六西格瑪管理法在提高油井生產時率中的應用

張帥，劉自山，樊祥健，陳春勝，夏學軍，王恒濤，郭琳

1.中國石化勝利油田 石油開發中心有限公司勝龍采油管理區（山東 東營 257000）

2.中國石化勝利油田分公司 安全環保質量管理部（山東 東營 257000）

3.中國石化勝利油田 石油開發中心有限公司（山東 東營 257000）

目前勝龍采油管理區油井開井114口，其中間開井11口。平均產液量3 014.6 t/d，平均產油量374.6 t/d，油井日常維護中設備設施、井筒、管線流程等出現多種故障導致停井次數較多，近5年平均停井次數為1 768井次/年，生產時率僅有94.3%，因停井影響平均產液量僅為3.9 t/d。鑒于六西格瑪質量管理法[1]在各個行業的應用中取得了不錯的效果，為進一步提高油井生產時率，降低停井對產量的影響，管理區應用六西格瑪管理法[2-3]解決該問題。

1 定義階段

定義階段的主要工作是識別顧客需求、明確存在問題、梳理過程輸出、確定項目涉及的關鍵流程節點，最終確定具體解決問題量化指標Y。

項目組根據顧客（管理區）要求，油井應24 h生產，達到油井最大生產能力。然而，由于多種故障導致停井較多，產液量及產油量均較低，油井生產能力達不到管理區要求，明確了項目的關鍵問題，將此次研究課題Y定義為油井生產時率[4]。

1.1 Y值定義

定義Y值為油井生產時率[5]，現狀水平為94.3%，目標值為97%。Y值計算公式為：

根據影響實際生產時間、計劃關井時間的因素，將Y分解為（y1，y2，y3，y4），分別定義：y1為配電MTBF[3]，y2為設備設施MTBF；y3為 井筒MTBF；y4為流程MTBF。

1.2 項目計劃

根據油井生產流程，對各個節點進行梳理，界定了項目范圍，繪制了SIPOC流程圖，確定了供方、輸入、過程、輸出和顧客的項目范圍界定，如圖1所示。

圖1 SIPOC流程圖

2 測量階段

測量階段的主要工作是明確油井生產現狀，確認測量系統精確性和能力評定。具體內容包括現狀流程描述、數據收集、測量系統分析和流程能力分析。

2.1 現狀流程

根據油井正常生產流程，分析出影響流程的配電、設備設施、井筒、采出液輸送等因素，按照項目組（綠帶項目）目前科研水平及正常工作控制能力，找出可控因子、不可控因子及標準化因子。分析結果如下。

1）配電：影響配電的不可控因子為供電線路；可控因子為變壓器、電纜、控制柜；標準化因子為日常巡檢維護。

2）設備設施：影響設備設施的不可控因子為操作者、電機、抽油機；可控因子為皮帶、盤根；標準化因子為日常保養。

3）井筒：可控因子為光桿、抽油桿、油管、泵；標準化因子為定期檢泵、檢管。

4）采出液輸送：不可控因子為外輸泵、流程管線；可控因子為儲油罐。

2.2 數據收集計劃

為統計分析油井停開井時間及原因，需測量收集油井開井時間、油井計劃停井時間、平均無故障運行時間、平均維修時間4項數據。其中油井的開井時間、油井計劃停井時間通過PCS系統采集；平均無故障運行時間通過油井開井時間減去計劃停井時長得出；平均維修時間提取非計劃停井時間得出。

2.3 測量系統評定

油井停開井時長為PCS系統自動采集，PCS系統通過數據庫自動提取控制柜運行狀態。停井原因為四化管控崗按照《資料錄取管理規定》[6]進行標準錄入，數據存儲在服務器中，可隨時提取分析。服務器中的數據為電腦自動采集，無法多次測量且數據單一，根據現有技術手段，其數據的采集、測量具有可靠性、真實性。

2.4 流程能力評定及分析

用Minitab軟件做出單樣本T檢驗的功效曲線，得出樣本數量最少為30個。根據管理區油井生產參數的不同，在管理區114口油井中按3個組隨機抽取30口開井時率低于97%的油井進行數據分析。項目組通過統計樣本油井開井時長和非計劃停井時長，計算出30口樣本油井2019年1—10月每周的油井開井時率。根據周生產時率數據，做出30口樣本油井的能力報告，通過報告分析，時率均值在94.24%且流程不穩定，按照客戶（管理區）希望油井能夠最大限度達到24 h/d生產，將理想規格上下限定為94%~100%。

3 分析階段

分析階段運用定性和定量分析方法與工具，找到影響Y的X因素。項目組運用MTBF和MTTR可靠性研究思路，通過數據整理，篩選出每口油井生產時間不足24 h的數據，計算得出油井MTBF，根據停井時間及維修后開井時間計算得到MTTR[4]，對30口油井的MTBF、MTTR以及停井原因進行分析。

對其中1口井進行分析，其余29口油井均按此分析。以油井GDGB21-7為例，根據GDGB21-7的MTBF，做出MTBF均值控制圖，從圖2可以分析出，MTBF為22.3 d。

圖2 GDGB21-7的I-MR控制圖

根據GDGB21-7 MTBF的Weibull分布概率圖和百分位數表，可以查出80%的概率下MTBF為35.4 d，與實際MTBF22.3 d相比，實際平均無故障運行時間較短。

根據GDGB21-7 MTTR數據，做出MTTR的控制圖（圖3），分析出MTTR為13.7 h，查閱停井原因記錄表，查出第7個數值為油井作業占井時長，不做剔除處理。

圖3 GDGB21-7 MTTR的I-MR控制圖

按照GDGB21-7MTBF和MTTR的分析方法，對其余29口油井進行分析匯總，計算出30口油井的MTBF為21.183 d和MTTR為11.32 h。項目組從人、機、料、法、環五方面進行原因分析，通過魚骨圖找出不可控因子和可控因子，著重對可控因子進行分析。匯總30口油井停井原因及發生次數，做出帕拉圖（圖4），可以分析出設備設施故障占比最大，井筒故障次之。

圖4 一級因素帕拉圖

對設備設施故障和井筒故障細分原因做出帕拉圖（圖5）,可以看出更換盤根、更換皮帶、蠟卡、換電機原因對油井MTBF影響較為明顯，其中管桿泵、電機為不可控因素，所以不對管桿泵、電機等不可控因素進行分析優化[7-8]。

圖5 二級因素帕拉圖

4 改進階段

改進階段的目標是針對分析階段找到的關鍵因子提出改善方案，并且篩選最優方案，按照改善方案試運行，效果顯著。

4.1 改進方案制定

項目組統計樣本井中因設備設施故障停井相鄰兩次故障之間的MTBF為20.14 d和MTTR為1.6 h。

項目組查詢停井計劃統計表，分析出影響MT?BF和MTTR的主要因素為更換盤根和皮帶的施工水平引起維修質量較低，造成MTBF較短，維修過程中等待時間長引起MTTR較長。

高頻率故障對策及零件壽命延長的技術改造措施如下。

1）完善生產管理考核制度。對井口及皮帶四點一線調整等工作量化考核，提高更換盤根和更換皮帶的施工質量。

2）利用新工藝、新技術解決井口盤根泄漏等問題。依據SMED快速換模理論，對油井維修流程進行改進，在日常維修維護作業時，進行內外作業分離，縮短內作業時間，制定標準化新的生產準備程序。

對于油井維修作業，將準備工作放在停井之前，待設備配件準備完畢后再停井，同時提高維修質量和速度，縮短停井時長。

4.2 制定預防油井結蠟對策

統計30口樣本井筒原因停井兩次故障之間的MTBF為208 d和MTTR為152.1 h。項目組調取樣本井蠟卡躺井數據發現，油井載荷差、日耗電與結蠟程度之間存在相關性，從蠟卡前數據可以看出，日耗電持續上升，載荷差增大，功圖面積增大等數據變化。項目組根據蠟卡前各項參數的變化進行PCS閾值的設置，能夠提前發出預警，提前干預，預防結蠟故障的發生，從而提高MTBF，減少故障率。

5 控制階段

控制階段是項目團隊維持改進成果的重要步驟，主要目的是保持項目取得的成效。內容包括輸出過程改進成果的文件化，包括新流程與規范，過程控制計劃和新的過程指標測量與監控。

5.1 建立皮帶打滑預警模型

項目組對更換或調整緊固皮帶的油井數據進行分析，尋找皮帶松緊度與電流、載荷、沖次等參數之間的關系。以組合預警模型功能中趨勢、閾值的兩大建模方式，建立模型如圖7所示。

圖7 皮帶打滑預警模型

通過制度的完善和皮帶打滑預警模型的建立，統計30口樣本井換盤根的次數由137次下降到91次，皮帶更換由67條下降到47條，樣本井設備設施相鄰兩次故障之間的MTBF由20.12 d延長到38.37 d，而MTTR由1.6 h降至0.7 h，方案的實施效果明顯。

5.2 建立油井結蠟預警模型

利用油井載荷差、日耗電與結蠟程度之間相關性，找出變化規律，按照規律設置參數和閾值，形成三級結蠟預警模型（表1）。

表1 三級結蠟預警機制

通過預警模型的建立，提前對油井進行加清蠟劑應急治理，及時安排熱洗進行徹底的清蠟作業，避免因蠟卡導致躺井由同期內9井次降至3井次，井筒MTBF由208 d上升到321 d。

6 結論

項目實施后，統計30口樣本油井生產時率的能力報告，每周生產時率均值在97.58%，均值落在94.5%~100%控制線內，流程穩定達到預期目標。通過項目實施年增油約159.7 t，創效約37.8萬元；通過預警模型的建立減少蠟卡作業9井次，節約作業費用54萬元，總創效金額91.8萬元。