Почтовый адрес: САФУ, Редакция «Arctic Environmental Research», наб. Северной Двины, 17, г. Архангельск, Россия, 163002
Местонахождение: Редакция «Arctic Environmental Research», наб. Северной Двины, 17, ауд. 1410а, г. Архангельск

Тел: (818-2) 21-61-21 
Сайт: http://aer.narfu.ru/
e-mail: vestnik_est@narfu.ru;
            vestnik@narfu.ru

О журнале

Автоматическая система раннего обнаружения гидратообразования в газовых шлейфах на о снове когнитивных моделей. С. 195–203

Версия для печати

Рубрика: Науки о земле

УДК

532.546

Сведения об авторах

М.Ю. Прахова*, А.Н. Краснов*, Е.А. Хорошавина*
*Уфимский государственный нефтяной технический университет (Республика Башкортостан, г. Уфа)
Контактное лицо: Прахова Марина Юрьевна, адрес: 450062, Республика Башкортостан, г. Уфа, ул. Космо- навтов, д. 1; e-mail: prakhovamarina@ya.ru

Аннотация

При разработке газовых месторождений серьезной проблемой является гидратообразование в скважинах и газовых шлейфах. Эта проблема особенно остро стоит на месторождениях, расположенных в арктической зоне, в связи со специфическими условиями их эксплуатации: низкими температурами, про- кладкой шлейфов в вечной мерзлоте и т. п. Образующиеся гидраты могут привести к аварийным ситуациям. Безгидратный режим эксплуатации на месторождениях арктической зоны практически невозможен, поэтому оперативное диагностирование возникновения гидратообразования – актуальная задача, которая может быть решена путем разработки автоматических систем раннего обнаружения в шлейфе условий гидратообразования и начала этого процесса. В статье рассмотрены основные факторы, влияющие на процесс гидратообразования. Показано, что взаимосвязь между ними не может быть описана аналитически, кроме того, отсутствует достаточная количественная информация об этих факторах. Предложено строить системы обнаружения с использованием когнитивных карт. Управляющие воздействия в разрабатываемой системе формируются на основе результатов онлайн-замеров термобарических условий в начале и конце шлейфа, температуры окружающей среды и температуры точки росы по воде, а также значений дебита скважины, состава и плотности газа, выдаваемых технологической службой промысла. В качестве базового критерия диагностирования начала процесса гидратообразования выбрана теоретическая температура гидратообразования, на которую существенно влияет изменение коэффициента теплопередачи газа в шлейфе в окружающую среду, а также ряд других факторов (наличие абразивных частиц и влаги в газе, состояние грунта и рельеф местности, наличие и состояние снежного покрова и т. д.). В качестве примера предложена детерминированная когнитивная модель для корректировки коэффициента теплопередачи, использование которой позволяет более точно рассчитать теоретическую температуру гидратообразования и, как следствие, повысить точность дозирования метанола.

Ключевые слова

газовый шлейф, газовые гидраты, условия гидратообразования, подача ингибитора гидратообразования, метанол, когнитивная карта, коэффициент теплопередачи газа
Скачать статью (pdf, 2.1MB )

Список литературы

  1. Чилингаров А. Войны за Арктику не будет // Известия. 2017. 27 марта. 
  2. Макогон Ю.Ф. Газовые гидраты, предупреждение их образования и использование. М., 1985. 232 с. 
  3. Прахова М.Ю., Краснов А.Н., Хорошавина Е.А., Шаловников Э.А. Методы и средства предотвращения гидратообразования на объектах газодобычи // Нефтегазовое дело: электрон. науч. журн. 2016. № 1. С. 101–118. URL: http://ogbus.ru/issues/1_2016/ogbus_1_2016_p101-118_PrakhovaMU_ru.pdf (дата обращения: 05.04.2017). 
  4. Hydrate Formation in Gas Systems. URL: https://neutrium.net/general_engineering/ hydrate-formation-in-gassystems (accessed 25.04.2017). 
  5. Naseer M., Brandstatter W. Hydrate Formation in Natural Gas Pipelines // WIT Transactions on Engineering Sciences. 2011. Vol. 70. Р. 261–270. 
  6. Мухаммадиев Р.Т., Объедков А.B. Научно-техническая оценка влияния содержания сероводорода при образовании гидратных пробок на различных месторождениях // Ki̇mya problemləri.̇ 2014. № 2. URL: https:// cyberleninka.ru/article/v/nauchno-tehnicheskaya-otsenka-vliyaniya-soderzhaniya-serovodoroda-pri-obrazovaniigidratnyh- probok-na-razlichnyh-mestorozhdeniyah (дата обращения: 21.09.2017). 
  7. Erfani A., Varaminian F., Muhammadi M. Gas Hydrate Formation Inhibition Using Low Dosage Hydrate Inhibitors // 2nd National Iranian Conference on Gas Hydrate (NICGH). Semnan, Iran: Semnan University Publ., 2013. URL: http://www.semnan.ac.ir/uploads/nicgh1392/articles/7252.pdf (accessed 01.05.2017). 
  8. Прахова М.Ю., Мымрин И.Н, Савельев Д.А. Локальная автоматическая система электроподогрева для предотвращения гидратообразования на сбросном трубопроводе // Автоматизация, телемеханизация и связь в нефтяной промышленности. 2014. № 2. С. 3–6. 
  9. Di Lorenzo M., Aman Z.M., Soto G.S., Johns M., Kozielski K.A., May E.F. Hydrate Formation in Gas-Dominant Systems Using a Single-Pass Flowloop // Energy & Fuels. 2014. Vol. 28, № 5. Р. 3043–3052. 
  10. Мурзагулов В.Р. Предупреждение гидратообразования в системах промыслового сбора газа залежей Ямбургского газоконденсатного месторождения // Актуальные вопросы нефтегазовой отрасли в области добычи и трубопроводного транспорта углеводородного сырья: материалы науч.-практ. семинара, 19 января 2009 г., Уфа. Уфа, 2009. С. 12–13. 
  11. Prevent Hydrate Formation in Oil & Gas Pipelines. URL: http://www.cotoz.com/2012/02/23/prevent-hydrateformation- in-oil-gas-pipelines/ (accessed 21.04.2017). 
  12. Бешенцева С.А. Анализ методов предупреждения гидратообразования в трубопроводах // Вестн. кибернетики. 2012. № 11. С. 40–44. 
  13. Способ управления процессом предупреждения гидратообразования во внутрипромысловых шлейфах газовых и газоконденсатных месторождений Крайнего Севера: пат. 2329371 Рос. Федерация; МПК E21B43/00, F17D3/00 / О.П. Андреев, З.С. Салихов, Б.С. Ахметшин, А.К. Арабский, Г.Е. Вить, Э.Г. Талыбов; заявитель и патентообладатель ООО «Ямбурггаздобыча». Заявл. 26.10.2006, опубл. 20.07.2008. 
  14. Дмитриев В.М., Ганджа Т.В., Истигечева Е.В., Клепак И.Я. Интеллектуализация управления технологическими процессами на углеводородных месторождениях. Томск, 2012. 212 с. 
  15. Веревкин А.П. Когнитивные модели в системах искусственного интеллекта: цели и методы построения // Интеграция науки и образования в вузах нефтегазового профиля – 2016: сб. тр. междунар. науч.-метод. конф., посвященной 60-летию филиала Уфим. гос. нефтян. техн. ун-та в г. Салавате, 13–16 мая 2016 г. Салават, 2016. С. 167–170. 
  16. Жожикашвили В.А., Фархадов М.П., Рыков В.В., Талыбов Э.Г. Система управления процессом предупреждения гидратообразований в УКПГ месторождений Крайнего Севера на основе обработки экспертных знаний // Науч.-техн. сб. 1998. № 7-8. С. 15–27. 
  17. Вокуева Т.А. Решение задачи имитационного моделирования для когнитивных карт Силова // Информационные технологии в управлении и экономике. 2012. № 1(01). С. 9–15. URL: http://itue.ru/?p=100/ (дата обращения: 05.04.2017). 
  18. Прахова М.Ю., Краснов А.Н., Хорошавина Е.А. Анализ методов диагностирования гидратообразования в шлейфах // Нефтегазовое дело: электрон. науч. журн. 2017. № 1. С. 77–94. URL: http://ogbus.ru/issues/1_2017/ ogbus_1_2017_p77-94_PrakhovaMYu_ru.pdf (дата обращения: 05.04.2017). 
  19. Mehrotra S. Implementations of Affine Scaling Methods: Approximate Solutions of Systems of Linear Equations Using Preconditioned Conjugate Gradient Methods // ORSA Journal on Computing. 1992. Vol. 4, iss. 2. Р. 103–118.