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油氣
Oil and gas
以AI視角優(yōu)化生產流程，助力產業(yè)結構轉型

某油田-稠油摻稀預測及優(yōu)化

2022-04-02 13:01:38 次
一、項目背景
某石油企業(yè)采油廠一共有730余口井，每年的摻稀量400余萬噸。稠油的黏度高，流動的阻力大，導致稠油流動的速度慢，稠油開采的主要難點體現在兩方面：
→由于稠油在油層中不流動或流動性差，原油流入井筒困難；
→原油可流入井筒，但僅靠油藏的壓力和溫度原油難以流出地面；
傳統(tǒng)的稠油摻稀方法是通過專家經驗，針對不同區(qū)塊井的特征向井中注入稀油，使其產油，但稀油量有限，想實現產油量最大的情況下，摻稀量最低。目前隨著油井特征的復雜化，很難使用經驗準確的預測出，使用較小的摻稀量，增大產油量，因此迫切需要大數據技術來解決該問題。
二、解決方案
以摻稀相關的生產數據為基礎，運用大數據、機器學習技術，針對抽稠泵、電潛泵及油管自噴三種生產方式，各自構建一個分析模型，旨在以數據化得方式指導摻稀業(yè)務，提升稀油的利用效率，在滿足生產要求的基礎上降低稀油使用量。
 稠油參稀分析
1.構建判定依據
通過分析模型構建，使得稠油摻稀業(yè)務具有了科學的判定依據，生產人員在進行作業(yè)時，不在僅基于個人的經驗，而是可依據模型所推薦的結果進行指令的下發(fā)。
2.形成應用標準
構建形成稠油摻稀模型的應用規(guī)范、應用流程及應用標準，通過建立的規(guī)范標準可進一步對摻稀業(yè)務的進行提供相應的指導依據。
3.有效降低成本
通過建立稠油摻稀模型，幫助工程師在滿足產量要求的情況下進一步降低稀油的使用量，降低稠油的開采成本。
三、建設成果
通過稠油摻稀模型分析，用戶在同一工況下輸入相應檢測參數變化，將自動輸出摻稀量推薦值；而在不同工況下輸入相應的工況參數和檢測參數，也將自動輸出摻稀量推薦值。
稠油參稀分析
?經過實際數據驗證，稠油摻稀預測模型準確率達到88%，在滿足生產要求的基礎上降低稀油使用量
?構建抽稠泵、電潛泵及油管自噴3種生產方式的預測模型，滿足實際生產需要
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