Процесс нефтедобычи по большей части механизирован, однако управление оборудованием остается в ведении человека. Инженерно-технический персонал добывающих предприятий вручную регулирует работу средств по очистке скважин от органических отложений. Ученые Пермского Политеха разработали ряд алгоритмов, которые позволят автоматизировать эти процессы.
Алгоритмы Пермского Политеха автоматизируют управление оборудованием при нефтедобычи / ©Getty images
Работа выполнена при финансовой поддержке Министерства науки и высшего образования России в рамках реализации программы академического стратегического лидерства «Приоритет 2030». Исследование опубликовано в журнале «Известия Томского политехнического университета. Инжиниринг георесурсов».
Большинство нефтяных месторождений России и ближайшего зарубежья находятся на поздних стадиях разработки. В процессе нефтедобычи на них часто возникают различные осложнения, увеличиваются затраты на эксплуатацию и обслуживание скважин. Для борьбы с осложнениями привлекается дополнительное оборудование, управление которым требует существенной доли человеческого участия.
«Для решения проблемы парафиноотложения на стенках скважины применяются устьевые блоки подачи реагента, греющие кабели или устройства очистки колонны. Поэтому на осложненных скважинах устанавливают дополнительное оборудование, работа которого регулируется вручную. Помимо этого оптимизацию работы скважин затрудняет то, что они располагаются не отдельно, а группами – кустами.
Из-за этого состояние одной скважины влияет на всю систему, и дополнительное промысловое оборудование устанавливается на каждой скважине», — рассказывает начальник сектора научно-образовательного центра геологии и разработки нефтяных и газовых месторождений горно-нефтяного факультета, ассистент кафедры нефтегазовых технологий Пермского Политеха Кирилл Вяткин.
Эксперты Пермского Политеха разработали алгоритмы, позволяющие объединить оборудование в общую систему. Они помогут не только снизить долю ручного управления, но и повысить энергоэффективность добычи нефти, снизить риски возникновения аварий на скважинах и сократить затраты на их обслуживание. Также при наличии достаточного объема данных можно добавить в систему управления элемент машинного обучения, чтобы выявлять образование органических отложений на ранних этапах.
Автоматизация применения оборудования для борьбы с парафиноотложением базируется на динамике параметров работы скважины, а алгоритм для сохранения оптимального режима работы скважины при отключении других скважин куста основывается на замерах линейных давлений. Разработанные алгоритмы могут быть интегрированы в поверхностные блоки управления скважиной и вспомогательным оборудованием. На территории Пермского края, например, более 99 процентов скважин эксплуатируются механизированным способом, так что использование предложенных алгоритмов значительно увеличит эффективность их работы.
