专利名称：用于油田设备预测和健康管理的系统、方法和装置的制作方法
用于油田设备预测和健康管理的系统、方法和装置
背景技术：
油田应用在一个位置利用各种类型的设备。确定适当的维护计划和预测设备故障是持续面临的挑战。在一个位置的设备故障可能具有巨大的成本，从而导致处理或油井故障，以及在等待替换设备时使昂贵的设备和工作人员闲置。设备故障的成本和传送替换设备的困难在海上应用方面更大。管理维护和预测设置故障的当前系统存在，但是具有几个缺点。一个当前可用系统包括在一个位置提供冗余和额外的设备。冗余的设备增加处理成本、增加维护给定水平的操作能力所需的总资本，并且不是-例如在海上或环境敏感地区这个位置的空间十分昂贵的最佳解决方案。另一当前可用系统包括确定特定设备单元的异常情况，和/或预测何时将在给定设备单元中发生异常情况。当前可用系统的另一实施方案预测过程中特定的维护计划。这些系统的限制在于例如当设备老化或由于利用不同的作业类型而经历不同的工作周期时，不使过程中特定的维护计划适应一件特定设备。此外，确定特定设备单元中的异常情况只是确定给定设备单元是否可用或将可用。然而，这些确定不允许通过解决设备单元之间的互动，或通过适应维护响应以提高特定设备单元的利用率而增加资产利用率。因此，在这个领域需要进一步的技术开发。
发明内容
一个实施方案是一种用于调整设备维护计划的独特装置。另一实施方案是一种用于提高资产利用率的独特装置。又一实施方案是一种用于执行预测维护准备步骤的方法。其它实施方案、形式、目标、特征、优势、方面和益处将从以下描述和附图变得显而易见。
图1为用于更新油田设备单元的维护计划的示例性控制器的示意性方框图。图2为用于最大化油田设备的资产利用率的示例性控制器的示意性方框图。图3为用于执行维护准备步骤的示例性控制器的示意性方框图。图4为包括多个监测变量的系统的示意图。图5为预测和健康管理系统的示意图。图6为预测和健康管理系统的替代实施方案的示意图。图7描绘T2统计量相对于一系列的观察点的说明性数据。图8描绘从包括多个监测变量的系统确定的T2统计量。图9描绘单元平均欧氏距离的说明性数据。图10描绘平均欧氏和马氏距离的说明性数据。图11描绘示出多个流体分析器件的平均渗透率读数相对于时间的说明性数据。图12描绘示出一个流体分析器件的T2统计量相对于时间的说明性数据。图13描绘示出在去除离群数据后的一个流体分析器件的T2统计量相对于时间的说明性数据。图14描绘示出第二个流体分析器件的T2统计量相对于时间的说明性数据。图15描绘示出第三个流体分析器件的T2统计量相对于时间的说明性数据。图16描绘用于为油田设备单元提供实时设备健康和维护准备的说明性系统。图17描绘说明性压力数据相对于操作时间的曲线。图18描绘对应于图17的说明性数据的T2统计值。图19描绘描绘基于图17的说明性数据的T2分解的最重要的传感器读数的示例性帕累托(Pareto)。图20描绘根据图19中识别的主分量确定的图17的说明性数据的示例性非平方
方差图。
具体实施例方式为了促进理解本文中所述的实施方案的原理，现将参考附图中所示出的实施方案，并且特定语言将用于描述相同内容。然而，应理解，不意图限制所涵盖实施方案的范围，本文中涵盖与所述实施方案相关的本领域技术人员将正常想到的所示出的实施方案中的任何变化和其它修改，以及所描述的实施方案(如本文中所示出)的原理的任何其它应用。应注意，在任何此实际的实施方案的开发中，必须做出许多实施-特定决策以实现开发者的特定目标，例如，遵守系统相关和业务相关约束，这将根据不同的实施而变化。此外，应了解，此开发工作可能是复杂和耗时的，然而将是具有本公开的益处的本领域普通技术人员承担的例程。另外，本文中使用/公开的组成也可以包括除了引用的部件以外的一些部件。在提供数值描述的情况下，每个数值应被一次理解为由术语“大约”修饰(除非已经明确这样修饰)，然后再次被理解为不这样修饰(除非上下文中另有指示)。也应理解，在浓度范围被列出或描述为有用、适合等的情况下，旨在将在这个范围内的任何和每个浓度(包括端点)视为已经加以陈述。例如，“从I到10的范围”应被理解为指示沿着约I与约10之间的连续统的每个和每个可能的数量。因此，即使在这个范围内的特定数据点，或甚至在这个范围内没有数据点被明确地识别出或指的是只有一些细节，也应理解，发明者了解和理解，在这个范围内的任何和所有数据点将被视为已经加以指定，以及发明者拥有整个范围的知识和在这个范围内的所有点。本文中做出的陈述只提供与本公开相关的信息并且可能不构成现有技术。本文所公开的实施方案一般涉及一种用于在油田和天然气勘探和生产中预测设备的未来的可靠性的健康监测系统(即，预测和健康管理(PHM))。用于油井服务/绳索作业的设备经常包括用于测量各种参数的传感器。这些参数提供作业相关的信息或设备性能信息。例如，在增产压裂泵单元上，在发动机和变速器上存在提供传动系性能信息的压力传感器和温度传感器，并且在流体端上存在提供作业相关的信息的压力传感器。这些传感器战略上被定位以评估流量、温度、压力、混合率、流体密度，仅以这些为例。参看图4,不例性发动机系统400包括至少一个发动机气缸402、增压空气冷却器404、压缩气流406、压缩机408、环境进气口 410、涡轮增压器出口 412、涡轮机叶轮414、废气排放装置416、用于涡轮增压器的废气门418、用于涡轮增压器润滑系统的出油口 420和压缩机叶轮422。系统的所示出零件为示例性和非限制性的。示例性油田传感器系统400测量一系列参数，例如，Xl-油压、X2-油温、X3-发动机速度、X4-涡轮排气温度、X5-曲轴箱压力、X6-涡轮进口压力和X7-涡轮出口压力等。油田传感器系统的更多实例公开在共同转让的美国专利申请序号11/312，124和11/550，202中，所述专利的内容以全文引用的方式并入本文以实现所有目的。根据当前应用的一些实施方案，提供一种用于通过根据预期正常操作状态评定设备的偏差或降级的程度而预测油田设备的未来的可靠性的系统。该系统可以执行设备的健康状况的实时监测以评估其实际生命周期条件，从而确定故障开始、确定设备需要的维护级别。当前应用的系统也有助于验证设备的操作状态和减轻系统风险。设备的实时预测健康管理可以由完全整合的PHM系统实现。将数据馈入分析器(例如，计算机系统)中，分析器进而外推所捕获的数据并比较捕获的数据与历史数据。此外推法可以在接下来的维护或故障之前预测总剩余寿命。相关数据(参数和振动)可以用于完成更准确的预测和关于资产利用率的增加的置信水平。将该整合的PHM系统并入油田操作可以最优化预防性维护计划和提高资产利用率。参看图5，用于为设备单元建立正常(健康)的基线数据的示例性系统500被示出。为正常(良好、健康等)的操作设备504收集的现场数据502用于建立良好的操作数据506的区域。在某些实施方案中，来自失效(不良、不健康、故意不当操作等)的设备508的现场数据502用于验证、校准和/或设置良好的操作数据506的基线。可以将从良好的设备504和不良的设备508校准的累积的良好的操作数据506存储为良好的历史数据集510。比较从设备的实时操作获得的新数据512与良好的历史数据集510。新数据512可以被现场评估或可以被远程传输以用于评估。新数据512与良好的历史数据集510的比较提供可以提供新数据512的设备的状况的最终解释514。数据的最终解释514可以由与良好的历史数据集510的平均值(其可以是欧氏平均值)的距离(例如，所有维度或信道被相等地加权)或马氏距离(例如，根据相关值加权的维度或信道-更多的预测参数被给予更大的权重)或本领域中理解的其它平均距离参数来确定。新来的数据上的最终解释可以由在油田操作的现场或场外的适当人员使用以作为恰当的操作指导。可以进一步将新来的数据播送到现场数据502，使得现场数据502表示从油田中的操作的新数据的不断累积。已提供新数据512的设备可以被认为是良好的设备504或不良的设备508的一部分以增加至用于良好的历史数据集510的数据。参看图6，用于利用建立的历史数据的示例性系统600被示出。从操作的设备单元实时地确定实时设备数据602。比较实时设备数据602与良好的历史数据集604，并且根据比较和设备的最终解释514的先前迭代确定任何潜在的故障的严重程度606。如果严重程度606是高的，那么系统600可以包括自动地发生以防止严重的故障的行动618，例如，泵可以关闭、流体分析单元可以向故障指示器发信号，或本领域中理解的其它操作可以发生。在故障或即时故障存在，但是严重程度606不足以进行自动操作618的某些实施方案中，可以激活或以其它方式呈现设备单元上的用户界面警告608。系统600包括将持续数据存储到历史数据库610中。将历史数据库610提供到具有设备的当前状态的维护系统616，并且历史数据库610可以进一步用于现场数据分析612以更新设备的最终解释514。在另一实例中，根据分析的严重程度606，警告608将在UI上呈现给操作者，从而显示谈及的部件和警报后的推理(基于数据点的分解，观察帕累托分析614)，或如果足够的严重，那么将在给定部件或设备自动地发生后具有系统行动618。将数据播送到数据库，此数据库馈送具有设备的当前状态的维护系统和用于进一步增强解释的现场数据。因此，当前应用的系统600能够从设备的一个或多个单元捕获数据、分析数据，以及将分析自动地传输到适当的人员。系统600最小化主观人类干扰的需要以确定需要预防性维护和减轻灾难性故障。先进的统计技术，例如，马田系统(MTS)和/或多变量统计过程控制(MVSPC)可以用于当前应用的实施方案中。马田系统(MTS)是一种模式信息技术。其已被用于不同的诊断应用，例如，医学诊断、脸/语音识别、检查系统等。可以通过使用数据分析方法建构多变量测量尺度而做出定量决策。在典型的MTS分析中，计算马氏距离(多变量测量，下文称为MD)以测量模式异常的程度，并且实施田口方法的原理以基于建构的尺度评估预测的准确性。MD考虑多个变量 之间的相关性。尽管欧氏距离平等地处理系统中的所有决定性参数，但是MD将更大的权重给予高度相关的参数。示例性MD由V P1Zi提供；其中Zi为Xi (i =1. . . k)的标准化向量，C为相关矩阵，并且Z’为向量Z的移项。定标的MD由(l/k)Z’ P1Zi获得；其中k为变量的数量。关于马田系统(MTS)的更多信息可以见于G. Taguchi等人在威利父子出版公司(Wiley&Sons，Inc. ) (2002)的 The Mahalanobis-Taguchi Strategy A Pattern Technology System,其全部内容据此以引用的方式并入当前应用以实现所有目的。MTS的一个特征为识别在检测异常方面更有用的那些传感器/参数。因此，可以排除不显著地有助于检测设备异常的传感器/参数以减少预测健康系统必须跟踪的变量的总数。在一些实施方案中，田口正交阵列L12 (211)可以用于确定每个传感器/参数的信噪比(S/N)和S/N比增益。S/N比越大，传感器/参数的重要性越大。此外，正的S/N比增益指示传感器/参数在确定设备异常方面是重要的；负的S/N比增益指示传感器/参数在确定设备异常方面是不太有用的。在以下表I中示出实例。表1:MTS最优化
权利要求
1.一种装置，其包括油田设备维护模块，其被构造成解释油田设备单元的维护计划；标称性能模块，其被构造成解释所述油田设备单元的标称性能描述；设备监测模块，其被构造成确定所述油田设备单元的多个当前操作状态；设备状态模块，其被构造成响应于所述标称性能描述和所述多个当前操作状态，而使用多变量分析确定所述油田设备单元的状态；以及其中所述油田设备维护模块被进一步构造成响应于所述油田设备单元的所述状态，而调整所述油田设备单元的所述维护计划。
2.如权利要求1所述的装置，其中所述油田设备单元包括选自由以下组成的设备单元的设备单元高压泵、低压泵、计量泵、流体分析器件、压力传感器、阀、管、连续油管单元、固体计量器件和测井器件。
3.如权利要求1和2中任一项所述的装置，其中所述油田设备维护模块被进一步构造成通过重新安排计划维护事件来调整所述维护计划。
4.如权利要求1至3中任一项所述的装置，其进一步包括被构造成将所述调整的维护计划提供到远程输出器件的维护通信模块。
5.如权利要求1至4中任一项所述的装置，其中所述多变量分析包括马田系统分析和多变量统计过程控制分析中的一个。
6.一种系统，其包括多个油田设备单元，所述油田设备单元包括常见的设备类型；控制器，其包括设备信心模块，其被构造成解释对应于所述油田设备单元中每个的状态值；作业需求模块，其被构造成解释油田程序的性能需求；和设备计划模块，其被构造成响应于所述油田程序的所述性能需求和对应于所述油田设备单元中每个的所述状态值，而从所述多个油田设备单元选择单元的集合，使得程序成功信心值超过完成保证阈值。
7.如权利要求6所述的系统，其中根据多变量分析确定每个状态值，所述多变量分析包括对于所述设备单元中的每个，比较对应于所述设备单元的标称性能描述与为所述设备单元监测的多个操作状态。
8.如权利要求6和7中任一项所述的系统，其中所述设备单元包括正排量泵。
9.如权利要求8所述的系统，其中所述性能需求包括选自由以下组成的需求的需求 泵送率、在预定压力下的泵送率和泵送功率需求。
10.如权利要求6至9中任一项所述的系统其中所述性能需求是第一油田程序的第一性能需求，其中单元的所述集合是单元的第一集合，其中所述程序成功信心值是第一程序信心值，并且其中所述完成保证值是第一完成保证值；以及其中所述作业需求模块被进一步构造成解释第二油田程序的第二性能需求，并且其中所述设备计划模块被进一步构造成响应于所述第一性能需求、所述第二性能需求和对应于所述油田设备单元中每个的所述状态值，而从所述多个单元选择单元的所述第一集合和单元的第二集合，使得所述第一程序成功信心值超过所述第一完成保证阈值并且第二程序成功信心值超过第二程序保证阈值。
11.如权利要求6至9中任一项所述的系统，其进一步包括维护推荐模块，所述维护推荐模块被构造成响应于确定没有来自所述多个单元的单元的集合足以提供超过所述完成保证阈值的程序成功值，而提供单元维护命令，所述单元维护命令包括对应于所述单元中的至少一个的维护指令。
12.如权利要求11所述的系统，其中所述维护指令对应于具有不是异常状态值的状态值的所述单元中的至少一个。
13.如权利要求6至9中任一项所述的系统，其进一步包括设备缺陷模块，所述设备缺陷模块被构造成响应于确定没有来自所述多个单元的单元的集合足以提供超过所述完成保证阈值的程序成功值，而提供设备缺陷描述。
14.一种方法，其包括解释油田设备单元的标称性能描述；确定所述油田设备单元的多个操作状态；执行多变量分析以响应于所述标称描述和所述操作状态而确定所述油田设备单元的状态；响应于所述单元的所述状态而确定所述单元的维护需要；将所述单元的所述维护需要传达到远程位置；以及响应于所述传达，执行维护准备步骤。
15.如权利要求14所述的方法，其中执行所述维护准备步骤包括执行选自由以下组成的操作的至少一个操作排序所述单元的指定零件、将所述单元的指定零件提供到所述单元的未来计划的位置，以及将替换单元发送到所述单元的未来计划的位置。
16.如权利要求14和15中任一项所述的方法，其中所述单元的所述状态不异常。
全文摘要
一种用于油田设备资产利用率提高的系统包括许多油田设备单元，所述油田设备单元具有常见的设备类型。所述系统进一步包括控制器，其具有解释对应于油田设备单元中每个的状态值的设备信心模块、解释油田程序的性能需求的作业需求模块，和响应于油田程序的性能需求和对应于油田设备单元中每个的状态值，而从许多油田设备单元选择单元的集合的设备计划模块。所述设备计划模块选择单元的集合使得程序成功信心值超过完成保证阈值。
文档编号G01M15/00GK103025592SQ201180032875
公开日2013年4月3日 申请日期2011年6月30日 优先权日2010年6月30日
发明者加鲁德·斯里德哈, 迈克·韦奇, 李准葛, 萨马德·阿德南, 伊斯干达·威查亚, 奥兰多·德弗瑞塔斯, 拉多万·罗洛维克, 桑德拉·阿尔达纳, 路易斯·罗德里格斯 申请人:普拉德研究及开发股份有限公司