稠油数字孪生系统解决方案ppt课件.pptx

稠油吞吐注汽数字孪生解决方案 0203系统架构设计系统功能规划01项目需求背景04项目预期收益项目需求背景 稠油吞吐注汽数字孪生解决方案的重要性状态性能安全效率寿命稳定设计优化提升质量运行监测123 风城油田作业区常规稠油井3647口，累计产油780万吨，年配汽量1343万吨，注汽成本12亿左右，配汽优化挖潜潜力巨大。稠油蒸汽吞吐是一项复杂的系统工程。需要利用注气锅炉产生蒸汽，通过蒸汽管线将蒸汽注入到稠油井中。其中，注汽锅炉的运行管理与节能优化、待转轮井的选择与组合优化以及稠油井配汽优化等都将影响到注气成本的优化。节能降耗4节能降耗绿色合格一致优化项目需求背景 凤城稠油蒸汽吞吐注汽管理现状分析 由于稠油蒸汽吞吐注汽流程和物理现象的复杂性，目前基本通过人工方式或者根据经验进行流程的管理，缺乏有效的数据分析和机理模型来对全流程进行仿真分析，对流程和设备的参数和性能缺乏系统化分析管理，更缺乏结合数据和模型来优化流程和设备的管理方案，无法有效的提高设备和流程的效率。管理粗放缺乏基于数据和模型进行决策的能力。调控主要凭经验。热损失大缺乏根据数据和模型对锅炉的运行进行评估和监测。没有提高锅炉运行效率的手段，没有锅炉流动和传热模型对锅炉进行优化。注汽成本高缺乏通过数据和机理模型进行待转轮井的选择与组合优化。缺乏系统解决方案对稠油井配汽进行优化。项目需求背景 稠油蒸汽吞吐注汽数字孪生系统建设目标提高热采率优化代转轮井选择和组合降低蒸汽生产成本15%提高传热效率20%提高产量15%降低注汽成本30%蒸汽吞吐注汽管理数据定量分析与优化锅炉节能降低注汽成本提高采收率0203系统架构设计系统功能规划01项目需求背景04项目价值收益系统架构设计 蒸汽吞吐注汽数字孪生系统需求理解 业务期望：从锅炉运行效率最大化方面，希望锅炉能够在注气周期内（7-10天），持续地产生过热温度为3-15度的过热蒸汽，即保持锅炉更长时间过热运行。锅炉给水给水泵给水预热器对流段辐射段汽水分离器过热段掺混器注汽净化污水饱和蒸汽饱和水稠油吞吐配汽业务流程选择待转轮井注汽井组合生产配汽计划转轮业务规则选井组合业务规则配汽业务规则注汽业务期望：从降低注汽成本方面，准确地选择待转轮井和注汽井的组合，并优化配汽计划，减少注汽量，缩短注汽周期。系统架构设计 蒸汽吞吐注汽数字孪生系统架构 转轮井和配汽优化锅炉能耗和蒸汽质量优化锅炉控制待转轮井筛选优选接替井配汽量优化 转轮井和配汽参数 锅炉能耗和蒸汽质量参数分析数据清理模型与算法 数据模型模型蒸汽数字孪生系统蒸汽吞吐注汽数字孪生系统：数字模型+机理模型+设计优化设计优化到节能增效锅炉参数管道参数孪生机理模型油井参数注汽参数配汽参数油藏参数蒸汽参数任意组合，计划，数据点的数据完整数字模型所需数据锅炉，井组，配汽分析参数优化数据分析与归类机理模型数据分类数据显示计算流体力学计算传热学油藏模拟注汽耦合模拟转轮井参数注汽选井参数配汽参数主要敏感参数单井转轮计划配汽计划压力温度能耗蒸汽质量水垢控制配方正注锅炉水量锅炉火量传热效率方案过热运行时长蒸汽干度锅炉数据数据模型管道数据油井数据注汽数据配汽数据油藏数据蒸汽数据0203系统架构设计系统功能规划01项目需求背景04项目预期收益系统功能规划 机理模型：计算流体力学/传热仿真模块 流动/传热仿真模型架构：流动仿真模型：支持动态多相流动模拟，可精确的计算锅炉内部和管网的流场。传热仿真模型：支持热传导，热对流和热辐射的传热模拟。可精确的模拟锅炉内部的温度场以及在管网里的蒸汽的温度变化。流体传热耦合仿真模型：支持模拟流动和温度场相互作用的多物理场问题。CAD温度水管中心线温度湿蒸汽仿真模型架构：高精度蒸汽多相模型：建立蒸汽的多相欧拉模型，支持模拟蒸汽质量的变化（蒸汽质量超过80%）。蒸汽表多相模型：支持任意蒸汽质量变化的应用场景，计算速度为高精度模型的10倍。系统功能规划机理模型：湿蒸汽仿真模块 CAD参数分布耦合热仿真模型架构：CFD井筒应用模型：建立蒸汽在井筒内的流动和传热仿真模型，支持高精度的井内热模拟。油藏热仿真模型：建立蒸汽注入油藏的热仿真模型，支持模拟蒸汽吞吐和注汽流程。CFD-Reservoir耦合模型：支持模拟蒸汽注入全流程模拟，井筒和油藏数据交换发生在井筒壁面。系统功能规划 机理模型：耦合井筒-油藏热仿真模块 耦合模型示意图温度变化系统功能规划 数字孪生模型 数据分析算法模型架构：拟合历史数据：支持快速拟合历史数据和以及生产预测，数据孪生模型可用于定量优化任何未来绩效指标，如短期现金流量，NPV或最终采收率。闭环模型：如右图所示，由于数字孪生模型的求解速度快，闭环优化成为可能。机理模型数字孪生模型系统功能规划 数字孪生模型库（部分）系统功能规划 数字孪生解决方案能力 数据解决方案：方案指标：依托工业互联网平台，可提供基于数字孪生技术的产品设计与仿真、生产过程建模与控制、产品质量管理、协同工艺规划、设备故障诊断与远程运维、能效优化分析等解决方案。产品设计生产过程建模能效优化分析0203系统架构设计系统功能规划01项目需求背景04项目预期收益项目预期收益降本增效提高注汽效率降低注汽成本30%锅炉效率提高锅炉热效率减少结垢过热蒸汽蒸汽质量监测延长过热蒸汽时长蒸汽吞吐注汽数字孪生系统分析能够提高锅炉蒸汽生产效率，提高待转轮井的选择与组合优化以及稠油井配汽优化，带来降本增效的价值收益。蒸汽数字孪生系统 机理模型收益 锅炉热效率提高场景分析：流化催化裂化（FCC）中产生的烟气含有一定比例的一氧化碳并含有丰富的可回收热能，一氧化碳锅炉回收的热能为其它过程产生蒸汽，大幅度减少了石油炼制成本。基于CFD模型对一氧化碳锅炉的特性和传热进行了分析，提出的锅炉检查墙优化方案提高了锅炉的热效率。商业影响：精确计算出炉内的温度和热传递差异，确认了影响传热效率的过热区域。检查墙的优化方案减少了50%的温度差异。每年降低蒸汽生产的成本为700万美元左右。实现方法：建立包含燃烧，流动和传热的耦合模型，对一氧化碳锅炉内的压力，温度，传热系数进行详细分析。CAD温度原始设计优化设计机理模型收益 蒸汽注入阀的效率提高场景分析：过热蒸汽注入阀是稠油热采的关键性设备。通过蒸汽对稠油藏的加热可大幅度降低原油的粘性，从而提高原油的产量。由于产生过热蒸汽需要消耗大量的能量，因此如何通过蒸汽注入阀控制蒸汽的流量和质量是降本的核心问题之一。通过建立蒸汽在阀内的流动模型同时对蒸汽在阀后的质量进行分析，可得出注入蒸汽所需的压力和最大可注入的蒸汽流量，从而提高热采率以及降低蒸汽的使用量。商业影响：精确计算出注入蒸汽所需的压力和流量，以及阀后的蒸汽质量，确保了所需的最小蒸汽量。每年节约蒸汽的成本高达1700万美元。实现方法：建立多相湿蒸汽计算流体力学模型，对蒸汽在注入阀内的压力，温度，和质量进行详细分析。PressurePressure(psi)(psi)Flow rateFlow rate(BSPD CWE)(BSPD CWE)5092100123150139-147PressurePressure(psi)(psi)Flow rateFlow rate(BSPD CWE)(BSPD CWE)50547557-60wellborecasingsupport tubesheathMgocoreformation机理模型收益 井下电热采设备的损害评估场景分析：约旦油砂藏采用电加热器的热采方法。高温电加热器要持续运行超过一年，且运行温度达到1200华氏度，最大的潜在危害是电加热器由于过度加热而导致损坏。通过对电加热器加热油藏的流程进行流体和传热的模拟仿真，确认设备损害的可能性。商业影响：项目的可行性得到了挑战，最终项目未能进入最后投资阶段，节省了项目费用高达9000万美元。实现方法：建立大尺度的传热与流动耦合模型，对电加热器的温度进行了预测。机理模型收益 电加热+注汽热采的可行性分析耦合模型示意图温度分布场景分析：北美某稠油田采用电加热器的热采方法。高温电加热器要持续运行超过一年，且运行温度达到1200华氏度，导致电加热器损坏。采用电加热+注汽双重热采的方法预计可以降低电加热器的温度，而且电加热持续加热蒸汽可确保蒸汽的质量。同时由于蒸汽在油藏内的流动，可有效的提高油藏内的热传递。商业影响：项目的可行性得到了分析，大幅度降低了项目在该阶段的投入，节省了项目费用高达8000万美元。实现方法：建立CFD+油藏耦合模型，对电加热器温度，蒸汽温度和油藏温度进行了分析预测。机理模型收益 电加热+注汽热采的可行性分析（接上页）轴向温度分布油藏离井6尺纵向温度分布时间动态温度不同电能动态温度：注入与不注入蒸汽对比数字孪生模型收益 Bakersfield蒸汽吞吐增产场景分析：Bakerfield项目的目标是通过优化单井蒸汽注入量和转轮井的顺序和组合来获得蒸汽吞吐的最大ROI。通过建立数字孪生模型来分析和优化在油田同时使用蒸汽驱和蒸汽吞吐时的增产表现。商业影响：通过蒸汽吞吐流程的优化，石油产量增加至少30，每年带来的经济效益达到900万美元(50美元/桶）。实现方法：建立数字孪生模型，结合了数据模型和物理模型对蒸汽吞吐流程进行了分析和优化。采用数字孪生优化采用数字孪生优化优化后与未优化预测产量比较优化后与未优化预测产量比较数字孪生模型收益 Bakersfield蒸汽驱的可行性分析优化后与未优化预测成本和产量比较优化后与未优化预测成本和产量比较场景分析：全蒸汽驱优化包括模式设计，水平蒸汽再分配，垂直蒸汽再分配，总蒸汽容量选择和注入井钻井位置选择。该案例集中在蒸汽容量优化。商业影响：通过优化，在产量不变的情况下注入蒸汽量减少了40%，或者在注入蒸汽量不变的情况下产量增加20%，每年带来的经济效益达到600万美元(50美元/桶）。实现方法：建立数字孪生模型，结合了数据模型和物理模型对蒸汽驱流程进行了分析和优化。THANKS