Processing math: 92%

智能井井下液压控制信号传输特性研究

喻贵民, 许亮斌, 谢仁军, 盛磊祥, 何东升

喻贵民,许亮斌,谢仁军,等. 智能井井下液压控制信号传输特性研究[J]. 石油钻探技术,2022, 50(6):98-106. DOI: 10.11911/syztjs.2022099
引用本文: 喻贵民,许亮斌,谢仁军,等. 智能井井下液压控制信号传输特性研究[J]. 石油钻探技术,2022, 50(6):98-106. DOI: 10.11911/syztjs.2022099
YU Guimin, XU Liangbin, XIE Renjun, et al. Transmission characteristics of downhole hydraulic control signals in intelligent wells [J]. Petroleum Drilling Techniques,2022, 50(6):98-106. DOI: 10.11911/syztjs.2022099
Citation: YU Guimin, XU Liangbin, XIE Renjun, et al. Transmission characteristics of downhole hydraulic control signals in intelligent wells [J]. Petroleum Drilling Techniques,2022, 50(6):98-106. DOI: 10.11911/syztjs.2022099

智能井井下液压控制信号传输特性研究

基金项目: 国家科技重大专项“深水钻完井工程技术”(编号:2016ZX05028-001)资助
详细信息
    作者简介:

    喻贵民(1969—),男,江西南昌人,1992年毕业于西南石油学院矿业机械专业,2009年获西南石油大学机械设计及理论专业博士学位,高级工程师,主要从事海洋钻完井技术创新和成果转化工作。E-mail: yugm@cnooc.com.cn。

  • 中图分类号: TE257

Transmission Characteristics of Downhole Hydraulic Control Signalsin Intelligent Wells

  • 摘要:

    液压控制的智能井系统通过长达数千米的液压管线向井下传送液压控制信号和动力,选择目的层层位和控制流量。向井下传送液压控制信号时,受传输介质和细长液压管线的影响,液压控制信号的传输速度、强度和形态都会发生衰减和扭曲,难以被井下设备识别。为对井下执行器进行可靠的控制,讨论了液压控制信号的传输速度、井眼温度沿深度方向变化对传输介质黏度的影响;分析了井口压力向井下传播时压力与时间的变化关系、地面液压控制信号传到井下时的形态变化、同时施加液压控制信号和液压动力信号时的传输特性,以及有无阻力状态下开启井下滑套时控制压力的变化;再考虑管线内径、加压方式、井眼环境、液压油黏度等对上述传输特性的影响,得出液压控制压力应大于5 MPa、3 000 m深水井中井下液压信号传输时间约为25 min等定量评估结论。研究结论可为开展井下液压控制提供理论参考。

    Abstract:

    Hydraulically controlled intelligent well systems transmit control signals and power to the underground through thousands of meters of hydraulic control pipelines, and realize horizon selection in target layers and flow rate control. Transmitted downhole hydraulic control signals are affected by transmission media and slender transmission pipeline. Thus, the transmission speed, strength, and shapes of these signals are subject to attenuation and distortion, which are difficult to identify by the downhole equipment. To achieve sound control over the downhole actuator, this study discussed the influence of the signal transmission speed and wellbore temperature variation along the depth on the viscosity of transmission media. The following aspects were explored: the variation of pressure over time when the wellhead pressure propagated downward; the change in the shapes of ground control signals when they were transmitted underground; the transmission characteristics when hydraulic control signals and hydraulic power signals were applied simultaneously; the change in control pressure to open downhole sliding sleeves with or without resistance. In addition, upon consideration of the influence of different inner pipeline diameters, pressure applied methods, wellbore environments, and viscosity of hydraulic oil on the above transmission characteristics, several quantitative evaluation conclusions were drawn. For example, the hydraulic control pressure should be greater than 5 MPa, and the downhole transmission time for hydraulic signals in a deep-offshore well with a depth of 3 000 m was about 25 min. The research conclusions could provide a theoretical reference for downhole hydraulic control.

  • 致密砂岩气藏具有孔渗特性差、水润湿性强、微裂缝发育和毛细管效应显著等特征,在钻井完井及储层改造过程中易遭受水锁损害,大幅度降低油气井产能[12]。针对水锁损害,众多学者开展了一系列实验与理论研究,建立了水锁预测模型[35],探讨了水锁损害机理及防治措施[610]。赖南君等人[11]利用可对岩心加温加压的水锁损害评价仪研究了毛细管力与正压差对水锁损害的影响;刘建坤等人[12]将低磁场核磁共振T2谱技术与常规流动实验相结合,提出了水锁伤害核磁共振试验评价方法;唐洪明等人[13]利用核磁共振和T2谱技术开展了毛细管自吸与水相返排可视化实验;丁绍卿等人[14]将核磁共振技术应用于压裂液伤害机理研究,分析了黏土吸水效应及水锁效应对岩心渗透率的伤害程度。

    以上方法多采用岩心驱替实验进行宏观规律研究,基于微观可视化的研究较少。为此,笔者建立了致密砂岩气藏孔隙网络模型,以期通过室内微观可视化实验分析液相侵入过程中孔隙网络内水相前缘的动态分布,揭示液相侵入过程中的微观流动机理;并在此基础上,建立了基于等效毛细管的低渗透气藏液相侵入微观流动模型,结合实验验证了模型的可行性,以期为低渗透气藏储层保护提供理论支撑。

    该实验中,将HC区块须家河组致密砂岩制成铸体薄片,利用图形扫描软件刻画孔隙网格,然后采用激光刻蚀致密砂岩孔隙网格。微观流动实验装置主要由计量管、微观流动实验装置、体视显微镜和量筒组成(见图1)。所选岩心孔隙度为9.23%,渗透率为0.27 mD。刻蚀材料为光学石英玻璃,尺寸30 mm×30 mm,刻蚀模型尺寸11 mm×8 mm。石英玻璃无涂层,孔隙流道亲水,且石英玻璃透光性好,便于采用光学显微镜观察水相的侵入与返排。实验流体为蒸馏水,由于孔隙网络微观模型尺寸小,实验开始时在刻蚀模型注入端预先注入10 cm高的水柱,由于水相侵入开始后不再补充水,随着实验的进行水柱高度下降。

    图  1  微观流动实验装置示意
    Figure  1.  Microscopic flow test device

    不同侵入时间下孔隙水相分布实验结果如图2所示。

    图2可以看出,侵入初期(<8 s),在毛细管力和水柱压力作用下,水相侵入速度较快,迅速占据孔隙空间及其喉道;侵入中期,水相侵入速度减小,侵入深度缓慢增加,直至水侵前缘抵达模型右端出口;侵入后期,由于水柱压力降低且黏滞阻力增加,孔隙内水相流动能力下降,直至水侵呈稳定状态,水相侵入基本停止,侵入水相大多以残余水状态分布于孔隙网络模型中。由30 s时的水相分布可知,水相大部分位于孔喉处。根据实验结果,孔隙内水相侵入主要发生在流道中,孔道连接处的影响几乎可以忽略;同时,水相前缘推进与毛细管流动规律类似,可以为建立水相侵入模型提供实验依据。

    图  2  不同侵入时间水相分布
    Figure  2.  Aqueous phase distribution at different invasion times

    水侵实验结束后,采用注射器返排侵入水相,当返排压力大于水相黏性阻力时,水相开始返排。返排后孔隙中的水相分布如图3所示。从图3可以看出,大部分孔隙中的水相得以返排,但仍有部分较小喉道中的水相未能返排。未能返排的水相以残余水状态存在,集中于孔喉处,阻碍气相流动。对于致密砂岩气藏,工作液与储层接触后,在井筒压差和毛细管力作用下沿孔隙侵入基质,由于致密砂岩通常具有亚束缚水饱和度特征,侵入水相可能在部分孔道壁面形成滞留水,即使后期采取负压差返排,孔喉处的滞留水仍不容易排出。

    图  3  水相返排后孔隙空间水相分布
    Figure  3.  Aqueous phase distribution in pore space after the flow back of aqueous phase

    由于水相侵入主要发生在孔隙流道中,孔喉处可以忽略,因此将致密砂岩孔隙网络简化为等效毛细管,忽略孔道壁面的摩擦系数。水相受到毛细管力、孔道壁面黏滞阻力、重力及惯性力作用[15],根据主要作用力将水相侵入划分为初始阶段和平稳阶段,其中初始阶段包括惯性力侵入阶段、惯性力–黏滞阻力作用阶段及黏滞阻力作用阶段[16]

    水相在惯性力侵入阶段开始进入毛细管,侵入量和侵入距离极小,主要作用力为毛细管力和惯性力,该阶段的瞬时侵入深度为[17]

    l1=t2σcosθρr+Fpρπr2 (1)

    式中:l1为惯性力作用阶段水相侵入深度,m;t为时间,s;σ为表面张力,N/m;θ为接触角,(°);ρ为流体密度,kg/m3r为孔隙喉道半径,m;Fp为压差作用力,N。

    等效毛细管半径采用Kozeny-Carman公式计算:

    r=8Kϕ (2)

    式中:K为渗透率,mD;ϕ为孔隙度。

    惯性力作用阶段持续的时间为[17]

    t1=0.0232ρr2μ (3)

    式中:t1为惯性力作用阶段持续时间,s。

    惯性力–黏滞阻力作用阶段的黏滞阻力不能忽略,此时水相侵入深度为[18]

    l2=2ba[t1a(1eat)] (4)
    其中a=8μρr2 (5)
    b=2σcosθρr (6)

    式中:l2为惯性力–黏滞阻力作用阶段的水相侵入深度,m。

    该阶段的作用时间为[17]

    t2=2.1151ρr2μ (7)

    式中:t2为惯性力–黏滞阻力作用持续时间,s。

    水相侵入进入黏滞阻力作用阶段时,惯性效应可以忽略,动力平衡条件为[15]

    (2σcosθrFpπr2)πr2=8π μl3v3+ρgl3πr2sinα (8)

    式中:α为自吸方向与水平方向的夹角,(°);l3为平稳阶段水相侵入深度,m; v3 为平稳阶段水相侵入速度,m/s;g为重力加速度,m/s2

    由式(8)可得水相侵入速度的计算公式:

    v3=rσcosθ4μl3Fp8πμl3ρgr2sinα8μ (9)

    一维线性流动时,水相侵入过程中的压力分布为:

    p=pin(pinpou)l3L (10)

    式中:L为水侵压力波及长度,m;pin为入口处的流体压力,Pa;pou为出口处的流体压力,Pa。

    则压差作用力为:

    Fp=(poupin)l3πr2L (11)

    将式(10)和式(11)代入式(9)求解。由于通常无法用解析方法求解,于是采用数值求解方法来求取近似解,笔者采用四阶Runge-Kutta差分格式求解:

    {v3=cl3dc=rσcosθ4μd=ρgr2sinα8μ+(poupin)r28μL (12)

    式(12)即为建立的平稳阶段侵入模型,l3的初始值取t2时刻的l2。负压差条件下,水相侵入达到动力学平衡时的侵入深度可以认为是最大侵入深度:

    l3max (13)

    式中:l3max为负压差下水相最大侵入深度,m。

    通过微观流动实验装置测量刻蚀模型毛细管束平均半径约为149.6 μm,表面张力取0.072 N/m,接触角取30°,黏度为1.0 mPa∙s,计算毛细管束不同水相侵入阶段水相自吸侵入深度,结果如图4所示。由式(2)和式(4)可知:惯性力和惯性力–黏滞阻力作用阶段持续时间均与毛细管半径成正比。由图4可知,惯性力作用阶段持续时间t1为0.52 ms时,水相自吸侵入深度为0.43 mm;惯性力–黏滞阻力作用阶段持续时间t2为47.0 ms时,水相自吸侵入深度为14.41 mm。之后水相侵入进入黏滞阻力作用阶段,水平方向自吸侵入不受重力的影响,侵入深度随时间增长不断增大;对于垂向自吸侵入,在重力作用下存在最大水相自吸侵入高度。算例条件下垂向水相最大自吸侵入高度为84.96 mm。致密砂岩孔喉半径通常介于0.03~2.00 μm[18],可知惯性力和惯性力–黏滞阻力作用阶段持续时间短,水相自吸侵入深度主要取决于黏滞阻力作用阶段。

    图  4  不同阶段毛细管水相自吸侵入深度
    Figure  4.  Self-absorption invasion depth of capillary aqueous phase at different stages

    为了验证侵入模型(式(12))的可行性,采用西南石油大学研制的岩心自吸水测量仪,测试了致密砂岩垂向自吸侵入高度,实验装置及测试流程见文献[19]。岩心取自HC地区须家河组致密砂岩,渗透率0.24 mD,孔隙度9.3%,长度50.0 mm。实验结果表明,初始阶段水相侵入速度较快,之后侵入高度趋于平缓,实验数据与模型计算结果吻合度较高(见图5)。

    图  5  模型预测结果与实验数据对比
    Figure  5.  Comparison of model prediction results with experimental data

    通过式(13)可以计算负压差条件下最大水相侵入深度,此处采用负压差水相自吸实验数据进行验证。实验岩样取自川西蓬莱镇组和川中须家河组,岩样L54渗透率为0.17 mD,孔隙度为6.2%;岩样HE6渗透率为1.88 mD,孔隙度为11.8%[19],实验欠压值1 MPa,实验结果与计算结果如图6所示。

    图6可以看出,负压差条件下,实验初期仍有水相侵入岩心,随着实验时间增长,水相侵入深度未明显增加。岩样L54和HE6的最大侵入深度的实验测试结果分别为3.1 和1.8 mm,计算结果分别为2.9和2.3 mm。可见,在相同实验条件下,岩石越致密,渗透率越低,水相最大侵入深度越大。

    图  6  负压差条件下水相最大侵入深度
    Figure  6.  The maximum invasion depth of aqueous phase under negative pressure difference

    1)采用激光刻蚀技术雕刻了致密砂岩孔隙网络,开展了液相侵入微观可视化实验,分析了液相侵入过程中及返排后孔隙网络内的水相分布。实验结果表明,孔隙介质内的水相侵入主要发生在流道中,水相推进与毛细管流动规律类似,部分较小喉道中的水相不能返排。

    2)孔隙网络内水相侵入过程包括惯性力作用、惯性力–黏滞阻力作用和黏滞阻力作用3个阶段。致密砂岩水相侵入的惯性力和惯性力–黏滞阻力作用阶段持续时间短,黏滞阻力对水相自吸侵入起主导作用。

    3)将孔隙网络视为等效毛细管束,建立了致密砂岩液相侵入微观动力学模型,通过致密砂岩垂向自吸和负压差条件水平向侵入实验验证了模型的可行性。分析表明,负压差条件下水相仍能侵入岩心,且岩石越致密最大侵入深度越大。

  • 图  1   不同含气量和压力下管线内压力波的传输速度

    Figure  1.   Pressure wave speed in the pipeline under different air content and pressures

    图  2   液压油运动黏度随井深的变化曲线

    Figure  2.   Variation curve of viscosity of hydraulic oil with well depth

    图  3   井深–压力传播时间平面上的差分网格

    Figure  3.   Differential grids on the plane of well depth and the transmission time of pressure

    图  4   流量达到0.9 L/min时管线内的压力分布

    Figure  4.   Pressure distribution in the pipeline at a flow rate of 0.9 L/min

    图  5   井口压力达到40 MPa时管线内压力分布

    Figure  5.   Pressure distribution in the pipeline under a wellhead pressure of 40 MPa

    图  6   0~4 000 s加压时间内管线内压力、井深与时间的关系曲面

    Figure  6.   Relation surface of pipeline pressure, well depth, and time during a pressure applied period of 0–4 000 s

    图  7   井口和井底管线内压力与时间的关系曲线

    Figure  7.   Variation curves for well head and bottom hole pressure in the pipeline over time

    图  8   液压信号传输特性试验装置的控制界面

    Figure  8.   Control interface of the hydraulic signal transmission characteristic test device

    图  9   试验测得和模拟计算所得管线出口压力

    Figure  9.   Tested and calculated pressures at pipeline ends

    图  10   试验和模拟计算管线出口压力与进口压力比

    Figure  10.   Ratios of tested and calculated pressures at pipeline ends to wellhead pressures

    图  11   井口、井底矩形波信号随时间的变化曲线

    Figure  11.   Variation curves of rectangular signals with time at well head and bottom hole

    图  12   井口和井底的矩形波信号对比

    Figure  12.   Comparison of rectangular signals at well head and bottom hole

    图  13   驱动无阻力井下滑套时井口和井底压力随时间的变化曲线

    Figure  13.   Variation curves of pressure over time at well head and bottom hole when powering downhole sliding sleeves without resistance

    图  14   驱动有阻力井下滑套时井口和井底压力随时间的变化曲线

    Figure  14.   Variation curves of pressure over time at well head and bottom hole when powering downhole sliding sleeves with resistance

    图  15   内径4.572和3.048 mm管线井底压力随时间的变化曲线

    Figure  15.   Variation curves of bottom hole pressure over time with inner diameters of 4.572 mm and 3.048 mm

    图  16   典型的流量时间曲线

    Figure  16.   Typical flow rate-time curve

    图  17   普通电机加压时井口和井底压力随时间的变化曲线

    Figure  17.   Variation curves of pressure over time at well head and bottom hole using a ordinary motor for pressure application

    图  18   陆地井和深水井井底压力随时间的变化曲线

    Figure  18.   Variation curves of bottom-hole pressure over time in onshore and deep-offshore wells

  • [1]

    BOTTO G, GIULIANI C, MAGGIONI B, et al. Innovative remote controlled completion for Aquila deepwater challenge[R]. SPE 36948, 1996.

    [2]

    SCHNITZLER E, FERREIRA GONÇALEZ L, SAVOLDI ROMAN R, et al. 100th intelligent completion installation: a milestone in Brazilian pre-salt development[R]. SPE 195935, 2019.

    [3]

    Anon. Halliburton website[Z]. [2022-01-15]. http://www.halliburton.com/en-US/ps/well-dynamics/well-completions/intelligent-completions/default.page?node-id=hfqel9vs&nav=en-US_completions_public.

    [4]

    POTIANI M, EDUARDO M. A review of IC installations: lessons learned from electric-hydraulic, hydraulic and all-electric sys-tems[R]. OTC 25391, 2014.

    [5]

    JOUBRAN J. Intelligent completions: design and reliability of interval control valves in the past, present, and future[R]. OTC 28917, 2018.

    [6]

    TYVONCHUK S P. Predicting of the geometrical behavior of formations in subsurface based on the analysis of LWD/MWD data while drilling horizontal wells[R]. SPE 208511, 2021.

    [7] 刘修善,苏义脑. 钻井液脉冲信号的传输特性分析[J]. 石油钻采工艺,2000,22(4):8–10. doi: 10.3969/j.issn.1000-7393.2000.04.003

    LIU Xiushan, SU Yinao. Investigation on the transmission behaviors of drilling fluid pulse signal[J]. Oil Drilling & Production Technology, 2000, 22(4): 8–10. doi: 10.3969/j.issn.1000-7393.2000.04.003

    [8]

    TRIKI A, CHAKER M A. Compound technique-based inline design strategy for water-hammer control in steel pressurized-piping systems[J]. International Journal of Pressure Vessels and Piping, 2019, 169: 188–203. doi: 10.1016/j.ijpvp.2018.12.001

    [9]

    ILAMAH O, WATERHOUSE R. Field-scale production optimization with intelligent wells[R]. SPE 190827, 2018.

    [10]

    MCSTRAVICK D M, ROTHERS D, BLUM G. Laboratory testing of reflected pressure pulses in small-diameter tubing[R]. OTC 7045, 1992.

    [11] CHAUDHRY M H. 实用水力瞬变过程[M]. 程永光, 杨建东, 赖旭, 等译. 3版. 北京: 中国水利水电出版社, 2015: 42−43.

    CHAUDHRY M H. Applied hydraulic transients[M]. CHENG Yongguang, YANG Jiandong, LAI Xu, et al, translated. 3rd ed. Beijing: China Water & Power Press, 2015: 42−43.

    [12] 雷天觉. 新编液压工程手册[M]. 北京: 北京理工大学出版社, 1998: 48.

    LEI Tianjue. New hydraulic engineering manual[M]. Beijing: Beijing Institute of Technology Press, 1998: 48.

    [13] 温诗铸, 黄平. 摩擦学原理[M]. 3版. 北京: 清华大学出版社, 2008: 8−10.

    WEN Shizhu, HUANG Ping. Principles of tribology[M]. 3rd ed. Beijing: Tsinghua University Press, 2008: 8−10.

    [14] 怀利, 斯特里特. 瞬变流[M]. 清华大学流体传动与控制教研室, 译. 北京: 水利电力出版社, 1983: 25−29.

    WYLIE E B, STREETER V L. Fluid transients[M]. Teaching and Research Group of Fluid Transmission and Control, Tsinghua University, translated. Beijing: Water Resources and Electric Power Press, 1983: 25−29.

    [15] 包日东. 管道瞬变流动分析[M]. 北京: 中国石化出版社, 2015: 39−45.

    BAO Ridong. Analysis of transient flow in pipeline[M]. Beijing: China Petrochemical Press, 2015: 39−45.

  • 期刊类型引用(3)

    1. 袁媛,孟英峰,李皋,苏晓明. 致密砂岩储层毛管自吸微观分布特征. 油气地质与采收率. 2020(05): 71-78 . 百度学术
    2. 于浩雨,于明德,李洲,熊亮. 洛伊凹陷西南部边界大断裂发育特征及其对油气成藏的控制作用. 油气地质与采收率. 2020(05): 13-24 . 百度学术
    3. 孟也,李相方,何敏侠,蒋明洁. 气泡卡断过程中的喉道液领形态与聚并模型. 断块油气田. 2019(05): 632-637 . 百度学术

    其他类型引用(1)

图(18)
计量
  • 文章访问数:  191
  • HTML全文浏览量:  121
  • PDF下载量:  60
  • 被引次数: 4
出版历程
  • 收稿日期:  2022-02-16
  • 修回日期:  2022-08-22
  • 网络出版日期:  2022-11-07
  • 刊出日期:  2022-12-07

目录

/

返回文章
返回