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油氣
Oil and gas
以AI視角優化生產流程，助力產業結構轉型

某油田-稠油摻稀預測及優化

2022-04-02 13:01:38 次
一、項目背景
某石油企業采油廠一共有730余口井，每年的摻稀量400余萬噸。稠油的黏度高，流動的阻力大，導致稠油流動的速度慢，稠油開采的主要難點體現在兩方面：
→由于稠油在油層中不流動或流動性差，原油流入井筒困難；
→原油可流入井筒，但僅靠油藏的壓力和溫度原油難以流出地面；
傳統的稠油摻稀方法是通過專家經驗，針對不同區塊井的特征向井中注入稀油，使其產油，但稀油量有限，想實現產油量最大的情況下，摻稀量最低。目前隨著油井特征的復雜化，很難使用經驗準確的預測出，使用較小的摻稀量，增大產油量，因此迫切需要大數據技術來解決該問題。
二、解決方案
以摻稀相關的生產數據為基礎，運用大數據、機器學習技術，針對抽稠泵、電潛泵及油管自噴三種生產方式，各自構建一個分析模型，旨在以數據化得方式指導摻稀業務，提升稀油的利用效率，在滿足生產要求的基礎上降低稀油使用量。
 稠油參稀分析
1.構建判定依據
通過分析模型構建，使得稠油摻稀業務具有了科學的判定依據，生產人員在進行作業時，不在僅基于個人的經驗，而是可依據模型所推薦的結果進行指令的下發。
2.形成應用標準
構建形成稠油摻稀模型的應用規范、應用流程及應用標準，通過建立的規范標準可進一步對摻稀業務的進行提供相應的指導依據。
3.有效降低成本
通過建立稠油摻稀模型，幫助工程師在滿足產量要求的情況下進一步降低稀油的使用量，降低稠油的開采成本。
三、建設成果
通過稠油摻稀模型分析，用戶在同一工況下輸入相應檢測參數變化，將自動輸出摻稀量推薦值；而在不同工況下輸入相應的工況參數和檢測參數，也將自動輸出摻稀量推薦值。
稠油參稀分析
?經過實際數據驗證，稠油摻稀預測模型準確率達到88%，在滿足生產要求的基礎上降低稀油使用量
?構建抽稠泵、電潛泵及油管自噴3種生產方式的預測模型，滿足實際生產需要
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