Способ управления работой погружного электронасоса

Изобретение относится к области контроля, диагностики и оптимизации работы электрического погружного насоса (ЭПН). Способ включает сбор измеренных данных, характеризующих состояние ЭПН внутри скважины или состояние скважины, и дальнейшее сохранение измеренных данных; сопоставление модели узлового анализа скважины со скважиной путем сопоставления одного или более смоделированных значений с соответствующими измеренными данными; идентификацию одного или более вероятных состояний ЭПН на основании, по меньшей мере частично, данных, сформированных сопоставленной моделью узлового анализа; обновление сопоставленной модели узлового анализа для отражения выбранной корректировки одного или более вероятных идентифицированных состояний; формирование множества кривых производительности ЭПН с использованием обновленной сопоставленной модели узлового анализа и предоставление пользователю действия, рекомендуемого для достижения производительности ЭПН, согласующейся с рабочей точкой ЭПН, выбранной из одной из множества кривых производительности ЭПН. Технический результат заключается в уменьшении времени диагностики и предоставления рекомендаций по выбору оптимальных режимов работы ЭПН. 3 н. и 26 з.п. ф-лы, 4 ил.

 

Ссылки на родственные заявки

По настоящей заявке испрашивается приоритет по патентной заявке США с номером 13/609163, озаглавленной "Monitoring, Diagnosing and Optimizing Electric Submergible Pump Operations" (Контроль, диагностика и оптимизация работы электрических погружных насосов) и поданной 10 сентября 2012 на имя G. Moricca, М.М. Querales, J. Dhar, G. Carvajal, A.S. Cullick, R.K. Vellanki, M. Villamizar и J. Rodriguez, в которой испрашивается приоритет по предварительной заявке США с номером 61/678042, озаглавленной "Monitoring, Diagnosing and Optimizing Electric Submergible Pump Operations" (Контроль, диагностика и оптимизация работы электрических погружных насосов)) и поданной 31 июля 2012 на имя G. Moricca, М.М. Querales, J. Dhar, G. Carvajal, A.S. Cullick, R.K. Vellanki, M. Villamizar and J. Rodriguez, которые включены в настоящую заявку посредством ссылки.

Уровень техники

Нефтяники на нефтепромыслах выделяют значительные ресурсы для того, чтобы улучшить добычу углеводородов из залежи, сокращая при этом себестоимость добычи. Для достижения этих целей инженеры эксплуатационники как следят за текущим состоянием пласта, так и пытаются предсказать его поведение в будущем, имея набор текущих и/или заранее заданных условий. Контроль пласта, иногда называемый отслеживанием пласта, включает в себя регулярный сбор и контроль измеренных эксплуатационных данных как изнутри скважин пласта, так и вокруг них. Такие данные могут быть собраны с помощью датчиков, заделанных за обсадку скважины, и/или с помощью измерительных устройств, вводимых в скважину внутри или параллельно с эксплуатационными насосно-компрессорными трубами. Среди прочего, эти данные могут включать в себя насыщение водой, доли воды и нефти в пластовом флюиде, давление флюида и расход потока флюида и обычно собираются через фиксированные равные интервалы времени (например, раз в минуту), а затем их контролирует персонал в реальном времени. Собранные данные, как правило, заносятся в базу данных.

Кроме контроля условий внутри скважины также осуществляется контроль за оборудованием, с помощью которого извлекают продукт из скважины. Такой контроль обеспечивает работу оборудования настолько близко к своей оптимальной рабочей точке, насколько это возможно или практично, а также способствует своевременному обнаружению неполадок и их быстрому устранению. Одним из видов оборудования, используемого внутри скважины для извлечения продукта из нефтяных и газовых скважин, является электрический погружной насос ЭПН (ESP, Electric Submersible Pump). ЭПН обычно устанавливают вместе с подъемной колонной НКТ и опускают в продукт, присутствующий в скважине, при погружении НКТ в колонну обсадных труб. ЭПН выкачивает продукт на поверхность и снижает динамическое забойное давление (FBHP, Flowing Bottom Hole Pressure). Понижение FBHP повышает перепад давления между геологической формацией и скважиной и ускоряет движение продукта из формации в скважину через перфорации в обсадке.

ЭПН запитывается электроэнергией с поверхности по кабелям, также служащим в качестве проводников для сигналов, принимаемых от ЭПН на поверхности. Передаваемые на поверхность данные могут кроме прочего содержать температуру двигателя, частоту тока привода двигателя, давление на впуске насоса и давление на нагнетании насоса. Несмотря на то что предоставляемые данные позволяют контролировать производительность ЭПН, определение основной причины отказа или изменения производительности ЭПН представляет собой более трудную задачу. Данный отказ ЭПН или изменение его производительности может иметь целый ряд причин, и операторы с целью снижения времени простоев или недопущения снижения объемов добычи стремятся определить причину таких состояний как можно быстрее. Хотя опытные промысловики могут опираться на личный опыт в диагностировании и принятии решений для таких условий, более автоматизированный подход, основанный на широкой информативной базе, дает возможность диагностирования условий и предоставления более оптимальных решений за более короткий промежуток времени.

Краткое описание чертежей

Лучше понять различные раскрытые варианты осуществления можно рассматривая их совместно с приложенными чертежами.

На фиг. 1 показана добывающая скважина, являющаяся источником измеренных данных скважины и ЭПН.

На фиг. 2А-2Е иллюстративно показаны отображения пользовательского интерфейса для контроля, диагностики и оптимизации работы ЭПН.

На фиг. 3 иллюстративно показана система сбора и обработки данных, подходящая для внедрения программных вариантов осуществления систем и способов, описанных в данной заявке.

На фиг. 4А иллюстративно показан способ контроля, диагностики и оптимизации работы ЭПН.

На фиг. 4B иллюстративно показан способ запросов отслеживания заданий для ЭПН, выполняемый совместно с примером способа контроля, диагностики и оптимизации работы ЭПН.

Следует понимать, что чертежи и соответствующее описание осуществления изобретения не имеют ограничивающего характера, а напротив, представляют собой основу для понимания всех модификаций, эквивалентов и альтернатив, находящихся в пределах объема охраны прилагаемой формулы изобретения.

Осуществление изобретения

В нижеприведенных параграфах описываются различные иллюстративные системы и способы для контроля, диагностики и оптимизации работы электрического погружного насоса (ЭПН). Прежде всего, дается пояснение иллюстративно изображенной добывающей скважине, а также описывается система сбора и обработки данных, с помощью которой осуществляется сбор и обработка измеренных данных скважины и ЭПН. Затем дается описание серии отображений пользовательского интерфейса, где для пользователя предоставляются данные в качестве части раскрытого контроля, диагностики и оптимизации ЭПН. Данные отображения формируются системой сбора и обработки данных, выполняющей версии раскрытых способов, реализованные с использованием программного обеспечения. Иллюстративные способы описываются одновременно с иллюстративным описанием системы сбора и обработки данных. В конце описывается система запросов отслеживания заданий для ЭПН, дополняющая раскрытую систему и способы контроля, диагностики и оптимизации.

Системы и способы, описанные в настоящей заявке, выполняются в отношении измеренных данных, собранных из скважин в пласте, например таких, как встречающиеся в нефтяных и газовых месторождениях. Такие месторождения в основном включают множество добывающих скважин, дающих доступ к подземным пластам флюида. В каждой добывающей скважине происходит сбор измеренных данных скважины для отслеживания изменяющегося состояния в пласте. На фиг. 1 показан пример добывающей скважины со стволом 102, пробуренным в толщу земли. Стволы скважины обычно пробуриваются на десятки тысяч или более футов в глубину и могут направляться горизонтально на вдвое большее расстояние. В конструкцию добывающей скважины также обычно входит головка 104 и обсадная колонна 106, зафиксированные цементным раствором 103. Противовыбросовый превентор 108 (ПВП) соединяется с устьем 106 и устьевой арматурой 110, которые крепятся в устье скважины, что позволяет безопасно извлекать флюид из скважины, полностью управляя процессом.

Использование измерительных устройств, постоянно находящихся внутри скважины вместе с ЭПН, позволяет управлять и контролировать систему ЭПН. Сигналы, посылаемые различными датчиками на поверхность, могут сохраняться, оцениваться и использоваться в управлении работой ЭПН. Из измеренных данных добывающей скважины создается выборка, которая собирается и комбинируется с измерениями в других скважинах пласта, что позволяет контролировать и давать оценку общего состояния пласта. Такие измерения могут проводиться с использованием различных инструментов, расположенных как внутри скважины, так и на поверхности, в их число входят, например, датчики 118 температуры и давления и расходомер 120. Дополнительные устройства, такие как скважинный штуцер 116 (используемый для ограничения потока флюида), ЭПН 122 (перекачивающий флюид из перфорационных отверстий 125 наружу по НКТ 112), двигатель 124 ЭПН (приводной двигатель ЭПН 122) и пакер 114 (изолирующий участок извлечения под собой от оставшейся части скважины), также подключают в колонну НКТ 112. Для измерения, например, устьевого давления и потребляемой мощности двигателя 124 ЭПН могут использоваться дополнительные, расположенные на поверхности измерительные устройства.

Каждое устройство в колонне НКТ 112 подключается к закрепленному с наружной поверхности колонны НКТ 112 кабелю 128, который в свою очередь после выведения на поверхность через противовыбросовый превентор 118 подключается к панели 132 управления. Кабель 128 запитывает подключаемые к нему устройства и также служит проводником для сигналов (электрических, оптических и т.д.), позволяющих направлять сигналы управления с поверхности к внутрискважинным устройствам, а также получать телеметрические сигналы от внутрискважинных устройств на поверхности. Контроль и управление устройствами могут осуществляться как персоналом на объекте при помощи встроенного в панель 132 управления пользовательского интерфейса, так и посредством компьютерной системы 45. Связь между панелью 132 управления и компьютерной системой 45 может осуществляться по беспроводной сети (например, сотовая сеть), через кабельную сеть (например, подключение к Интернету через кабель) или посредством комбинации беспроводной и кабельной сетей.

По меньшей мере, некоторые иллюстративные варианты осуществления предусматривают, что данные также собираются при помощи каротажного инструмента, который можно опустить на кабеле внутрь колонны 112 НКТ. В других иллюстративных вариантах осуществления перед опусканием каротажного инструмента в обсадную колонну 106 сначала извлекают колонну 112 НКТ. В любом из случаев впоследствии инструмент поднимается наверх, в то время как выполняются измерения в зависимости от положения в стволе скважины и азимутального угла. В других альтернативных вариантах осуществления иногда применяется способ каротажа с гибкими НКТ (колтюбинг), при котором каротажный инструмент крепится к концу гибких НКТ, разматываемых с катушки и проталкиваемых внутрь скважины устройством захвата и подачи НКТ сверху устьевой арматуры 110. Как и в ранее описанных случаях, инструмент может направляться вниз либо внутрь колонны НКТ 112, либо, предварительно удалив колонну НКТ 112, внутрь обсадной колонны 106. Вне зависимости от способа введения и удаления каротажного инструмента он предоставляет дополнительные данные, которыми можно дополнить данные, собранные измерительными устройствами в колонне НКТ и обсадной колонне. Данные каротажного инструмента могут передаваться в компьютерную систему 45 в процессе каротажа или, альтернативно, загружаться с каротажного инструмента после его извлечения на поверхность.

Далее, согласно примеру на Фиг. 1, панель 132 управления содержит удаленное терминальное устройство (RTU, remote terminal unit), собирающее параметры от внутрискважинных измерительных устройств и направляющее их в централизованную систему контроля и сбора данных (SCADA), являющуюся частью компьютерной системы 45. В показанном иллюстративном варианте осуществления компьютерная система 45 содержит набор блейд-серверов 54, состоящий из нескольких процессорных блоков, по меньшей мере часть которых обеспечивает функционирование вышеуказанной системы SCADA. Другие процессорные блоки могут использоваться для внедрения раскрытой системы контроля, диагностики и оптимизации ЭПН. Компьютерная система 45 также содержит рабочую станцию 51, включающую систему 46 обработки общего назначения. Как процессорные блоки блейд-сервера 54, так и система 46 обработки данных общего назначения предпочтительно конфигурируются при помощи программного обеспечения, показанного на фиг. 1 в виде съемного долговременного (т.е. энергонезависимого) носителя 52 информации для обработки собранных данных скважины и ЭПН. Программное обеспечение может также быть доступно для загрузки через сеть (например, через Интернет). Система 46 обработки данных общего назначения подключается к устройству 48 отображения и устройству 50 пользовательского ввода для того, чтобы оператор мог взаимодействовать с программным обеспечением 52 системы. Альтернативно, устройство 48 отображения и устройство 50 пользовательского ввода могут подключаться к процессорным блокам в блейд-сервере 54, которые работают в качестве системы 46 обработки данных общего назначения рабочей станции 51.

Программное обеспечение, работающее на процессорных блоках блейд-сервера 54 и/или рабочей станции 51, предоставляет пользователю ряд отображений, показанных на фиг. 2А-2Е в качестве примеров, позволяющих пользователю определить состояние скважины и ЭПН, а также взаимодействовать с программным обеспечением для выполнения действия на основании представленной информации. На Фиг. 2А показано окно 200 состояния для пласта (например, пласта "Houston") с восемью пробуренными скважинами, отображенными на карте 204 (скважины с НО-001 по НО-008). Отображение включает в себя область 202 рекомендаций с перечислением актуальных рекомендаций (с сортировкой по важности и/или типу) для скважин отображаемого пласта, карту 204 пласта, отображающую географическое местоположение скважин пласта и визуальное отображение состояния каждой скважины (например, "неактивна", "тревожное состояние", "обладает возможностью улучшения" и "оптимизирована"), сводный перечень 206 скважин, находящихся в каждом из состояний, и индикаторы 208 значений реального времени для выбранной скважины (на фиг. 2А, например, это скважина НО-006).

Система предоставляет пользователю (с помощью области 202 рекомендаций) рекомендации с указанием состояния скважины, например, когда скважина неактивна, имеет тревожное состояние, находится в некритическом состоянии или скважина имеет возможности для улучшения производительности. Пользователь может выбрать идентифицированную рекомендацией скважину (или любую другую скважину по необходимости) для вывода сводного перечня 210 текущего состояния скважины, как показано на иллюстративном примере фиг. 2B. Сводный перечень 210 скважины позволяет пользователю просматривать измеренные значения 212 скважины и ЭПН по мере их сбора. Данные параметры могут включать в себя, например, давление в головке НКТ (ТНР), содержание воды (WC), расходы потока жидкости (Q-LIQ), давление нагнетания ЭПН (PD), давление на впуске ЭПН (PI), температуру двигателя ЭПН (МТ) и динамическое забойное давления (FBHP). По меньшей мере некоторые иллюстративные варианты осуществления предусматривают, что пользователь выбирает одно из отображаемых измеренных значений 212, что ведет к отображению на графике 214 (нефильтрованные данные) и графике 216 (профильтрованные данные) соответствующих измеренных данных для временного интервала (например, предшествующие 24 часа). Также отображается область 218 с результатами фильтрации ("Результаты фильтрации"), с индикацией того, было ли удовлетворено каждое условие фильтрации (отмечается галочкой) или было нарушено (отмечается "X"). Каждое условие фильтрации позволяет отфильтровывать шумы и/или погрешности выборки, которые могут искажать значение сигнала требуемого измеренного значения. Нефильтрованные и профильтрованные данные сигналов совместно с результатами условий фильтрации составляют основу стабильности вышеуказанных собранных значений (т.е. ТНР, WC и т.д.), что необходимо для их оценки и пометки их как стабильных или нестабильных. По меньшей мере некоторые иллюстративные варианты осуществления предусматривают, что оценка/пометка такого рода может осуществляться программным обеспечением автоматически, в то время как в других вариантах осуществления пользователь может осуществлять ее вручную или же посредством комбинации операций как пользователя, так и программного обеспечения. После этого пользователю может быть представлен статус стабильности данных (например, как это показано в области 242 текущего состояния на фиг. 2Е). По меньшей мере некоторые варианты осуществления предполагают то, что график 216 профильтрованных данных также показывает медианное значение данных для выбранного временного периода.

По меньшей мере некоторые варианты осуществления предполагают, что можно выбрать второй временной период, на котором будут анализироваться медианные значения. Например, пользователь может запросить расчет медианных значений для каждого из последних 30 дней, притом что известно, что на этом периоде скважинное оборудование работало в границах требуемых параметров. Модель узлового анализа сопоставляется с медианными данными, и полученные результаты отображаются в иллюстративном отображении 220 на фиг. 2С. По меньшей мере некоторые варианты осуществления предусматривают применение узлового анализа, где набор аналитических уравнений описывает и моделирует поток и давление (выходные значения модели узлового анализа) многофазных флюидов в стволе скважины. В число входных значений узлового анализа могут входить проницаемость пласта, толщина пласта, пористость пласта, трение внутри НКТ, а также характеристики оснащенности и перфорации скважины. Узловой анализ показанного иллюстративного варианта осуществления состоит из выбора точки деления или узла в скважине и разделения системы по этой точке. Компоненты выше по потоку от выбранного узла включаются во входную секцию, а компоненты ниже по потоку от выбранного узла включаются в выходную секцию. Анализируемая добывающая система моделируется как группа компонентов, которая включает в себя горную породу пласта, параметры заканчивания скважины (например, гравийная набивка, открытые/закрытые перфорации и отсутствие обсадки), вертикальные участки колонны, препятствия, нагнетательный трубопровод и комплексные сборные сети, через которые флюид протекает внутрь через входную секцию и наружу через выходную секцию. По меньшей мере некоторые иллюстративные варианты осуществления предусматривают предоставление пользователю средств управления, позволяющих варьировать параметры узлового анализа, вследствие чего окончательная кривая модели обновляется таким образом, чтобы отображать результаты варьирования параметров. Когда пользователя устроит сопоставление данных модели и медианных данных, модель узлового анализа может использоваться для оценки значений, которые не измерялись напрямую (например, оценка 220 забойного давления на фиг. 2С).

После сопоставления с одним или более набором данных из скважины модель можно использовать для предсказания ожидаемого поведения скважины. По меньшей мере некоторые иллюстративные варианты осуществления для воплощения такого рода предсказаний предусматривают применение к данным нечеткой логики (вид многозначной или вероятностной логики). Результатом при этом является значение истины в диапазоне от 0 до 1 (включительно), представляющее собой аппроксимацию между полной "истиной" (например, бинарная "1") и полной "ложью" (например, бинарный "0"). Это позволяет выразить предсказываемое поведение в виде вероятности указанного поведения для определенного набора состояний. После сопоставления модели с существующими наборами данных скважины результаты модели можно сравнить с фактическими измеренными значениями, причем несоответствия будут идентифицированы и помечены. На фиг. 2D показано иллюстративное отображение 230, представляющее несколько графиков 232 медианных измеренных значений для интересующего периода времени (например, за последние 24 часа или 30 дней для медианных значений). Каждый график построен по различным медианным измеренным значениям (например, давления на впуске и нагнетании ЭПН) с различными типами линий для индикации того, совпадает ли медианное измеренное значение с соответствующим значением, предсказанным при помощи модели узлового анализа (например, находится ли значение в области допуска для предсказанного значения). По меньшей мере, в некоторых иллюстративных вариантах осуществления предполагается, что медианные измеренные значения и их соответствующие несовпадения с моделью узлового анализа используются в качестве входных данных для интеллектуальной системы анализа для подсчета взвешенной доли участия совпавших значений для вероятного состояния (например, экспертная система на базе правил или система на базе нечеткой логики). Интеллектуальная система анализа определяет одно или более вероятных состояний, которые могут быть причиной несоответствия (т.е. служить причиной какого-либо нештатного, неожиданного и/или нежелательного поведения скважины и/или ЭПН). Эти возможные состояния и их оцененная вероятность или "индекс состояния" отображается пользователю в виде ранжированного списка 234 состояний на фиг. 2D. Пользователь может выбрать каждое состояние с отображением итогового совпадения или несовпадения для каждого нанесенного на график медианного измеренного значения. Это показано на фиг. 2D, где выбрано условие "присутствие газа". В показанном иллюстративном варианте осуществления для пользователя также выводится список рекомендаций 236 для корректировки выбранного состояния, из которого пользователь может выбрать одну или более рекомендаций для применения в скважине.

В дополнение к тому что пользователь получает возможность диагностировать состояния, как это описано выше, раскрытые способы и система также могут позволить пользователю улучшить производительность системы. По меньшей мере некоторые иллюстративные варианты осуществления предусматривают вызов пользователем отображения 240 на фиг. 2Е с текущими состояниями 242 скважины и ЭПН (включая индикацию стабильности значений данных, как говорилось ранее) вместе с кривыми 244 производительности, построенными по сопоставленной модели узлового анализа. На графике показаны точки как для текущих, так и для оцененных точек производительности ЭПН. Когда пользователь выбирает требуемую точку производительности, итоговые оцененные значения показываются под графиком в таблице 246 вместе с параметрами управления, которые необходимы для достижения требуемой производительности ЭПН (например, диаметр штуцера и частота двигателя ЭПН). Когда пользователя устроит качество обновленной модели, иначе говоря, когда его устроит степень совпадения модели с наблюдаемыми данными, он может принять обновленную модель, нажав кнопку "ПРИНЯТЬ" (ACCEPT), как показано. Принятая модель сохранится и будет помечена как текущая верная модель. Если пользователь отклонит модель, нажав кнопку "ОТКЛОНИТЬ" (REJECT), эта модель не сохранится и будет доступна для дальнейшей настройки для улучшения совпадения данных.

На фиг. 3 показана система 300, выполняющая программно реализованный вариант осуществления описанных выше операций в соответствии с иллюстративным способом 400, показанным на фиг. 4А. Модули программного обеспечения показаны в составе подсистемы 330 обработки, выполняющей различные блоки фиг. 4А. В частности и со ссылкой на Фиг. 3 и 4А, можно сказать, что данные скважины и ЭПН собираются подсистемой 310 сбора данных и сохраняются модулем 332 сбора/хранения данных в базе данных, входящей в состав подсистемы 320 хранения данных (блок 402). Данные (получаемые в реальном времени или сохраненные) обрабатываются модулем 334 фильтрации и преобразования (блок 404) согласно выбранным пользователем критериям фильтрации для получения одного или более медианных значений. Модель 344 узлового анализа скважины сопоставляется с медианными значениями скважины модулем 336 сопоставления модели (блок 406), который также выводит сформированные сопоставленной моделью данные для пользователя. Данные, сформированные сопоставленной моделью, используются модулем 338 идентификации состояний и модулем 340 определения вероятности состояния для определения и вывода пользователю одного или более вероятных состояний, вызвавших несовпадение результатов сопоставленной модели и фактической выборки данных скважины и ЭПН, а также для отображения численных оценок вероятности каждого состояния (блок 408). Модуль 342 обновления модели обновляет модель 344 узлового анализа на основании корректировки состояния, выбранной пользователем (блок 410), а модуль 346 кривых производительности формирует кривые производительности ЭПН на основании данных, сформированных обновленной моделью узлового анализа (блок 412). После выбора рабочей точки на кривой производительности ЭПН (блок 414) модуль 348 рекомендации действия идентифицирует и предоставляет пользователю значения управления и/или другие действия (например, диаметр штуцера и частоту ЭПН), вычисленные для приведения производительности ЭПН в соответствие с выбранной рабочей точкой (например, в рабочей точке или вблизи нее ± выбранное значение допуска, (блок 416), после этого следует окончание осуществления способа 400 (блок 418).

Вышеописанные системы и способы могут быть дополнены системой запросов отслеживания заданий, уведомляющей работающих на месторождении операторов об изменении интересующих состояний скважины, когда таковые происходят, что позволяет осуществлять контроль изменений состояний и отслеживать их обработку на этапах от обнаружения до диагностики, корректировки и разрешения. На каждом этапе может применяться механизм авторизации, требующий, чтобы контролирующий персонал предоставлял нефтепромысловому или техническому персоналу допуск, перед тем как последние смогут совершать корректирующие действия. На фиг. 4B показан иллюстративный способ реализации такого рода системы запросов отслеживания заданий. Когда система контроля, диагностики и оптимизации в процессе сбора данных формирует рекомендацию действия (например, по причине того что измеренное значение превысило пороговое значение или находится вне допустимого диапазона значений), также формируется уведомление (блок 452) и создается запрос отслеживания задания (блок 454). Уведомление может выполняться, например, в форме сообщения электронной почты, автоматического текстового сообщения и/или пейджингового сообщения, которые отправляются адресатам, в зависимости от типа лежащего в основе состояния, по одному или более заранее настроенным спискам рассылки. В процессе диагностики и корректировки тревожной ситуации или возникшей проблемы или в процессе увеличения производительности скважины/ЭПН запрос отслеживания задания обновляется для отображения любого предпринятого действия, включая назначение персонала, которому нужно будет иметь дело с лежащим в основе состоянием (блок 456), любую необходимую авторизацию, корректировку работы оборудования, ремонт и/или замену оборудования и окончательное решение/устранение состояния (блок 458). Осуществление способа заканчивается (блок 460) после закрытия запроса отслеживания задания (блок 458). По меньшей мере некоторые иллюстративные варианты осуществления предусматривают дополнительные уведомления, которые формируются каждый раз при обновлении запроса отслеживания задания. По меньшей мере некоторые обновления запроса обновления задания могут осуществляться автоматически при помощи системы контроля, диагностики и оптимизации, притом что другие обновления вручную осуществляются пользователями системы. Пользователям может быть предоставлен доступ к запросам отслеживания задания либо только для просмотра, либо с возможностью вносить изменения согласно структуре разрешения доступа, схожей с той, что применяется в типовой файловой системе компьютеров.

Ряд других модификаций, эквивалентов и альтернатив будет очевиден специалистам в данной области техники после знакомства с настоящим раскрытием. Например, несмотря на то что некоторые варианты осуществления программного обеспечения были описаны как включающие в себя модули, которые выполняют конкретные функции, другие варианты осуществления могут включать в себя программные модули, совмещающие функции модулей описанных в настоящем варианте осуществления. Также предполагается, что по мере роста производительности компьютерных систем в будущем станет возможным внедрить вышеописанные варианты осуществления, используя менее габаритную аппаратную часть, что сделает возможным осуществлять описанные процедуры контроля, диагностики и оптимизации с использованием установленных на объектах систем (например, систем, работающих на мобильных каротажных комбайнах в пласте). Дополнительно, несмотря на то что по меньшей мере некоторые элементы вариантов осуществления настоящего раскрытия описываются в контексте контроля поступающих в реальном времени данных, в объем настоящего раскрытия также входят системы, работающие с ранее сохраненными параметрами (например, системы "проигрывания параметров") и/или работающие со смоделированными параметрами системы (например, обучающие симуляторы). Предполагается, что приведенная ниже формула изобретения будет интерпретироваться таким образом, чтобы охватить все такого рода модификации, эквиваленты или альтернативы, там где это возможно.

1. Способ контроля, диагностики и оптимизации работы электрического погружного насоса (ЭПН), включающий:
сбор измеренных данных, характеризующих состояние ЭПН внутри скважины или состояние скважины, и дальнейшее сохранение измеренных данных;
сопоставление модели узлового анализа скважины со скважиной путем сопоставления одного или более смоделированных значений с соответствующими измеренными данными;
идентификацию одного или более вероятных состояний ЭПН на основании, по меньшей мере частично, данных, сформированных сопоставленной моделью узлового анализа;
обновление сопоставленной модели узлового анализа для отражения выбранной корректировки одного или более вероятных идентифицированных состояний;
формирование множества кривых производительности ЭПН с использованием обновленной сопоставленной модели узлового анализа; и
предоставление пользователю действия, рекомендуемого для достижения производительности ЭПН, согласующейся с рабочей точкой ЭПН, выбранной из одной из множества кривых производительности ЭПН.

2. Способ по п. 1, отличающийся тем, что дополнительно включает фильтрацию и преобразование измеренных данных, при этом соответствующие измеренные данные, используемые в сопоставлении, содержат профильтрованные и преобразованные данные.

3. Способ по п. 1, отличающийся тем, что дополнительно включает формирование множества рекомендованных действий на основании по меньшей мере одного из одного или более вероятных идентифицированных состояний, при этом указанное действие, рекомендуемое для достижения производительности ЭПН, выбирают из множества рекомендованных действий.

4. Способ по п. 3, отличающийся тем, что дополнительно включает формирование одного или более вероятных состояний, по меньшей мере частично, применяя нечеткую логику к измеренным данным.

5. Способ по п. 1, отличающийся тем, что измеренные данные включают данные, выбранные из группы, состоящей из данных реального времени, зарегистрированных данных и смоделированных данных.

6. Способ по п. 1, отличающийся тем, что сопоставление осуществляют итеративно с использованием различных параметров модели для каждой итерации до тех пор, пока одно или более смоделированных значений не будут находиться в области допуска для значений соответствующих измеренных данных.

7. Способ по п. 1, отличающийся тем, что данные, характеризующие состояние скважины, содержат данные, выбранные из группы, состоящей из забойного давления, забойной температуры, давления в головке насосно-компрессорных труб, температуры в головке насосно-компрессорных труб, диаметра штуцера, расходов потока флюида, расходов потока нефти и содержания воды.

8. Способ по п. 1, отличающийся тем, что данные, характеризующие состояние ЭПН, содержат данные, выбранные из группы, состоящей из давления на впуске, давления на нагнетании, температуры двигателя, частоты двигателя и тока двигателя.

9. Способ по п. 1, отличающийся тем, что идентификация одного или более вероятных состояний включает вычисление вероятности для каждого из множества состояний, присвоение ранга каждому из множества состояний в соответствии с его вероятностью и предоставление пользователю одного или более из множества состояний в виде ранжированного списка состояний.

10. Способ по п. 1, отличающийся тем, что дополнительно включает:
формирование рекомендательного сообщения, если обнаружено, что значение измеренных данных находится за пределами допустимого диапазона значений, и отправку соответствующего уведомления одному или более адресатам из списка рассылки;
создание запроса отслеживания задания, соответствующего рекомендательному сообщению;
обновление запроса отслеживания задания для включения туда указанного рекомендуемого действия и персонала, назначенного для осуществления решения;
обновление запроса отслеживания задания для документирования осуществления решения и закрытие запроса отслеживания задания; и
формирование дополнительного рекомендательного сообщения и отправка дополнительного соответствующего уведомления одному или более адресатам при каждом обновлении запроса отслеживания задания.

11. Способ по п. 10, отличающийся тем, что дополнительно включает предоставление по меньшей мере одному из числа одного или более пользователей текущего статуса запроса отслеживания задания.

12. Способ по п. 10, отличающийся тем, что дополнительно включает определение того, может ли по меньшей мере один из числа одного или более пользователей просматривать или обновлять запрос отслеживания задания на основании структуры разрешения доступа.

13. Система контроля, диагностики и оптимизации работы электрического погружного насоса (ЭПН), содержащая
память с программным обеспечением для контроля, диагностики и оптимизации работы ЭПН; и
один или более процессоров, соединенных с памятью, при этом программное обеспечение обеспечивает выполнение одним или более процессорами:
сбора данных, характеризующих состояние ЭПН внутри скважины или состояние скважины, и дальнейшего сохранения измеренных данных;
сопоставления модели узлового анализа скважины со скважиной путем сопоставления одного или более смоделированных значений с соответствующими измеренными данными;
идентификации одного или более вероятных состояний ЭПН на основании, по меньшей мере частично, данных, сформированных сопоставленной моделью узлового анализа;
обновления сопоставленной модели узлового анализа для отражения выбранной корректировки одного или более вероятных идентифицированных состояний;
формирования множества кривых производительности ЭПН с использованием обновленной сопоставленной модели узлового анализа; и
предоставления пользователю действия, рекомендуемого для достижения производительности ЭПН, согласующейся с рабочей точкой ЭПН, выбранной из одной из множества кривых производительности ЭПН.

14. Система по п. 13, отличающаяся тем, что программное обеспечение дополнительно обеспечивает выполнение одним или более процессорами фильтрации и преобразования измеренных данных, при этом соответствующие измеренные данные, используемые в сопоставления модели узлового анализа со скважиной, содержат профильтрованные и преобразованные данные.

15. Система по п. 13, отличающаяся тем, что программное обеспечение дополнительно обеспечивает выполнение одним или более процессорами формирования множества рекомендованных действий на основании по меньшей мере одного из одного или более вероятных идентифицированных состояний, при этом указанное действие, рекомендуемое для достижения производительности ЭПН, выбирается из множества рекомендованных действий.

16. Система по п. 15, отличающаяся тем, что программное обеспечение дополнительно обеспечивает выполнение одним или более процессорами формирования одного или более вероятных состояний, по меньшей мере частично, применяя нечеткую логику к измеренным данным.

17. Система по п. 13, отличающаяся тем, что измеренные данные включают данные, выбранные из группы, состоящей из данных реального времени, зарегистрированных данных и смоделированных данных.

18. Система по п. 13, отличающаяся тем, что программное обеспечение дополнительно обеспечивает выполнение одним или более процессорами сопоставления модели узлового анализа со скважиной итеративно с использованием различных параметров модели для каждой итерации до тех пор, пока одно или более смоделированных значений не будут находиться в области допуска для соответствующих измеренных данных.

19. Система по п. 13, отличающаяся тем, что данные, характеризующие состояние скважины, содержат данные, выбранные из группы, состоящей из забойного давления, забойной температуры, давления в головке насосно-компрессорных труб, температуры в головке насосно-компрессорных труб, диаметра штуцера, расходов потока флюида, расходов потока нефти и содержания воды.

20. Система по п. 13, отличающаяся тем, что данные, характеризующие состояние ЭПН, содержат данные, выбранные из группы, состоящей из давления на впуске, давления на нагнетании, температуры двигателя, частоты двигателя и тока двигателя.

21. Система по п. 13, отличающаяся тем, что программное обеспечение дополнительно обеспечивает выполнение одним или более процессорами идентификации одного или более вероятных состояний, по меньшей мере частично, посредством обеспечения выполнения процессором вычисления вероятности для каждого из множества состояний, присвоения ранга каждому состоянию в соответствии с его вероятностью и предоставления пользователю одного или более из множества состояний в виде ранжированного списка состояний.

22. Долговременный носитель информации с программным обеспечением для контроля, диагностики и оптимизации работы электрического погружного насоса (ЭПН), содержащим:
модуль сбора и хранения данных, осуществляющий сбор измеренных данных, характеризующих состояние ЭПН внутри скважины или состояние скважины, и дальнейшее сохранение измеренных данных;
модуль сопоставления модели, осуществляющий сопоставление модели узлового анализа скважины со скважиной путем сопоставления одного или более смоделированных значений с соответствующими измеренными данными;
модуль идентификации состояний, осуществляющий идентификацию одного или более вероятных состояний ЭПН на основании, по меньшей мере частично, данных, сформированных сопоставленной моделью узлового анализа;
модуль обновления модели, осуществляющий обновление сопоставленной модели узлового анализа для отражения выбранной корректировки одного или более вероятных идентифицированных состояний;
модуль кривых производительности, осуществляющий формирование множества кривых производительности ЭПН с использованием обновленной сопоставленной модели узлового анализа, а также прием выбора рабочей точки ЭПН на одной из множества кривых производительности ЭПН; и
модуль рекомендации действия, осуществляющий идентификацию и предоставление пользователю одного или более действий, рекомендуемых для достижения производительности ЭПН, согласующейся с выбранной рабочей точкой ЭПН.

23. Носитель информации по п. 22, отличающийся тем, что программное обеспечение дополнительно содержит модуль фильтрации и преобразования, осуществляющий фильтрацию и преобразование измеренных данных, при этом соответствующие измеренные данные, используемые в сопоставлении модели узлового анализа со скважиной, содержат профильтрованные и преобразованные данные.

24. Носитель информации по п. 22, отличающийся тем, что программное обеспечение дополнительно содержит модуль рекомендации действия, осуществляющий формирование множества рекомендованных действий на основании по меньшей мере одного из одного или более вероятных идентифицированных состояний, при этом указанное действие, рекомендуемое для достижения производительности ЭПН, выбирается из множества рекомендованных действий.

25. Носитель информации по п. 24, отличающийся тем, что модуль рекомендации действия дополнительно осуществляет формирование одного или более вероятных состояний, по меньшей мере частично, применяя нечеткую логику к измеренным данным.

26. Носитель информации по п. 22, отличающийся тем, что измеренные данные включают данные, выбранные из группы, состоящей из данных реального времени, зарегистрированных данных и смоделированных данных.

27. Носитель информации по п. 22, отличающийся тем, что данные, характеризующие состояние скважины, содержат данные, выбранные из группы, состоящей из забойного давления, забойной температуры, давления в головке насосно-компрессорных труб, температуры в головке насосно-компрессорных труб, диаметра штуцера, расходов потока флюида, расходов потока нефти и содержания воды.

28. Носитель информации по п. 22, отличающийся тем, что данные, характеризующие состояние ЭПН, содержат данные, выбранные из группы, состоящей из давления на впуске, давления на нагнетании, температуры двигателя, частоты двигателя и тока двигателя.

29. Носитель информации по п. 22, отличающийся тем, что программное обеспечение дополнительно содержит модуль определения вероятности состояния, осуществляющий идентификацию одного или более вероятных состояний, по меньшей мере частично, посредством вычисления вероятности для каждого из множества состояний, присвоения ранга каждому состоянию в соответствии с его вероятностью и предоставления пользователю одного или более из множества состояний в виде ранжированного списка состояний.