Новый подход к оценке эффективности MPFM при добыче тяжелой нефти

В данной статье представлен альтернативный, аналитический подход, разработанный для тяжелой нефти Аляски, обеспечивающий независимую оценку работы MPFM на основе физических свойств жидкостей и датчиков. Характеристики фазового датчика с двойным гамма-фазовым детектором проверяются с помощью фазовых расчетов с учетом фазовых плотностей, коэффициентов затухания и скорости счета детекторов. Характеристики массового расхода расходомера Вентури проверяются для высоковязкой эмульсии с числом Рейнольдса менее 2000, что требует корректировки на коэффициент расхода Вентури. Гамма-детектор и характеристики трубки Вентури объединяются для определения общей точности измерителя MPFM для сравнения с данными производителя.

Несмотря на то, что испытания на калибровочной установке действительно дают ценную информацию, условия производства невозможно воспроизвести, и испытания дадут лишь приблизительное представление о работе расходомера. Это также относится к данным наблюдений, которые зависят от того, насколько хорошо данные наблюдений соответствуют прогнозируемым и фактическим условиям добычи. Физическая модель также имеет ограничения, зависящие от знаний условий добычи и свойств жидкости, которые могут быть ограничены на ранних стадиях проекта. По мере продвижения проекта накапливаются знания об этих условиях, и модель может быть усовершенствована для обеспечения улучшенного прогнозирования неопределенности, которое может использоваться на протяжении всего срока эксплуатации месторождения.

1. Аннотация

Точность измерений многофазного расходомера (далее MPFM) обычно оценивается с помощью данных, полученных путем сравнения с эталонным расходомером. Как правило, поставщик предоставляет данные о точности из своих собственных баз данных, используя информацию полученную из широкого спектра источников, включая:

· предпроектные исследования;

· испытания, спонсируемые клиентами;

· полевые испытания;

· средства калибровки поставщиков.

Эта информация обрабатываются для моделирования MPFM и компилируются в базы данных в течение длительного периода времени. Понятно, что поставщик рассматривает эти данные как конфиденциальные и стремится контролировать доступ к ним, предоставляя только ограниченную информацию, специфичную для применения. Как правило, на ранних этапах проекта свойства жидкости и скорость потока могут быть недостаточно хорошо изучены, что требует повторных запросов к поставщику о точности, что занимает очень много времени. Такая зависимость от непрозрачных данных поставщиков мало способствует укреплению доверия пользователей, которые часто будут проводить дорогостоящие независимые испытания для проверки пригодности выбранного MPFM или могут вернуться к более традиционным методам измерения.

“Аналитические характеристики MPFM”, основанные на физических свойствах датчиков и жидкостей, идут рука об руку с “наблюдательными характеристиками MPFM”, полученными в результате сравнительных испытаний, предоставляя пользователю немедленную и независимую проверку характеристик MPFM. Это ускоряет выбор MPFM, укрепляя уверенность в пригодности MPFM и устраняя необходимость в дорогостоящих и трудоемких испытаниях в калибровочны лабораториях.

2 Введение

Тяжелая нефть с плотностью от 19 до 21 ºPI добывается со скоростью до 20 000 баррелей в сутки из скважин, электрическими погружными насосами. При ожидаемой добыче воды добываемые жидкости будут представлять собой эмульсию. Вязкость эмульсии зависит от обводненности в диапазоне от 50 до 10 000 cP, температуры от 60 до 120 ºF и WLR (соотношении вода-жидкость) от 0 до 60 %об/мин. Давление в трубопроводе составляет от 150 до 300 psi.

На рисунке 1 показана конфигурация прибора для измерения тяжелой нефти с уловителем газовых пробок для уменьшения образования пробок в эмульсии и ограничения газа в жидкой части до GVF (объема фракции газа) от 0 до 60 %об/мин для измерения с помощью MPFM. Газ будет захватываться эмульсией без проскальзывания между фазами в виде пены из мелких пузырьков, похожих на пузырьки в патоке, и ожидается, что при более низких уровнях GVF пустоты не образуются. Этот режим потока и диапазон WLR и GVF находятся в пределах возможностей MPFM. Проточный элемент Вентури действительно создает некоторые трудности из-за высокой вязкости и, следовательно, низкого числа Рейнольдса (Rn) в области ламинарного течения, что требует коррекции постоянной коэффициента расхода Вентури (Cd). Двухканальный ультразвуковой измеритель в газовой линии измеряет отсеченный газ и не относится к учетным операциям.

Рисунок 1. Измерение содержания тяжелой нефти

Модель двойного детектора гамма-Вентури MPFM и массового расходомера была разработана для определения погрешности и смещения при измерении объема нефти, приведенного к стандартным условиям. Измерение газа и пластовой воды не представляют интереса для учетных операций и используются по мере необходимости.

Модель MPFM, описанная в разделе 3, включает поправку к постоянной Cd Вентури для Rn на основе опубликованных данных, что является основной проблемой при измерении тяжелой нефти. Модель применяется в предполагаемом диапазоне использования для оптимизации выбора размера отверстия Вентури для каждого из двух потоков, чтобы свести к минимуму погрешность измерений и справиться с быстрыми изменениями расхода, возникающими из-за засорения. Это достигается путем включения или выключения резервного потока по мере изменения расхода, чтобы поддерживать каждый MPFM в оптимальном рабочем диапазоне и максимально снизить нагрузку.

Результаты этого применения обсуждаются в разделе 4 "Выводы", включая ограничения текущей модели и уточнения для улучшения модели.

Основными компонентами MPFM Dual Gamma Venturi, показанными на рисунке 2, являются:

1. Смеситель с глухим тройником для улучшения однородности смеси.

2. Труба Вентури с калиброванным отверстием и горловиной.

3. Приведение объема нефти к объему при стандартной температуре.

4. Приведение объема нефти к объему при стандартном давлении.

5. Измерение массового расхода по трубке Вентури, по стандарту ISO 5167.

6. Измерение WLR, GVF и плотности смеси с помощью двойного гамма-детектора.

7. Корректировка размеров в зависимости от температуры окружающей среды.

Модель MPFM построена из серии модулей, которые вычисляют измеренную величину, смещение и неопределенность. Смещение определяется из серии вычислений измеренной величины с правильными входными данными и смещенными входными данными соответственно. Погрешность определяется по разнице между результатами правильных входных данных и входных данных со смещением. Изменяя одно входное смещение за раз, можно определить чувствительность измерения к каждому входному сигналу. Неопределенность определяется квадратурными методами RSS (Root Sum Square) и MCS (Методы моделирования по методу Монте-Карло) в гибридной модели неопределенности RSS/MCS.

RSS используется для измерений приборами, включая температуру в трубопроводе, давление в трубопроводе и перепад давления по трубке Вентури. RSS также используется для определения массового расхода по трубке Вентури с использованием модификации метода неопределенности по отверстию в ISO5167: 2003-2 [Ссылка 5]. Все остальные неопределенности определяются MCS, включая температурную коррекцию API и поправку на сжимаемость объема масла от трубопровода до стандартных условий и расчет плотности газопровода AGA8, Двойная гамма GVF, WLR и плотность смеси, а также комбинацию всех неопределенностей. МКС с учетом всех зависимостей и распространяет неопределенность, автоматически устраняя необходимость анализа чувствительности сложных расчетов. В разделе “неопределенность комплекса Системы методом Монте-Карло” [Исх. 2] для объяснения методов MCS.

Модули MPFM:

1. Погрешность прибора: перепад давления, статическое давление и температура. по RSS.

2. Условия эксплуатации. Температура масла API (гл. 11.1) и сжимаемость (гл. 11.2.1) поправка на фактическую и стандартную плотность, Газ Фактическая плотность AGA8, Фактическая плотность пластовой воды от соленость все по MCS.

3. Двойная гамма-фазовая неопределенность GVF, WLR и плотности смеси нефти, Фактическая плотность и масса газа и попутной воды затухание с помощью Low Energy и High Energy EPR (Эталон для пустой трубы) и количество измерений неопределенность, все от MCS

4. Неопределенность расчета массового расхода Вентури на основании плотности смеси. и стандартный объем нефти с комбинацией RSS и Методы МКС.

5. Число Рейнольдса для коррекции Cd, найденное в модуле Вентури, используется для найти Cd по поправочной кривой для использования в массе Вентури расчет расхода.

6. Фазовая огибающая Показывает рабочую зону измерителя и массовое затухание. пределы факторов.

Результаты измерения неопределенности и смещения представлены в виде трехмерных диаграмм, охватывающих GVF - это рабочий диапазон WLR по осям X и Y, а интересующий параметр показан по оси Z. На рисунке 3 показана диаграмма неопределенности стандартного объема сырой нефти для условий, перечисленных в таблице 1. Сюда входит вязкость эмульсии, которая увеличивается с увеличением обводненности. Результаты по четырем углам поверхности суммируются с другими результатами внизу таблицы 1, которые также показывают смещение из-за смещения плотности подачи нефти и воды, обсуждаемого в следующих разделах.

Таблица 1. Условия стандартного объема сырой нефти и результаты с погрешностью

3.1 Двойная гамма GVF, WLR и плотность смеси

Пропорции нефти, газа и воды определяются с помощью двойного гамма-детектора, который измеряет ослабление гамма-излучения от источника бария при низкой энергии (31 кэВ) и высокая энергия (81 кэВ) по сравнению со скоростью подсчета EPR (эталонной пустой трубы) . Затухание источника с низкой энергией преимущественно зависит от пропорций нефти и воды, а источника с высокой энергией преимущественно зависит от соотношения жидкости и газа, хотя на обе скорости счета в некоторой степени влияют все фазы.

Фазовая огибающая на рисунке 4 показывает линейное массовое затухание для всего диапазона GVF от 0 до 100% и WLR от 0 до 100% во внешнем треугольнике и для тяжелой нефти Диапазон MPFM во внутреннем красном треугольнике. Синий треугольник иллюстрирует влияние необнаруженного смещения плотности, обсуждаемого в другом месте. Углы треугольника показывают уровень линейного массового ослабления однофазной нефти, газа и воды.

Рис. 4. Фазовая огибающая

Затухание можно определить путем калибровки фактической жидкости в одной фазе в каждом углу треугольника или по таблицам массового затухания рентгеновских лучей NIST [Ссылка 3] для состава жидкости.

Ослабление гамма-лучей зависит от плотности массы, коэффициента ослабления проникшего материала с физической зависимостью:

N = N_о ۰ e^-xρµ

Где:

N - гамма-детекторный счетчик

N_о - Счетчик гамма-детектора «пустая труба»

x - длина пути гамма-излучения в метрах

ρ۰ kg _/m³ - плотность проникающего материала в килограммах на куб. метр


µ ۰ m² / kg - массовый коэффициент ослабления проникшего материала в квадратных метрах на килограмм

Если материал представляет собой смесь нефтяной, водной и газовой фаз, уравнение выражается как:

N = N_E ۰ e^-x(µ₀^۰ρ₀^۰a₀^+µ_g^{۰ ρ}_g^۰a_g^{+ µ}_w^{۰ ρ}_w^۰a_w⁾

Где:

a_phase - фракция нефти, газа или воды

о g w - нижние индексы, обозначающие нефтяную, газовую и водную фазы

Сумма долей фаз равна единице:

a₀+a_w+a_g=1

Детектор имеет уровень обнаружения низкой энергии и высокой энергии, который выражается как:

N_he = N_he0 ۰ e^-x(µ_he0^۰ρ₀^۰a₀^+µ _hew^{۰ ρ}_w^۰a_w^{+ µ} _heg^{۰ ρ}_g^۰a_g⁾ -Высокая энергия

Уравнения можно представить через константы линейного затухания для каждой энергии:

Двойная гамма-постоянная и входная неопределенность в таблице 2 перечислены все входные данные, необходимые для расчета значений низкой и высокой энергии в требуемом диапазоне GVF и WLR для ввода в модуль фазовой неопределенности с использованием уравнений, подробно описанных выше.

Таблица 2. Входные данные двойной гамма-константы и неопределенности

В таблицу включены входные данные для смещения, чтобы обеспечить смещение результатов исследования, возникающее из-за смещения входных данных. В примере плотности нефти и воды имеют смещение +30 кг/м3. Эффект этого можно увидеть на огибающей фазы на рисунке 4, где показано смещение линейного затухания синим цветом, вызывающее небольшое смещение в таблице 1, Стандартный объем сырой нефти Условия и результаты со смещением иллюстрируют относительно низкую чувствительность к большим отклонениям плотности нефти и воды . Другая работа показала, что смещение плотности нефти из-за изменения углеводородного состава оказывает незначительное влияние на коэффициент затухания массы нефти. Небольшие изменения плотности добываемой воды из-за изменений солености приводят к соответствующему смещению коэффициента затухания массы , увеличивая общее смещение WLR и зависящие от него расчеты.

В таблице 2 также показаны ЭПР и частота подсчета результатов измерений, включая интервалы отбора проб. То ЭПР отбирается в течение 12 часов, чтобы свести к минимуму погрешность эталонного подсчета, которая определяется из квадратного корня из числа отсчетов, деленного на период подсчета в секундах, чтобы найти погрешность в отсчетах в секунду. Также важно, чтобы условия MPFM поддерживались постоянными в течение этого периода времени. Погрешность счета измерений определяется таким же образом, однако период усреднения счета в сорок секунд выбран таким образом, чтобы неопределенность была больше.

Рисунок 5. Двойной гамма-WLR, GVF и неопределенность плотности смеси

Используя входные данные, MCS вычисляет неопределенность для нахождения двойной гаммы WLR, Поверхности неопределенности GVF и плотности смеси, показанные на рисунке 5 на следующей странице. Плотности нефти, пластовой воды и газа рассчитываются в модуле состояния трубопровода для использования в модуле Dual Gamma и модуле Вентури. Плотность нефти корректируется до стандартных условий с использованием методов термической обработки и сжимаемости API. Плотность воды рассчитывается на основе содержания соли, а плотность газа рассчитывается на основе состава газа с использованием AGA8. Погрешность определяется с помощью MCS для всех плотностей. Погрешности измерения давления и температуры, найденные с помощью RSS, берутся из модуля прибора. В таблице 3 показаны входные данные, плотности и результаты неопределенности для модуля линейных условий.

Таблица 3. Условия на линии. Неопределенность плотности.

3.2 Массовый расход Вентури

3.2.1 Метод Вентури

Массовый расход трубки Вентури рассчитывается в соответствии с ISO5167-4 [Ссылка 6], а неопределенность рассчитывается с использованием модифицированной неопределенности сопла в ISO5167-2 [Ссылка 5], которая учитывает неопределенность в Cd, коэффициенте расширения, диаметре отверстия, диаметре горловины, неопределенность перепада давления и смеси неопределенность плотности от двойного гамма -фазового детектора. В модели известен массовый расход, позволяющий рассчитать перепад давления для каждой точки GVF и WLR с помощью обратного расчета по трубке Вентури.

Модельные скорости потока рассчитаны на постоянный стандартный объем жидкости, который в данном примере составляет 20 000 куб.м/сут., поэтому объемные скорости потока в трубопроводе будут варьироваться в зависимости от GVF и WLR при более высокой скорости жидкости при высоком GVF, что приводит к высокому перепаду давления 4:1 в диапазоне GVF, WLR.

3.2.2 Коррекция Cd (коэффициента разряда)

Cd зависит от Rn (числа Рейнольдса), которое определяется по скорости и Кинематической вязкости жидкости и диаметру отверстия расходомера. Вязкость зависит от WLR эмульсии. Вязкость также может зависеть от GVF и была объединена пропорционально GVF для определения вязкости смеси. На рисунке 6 показаны широкие колебания вязкости в рабочем диапазоне измерителя от 53cSt при WLR=0%, GVF=60% - 3,346 при WLR=60% и GVF=0%.

Рисунок 6. Изменение вязкости

Изменение вязкости приводит к диапазону чисел Рейнольдса от 135 до 21 374 на рисунке 7.

Рисунок 7. Изменение Rn.

При Rn ниже 10 000 жидкость находится в переходном режиме от турбулентного течения с повторяемыми Cd= 0,95 до ламинарного потока с Rn, постепенно падающим до 0,6, как показано на рисунке 8 ниже.

Рисунок 8. Изменение коэффициента разряда (Cd) в зависимости от числа Рейнольдса (Rn).

Коэффициент расхода (Cd), используемый в уравнении Вентури, определяется из справочной таблицы Rn по сравнению с Cd, которая представлена в виде красной линии на рисунке 8. Это соответствие кривой данных из документа SPE63118 по MPFM для тяжелой нефти [Ссылка 1], показанного на синей диаграмме. Эта кривая сравнивает скважина с данными исследования SWRI для тяжелой нефти диаметром 4 дюйма по трубе Вентури [Ссылка 11] показана зеленым и оранжевым контурами на рисунке 10.65 Руководства по инженерным измерениям расхода [Ссылка 10].

Точки данных “x” на рисунке 8 представляют собой отклонение между исходными данными SPE63118 и соответствующей точкой подгонки кривой. Кривая “труба” на рисунке 8 получена по удвоенному стандартному отклонению (95% доверительный интервал) точек данных “x”, что отражает неопределенность соответствия кривой. Неопределенность Cd была взята из вариабельности соответствия кривой для данных о тяжелой нефти SPE63118, которые не имели заявленной неопределенности. Неопределенность аналогичного порядка для данных FME ±2%OMV, где трассы перекрываются. Это увеличивается до ±8%OMV при наименьшем Rn. Коэффициент разряда (Cd) и неопределенность (UCd) поверхности показаны на рисунке 9 для WLR и GVF в предыдущих примерах.

Рисунок 9. Коэффициент расхода (Cd) и неопределенность (UCd)

3.3 Комбинированный стандартный объем

Dual Gamma GVF, WLR, плотность смеси и массовый расход Вентури объединены.

Для расчета стандартного объема нефти и неопределенности следующим образом:

1. Объем смеси. Массовый расход смеси, деленный на плотность смеси.

Qvmix = Qmmix/ ρmix

2. Объем нефти определяется по GVF и WLR.

Qvoil= Qvmix x GVF x (1-WLR)

3. Стандартный объем нефти, найденный на основе поправок API на температуру и сжимаемость.

Qstdvoloil = Qvoil x Ctloil x Cploil

Неопределенность определяется путем распространения неопределенности для каждого измерения посредством этих расчетов с использованием MCS (моделирование методом Монте-Карло). Распространение неопределенностей обобщено на рисунке 10 ниже, показывающем, что высокая вязкость является доминирующим фактором неопределенности для тяжелой нефти из-за низкого Рейнольдса

Рисунок 10. Распространение неопределенностей

4. Выводы

Стандартная неопределенность объема сырой нефти для базового варианта на рисунке 3, составляющая ±3%OMV, находилась в пределах ±0,5%OMV от неопределенности поставщика в полном диапазоне GVF от 0 до 60% для WLR от 0 до 12%. Для значений WLR выше 12% влияние увеличения вязкости эмульсии с увеличением WLR и его влияние на число Рейнольдса и Коэффициент разряда, по-видимому, не был принят во внимание, и результаты разошлись с максимальной разницей в ±5%OMV при WLR 60%. В другой документации производителя и документе SPE63118 [Ссылка 1] учтено увеличение погрешности измерения нефти из-за вязкости и составляет порядка ±5%OMV при WLR 60%, тогда как модель показала погрешность ±8%OMV.

Модель оказалась ценной для понимания смещения, вызванного изменением солености пластовой воды , которое аддитивно влияет на плотность и массовый коэффициент ослабления, тогда как изменение состава нефти влияет на плотность нефти, но оказывает незначительное влияние на массовый коэффициент ослабления, поэтому можно допустить относительно большое смещение плотности нефти, что имеет значение для отбора проб и анализа из нефти и пластовой воды.

Основным преимуществом модели была возможность оценить осуществимость различных вариантов измерений на каждом этапе производства в течение всего срока эксплуатации месторождения и при изменении условий производства. Это позволило проанализировать размер измерительного прибора, диапазон DP и количество измерительных приборов для прогнозируемых показателей производительности, чтобы найти оптимальную конфигурацию.

Коэффициенты массового затухания для нефти, пластовой воды и газа для этого проекта были рассчитаны в отдельной модели массового затухания, основанной на составе, с использованием данных NIST [Ссылка. 3]. Это было большим преимуществом для данного проекта, поскольку свойства жидкости были известны из образцов пласта, но образцы не были доступны для измерения массового затухания. Модель можно было бы улучшить, включив массовое затухание в модель MPFM для автоматизации расчета массового затухания.

5. Список литературы