущего скважинного инструмента, а непредсказуемая скважинная среда усложняет разработку интеллектуальной скважинной системы. До сегодняшнего дня мы все еще не можем гарантировать, что любая интеллектуальная система скважины сможет стабильно и безопасно повышать производительность. Поэтому нам необходимо придавать большое значение разработке ключевых технологий интеллектуальной скважинной технологии.

6. Использование интеллектуальных скважин крупными нефтяными компаниями

В итоге большие нефтедобывающие организации во всем мире переходят к применению «цифровых» технологий: Shell и Total используют роботов, Chevron и Shell – дроны, Statoil – 3D визуализацию, Chevron при помощи видеоаналитики, выявляет возникновение протечек на нефтепроводах.

В числе прочего, фактически все игроки глобальной нефтегазовой сферы уже употребляют в производственных нефтяных разработках искусственный ум и возможности виртуальной и дополненной действительности. Даже такая разработка, как blockchain, не осталась без внимания в нефтедобывающей отрасли.

В разных нефтяных компаниях имеются свои наименования особых проектов:

1. "Умные" скважины - Smart Wells (Schlumberger); 2.

2. "Умные" операции - Smart Operations (Petoro);

3. "Интегрированные" операции - Integrated Operations (Statoil, OLF);

4."Электронное" управление - Eoperations (North Hydro);

5. "Управление в Режиме Реального Времени" - Real Time Operations (Halliburton);

6. "Правильное" направление - Edrift (OD);

7. "Интегрированная модель управления активами" - Integrated Asset Operation

Model (IAOM), ADCO;

8. "Умное" месторождение - Smart Field (Shell);

9. "Интеллектуальное" месторождение - I-Field (Chevron);

10. "Месторождение будущего" - Field Of The Future (BР);

11. "Цифровое" нефтяное месторождение будущего - Digital Oil Field Of The Future DOFF (CERA);

Все эти системы достаточно сходны меж собой по своим главным целям и локальным задачкам: они призваны с высочайшей степенью надежности моделировать разные варианты положении дел на нефтегазовом производстве и предоставлять возможность выбора наиболее оптимальных решений (в том числе и по более эффективному использованию высококвалифицированных специалистов компании).

Присутствие интеллекта в любой сложной системе, будь она биологическая (человек) или даже инженерная (скважина, нефтепромысел, нефтепроводы и т. д.), подразумевает возможность и наличие самостоятельного регулирования и усовершенствования многочисленных внутренних характеристик её работы по отношению к различным и постоянно изменяющимся условиям либо проявлениям действий наружной среды.

Отсюда вытекает потребность во внедрении на предприятиях нефтяной отрасли так называемых «интеллектуальных» технологий. Они нужны прежде всего с той целью, чтоб максимизировать продуктивность использования возрастающего фонда скважин, уменьшить эксплуатационные траты, также ускорить добычу и наращивать её объемы.

При этом под «интеллектуальной» технологией на нефтепромысле понимают систему автоматического управления операциями по добыче нефти и газа, которая предусматривает непрерывность оптимизации интегральной модели месторождения, а также модели эффективного управления добычей.

При этом необходимо отметить, что повсеместное внедрение «интеллектуальных» технологий, по оценкам экспертных организаций, позволит увеличить общемировую нефтеотдачу с 30 до 50 %.

Так, по оценке нефтяной компании SaudiAramco только внедрение пластовых нанороботов на нефтяных месторождениях, находящихся на поздних стадиях разработки, позволит увеличить коэффициент извлечения нефти до 60-70 %.

По оценкам CERA, при учете и использовании всех перечисленных возможностей, нефтяные компании могут достичь улучшения освоения месторождений на примерно 2-7%, сокращения имеющихся затрат на нефтеизвлечение - около 25 %, а также повышение темпов роста производительности нефтегазовых операций - на 2-4 %.

Список используемой литературы:

1. Садыкова Р.Ш., Абдуллина Л.А., Газизуллина Л.И. Инновационные технологии в нефтяной промышленности: интеллектуальное оснащение скважин //Актуальные проблемы экономики и права. - 2013. - № 2(26). - С. 94-100.

2. К.Н. Миловидов, В.И. Кокорев инновационные технологии в разведке и добыче нефти МАКС ПРЕСС М. 2008;

3. С. Н. Гаричев, Н. А. Ерёмин технология управления в режиме реального времени часть 2 – МФТИ, 2015

4. Еремин Н.А. - управление разработкой̆ интеллектуальных месторождений: учеб. Пособие для вузов: В 2 кн. – Кн. 1. М.: РГУ нефти и газа имени И.М. Губкина, 2011. – 200 с.

5. Еремин Н.А. - управление разработкой̆ интеллектуальных месторождений: учеб. пособие для вузов: В 2 кн. – Кн. 2. Учеб. пособие для вузов: М.: РГУ нефти и газа имени И.М. Губкина, 2012. – 165 с.

6. Еремин Н.А. Современная разработка месторождений нефти и газа. Умная скважина. Интеллектуальный̆ промысел. Виртуальная компания: Учеб. пособие для вузов. //М.: ООО «НедраБизнесцентр», 2008. – 244 с.:

7. Тчаро Хоноре, Воробьев А.Е., Воробьев К.А. Цифровизация нефтяной промышленности: базовые подходы и обоснование «интеллектуальных» технологий // Вестник Евразийской науки. — 2018 №2. — URL: https://esj.today/PDF/88NZVN218.pdf