用于估计疲劳损坏的系统技术方案

在一个方面中，本公开提供一种用于估计立管柱中的疲劳损坏的系统。所述系统包括可以沿立管柱部署的多个加速度计以及通信链路，所述通信链路将来自所述多个加速度计的加速度计数据实时传输到一个或多个数据处理器。所述系统使用来自位于传感器位置处的有限数量的加速度计的数据，来估计沿所述立管的整个长度的优化水流分布，包括不存在加速度计的位置处。随后使用所述优化水流分布估计个体立管部件的损坏率，并且更新个体立管部件的总累积损坏。传感器位置的数量相对于深水立管柱的长度而言较小，并且可以使用二十个以下的传感器位置沿立管柱的整个长度可靠地监测若干英里长的立管柱。

【技术实现步骤摘要】
【国外来华专利技术】用于估计疲劳损坏的系统关于由联邦政府赞助的研发的声明本专利技术是依据与美国能源部签订的第11121-5402号RPSES合同而在政府支持下产生的。政府享有本专利技术的某些权利。
技术介绍
本专利技术涉及监测水下(subsea)设备的损坏。在特定方面中，本专利技术涉及实时(inrealtime)监测海底立管柱(riserstring)中的疲劳。在深水钻井环境中，对由钻井立管(drillingriser)的旋涡感应振动(VIV)引起的疲劳损坏进行预测和监测是一个复杂且具有挑战性的问题。尽管存在多个疲劳损坏来源，但是VIV和波浪是导致深水钻井立管发生疲劳损坏的主要原因。海底水流(underseacurrents)可能导致VIV，其中钻井立管沿垂直于主水流方向的方向振动。与浅水环境不同，深水钻井需要相对较高的顶部张力(toptension)来保持立管柱的横向稳定性。这种高张力与强水流产生的应力相结合，可导致立管柱所服务的水下装置的部件(例如，防喷器组(BOPstack)导体)以部件共振频率或相近频率振动，并且引起疲劳损坏率增大以及整个系统更易于发生疲劳破损。目前，钻井立管监测系统使用振动数据记录器(loggers)，所述振动数据记录器在钻井作业(drillingcampaign)结束时收回后，提供关于沿所述立管柱所经历的应力的数据。通常不提供能够用于持续评估沿立管长度累积的损坏的实时数据。因此，钻井作业期间对疲劳损坏的评估通常依赖于在钻井作业开始之前应用的预测模型。鉴于所述不确定性，损坏率估计相对保守并且趋于超出实际损坏率，从而限制了立管寿命和立管操作灵活性。因此，需要用于以可靠方式实时确定水下立管中的损坏率的系统和方法。本专利技术提供解决一个或多个上述问题的新的系统和方法。
技术实现思路
在一个或多个实施例中，本专利技术提供一种用于估计立管柱中的疲劳损坏的系统，所述系统包括：(a)多个加速度计，所述多个加速度计配置成沿立管柱部署；(b)通信链路，所述通信链路配置成从所述多个加速度计实时传输加速度计数据；以及(c)一个或多个数据处理器，所述一个或多个数据处理器配置成实时接收所述加速度计数据并且从中估计沿所述立管柱的优化水流分布，并且基于所述优化水流分布来估计个体立管部件的损坏率，并且更新个体立管柱部件的总累积损坏(totalaccumulateddamage)。在一个或多个替代实施例中，本专利技术提供一种用于估计立管柱中的疲劳损坏的系统，所述系统包括：(a)多个加速度计，所述多个加速度计配置成沿立管柱部署；(b)无线通信链路，所述无线通信链路配置成从所述多个加速度计实时传输加速度计数据；(c)一个或多个数据处理器，所述一个或多个数据处理器配置成实时接收所述加速度计数据并且从中估计沿所述立管柱的优化水流分布，并且基于所述优化水流分布来估计个体立管部件的损坏率，并且更新个体立管柱部件的总累积损坏；其中所述优化水流分布使用一个或多个机器学习技术生成，并且其中所述数据处理器中的至少一个数据处理器配置成以系统输出的形式提供一个或多个图形数据汇总。在又一组实施例中，本专利技术提供一种产生含烃流体的方法，所述方法包括：(a)在生产井的钻井作业的同时，使用系统来估计立管柱中的疲劳损坏，所述系统包括：(i)多个加速度计，所述多个加速度计沿立管柱部署；(ii)通信链路，所述通信链路从所述多个加速度计实时传输加速度计数据；以及(iii)一个或多个数据处理器，所述一个或多个数据处理器实时接收所述加速度计数据并且从中估计沿所述立管柱的优化水流分布，并且基于所述优化水流分布来估计个体立管部件的损坏率，并且更新个体立管柱部件的总累积损坏；(b)完成所述生产井；以及(c)使含烃流体从所述生产井流动到储存设施。附图说明参照附图阅读以下具体实施方式将能更好地理解本专利技术的各种特征、方面及优点，在附图中，相似字符可以表示附图中的相似部分。除非另作说明，否则本说明书中提供的附图旨在示出本专利技术的关键专利技术特征。我们认为这些关键专利技术特征适用于包括本专利技术一个或多个实施例的各种系统。因此，附图并不意图包括所属领域中的普通技术人员已知的、实践本专利技术所需的所有常规特征。图1示出了本专利技术的一个或多个实施例。图2示出了本专利技术的一个或多个实施例。图3示出了根据本专利技术的一个或多个实施例使用的方法。图4A、图4B和图4C示出了根据本专利技术的一个或多个实施例使用的方法。图5A、图5B和图5C示出了根据本专利技术的一个或多个实施例使用的方法。具体实施方式在以下说明和随附权利要求书中，将参考若干术语，这些术语的定义如下。除非上下文另做明确规定，否则单数形式“一个”，“一种’和“所述”包括复数名词。“视情况而定(Optional)”或“视情况而定地”意指后续描述的事件或情况可能发生或可能不发生，并且所述说明同时包括事件发生的情况以及事件不发生的情况。本说明书全文和权利要求书中所用的近似语言可以用于修饰可在允许的范围内变化而不改变相关对象的基本功能的任何数量表示。因此，被一个或多个术语例如“约”和“大体上”修饰的值并不限于所指出的精确值。在至少一些情况下，近似语言可以与用于测量值的仪器的精度对应。在此处以及说明书及权利要求书的各处中，范围限制可以组合和/或互换；除非上下文或语言另作说明，否则此类范围是确定的并且包括其中的所有子范围。在一个或多个实施例中，本专利技术提供一种用于执行实时立管生命周期监测的具备软件智能的系统。所述系统接收从沿所述立管柱部署的有限加速度计阵列收集的数据，并且采用高级数据分析来预测由所述立管的所有部件的旋涡感应振动(VIV)引起的疲劳损坏，无论所述立管部件是否紧邻加速度计。对关键信息例如沿所述管柱的损坏以及所述立管柱的剩余使用寿命进行计算并以图形显示。所述系统可以提供立管柱检查时间安排的提示(prompt)，并且可以识别所述立管柱中最有可能呈现疲劳损坏的部件，以及是否应该在所述立管的下一次检查时修理、更换或者以其他部件(othercomponents)互换特定(particular)部件。本专利技术提供的用于估计立管柱中的疲劳损坏的系统使得操作员能够基于所述立管柱的几乎所有部件的实时损坏和寿命预测来作出决策。在一个或多个实施例中，所述系统记录所述立管柱配置，唯一地识别所述立管柱的每个部件、所述部件在所述立管柱内的位置及其材料性质。此外，所述系统包括分析工具，所述分析工具用于创建能够实时估计指定立管柱构造的每个部件的加速度特性的模型。所述系统使用从所述模型导出的加速度特性来预测指定立管柱构造的每个部件的损坏率，并且记录所述部件随时间推移的总累积损坏。在一个或多个实施例中，所述系统实时提供与损坏相关的立管特性的视觉显示，例如立管柱的各个部件的实时损坏水平(损坏率和总累积损坏)以及所述部件的剩余使用寿命。在一个或多个实施例中，所述系统包括向钻机操作员(rigoperator)实时呈现所述视觉显示的顶侧数据处理器。在一个或多个实施例中，所述视觉显示包括基于当前损坏状态对钻机操作员的建议，其中如上所述，所述当前损坏状态可包括先前部署中累积的立管柱部件的损坏。在一个或多个实施例中，所述立管柱容纳钻井设备，并且包括一系列相连部件，首先是位于海底(oceanfloor)附近的导体、井口和防喷器，然后向上通过水柱(wa本文档来自技高网...

【技术保护点】
一种用于估计立管柱中的疲劳损坏的系统，所述系统包括：(a)多个加速度计，所述多个加速度计配置成沿立管柱部署；(b)通信链路，所述通信链路配置成实时传输来自所述多个加速度计的加速度计数据；以及(c)一个或多个数据处理器，所述一个或多个数据处理器配置成实时接收所述加速度计数据并且从中估计沿所述立管柱的优化水流分布，并且基于所述优化水流分布来估计个体立管部件的损坏率，并且更新个体立管柱部件的总累积损坏。

【技术特征摘要】
【国外来华专利技术】2015.10.09 US 14/879,2391.一种用于估计立管柱中的疲劳损坏的系统，所述系统包括：(a)多个加速度计，所述多个加速度计配置成沿立管柱部署；(b)通信链路，所述通信链路配置成实时传输来自所述多个加速度计的加速度计数据；以及(c)一个或多个数据处理器，所述一个或多个数据处理器配置成实时接收所述加速度计数据并且从中估计沿所述立管柱的优化水流分布，并且基于所述优化水流分布来估计个体立管部件的损坏率，并且更新个体立管柱部件的总累积损坏。2.根据权利要求1所述的系统，其中所述多个加速度计为少于20个的加速度计。3.根据权利要求1所述的系统，其中所述通信链路是无线链路。4.根据权利要求3所述的系统，其中所述通信链路配置成以声信号形式传输并且接收加速度计数据。5.根据权利要求4所述的系统，其中所述通信链路包括多个水下感测和信号单元。6.根据权利要求5所述的系统，其中所述水下感测和信号单元包括选自由以下项构成的群组的一个或多个部件：运动传感器、传感器接口单元、电池、变换器、声调制解调器、存储单元和微处理器。7.根据权利要求6所述的系统，其中所述通信链路包括声接收器。8.根据权利要求1所述的系统，其中所述通信链路是硬连线。9.根据权利要求8所述的系统，其中所述通信链路包括光纤电缆。10.根据权利要求9所述的系统，其中所述通信链路包括多个水下感测和信号单元。11.根据权利要求10所述的系统，其中所述水下感测和信号单元包括选自由以下项构成的群组的一个或多个部件：运动传感器、传感器接口单元、变换器、光调制解调器、存储单元和微处理器。12.根据权利要求10所述的系统，其中来自所述一个或多个电池的电力供应到所述水下感测和信号单元。13.根据权利要求10所述的系统，其中来自一个或多个电力脐带缆的电力供应到所述水下感测和信号单元。14.根据权利要求1所述的系统，其中所述优化水流分布使用一个或多个机器学习技术生成。15.根据权利要求14所述的系统，其中所述机器学习技术包括一个或多个神经网络模型、一个或多个支持向量机、一个或多个贝叶斯分析或...

【专利技术属性】
技术研发人员：J·莱蒙德斯，J·A·古佐，S·刘，U·A·达尼，
申请(专利权)人：通用电气公司，
类型：发明
国别省市：美国,US