董 振 剛
(大慶油田力神泵業有限公司)
電動潛油泵智能控制的實現是油田數字化發展的重要延伸。基于電動潛油泵井下多參數傳感器應用可靠性的不斷提高以及變頻控制系統的成熟應用[1-3],為電動潛油泵實現智能控制奠定了堅實的基礎。通過井下多參數傳感器狀態參數的實時監測,分析油井的生產運行狀態,通過地面控制系統的變頻調控,可達到供液與產出新的動態平衡,實現生產過程的自動優化與閉環控制。
基于油井生產狀態的非線性變化以及井下環境條件的復雜性,電動潛油泵智能控制必須具有較強的適用性,合理建立控制模型顯得極其重要,一旦控制失當,其結果極其嚴重。為此,如何采取更為有效而完備的控制方法是目前普遍探求的核心。在以往研究中所采用的模糊控制、PID控制、變頻和油嘴的組合調節等都是在做這方面的有益嘗試[4-11],只是在適用性和可靠性上,距離智能控制的廣泛實現還存在一定的差距。鑒于此,本文根據電動潛油泵的基本特性,提出以油井動液面壓力為控制目標的梯度變頻算法。
利用油井動液面高度判定油井是否處于理想的生產狀態,是目前油田普遍采用的方法。因此電動潛油泵的智能控制也應以理想動液面高度為控制目標,建立相應的智能控制系統。電動潛油泵閉環控制系統結構如圖1所示。

圖1 電動潛油泵閉環控制系統結構Fig.1 Structure of ESP’s closed-loop control system
閉環控制系統包括監測系統、變頻系統和中心控制器。其中監測系統監測的參數主要包括泵入口壓力(p0)和泵出口壓力(p1)。泵入口壓力是泵掛位置的流動壓力,可直接表征動液面高度,存在如下關系:
p0≈ph+pa
(1)
式中:ph為動液面距離泵入口的液柱壓力,Pa;pa為套管環空壓力,Pa。
顯然p0是實現目標控制的關鍵。設動液面壓力控制目標為ps,當p0>ps時,說明油井的供液能力大于泵的實際產出能力;當p0 泵出口壓力是實現量化調參的重要參數。泵出口壓力與入口壓力直接反映出泵的實際揚程(H),存在如下關系: H=(p1-p0)/(ρg) (2) 式中:ρ為井液密度,kg/m3;g為重力加速度,m/s2。 根據離心泵的固有特性,在一定的運行頻率下,泵的揚程和排量存在非線性對應關系。可建立如下關系式: H=f(Q) (3) 式中:Q為泵的排量,m3/d。 同時泵的排量、揚程和泵的運行頻率存在如下關系[12]: Q1/Q2=f1/f2 (4) H1/H2=(f1/f2)2 (5) 式中:f1、f2為頻率,Hz。 只要知道某一頻率下泵的揚程和排量關系,就可以依據式(4)和式(5)折算出其他頻率下泵的揚程和排量關系。 中心控制器的任務就是根據監測數據、控制目標以及泵的固有特性,分析和計算出目標頻率值,對變頻系統實施調頻控制,以實現井下供液與產出的合理平衡。 根據式(1)~式(5),可解決中心控制器的基本調頻問題,但是目標路徑的實現還需要通過一定的方法來實現。 只有泵入口壓力監測值,在不掌握油井實際IPR曲線和泵的揚程與排量關系的情況下,并不能實現一次調控到位。根據離心泵的變頻特性曲線(見圖2),ps值只決定了泵的目標揚程Hs,調控到多大的排量(Qs)才能實現供液與產出新的動態平衡還是個未知數。 圖2 基于目標揚程的電動潛油泵變頻特性曲線Fig.2 Frequency conversion characteristic curve of ESP under target head 采取連續變頻與反饋的方式是目前調控普遍采用的簡單易行的辦法,通過小步長的逐步變頻與反饋達到控制目標[11]。由于每次變頻的幅值不能過大,以防過調,所以調頻次數多。同時為了保證反饋回的數據穩定可靠,每個節拍又要保證一定的延時,當目標頻率與實際運行頻率距離較大時,可能會經歷很漫長的時間才能達到控制目標。而且在動態穩定性上也存在缺陷,對目標值的反復求真勢必進一步增加變頻頻次,也不利于設備自身的運行穩定性和可靠性。為此本文提出梯度變頻的思想,即通過中心控制器的自行算法,以一定的頻率變化梯度靠近Qs值,以較少的變頻次數快速靠近以ps值為目標的目標域。 根據節點分析法,可以將泵掛位置作為解節點,建立產能與流壓的IPR曲線。根據IPR曲線,可以直接得到調控目標排量(Qs)。但是隨著生產動態的變化,仍需要進一步變頻與反饋的過程,除非可持續建立有效的IPR曲線及泵的揚程與排量關系曲線,實現目標排量的直接調控。 流經泵的流體密度、黏度、含氣量、含砂以及腐蝕與結垢等因素都會影響泵的運行特性,特別是流體黏度較大和含氣量較高時,泵的特性會發生較大改變,因此泵在出廠時以清水為介質測試出的特性曲線,并不能完全作為中心控制器分析和計算的依據,除非井下介質性質與清水比較接近。 在井下直接安裝流量計可重新擬合泵的實際特性,但是受井下復雜介質與環境的影響,目前在井下安裝流量計可靠性較差。通過地面監測流量,在井液含氣和油管泄漏等情況下,其數據并不能真實地反映井下實際情況。因此對于井況較復雜的油井,僅依據壓力監測參數并不能真正回歸出泵的揚程與排量關系,即使有IPR曲線,也只是知道了調控排量目標,仍然不能預知目標頻率值。 既然泵的排量難以把控,那么可以不把泵的排量作為輸入或輸出參量。根據式(5)可以建立如下關系式: (6) 式中:fs為調控目標頻率,Hz。 按照fs變頻調控后,井下反饋的p0值若與ps值仍有差距,說明調控結果并沒有達到調控目標,需要以新反饋的p0值重新作為輸入,再次進行變頻調控,如此反復,直到達到ps值的目標域要求。電動潛油泵智能控制梯度變頻算法如圖3所示。 圖3 電動潛油泵智能控制梯度變頻算法Fig.3 Gradient frequency conversion algorithm for the intelligent control of ESP 梯度變頻算法的優勢是僅僅依托泵入口壓力和泵出口壓力兩個參數就可達到目標,方法簡單,收斂速度快。實際操作驗證了該算法基本在3次調頻內就能達到控制目標域。 有了基本控制方法后,還要有必要的約束條件,以實現合理控制,并保證設備可靠運行。 由于生產過程是動態過程,保證控制結果與控制目標始終保持一致并不現實,勢必造成頻繁調控,所以從調控起始到調控終止,都要根據實際情況設定升頻與降頻的起始界限值和目標域。在泵舉升揚程大于1 000 m的情況下,升頻的起始界限值應比ps至少大0.5 MPa;降頻的起始界限值應保證ph值大于2.0 MPa;目標域應至少設定在[ps,ps+0.5 MPa]范圍。油井的產液量越大,控制策略應越趨保守,除非油井產能穩定,井況掌握準確。 按照梯度變頻算法,仍需要幾次變頻才能夠達到控制目標。每一次變頻后會產生新的動態平衡,該平衡需要一定的時間域才能穩定,因此控制節拍時間要保證反饋的p0值真實穩定,防止調控過速造成調控過度。節拍延時時間要根據具體的地層滲透條件確定,在不確定的情況下可以初設延時24 h以上。 選擇的泵型必須保證在有效的頻率變化區間內能合理覆蓋以目標壓力為解節點的油井產能需要,也就是合理選井選泵,這也是機組配套所要考慮的重要內容。泵的型號和選配的電機功率確定后,就決定了泵所能達到的排量范圍和頻率變化區間。一旦選泵過小會造成泵的排量區間達不到供液能力,導致控制系統無節制升頻控制。如動液面接近井口的油井,說明油井的供液能力已超出所選配泵型的生產能力;同時,電機功率的匹配已決定了機組的最大工作能力,升頻后負載的增加若超出電機功率輸出能力,泵轉速與頻率不能同步變化[13-14],同樣達不到控制目標要求。 電動潛油泵智能控制的實現必須建立在系統可靠運行的基礎上。由于信號傳輸錯誤或其他故障造成誤控,則易導致系統的過早損壞。 監測系統是智能控制系統的基礎,其本身故障造成傳輸信號異常,易導致誤控。目前針對井下監測系統自身的故障診斷,研究與應用較少[15]。而且從統計結果看,目前井下監測系統的平均運行壽命還遠低于電動潛油泵平均運行壽命,因此,監測系統的可靠性成為保障智能控制系統長期穩定運行的重要影響因素。 電動潛油泵本身就有一套故障保障系統,可對智能控制起到前端保護作用。但是由于一些機械故障導致的運行異常,如流道異物堵塞、局部斷軸、氣鎖以及油管結蠟嚴重等,并不一定實施停機保護,這就需要智能控制系統本身能夠實施診斷與自我保護。因此,類似故障的辨識與診斷也是保障智能控制可靠應用的重要組成部分。 利用梯度變頻算法編制的中心控制器在大慶油田進行了多井次驗證試驗。表1表示在G105-50井分別兩次設定ps調控值得到的自動控制結果。該井選用泵的排量為150 m3/d,揚程為1 000 m,電機功率為37 kW,油井套壓為0.96 MPa。泵入口壓力值較高,說明油井的供液能力大于泵的實際產出能力,因此設定的ps值不能超出電機輸出功率范圍。從驗證試驗結果來看,設定的ps值和實際達到的p0值符合度較為理想,證明了算法的有效性。 表1 在大慶油田G105-50井的驗證試驗結果Table 1 Verification test result in Well G105-50 of Daqing Oilfield (1)針對井下復雜條件及可提取參數,提出了以油井動液面壓力為控制目標,通過快速收斂達到控制目標的梯度變頻算法,并通過現場試驗驗證了該方法的快速性與有效性。 (2)油井生產過程是動態過程,需設定升頻與降頻的起始界限值和目標域,并控制好變頻節拍延時時間,以保證調控穩定準確。 (3)選泵時,應保證泵在有效的頻率變化區間滿足以目標壓力為解節點的油井產能需要,防止泵的產出能力與油井產能不匹配而造成的誤控。 (4)監測系統及設備運行系統的故障診斷與保護是保障電動潛油泵智能控制的重要前提。2 控制目標的實現
2.1 通過梯度變頻達到控制目標

2.2 基于IPR曲線輔助分析達到控制目標
3 梯度變頻算法

4 條件設定
4.1 控制策略
4.2 控制節拍
4.3 頻率變化區間
5 故障診斷與保護
5.1 監測系統
5.2 設備運行系統
6 現場驗證

7 結 論