使用人工神经网络的用于电潜水泵的多相流量计制造技术

一种与井筒中的电潜水泵系统相结合地使用的多相流量计，所述多相流量计包括传感器来确定和发送井筒压力测量值，所述井筒压力测量值包括管道和井下压力测量值。所述多相流量计还包括至少一个用于输出井筒的流量特性的人工神经网络装置。所述人工神经网络装置被训练为响应于多相流压力梯度计算以及泵和储层模型，结合标准井下压力、管道表面压力读数和施加于电潜水泵电动机的频率来输出管道和井下流量特性。

【技术实现步骤摘要】
【国外来华专利技术】相关申请本申请要求于2007年6月11日提交的题为“Multi-PhaseFlow Meter for Electrical Submersible Pumps Using Artificial NeuralNetworks”的美国临时专利申请No.60/943,213和于2008年6月5日提交的题为“Multi-Phase Flow Meter for Electrical SubmersiblePumps Using Artificial Neural Networks”的美国非临时专利申请No.12/133,704的优先权。
本专利技术一般涉及用于地下泵浦设备的测量和控制系统；并且具体地讲，涉及使用神经网络的流量计，所述神经网络被训练为基于从井下传感器传送的管道和井下压力测量值来输出井下流量特性。
技术介绍
已知大多数仪表化的油井不包括分别的流量计。原因包括高的初始成本、维护问题、不易接近以及由于流中典型存在的液态油、水和气相的多相特性所导致的测量值的不准确性。多相流量计是已知的，但非常昂贵。还已知可使用神经网络来测试包括与人工举升技术和系统相结合地使用的电动机和泵的机器的新的设计。具体地讲，请见具有与本申请共同的专利技术人并与本申请一同转让的于2005年9月20日提交的题为“Neural Network Model for Electrical Submersible PumpSystem”的美国专利6,947,870。
技术实现思路
-->本专利技术的实施例提供了一种与井筒中的电潜水泵系统相结合地使用的特殊多相流量计，所述多相流量计使得管道和井下压力测量值能够被用于确定流量。多相流量计包括至少一个人工神经网络装置和放置在井筒中的至少一个压力传感器。人工神经网络装置被训练为响应于多相流压力梯度计算以及泵和储层模型结合标准井下压力和管道表面压力读数，来输出管道和井下流量特性。附图说明已陈述了本专利技术的一些特征和益处，当与附图相结合时，其它的特征和益处将在继续描述的同时变得显而易见，其中：图1示例了包括根据本专利技术的实施例的多相流量计的井下生产系统。图2是详细描述根据本专利技术的实施例的神经网络训练算法的高级流程图。以及图3是示例了根据本专利技术的实施例的多相流量计的功能的框图。尽管关于优选的实施例描述了本专利技术，应理解不旨在将本专利技术限制于所述实施例。相反，旨在覆盖可包括在由所附权利要求定义的本专利技术的实质和范围内的所有的变形、改进和等同物。具体实施方式现在，参照其中示出了本专利技术的实施例的附图在下文中更完全地描述本专利技术。然而，本专利技术可被实现为许多不同的形式，并且不应被理解为限制于本文中所陈述的示例实施例；而是这些实施例被提供为使得
技术实现思路
更完全和完整，并且将本专利技术的范围完全地转达给本领域技术人员。通篇，相似的附图标记表示相似的元件。本专利技术的实施例提供了一种例如确定井筒中的流量特性的方法。所述方法包括确定与井筒中的电潜水泵系统相关联的一个或多个传感器的一个或多个压力测量值。所述方法还包括将一个或多个压力测量值从一个或多个传感器发送至人工神经网络装置。所述方法还包括由-->人工神经网络装置响应于一个或多个发送的压力测量值来输出井筒的流量特性。所述方法还可包括响应于由人工神经网络装置输出的井筒的流量特性来控制电潜水泵系统。所述方法还可包括记录来自一个或多个传感器的一个或多个压力测量值、和来自由人工神经网络装置输出的井筒的流量特性的数据。本专利技术的其它实施例提供了一种确定井筒中的流量特性的方法。所述方法包括：确定定义泵入口压力的井筒中的电潜水泵系统的入口处的压力，确定定义泵出口压力的井筒中的电潜水泵系统的出口处的压力，以及确定定义管道表面压力的井筒的表面处的压力。所述方法还包括由人工神经网络装置响应于泵入口压力、泵出口压力和管道表面压力中的一个或多个而输出井筒的流量特性。本专利技术的实施例提供了一种例如用于电潜水泵系统的多相流量计。所述系统包括位于井筒的表面的压力传感器、位于井筒中的电潜水泵、位于电潜水泵的入口处的压力传感器、位于电潜水泵的出口处的压力传感器、以及位于井筒中并与电潜水泵相连接的电动机。所述系统还包括至少一个人工神经网络装置，所述人工神经网络装置包括处理器和能够接收从与井筒相关联的压力传感器发送的测量值，并响应于一个或多个接收的测量值而输出井筒的流量特性的电路。图1示例了井下生产系统10的示范性实施例，所述生产系统包括多相流量计12。井下生产系统10包括电源14，所述电源14包括诸如电源线(电耦合至电力企业设备)的交流电源、或电耦合至电动机控制器16并且向电动机控制器16提供三相电力的发电机。电动机控制器16可以是任何公知的类型，诸如脉宽调制变频驱动器、配电板或其它已知的控制器。电源14和电动机控制器16两者都位于井眼的地表层，并且都经由三相电缆18电耦合至感应电动机20。可在电动机控制器16和感应电动机20之间电耦合可选的变压器21，以便按照需要升压或降压。再参照图1的示范性实施例，井下生产系统10还包括用于辅助生产的人工举升设备，所述人工举升设备包括感应电动机20和电潜-->水泵22(“ESP”)，所述电潜水泵可以是美国专利No.5,845,709中公开的类型。电动机20被机电地耦合至泵22并驱动泵22，这使得气体和液体流从井眼升至地表以供进一步处理。三相电缆18、电动机20和泵22形成ESP系统。井下生产系统10还包括多相流量计12，所述多相流量计包括传感器24a-24n。多相流量计12还可以包括允许流量计12基于由流量计12确定的流量特性来控制井下系统的数据获取、记录和控制系统。传感器24a-24n位于井下在感应电动机20、ESP 22内或附近或位于井眼内的任何其它位置。可按照需要使用任何数量的传感器。传感器24a-24n监视和测量井眼内的各种状况，诸如泵出口压力、泵入口压力、管道表面压力、振动、周边井筒流体温度、电动机电压、电动机电流、电动机油温等。传感器24a-24n使用诸如例如美国专利6,587,037和6,798,338中公开的技术，至少周期性地经由井下链路13来将各个测量值传送至流量计12。在可供替换的实施例中，流量计12可使用
中已知的任何种类的通信技术相似地将控制信号传送至电动机20、ESP22或其它井下元件。这样的控制信号将管理井下元件的操作，以最优化井的产出。再参照图1的示范性实施例，流量计12包含电耦合至三个可编程人工神经网络12a、12b和12c的处理器26，所述可编程人工神经网络基于从传感器24a-24n接收到的井下数据来计算井下流量特性。然而，可按照需要在处理器26内使用任何数量的神经网络。流量计12可被构造为具有CPU 26和可编程存储器(闪存等)的独立装置，所述流量计12处理所有必要的数据计算，诸如浮点数学计算。流量计12还包含允许数据获取控制器经由神经网络12a-c所使用的双向通信链路13来交换井下数据的通信端口。这些端口还允许经由双向通信链路30从训练软件28向神经网络12a-c发送训练参数(例如，权重、尺度和偏移量)。如上所述，经由训练软件28对神经网络12a-c进行编程(或训练)，所述训练软件周期性地经由链路30将训练数据(例如，权-->重、偏移量和标量)下载本文档来自技高网...

【技术保护点】
一种确定井筒中的流量特性的方法，所述方法包括：　确定与井筒中的电潜水泵系统相关联的一个或多个传感器处的一个或多个压力测量值；　从所述一个或多个传感器向人工神经网络装置发送所述一个或多个压力测量值；　由人工神经网络装置响应于 所述一个或多个发送的压力测量值来输出井筒的流量特性。

【技术特征摘要】
【国外来华专利技术】US 2007-6-11 60/943,213;US 2008-6-5 12/133,7041.一种确定井筒中的流量特性的方法，所述方法包括：确定与井筒中的电潜水泵系统相关联的一个或多个传感器处的一个或多个压力测量值；从所述一个或多个传感器向人工神经网络装置发送所述一个或多个压力测量值；由人工神经网络装置响应于所述一个或多个发送的压力测量值来输出井筒的流量特性。2、如权利要求1所述的方法，其中，所述一个或多个传感器处的一个或多个压力测量值包括泵出口压力和管道表面压力，并且其中，由人工神经网络装置输出的井筒的流量特性包括管道流量。3、如权利要求1所述的方法，其中，所述一个或多个传感器处的一个或多个压力测量值包括泵出口压力和泵入口压力，并且其中，由人工神经网络装置输出的井筒的流量特性包括响应于泵出口压力测量值、泵入口压力测量值和电动机频率的泵流量。4、如权利要求1所述的方法，其中，所述一个或多个传感器处的一个或多个压力测量值包括泵入口压力，并且其中，由人工神经网络装置输出的井筒的流量特性包括射孔处的流量。5、如权利要求1所述的方法，还包括使用下述内容之一来训练人工神经网络装置：外部训练软件和人工神经网络装置上的内部训练软件。6、如权利要求1所述的方法，还包括响应于由人工神经网络装置输出的井筒的流量特性来控制电潜水泵系统。7、如权利要求1所述的方法，其中，由人工神经网络装置输出井筒的流量特性的步骤也响应于下述内容中的一项或多项的电流测量值：电动机电流和控制器电流。8、一种确定井筒中的流量特性的方法，所述方法包括：确定定义泵入口压力的井筒中的电潜水泵系统的入口处的压力；确定定义泵出口压力的井筒中的电潜水泵系统的出口处的压力；确定定义管道表面压力的井筒的表面处的压力；由人工神经网络装置响应于下述内容中的一个或多个输出井筒的流量特性：泵入口压力、泵出口压力和管道表面压力.9、如权利要求8所述的方法，其中，由人工神经网络装置输出的井筒的流量特性包括响应于泵出口压力和管道表面压力的管道流量。10、如权利要求8所述的方法，其中，由人工神经网络装置输出的井筒的流量特性包括响应...

【专利技术属性】
技术研发人员：AW克罗斯利，朱德浩，JR里德，
申请(专利权)人：贝克休斯公司，
类型：发明
国别省市：US[美国]