Details

Title: Виртуальная расходометрия как средство мониторинга работы нефтяной скважины: выпускная квалификационная работа магистра: направление 01.04.03 «Механика и математическое моделирование» ; образовательная программа 01.04.03_04 «Математическое моделирование процессов нефтегазодобычи»
Creators: Логинов Александр Андреевич
Scientific adviser: Троицкая Ольга Анатольевна
Other creators: Хайбулова Евгения Александровна
Organization: Санкт-Петербургский политехнический университет Петра Великого. Институт прикладной математики и механики
Imprint: Санкт-Петербург, 2020
Collection: Выпускные квалификационные работы; Общая коллекция
Subjects: Вычислительные машины электронные виртуальные; Расходомеры; нефть; нефтяная скважина; виртуальная расходометрия; моделирование многофазных течений; моделирование эцн; мониторинг добычи нефти и газа
UDC: 622.24; 681.121.4:004.946
Document type: Master graduation qualification work
File type: PDF
Language: Russian
Speciality code (FGOS): 01.04.03
Speciality group (FGOS): 010000 - Математика и механика
Links: Отзыв руководителя; Рецензия; Отчет о проверке на объем и корректность внешних заимствований
DOI: 10.18720/SPBPU/3/2020/vr/vr20-2851
Rights: Доступ по паролю из сети Интернет (чтение)

Allowed Actions:

Action 'Read' will be available if you login or access site from another network

Group: Anonymous

Network: Internet

Annotation

В данной работе создана модель виртуального расходомера, позволяющая оценивать динамику добычи жидкости нефтяной скважины с электроприводным центробежным насосом (ЭЦН). Работа состоит из двух частей. В первой части за счет увязки моделей течения жидкости по стволу и работы ЭЦН, по параметрам работы насоса определяется объем добываемой продукции в промежутки, когда фактический замер не проводился. Во второй части для решения аналогичной задачи используются методы машинного обучения. По обоим подходам выведены метрики качества и сделан вывод об их пригодности.

In the given work a virtual flowmeter is created. Proposed model allows estimating production of an oil well equipped with an electrical submersible pump (ESP). This work consists of two parts. In the first part production volume is estimated by merging models of flow in a well with an ESP and by using information from pump telemetry system. Such estimation allows monitoring well’s production even when there is no data from real flowmeters. In the second part machine learning algorithms were used for the same problem. Metrics for both approaches were used and their usability was estimated.

Document access rights

Network User group Action
ILC SPbPU Local Network All Read
Internet Authorized users SPbPU Read
Internet Authorized users (not from SPbPU)
-> Internet Anonymous

Usage statistics

stat Access count: 2
Last 30 days: 0
Detailed usage statistics