[發明專利]利用實時數據的濕井預測有效
| 申請號: | 201880077443.7 | 申請日: | 2018-10-31 |
| 公開(公告)號: | CN111417970B | 公開(公告)日: | 2022-03-22 |
| 發明(設計)人: | 穆罕默德·謝里亞爾·哈克瓦尼;阿巴斯·沃塞爾·阿爾貝斯里;阿卜杜拉·哈米德·巴爾 | 申請(專利權)人: | 沙特阿拉伯石油公司 |
| 主分類號: | G06Q10/06 | 分類號: | G06Q10/06 |
| 代理公司: | 北京天昊聯合知識產權代理有限公司 11112 | 代理人: | 張娜;李榮勝 |
| 地址: | 沙特阿拉*** | 國省代碼: | 暫無信息 |
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| 摘要: | |||
| 搜索關鍵詞: | 利用 實時 數據 預測 | ||
1.一種用于預測干油生產井預計何時過渡為濕油生產井的方法,所述方法包括:
從至少一口井收集并存儲與關于含水量的實時數據,并將實時數據實時地存儲在被配置為存儲實時數據的數據庫中;
從所述至少一口井收集并存儲歷史聯機事物處理數據,并將歷史聯機事務處理數據存儲在聯機事務處理數據庫中;
對來自兩個數據庫的實時數據和歷史聯機事務處理數據進行組合和歸一化;
從經組合和歸一化的數據中去除離群值;
將經組合的數據轉換為時間序列數據;
使用自回歸綜合移動平均為所述至少一口井建立預測模型,預測模型基于經轉換的數據預測所述至少一口井將何時生產含水量大于百分之一的碳氫化合物;以及
基于預測模型來識別是否應對所述至少一口井進一步進行水測試并確定所述井將何時從干變為濕。
2.根據權利要求1所述的方法,還包括:
使用機器學習對分別來自聯機事務處理數據庫和實時數據庫中的每一個的歷史聯機事務處理數據和實時數據進行比較和相關。
3.根據權利要求1所述的方法,還包括:
檢測聯機事務處理數據庫和實時數據庫中的每一個中的數據更新,并基于這些數據更新來建立預測模型。
4.根據權利要求1所述的方法,還包括:
實時獲取安裝在地表處的儀表、安裝在井口上的儀表以及安裝在井口內的井的主孔或母孔處的儀表的讀數,讀數與流體的流率、流體的不同相、溫度、壓力和機械裝置的振動有關。
5.根據權利要求1所述的方法,還包括:
監測實時數據庫,并在井意外脫機或生產不足時增加標志。
6.根據權利要求1所述的方法,其中,聯機事務處理數據庫包括關于井、井的年齡、生產歷史、完成類型和在從井中獲取的流體樣本中進行的各種地球化學測試的信息的數據庫字段。
7.根據權利要求1所述的方法,還包括:
分析并處理實時數據庫中的數據,以識別實時數據的模式,并處理實時數據庫中的數據以消除噪聲并去除不良信號。
8.根據權利要求3所述的方法,還包括:
基于所生成的預測模型,根據自動決策來安排地球化學測試。
9.根據權利要求3所述的方法,還包括:
在顯示器上向用戶顯示每口井的狀態和預測模型。
10.一種用于預測干油生產井預計何時過渡為濕油生產井的系統,所述系統包括:
實時數據庫,其被配置為存儲來自至少一口井的關于含水量的實時數據;
聯機事務處理數據庫,其被配置為從所述至少一口井收集并存儲歷史數據;
計算機系統,其被配置有處理器和存儲器,計算機被配置為:對來自實時數據庫和聯機事務處理數據庫的數據進行組合和歸一化,以生成經組合和歸一化的數據;從經組合和歸一化的數據去除離群值;將經組合的數據轉換為時間序列數據,并使用自回歸綜合移動平均為所述至少一口井建立預測模型,預測模型基于經轉換的數據預測所述至少一口井將何時生產含水量大于百分之一的碳氫化合物;以及基于預測模型來識別是否應對所述至少一口井進一步進行水測試并確定所述井將何時從干變為濕。
11.根據權利要求10所述的系統,其中,計算機系統使用機器學習對分別來自聯機事務處理數據庫和實時數據庫中的每一個的歷史聯機事務處理數據和實時數據進行比較和相關。
12.根據權利要求10所述的系統,其中,來自聯機事務處理數據庫和實時數據庫中的每一個的數據被更新,并且經更新的數據用于基于每個數據庫的數據變化來建立預測模型。
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G06Q10-00 行政;管理
G06Q10-02 .預定,例如用于門票、服務或事件的
G06Q10-04 .預測或優化,例如線性規劃、“旅行商問題”或“下料問題”
G06Q10-06 .資源、工作流、人員或項目管理,例如組織、規劃、調度或分配時間、人員或機器資源;企業規劃;組織模型
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