基于物联网技术的油田节能监测平台研究
2018-04-13施海青党延辉敬兴龙
施海青,井 丹,党延辉,敬兴龙
(1.新疆华隆油田科技股份有限公司,新疆 克拉玛依 834000;2.中石油新疆油田公司,新疆 克拉玛依 834000)
0 引 言
油田使用能源的方式和种类主要是机采、注汽、注水、集输、供水等工艺过程中所消耗的电、天然气、煤等[1]。在油田生产过程中存在能耗较大、效率较低等问题,如中国石油天然气股份有限公司2016年15家油气田企业注水系统平均效率48.2%、泵机组效率74.9%、注水单耗8.29 kWh/m3。按照2015年工业与信息化部发布的《石油和化工企业能源管理中心建设实施方案》,明确了各类型企业的能源管理中心通用建设内容和专项建设内容,并提出了软硬件建设和验收标准[2]。文中以油田节能监测平台搭建入手,通过物联网技术、无线网络通讯技术等,实现对油田生产工艺过程中主要能耗数据的监测、掌握能耗设备运行状况、分析能耗效率、及时制定节能降耗措施、提升油田生产现场管理及智能化水平[3]。
1 基于物联网技术的油田节能监测系统简介
系统由现场传感层、网络传输层、系统应用层构成,基于物联网传感技术监控油田生产过程的主要能耗数据,其中包括机械采油过程的电机电流、电压、功率、动液面、产液量等数据,注汽锅炉燃烧过程中的锅炉表面温度、排烟温度、烟气含氧量、CO2量等数据,注水及集输过程中的注配间三相电流、三相电压、水井瞬时注水量、集油环掺水量、回油温度、回油压力等、加热炉表面温度、加热炉烟气含氧量、加热炉排烟温度等数据,泵机组运行过程中的输油泵耗电量、注水泵耗电量、单相电流、节流损失率等数据[4]。同时利用有线、无线混合组网实时传输采集数据,从而完成对能耗状况的实时监控。此外,对各生产环节进行分析优化,制定相应的节能降耗方案,并跟踪整改实施情况及措施有效率。
系统结构如图1所示。
图1 系统结构
2 系统主要能耗评价参数
能耗评价参数主要包括产液单耗、产油单耗、产气单耗、注水单耗、产汽单耗、节能量、节水量等。对单耗影响较大的重点耗能设备运行参数包括注汽过程的锅炉热效率、注汽管网热流密度、锅炉排烟温度、锅炉过剩空气系数和非井注用汽比例等5项;注水工程主要有注水泵效率、节流损失率、功率因素、机组效率、注聚泵效率、注聚系统效率等6项;机械采油系统主要有机采系统效率、螺杆泵井系统效率、潜油电泵井系统效率、电机功率因素抽油泵效、电机功率利用率和平衡度等6项;集输工程有燃气加热炉热效率、燃油加热炉热效率、输油泵效率、加热炉表面温度、加热炉烟气含氧量和加热炉排烟温度等6项指标;供电系统主要有功率因素和供电半径等2项指标;共25项指标[5]。
现场传感层核心组成部分为各类仪表及RTU设备,其中现场传感器的选取结合物联网传感层的特点可选择各种新型的无线传感器,突出物联网传感层研究在工业现场的具体实践,且相关设备均需要支持IPV6通讯协议[6]。
3 传输层系统网络
系统传输层网络运用了LTE网络、网桥、电台等无线通讯以及现场的RS232、光钎等有线通讯,主要根据站点已有网络设备、数据传输距离、障碍物等因素灵活选择组网方式,构建稳定的工业互联网[7]。以机采系统为例,其网络图如图2所示。
图2 机采系统网络图
3.1 异构网络互联
3.1.1 结合LTE的多层次混合物联网组网协议
LTE网络的基础设施与物联网固定汇聚节点融合确保网络中的传感器在任一时间与LTE网络的连通性[8]。
支持LTE的物联网协议栈框架,实现基于LTE网络的数据处理协议、多终端自适应接入协议及自适应组网协议等;
适合LTE网络应用需求的物联网节点专用软件架构(底层协议栈、驱动、操作系统及中间件等);
结合路由刷新间隔、传感终端所负责采集的物联网覆盖范围、汇聚节点周围的瓶颈效应及网络寿命等因素,分析和设计适用于混合网络结构的网络协议[9]。
3.1.2 LTE与无线传感器网络及互联技术的研究
需要考虑网络动态、无线媒质的丢失特性以及移动业务特性,要求多个传感终端之间支持快速接入与可靠通信,支持自适应快速切换;设计基于LTE的物联网查询与汇报机制,包括LTE网络基站发现机制、作为采集节点的物联网路由选择方案设计、数据汇报机制和协议设计;中高层节点采用双模制式,通过协议转换,利用基站间的有线链接实现中高层节点—基站—基站—中高层节点的互联互通[10]。
3.1.3 无线传感器网络与LTE电磁兼容性
为满足现场需要,需灵活采用不同的无线通信技术作为物联网的通信手段,如在实际的数据传输量较小时,采用如Zigbee等无线通信技术的物联网;而在视频安全监控上,所要求的数据传输量较大时,采用如Wi-Fi等无线通信技术的物联网;并且,在同一个融合网络中,将同时存在低速、中高速的物联网与LTE网络[11]。
3.2 LTE网络系统构建
LTE网络系统包括LTE基站、LTE核心网、CPE终端设备,网络设备选择均达到IP66标准要求[12]。网络搭建过程需考虑带宽因素,如该研究在现场试验过程中设计为机采系统每口井传感器需要的带宽小于15 kbps,一个摄像头需要提供的带宽为2 Mbps,一组井(6口井)总带宽需求大概为2.1 Mbps。网络峰值速率能够达到上行36.54 Mbit/s,下行71 Mbit/s,并支持多种带宽分配,频谱分配更加灵活,系统容量和覆盖显著提升。其他注汽、注水、集输、供水节能监测子系统网络构建方式与机采方式相似。
4 系统应用及节能降耗措施研究
将所有数据引入节能监测平台并进行实时分析,取代了以往靠统计人员通过大量的数据录入与分析的方式,能快捷全面地统计分析各种生产报表信息及统计分析结果,从而制定相应的节能降耗措施[13]。
4.1 机采系统节能降耗
根据油田油井间抽制度选井原则,沉没度长期(超过2个月)小于90米、日产液量长期小于1.2 吨/天,满足任何一个条件则间抽。系统可远程操控实现抽油机启停,实现间抽管理。
结合历史数据对比分析,及时发现耗电量上升大于15%的油井,结合电参、力参数据,发现造成高能耗原因,及时制定调参、加药热洗等解决措施,并利用实时视频监控措施流程是否规范。
利用电流实时监测,提高平衡管理水平,在线分析油井平衡情况,通过软件统计分析,筛选连续10天不达标井。
通过载荷实时采集,优化油井降粘工作,在线采集载荷数据,实时计算油井载荷比,筛选超出合理载荷比范围的油井。
依托单井电量计量,强化机采能耗管理,结合历史数据对比分析,及时发现5~7天内耗电量上升大于15%的油井,结合电参、力参数据,发现造成高能耗原因,并及时制定调参、加药热洗等解决措施,做到“日跟踪、周分析、旬落实”。
4.2 集输系统节能降耗
通过恒流远程控制,保证平稳合格注水,安装恒流注水装置,在后台可实现单井注水量远程调节,分层注水合格率提升。
分析耗气量数据,总结不同搭配方式气量变化规律,优化使用最少耗气量加热炉组合,结合气温及生产情况,及时停运采暖炉及掺水炉,减少气量消耗。
通过输送温度控制,降低原油输送和处理的加热耗电耗气。通过优化集输温度、加热炉提效单耗大幅下降。以某油田区块为例,通过该措施集输吨液单耗由11.23 kgce/t下降到7.14 kgce/t,下降了36.69%。
4.3 注水系统节能降耗
注水系统参量敏感性分析,通过对注水系统相关的注水压力、机泵效率、管网效率、电机负载率、注水量、日用电量、注水井流量、平均注水油压等生产数据进行分析,得出影响系统效率、注水标耗等各种因素之间的关联度,制定出相应的技术方案,并对实施后的注水能效利用率及节能效果开展分析与预测。以某油田为例,通过分析得出注水单耗与注水系统压力拟合程度为0.91,如图3所示;机泵效率与注水压力相关性较低,关联程度为0.19,如图4所示;机泵效率与单耗基本不相关,如图5所示。
图3 注水压力-单耗拟合曲线
优化注水泵梯级配置,有效减少因管线憋压造成的能耗损失,提升注水系统效率。通过对离心泵和柱塞泵的减级改造,减少节流损失,并杜绝了回流。如某注水泵原泵参数为DF80-150×12,流量Q=80 m3/h,扬程H=1 860 m,现改参数为DF90-150×10,流量Q=90 m3/h,扬程H=1 500 m,实施后机组效率为70.2%,运行功率降低19.2%,注水单耗由原来的7.8 kWh/m3降到6.3 kWh/m3,年节电118.2×104kWh。
图4 注水压力-机泵效率拟合曲线
图5 机泵效率-单耗拟合曲线
采取酸化增注等措施,降低压力上升较快的单井注水压力,开展水质治理工作,从源头改善因水质不配伍造成的管柱、地层结垢问题。
在逐步提高注水水质达标率的前提下,对局部分散注水的区块,实施局部聚垢除垢措施,减少管网压力损失,降低注水单耗。
针对部分油藏非均质性严重,层间储层物性差异大、剖面动用差异大、动用程度低、易水淹水窜的特点,采用分注井轮注、周期注水和分层注水。如某油田齐古组油藏实施层间周期间注35井次、分层轮注13井次,累积增油0.8万吨,累积减少无效注水9万方,节约电量约60.66×104kwh。
4.4 注汽锅炉节能降耗
加强稠油注汽井分类分治工作,加大对吞吐效益井优化注汽力度,减少低效注汽;加强节能数据监督,通过月通报制度,使得烟气含氧降低、锅炉热效率提高。通过节能监测对烟冷锅炉实施技术改造,以某注汽站7台锅炉为例,平均单耗降低3.6 m3/t;平均过热度从8 ℃降至7 ℃,平均干度值降低0.39。
5 结束语
智能油田的建设为物联网技术的应用提供了广阔的平台。文中以油田节能监测入手,以实时监测能耗数据、准确掌握能耗设备运行状况、高效分析能耗效率、及时制定节能降耗措施、提升油田生产现场管理及智能化水平以及最大限度降低能耗成本为目的,综合运用多项物联网相关技术,搭建了一套集中的系统化管理平台。该平台还可以结合到现有的油田生产管理系统中,综合运用大数据技术、云计算技术、专家诊断技术等开展更多具体的节能降耗措施及方案研究[14]。
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