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1 一体化资产管理系统方法 储层 井筒 集输管线与处理设施等都是复杂的动态系统, 任何一个参数的变化都可能会影响到全局 随着井下和地面传感器以及系统性能优化装置的出现, 作业者需要处理和管理这些系统所产生的巨大数据流 今天, 一些行业在关键数据的实时处理及响应上越来越熟练, 而勘探与生产公司也一样, 在数据处理 分析和信息共享方面引入了新的工作流, 以期促进其目标的实现 Cedric Bouleau Herve Gehin Fernando Gutierrez Ken Landgren Gay Miller Robert Peterson Ulisses Sperandio Ian Traboulay 美国得克萨斯州休斯敦 Luciano Bravo da Silva 哥伦比亚波哥大 在编写本文过程中得到以下人员的帮助, 谨表谢意 : 里约热内卢的 Breno Alencar 和 Jean-Pierre Lhote; 伦敦的 Geoff Dicks; 得克萨斯州 Sugar Land 的 Paige McCown; 里约热内卢 Petrobras 勘探与生产石油工程公司的 Tuerte A. Rolim; 休斯敦的 Mack Shippen, 以及奥地利 Baden 的 Michael Stundner Avocet Integrated Asset Modeler,BlueFiled, DecisionPoint,ECLIPSE,Phoenix,PIPESIM, ProductionWatcher,QCPro 和 REDA 等是斯伦贝谢公司的商标 1. 有关数据传输前景更多的信息, 请参见 : Brown T,Burke T,Kletzky A,Haarstad I,Hensley J,Murchie S,Purdy C 和 Ramasamy A: 适时传递数据, 油田新技术,11 卷, 第 4 期 (1999/2000 年冬季刊 ):34-55 井筒传感器能够产生大量的数据, 而仪表化的生产系统产生数据的速度则更是惊人 安装在井下 井口 出油管线或工艺设备内的传感器源源不断地传输着数据流 作业者在接收到现场实时数据 间歇数据 离散数据或流数据后, 提取温度 压力 产量或其他测量结果, 以确定与其资产相连接的井下和地面系统的状态 每个测量结果 每一项数据的采集都旨在使作业者更好地了解作业动态, 帮助他们快速进行决策, 从而提高采收率 增加储量并最终提升其资产的价值 勘探与生产公司正努力采取各种新方法来管理和处理作业信息 要实现这一目标, 有时会颇具挑战 仪表化的系统所产生的数据量可能是惊人的, 若在向相关部门 计算机模型和人员传送这些数据的过程中稍有延迟, 就可能会妨碍作业者实现数据的全部价值 用于采集和处理上述数据的许多技术都已开发出来 人们设计开发了能够在极端温度和压力环境下依旧稳定工作的井下传感器和设备 ( 请参见 智能完 井 - 一种油气井自动管理形式, 第 4 页 ) 先进的传输系统能够以准瞬时的速率传输数据 声音和图像, 可使信息和指令在油气井与身处油田和办公室的 [1] 不同利益相关者之间进行传递 目前人们已开发出了整理和管理这些数据的软件 工程师可安全地使用关键的作业数据, 选择不同的程序来评价和模拟储层 泵 井口 油管或炼厂的动态 ( 请参见 从储层到加工厂的生产优化, 第 18 页 ) 因此, 缺少数据或软件性能不足并不是造成数据管理和数据处理困难的原因 为了使油田的动态达到最佳状态, 资产小组需要怎样来确定那些能够表明储层动态或局部动态何时开始下降的关键测量参数呢? 在有数百口井的大型油田, 为了评价资产绩效, 工程师可能需要对成千上万的数据组进行分类 勘探与生产公司开始意识到, 它们的员工可能会在最后评价数据前, 仅仅为寻找合适的数据和为模拟程序整理数据便花上 [2] 大量的时间 34 油田新技术

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3 之后的难点则在于如何把经过验证的传感器数据传送到用于评价整个系统 ( 从储层到分输管线 ) 的合适程序或模型中, 以及如何及时地传送数据以便做出最佳决策 其他行业, 如医药和航空业, 在处理和评价持续不断的数据流方面胜人一筹 医院和航空控制中心需要在对不断变化的数据进行快速分析的基础之上, 实施关键性的决策 通过运用自动系统进行伤员鉴别分类, 医生 护士和其他医务人员可对病人的病情进行监控和评价 空中交通管制员利用接收到的各种输入数据来调整飞机之间的飞行距离 当一架飞机进入另一架飞机的飞行空间时, 管制员会收到警报 每当遇到这种情况, 数据流会转换为视频图像和音频提示信号, 可使经过特殊训练的专家及时查明系统状况 可视化对数据解释很重要, 同时也对人们的快速反应能力有着至关重要的影响 在油气行业, 视频显示技术对储量开发与储量生产管理越来越重要 这些工具为不同领域的技术人员提供了一个学科相交点, 使他们能够进行协作和探讨, 从而帮助他们理解超出他们学科范围的数据和信息的含义 同时, 这些工具还使人们能够走出各自的专业领域, 将他们的各自专长汇聚到一起, 从而促进资产小组成员跨职能能力的培养, 使他们能够对数据进行协同分析 资产小组越来越依靠这些显示技术来消化吸收大量数据, 进而针对快速变化的生产系统做出正 [3] 确的决策 一种及时 准确地进行决策的方法将视频显示技术与数据自动监控和例外管理技术结合在了一起 一般情况下, 人们使用一个绿黄红灯系统来筛选传感器数据 ( 下一页图 ) 绿色测量结果表示某个组件或系统在指定范围内运行, 不需要进行任何操作, 无需一步关注 黄色代表警告, 表明传感器测量结果接近于上限或下限 红色代表警报, 表明组件已关闭, 原因是传感 [4] 器测量结果超出了指定的范围 黄色警告是资产管理的一个关键, 能够帮助作业者避免耽搁生产 作业者对黄色警告采取的是主动措施, 而对红色警报采取的则是被动措施 那么由谁来设定触发系统警报的阈值呢? 在这一问题上, 知识的获取很重要 操作限值可根据几个标准来确定, 如前期动态史 商业计划书设定的目标或各种模型预测值等 一旦警报阈值确定下来, 负责对数百口井的产量进行优化的资产小组便仅需要对少量表示读数已经接近或超出预设范围的黄灯或红灯做出反应即可 这可使作业人员和工程人员把更多的精力放在分析和快速决策等更加重要的事情上 储层动态优化包含各种可使资产管理者将工作重心从数据采集与分析转移到实际行动上来的工作流 在这一层面上, 专家对数据进行分析, 对某些作业束缚条件采取措施加以解决, 从而提高产量 例如, 通过分析电潜泵 (ESP) 的频率曲线, 监理工程师可能可以得出结论, 在降低震动和减少泵磨损的同时增 [5] 加电力将能够增加产量 但是, 在做出增加电力这一决策之前应对油井或油田的其他作业约束条件加以权衡考虑, 如出砂增多的风险 电费及解决出水量增加问题的费用等 这些决策常常会影响生产组织内的多个部门 要做出最佳决策常常需要汇集来自各个部门的信息, 这样可以避免工作目标不一致 否则, 在一个部门采取的旨在提高性能的措施可能会在另一个部门产生不利影响 本文叙述了如何通过将实时与间歇测量值 自动工作流和分析模型相结合在储层的整个生命期内持续地对储层动态进行优化 巴西的一个应用实例为我们描述了作业者是通过怎样的流程来实现这一目标的 挑战与能力油气公司通过寻找新发现来实现储量接替的努力正面临越来越多的挑战, 这促使他们把关注的焦点放在了对现有资产探明储量的开采优化上 受人们对 提高储层采收率问题的再度重视以及作业经济前景向好等因素的影响, 勘探与生产公司目前乐于在提高产量的措施上进行投入 许多公司把希望寄托在井下和地面传感器与设备以及先进的完井和自动化技术上, 希望通过使用这些技术和设备来提高采收率和作业效率, 同时降低作业成本 随着井下和地面传感器技术的不断改进, 数据采集能力得到不断增强, 同时随着数据存取 计算能力 分析能力 可视化和自动化等技术领域取得重要进步, 资产管理者对作业的监控能力及决策能力得到了显著提高 上述技术改进提高了人们对改善资产绩效和充分开发每个远景构造的预期 这些先进技术正在改变着勘探与生产公司的作业方式, 而这些技术的益处可用主要的经营指标来加以衡量 : 提高采收率 : 对不断变化的储层状况进行分析和预测使资产小组可以在状况发生前提前采取行动, 从而得以延续生产, 使实际产量超出原始产量目标 在储层条件随时间变化的过程中, 利用这些分析也有可能会发现更多的可采储量 提升效率 : 能够识别出即将出现问题的设备或能够提高生产设备效率的工作流可保护资产 减少磨损 降低维修成本和作业费用 自动工作流还可以提高人员的效率, 使作业者得以在日常工作上投入较少的精力, 而把更多的精力投入到提高决策质量上 其他的工作流也有可能改善设备的利用情况 提高安全性 : 政府要求作业者对从储层到炼厂的整个产品流的完整性负责 实时监控可降低设备故障或系统停工的风险, 以及因火炬燃烧 泄露或外溢而造成的损失 此外, 实时监控和远程指挥可减少井场所需的人员数量, 从而降低由井场作业和相关人员物资的移动所带来的风险 减少停钻时间, 降低产量损失 : 持续的产量监测对生产问题苗头的察觉 36 油田新技术

4 ᆳ ሞሎႹ ݔ ፕᄽă ᆳ ኟሞ ፕᄽLj ڍ ᅃၵ ଉ ࡕᅙ କሎႹ ݔ ă ᆳ ᅙ Կă. ݛ ڹ უ ݔ ᇨ ෪ ݔ ෪௬უই ݔ > 监控主要性能指标 图中 上 绘出了油井及其状态 例如 对 B 4 井 用圆圈出 进行实时远程监控的 ProductionWatcher 软件能够对作业条件进行跟踪 下图是一张压力及相关警告 警报和各种变化参数的历史图 作 业人员利用它来进行压降监控和维护及预测随时间变化的压降趋势 非常关键 生产监测数据可显示出 逐步发展的趋势 如表皮系数的增 加或过早水淹 也可快速检测出偶 发性事件 如设备故障等[6] 降低作业成本 通过对不断变化的 储层和作业参数进行早期识别和趋 势分析 资产管理者能够更好地制 定补救措施计划 如修井 设备维 护或设施升级 这有助于作业者将 资源分配给最能发挥成本效益的领域 自动化油田和先进工作流的其他作 用则是向人们展示公司获得成功后为员 工和股东带来收益的潜力 大量经验丰 富的员工在人们所预期的 人事大变 动 中将退休下来 这会对公司和资产 小组处理日常工作的方式造成影响 上 2007 年冬季刊 述技术能够帮助人们在人力资源有限的 情况下对资产进行管理 同时在帮助人 们获取知识上也能够发挥很重要的作 用 对知识进行系统地收集和管理有助 于弥合有经验的员工和新员工之间在知 识技能上的差距 利用这些知识 新员工 可以追溯整个生产系统的历史 以及各 个时期系统关键参数的变化情况 然后 他们可以了解资产小组是如何对这些变 化做出反应的 并从结果中学习经验 此 外 由于资产小组的专业知识主要集中 于中央监控与支持设备 只需要少数经 验丰富的专家就足以对分布在广阔区域 内的缺乏经验的人员进行指导 从而能 够降低风险和加速人员的培训 2. 据估计 专业技术人员可能把 60% 到 80% 的 时间花在了查找和准备数据上 有关此问题 更多的信息 请参见 Unneland T 和 Hauser M Real-Time Asset Management From Vision to Engagement An Operator s Experience SPE 发表在 SPE 技术年会暨展览会上 达 拉斯 2005 年 10 月 9-12 日 3. Murray R Edwards C Gibbons K Jakeman S de Jonge G Kimminau S Ormerod L Roy C 和 Vachon G Making Our Mature Fields Smarter An Industrywide Position Paper from the 2005 SPE Forum SPE 发表在 SPE 智能能源会议 暨展览会上 阿姆斯特丹 2006年 4月 日 4. 采用实时油藏管理提高勘探开发效益 油 田新技术 17 卷 第 4 期 2005/2006 年冬季 刊 有关电潜泵监控更多的信息 请参见 Bremner C Harris G Kosmala A Nicholson B Ollre A Pearcy M Salmas CJ 和 Solanki SC 电 潜泵技术新进展 油田新技术 18 卷 第 4 期 2006/2007 年冬季刊 Unneland 和 Hauser 参考文献 2 37

5 ፕᄽ ୲ ᆫ ᇑ ஏఇ႙ ᆳགྷ ࡗ ײ ఇ႙ ຕ د ຕ ጚԢ ᇑ ੦ ຕ ئ SCADA ဣཥ ଉᇑ੦ ᆳ ኑ ᆳ ఇ ᆫ ᆳ ᆫ Ӹࠅ ᆳགྷ ੦ ᇑ ٯ แ ڇ ੦ ᆳ ఇ႙ ঢ়षఇ႙ უ ओ ᇨ ۯ ԍቱ Ⴊ ᇑ ፈ ጨ ڦ ݔ ᆫ > 资产管理模型 此方法主要运用自动工作流获取 筛选有用数据 标记表现不佳的组件 诊断故障 并推荐在整个资产范围内优化生产的改进措施 结 构体系设计为开放式 可以与客户的软件和硬件系统结合使用 根据 Unneland 和 Hauser 的资料修改 参考文献 2 BlueField 智能资产一体化服务旨 在帮助勘探与生产公司从仪表化或智 能化技术投资中获得最大的效益 这 一根据用户需求定制的 应用广泛的 多学科生产优化方法将地下和地面设 备 一体化资产模型和自动工作流联 系起来 上图 它为资产管理者提供 了应对储层 油井和处理系统变化所 需要的信息 此外 通过BlueField系统 石油技术人员可以相互分享专业技术 知识 该系统借助数据采集 传输 存 储 模拟和可视化系统为技术人员提 供了一个相互协作的环境 从数据到决策 为了能够充分发挥仪表化油田和 工作人员的效能 作业者利用多种流 程或工作流来采集 整理 筛选和分析 数据 而一个油田往往有着成百上千 个数据采集点 还开发出了另外一些 工作流来对表现不佳的系统或组件进 38 行标记 对存在的问题进行诊断以及提 出改进措施 某些工作流能够为资产小组的数据 监控提供辅助 进而帮助其完成决策 通过整合数据流 解释井下和地面测量 结果以及将井下和地面测量结果转化为 资产小组可以使用的信息 这些工作流 便将仪表化油田变成了 智能 油田 工作流就是为实现某一特定目标 按预设的顺序运行 以程序或子程序形 式存在的活动序列 其中有些活动可能 是重复的而且非常复杂 工作流每执行 一个步骤都会收到不同格式的输入数据 包括数字化文件 电子表格以及专家的 评论等 接着 工作流将对这些数据以 预设的处理方式 如油藏模拟软件 电 子表格分析或结构化的讨论和会议 进 行处理 处理结果将用在后续步骤中 大 多数作业者的目标是最终获得可以输入 其他相关流程或者能够帮助他们进行决 策的数据资料 重复性的工作流往往可 以自动执行 这样可以把工作人员解放 出来去从事那些非日常性的工作 智能油田的工作流一般包含许多主 程序 这些主程序可依次进一步被分为 更小 更复杂的子程序 下一页 左上 图 从资产小组开始采集数据直至实 施决策 大多数的工作流都会包含如下 几个步骤 数据采集 传输 管理和验证 作 业者事先安装的井下和地面传感器网络 能够连续不断地 定期地或间歇性地获 得测量数据 作业者一般通过监控和数 据采集 SCADA 系统获取这些数据 该系统可将数据从油田传输到作业者的 办公室 在评价数据之前 该系统可对 数据进行整理和验证 请参见 数据质 量自动管理方法 第 40 页 监控 这是发现问题的过程 在这 一过程中 资产监理工程师可实时监控 作业状态 这一工作要求快速获取数据 而且要求能够对数据进行可视化分析 油田新技术

6 ਦ ǖ ስ ਦ ݛ ӄ ݴ ဆǖ ኑ ǖ ॠ ຕ ຕ ຕ د ᇑ ں ௬ ߌد ഗ ଉ > 油田常用工作流 自动程序与子程序系统及时 采集 整理和分析现场数据 供资产管理者根据 作业条件的变化采取相应措施 在此阶段 监控系统一般根据预 设范围对验证数据进行自动评估 在 数值超出预设范围之前 检测系统激 活警报 告知作业者性能即将超出标 准范围 这些监控系统通常既监控历 史情况又监控基于模型的状态 当数 据值与历史值 用 5 天移动平均值计 算 不同时 或偏离基于模型的数据值 如根据压降曲线预测的那些数据值 时 会发出警报 问题分析 运用各种工具 ECLIPSE油藏模拟软件 PIPESIM生产 系统分析软件或 Avocet 一体化资产模 型 将测量的动态结果与历史动态趋 势 商业计划或油藏和设施模型进行 ຕ ኝ ຕ ጚԢ DŽࡗ୳Ă أ ᅴ ኵĂ ዊଉ੦ Ăຕ ᆩႠDž ຕ ᇨ ت DŽ ᄓኤĂ ຕ ᇑࡃᅃ Ă Ⴕ ଉ ࡕĂ ᅍ ຕ ت Ăጹ Dž 比较 方案选择与决策 监测数据被输入 专家数值模拟和决策程序 然后由多学科 资产小组检查 资产小组复查不同生产方 案的模拟结果 然后决定最佳的行动过 程 结果保存在知识库中 以备后用 工作流的范围各不相同 从油田开 发规划或注水优化到出砂管理和电潜泵 性能优化等 下图 例如 大多数生产 方案要求保持压降并对压降进行认真研 究 一般压降监测工作流的结构如下所 示 井下压力计连续采集的压力和温度 数据以数据流的方式传输到接收系统 ᆳ ۯ ༀ ۯ ئ ༀ ۯ ༀ DŽ Ăཕ क़ ໙Dž DŽణՔ ଉĂ ଉ ڿ ३Dž უই DŽ ڹ უ ݔ Ă ෪௬უই ݔ Ă യ Dž ݴ ဆ DŽ ڦ Ă ຕ ॠᄓĂຕ Dž ᇑጀ ଉࠚ DŽหঢ় ஏĂ ܠ ၜ๕ဣຕĂႵ ଉ Dž DŽព ݔ Ă ۯۯ ༀ ဣ Dž ට ਉ DŽፕᄽཉॲĂ ሀ ཉॲDž ݒ ದ DŽ বĂᆳགྷᅺ Ă ଉࠚ ڦ փඓ ႠDž ᇑएԨ ੦ DŽዷᄲႠ ኸՔDŽKPIDž ໙Ă য়Ԓᇑ Dž ᆳ ᇑᆫ DŽKPI ໙Ă য়Ԓᇑ Dž ୲ DŽປ Ă ߛ ୲Dž ጀ DŽ ۉ უĂጀ ᆫ Dž ኖഛൻ DŽጀ ୲Dž ئ ഘ DŽጀ ᇑਸ ୲Dž ഔ ۯ ᇑ ದ! پ ئ ఇ DŽ߅ඡĂ ഽ Ă!ᇱ๔ᆳഘ ئ ଉDž DŽഘ ଉĂ უ Dž ݞ ෪ᇑ ෪ DŽ ෪Ă Dž ປ ୲ ئ ੦ᇑᆫ DŽKPI ໙Ă য়Ԓᇑ Dž > 资产管理工作流 数据处理 井动态 储层动态各自的工作流表明了不同流程之间的相互影响 此工作流的输出为下一个工作流的输入 2007 年冬季刊 39

7 数据质量自动管理方法 随着越来越多的仪表化油田投入 使用 作业者发现在某种程度上可通 过新技术生成的数据质量计量传感器 与设备投资的回报 资产小组在管理 完井系统和生产设施的同时 他们也 必须管对其数据的质量进行管理 与所有实物资产一样 数据需要 随时维护 以人工方式将数据输入电 子表或不同处理程序以便进行决策所 时 若出现误差 一般是由人为干预 引起的 则原始数据的质量降低 数 据误差很容易产生 小数点位置出 错 排印错误或图件数据错误可能会 将油井数据归类到一个新的地理区 域 重新绘制油田边界 改变生产层 位的构造或更改完井方案 右图 信息技术行业已开发出一种解决 油田数据质量与验证问题的系统性方 法 使用自动化数据质量管理 DQM 软件 作业者可评价 修正并校准数 据集 InnerLogix 斯伦贝谢旗下的一 家公司 开发了一种 DQM 软件 其 DQM 软件包包含交互与自动评估工 具 以及多渠道供应数据与多种数据 储存库之间数据改善与数据交换工 具 DQM 方法在评价数据质量方面 有六个基本标准或测量范畴 有效性 数据是否有意义 是否 符合科学和企业技术标准 完整性 客户是否得到所有需要 的数据 唯一性 在同一数据存储库中是 ft 400 m 200 > 消除偏差 简单错误产生的误差 如错误抄写的油井地表坐标或不正确的地图数据 会存在 于整个数据库 从测井曲线图头到底图 或从一个数据库到另一个数据库 这些误差会产生代价 昂贵的后果 专用数据验证原则可识别数据源之间的偏差 并根据级别最高的资源对数值进行校 准 在本例中 根据航测照片所得的油井坐标要好于根据探测报告绘制的油井坐标 红点 否有相同的项目 一致性 每一项目的属性在数据源 之间是否一致 检查 项目是否被修改 增加或删 除 数据变化 项目的属性是否被修改 这些测量范畴可以转化为评估数据 的商业规则 InnerLogix QCPro 软件包可让用户 创建与数据质量统计评估相结合的定制 规则 用户可创建具有不同复杂度的商 业规则 例如 他们可以制定规则 确 保井斜测量结果包含有最小数量的点 每个点的测量深度不断增加 他们可能 想识别项目的重复数据 如井图头 测 井曲线与标识选择 然后从数据存储库 中去除重复数据 用户也可以制定地理 规则 以确定地面井位位于油田 区块 或国家边界内 其他规则也已经制定 以确保数据在各数据存储库之间是一致 的 从而确保每个人所用的数据是相同 的 油田新技术

8 评估数据后,QCPro 软件可让用户创建和编辑修正不合格数据的规则 然后更新客户的所有数据库, 让经过验证的数据保持一致 自动校正规则的创建一定要反映出勘探与生产实践 流程 标准与工作流所隐含的知识 这些校正规则一般会涉及一系列属性或数据项的复制 计算或修改 QCPro 软件可动态识别最优来源, 以为修正流程中的属性值提供参考 在 DQM 流程的最后阶段, 在低质量数据进入系统前将对数据质量误差进行识别 此阶段有助于将在解释流程中逐步进入数据组的误差降至最低 若没有可行的 DQM 流程, 这些误差就会因项目数据存储库中的数据被自动或盲目覆盖而继续存在下去 例如, 当人们认定测量定位在真北而不是坐标北时, 井筒井斜测量结果可能会被输入项目数据库 QCPro 软件会自动检测此误差, 避免误差的传播, 从而可尽量避免团队受挫 减少浪费在数据修改上的时间 数据偏差的识别很重要, 而自动修正偏差的能力则更加重要 QCPro 软件利用由用户定义的商业规则, 并结合评估结果, 可确保只有质量最高的数据才可进入项目和公司的数据存储库 如果反复使用 QCPro 程序组, 可在资产应用中系统地除去有缺陷的数据, 传播高质量数据 监理工程师和其他用户在流动模式下观察压力与温度数据 通过去除峰值和明显的误差以及在预先设定的时间段上进行平均来对压力数据进行平滑处理 此外, 每小时均对最大压力值和最小压力值进行测量 在每个小时末重新设定移动平均值 另外, 计算一天的最大 最小和平均压力数据 每天 24:00:00 重新设定移动平均值 运用物质平衡模型或数值模拟来估算井筒附近的静态储层压力 (P r ), 然后以预先设定的时间间隔将压力数据输入, 一般为每隔 小时一次 有时, 需要对已经估算出来的 P r 值再次进行估算 ; 此时, 其他预先估算出来的值必须得到更新 用静态储层压力 (P r ) 减去表压力 (P wg ), 则可计算出生产压差 计算或估算出表压力极限值, 并以预先设定的时间间隔输入, 一般为 小时 泡点极限值 出砂管理极限值以及压降极限值为数据来源 泡点极限值为井底压力的绝对极限值 ; 出砂管理极限值为静态储层压力的函数 ; 压降极限值为静态储层压力的固定偏移量 有时, 要重算这些极限值, 此时必须对以前的数值进行更新 将小时平均值 移动最大值 移动最小值 移动平均值与表压力的适当极限值相比较, 每小时监测一次压降 当表压力在极限值的设定变化范围内时, 会自动产生黄色警报 监理工程师分析这些警报, 根据油田动态信息为每个警报设定有效性条件 这些有效性条件一般包括 不需要采取行动 密切监控 或 建议采取行动 等 工程师也可做出补充说明 资产管理者对一系列已经发出自动警报的井以及有效性状态和监理工程师的说明进行查看 如果出现复杂或异常难题, 专家组会召集会议来对问题的根本原因进行快速的分析 根据分析结果, 采取补救措施 变化管理通过评价使用的技术对传统资产管理工作实践的影响, 然后有选择性地改变工作流, 勘探与生产公司可大大改善资产绩效 促成这些变化是任一 BlueField 变革的重要组成内容 抵制新鲜和另类事物是人的本性 变化常常让人感觉不舒服, 有时还有些风险 在进行改变之前, 人们常常需要首先了解新行动会给个人带来哪些重要的益处 这一现象同样适用于组织机构 如果没有个人好处的激励, 组织内各个级别的人员会直接抵制变化或间接地放慢变化的进程 综合改变管理计划对大型 技术型变革项目能否取得成功有着至关重要的影响 从一开始就必须要清楚, 在承担 BlueField 项目时会出现变化的问题, 因为, 这些项目常常要涉及对现状进行重大改变 要通过综合利用新技术 新技能和新的工作实践方法来改变资产绩效, 员工需要调整长期形成的工作习惯和工作流 管理层也要有充分的准备, 以应对潜在的对变化的抵制 在过去几十年中, 变化管理已经发展成一门管理科学 一些一流的学术机构, 如哈佛商业学院, 已经出版了关于将变化管理原则有效应用于工作场所的 [7] 研究与案例分析报告 根据这些原则, 斯伦贝谢业务咨询专家已经为 BlueField 项目开发出了一套变化管理转换方法 ( 下一页, 上表 ) 7. Harvard Business Review on Change 美国马萨诸塞州波士顿 : 哈佛商业学院出版社,1998 年 2007 年冬季刊 41

9 BlueFieldՎ ײ ॺظ ညĂସට႑ ڦޜ ᇺৠǖ ඓԍ ᇑ ࠅ ߛ ଶ ࠕ ڞ Վ ڦ ᇱᅺLj ܔ ፌዕጒༀᆶᅃዂ ڦ ණ Lj ࠕ ݴ ණ ڟ ၄ᇨ Վ ڦ ኵă ڿد ᅃዖ ೨ߌǖ ๑ᇵ ኈኟᅪ ڟ ፇኯ Ⴔᄲፔ ߀ ՎǗ ૩සLj ܔ ৪ኛ ၾ ݒڦ ᆌă ॺ૬ኧ ǖ ॺ૬ᅃ ᆯߛप ටᇵ ጆᄽට๗ፇ ڦ ႐ ፇă ፇ ᇵኮक़ ᅜ ݴ ၛ ܔ Վ ڦ ᇺৠ ڦ Lj ᆛᆶፇኯኰ ᆖၚ Lj ࠕ ۯ ၜణ ڦ ਸቛă ኴ ਸ๔Վ ǖ ඓԍႎ ፕ ݛ ᆶডߛ ڦ ײ Lj ڦ ਸ๔ ܔ ፇኯਏᆶዘᄲ ڦ ᅪᅭă ഽՎ ǖ ဣཥ ں Ă Ⴧ د ႎ ڦ ፕ ݛ ๕Lj ኄ ᄲ ࠀ ၄Վ ՂႷ ڦ ă ჄՎ ǖ ሞՎ ڦ ፇኯ ײ ॺظ Ăरຍ ࠓLj ඓԍ න ڦ ፕ ݛ ă ܔ ཚࡗኄၵՎ ൽ ڦڥ ᅮ ೠࠚ ă > 管理变化的步骤 此六步管理流程从为预期的工作流程建立远景开始 以实 现业务新方法的制度化结束 在执行此流程之前 应该对组织结 构中这六个主要阶段中每个阶段的现状 进行评估 在评估的基础上 制定变化 综合管理计划 主要参与者的早期介 入 对资产的清晰描述以及对改善运作 的详细规划将最终促成资产运作和管理 的有效变化 走向智能油田的路线图 智能油田的建设得到了许多技术进 步的支撑 若没有这些技术进步 不用 说油田智能 即便是油田的仪表化也是 不可能实现的 这些技术进步中最主要 的内容之一是小型化 规模 成本和能 量消耗的大幅下降使智能设备和技术得 以更广泛地应用于油田 使人们可以在 整个资产内推广使用实时传感器和设 备 这些改进还延伸到了通信领域 在 井底传感器与世界各地资产管理办公室 之间建立了非常重要的连接 同时 计 算能力 软件与可视化得到了不断的改 进 有助于工程师与地学家理解来自现 场的数据 这些技术的融合对世界各地 油气田动态的改善 对延长油气田开采 期非常关键 要将这些不同的技术综合在一起需 要精心制定计划 BlueField开发与执行 流程分为几个步骤 可大概归为六个阶 段 下图 预评估阶段 初始步骤包括召开会 议确定普遍问题和用户的需求与目标 根据此信息 B l u e F i e l d 小组制定出 BlueFieldl路线图 大致确定出与拟定项 目相关的各个步骤 从评估和执行阶段 一直到持续监控与改进阶段 评估阶段 在专门开发的BlueField 路线图基础上 小组召开现场评估会议 和专题讨论会 除了记录当前的能力和 实践外 小组与客户还要对运作问题 风险及可能的机遇进行评估 这些会议 对于确定重要活动 与流程相关的数据 和支持每项活动的工作流之间的联系是 至关重要的[8] 此综合评估流程的评价 内容包括传感器与设备 数据传输与带 宽能力 数据管理与确认程序 生产监 控能力 第三方与内部处理软件 以及 油田生产难题 如出砂或高含水率等 此阶段一个最主要的目标是记录主要的 性能指标 KPI 以及当前性能基准 这 些基准将作为执行后性能评估的参考 BlueField 小组还与客户进行协作 将现有的工作流改为预期的工作流 在 此阶段 小组要协助用户设定与操作环 境相关的项目目标 并明确预期取得的 Վ ᇨೠࠚ ೠࠚ ย ॺظ ኴ Ⴤ ੦ᇑ߀ ၜణ > BlueField 开发与执行概要 在客户所提供的数据的基础上 需要使用指导整个流程的详细要求和说明来填充此基本路线图 42 油田新技术

10 结果 然后 需要对技术 合作实践以 及决策质量上的绩效差距进行评估 这 些差距有可能会阻碍上述预期结果的实 现 根据基于上述信息的非常详细的项 目要求 明确项目必须改进的一些主要 方面 用户与BlueField小组共同制定出 项目管理时间表 以确保能适时完成所 制定的工作内容 他们还制定变化管理 和执行的策略 以确保BlueField工作流 和技术得到认可和使用 设计阶段 在对主要流程 数据需 求以及现有的工作流有了清楚的了解之 后 项目小组就可以决定哪些工作流可 以进行优化或自动化[9] 利用需求说明 和相关的工作流程图 BlueField小组制 定项目设计和执行计划 并提交用户审 查 批准 这些需求说明和工作流构成 了技术规范的基础 技术规范规定了项 目将使用哪些技术和工程组件 以及这 些组件在 为实现前期设定的结果而需 要采用的 工作流或流程中是如何相互 作用的 小组在用户现有的技术与新技 术之间建立起联系 在此阶段 要检查 项目管理实践 以确保BlueField路线图 的成功实施 创建阶段 前期确定的需求和规范 推动着项目组件与程序的创建和定制 各种创建任务会同时进行 开发自动监控工作流 开发自动数据管理与验证工作流 建立相应联系环节 以适应用户所 保留的硬件和软件 开发并综合运用各类分析工具以及 第三方程序及由客户内部开发的程 序来协同工作 针对具体问题 如出砂或流动保障 问题 开发作业工作流 创建合作与协调中心 石油技术人员或借助工具来完成 在此 在此阶段也要对组件和工作流进行 流程中可能会识别出其它的改进 而这 测试 以确保达到预期的结果 此项测 些改进可以被反馈回设计 创建和执行 试常常在实验室环境下进行 以避免对 阶段 最后的一步便是对当前的组织结 客户现场作业造成干扰 构进行调整 以为新的工作方法提供最 执行阶段 现场小组安装或调节传 有效的支持 感器 仪器仪表以及数据传输设备 将 下文来自巴西的实例很好地说明了 先前在实验室环境下测试的工作流和技 开发和实施旨在提高海上某油田产量的 术移植到客户的工作环境中 以进行安 智能型自动工作流需要付出的努力 装和进一步测试 对先导试验结果进行 评估 并与评估阶段的性能基准进行比 巴西开拓性实例 Campos盆地是巴西最大的产油区 较 测定效率 周期 决策质量或费用 在那里发现了几个重要的海上油气田 节约等方面的改进情况 持续监控与改进阶段 必须参照已 包括 Carapeba 油田 Carapeba 油田位 经确定的基准对安装后的绩效进行测 于盆地北部 水深大约 85米 280英尺 评 为了获得更好的绩效 有些流程可 下图 巴西国家石油公司 Petrobras 能需要调整 而此类流程的识别工作由 于 1982 年发现了 Carapeba 油田 该油 田的产量主要来自两个上白垩纪浊积砂 岩层 此外 还有些产量来自始新世砂 层[10] 50 m Vermelho ә!!ဇ PVM-1 PVM-2 PVM-3 Campos Carapeba PCP-2 PCP Pargo PCP-1 m PPG-1 PCP-1 PCP-2 PCP-3 Garoupa 0 Carapeba ᆳགྷ ᆳ ጀ ጺ PCP-1 PCP-2 PCP-3 ጺ PGP-1 0 ࠅ 5 ᆈ 5 8. Murray 等人 参考文献 3 9. Murray 等人 参考文献 Horschutz PMC de Freitas LCS Stank CV da Silva Barroso A 和 Cruz WM The Linguado Carapeba Vermelho and Marimba Giant Oil Fields Campos Basin Offshore Brazil 收录于 Halbouty MT 编 辑 Giant Oil and Gas Fields of the Decade AAPG Memoir 54 塔尔萨 AAPG 1992 年 年冬季刊 > 巴西海上的 Carapeba 油田 三个生产层所采油气回接到 PCP-1 PCP-2 和 PCP-3 三个平台 Carapeba 油田的作业与 Vermelho PVM Pargo PPG-1 和 Garoupa PGP-1 油气田的其它平台联系紧 密 它们共同组成一项单个资产 由巴西国家石油公司 Petrobras 管理 资产中每个油田的发电 多相液处理 水处理与回注以及注气等分别分布在不同的平台上 为了优化 Carapeba 油田的生产 Petrobras 着手解决了包括注水扫油效率和出砂等一系列问题 43

11 现在,Carapeba 已成为老油田, 有三个生产平台,41 口油井和 6 口注水井 除了两口井装有湿式水下采油树外, 其余每口生产井安装的均是干式采油树和 [11] 电潜泵 在 Petrobras 的两个重要先导项目中,Carapeba 油田发挥了主导作用 1994 年,Petrobras 在 Carapeba 油田的 RJS-221 直井中安装了一台电潜泵 ( 该井水深 86 米 ), 这是全世界首次在水下 [12] 油井中安装电潜泵 在已有大量浅水井电潜泵应用经验的基础之上, Petrobras 进行了此项先导项目, 目的是要测试电潜泵技术在深水中应用的可行性, 并期望通过这一实验他们能够对更 [13] 深的水域进行开发 2006 年,Petrobras 选择 Carapeba 油田进行了另外一项先导项目 由于大量井下与地面基础设施已经就位, Petrobras 意识到 Carapeba 油田的条件非常适合对智能技术的整合展开论证和评估 此油田的三个生产层位提供了测试智能完井设备的绝好机会 每口产油井都安装了电潜泵 - 18 口井安装了变速传动装置, 可使作业者进行远程动力调整 其中有些电潜泵由 Phoenix 人工举升井下监控系统监控 重要的是, 各井的干式采油树完井方法使数据存取变得容易, 降低了安装智能完井设备或实施井下干预的复杂度 Petrobras 开展了五个项目来为资产生产和效率的优化选择最佳技术 计划和供应商, 而上述项目是这些项目中的第一个 Petrobras 通过引入和整合智能技术寻求改善储层扫油效率, 提高油田采收率 除了验证管理油田的技术和流程,Petrobras 的管理层还为此先导项目确定了主要的目标 : 优化生产 : 通过监控井下传感器, 产量增加 15% 生产效率 : 通过对平台硬件做进一步的更新, 生产效率提高 1% 采收率 : 通过改善注水管理来提高驱扫效率以及通过在 5-10 口井中运用智能完井来优化流量, 采收率提高 0.2% 此项目于 2006 年 6 月开始 斯伦贝谢在现场进行了评估, 并召开了专题研讨会, 与会者包括所有与 Carapeba 资产相关的学科人员 通过现场评估, 斯伦贝谢完成了一份综合目录, 涵盖了油田和平台的总体布置图 资产业务组织 计算机网络体系结构 光纤通信 电潜泵 井下传感器与设备 注水系统 多相液处理 电力分布 过程自动化 平台人员配备与轮流工作制度 油藏评价 管理层信息系统 智能完井 健康 安全与环境以及流动保障等 在专题研讨会上, 各学科的代表概述了关键的工作流程, 总结了他们所控制的流程的目前状态 在专题研讨会的后期会议上, 代表们总结了他们对那些工作流程的预期成果的看法 专题研讨会和现场评估有助于对那些妨碍实现预期成果的因素进行识别 在专题研讨会的整个会议期间, 计划小组把关注的焦点放在了流程 上, 而不是特定的产品或技术上 在专题研讨会讨论结果的基础上, Petrobras 形成了 50 多项需求说明 这些说明能够帮助确定工作范围并指导选择合适的产品和技术来实现预期的最终目标 之后,Petrobras 的管理层展开了一项价值分析, 以根据复杂程度 成本及对业务绩效的最终影响来对需求说明进行优先级别划分 在确定了当前和预期的工作流程情况之后,Petrobras 与斯伦贝谢项目组利用需求说明指导项目设计和执行计划的开发, 以获得管理部门的批准 计划得到批准后, 工作流程图被当作开发自动工作流的模板来使用 Carapeba 的总体规划需要具备一个能够提供实时流动和间歇性数据采集 传输与存储的系统, 以及一些一体化的储层 井筒和地面设施模型 它还需要一个入口平台, 来集成来自生产作业 地学系统和财务系统的信息 此入口平台在整个资产中起到了信息枢纽的作用 运用从这些资源得到的数据和信息, 多学科资产管理小组在相互协作的环境下对作业流程进行规划 监测 控制和优化 此项目的实施需要 Petrobras 和斯伦贝谢的多个技术部门之间进行广泛的协作与合作 为了整合不同的井下与地面系统, 斯伦贝谢为各小组提供了项目管理 业务咨询 石油技术评价 油层完井 生产工程 软件设计 信息管理 井下传感器与油田设备等方面的专门技术 显然, 这是一项超大型 多学科 11. 海上油井既可采用干式采油树也可采用湿式采油树进行开采 深水油田采用湿式采油树, 在生产时一般将油气通过出油管线输送到通用的海底管汇, 该管汇由立管连接至平台 大多数湿式采油树安装有流量控制阀和压力温度传感器 这些装置被安放在海床上或海床下, 由于得到了优化, 它们能够避免修井作业 深水湿式采油树完井的油井修井成本非常高, 因此在设计时, 这些井是被假定为不需要进行修井作业的 相反, 每个干式采油树有一个海底井口与立管相连, 并在平台上安装有油管悬挂器和地面试油树 干式采油树一般利用随动塔式平台 立柱式平台和张力腿平台进行生产, 这样, 油井修井作业 更简单, 费用也更低 近几年, 干式采油树的性能已得到改进, 已能在更深的水中安装 有关深水完井更多的信息, 请参见 :Carré G, Pradié E,Christie A,Delabroy L,Greeson B, Watson G,Fett D,Piedras J,Jenkins R,Schmidt D,Kolstad E,Stimatz G 和 Taylor G: 深水完井和固井新技术, 油田新技术,14 卷, 第 4 期 (2002/2003 年冬季刊 ): Mendonca JE: The First Installation of an Electrical Submersible Pump in a Deepwater Well Offshore Brazil,SPE 38533, 发表在 SPE 欧洲海洋会议上, 阿伯丁,1997 年 9 月 9-12 日 有关 Carapeba 油田电潜泵更多的信息, 请参 见 :Cuvillier G,Edwards S,Johnson G,Plumb R,Sayers C,Denyer G,Mendoca JE,Theuveny B 和 Vise C: 解决深海建井难题, 油田新技术,12 卷, 第 1 期 (2000 年春季刊 ): 在此先导试验中,150 马力 REDA 泵以 2000 桶 / 日 (318 米 3 / 日 ) 的速率运转了 34 个月 14. Henz CF,Lima CBC,Lhote JP 和 Kumar A: GeDIg Carapeba-A Journey from Integrated Intelligent Field Operation to Asset Value Chain Optimization,SPE , 发表在 SPE 智能能源会议暨展览会上, 阿姆斯特丹,2008 年 2 月 日 15. Henz 等人, 参考文献 油田新技术

12 B C B A A 上成立了类似的中心, 用以改善海上和陆上人员之间的联络与协作 斯伦贝谢为 Petrobras 配备了资产管理所需要的系统和软件, 并为加强 KPI 的可视化和管理还专为该公司定制了 DecisionPoint Web 工作流门户 GeDIg 中心配备有一个根据人机工程学原理设计的协作室 ( 协作室被分成控制 诊断和计划三个区域 ) 以及一个独立的危机处理室 航空飞行控制中心与医药行业的一些理念被引入了该中心的设计中, 用来改善决策支持和决策控制 尽管此项目原计划要到 2008 年 7 月才投入试运行, 但项目实现了提前完工, 整个项目已于 2007 年 9 月投入运行 在 Carapeba GeDIg 项目上所获得的经验使这一概念在其它油田也得到了应用 Petrobras 在位于 Campos 盆地深水区域的 Marlim 油田的一个类似项目现已接近完工 C > Petrobras 的 GeDIg 决策中心 监控区 (A 框 ) 的显示器能够突出显示油井警报 警告以及 KPI 的变化 在该房间内按逆时针方向看便会看到大型显示屏幕 (B 框 ), 该屏幕显示的是来自分析和模拟软件的分析与计划结果 在这一区域, 可分析来自多口井 集油管网以及工艺设备的结果 图中还可看到一个油田规划和开发所用的油藏模型 用屏风隔开的会议室 (C 框 ) 配有与平台工作人员或其他资产管理者召开远程会议所需的通信设备 多维项目 在计划 构建和执行阶段, 斯伦贝谢业务咨询专家帮助 Petrobras 制定并实施了变化管理策略, 带动 Carapeba 资产管理人员朝着既定的目标而努力 这些专家还帮助确定此资产的业务和作业 KPI, 以及确定如何测定和衡量这些指标 这些技术的配备和组合应用最终发展成为被 Petrobras 命名为 GeDIg 的数字 [14] 一体化管理协作中心 该中心将整个组织内的专家集中在一起, 使他们能够相互分享专门技术知识, 并让他们更好地理解管理 Carapeba 资产所需要做出的各种油田开发决策的经济和工程方面的影响 ( 上图 ) 在 Carapeba 两个平台 Carapeba 工作流在 Carapeba 项目的实施过程中, 开发了许多工作流 在此, 我们将对帮助 Petrobras 实现资产高效管理的一些改进作简要回顾总结 电潜泵与产能问题的诊断 - 为了避免意外的生产中断,Carapeba 人工举升小组必须要时刻留意工作条件的变化, 这些变化可能会是某些生产问题的最初征兆 要识别潜在问题需要小组成员仔细察看大量的实时数据流 小组成员花费了大量的时间来过滤大部分常规数据点, 以发现能够指示井下故障开始的异常点 Petrobras 意识到如果能够实现日常数据过滤工作的自动化便可把更多的时间用于解决目前工程技术上的问题, [15] 以及用于避免将来难题的出现 斯伦贝谢 BlueField 小组创建了监控与诊断系统, 减轻了人工举升小组的数据负担 此系统汇总了来自地面和井下传感器的实时数据流, 以及油层资料和每日生产数据 这些数据可以和油田上任何井的模拟模型配合使用 2007 年冬季刊 45

13 于泵吸入口泡点压力 Pb 的条件下生 产 在射孔孔眼前最大生产压差为 50 kg/cm2 710 psi 或 4.9 MPa 工程人员 设定了不同的KPI 用于评价油井动态 如计算生产指数 PI 井底压力 BHP 和总液量 Qb 与时间的关系 工程人 员还开发了其它工作流来帮助作业者快 速判断何时超出了最佳的生产约束条 件 当油井在低于泡点压力的条件下 入口泵BHP<Pb 生产时发出的警报 BHP 和温度与深度关系的实时图像 将实时计算的泵压头和流量与理论 曲线相对比的电潜泵效率曲线图 检查泵的情况 以监控 ESP 压头泵 效随时间的变化情况 amps C 这一新系统能够监控地面和井下传 感器 还可在已确定的设定点上自动指 示出偏离情况 使小组能够快速识别潜 在的故障并迅速做出反应 下图 Petrobras发现了一个重要问题 即 有可能大量出砂 这会损坏Carapeba生 产设备 为了维修作业将不得不关井 从而使成本升高 为了避免出砂导致的 严重后果 Carapeba的所有井必须在高 > 根据预定的工作条件监控电潜泵参数 Carapeba 监控小组可使用交互式控制屏幕 主屏幕 以葡萄牙语原文显示 背景 来查看非常详细的井筒图和 动态参数 人工举升工程师能够对每一口井进行分析 以监控电潜泵动态 包括井下压力 温度 电流 估计的流量以及最新产量和试井数据 点击特 定的某一口井 如蓝色突出显示的那口井 将打开下拉选项 从中可获得更多关于电潜泵的信息 其中 实时指示窗口 插图 左 可使工程师对众多 参数进行分析 如井口压力与温度 油嘴尺寸 变速驱动条件下的电流与频率 入口压力 出口压力以及电机振动等 图中 电流 红色 与井口温度 黑色 表现出相同的趋势 当关闭泵电源时 温度下降 当点击泵显示窗口时 工程师可看到最新的温度和电流读数 插图 右 根据 Henz 等人的 资料修改 参考文献 油田新技术

14 > 计划内与计划外的产量损失 资产管理者能够对造成产量损失的各种情况进行检查和分析 图中绘出了几个月内原油产量 ( 绿色, 左上 ) 和天然气产量 ( 红色, 右上 ) 的每日损失情况 这些损失可能是由地面设备 井筒设备 电源 处理或流动等原因造成的 ( 饼状图 ) 资产管理者还可以按类别来追踪损失持续时间 ( 柱状图 ) 带状图 ( 下 ) 显示了天然气产量损失 ( 红线 ) 原油产量损失 ( 绿线 ) 持续时间 ( 粉线 ) 和流量 ( 蓝线 ) 方框 ( 右侧 ) 中列出的是出现产量损失的各井, 同时给出了由两个字母组成的故障属性代码目录 ( 根据 Henz 等人的资料修改, 参考文献 14 ) 这些 KPI 主要以 Phoenix 人工举升井下监测系统提供的输入数据为基础 对于那些没有安装 Phoenix 传感器的井, 则用地面试井数据对其动态进行了标定 应用情况证明, 此监控与分析工作流对泵性能的优化是必不可少的, 它延长了故障的平均时间间隔并提高了产量 停工时间分析 - 此工作流对 Carapeba 油田当前和以前的油井故障 和停工事件资料进行分析和分类, 而且每个这样的实例都按优先顺序排列在 GeDIg 作业门户显示器上 ( 上图 ) 资产小组利用 DecisionPoint 显示软件来分析故障趋势和预测修井活动 在显示界面上可看出预测产量发生的变化, 这样, GeDIg 管理者就可优先安排进行修复所必需的资源 一体化建模模拟的能力 - 延长油田寿命和优化生产的关键是改善整个油气 田的动态而不是单井的动态 模拟模型对油气田动态的预测至关重要 Petrobras 并不是想通过开展一些单独的模拟来对储层 油井 集输管网和处理设施的性能进行描述, 而是希望能够弄清楚在不同的生产方案中当某个特定组件被调整后, 系统的其他部分会受到何种影响 2007 年冬季刊 47

15 > 资产监控 这张宏观视图可让资产管理者对主要作业流程及其对整个资产 从 Carapeba 油田到 Vermelho Pargo 和 Garoupa 油田 的影响进行监控 而 不是让资产管理者将注意力集中在单个油井或平台上 资产管理者可对电潜泵作业 油气分离 发电以及其他关键流程的状态进行跟踪 在需要时可立 即获得各组件的相关图表和信息 例如 资产管理者可以看到 在通过 PCP-1 和 PCP-3 平台进行生产的 Carapeba 油井中 有 8 口井已被关闭或废弃 红 色泵图标 PCP-1/3 左上 根据 Henz 等人的资料修改 参考文献 14 考虑到 Carapeba 资产管理者自用 的模拟系统由几个不同的软件公司提 供 而且一直以来应用情况良好 斯伦 贝谢安装了Avocet 一体化资产模拟器 此系统用于协调来自单个模型的结果 并将结果分配给系统中的其它模型 Avocet 模拟器还能够允许使用电子表 格作为替代模型输入 并可对不同开发 方案进行经济分析 执行概要 资产的执行概要将商务 视角与作业视角相结合 突出说明与计 划不一致的关键方面 对于Petrobras的 管理人员而言 此概要可确保所有的工 作流程都是朝着实现整体目标而设置 的 通过察看能够显示整个油田作业情 况的 DecisionPoint 软件界面 管理人员 48 可快速对整个资产内不同作业的影响进 行评估 如果需要更深入地研究某一井 筒问题 可很容易获得每口井的图表资 料 资产监控视图把电潜泵作业 油气 分离 发电及其他关键工序的重要状态 信息集成在一起 能够为资产管理者提 供相关活动的总体概览 上图 智能油田的未来 一项技术的突破常常能够带动其他 技术的进步 最近在完井 传感器 通 信和计算技术方面的进步有助于石油行 业实现油田智能化管理 然而 智能所 扮演的角色在很大程度上是一个能够根 据系统条件的变化而不断对组件的性能 做出细微调整的工具 为了使资产绩效 达到最佳 勘探与生产公司必须综合运 用其拥有的各种先进技术 将详细的井 场数据与能够反映决策影响的快速分析 能力有机地结合在一起 而这些决策对 系统的各个方面 从油藏一直到集输管 线 都会构成影响 那些在资产整合方面取得成功的勘 探与生产公司在对需要做出修改的流程 进行分析时 必须有明确的策略作为指 导 接下来在实施变化时便可能会遇到 一些困难 更别说让人们马上接受这些 变化 但在这一努力上取得成功的公司 将能够建立起新的管理体系 在这一管 理体系下 有效数据和特定工作流能够 帮助公司在对生产不断进行优化的同时 大大改善决策质量 MV 油田新技术

石油与天然气地质 杨少春 信荃麟 断块油藏测井解释模型的建立 资料的处理及储层评价应始终考虑地质因素的影响 不同类型储层 不同沉积相带以及不同开发时期的测井响应 岩性 物性 韵律性 电性及含水率等均不相同 根据这些差异和特点 分别建立了孔隙度 渗透率和含油饱和度等参数的解释模型和计算模型 提高了解释精度 勘探和开发阶段测井资料的处理除应考虑岩性 沉积相带 注水后储层结构变化外 还应考虑断块的复杂性及断块之间的联系

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