智能決策系統與排液采氣技術一體化研究

黃萬書 劉 通 袁 劍 姚麟昱 倪 杰 杜 洋

1. 中國石油化工股份有限公司西南油氣分公司石油工程技術研究院, 四川 德陽 618000; 2. 中國石油化工股份有限公司西南油氣分公司采氣一廠, 四川 德陽 618000

0 前言

中江氣田沙溪廟組儲層屬于低滲透、致密砂巖儲層,平均埋深2 456 m,普遍采用水平井或大斜度井開發。目前油壓低于4 MPa的氣井數已占總井數的87%,平均單井產氣1.378 1×104m3/d,平均單井產液0.35 m3/d,高含凝析油,普遍需要排液采氣維持穩產[1]。通過多年攻關,該氣田形成了泡排為主[2-4]、氣舉為輔[5-6],多種排液采氣工藝相結合[7-10]的采氣工藝體系,但是氣井積液預警不及時、排采介入滯后、勞動強度大、制度優化難等問題制約著排采工藝的發展,如何全局謀劃、高效應用、效益開發成為迫切需要。隨著自動化裝置的研究和發展,目前蘇里格氣田、長慶氣田等已應用了智能泡排裝置[11-14]、智能柱塞裝置[15-18],取得了良好的排液和穩產效果。針對中江氣田,部分學者[19-20]前期對井筒多相流模型以及積液規律有了初步認識,但無法利用在線采集的油壓、套壓、產氣量、產水量等生產數據直接實現對積液程度的準確判斷,無法確定合理的排采工藝介入時機,因此使用智能排水采氣裝置并形成包含技術和經濟多指標的智能決策評價體系至關重要。

1 排液采氣工藝優選

1.1 氣井積液程度識別與介入時機

收集了中江氣田2013-2018年期間開展過的21井次井底流壓測試數據,測試期間的油壓2.4～29.4 MPa,套壓2.9～29.6 MPa,產液量0.06～2.00 m3/d,產氣量0.028 8×104～6.400 9×104m3/d,數據覆蓋了中江氣田大多數氣井的產量范圍。隨后引入持液率的概念,即氣液兩相流動中,液體所占單位管段容積的份額?；跉庖簝上喙芰骰痉匠?結合氣液高壓物性計算,將沿井深的壓力分布數據處理為沿井深的持液率分布數據,將氣井分為三類,見圖1。

建立了中江氣田氣井積液程度3級分類標準:第一類為“線型”連續攜液井;第二類為“滑脫型”輕度積液井;第三類為“分段型”重度積液井。在氣井分類的基礎上,基于在線采集的產氣量、產液量、油壓、套壓等動態數據及后臺輸入的井深、管徑等靜態數據,利用計算機編程,建立了多指標的井筒積液數字綜合識別方法,見圖2。對中江氣田158口井開展積液診斷,正確率92.4%。結果表明:中江氣田無積液井47口,占比29.7%;輕度積液井79口,占比50%;重度積液井32口,占比20.3%。當氣井發生輕度積液時,亟需排液采氣。

b)輕度積液井 b)Mild effusion well

c)重度積液井 c)Serious liquid loading well

圖2 中江氣田氣井數字在線積液診斷示意圖Fig.2 Digital online effusion diagnosis of gas wells of Zhongjiang Gas-field

1.2 積液井排液工藝優選

針對氣井普遍“低壓、低產、小液量”的特點,形成了以泡沫排液、柱塞氣舉、速度管柱、井間氣舉為主的排液采氣技術系列,支撐了氣田穩產,各工藝的選井原則、優缺點見表1。

各類排液采氣工藝經濟性與局限性分析見表2。其中1 m3氣消耗成本表示使用某種排采工藝的所有氣井年累計增產氣量與年累計成本之比;泡沫排液單井成本綜合考慮了藥劑成本、人工操作與排液作業成本、車輛折舊費等;井間氣舉、柱塞氣舉、槽車氣舉等氣舉工藝單井作業成本考慮流程改造費用、人工操作費、車輛及設備費等;速度管柱工藝單井作業成本考慮了材料消耗及施工作業承包費等。結合工藝應用界限和經濟性分析,以產氣量和套壓為坐標,將中江氣田排液采氣工藝氣井分為8類,對不同類別的氣井制定針對性措施,見圖3,實現氣井的精細管理,提高措施有效率。

表1 常規排水采氣工藝選井原則及適應性表

表2 中江氣田排液采氣工藝經濟性與局限性分析表

圖3 中江氣田氣井分類管理圖Fig.3 Gas well classification management of Zhongjiang Gas-field

2 智能決策系統建立

對于含油率<40%的氣井,可采取常規排液采氣措施,在積液過渡期間采用常規泡排間歇加注,在輕度積液期間采用常規泡排為主、氣舉為輔的排液手段,在重度積液階段采取間開、提噴或復合舉升工藝。對于含油率>40%的氣井,需要采用抗油泡排工藝(抗油泡排劑、摻稀泡排)、清潔排采工藝(速度管、柱塞)等。在積液過度期間采用抗油泡排工藝間歇加注,在輕度積液期間優先考慮柱塞可行性,再考慮抗油泡排、氣舉等措施,在重度積液階段除了采用常規的間開、提噴、復合工藝,還應重視解油堵、解乳化的工作,中江氣田智能排液采氣決策系統見圖4。

圖4 中江氣田智能排液采氣決策系統圖Fig.4 Intelligent drainage gas recovery decision system of Zhongjiang Gas-field

3 智能決策與排采一體化現場應用

3.1 智能泡排工藝

JS 203-7 HF井為四川盆地川西坳陷東部斜坡中江構造一口水平井,造斜點深1 830 m,井內管柱全通徑,2 286.9 m 以上為內徑62 mm油管,2 286.9 m以下為內徑61～62 mm的智能滑套,最上一級封隔器深2 295.58 m。

該井于2018年8月4日投產,截至2018年12月6日,產氣量1.341 6×104m3/d,產液量約0.4 m3/d,油壓2.65 MPa,套壓4.59 MPa,輸壓2.61 MPa,產氣量遞減率達76.00 m3/d?；跉饩e液數字診斷技術,判斷該井處于輕度積液區,該井數據在采氣工藝優選圖版中的分布見圖5。智能決策系統建議采用成本低、見效快、自動化程度高的排液采氣工藝,如智能泡排、智能井間氣舉。

圖5 JS 203-7 HF井數據在采氣工藝優選圖版中的分布圖Fig.5 Data distribution in the gas extraction process optimization plate of JS 203-7 HF well

2019年初開始車注泡排,加注周期3～4 d/次,單次加注量15 kg,加注比例1∶10,泡排后產量遞減降至21.43 m3/d,但工人勞動強度較大,加注頻率不能滿足排液需要。自2019年4月3日,改用注劑裝置自動加注,加注周期由3～4 d/次變為2 d/次,油套壓差由 1.33 MPa 下降至0.78 MPa,產量遞減率由21.43 m3/d下降至15.33 m3/d。6月22日開始根據氣井生產情況智能調整泡排加注周期,油套壓差進一步由0.78 MPa下降至0.39 MPa,產量遞減率由 15.33 m3/d 進一步下降至6.37 m3/d,排液更連續,產氣更平穩,見圖6。

圖6 JS 203-7 HF井智能注劑試驗生產曲線圖Fig.6 Smart injection test production curve of JS 203-7 HF well

3.2 智能柱塞工藝

JS 104-3 HF為四川盆地川西拗陷一口開發水平井,于2015年12月5日投產,截止2019年1月2日,油壓2.4～2.6 MPa,套壓2.9～3.7 MPa,輸壓2.3 MPa,產氣量受積液影響較大,在 0.786 9×104～2.866 6×104m3/d 之間波動,平均日產液0.6 m3/d,少量產油,油壓與輸壓基本持平。采用間開生產,一周左右泡排一次,受凝析油影響泡排效果弱,必須結合人工強排,強排后每次出液約0.8 m3。基于氣井積液數字診斷技術,判斷該井處于輕度積液狀態,JS 104-3 HF井數據在采氣工藝優選圖版中的分布見圖7。智能決策系統建議采用成本低、自動化程度高、含油井適應性強的氣舉排液采氣工藝,如智能柱塞氣舉、智能井間氣舉。

圖7 JS 104-3 HF井數據在采氣工藝優選圖版中的分布圖Fig.7 Data distribution in the gas extraction process optimization plate of JS 104-3 HF well

2018年10月13日,JS 104-3 HF井順利完成了通井、水平井限位器和自膨脹柱塞的投放,水平井直投式限位器成功投放,順利座放在井斜86.56°。2019年1月3日,完成了智能柱塞井口裝置安裝和調試,實現了井口油套壓數據遠傳、遠程自動控制開關井、實時監測柱塞運行狀態、無人值守、遠程自動優化柱塞工作制度。雖然本井套壓小于4 MPa,但氣液比高達 10 000 m3/m3,同樣實現了柱塞的高效舉升,實現穩定排液,增產天然氣 3 000 m3/d,JS 104-3 HF井柱塞高效運行曲線見圖8。

圖8 JS 104-3 HF井柱塞高效運行曲線圖Fig.8 Plug efficient running curve of JS 104-3 HF well

4 結論

1)創建了中江氣田氣井積液在線數字診斷技術,可根據氣井實時生產數據輸出積液判斷結果,自動計算積液高度,自動提示氣井積液,正確率92.4%。

2)結合各類排液采氣工藝的應用界限和經濟性分析,建立了基于產氣量和套壓的積液井排液采氣工藝決策系統,對不同類型的氣井采取針對性措施,實現氣井的精細管理,提高措施有效率。

3)現場應用了2口井,實現智能決策系統、智能泡排工藝、智能柱塞工藝的有機結合,JS 203-7 HF井產能遞減率由76.00 m3/d降至6.37 m3/d,JS 104-3 HF井實現了連續攜液且日增產 3 000 m3。

4)智能識別氣井積液狀態,智能判斷排采工藝介入時機,使用智能的排液采氣裝置,工藝參數智能優化,能夠有效降低氣井產量遞減速度,提高最終氣藏采收率。