авторефераты диссертаций БЕСПЛАТНАЯ РОССИЙСКАЯ БИБЛИОТЕКА - WWW.DISLIB.RU

АВТОРЕФЕРАТЫ, ДИССЕРТАЦИИ, МОНОГРАФИИ, НАУЧНЫЕ СТАТЬИ, КНИГИ

 
<< ГЛАВНАЯ
АГРОИНЖЕНЕРИЯ
АСТРОНОМИЯ
БЕЗОПАСНОСТЬ
БИОЛОГИЯ
ЗЕМЛЯ
ИНФОРМАТИКА
ИСКУССТВОВЕДЕНИЕ
ИСТОРИЯ
КУЛЬТУРОЛОГИЯ
МАШИНОСТРОЕНИЕ
МЕДИЦИНА
МЕТАЛЛУРГИЯ
МЕХАНИКА
ПЕДАГОГИКА
ПОЛИТИКА
ПРИБОРОСТРОЕНИЕ
ПРОДОВОЛЬСТВИЕ
ПСИХОЛОГИЯ
РАДИОТЕХНИКА
СЕЛЬСКОЕ ХОЗЯЙСТВО
СОЦИОЛОГИЯ
СТРОИТЕЛЬСТВО
ТЕХНИЧЕСКИЕ НАУКИ
ТРАНСПОРТ
ФАРМАЦЕВТИКА
ФИЗИКА
ФИЗИОЛОГИЯ
ФИЛОЛОГИЯ
ФИЛОСОФИЯ
ХИМИЯ
ЭКОНОМИКА
ЭЛЕКТРОТЕХНИКА
ЭНЕРГЕТИКА
ЮРИСПРУДЕНЦИЯ
ЯЗЫКОЗНАНИЕ
РАЗНОЕ
КОНТАКТЫ

Pages:     | 1 ||

Повышение безопасности и надежности эксплуатации оборудования нефтедобычи

-- [ Страница 2 ] --

С учетом того обстоятельства, что влияние внешних факторов может различаться для различных районов месторождения, в диссертационной работе проведено разделение добывающих скважин на отдельные группы, характеризующиеся своими специфическими дефектами.

Методами кластерного анализа выявлены группы кустов скважин, подверженных определенным типам дефектов. Пример выделения таких групп, по одному из месторождений ТНК-ВР, представлен в табл.2.

Подобная группировка связана с воздействием внешних факторов, и можно с большим основанием предположить, что их влияние есть функция от расположения объекта на территории месторождения, т.е. от географических координат. Для проверки этой гипотезы использовалось трехмерное представление интенсивности отказов оборудования, произошедших по определенным причинам, и методы корреляционного анализа.

Таблица 2

Кластеризация отказов различного типа по кустам скважин

(выделенные значения соответствуют эмпирической вероятности большей 0,5)

номер куста Засоре-ние номер куста Полеты номер куста Негерме-тичность НКТ номер куста Электри-ческие причины номер куста Сниж.ди-намичес-кого уровня
1 2 1 2 1 2 1 2 1 2
241 0,80 188 1,00 162 0,82 151 1,00 8 0,31
117 0,80 175 1,00 149 0,60 132 0,25 131 0,30
105 0,80 150 1,00 163 0,36 174 0,25 147 0,30

Окончание табл. 2

1 2 1 2 1 2 1 2 1 2
205 0,76 164 0,50 203 0,33 119 0,25 104 0,29
29 0,76 177 0,50 307 0,33 307 0,22 204 0,29
191 0,75 201 0,50 186 0,29 187 0,22 132 0,25
176 0,65 174 0,38 204 0,29 133 0,20 163 0,21
148 0,64 186 0,29 191 0,25 149 0,20 148 0,14
104 0,57 204 0,29 119 0,25 241 0,20 118 0,14
203 0,50 118 0,29 164 0,25 117 0,20 307 0,11
177 0,50 190 0,22 174 0,25 104 0,14 133 0,10

В диссертационной работе показано, что интенсивность возникновения дефектов нефтепромыслового оборудования имеет четко выраженное территориальное распределение, характерное для конкретного типа дефекта и имеющее специфический вид для каждого месторождения.

В заключении третьей главы работы представлены результаты анализа взаимосвязи типов дефектов оборудования нефтедобычи с параметрами и характеристиками добывающих скважин. Результаты корреляционного анализа приведены в табл. 3.

Как следует из представленных в таблице данных, имеет место статистически значимая связь между целым рядом параметров скважин и характерными для установленного на них оборудования типами дефектов. Полученные результаты могут быть использованы для прогнозирования возникающих дефектов и планирования работы ремонтно-восстановительных служб.

Таблица 3

Корреляционная таблица взаимосвязи причин аварий и параметров эксплуатации по кластеризованным объектам

Параметр/ причина Дебит по нефти Дебит по жидкости Обвод­нен­ность Число скважин в кусте Общее число аварий Закачка воды на куст
Засорение 0,452 0,286 0,00 0,262 0,107 -0,048
«Полеты» 0,491 0,394 0,564 0,085 0,109 0,242

Окончание табл. 3

Электрические причины 0,011 -0,083 0,202 0,00 0,405 0,107
Снижение динамического уровня -0,381 -0,214 0,714 -0,369 -0,321 0,095
Негерметичность НКТ -0,012 0,655 0,607 0,310 0,583

Примечание: Выделенные значения статистически значимы на уровне 95%.

В четвертой главе рассматриваются вопросы моделирования отказов технологического оборудования в нефтедобыче.

Главной задачей всех используемых в настоящее время методов прогноза времени наступления отказа является необходимость построения временной прогностической функции той или иной степени сложности. Степень сложности модели в общем случае зависит не только от самого параметра, характеризующего изменение технического состояния (дебит, приемистость скважины, изменение энергопотребления и пр.), но и от уровня шумовой составляющей измерений и объема выборки.

Выбор модели, описывающей изменения показателей надёжности функционирования технологического оборудования, является наиболее ответственным и сложным этапом прогностической процедуры. Упрощение модели приводит к уменьшению точности прогноза времени наступления отказа. Излишнее усложнение модели может привести к неустойчивости алгоритма идентификации и, как правило, лишает идентификационные модели предсказательной силы. Кроме того, необходимо учитывать, что степень сложности модели зависит не только от идентифицируемого параметра, но и от уровня погрешности первичных измерений.

В первом разделе четвертой главы предлагается метод определения оптимальной степени сложности прогностической модели. В качестве этого метода предлагается использовать метод структурной минимизации среднего риска (СМСР), который позволяет строить прогностические модели оптимальной сложности даже по информации с высоким уровнем шума. В работе проведена апробация предлагаемой методики для прогнозирования развития основных дефектов оборудования, которая показала, что увеличение точности прогноза при ее применении достигает 10…30 %.

Нами были обработаны данные тренда производительности скважины по жидкости, за период 30-ти суток (интервал «а» – база прогноза на рис.5). Ставилась задача определить время отказа с наибольшей точностью.

Предварительная селекция элементарных функций, описывающих подобное поведение экспериментальных кривых, показала, что наиболее точны (в смысле дисперсии адекватности) полиноминальные зависимости.

На рис. 5 показано поведение трёх полиномов различной степени сложности, построенных на одном и том же массиве данных (интервал «а» на рис. 5).

Анализ полученных результатов показывает, что ошибка прогноза момента наступления аварии линейной моделью составляет 56%, полиномом 3-й степени 14%, полиномом 2-й степени 2%. В то же время величина дисперсии адекватности всех этих моделей на этапе обучения (зона «а» на рис.5) практически одинакова.

Таким образом, становится очевидным необходимость использования дополнительных методов обработки данных, в полной мере реализующих информационные возможности мониторинговых систем.

Предлагаемый метод выбора прогностической модели оптимальной степени сложности имеет тот недостаток, что априорно предполагается, что класс функций, в котором оцениваются эти модели, заранее определен. В реальных же условиях выбор того или иного класса функций сам по себе является весьма сложной, а порой неразрешимой задачей. Поэтому предлагается строить модели прогноза отказов на основе метода авторегрессии.

Рассмотрим возможности применения этого метода к поставленной нами задаче прогноза изменения дебита при воздействии на этот параметр n различных факторов.

Рис.5. Сравнение прогностических возможностей моделей различной сложности. Причина аварии – засорение рабочих органов насоса песком

Интервал «а» – база для прогноза, интервал «b» – прогноз.

1 – полином 1-й степени;

2 – полином 2-й степени;

3 – полином 3-й степени;

маркеры в форме ромба – фактические данные непосредственно перед полным отказом

Известно, что дискретные периодические решения имеют так называемые разностные уравнения с постоянными коэффициентами:

xn+m = amxn+m-1 + am-1xn+m-2 + am-2xn+m-3 +… a1xn. (9)

Если заданы x1, x2,… xm, то по формуле (9) можно найти xm+1, xm+2 и т.д. Общее решение такого уравнения имеет вид

. (10)

Величины ak = exp(k) являются корнями многочлена степени m с коэффициентами 1, -am, -am-1,…. -a1. Если все k чисто мнимые, решение будет суммой гармонических колебаний, в противном случае оно будет содержать возрастающие или убывающие составляющие.

Суть предлагаемого метода заключается в том, что обычно в обрабатываемой выборке значимых частот немного, и в этом случае ее с достаточной точностью можно рассматривать как решение разностного уравнения. Для этого, задавшись некоторым m, методом наименьших квадратов определяют коэффициенты ai, а затем, решая уравнение m-й степени, вычисляют искомые частоты. При этом надо учитывать, что число коэффициентов должно быль не меньше чем 2d, где d - число существенных частот в спектре.

Эта методика, в отличие от Фурье-разложения, позволяет прогнозировать будущее поведение временного ряда.

Далее в работе приводятся практические примеры реализации методики на примере прогноза отказов насосно-силового оборудования. Результаты использования предлагаемой методики показывают, что точность прогноза времени наступления отказов удовлетворительна только на несколько шагов по времени. При долгосрочном прогнозировании точность существенно падает.

Поэтому в этом же разделе диссертации предлагается метод прогноза, в котором есть возможность интерпретации результатов за счет участия в процедуре прогноза лица, принимающего решение (ЛПР) о достаточной точности прогноза. В его основе лежит свободный от модели алгоритм, предназначенный для исследования структуры временных рядов. Этот метод совмещает в себе достоинства многих других алгоритмов, в частности, анализа Фурье и регрессионного анализа. Одновременно он отличается наглядностью и простотой в управлении.

Базовый вариант метода состоит в преобразовании одномерного ряда в многомерный с помощью однопараметрической сдвиговой процедуры, исследовании полученной многомерной траектории с помощью анализа главных компонент (АГК) и восстановлении (аппроксимации) ряда по выбранным главным компонентам. Результатом применения метода является разложение временного ряда на простейшие элементы: медленные тренды, сезонные и другие периодические или колебательные составляющие, а также шумовые компоненты. Полученное разложение может служить основой прогнозирования как самого ряда, так и его отдельных составляющих.

В последнем разделе четвертой главы рассмотрено влияние динамической составляющей нагрузок в колонне штанг на надежность эксплуатации штанговых глубиннонасосных установок. Разработана математическая модель, описывающая динамические нагрузки ШГНУ в зависимости от технических характеристик ШГНУ и физических свойств добываемой жидкости, проведено сравнение расчетных данных с данными ИИС и показано, что погрешность модели не превышает 10%. Установлено, что наличие динамической составляющей нагрузок ШГНУ оказывает существенное влияние на надежность работы штанговых насосов и даны рекомендации по снижению этого влияния.

ОСНОВНЫЕ ВЫВОДЫ

  1. Разработаны принципы определения сроков оптимальной замены нефтегазового оборудования и определения периодичности его замены для повышения безопасности и надежности разработки нефтепромыслов. Приводятся рекомендации по выбору марок и типов оборудования с учетом его стоимости, эффективности и сроков окупаемости. Создана компьютерная программа для расчетов, предложен план оптимальных замен оборудования для одного из предприятий ТНК-ВР.
  2. Предложены математические модели, позволяющие прогнозировать интенсивность отказов установок ЭЦН и ШГН. Установлены количественные критерии влияния условий эксплуатации этого оборудования на его рабочий ресурс. Показано, что достоверность разработанных моделей не менее чем в два раза превосходит точность прогноза моделей, использующих гипотезу стационарных потоков отказов.
  3. Предложен способ обнаружения и локализации на территории нефтяных месторождений зон с аномально высокими показателями интенсивности отказов насосно-силового оборудования.
  4. Установлено, что различные типы отказов оборудования имеют детерминированный характер по месту локализации аварий. Установлены статистически значимые связи между типами отказов и технологическими характеристиками эксплуатации кустов скважин.
  5. Разработан алгоритм прогнозирования момента времени наступления отказа в работе насосно-силового оборудования, основанный на анализе временной динамики изменения дебитов скважин. Апробация методики показала, что её применение позволяет увеличить точность прогноза не менее чем на 20-25% по сравнению с традиционными способами прогноза.

ОСНОВНЫЕ РЕЗУЛЬТАТЫ РАБОТЫ ОПУБЛИКОВАНЫ В СЛЕДУЮЩИХ НАУЧНЫХ ТРУДАХ

  1. Байков И.Р., Китаев С.В., Шаммазов И.А., Медведев А.В. Исследование выбросов парниковых газов на газотранспортных предприятиях// Нефть и газ.-2008.-№3.-С. 114-117.
  2. Сычев Ю.А., Медведев А.В., Старостин В.В. Режимы компенсации реактивной мощности активными фильтрами в сетях горных и нефтегазовых предприятий// IX Международная конференция «Новые идеи в науках о земле».- М.:, РГГРУ им. Серго Орджоникидзе, 14-17 апреля 2009.-С. 249.
  3. Гамазин С.И., Медведев А.В., Гумиров Д.Т., Пупин В.М. Устройства быстродействующего АВР и решение проблем непрерывности технологических процессов// Электро-info.-2008.- Сентябрь.-№9(56).-С. 54-63.
  4. Медведев А.В., Старостин В.В., Сычев Ю.А. Прогнозируемая компенсация реактивной мощности и коррекция кривых тока и напряжения в сетях нефтегазодобывающих предприятий// Геоэкологические и инженерно-геологические проблемы развития гражданского и промышленного комплексов города Москвы: материалы научно-практической конференции.- М.: РГГРУ, 15-17 апреля 2008.-С. 257-258.
  5. Абрамович Б.Н., Аденова Г.А., Устинов Д.А., Медведев А.В. Использование солнечной энергии для электроснабжения энергетических установок горного производства// Геоэкологические и инженерно-геологические проблемы развития гражданского и промышленного комплексов города Москвы: материалы научно-практической конференции.- М.: РГГРУ, 15-17 апреля 2008.-С. 236-237.
  6. Полищук В.В., Медведев А.В. Особенности работы релейной защиты в промысловых распределительных сетях с автономными энергоисточниками// Геоэкологические и инженерно-геологические проблемы развития гражданского и промышленного комплексов города Москвы: материалы научно-практической конференции.- М.: РГГРУ, 15-17 апреля 2008.- С. 253-254.
  7. Абрамович Б.Н., Сычев Ю.А., Медведев А.В., Старостин В.В., Аболемов Е.Н., Полищук В.В. Коррекция коэффициента мощности в сетях нефтепромыслов с помощью активного фильтра// Нефтяное хозяйство.-2008.-Май.-№5.-С. 88-90.
  8. Абрамович Б.Н., Сычев Ю.А., Медведев А.В., Старостин В.В., Аболемов Е.Н., Полищук В.В. Промышленные испытания активного фильтра в промысловых сетях ОАО «Оренбургэнефть ТНК-ВР»// Промышленная энергетика.-2008.-Октябрь.-№10.-С. 42-46.
  9. Медведев А.В., Шевинский Я.С. Крупные проекты ТНК-ВР: Оценка производственной безопасности»// Новатор.-2008.-Сентябрь – Ноябрь.-№24.-С. 27-29.

Соискатель Медведев А.В.



Pages:     | 1 ||
 








 
© 2013 www.dislib.ru - «Авторефераты диссертаций - бесплатно»

Материалы этого сайта размещены для ознакомления, все права принадлежат их авторам.
Если Вы не согласны с тем, что Ваш материал размещён на этом сайте, пожалуйста, напишите нам, мы в течении 1-2 рабочих дней удалим его.