Алгоритм определения массового расхода и сухости теплового агента на устье паронагнетательных скважин в специализированном программном обеспечении

Обложка

Цитировать

Полный текст

Аннотация

Обоснование. Определение массового расхода и сухости теплового агента на устье паронагнетательных скважин является критически важным процессом в эксплуатации, оптимизации и эффективном контроле регулирования его нагнетания. Ввиду того, что современные приборы определения расхода пара, основанные на замере переменного потока двухфазной среды (пар и вода), имея методическую погрешность более 10%, не могут обеспечить необходимую точность и достоверность измерений, возникла потребность в разработке расчётного варианта с применением специализированного программного обеспечения, который позволял бы корректно решить проблему определения степени сухости пара.

Цель. Разработка алгоритма расчёта массового расхода и сухости теплового агента на устье паронагнетательных скважин месторождения K с помощью специализированного программного обеспечения.

Материалы и методы. Двухфазный поток пара и воды в скважинах является сложным процессом, где важно учитывать, как физические свойства среды (температура, давление, вязкость), так и гидравлические характеристики системы (сопротивление трубопроводов, потери давления). Математическая симуляция двухфазного потока «пар – вода» выполнена в специализированном программном комплексе путём построения наземной модели и проведения гидравлических расчётов. Данный специализированный программный комплекс позволил построить математическую модель, учитывающую эти параметры, что обеспечивает высокую точность и надёжность расчётов.

Результаты. Разработан алгоритм расчёта массового расхода и сухости теплового агента на устье паронагнетательных скважин месторождения K на основе модели наземной системы паронагнетания посредством применения специализированного программного комплекса. Симуляция позволяет предсказать и оптимизировать работу паронагнетательных скважин. Путём изменения параметров модели (например, режима добычи, параметров теплоносителя) можно оценить влияние на производительность скважин и эффективность всей системы.

Заключение. На сегодняшний день не представилось возможным подобрать оборудование, позволяющее корректно регистрировать двухфазный поток закачиваемого в скважины паротеплового агента, характерного для условий месторождения K. Разработанный с помощью специализированного программного комплекса алгоритм применим при формировании технических решений с целью повышения эффективности контроля регулирования процессов паронагнетания.

Об авторах

Мурат Усенович Ерлепесов

Филиал КМГ Инжиниринг «КазНИПИмунайгаз»

Email: m.yerlepessov@kmge.kz
ORCID iD: 0009-0007-8581-2786
Казахстан, Актау

Абай Алматаевич Ермеков

Филиал КМГ Инжиниринг «КазНИПИмунайгаз»

Email: A.Yermekov@kmge.kz
ORCID iD: 0009-0003-2130-2489
Казахстан, Актау

Саин Кубейсинович Амиров

Филиал КМГ Инжиниринг «КазНИПИмунайгаз»

Автор, ответственный за переписку.
Email: s.amirov@kmge.kz
ORCID iD: 0009-0005-7771-5535
Казахстан, Актау

Список литературы

  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.

Дополнительные файлы

Доп. файлы
Действие
1. JATS XML
2. Рисунок 1. Теоретические основы оценки качества пара [9]

Скачать (328KB)
3. Рисунок 2. Оценка качества газа по параметру «Flowing gas mass fraction»

Скачать (356KB)
4. Рисунок 3. Отчет по закачке пара на вкладке Output summary

Скачать (784KB)
5. Рисунок 4. Деактивация объекта Choke в Network schematic

Скачать (200KB)
6. Рисунок 5. Установка устьевого штуцера на вкладке Downhole equipment

Скачать (544KB)
7. Рисунок 6. Вывод оптимального диаметра штуцера в отчет на вкладке Output summary

Скачать (440KB)
8. Рисунок 7. Результаты расчётов по градиенту давления в GIS map

Скачать (552KB)
9. Таблица 1. Сравнительные показатели промысловых данных с результатами гидравлических расчётов в спецПО и тепловым балансом

Скачать (332KB)

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

Creative Commons License
Эта статья доступна по лицензии 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».