注采管柱临界冲蚀流速确定方法及装置制造方法及图纸

技术编号:20363761 阅读:26 留言:0更新日期:2019-02-16 16:55
本发明专利技术实施例提供了一种注采管柱临界冲蚀流速确定方法及装置,其中,该方法包括:获取目标井的与管柱冲蚀相关的注采工况数据;多次修改注采工况数据中的流速后,将修改流速后的注采工况数据数值化后输入到神经网络中,分别得到各修改后的流速下表示管柱是否发生冲蚀的信息,在神经网络输出当前流速下管柱未发生冲蚀,神经网络输出下一流速下管柱发生冲蚀时,将当前流速确定为目标井的临界冲蚀流速,神经网络是经过目标井的各种工况下的注采工况数据和各种工况下管柱是否发生冲蚀的信息训练得到的,神经网络用于输入一种工况下的注采工况数据,输出该工况下表示管柱是否发生冲蚀的信息。

【技术实现步骤摘要】
注采管柱临界冲蚀流速确定方法及装置
本专利技术涉及注采工程
,特别涉及一种注采管柱临界冲蚀流速确定方法及装置。
技术介绍
目前,气井和注采井管柱尺寸设计首先要满足气井配产和注采井注采气量的要求,同时需综合考虑沿程压力损失、临界携液流量及临界冲蚀流量等因素;其中,临界冲蚀流量是限制生产管柱和注采管柱尺寸的重要因素。临界冲蚀流量等于临界冲蚀速率与管柱横截面积的乘积。管柱尺寸不能小于临界冲蚀流量对应的尺寸,否则管柱很容易发生冲蚀,导致管柱失效;反之,如果为满足冲蚀流量而一味增加管柱尺寸,不可避免造成套管尺寸、井眼尺寸增加,进而大幅增加作业成本。业内比较公认临界冲蚀流速计算方法是APIRP14E提出的方法,其为半经验公式,主要通过选取临界冲蚀系数C确定对应的临界冲蚀流速,进而确定管柱的临界冲蚀流量,但是该方法依赖经验,不利于临界冲蚀流速确定的准确性、合理性。此外,部分研究学者建立了临界冲蚀速率数值计算模型,但是不同模型适应特定冲蚀工况,存在一定的局限性;此外,模型部分参数无法直接获取,需要进行室内实验获取,进一步限制了模型的应用。
技术实现思路
本专利技术实施例提供了一种注采管柱临界冲蚀流速确定方法,以解决现有技术中确定注采管柱临界冲蚀流速时存在的准确性低、有局限性的技术问题。该方法包括:获取目标井的与管柱冲蚀相关的注采工况数据;将所述注采工况数据数值化后输入到神经网络中,得到所述神经网络输出的表示管柱是否发生冲蚀的信息,多次修改所述注采工况数据中的流速后,将修改流速后的注采工况数据数值化后输入到神经网络中,分别得到各修改后的流速下表示管柱是否发生冲蚀的信息,在所述神经网络输出当前流速下管柱未发生冲蚀,所述神经网络输出下一流速下管柱发生冲蚀时,将当前流速确定为目标井的临界冲蚀流速,其中,所述神经网络是经过目标井的各种工况下的注采工况数据和各种工况下管柱是否发生冲蚀的信息训练得到的,所述神经网络用于输入一种工况下的注采工况数据,输出该工况下表示管柱是否发生冲蚀的信息。本专利技术实施例还提供了一种注采管柱临界冲蚀流速确定装置,以解决现有技术中确定注采管柱临界冲蚀流速时存在的准确性低、有局限性的技术问题。该装置包括:数据获取模块,用于获取目标井的与管柱冲蚀相关的注采工况数据;确定模块,用于将所述注采工况数据数值化后输入到神经网络中,得到所述神经网络输出的表示管柱是否发生冲蚀的信息,多次修改所述注采工况数据中的流速后,将修改流速后的注采工况数据数值化后输入到神经网络中,分别得到各修改后的流速下表示管柱是否发生冲蚀的信息,在所述神经网络输出当前流速下管柱未发生冲蚀,所述神经网络输出下一流速下管柱发生冲蚀时,将当前流速确定为目标井的临界冲蚀流速,其中,所述神经网络是经过目标井的各种工况下的注采工况数据和各种工况下管柱是否发生冲蚀的信息训练得到的,所述神经网络用于输入一种工况下的注采工况数据,输出该工况下表示管柱是否发生冲蚀的信息。本专利技术实施例还提供了一种计算机设备,包括存储器、处理器及存储在存储器上并可在处理器上运行的计算机程序,所述处理器执行所述计算机程序时实现上述任意的注采管柱临界冲蚀流速确定方法。以解决现有技术中确定注采管柱临界冲蚀流速时存在的准确性低、有局限性的技术问题。本专利技术实施例还提供了一种计算机可读存储介质,所述计算机可读存储介质存储有执行上述任意的注采管柱临界冲蚀流速确定方法的计算机程序。以解决现有技术中确定注采管柱临界冲蚀流速时存在的准确性低、有局限性的技术问题。在本专利技术实施例中,通过目标井的各种工况下的注采工况数据和各种工况下管柱是否发生冲蚀的信息训练得到神经网络,实现了基于目标井的大数据来训练神经网络,进而基于神经网络来多次修改流速,确定出临界冲蚀流速。由于神经网络是通过目标井的各种工况下的数据训练得到的,使得基于神经网络确定临界冲蚀流速的过程,相对于现有技术中基于半经验公式、计算模型等方式,更有利于确定出准确、合理、科学的临界冲蚀流速,进而有利于充分发挥管柱的通过能力,确保气田和储气库的安全、高效运行。附图说明此处所说明的附图用来提供对本专利技术的进一步理解,构成本申请的一部分,并不构成对本专利技术的限定。在附图中:图1是本专利技术实施例提供的一种注采管柱临界冲蚀流速确定方法的流程图;图2是本专利技术实施例提供的一种神经网络的示意图;图3是本专利技术实施例提供的一种注采管柱临界冲蚀流速确定装置的结构框图。具体实施方式为使本专利技术的目的、技术方案和优点更加清楚明白,下面结合实施方式和附图,对本专利技术做进一步详细说明。在此,本专利技术的示意性实施方式及其说明用于解释本专利技术,但并不作为对本专利技术的限定。在本专利技术实施例中,提供了一种注采管柱临界冲蚀流速确定方法,如图1所示,该方法包括:步骤102:获取目标井的与管柱冲蚀相关的注采工况数据;步骤104:将所述注采工况数据数值化后输入到神经网络中,得到所述神经网络输出的表示管柱是否发生冲蚀的信息,多次修改所述注采工况数据中的流速后,将修改流速后的注采工况数据数值化后输入到神经网络中,分别得到各修改后的流速下表示管柱是否发生冲蚀的信息,在所述神经网络输出当前流速下管柱未发生冲蚀,所述神经网络输出下一流速下管柱发生冲蚀时,将当前流速确定为目标井的临界冲蚀流速,其中,所述神经网络是经过目标井的各种工况下的注采工况数据和各种工况下管柱是否发生冲蚀的信息训练得到的,所述神经网络用于输入一种工况下的注采工况数据,输出该工况下表示管柱是否发生冲蚀的信息。由图1所示的流程可知,在本专利技术实施例中,通过目标井的各种工况下的注采工况数据和各种工况下管柱是否发生冲蚀的信息训练得到神经网络,实现了基于目标井的大数据来训练神经网络,进而基于神经网络来多次修改流速,确定出临界冲蚀流速。由于神经网络是通过目标井的各种工况下的数据训练得到的,使得基于神经网络确定临界冲蚀流速的过程,相对于现有技术中基于半经验公式、计算模型等方式,更有利于确定出准确、合理、科学的临界冲蚀流速,进而有利于充分发挥管柱的通过能力,确保气田和储气库的安全、高效运行。具体实施时,虽然冲蚀的定义指流体冲刷对管柱壁面造成的影响。但在实际生产过程中,由于流体中含CO2、H2S等腐蚀性介质,在温度、压力及含水率的影响下,会对管柱壁面造成腐蚀影响,产生腐蚀钝化膜以及腐蚀产物,流体冲刷将加速腐蚀钝化膜破坏、带走腐蚀产物,使新鲜管壁基体裸露,进一步促进腐蚀;反过来,腐蚀造成管壁发生变化,尤其是产生腐蚀产物时,管壁更易发生冲蚀。因此,本申请专利技术人发现冲蚀和腐蚀是相互促进的。在本实施例中,综合考虑注采工况和管柱的影响,分析影响管柱冲蚀的众多因素,提出与管柱冲蚀相关的注采工况数据主要包括但不限于:温度、压力、CO2含量、H2S含量、流速、含水率、固相颗粒浓度、固相颗粒粒径以及管柱材质等,还可以包括:入射角度,固相颗粒的粒径、粒度等。例如,如图2所示,将收集的数据进行整理,按照上述方法分别对照X1-X9进行分类,剔除明显异常数据点,然后,将X1-温度,X2-压力、X3-CO2含量、X4-H2S含量、X5-流速、X6-含水率、X7-固相颗粒浓度、X8-固相颗粒粒径以及X9管柱材质等数值化后输入到神经网络中;输出表示管柱是否发生冲蚀的信息Y,表示管柱是否发生冲蚀的信息Y可本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种注采管柱临界冲蚀流速确定方法,其特征在于,包括:获取目标井的与管柱冲蚀相关的注采工况数据;将所述注采工况数据数值化后输入到神经网络中,得到所述神经网络输出的表示管柱是否发生冲蚀的信息,多次修改所述注采工况数据中的流速后,将修改流速后的注采工况数据数值化后输入到神经网络中,分别得到各修改后的流速下表示管柱是否发生冲蚀的信息,在所述神经网络输出当前流速下管柱未发生冲蚀,所述神经网络输出下一流速下管柱发生冲蚀时,将当前流速确定为目标井的临界冲蚀流速,其中,所述神经网络是经过目标井的各种工况下的注采工况数据和各种工况下管柱是否发生冲蚀的信息训练得到的,所述神经网络用于输入一种工况下的注采工况数据,输出该工况下表示管柱是否发生冲蚀的信息。

【技术特征摘要】
1.一种注采管柱临界冲蚀流速确定方法,其特征在于,包括:获取目标井的与管柱冲蚀相关的注采工况数据;将所述注采工况数据数值化后输入到神经网络中,得到所述神经网络输出的表示管柱是否发生冲蚀的信息,多次修改所述注采工况数据中的流速后,将修改流速后的注采工况数据数值化后输入到神经网络中,分别得到各修改后的流速下表示管柱是否发生冲蚀的信息,在所述神经网络输出当前流速下管柱未发生冲蚀,所述神经网络输出下一流速下管柱发生冲蚀时,将当前流速确定为目标井的临界冲蚀流速,其中,所述神经网络是经过目标井的各种工况下的注采工况数据和各种工况下管柱是否发生冲蚀的信息训练得到的,所述神经网络用于输入一种工况下的注采工况数据,输出该工况下表示管柱是否发生冲蚀的信息。2.如权利要求1所述的注采管柱临界冲蚀流速确定方法,其特征在于,所述注采工况数据包括:温度、压力、CO2含量、H2S含量、流速、含水率、固相颗粒浓度、固相颗粒粒径以及管柱材质。3.如权利要求1或2所述的注采管柱临界冲蚀流速确定方法,其特征在于,表示管柱是否发生冲蚀的信息包括:管柱是否发生冲蚀的结果或管柱冲蚀速率,其中,所述管柱冲蚀速率用于与标准冲蚀速率进行比较来判断管柱是否发生冲蚀,当管柱冲蚀速率小于等于标准冲蚀速率时,管柱未发生冲蚀,当管柱冲蚀速率大于标准冲蚀速率时,管柱发生冲蚀。4.如权利要求3所述的注采管柱临界冲蚀流速确定方法,其特征在于,所述标准冲蚀速率为0.076mm/a。5.一种注采管柱临界冲蚀流速确定装置,其特征在于,包括:数据获取模块,用于获取目标井的与管柱冲蚀相关的注采工况数据;确定模块,用于将所述注采工况数据数值化后输入到神经网络中,得到所述神...

【专利技术属性】
技术研发人员:王云
申请(专利权)人:中国石油天然气股份有限公司
类型:发明
国别省市:北京,11

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