海上稠油井电潜泵耗电量动态预测模型及应用

陈欢，朱磊，曹砚锋，于继飞

(中海油研究总院有限责任公司 海洋石油高效开发国家重点实验室，北京100028)

电潜泵采油工艺是为了适应经济有效地开采地下石油而发展起来日趋成熟的一种人工举升采油方式，随着油田开发进入高含水期，电潜泵采油工艺以其优越的强采能力和排量大的特点在高含水期油田和海上稠油油田得到广泛应用，在海上油田增油上产方面发挥了巨大作用。但电泵井系统效率低、耗电量高[1～3]。电潜泵耗电量与系统效率、产液量等诸多因素有关，这些因素的匹配与否将直接影响电潜泵耗电量，其结果将进一步影响到电潜泵井的工况[4,5]。目前，电潜泵耗电量的计算一般是依靠专业软件来完成的，但是由于其涉及较多的油藏地质参数及较复杂的计算，软件计算出来的耗电量是一个相对准确的数据，并不能实时监测反映油井电潜泵实际的耗电量。在考虑多个影响因素的基础上，通过对海上某些稠油油田现场大量生产数据的采集、分析、整理和统计计算，建立考虑各个影响因素的电潜泵耗电量动态预测模型，分析了各个影响因素对电潜泵耗电量的影响，再经过科学合理配置，对各项采油工艺参数精确优化，为现场提供了一种方便、快捷、实时的计算海上稠油井电潜泵耗电量新方法。

1 电潜泵耗电量影响因素

电潜泵耗电量受很多因素制约，与泵系统效率(ηs)、产液量(QL)、流压(pwf)、含水率(fw)、气油比(RGO)、原油黏度(μo)、原油密度(ρo)、井深(L)等诸多因素有关。由于人力、物力以及现场条件限制，目前只能收集到电潜泵耗电量与系统效率、产液量、井底流压、含水率和气油比的数据，缺少油水黏度和混合液密度等生产数据。而原油黏度和气油比与井筒压力和含水率有关，考虑井底流压和含水率就间接反映了原油黏度和气油比。因此，主要研究系统效率、产液量、井底流压和含水率等因素对电潜泵耗电量的影响。通过对海上某稠油油田大量生产数据统计，分析电潜泵系统效率、产液量、井底流压、含水率等单因素对电潜泵耗电量的影响，结果如图1～4所示。

从图中可以看出，在流体性质相近，油藏埋深相近，产液量、流压、含水率相近，系统效率相同的情况下，电潜泵耗电量的差别也是很大的。电潜泵耗电量是同时受产液量、流压、含水率、气油比、系统效率等综合因素的影响。

图1 电潜泵耗电量与产液量的关系 图2 电潜泵耗电量与流压的关系

图3 电潜泵耗电量与含水率的关系 图4 电潜泵耗电量与系统效率的关系

2 电潜泵耗电量影响因素权重排序

决定电潜泵井耗电量的因素很多，在建立评价指标体系时，主要考虑以下三个方面因素：第一是能够客观反映各井的状况；第二是资料获取的难易程度以及资料的可靠性；第三评价指标与研究目标之间函数关系规律性明显。

为了快速准确评价电潜泵耗能水平，借鉴层次分析方法和统计分析方法[6～8]对电潜泵耗电量影响因素进行了排序。基于以上原则，选择了系统效率、产液量、含水率、流压、气油比、原油黏度、井深和原油密度共8项指标作为主要评价因素，采用最常用的单层评价体系(表1)。

根据影响电潜泵耗电量的各指标敏感性大小，认为8项指标对耗电量的影响程度依次为系统效率、产液量、含水率、气油比、流压、原油黏度、井深、原油密度，且相邻两个的影响程度之差可以认为基本相等，基于以上原则建立指标判断矩阵并求解。

表1 构造判断矩阵赋值

得到：

经过计算求得A的最大特征值为λmax=8.2883，相应的特征向量为:

(2)

作归一化处理，则有：

(3)

按总排序向量各元素数值的大小进行排列，数值大者，耗电量优势就越大。由ηs、QL、fw、RGO、pwf、μo、L和ρo的归一化权重向量可以看出，后3个参数的权重大小为0.0477、0.0327、0.0236，可以忽略不计。因此，重点考虑ηs、QL、fw、pwf这4个参数对电潜泵耗电量的影响，其影响因素大小排序依次为ηs、QL、fw和pwf。

另外，以海上4个油田为例，用统计软件对稠油井电潜泵耗电量与各影响因素进行多元线性回归分析。定量分析各影响因素对电潜泵耗电量的影响大小，按照影响程度大小对各因素进行排序，并与层次分析结果进行对比，如表2所示。

表2 层析分析法与统计软件影响因素权重大小排序对比

从表2中可以看出，层析分析法和统计软件的影响因素权重大小排序除了系统效率和产液量不一样外，其余的影响因素排序是一样的。导致排序不一样的原因可能是电潜泵管理不善、下泵深度不合适或者现场标配的耗电量与电潜泵实际耗电量不匹配。另外，层析分析法是属于“专家打分法”，依赖于主观判断；而统计学分析方法主要依赖于各参数的实际数据，没有考虑到实际工程对具体情况的特殊要求，使得到的部分计算结果与期望值出现的有所出入。

3 电潜泵耗电量动态预测模型

3.1 含水原油乳化现象

根据海上稠油油田原油物性试验研究结果，原油含水量对原油黏度的影响比较复杂。原油黏度主要影响泵的特性参数——系统效率，而系统效率与电潜泵井耗电量直接相关。含水率对泵特性参数的影响很大，主要通过乳化作用[9～12]使黏度急剧变化得以体现，当含水率较低时，油水乳状液一般表现为油包水型，其黏度随着含水率的增加而缓慢增加；当含水率较高时，黏度迅速上升；当含水率超过某一定值时，黏度又迅速下降，此时油水乳状液转向为水包油型。此后随着含水率的进一步增加，油水乳状液的黏度变化不大。因此，研究含水率与系统效率的关系间接反映了原油乳化现象。如图5所示，为稠油油田M1电潜泵系统效率与含水率关系曲线。

图5 系统效率与含水率关系曲线

从图5中可以看出，M1油田含水率与系统效率的关系曲线在含水率约为35%时出现拐点，即M1油田在含水率fw=35%时，原油黏度出现转相点。含水率对电潜泵特性参数的影响较复杂，它主要通过乳化作用使黏度急剧变化表现出来。当fw<35%时，随含水率的增加，系统效率减小，含水原油乳化液的黏度增加，泵特性变得越来越差；当fw>35%时，随含水率增加，系统效率增加，含水原油乳化液黏度急剧下降，泵特性变得越来越好。随着含水率的进一步增加，油水乳化液的黏度变化不大。

综上所述，由于含水原油的乳化作用对电潜泵特性的分段现象，在建立电潜泵耗电量动态预测模型时，应分段考虑原油含水率的变化。

3.2 动态预测模型的建立

根据电潜泵耗电量影响因素权重大小排序以及电量与QL、pwf、fw和ηs的关系可看出，简单的统计其数值关系是难以分析电潜泵耗电量的影响因素。另外，考虑含水原油的乳化作用对泵特性参数的影响，需考虑各个影响因素对电潜泵耗电量的综合影响，建立适合海上稠油油田的电潜泵耗电量动态预测模型。

对收集到的数据，利用最小二乘法进行统计。根据海上油田大量现场生产动态数据，电潜泵耗电量与产液量、流压、含水率、系统效率之间的相互影响关系可以用多元线性回归方程表示。根据含水原油乳化对电潜泵耗电量的影响作用，电潜泵耗电量动态预测模型可以用分段函数表示为：

式中：QL为产液量，m3/d；pwf为流压，MPa；fw为含水率，%；fz为原油含水率转相点，%；ηs为电潜泵系统效率，1；a1、b1、c1、d1、a2、b2、c2、d2、δ1、δ2分别为模型相关系数。

当已知油田的电潜泵实际耗电量、产液量、流压、含水率等计量数据，通过统计分析得到电潜泵系统效率，应用层次分析法和多元线性回归分析就可以得出电潜泵耗电量动态预测模型的各项相关系数。

4 应用实例

以海上稠油油田M1油田为例，根据M1油田现场实际生产数据及室内试验数据，该油田原油含水率转向点fw=35%。应用电潜泵耗电量动态预测模型模拟M1油田在生产过程中电潜泵井所需的电量，并与实际电潜泵耗电量和软件预测结果进行对比分析，如图6、7所示。

从图6、7可以看出，电潜泵耗电量动态预测模型和软件预测结果在一定程度上均能反映出电潜泵在实际生产过程中的耗电情况，但电潜泵耗电量动态预测模型预测结果与实际耗电量拟合效果较好，计算结果更准确，能够实时地反映电潜泵耗电量，而软件计算结果高于实际电潜泵耗电量，计算结果较保守。

表3为M1油田电潜泵耗电量动态预测模型相关系数。动态预测模型中QL的相关系数为正值，表示产液量与耗电量是“正相关”，当产液量增加时，电潜泵需要举升的流体增加，耗电量是会增大的。pwf的相关系数为负值，表示井底流压与耗电量是“负相关”，当井底流压增加时，电潜泵需要举升流体的扬程减小，电量也随之减小。ηs的相关系数为负值，表示系统效率与电潜泵耗电量呈“负相关”，系统效率越高，耗电量越低。当含水率小于35%时，fw的相关系数为0.061，随含水率的增加，含水原油乳化液的黏度增加，泵特性变得越来越差；当含水率大于35%时，fw的相关系数为—0.041，随含水率的增加，含水原油乳化液黏度急剧下降，泵特性变得越来越好。电潜泵耗电量动态预测模型中各参数的相关系数具有统计学意义和物理意义。

图6 M1油田电潜泵耗电量预测结果对比(fw<35%) 图7 M1油田电潜泵耗电量预测结果对比(fw≥35%)

0≤fw<35%a1b1c1d1δ135%≤fw<100%a2b2c2d2δ20.504-2.2530.061-286.20666.0060.262-2.765-0.041-137.05673.399

电潜泵耗电量动态预测模型充分考虑了电潜泵井的ηs、QL、fw、pwf等因素的影响，考虑因素全面，评价结果客观，可以应用于油田开发设计中。

针对海上新油田或综合调整油田，当新油田或调整油田含水率低于转相点时，含水原油会出现乳化现象，在前期研究设计中电潜泵耗电量预测需根据原油含水率转向点进行分段考虑。以综合调整M2油田为例，该油田原油含水率转相点为45%，应用电潜泵耗电量动态预测模型进行电潜泵耗电量预测，其单井的电潜泵耗电量预测结果如图8、9所示。

图8 M2油田W1井电潜泵耗电量预测结果 图9 M2油田W2井电潜泵耗电量预测结果

M2油田应用电潜泵耗电量动态预测模型的预测结果与软件计算结果比较接近，且电潜泵耗电量动态预测模型计算更加快捷、方便。与软件计算结果相比，平均误差范围为6.8%，其计算精度比较可靠，可用于海上稠油油田开发设计电潜泵耗电量预测，并可应用于海上稠油油田或者海外油田快速评价。

5 结论

1)通过对海上稠油油田大量生产数据统计，分析了系统效率、产液量、井底流压、含水率等单因素对电潜泵耗电量的影响。

2)应用层次分析法和统计分析法对电潜泵耗电量的影响因素进行权重排序，分析方法比较可靠。

3)考虑稠油油田原油乳化现象，建立了考虑多影响因素的稠油井电潜泵耗电量动态预测模型，并进行了现场应用。计算结果比较可靠，能够实时地反映电潜泵耗电量，可用于指导稠油油田的开发设计，并可用于油田的快速评价。