- •Реферат
- •Содержание
- •1 Введение
- •1. Характеристики случайных величин и статистические методы прогнозирования
- •1.1. Характеристики случайных величин
- •1.2 Статистические методы прогнозирования
- •2 Постановка задачи статистического моделирования работы нефтедобывающей скважины
- •3 Статистический анализ показателей работы нефтедобывающей скважины
- •3.1 Предварительный анализ статистических данных
- •3.2. Статистическое исследование пиковых нагрузок
- •3.2.1 Статистический анализ пиковых нагрузок на безаварийной скважине
- •3.2.1.1 Тестирование на случайность
- •3.2.1.2 Исследование моделей авторегрессии пиковой нагрузки
- •3.2.1.3. Толерантные пределы
- •3.2.2 Статистический анализ данных аварийной скважины.
- •3.3 Выводы и рекомендации по результатам статистического анализа
- •4 Разработка экспертной системы
- •4.1 Общие принципы построения экспертной системы
- •4.2 Описание пилотного экспертной системы
- •4.2 Программная реализация экспертной системы
- •4.2.1 Листинг серверной части обмена сокетами
- •4.2.2 Листинг клиентской части
- •5 Выводы
- •Корреляционная матрица параметров нефтедобычи по скв-13488(49600)
3.2.1.3. Толерантные пределы
Более простой и грубый метод выявления разладок состоит в выходе траектории за 95- и 99-процентные толерантные пределы, На рис. 3.12 приведены толерантные пределы для исследуемого участка стационарности, Толерантные пределы наносятся на реальные траектории, в которых присутствуют выбросы. Средняя линия соответствует линейной оценке среднего значения стационарной траектории процесса.
Видно, что на участках стационарности значения пиковой нагрузки находятся в в толерантных пределах. Разладка происходит резко и неожиданно, какого-либо длительного снижения пиковой нагрузки не было. Наоборот, моменту разладки предшествует небольшой рост нагрузки, потом ее стабилизация, и потом резкое падение.
3.2.2 Статистический анализ данных аварийной скважины.
Аналогично статистическому анализу пиковой нагрузки на скважине 13499, проведен анализ работы скважины 13594 в период с 14 по 15 июня 2011, когда произошел аварийный останов скважины вследствие поломки ШГН (см. табл.
|
Рисунок 3.11 – Модель авторегрессии третьего порядка для пиковой нагрузки на скважине 13499. Сплошная кривая – фактические показатели, крестики – прогноз по модели AR(3)
|
|
Рисунок 3.12 – толерантные пределы пиковой нагрузки на скважине 13499. |
Траектория изменения пиковой нагрузки до и на момент выхода насоса из строя приведен на рис. 3.13 (ср. с табл. 3.2).
Для нахождения параметров процесса авторегрессии второго и третьего порядков выделим участок траектории, предшествующий аварийной ситуации, который визуально выглядит стационарным.
|
Рисунок 3.13 – Временная траектория участка пиковой нагрузки на скважине 13594 в период аварийного останова из-за поломки насоса.
|
Уравнения авторегрессии для стационарного участка имеют вид:
АR(2): |
Xt=0.497Xt-1+0.503Xt-2 |
(2.5) |
АR(3): |
Xt=0.323Xt-1+0.333Xt-2+0.345Xt-3 |
(2.6) |
Гистограммы невязок εt для моделей авторегресии AR(2) и AR(3), относящихся к выделенному участку, близкому к выводу насоса из строя, приведены на рис. 3.14, 3.15.
Оценки основных характеристик невязок модели AR(2): выборочное среднее =2.11, стандартное отклонение σ=702.0, выборочный коэффициент асcиметрии γ1=-0.0199 и эксцесса γ2=18.0, выборка объема 505, значение критерия χ2(2)= 64.0, критический уровень значимости р<10-3.
Оценки основных характеристик невязок модели AR(3): выборочное среднее =-0.779, стандартное отклонение σ=792.0, выборочный коэффициент асcиметрии γ1=0.0802 и эксцесса γ2=12.0, n=63.0, выборка объема 63, значение критерия χ2(2)= 511.0, критический уровень значимости р<10-3.
На рис. 3.15, 3.16 представлен выделенный участок траектории пиковой нагрузки на скважине 13594 в период с 26 по 27 августа 2011 г. с наложением на него прогнозов по моделям авторегрессии AR(2) и AR(3). Результаты указывают на хороший прогноз и на чувствительность к разладке. К сожалению, никакого предварительного «сползания» данных пиковой нагрузки, предшествующих разладке, не наблюдалось: произошел резкий скачок вниз по пиковой нагрузке.
|
Рисунок 3.14 – Гистограмма невязок модели авторегрессии AR(2) участка разладки траектории пиковой нагрузки на скважине 13594.
|
|
Рисунок 3.14 – Гистограмма невязок модели авторегрессии AR(3) участка разладки траектории пиковой нагрузки на скважине 13594.
|
|
Рисунок 3.15 – Модель авторегрессии второго порядка для пиковой нагрузки на скважине 13499. Сплошная кривая – фактические показатели, крестики – прогноз по модели AR(2)
|
|
Рисунок 3.16 – Модель авторегрессии третьего порядка для пиковой нагрузки на скважине 13499. Сплошная кривая – фактические показатели, крестики – прогноз по модели AR(3)
|
Отметим, что перед резким падением нагрузки более часа нагрузка оставалась постоянной (скопился газ в объеме между всасывающим и нагнетательным клапанами насоса при крайнем нижнем положении плунжера?). Вполне возможно, что именно длительная стабильность показателя пиковой нагрузки, если она отражает какие-то реальные процессы, происходящие в скважине и с элементами насоса, может быть диагностическим признаком аварийной ситуации.
На рис. 3.17 приведен исследуемый участок с наложенными 99- и 95-процентными линиями толерантных интервалов. Видно, что в течение длительного периода времени (около часа) пиковая нагрузка была постоянной, причем ниже 95%-ного толерантного предела. Заметим, что на безаварийной скважине в момент, предшествующий разладке, пиковая нагрузка одномоментно выходила за пределы 95%-ного толерантного предела (рис. 3.12).
|
Рисунок 3.16 – Линии 99-процентных и 95-процентных толерантных пределов скважины 13594 в период аварийного останова по причине поломки ШГН.
|