QHD32-6油田電泵機組故障預測方法及其現場應用

黃新春 鄭春峰 李 昂 蘇作飛

（中海油能源發展股份有限公司工程技術分公司，天津 300452）

QHD32-6油田電泵機組故障預測方法及其現場應用

黃新春 鄭春峰 李 昂 蘇作飛

（中海油能源發展股份有限公司工程技術分公司，天津 300452）

為加強QHD32-6油田電泵井管理和有效預測電泵機組發生故障的概率，應用模糊綜合評判方法，建立了引發電泵機組故障的因素集、權重集和判斷集，給出了影響因素風險系數計算方法和單井風險評價等級標準，建立了電泵井機組故障預測模型。該方法能夠預測運轉電泵機組故障概率高的井。實際應用表明，2013年上半年應用該方法預測機組故障概率，其準確率達77.78%，累計挽回產量損失7 075 m3。該方法預測準確率能滿足工程技術分析需要，為電泵井優化管理提供了技術支持。

海上油田；電泵井；機組故障預測；模糊綜合評判方法

目前QHD32-6油田電泵井占總機采井的95.5%，在實際油田生產過程中，電泵機組若發生故障停井，會導致油田平均單井日產油量下降，油田整體經濟效益受到影響［1-2］。其中檢泵作業期間因躺井造成的經濟損失有［3］：（1）與替換機組有關的起下作業費用；（2）維修費用；（3）因躺井以及恢復最佳采油水平而造成的產量損失［4-5］。在檢泵作業過程中，若能對電泵機組故障概率進行準確預測，及時找出易發生故障的電泵機組，對最易發生故障的電泵井及早進行電泵選型設計，通知廠家及早備泵，這樣能夠最大程度節省檢泵作業準備時間，縮短油井躺井時間，提高作業效率，減少因躺井時間過長引起不必要的單井產量損失，最大程度挽回經濟損失，對電泵井優化管理有實際指導意義。

1 模糊綜合評價方法

1.1 因素集

建立影響評價對象的各因素組成的集合，稱為因素集［6］。通常表示為

式中，ui（i=1，2，…，n）為影響評價對象的第i個因素。

1.2 權重集

權重是反映各指標對評價對象的影響程度，建立影響評價對象的各因素權重組成的集合，稱為權重集［7］。通常表示為

式中，ai(i=1,2,…,n)為第i個因素的權重值。一般情況下ai滿足歸一化條件

1.3 評價集

對評價對象優劣程度做出定性描述所組成的集合稱為評價集，具體設定可依據實際情況及計量值大小進行劃分［8］。通常表示為

1.4 評價矩陣

根據因素集中所確定的影響因素，確定因素評價矩陣R

式中，m為評價對象個數，n為影響因素個數。

確立評價矩陣和R權重集A之后，應用模糊綜合評判方法，計算綜合評價結果

2 機組故障預測模型的建立

2.1 影響因素及其風險系數

通過專家評判方法，給出引發電泵井機組故障的9個主要影響因素，并建立機組故障預測模型因素集，見式（7）

根據建立的因素集，進一步量化分析各影響因素的風險系數。

（1）運轉時間風險系數：單井累積運轉時間除以油田（平臺）所有單井運轉時間之和

式中，ηiTtol為運轉時間風險系數，%；Ttoli為單井累積運轉時間，d。

（2）排量效率風險系數：排量效率風險系數為單井排量效率賦值除以所有井的排量效率賦值之和，其中排量效率在a2＜QE＜a3之間的井賦值為1，在a3＜QE＜a4之間的井賦值為2，在QE＞a4時賦值為3，在a1＜QE＜a2之間的井賦值為4，QE＜a1的井賦值為6。

式中，ηiQ為排量效率風險系數，%；QEi為單井排量效率賦值；a1、a2、a3、a4均為單井排量效率，%。

（3）電流比風險系數：電流比風險系數為單井電流比賦值除以所有井的電流比賦值之和，其中電流比在b1＜Ii＜b2時賦值為1；電流比小于i＜b1時賦值為2；電流比在b2＜Ii＜b3之間時賦值為3；Ii＞b3時機組故障概率最大

式中，ηiR為電流比風險系數，%；IiR為單井電流比賦值；b1、b2、b3為單井電流比（無因次量）。

（4）井斜角風險系數：單井井斜角風險系數為單井井斜角賦值除以所有井的井斜角賦值之和，其中井斜角小于c的井賦值為1，大于c的井賦值為2。

式中，ηi∠In為井斜角風險系數，%；∠Ini為單井井斜角賦值，°；c為參考井斜角，°。

（5）狗腿度風險系數：單井狗腿度風險系數為單井狗腿度賦值除以所有井狗腿度賦值之和，其中狗腿度小于d的井賦值為1，大于d的井賦值為2。

式中，ηi∠Dog為單井狗腿度風險系數，%；∠Dogi為單井狗腿度賦值，（°）/30 m；d為參考狗腿度，（°）/ 30 m。

（6）電流穩定性風險系數：電流穩定性風險系數為單井電流穩定性賦值除以所有井電流穩定性賦值之和，其中運行電流分穩定、不穩定和很不穩定3種情況，分別賦值1、2、3。

式中，ηiSta為電流穩定性風險系數，%；IiSta為單井電流穩定性賦值，A。

（7）啟停次數風險系數：單井啟停次數除以所有單井啟停次數之和。

式中，ηiN為啟停次數風險系數，%；Ni為單井啟停次數。

（8）廠家風險系數：油田（平臺）平均檢泵周期最長（且檢泵井次最多）的廠家為基準廠家，該廠家檢泵風險系數為1，其他廠家風險系數為基準廠家平均檢泵周期除以各廠家平均檢泵周期。

式中，ηif為廠家風險系數，%；Fif為各廠家平均檢泵周期，d；Ff為基準廠家檢泵周期，d。

（9）電機絕緣風險系數：電機絕緣風險系數為單井電機絕緣賦值除以油田（平臺）所有井電機絕緣賦值總和。根據油田（平臺）絕緣值測量水平，找中游水平絕緣值作為基準值Ec。若某口井的絕緣值大于基準值Ec，將其賦值為0，若某口井絕緣值小于基準值Ec，賦值為基準值 減去自身絕緣值，記為Ei。

式中，Ei為電機絕緣賦值，MΩ；Ec為絕緣基準值，MΩ；ηiE為絕緣風險系數，%。

2.2 影響因素權重系數

采用專家評判方法對各影響因素進行綜合評價，給出引發電泵井發生機組故障各影響因素的權重集，并建立機組故障預測模型權重集

2.3 綜合故障評價標準

結合實際油田計算成果和專家評判方法將引發電泵井發生機組故障的評價集劃分為5個等級，并建立機組故障預測模型評價集

評價集以QHD32-6各平臺單井電泵機組為評價對象，根據計算結果劃分5個等級評價標準，見表1。

表1 電泵機組發生故障風險等級分類

3 實例分析

經專家評判，確定QHD32-6油田引發機組故障9大影響因素在風險系數計算中參數的取值，見表2、表3。

表2 QHD32-6油田機組故障預測參數取值

表3 QHD32-6油田機組故障預測不同風險系數賦值

以QHD32-6油田C平臺為例，應用影響因素風險系數方法計算建立因素評價矩陣R26×9和權重集A1×9。

應用模糊綜合評判方法，將R26×9和A1×9帶入式（6）計算綜合評價結果

應用以上計算方法，計算QHD32-6其他6個平臺所有井的綜合評價結果。計算結果表明，風險等級為“大”的油井預測出9井次。半年時間里，預測故障概率“大”的9口井中發生電泵機組故障井占7井次，預測準確率達77.78%，見表4。

表4 QHD32-6油田6個平臺電泵故障風險等級預測結果

應用電泵機組故障預測方法，對故障概率“大”的井做到提前進行選泵設計，通知廠家及早備泵。半年內QHD32-6油田成功預測7井次，平均單井縮短檢泵時間12.5 d，累計挽回損失產量7 075 m3。

4 結論及建議

（1）將模糊綜合評判方法應用于電泵機組故障預測中，能夠較全面地考慮影響機組發生故障的影響因素，結果直觀簡單，具有很強的實用性。

（2）該方法預測準確率能滿足工程技術分析需要，為電泵井優化管理提供技術支持，后期可推廣應用到其他油田。

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［2］張玉斌，于海春，周平.電潛泵機組可靠性評定［J］.石油機械，2003，25（5）：6-8.

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［5］李洪周，鄒積舉.潛油電泵振動故障分析及振動模型［J］.石油機械，1997，25（12）：24-26.

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［7］李凌峰，劉云，姚安林，等.油田礦場原油庫風險模糊綜合評價技術研究［J］.石油礦場機械，2008，37（6）：16-19.

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（修改稿收到日期 2013-11-20）

〔編輯 景 暖〕

Fault prediction method and field application of QHD32-6 oilfield electric pump unit

HUANG Xinchun,ZHENG Chunfeng,LI Ang,SU Zuofei
（CNOOC Energy Technology &Services Limited,Tianjin300452,China）

To enhance the management of QHD32-6 oilfield electric pump wells and predict effectively the probability of faults of electric pump units,fuzzy comprehensive judgment method is applied to establish the element set,weight set and judgment set of faults of electric pump units,to provide the calculation method of risk coefficient of influencing factor and criterion of risk evaluation level of single well and to establish the fault prediction model of electric pump units.This method can predict the wells with high fault probability of operating electric pump unit.The actual application shows that the accuracy of application of this method in fault probability prediction of units was 77.78 % in the first half of 2013 and accumulative production loss saved is 7,075 m3.The predict accuracy of this method can meet the demand for engineering and technical analysis to provide technical support for optimized management of electric pump.

Offshore oilfield;electric pump well;unit fault prediction;fuzzy comprehensive judgment method

黃新春，鄭春峰，李昂，等.QHD32-6油田電泵機組故障預測方法及其現場應用［J］.石油鉆采工藝，2014，36（1）：116-119.

TE355.5+4

：B

1000-7393（2014）01-0116-04

10.13639/j.odpt.2014.01.031

黃新春，1981年生。2006年畢業于中國石油大學（華東）油氣田開發工程專業，主要從事采油工程及機采井管理工作。電話：022-25805620。E-mail：zcf_cup@163.com。