Байков И.Р., Смородов Е.А., Ахмадуллин К.Р. Методы анализа надежности и эффективности систем добычи и транспорта углеводородного сырья

Подождите немного. Документ загружается.

154

= 0,94, (

)

МНК

= 0,

91] получим V

вто

= 42 м

для оценки Гаус-

са

–

Бренана и V

вто

= 64 м

для метода наименьших квадратов.

Фактический объем ВТО, определенный по результатам про-

ведения очистки НПП, составил 35 м

, что удовлетворительно

согласуется с результатами расчетов по оценке Гаусса

–

Бренана,

но более чем в 2 раза ниже, чем дают результаты реализации

метода наименьших квадратов. Поэтому можно утверждать, что

предлагаемая методика позволяет существенно уточнить расчеты

и может быть рекомендована для широкого применения.

Список литературы к главе 2

Русов В.А.

Спектральная вибродиагностика. – Пермь: «Вибро-Центр»,

1996. – 174 с.

Байков И.Р

Смородов Е.А.,

Смородова О.В

. Диагностика технического со-

стояния механизмов на основе статистического анализа вибросигналов/ / Известия

ВУЗов. Проблемы энергетики. – 1999. – № 11–12. – С. 24–29.

Байков И.Р

Смородов Е.А

Смородова

О.В

. Генерация сверхнизких частот

при работе газоперекачивающих агрегатов и их влияние на спектры

вибрации//Известия ВУЗов. Нефть и газ. – 1999. – № 4. – С. 62–67.

Галеев А.С

Рязанцев А.О

Сулейманов Р.Н

Филимонов О.В

. Вибро-

диагностика насосных агрегатов. – Уфа: Изд-во УГНТУ, 1997. – С. 63.

Григорьев Н.В.

Нелинейные колебания элементов машин и сооружений. –

М.: Машгиз, 1961. – 256 с.

Бендат Дж

Пирсол А

. Применение корреляционного и спектрального ана-

лиза. – М.: Мир, 1983. – 312 с.

Байков И.Р

Смородов Е.А

Смородова О.В

. Применение методов теории

самоорганизации в диагностике технического состояния механизмов/ / Известия

ВУЗов. Проблемы энергетики. – 2000. – № 1–2. – С. 96–100.

Мирзаджанзаде А.Х

Хасанов М.М

Бахтизин Р.Н

. Этюды о моделировании

сложных систем нефтедобычи. Нелинейность. Неравновесность. Неоднород-

ность. – Уфа: ГИЛЕМ, 1999. – 462 с.

Новое

в синергетике. Загадки мира неравновесных структур. Под ред. акад.

И.М. Макарова. – М.: Наука, 1996. – 263 с.

10.

Нормы

вибрации. Оценка интенсивности вибрации газоперекачивающих

агрегатов в условиях эксплуатации на компрессорных станциях министерства

газовой промышленности. – М: ВНИИЭгазпром, 1985. – 17 с.

11.

Васильев Ю.Н.

Бесклетный М.Е.

Игуменцев Е.А.

Вибрационный контроль

технического состояния газотурбинных газоперекачивающих агрегатов. – М.:

Недра, 1987. – 197 с.

12.

Кукинов А.М

. Применение порядковых статистик и ранговых критериев

для обработки наблюдений/ Поиск зависимости и оценка погрешности. – М.:

Наука, 1985. – С. 97.

13.

Байков И.Р

Смородов Е.А

Смородова О.В

. Применение ранговых крите-

риев для вибродиагностики газоперекачивающих агрегатов/ / Газовая промыш-

ленность. Специальный выпуск. – 2000. – С. 42–44.

14.

Заславский Г.М

Сагдеев Р.З

. Введение в нелинейную физику. От маятни-

ка до турбулентности и хаоса. – М.: Наука, 1988. – 368 с.

15.

Пригожин И

Стенгерс И

. Порядок из хаоса. Новый диалог человека с

природой. Пер. с англ. – М.: Эдитариал УРСС, 2000. – 312 с.

16.

Байков И.Р

Смородова О.В

Тухбатуллин Ф.Г

. Диагностирование техни-

ческого состояния газопроводов/ / Газовая промышленность, 1998. – № 6. –

С. 15–17.

17.

Тухбатуллин Ф.Г

Игуменцев Е.А.

Определение утечек газа в запорной ар-

матуре по регистрации виброакустического сигнала/ / Транспорт и подземное

хранение газа. – 1988. – № 9. – С. 10–14.

155

18.

Пригожин И.

От существенного к возникающему: Время и сложность в

физических науках: Пер. с англ./ Под ред. Ю. Л. Климонтовича. – М.: Наука, (гл.

ред. физ.-мат. лит.), 1985. – 327 с.

19.

Федер Е

. Фракталы. – М.: Мир, 1991. – 260 с.

20.

Неймарк Ю. И

Ланда П. С.

Стохастические и хаотические колебания. –

М.: Наука, 1987. – 424 с.

21.

Николис Г

Пригожин И

. Познание сложного. Введение. – М.: Мир,

1990. – 344 с.

22.

Вапник В. Н.

Алгоритмы обучения распознаванию образов. – М.: Совет-

ское радио, 1973. – 768 с.

23.

Вапник В.Н

Червоненкис А.Я

. Теория распознавания образов. – М.: Наука,

1974. – 256 с.

24.

Инструкция

по контролю и учету технического состояния элементов газо-

турбинных газоперекачивающих агрегатов/ / В.А. Щуровский, С.П. Зарицкий, В.И.

Карнеев и др. – М.: Изд. ВНИИГаз, 1977.

25.

Инструкция

по определению мощности и оценке технического состояния

проточной части ГПА с турбоприводом. – М.: Изд. Союзоргэнергогаз, 1983. –

58 с.

26.

Инструкция

по определению эффективности работы и технического со-

стояния газоперекачивающих агрегатов компрессорных станций магистральных

газопроводов. – М.: Изд. ВНИИГаз, 1981. – 66 с.

27.

Микаэлян Э.А

. Повышение качества, обеспечение надежности и безопас-

ности магистральных газонефтепроводов для совершенствования эксплутацион-

ной пригодности. – М.: Топливо и энергетика. – 2001. – 640 с.

28.

Инструкция

по определению эффективности работы и технического со-

стояния газоперекачивающих агрегатов компрессорных станций магистральных

газопроводов. – М.: Изд. ВНИИГаз, 1981. – 66 с.

29.

Байков И.Р

Жданова Т.Г

Гареев Э.А

. Моделирование технологических

процессов трубопроводного транспорта нефти и газа. Уфа. – УНИ, 1994. – 128 с.

30.

Кафаров В.В

Дорохов И.Н

Жуховицкий О.Ю

. Идентификация параметров

гидравлического состояния системы трубопроводного транспорта методом кон-

флюэнтного анализа/ / Доклады АН СССР. – 1986. – № 4. – Т. 288. – C. 944–948.

31.

Барлоу Р

Прошан Ф

. Математическая теория надежности: Пер. с

англ./ Под ред Б.В. Гнеденко. – М.: Советское Радио, 1969. – 488 с.

32.

Галлямов А.К

Байков И.Р

Аминев Р.М.

Оценка скорости выноса скопле-

ний жидкости из пониженных участков трубопроводных систем/ / Изв. ВУЗов.

Нефть и газ. – 1990. – № 7.

33.

Азизов А.М

. Информационные системы контроля параметров технологиче-

ских процессов. – Л.: Химия, 1983. – 328 с.

34.

Вальд А

. Последовательный анализ/ Пер. с англ. – М.: Физматгиз, 1960. –

328 с., илл.

35.

Кафаров В.В

Ветохин В.Н

Бояринов А.И

. Программирование и вычисли-

тельные методы в химии и химической технологии. – М.: Наука, 1972. – 488 с.

36. Dorf M., Gurland J//Biometrics, 1961. – V. 17 – № 12. – P. 283–298.

156

Глава 3

..............

ПОВЫШЕНИЕ

ЭФФЕКТИВНОСТИ

ЭКСПЛУАТАЦИИ

НЕФТЕГАЗОВОГО

ОБОРУДОВАНИЯ

НА ОСНОВЕ ОПТИМАЛЬНОГО

ПЛАНИРОВАНИЯ

Как показано в предыдущих главах данной работы, снижение

эксплуатационных характеристик нефтегазового оборудования с

течением времени является естественным процессом, приводя-

щим к снижению его эффективности. Для поддержания техниче-

ского состояния механизмов на уровне, допустимом по соответ-

ствующим нормативам, проводится комплекс организационно-

технических мероприятий, называемых обслуживанием.

Техническое обслуживание систем добычи и транспорта угле-

водородов включает в себя аварийные, восстановительные и

профилактические мероприятия, проводимые для обеспечения

необходимых эксплутационных характеристик – производитель-

ности, энергозатрат и уровня надежности.

Виды обслуживания могут быть планово-предупредительные,

т.е. выполняющиеся в заранее заданном объеме и в запланиро-

ванные сроки, и вынужденные, необходимость которых вызыва-

ется выходом оборудования из строя.

Проведение мероприятий по обслуживанию оборудования

требует значительных затрат, чем определяется актуальность

разработки методов по их снижению. Если снижение числа ава-

рийных ремонтов является задачей диагностики, то периодич-

ность проведения плановых определяется соответствующими

нормативами, выработанными на основе испытаний оборудова-

ния на надежность.

Однако нормативы на межремонтные периоды устанавлива-

лись для оборудования, не выработавшего максимальный уста-

новленный рабочий ресурс, что при современном состоянии тех-

нического парка предприятий нефтегазового комплекса во мно-

гих случаях не выполняется. Поэтому весьма актуальной стано-

157

вится задача определения оптимального межремонтного периода

с учетом текущего технического состояния оборудования.

Разработке методов оптимизации и планирования обслужи-

вающих мероприятий, планирования затрат на обслуживание и

энергоресурсы, планированию размещения объектов на террито-

рии месторождений посвящены исследования, представленные в

данной главе.

3.1. ОБОБЩЕННЫЕ ХАРАКТЕРИСТИКИ ФОНДА

ДОБЫВАЮЩИХ СКВАЖИН МЕСТОРОЖДЕНИЯ

И ОЦЕНКА ЭФФЕКТИВНОСТИ ГТМ

Методы диагностики технического состояния нефтедобываю-

щего оборудования, рассмотренные в главе 1 настоящей работы,

позволяют строить некоторую шкалу оценок технического со-

стояния отдельных элементов месторождения (скважина, насос,

коллектор и пр.). Однако подобная информация недостаточна

для оценки уровня технического состояния месторождения, рас-

сматриваемого как единый объект.

Сам по себе постоянный контроль технических и технологи-

ческих характеристик оборудования, эксплуатирующегося на от-

дельных скважинах, представляет интерес лишь с точки зрения

диагностики оборудования и предупреждения аварий на единич-

ных объектах, но не дает информации о техническом состоянии

объекта (месторождение, цех, группа скважин), как единого це-

лого.

Даже определив множество коэффициентов технического со-

стояния разнотипного оборудования, установленного на нефтя-

ном промысле, сталкиваешься с проблемой интегральной оценки

технического состояния всей совокупности оборудования, уста-

новленного на скважинах с различным сроком службы, различ-

ной обводненностью добываемой нефти, различным газовым

фактором и пр.

В связи с этим представляется актуальной разработка методов

интегральной оценки уровня технического состояния всего обо-

рудования, эксплуатирующегося в пределах одного месторож-

дения.

Рассмотрим один из подходов, позволяющих дать комплекс-

ную оценку состояния фонда скважин. Этот подход реализован

авторами в работе [1].

Построение предлагаемого комплексного показателя техниче-

ского состояния какой-либо совокупности нефтедобывающих

скважин основан на использовании коэффициента Джини [2].

158

Коэффициент Джини – K

– используется в социологии для

описания степени неравномерности распределения совокупного

дохода общества по различным слоям населения. При полном

равенстве доходов K

= 0, если же общество резко дифференци-

рованно по слоям (доходам), то K

→ 1.

Подобные свойства коэффициента Джини позволяют количе-

ственно оценивать вклад единичных составляющих в получение

результирующего продукта по всей системе в целом.

Рассмотрим физический смысл коэффициента K

примени-

тельно к задаче оценки технического состояния фонда добываю-

щих скважин.

На рис. 3.1 представлены результаты обработки данных по

накопленным дебитам отдельных скважин месторождения СП

«ВатОйл» ТПП «Когалымнефтегаз» ООО «ЛУКОЙЛ – Запад-

ная Сибирь», полученных из базы данных ИИС «Скат-95» для

СП «ВатОйл».

При построении рис. 3.1 дебиты единичных скважин предва-

рительно ранжировались по величине относительно вклада в об-

щий объем добычи в пределах месторождения. Геометрически, в

координатах «общий объем добычи – дебит скважины (или

«куста»)» K

равен отношению площадей

OABCО

к площади

треугольника OBD.

Очевидно, что если бы все скважины были идентичны по па-

раметрам и давали бы равный вклад в общий суточный объем

добычи нефти по месторождению, то огибающая

ОАВ

выроди-

лась бы в биссектрису соответствующего координатного угла, а

коэффициент K

был бы равен нулю.

Рис. 3.1. К пояснению сущности коэффициента Джини

159

В реальных условиях равномерное распределение дебитов до-

бывающих скважин – событие практически невозможное. Фак-

тическое распределение добычи всегда описывается кривой, по-

добной

ОАВ

(с той или иной степенью кривизны), которая носит

название кривой Лоренца (см. рис. 3.1).

Подобное представление информации о суточных дебитах по-

зволяет утверждать, что коэффициент Джини, характеризующий

степень неравномерности дебитов отдельных скважин, заключен

в пределах

0 ≤ K

≤ 1.

Значению K

= 1 соответствует тот предельный случай, когда

добычу всего месторождения обеспечивает лишь одна скважина.

Рассмотрим предлагаемый метод оценки технического состоя-

ния фонда эксплуатационных скважин на примере обработки

информационной базы данных СП «ВатОйл».

При этом в соответствии с результатами исследований, при-

веденных в главе 1 книги, будем считать, что наиболее информа-

тивным параметром, наиболее полно характеризующим текущее

техническое состояние нефтедобывающего оборудования, являет-

ся добыча нефти.

Действительно, если при внезапных отказах нефтепромысло-

вого оборудования добыча по отдельной скважине практически

мгновенно становится равной нулю, то при развивающихся отка-

зах этот параметр, в подавляющем числе случаев, уменьшается

достаточно медленно.

Будем предполагать, что изменение дебита нефти коррелирует

с уровнем технического состояния скважины, рассматриваемой

вместе со всем своим технологическим оборудованием как эле-

ментарная структурная единица.

Определение величины коэффициента K

будем производить

в соответствии с рекомендациями работы [1]. Для этого сово-

купность измерений суточных дебитов всех эксплуатационных

скважин представим в виде конечной последовательности эле-

ментов:

, …

, (где i – номер скважины в рассматри-

ваемой совокупности), для которой вычисляется K

Проранжировав эту последовательность по возрастанию полу-

чим ряд порядковых статистик {x

(i)

}, x

(1)

≤ x

(2)

≤ x

(3)

≤ x

(n)

, (где

i – упорядоченное в соответствии с возрастанием значение

Вычислим частичные суммы этого ряда

∑

(3.1)

160

В данном случае значения S

представляют собой накоплен-

ную суточную добычу i скважин. Последовательные значения

отношений S

образуют кривую Лоренца. Площадь под кривой

Лоренца есть сумма

∑

Коэффициент Джини вычисляется как

=−

∑

(3.2)

Зависимость (3.2) позволяет производить расчет коэффициен-

та Джини и на различных этапах разработки месторождений, и в

пределах групп скважин, оборудованных однотипным насосно-

силовым оборудованием.

Рассмотрим возможность применения коэффициента Джини

для оценки эффективности работы отдельных групп скважин,

объединенных по какому-либо общему признаку, в пределах од-

ного нефтедобывающего предприятия.

В качестве примера рассмотрим распределение суточных де-

битов нефтедобывающих скважин в СП «Ватойл» в пределах

единичного цеха.

Цех нефтедобывающего предприятия «Ватойл» имеет более

500 добывающих скважин, объединенных в «кусты» по 5–

15 скважин. В каждом «кусте» есть скважины, оборудованные

как штанговыми глубинными насосами (ШГН), так и электро-

центробежными насосами (ЭЦН). Часть скважин простаивает по

причинам обслуживания или ремонта, часть работает в

периодическом режиме из-за недостаточного притока жидкости.

Для решения поставленной задачи оценки технического со-

стояния всего фонда скважин нами использовались данные ин-

формационно-измерительной системы, регистрирующей в авто-

матическом режиме суточные дебиты всех добывающих скважин.

Результаты первого этапа расчетов представлены на рис. 3.2,

Для скважин, оборудованных ШГН, коэффициент Джини со-

ставляет 0,768, в то время как для ЭЦН – 0,513. Подобные зна-

чения указывают на весьма высокую степень неравномерности

условий эксплуатации насосно-силового оборудования при рабо-

те различных скважин, особенно оборудованных ШГН. Кроме

того, эксплуатация малодебитных скважин приводит к увеличе-

нию удельных затрат на их обслуживание, ремонт, оплату элек-

троэнергии, на заработную плату персоналу и т.п., что в конеч-

ном итоге приводит к росту общих затрат на добычу нефти.

161

Рис. 3.2. Кривая Лоренца для фонда скважин:

–

оборудованных ЭЦН;

–

оборудованных ШГН

Таким образом, использование такого интегрального парамет-

ра, как коэффициент Джини, позволяет количественно охаракте-

ризовать технологическую эффективность фонда добывающих

скважин месторождения. Преимущества такого подхода состоят

в том, что независимо от множества конкретных условий и осо-

бенностей месторождения его эффективность характеризуется с

162

помощью всего лишь одной величины – обобщенного коэффици-

ента. Тем самым обеспечивается универсальность данного пара-

метра и возможность сравнения фондов скважин различных ме-

сторождений.

На величину коэффициента Джини влияют множество фак-

торов – разброс природно-климатических условий, степень вы-

работки запасов нефти, движение фонда скважин, ввод в экс-

плуатацию простаивающих и новых скважин, число ремонтируе-

мых объектов и т.п. Поэтому в определенной степени все эти

факторы учитываются и количественно оцениваются с помощью

коэффициента Джини.

Рассмотрим в качестве примера использование данного пара-

метра при определении оптимального количества нефтедобы-

вающих скважин.

Выше отмечалось, что эксплуатация малодебитных скважин

приводит к росту общих затрат на добычу нефти. Поэтому на-

прашивается необходимость оценки оптимального фонда добы-

вающих скважин, минимизирующих общие затраты на добычу

нефти.

Пусть N – число действующих скважин,

– удельные расхо-

ды, связанные с эксплуатацией одной скважины (предполагается

= const), S – стоимость единицы продукции (обводненной

нефти). Тогда прибыль предприятия определяется соотношением

ÏS

=−

∑

(3.3)

где Q

–

дебит i-й скважины. Оптимальное число N соответствует

условию

→ mах.

Расчеты проводились раздельно для скважин с насосами

ШГН и ЭЦН. Число N задавалось последовательным исключе-

нием части скважин с малыми дебитами. Результаты расчетов

представлены на рис. 3.3.

Анализ полученных результатов показывает, что максималь-

ная прибыль СП «Ватойл» достигается в том случае, когда ко-

эффициент Джини для рассматриваемых групп скважин нахо-

дится в диапазоне 0,35–0,45.

Методика расчета не учитывает затрат на консервацию нерен-

табельных скважин, однако в целом характер зависимости при

учете данного фактора не изменится, хотя несколько увеличится

оптимальное значение числа N.

Очевидно, что консервация нерентабельных скважин не явля-

ется единственным методом увеличения удельной прибыли (и

снижения K

). К тем же результатам приведет перевод нерента-

163

Рис. 3.3. Кривые зависимости удельной прибыли и коэффициента Джини от

числа действующих нефтедобывающих скважин:

–

скважины, оборудованные ЭЦН;

–

скважины, оборудованные ШГН