Мамандандырылған бағдарламалық қамтамасыз етудегі бу айдау ұңғымаларының сағасындағы жылу агентінің құрғақтығын және массалық шығынын анықтау алгоритмі

Мұқаба

Дәйексөз келтіру

Толық мәтін

Аннотация

Негіздеу. Бу айдау ұңғымаларының сағасындағы жылу агентінің құрғақтығы мен массалық шығынын анықтау оның айдауын реттеуді пайдаланудағы, оңтайландырудағы және тиімді бақылаудағы маңызды процесс болып табылады. Екі фазалы ортаның (бу және су) айнымалы ағынын өлшеуге негізделген бу шығынын анықтайтын заманауи аспаптар 10% – дан астам әдістемелік қателікке ие болғандықтан, қажетті дәлдік пен өлшеулердің дұрыстығын қамтамасыз ете алмайды, будың құрғақтық дәрежесін анықтау мәселесін дұрыс шешуге мүмкіндік беретін мамандандырылған бағдарламалық жасақтаманы қолдана отырып, есептеу нұсқасын жасау қажеттілігі туындады.

Мақсаты. Мамандандырылған бағдарламалық қамтамасыз етудің көмегімен K кен орнының бу айдау ұңғымаларының сағасындағы жылу агентінің құрғақтығы мен массалық шығынын есептеу алгоритмін әзірлеу.

Материалдар мен әдістер. Ұңғымалардағы бу мен судың екі фазалы ағыны күрделі процесс болып табылады, мұнда ортаның физикалық қасиеттерін (температура, қысым, тұтқырлық) және жүйенің гидравликалық сипаттамаларын (құбырлардың кедергісі, қысымның жоғалуы) ескеру қажет. «Бу – су» екі фазалы ағынының математикалық модельдеуі жер үсті моделін құру және гидравликалық есептеулер жүргізу арқылы мамандандырылған бағдарламалық жасақтама кешенінде жүзеге асырылады. Аталған мамандандырылған бағдарламалық жасақтама осы параметрлерді ескеретін математикалық модель құруға мүмкіндік берді, бұл есептеулердің жоғары дәлдігі мен сенімділігін қамтамасыз етеді.

Нәтижелері. Мамандандырылған бағдарламалық кешенді қолдану арқылы жерүсті бу айдау жүйесінің моделі негізінде K кен орнының бу айдау ұңғымаларының сағасындағы жылу агентінің құрғақтығын және массалық шығынын есептеу алгоритмі әзірленді. Модельдеу бу айдау ұңғымаларының жұмысын болжауға және оңтайландыруға мүмкіндік береді. Модель параметрлерін өзгерту арқылы (мысалы, өндіру режимі, салқындатқыш параметрлері) ұңғымалардың өнімділігі мен бүкіл жүйенің тиімділігіне әсерін бағалауға болады.

Корытынды. Бүгінгі күні ұңғымаларға айдалатын K кен орнының жағдайына тән бу-жылу агентінің екі фазалы ағынын дұрыс тіркеуге мүмкіндік беретін жабдықты таңдау мүмкін болмады. Мамандандырылған бағдарламалық кешеннің көмегімен жасалған алгоритм бу айдау процестерін реттеуді бақылаудың тиімділігін арттыру мақсатында техникалық шешімдерді қалыптастыруда қолданылады.

Толық мәтін

##article.viewOnOriginalSite##

Авторлар туралы

М. У. Ерлепесов

ҚМГ Инжиниринг «ҚазмұнайгазҒЗЖИ» филиалы

Email: m.yerlepessov@kmge.kz
ORCID iD: 0009-0007-8581-2786
Қазақстан, Ақтау қаласы

А. А. Ермеков

ҚМГ Инжиниринг «ҚазмұнайгазҒЗЖИ» филиалы

Email: A.Yermekov@kmge.kz
ORCID iD: 0009-0003-2130-2489
Қазақстан, Ақтау қаласы

С. К. Әміров

ҚМГ Инжиниринг «ҚазмұнайгазҒЗЖИ» филиалы

Хат алмасуға жауапты Автор.
Email: s.amirov@kmge.kz
ORCID iD: 0009-0005-7771-5535
Қазақстан, Ақтау қаласы

Әдебиет тізімі

  1. Абаринов Е.Г., Сарело К.С. Методические погрешности измерения энергии влажного пара теплосчётчиками на сухой насыщенный пар // Измерительная техника. 2002. №3.
  2. kep-products.ru [интернет]. Kessler-Ellis Products Co. Inc. : Принципы измерений расхода пара. Справочная информация. Измерение расхода пара [дата обращения 25.12.2023]. Доступ по ссылке: https://kep-products.ru/meriem-rashod-para/500-podhodi-k-izmerenija-rashoda-para.html.
  3. Сычев Г. Измерение расхода влажного пара // Spiraскоп. 2012. №2. С. 6–8.
  4. metronic.ru [интернет] Метроник: Система измерения сухости пара [дата обращения 12.11.2023]. Режим доступа: http://www.metronic.ru/stat/st012.html.
  5. Коваленко А.В. Математическая модель двухфазного течения влажного пара в паропроводах // Учёт энергоносителей. 2011. Режим доступа: https://www.rosteplo.ru/Tech_stat/stat_shablon.php?id=2424. Дата обращения: 25.12.2023.
  6. Романов А.Е., Цаплин С.В., Болычев С.А., Попков В.И. Математическая модель тепломассопереноса в паронагнетательной скважине // Нефть и газ. 2013. №4.
  7. Khasani I., Harijoko A., Dwikorianto T., Patangke S. Development of measurement method of steam-water two-phase flow system using single frequency waves // Proceedings of 35th Workshop on Geothermal Reservoir Engineering Stanford University; 2010 Feb 1–3; Stanford University, Stanford, USA. Available from: https://es.stanford.edu/ERE/pdf/IGAstandard/SGW/2010/khasani.pdf.
  8. Садыков А.Ф. Симулятор многофазного потока PIPESIM – полный набор рабочих процессов для моделирования производственных операций // Нефть. Газ. Новации. 2019. №12. С. 36–40.
  9. digital.slb.ru [интернет]. Schlumberger: Руководство пользователя PIPESIM. Version 2020.1 [дата обращения 26.12.2023]. Доступ по ссылке: https://digital.slb.ru/products/pipesim/pipesim_2020_1/.
  10. Ермеков А.А., Баспаева А.Т., Амиров С.К. Применение моделирования для оптимизации системы нефтесбора месторождения N // Вестник нефтегазовой отрасли Казахстана. 2023. Том 5, №1. С. 94–102. doi: 10.54859/kjogi108599.
  11. Закенов С.Т., Ермеков А.А., Нуршаханова Л.К., Айджанова Ш.С. Вопросы сходимости гидродинамических моделей систем поддержания пластового давления // Технологии нефти и газа. 2021. №4. С. 32–36. doi: 10.32935/1815-2600-2021-135-4-32-35.

Қосымша файлдар

Қосымша файлдар
Әрекет
1. JATS XML
Жүктеу
2. Figure 1. Theoretical basis for steam quality assessment [9]

Жүктеу (328KB)
Метадеректер
3. Figure 2. Gas quality assessment by “Flowing gas mass fraction” parameter

Жүктеу (356KB)
Метадеректер
4. Figure 3. Steam injection report on the Output summary tab

Жүктеу (784KB)
Метадеректер
5. Figure 4. Deactivation of Choke object in Network schematic

Жүктеу (200KB)
Метадеректер
6. Figure 5. Installation of the wellhead choke on the Downhole equipment tab

Жүктеу (544KB)
Метадеректер
7. Figure 6. Output of the optimum choke diameter in the report on the Output summary tab

Жүктеу (440KB)
Метадеректер
8. Figure 7. Calculation results of the pressure gradient on the GIS map

Жүктеу (552KB)
Метадеректер
9. Table 1. Comparative indicators of field data with the results of hydraulic calculations in specialized software and thermal balance

Жүктеу (332KB)
Метадеректер

© Ерлепесов М.У., Ермеков А.А., Әміров С.К., 2025

Creative Commons License
Бұл мақала лицензия бойынша қол жетімді Creative Commons Attribution-NonCommercial-NoDerivatives 4.0 International License.

Согласие на обработку персональных данных с помощью сервиса «Яндекс.Метрика»

1. Я (далее – «Пользователь» или «Субъект персональных данных»), осуществляя использование сайта https://journals.rcsi.science/ (далее – «Сайт»), подтверждая свою полную дееспособность даю согласие на обработку персональных данных с использованием средств автоматизации Оператору - федеральному государственному бюджетному учреждению «Российский центр научной информации» (РЦНИ), далее – «Оператор», расположенному по адресу: 119991, г. Москва, Ленинский просп., д.32А, со следующими условиями.

2. Категории обрабатываемых данных: файлы «cookies» (куки-файлы). Файлы «cookie» – это небольшой текстовый файл, который веб-сервер может хранить в браузере Пользователя. Данные файлы веб-сервер загружает на устройство Пользователя при посещении им Сайта. При каждом следующем посещении Пользователем Сайта «cookie» файлы отправляются на Сайт Оператора. Данные файлы позволяют Сайту распознавать устройство Пользователя. Содержимое такого файла может как относиться, так и не относиться к персональным данным, в зависимости от того, содержит ли такой файл персональные данные или содержит обезличенные технические данные.

3. Цель обработки персональных данных: анализ пользовательской активности с помощью сервиса «Яндекс.Метрика».

4. Категории субъектов персональных данных: все Пользователи Сайта, которые дали согласие на обработку файлов «cookie».

5. Способы обработки: сбор, запись, систематизация, накопление, хранение, уточнение (обновление, изменение), извлечение, использование, передача (доступ, предоставление), блокирование, удаление, уничтожение персональных данных.

6. Срок обработки и хранения: до получения от Субъекта персональных данных требования о прекращении обработки/отзыва согласия.

7. Способ отзыва: заявление об отзыве в письменном виде путём его направления на адрес электронной почты Оператора: info@rcsi.science или путем письменного обращения по юридическому адресу: 119991, г. Москва, Ленинский просп., д.32А

8. Субъект персональных данных вправе запретить своему оборудованию прием этих данных или ограничить прием этих данных. При отказе от получения таких данных или при ограничении приема данных некоторые функции Сайта могут работать некорректно. Субъект персональных данных обязуется сам настроить свое оборудование таким способом, чтобы оно обеспечивало адекватный его желаниям режим работы и уровень защиты данных файлов «cookie», Оператор не предоставляет технологических и правовых консультаций на темы подобного характера.

9. Порядок уничтожения персональных данных при достижении цели их обработки или при наступлении иных законных оснований определяется Оператором в соответствии с законодательством Российской Федерации.

10. Я согласен/согласна квалифицировать в качестве своей простой электронной подписи под настоящим Согласием и под Политикой обработки персональных данных выполнение мною следующего действия на сайте: https://journals.rcsi.science/ нажатие мною на интерфейсе с текстом: «Сайт использует сервис «Яндекс.Метрика» (который использует файлы «cookie») на элемент с текстом «Принять и продолжить».