«СОЗДАНИЕ МОДЕЛИ ПРОМЫСЛОВОЙ ПОДГОТОВКИ УГЛЕВОДОРОДНОГО СЫРЬЯ ДЛЯ ПРОЕКТИРОВАНИЯ И АНАЛИЗА РАЗРАБОТКИ НЕФТЕГАЗОКОНДЕНСАТНЫХ МЕСТОРОЖДЕНИЙ ...»

Углеводородный конденсат содержит большое число тяжелых углеводородов, из которых можно получить бензиновые, лигроиновые, керосиновые, дизельные и даже остаточные фракции. В работе [12] приводится упрощенный способ определения содержания тяжелых углеводородов в добываемом газе.

При таком подходе предполагалось, что в газе три фракции: пропановая, бутановая и газовый бензин, причем последний, для подсчета ресурсов, принимался содержащим 1/3 бутана и 2/3 пентана (по массе). Этот подход очень условен и не дает точного представления о составе тяжелой части добываемого флюида. Однако, такой подход нередко практикуется в подразделениях разработки месторождений проектных институтов и по сей день. Так, при промысловых исследованиях месторождений для подсчета запасов и проектов обустройства не определяется детальный состав пластового флюида – ограничиваются определением потенциального содержания углеводородов группы С5+ в отсепарированном газе и сыром конденсате [22].

Одной из причин сложившейся ситуации является то, что гидродинамическое моделирование нефтегазоконденсатных месторождений даже с применением современных вычислительных машин и новейших гидродинамических симуляторов – очень сложный, а потому длительный, процесс, связанный с решением систем дифференциальных уравнений. Уменьшить время расчета помогает сокращение числа компонентов пластового флюида. В наиболее популярном гидродинамическом пакете программ “Eclipse” существует две возможности для этого. Первая – использование так называемой, бинарной модели пластового флюида (симулятор Eclipse Black-Oil) или «модели нелетучей нефти». Моделью «черной нефти» или -моделью называют математическую модель фильтрации трехфазного потока в пласте, записанную с некоторыми предположениями и допущениями. При таком подходе, характеристики пластового флюида задаются небольшим набором параметров, неявно – например, значениями объемных коэффициентов флюидов, значениями вязкостей, плотностей, отношений газ-нефть/нефть-газ – этот подход в основном, применяется при разработке нефтяных месторождений, для которых изменение составы добываемого флюида в процессе разработки месторождения незначительно. При этом, состав флюида в явном виде, в модели отсутствует. Естественно, моделирование промысловой подготовки УВС и оценка сырьевой ценности для переработки выделенного на промысле газового конденсата на основе результатов таких расчетов невозможны в принципе.

Другим, более детерминированным, подходом является использование композиционной модели пластового флюида с применением симулятора Eclipse-300 (многокомпонентная фильтрация). В этом случае есть возможность задания детального состава пластового флюида, но значительное время выполнения расчетов на симуляторе при этом заставляет сокращать число компонентов до 8-10 штук. Каждому из компонентов присваиваются молекулярная масса, плотность при 20°С, температура кипения. Пример представления состава при гидродинамическом моделировании в Eclipse-300 с использованием композиционной модели пластового флюида представлен в таблице 1.1.

Содержания индивидуальных и псевдокомпонентов в композиционной модели обычно объединяются во фракции. Причем, объединение обычно преследует единственную цель – сокращение общего числа компонентов.

Свойства итоговых фракций при этом обычно усредняются по правилам аддитивности.

Таблица 1.1 – Типичная форма представления состава пластового флюида при композиционном моделировании в симуляторе Eclipse- Очевидно, что и такая форма представления состава малопригодна для моделирования промысловой подготовки УВС и оценки сырьевой ценности для переработки выделенного на промысле газового конденсата. Как показывает практика, разделение состава, представленного в виде таких широких фракций, на узкие фракции и определение их свойств с использованием монотонной аппроксимации дает неадекватные результаты.

Например, расчет выходов продуктов сепарации на основе сокращенного (представленного восемью компонентами) состава дает существенно отличающиеся выходы продуктов по сравнению с расчетом на основе полного состава. Это может объясняться тем, что при сокращении состава объединением узких фракций в более широкие, свойства объединенных фракций рассчитываются по аддитивности. Расчет парожидкостного равновесия при заданных термобарических параметрах в этом случае существенно загрубляется. Кроме того, при промысловой подготовке могут получаться и такие продукты как широкая фракция легких углеводородов (ШФЛУ) и стабильный конденсат (СК), выходы и основные физикохимические свойства которых можно рассчитать, только обладая детальным составом сырьевого потока.

В качестве примера разницы в расчетах промысловой подготовки с использованием разного количества компонентов приведем сравнение расчетных выходов и параметров потоков, полученных на модели сепарации, состоящей из пяти последовательных ступеней. Схема модели сепарации представлена на рисунке 1.1.

представлены в таблице 1.2.

Рисунок 1.1 – Схема модели сепарации для сравнения расчетов с 8 и В качестве сырьевого потока использовался пластовый флюид одного из ГКМ севера Тюменской области. Расход входного потока составлял 10000 кг/ч.

Начальное давление входного потока составило 30 МПа, при температуре 108°С. В расчетах фазовых превращений использовалось уравнение состояния Пенга-Робинсона. Последовательность расчета была следующей. Сначала содержания компонентов и фракций исходного КФС (71 компонент, таблица 1.3) были сгруппированы в 8 компонентов (H1-H8, таблица 1.4).

Таблица 1.2 – Давления по ступеням сепарации Ступень

I II III IV V

Таблица 1.3 – Содержания компонентов и узких фракций полного Н1 - фракция С1,N2,СО2 46, Н3 - фракция С5-130 11, Н4 - фракция 130-250 8, Н5 - фракция 250-350 5, Н6 - фракция 350-450 3, Н7 - фракция 450-550 2, Н8 - фракция 550-650 0, Остальные свойства фракций, необходимые для характеризации наборов компонентов (с 8 и 71 компонентом) - критические температура и давление, критический объем, ацентрический фактор - были рассчитаны в среде системы моделирования HYSYS по методикам, настроенным по умолчанию. Затем каждый из составов с соответствующими свойствами компонентов и фракций загружался в схему сепарации, созданную в СТМ HYSYS, после чего выполнялся расчет.

Таблица 1.5 – Свойства индивидуальных компонентов и узких фракций Таблица 1.6 – Свойства псевдокомпонентов сокращенного состава сырья В результате расчета определялись температуры по ступеням сепарации, а также выходы продуктов сепарации по каждой ступени. Расчетные значения температуры по ступеням сепарации для вариантов модели с 8 и компонентами представлены в таблице 1.7.

Таблица 1.7 – Расчетные температуры по ступеням сепарации Расчетные выходы углеводородного конденсата для двух вариантов расчета представлены на рисунке 1.2.

Рисунок 1.2 – Сравнение расчетных выходов углеводородного ступеням для расчетов с разным количеством компонентов.

Содержание компонентов и фракций, % масс.

5-ступенчатой сепарации с 8 компонентами дают результаты, отличные от расчетов той же модели с 71 компонентом. Так, температура по ступеням сепарации оказывается заметно ниже, чем при использовании детального, 71компонентного состава, а выход жидкости при использовании 8 компонентов углеводородов в газе сепарации по ступеням также оказывается ниже в расчетах с использованием 8-компонентного состава.

псевдокомпонентами уделяли внимание различные исследователи [23]; [24];

[25]. В работе [26] приводится методика разбивки группы С5+ на компоненты, нефтегазоконденсатных смесях. Первым шагом этой методики является графический способ разбивки группы С5+ на компоненты, на этом шаге в первом приближении дается оценка необходимого числа фракций, а также их свойств и содержания в исследуемой пластовой смеси. Далее, используя аналитическое представление зависимости содержания углеводородов от их молекулярной массы, при помощи ЭВМ составляют набор различных вариантов разбиения, варьируя число фракций и их концентраций. Для полученных вариантов составов рассчитывают давление начала конденсации пластовой смеси с использованием уравнения состояния Пенга-Робинсона.

Выбирается такая разбивка группы С5+ на фракции, при которой расчетное экспериментальным. При таком подходе все свойства фракций (температуры кипения, плотности и критические параметры) являются производными от молекулярной массы компонента.

Детализация состава тяжелой части флюида важна при проектировании технологических схем промысловой подготовки нефтегазоконденсатных флюидов и оценки сырьевой ценности для переработки выделенного на промысле конденсата. Без информации о содержании в добываемом сырье узких (десятиградусных) фракций невозможно создать корректную технологическую модель и достоверно определить объемы и составы продуктов промысловой подготовки. Кроме того, без подробного представления состава газоконденсатного пластового флюида невозможно прогнозировать изменение состава добываемого сырья в динамике разработки месторождения, связанное с фазовыми переходами газ-жидкость в пластовых условиях, точность расчетов которых в основном зависит от степени детализации состава.

промысловой подготовки УВС и прогноза изменения его состава в динамике разработки месторождений оказалась компонентно-фракционная форма представления составов углеводородного сырья и продуктов (табл. 1.8) [27].

Таблица 1.8 – Компонентно-фракционная форма представления составов В компонентно-фракционном составе (КФС) легкие углеводороды представляются индивидуально. В эту часть собраны следующие углеводороды: метан, этан, пропан, изобутан, н-бутан, изопентан, н-пентан.

Иной подход лежит в основе компонентно-фракционного представления составов. В форме КФС тяжелая часть углеводородного потока представляется в виде узких фракций, первая из которых выкипает в диапазоне 45-60°С, вторая – 60-70°С, и так далее, до конца кипения. Кроме углеводородных компонентов с числом углеродных атомов до пяти, индивидуально в КФС могут быть представлены содержания неуглеводородных компонентов – азота, сероводорода, углекислого газа, гелия и т.д… Такая форма представления состава полностью удовлетворяет задачам моделирования промысловой подготовки УВС (включая процессы деэтанизации и стабилизации конденсата) и требованиям методик [28], [29]. Помимо определения состава флюида, необходимо определение свойств каждого из компонентов и фракций, которое также можно получить экспериментально. При использовании современных методик и оборудования, состав тяжелой части флюида можно определить в виде десятиградусных фракций до 700°С. Для большинства расчетов такая точность не обязательна, поэтому в таких случаях фракции, выкипающие свыше 450°С можно объединять в одну фракцию – 450-КК (табл. 1.9). Такая форма представления составов добываемых флюидов полностью удовлетворяет требованиям к исходным данным для моделирования промысловой подготовки УВС и рекомендуется для применения на всех этапах проектирования и анализа разработки месторождений в проектных организациях и аналитических подразделениях производственных предприятий.

Таблица 1.9 - Компонентно-фракционная форма представления составов Продолжение таблицы 1. 1.3 Традиционный подход к планированию добычи и подготовки углеводородного сырья при проектировании разработки нефтегазоконденсатных месторождений разработки НГКМ заключается в определении технологии подготовки газа (для новых месторождений) и прогнозе уровней добычи продукции промысловой подготовки газа – товарного газа и нестабильного (деэтанизированного или стабильного) конденсата на требуемый период разработки. Обычно при этом газоконденсатных исследований, а также прогнозные кривые изменения содержания углеводородов С5+ в добываемом газе от пластового давления.

выполняется на основе данных PVT-эксперимента. Прогнозные зависимости периодически корректируются – для адаптации под фактические данные (в случае ввода в эксплуатацию скважин со значительно отличающимся составом добываемого газа). Исходными данными для прогноза являются результаты исследования скважин на газоконденсатность.

При планировании добычи продуктов промысловой подготовки газа часто прибегают к допущениям – так, при прогнозе выходов стабильного конденсата за объем стабильного конденсата, выделяющийся при стабилизации, часто принимают весь объем углеводородов С5+ пластового газа, что некорректно, так как кроме углеводородов С5+, стабильный конденсат содержит и более легкие компоненты, пусть и в меньшем количестве.

Поскольку гидродинамические симуляторы (например, Eclipse) не приспособлены для детальных расчетов установок промысловой подготовки газа, моделирование промысловой подготовки с применением только этих программ, ограничено моделированием сепарации УВС в несколько ступеней (последовательно) с указанием термобарических параметров (давление и температура) по каждой из ступеней. При этом, не удается учесть рецикловые потоки, имеющиеся в схемах подготовки газа, а также невозможно моделировать ректификацию УВС для задач расчета деэтанизации и стабилизации конденсата.

В работе [30, с. 364] предлагается подход к определению выходов НК и СК при различных условиях сепарации в зависимости от содержания углеводородов С1-С4 и С5+ в добываемом газе на основе метода главных компонент. Погрешность по определению массового отношения нестабильного конденсата к газу с применением такого подхода, по оценке авторов [30], составила в среднем 6 %.

В основном, при планировании добычи продуктов промысловой подготовки газа, не используются полные компонентно-фракционные составы пластового газа, что приводит к снижению точности прогноза, недостатку информации для планирования балансов подготовки конденсата на централизованных установках.

1.4 Задача оптимизации системы разработки нефтегазоконденсатных месторождений Основной целью проектирования разработки месторождений является отыскание оптимальной системы разработки месторождения и обустройства промысла. Эта цель труднодостижима, учитывая многофакторность задачи. В разное время решению проблемы оптимизации разработки газовых и нефтегазоконденсатных месторождений были посвящены труды А.М. Кулиева, В.Г. Тагиева, С.Н. Закирова, В.И. Васильева, А.И. Гутникова, Н.Г. Степанова, Н.И.Дубина, Ю.Н.Васильева и других. Ряд авторов ([17], [30], [31]) отмечает у газовых и газоконденсатных месторождений признаки сложных или больших систем, проектирование, анализ и исследование которых требует применения системного подхода. Такой подход требует многоуровневого (иерархического) описания системы месторождения (элементами системы здесь являются пласт, скважина и др.). Отыскание оптимальной системы разработки месторождения связано с ограничением числа конкурирующих вариантов на основе выбранных критериев. При оптимизации системы разработки месторождения нужно учитывать множество факторов. Авторы работы [31] считают, что недопустимо упрощать оптимизацию, выводя показатели всех целей кроме одной (например, планируемый годовой отбор газа), в разряд жестких ограничений, так как при этом степень выполнения остальных целей необоснованно считается одинаковой для всех вариантов.

А.Л. Хейн применил положения системного анализа к теории проектирования разработки месторождений и предложил для обозначения технологической системы, создаваемой для добычи нефти и газа, термин «рабочая пластовая фильтрационная система» (РПФС) [32]. В составе РПФС автор выделил следующие подсистемы:

1) рабочее тело РПФС, в эту подсистему автор поместил пласт и насыщающие его флюиды;

2) рабочая камера – совокупность материальных тел, внутри которых находится рабочее тело;

3) рабочий агент – физическая субстанция, с помощью которой оказывается воздействие на рабочее тело (столб флюидов, заполняющих ствол скважины);

4) подсистема воздействия – скважины с рабочими агентами;

испытательские скважины с контрольно-измерительной аппаратурой;

6) эксплуатационная подсистема – эксплуатационные скважины и технологические объекты, предназначенные для извлечения соответствующих углеводородов из пласта, 7) подсистема связи между эксплуатационной подсистемой и потребителем продукции РПФС.

К последней подсистеме (подсистеме связи) автор относит комплекс сооружений по сбору, подготовке и транспорту газа и конденсата. Очевидно, что при таком подходе, расчеты промысловой подготовки добываемой продукции скважин исключены из процесса проектирования разработки месторождения. Интегративным свойством РПФС А.Л. Хейн считает способность поставки потребителю подготовленной продукции, это свойство характерно для системы в целом. Отдельные подсистемы, входящие в состав РПФС, таким свойством не обладают.

В работе [33] процесс проектирования РПФС делится на следующие этапы:

1) анализ строения и свойств месторождения («заготовки для РПФС», в терминологии автора);

2) определение конструкции и расположения эксплуатационных и наблюдательных скважин;

3) разработка окончательной конструкции проектируемой РПФС, прогноз процессов, сопутствующих ее эксплуатации.

оптимизационной задачи теории разработки месторождений природных газов на основе принципа максимума Понтрягина и метода кратных минимумов.

Предложен функционал для оценки эффективности процесса разработки месторождения, основанный на экономических показателях. То есть, оценивать математического метода. Однако, управление в сложных условиях с неполной информацией только на основе использования математических моделей, без неэффективным [35] и не все этапы проектирования и управления разработкой месторождения могут быть осуществлены в рамках количественных формальных подходов, часть этапов требует применения экспертных методов, использующих интуицию и субъективные оценки высококвалифицированных специалистов [31]. В работе [35] предлагается при проектировании и управлении разработкой месторождений использовать такие методы системного анализа как декомпозиция и имитационное моделирование – когда в систему объединены взаимодействующие количественные и логические знаковые модели.

компьютерных моделей и постановку экспериментов на них. Такой подход к моделированию является частным случаем математического моделирования.

Первые упоминания термина, по-английски звучащего как «Systems Simulation»

появились в 70-х, начале 80-х [36]. В СССР большой вклад в развитие имитационного моделирования внес Н.П. Бусленко [37]; [38]; [39]. Новый виток популярности, в том числе в России, имитационное моделирование получило с появлением ЭВМ третьего поколения, в 80-х. Первой книгой, посвященной целиком проблеме имитационного моделирования и выпущенной в России стала монография Роберта Шеннона «Имитационное моделирование систем – искусство и наука». [40]. Ее автор так определяет суть имитационного моделирования: «Имитационное моделирование есть процесс конструирования модели реальной системы и постановки экспериментов на этой модели с целью либо понять поведение системы, либо оценить (в рамках ограничений, накладываемых некоторым критерием или совокупностью критериев) различные стратегии, обеспечивающие функционирование данной системы»

[40]. Естественно, с применением компьютерной техники, применять такой подход к моделированию значительно удобнее (необходимо проводить ряд экспериментов с моделью, проще всего делать это на компьютере). В публикациях последних лет термин «имитационное моделирование» трактуется и таким образом: «это разработка и выполнение на компьютере программной системы, отражающей поведение и структуру моделируемого объекта» [41].

имитационному любое моделирование на компьютере. Однако, особенностью имитационного моделирования является учет стохастических процессов, или переменных, изменение которых носит случайный характер.

Имитационное моделирование предлагается использовать для прогноза процесса падения пластового давления и продвижения пластовых вод в месторождение [35], [31], а также – для прогнозирования коэффициента конечной газоотдачи при проектировании разработки газовых месторождений [31]. По мнению авторов работы [31], система имитационного моделирования должна состоять из банка геолого-промысловых данных (динамически обновляемая модель разрабатываемого месторождения) и специального математического обеспечения (модели процессов, происходящих в системе пласт – скважина – газосборные сети и экономико-математические модели), она должна позволять оценивать технико-экономические результаты любого из возможных вариантов разработки. Предлагается использование для выбора наиболее эффективного варианта разработки месторождения комплексной расчетной модели, включающей в себя алгоритмы решения задач теории фильтрации, уравнения, описывающие движение газа в скважинах, газосборных сетях, уравнения, моделирующие процесс обработки газа на УКПГ и компримирования его на ДКС, расчетные соотношения, позволяющие определять все требуемые технико-экономические показатели разработки. В настоящее время, создание и использование такой модели в процессе проектирования разработки месторождений, регламентировано нормативными документами. Рассмотрим эти документы.

1.5 Нормативные акты, регулирующие процесс проектирования разработки нефтегазоконденсатных месторождений Составление проектных документов на разработку газоконденсатных месторождений в настоящее время регламентируется правилами проектирования разработки нефтяных и газонефтяных месторождений [42], утвержденными приказом Федерального агентства по техническому регулированию и метрологии от 15 декабря 2009 г. Отдельный документ, регламентирующий проектирование разработки только газоконденсатных месторождений отсутствует. В действующем документе перечислены виды проектных технологических документов на разработку месторождений, существующих на разных этапах разработки – от пробной эксплуатации до авторского надзора, даются рекомендации по их составлению. В частности, при определении показателей разработки месторождений рекомендуется:

1) использовать геолого-фильтрационную модель (ГФМ), 2) выполнять прогноз на весь период разработки для всех видов проектных технологических документов.

нефтегазового месторождения строить постоянно действующие геологотехнологические модели (ПДГТМ) и вести проектирование разработки месторождения с их помощью [43]. Составные части ПДГТМ и указания по их созданию описаны в [44]. Документ [43] описывает ПДГТМ как объемную имитацию месторождения, хранящуюся в памяти компьютера в виде многомерного объекта, позволяющую исследовать и прогнозировать процессы, протекающие при разработке в объеме резервуара, непрерывно уточняющуюся на основе новых данных на протяжении всего периода эксплуатации месторождения. Причем, кроме геологической модели месторождения, ПДГТМ включает в себя базу геологической, геофизической, гидродинамической и промысловой информации, различные модели процессов разработки, программные средства для подсчета балансовых запасов нефти, газа и конденсата, средства для редактирования моделей и уточнения их параметров в процессе освоения и разработки месторождений, программы оптимизации процесса разработки по заданным технологическим и экономическим ограничениям и критериям, а также базу знаний и экспертные системы, применяемые при принятии решений по управлению процессом разработки [43].

Процесс создания ПДГТМ состоит из следующих стадий [43]:

1) исследование месторождения, сбор геологической информации для построения цифровой геологической модели, 2) построение цифровой геологической модели месторождения, подсчет запасов, 3) выбор типа и размерности фильтрационной модели, преобразование параметров геологической модели в параметры сетки фильтрационной модели, 4) промысловые и лабораторные исследования, сбор исходных данных для построения фильтрационной модели, 5) создание фильтрационной модели, 6) уточнение параметров фильтрационной модели на основе анализа истории разработки, мероприятий с помощью постоянно действующей модели (ПДГТМ).

Из приведенного списка видно, что ПДГТМ не содержит моделей промысловой подготовки добываемого сырья и транспортировки подготовленной продукции промыслов потребителям. Следовательно, проектирование процесса разработки месторождения с использованием моделирования явлений, происходящих в системе «пласт-скважина» и не дает возможности учесть процессы, происходящие на поверхности.

Более того, во многих регионах, в частности, на севере Западной Сибири, кроме расположенных непосредственно на промыслах объектов централизованные установки подготовки к транспорту и реализации смесей конденсатов, поступающих с ряда месторождений (преимущественно установки деэтанизации и стабилизации конденсата). В таких случаях, в процессе проектирования и анализа разработки месторождений, целесообразно рассматривать не только промысловые объекты отдельных месторождений, но и комплексные системы промысловой подготовки добываемого в регионе сырья, включающие указанные централизованные установки. Естественно, что при вышеизложенном подходе к проектированию разработки месторождений, оказывается не учтенным состояние существующей в регионе комплексной системы промысловой подготовки добываемого сырья, и, соответственно, влияние оптимизированных в системе «пласт-скважина» объемов добываемого сырья на функционирование централизованных установок его подготовки.

1.6 Теоретические основы моделирования технологии В общем случае под моделированием понимается исследование процесса при помощи специально созданного для этой цели устройства – модели. Модель нужна для того, чтобы:

1) понять, как устроен объект: какова его структура, внутренние связи, основные свойства, законы развития, саморазвития и взаимодействия с окружающей средой;

2) научиться управлять объектом или процессом, определять наилучшие способы управления при заданных целях и критериях;

3) прогнозировать прямые и косвенные последствия реализации заданных способов и форм воздействия на объект.

С появлением и развитием электронно-вычислительных устройств, широкое развитие получило математическое моделирование. Преимуществами математического моделирования перед физическим (исследованием на опытных установках) являются:

экономичность (стоимость исследования на математической модели значительно ниже, чем на физической);

возможность моделирования не реализованных в природе объектов;

возможность реализации режимов, опасных или трудновоспроизводимых возможность изменения масштаба времени и др. [45] Моделирование технологии подготовки и переработки углеводородного сырья как отдельное направление существует достаточно давно. Над этим направлением в разное время работали ученые В.С. Бесков, Ю.Л. Вяткин, В.И.

Ионов, Ю.М. Жоров, В.В. Кафаров, В.А. Холоднов и другие ученые. А.И.

Брусиловский внес большой вклад в моделирование процессов фазовых переходов углеводородов, на которых базируются все массообменные процессы промысловой подготовки УВС. В настоящее время в научноисследовательских институтах при моделировании технологии промысловой подготовки и переработки углеводородного сырья применяются специализированные системы технологического моделирования. Основными компонентами современной системы технологического моделирования являются: база данных по индивидуальным компонентам, средства моделирования составов флюидов на основе экспериментальных данных, набор аппаратов, графический интерфейс пользователя, набор инструментов для создания и редактирования технологических схем.

При помощи моделирования технологии промысловой подготовки в настоящее время решается широкий спектр инженерных и прикладных задач.

Классификация основных задач с краткими характеристиками представлена в технологического моделирования – это предпроектные проработки и проектирование объектов промысловой подготовки. В ходе решения этих задач выполняются детальные расчеты технологических процессов и схем, определяются габаритные размеры и характеристики оборудования под конкретные требования.

Таблица 1.10 – Характеристики основных задач моделирования Основные задачи

моделирования промысловой подготовки УВС Объекты моделирования Режим моделирования Средства моделирования При этом, объектом моделирования являются отдельные установки, блоки установок. Так как, в реальности проектируемая установка еще не существует, расчеты в этом случае носят исключительно прогнозный характер (модель используется в режиме прогноза). Основным инструментом для предпроектных и проектных расчетов являются системы технологического моделирования, однако при предпроектных проработках могут использоваться и укрупненные балансовые модели, в частности, для вариантной проработки показателей технологии в динамике эксплуатации.

В условиях производства, моделирование может использоваться при решении задач анализа эффективности действующей технологии и учета добываемого сырья и производимой продукции. При этом, объектами моделирования могут являться отдельные установки и комплексные схемы, объединяющие несколько установок, как расположенных на промыслах, так и централизованных (преимущественно деэтанизации и стабилизации конденсата). При решении аналитических и учетных задач расчеты по модели необходимо проводить в режиме расчетно-технологического мониторинга (РТМ), когда в качестве исходных данных задаются фактические режимные и расходные параметры и результаты аналитического контроля качества потоков установки, которые необходимо воспроизвести на модели с приемлемой точностью. При этом, производится адаптация (настройка) модели на соответствие параметрам и показателям реального процесса, и дополнительно определяется большой объем информации по потокам, которые невозможно или крайне затратно получить прямыми измерениями. На основе полученного комплекса информации и ее детального анализа, можно оценить показатели эффективности действующей технологии. В качестве основного инструмента РТМ должны применяться системы технологического моделирования (СТМ), однако, в зависимости от требуемой детализации, могут использоваться и укрупненные балансовые модели, или комплекс СТМ и балансовых моделей, в частности, если необходимо просчитать полные балансы промысловой подготовки добываемого сырья, включая продукцию централизованных установок деэтанизации и стабилизации конденсата.

периодически проводить детальные обследования технологических установок с отбором и исследованием проб всех потоков. Такие работы позволяют получить наиболее полную информацию о действующей технологии, необходимую для наиболее точной настройки (адаптации) модели. В этом случае, модель используется в режиме обработки результатов обследований, которая, по сути, отличается от режима РТМ гораздо большим объемом исходных данных, что, соответственно, обеспечивает более точную настройку модели для ее последующего использования в режимах РТМ и прогноза.

Следующей задачей моделирования промысловой подготовки является планирование балансов и качества промысловой продукции, которое может осуществляться на производстве (в научно-аналитических центрах), или в научно-исследовательских и проектных организациях на договорной основе. В последнем случае, специализированная организация может выполнять вариантные предплановые расчеты, на основе результатов которых производственная организация выполняет собственно планирование. В этой задаче объектами моделирования могут быть отдельные установки и комплексные схемы промысловой подготовки; режим моделирования – прогноз; инструмент моделирования балансовые модели, поскольку при планировании не требуется, и не эффективно выполнение детальных расчетов оборудования.

моделирования промысловой подготовки является проработка вариантов перспективного развития как отдельных установок, так и комплексных схем.

Эта задача может решаться как на производстве, так и в научноисследовательских и проектных институтах. Соответственно, объектами исследования могут являться и отдельные установки, и комплексные схемы.

Расчеты выполняются в режиме прогноза с помощью балансовой модели, поскольку при многовариантных расчетах на длительную перспективу не требуется, и не эффективно выполнение детальных расчетов оборудования.

Математическое моделирование (здесь и далее пойдет речь именно об углеводородного сырья базируется на известных законах термодинамики и гидравлики, которыми описываются процессы, используемые для разделения добываемого углеводородного сырья (УВС) на продукты требуемых составов и качественных характеристик. К этим процессам относятся: нагрев, охлаждение, теплообмен, сжатие, расширение, массообмен. Для их осуществления используется специальные технологические аппараты, такие как: печи, холодильники (воздушного охлаждения, пропановые и пр.), теплообменники, насосы, компрессоры, детандеры, дроссели, эжекторы, сепараторы, ректификационные колонны.

Для детального моделирования используются специальные методики, описывающие закономерности процессов, происходящих в каждом технологическом аппарате в зависимости от составов и режимных параметров входящих потоков, соответствующих характеристик аппарата и параметров его управления и регулирования. Т.е. фактически общая модель промысловой подготовки состоит из отдельных моделей технологических аппаратов, связанных между собой углеводородными потоками, проходящими через аппараты в последовательности, определяемой технологической схемой.

При работе модели промысловой подготовки осуществляются расчеты всех аппаратов технологической схемы в той последовательности, в которой через эти аппараты проходит поступающее сырье. На вход модели каждого аппарата поступает информация о расходе, составе и режимных параметрах (давлении, температуре) входящих потоков, используемая в качестве исходных данных. В результате выполненных по модели расчетов определяются такие же характеристики (расходы, составы, режимные параметры, при необходимости физико-химические свойства) выходящих из аппарата потоков, которые далее поступают в следующие по технологической цепочке аппараты. После проведения расчетов всех аппаратов технологической схемы и, соответственно, определения характеристик всех потоков, работа модели завершается.

Если проанализировать функции перечисленных выше процессов и аппаратов, исходя из назначения промысловой технологии (разделение добываемого УВС на продукты требуемых составов и качественных характеристик), то с этой позиции можно условно выделить:

- «основные» процессы и аппараты, непосредственно обеспечивающие разделение сырья на продукты требуемого состава и качества;

необходимые режимные параметры «основных» аппаратов для достижения требуемого качества разделения сырья.

Для достижения цели настоящей работы (создание средств вариантной проработки и обоснования решений по синхронному развитию объектов региональных технологически связанных систем добычи и подготовки углеводородного сырья, увеличение и уточнение информации для планирования и учета объемов, составов и качества добываемого сырья и промысловой продукции) первостепенное значение имеет моделирование «основных» процессов и аппаратов. Поэтому далее рассмотрим теоретические основы расчетов массообмена. Методические подходы к расчетам «вспомогательных» процессов не входят в задачу диссертации.

В промысловой подготовке добываемого УВС все массообменные процессы проходят между газовой и жидкой фазами находящихся в аппаратах углеводородных смесей. По сути, массообмен в данном случае заключается во взаимном переходе части легких компонентов из жидкой фазы в газовую, и части тяжелых компонентов из газовой фазы в жидкую. В результате этого в газовой фазе концентрируются наиболее легкие компоненты поступающего в аппарат сырья, а в жидкой фазе – наиболее тяжелые, в чем собственно и заключается цель работы массообменных аппаратов. При этом процессы массобмена газ-жидкость (распределение компонентов между фазами), в первую очередь, определяются закономерностями фазовых равновесий газжидкость. Причем при моделировании обычно допускается достижение фазового равновесия в аппаратах (например, сепараторах) или в их массообменных секциях (на теоретических тарелках ректификационных колонн), т.е. фактически расчет массобмена нередко сводится к расчету фазового равновесия газ-жидкость, или формируется на его основе.

В соответствии с этим, моделирование массообменных процессов и аппаратов основано на различных методах расчета фазового равновесия. Чаще всего для этих целей используют уравнения состояния, описывающие системы в состоянии парожидкостного равновесия. За время, прошедшее с формулировки уравнения состояния Ван-дер-Ваальса, (1873 г.), учеными было предложено большое количество разнообразных уравнений состояния и их модификаций, основные из них - уравнения Редлиха-Квонга, Ли-Кеслера, модификациями приводится в работе [46].

инженерных расчетов получило уравнение состояния Пенга-Робинсона (1.1).

где p – давление системы; T – абсолютная температура; R – универсальная газовая постоянная; v – мольный объем; a и b – коэффициенты.

Коэффициент a вычисляется из уравнений 1.2-1. критические давление и температура соответственно.

Коэффициент b вычисляется по уравнению 1.7.

Встречающиеся в литературе модификации уравнения Пенга-Робинсона А.И. Брусиловский в работах [25, 46] развил уравнение состояния Пенга-Робинсона, введя новые коэффициенты. Уравнение Брусиловского (1.8) дает лучшую точность при расчетах плотности жидкой фазы по сравнению с уравнением Пенга-Робинсона [47].

где d – коэффициент.

Коэффициенты вычисляются по уравнениям (1.9-1.16):

Решение уравнения состояния позволяет определить составы фаз при заданных термобарических условиях (давлении и температуре) и является отправной точкой для расчета таких характеристик углеводородного сырья, как давление начала конденсации, точка росы по углеводородам. Все современные программные комплексы, предназначенные для моделирования технологии подготовки и переработки УВС, в том или ином виде включают уравнение состояния Пенга-Робинсона. Адекватность уравнения состояния ПенгаРобинсона применительно к расчету процессов подготовки УВС, включая фракционирование, подтверждается в работе [48].

1.7 Требования к исходным данным, используемым при моделировании технологии промысловой подготовки УВС являются расход и состав сырья установки подготовки, свойства компонентов сырьевого потока, схема установки подготовки и параметры работы основного оборудования.

Перечень свойств компонентов и фракций, используемых для расчета парожидкостного равновесия и основных физико-химических характеристик углеводородных потоков при моделировании промысловой подготовки включает молекулярную массу, плотность при стандартных условиях (температуре, равной 20 °С и давлении, равном 0,1013 МПа), температуру кипения, критическую температуру, критическое давление, ацентрический фактор. Обладая полным перечнем перечисленных свойств, можно охарактеризовать состав сырья для модели установки, создаваемой в одной из систем технологического моделирования. Стоит отметить, что некоторые системы моделирования не требуют полного перечня перечисленных свойств.

Например, при задании свойств набора компонентов в HYSYS, достаточно ввести некоторые ключевые параметры, остальные система рассчитает на основе заранее выбранных в настройках программы корреляций.

1.8 Основные программные продукты, используемые для моделирования технологии Подготовка сырья нефтегазоконденсатных месторождений Западной Сибири на промыслах осуществляется с применением технологии низкотемпературной сепарации (НТС) либо низкотемпературной абсорбции (НТА). Дальнейшая подготовка нестабильного конденсата с получением деэтанизированного (деметанизированного), стабильного конденсата и широкой фракции легких углеводородов (ШФЛУ) осуществляется на централизованных установках подготовки, вынесенных от промыслов на отдельные технологические площадки. Таким образом, для моделирования объектов подготовки сырья нефтегазоконденсатных месторождений в состав модели должны входить следующие элементы:

- модели элементов разделения/смешения потоков, - модели сепараторов, - модели эжекторов, - модели абсорберов, - модели ректификационных колонн, - модели дросселей, - модели фазных разделителей для отбоя воды, - набор корреляций для расчета основных физико-химических характеристик углеводородных потоков.

Модели всех перечисленных элементов имеются в ассортименте любой из современных систем технологического моделирования (СТМ), получивших широкое распространение в последнее время в связи с повышением производительности компьютеров. Основные СТМ, используемые при моделировании технологии подготовки УВС в России – HYSYS, Gibbs, ГазКондНефть.

моделирования технологии, в том числе позволяют выбирать требуемые корреляции для расчета характеристик потоков, уравнения состояния и алгоритмы расчета массообменных аппаратов, рассчитывать элементы конструкции аппаратов. Большое значение имеет возможность автоматизации передачи исходных данных из таблиц Excel, а результатов расчетов – обратно в Excel, в разной мере реализованная в каждой из перечисленных систем.

Большим потенциалом для решения нетривиальных задач моделирования обладает наличие возможности подключения пользовательских модулей с моделями аппаратов или методиками расчета свойств, заложенная в Gibbs и HYSYS.

Программная система ГазКондНефть достаточно давно используется российскими компаниями при проведении термодинамических расчетов и хорошо зарекомендовала себя. По мнению большинства специалистов, результаты прогнозирования расхода ингибитора гидратообразования, выполненные с применением данной СТМ, оказываются наиболее близки с экспериментальными данными [49]. В настоящее время большинство СТМ приблизилось к СТМ ГазКондНефть по точности прогноза расхода метанола. К серьезным достоинствам ГазКондНефти следует отнести наличие функции пересчета физико-химических характеристик псевдокомпонентов при смешении потоков, содержащих узкие фракции с идентичными пределами кипения, но имеющими разные свойства (например, конденсаты валанжинских и ачимовских отложений). В результате такого решения, свойства узких фракций потоков гибко меняются и с максимальной точностью отображают реально происходящие в технологической схеме трансформации. В других вышеперечисленных СТМ подобные решения отсутствуют, поэтому приходится при моделировании или использовать усредненные для всей схемы свойства псевдокомпонентов (что снижает точность расчетов), либо увеличивать число псевдокомпонентов путем включения в потоки нескольких узких фракций с идентичными пределами кипения и различными свойствами (что приводит к гораздо более громоздким построениям и увеличению времени расчетов). Положительными особенностями пользовательского интерфейса ГазКондНефти являются широкие возможности по оформлению схемы моделируемой установки (имеются возможности настройки цвета потоков, цвета шрифта, выбора внешнего вида моделей аппаратов), а также по настройке отчета (в одном окне можно выбрать требуемые потоки для отчета, а также интересующие свойства и единицы их измерения).ГазКондНефть обладает наиболее удобным среди перечисленных СТМ интерфейсом утилиты для проверки потоков на наличие гидратов, а также имеет возможность определения места выпадения гидратов в трубопроводе.

Продукт фирмы «ТопЭнергоБизнес» - Gibbs также достаточно известен технологам в нашей стране. Данная СТМ близка по функциям к системе ГазКондНефть. В отличие от ГазКондНефти, Gibbs предоставляет пользователям возможность подключения собственных моделей аппаратов, заранее созданных с применением одной из наиболее распространенных сред программирования. Кроме того, Gibbs обладает моделями аппаратов, предназначенных для решения задач оптимизации – например, подбора значения выбранного параметра одного из аппаратов модели до совпадения расчетного значения спецификации (свойства) потока с заданным значением (в ГазКондНефти такая задача решается лишь частично - для трубопроводных систем). Кроме того, в Gibbs есть возможность корректировать модель вязкости жидкости, что, при наличии требуемых для этого исходных данных, позволяет точнее адаптировать модели трубопроводов к фактическим данным.

Наибольшим количеством функций (а также самой высокой ценой среди перечисленных СТМ) обладает HYSYS, продукт фирмы AspenTech. Данная СТМ содержит множество различных уравнений состояния, доступных для выполнения расчетов фазового равновесия, а также корреляций для расчета основных физико-химических характеристик потоков. Удобным для пользователя преимуществом является принцип расчета, используемый в HYSYS – когда расчет может выполняться как в прямом, так и в обратном направлении. При необходимости, входные переменные могут рассчитываться из известных выходных переменных. При этом, не нужно запускать расчет после каждого изменения параметров – схема автоматически пересчитывается после каждого изменения параметров. В целом, интерфейс HYSYS – самый сложный из перечисленных СТМ, однако его возможности – наиболее широки.

Например, в HYSYS имеется возможность вывода основных результатов расчета в виде таблиц для отдельных аппаратов и потоков схемы, а также с расчетом в этих таблицах пользовательских формул. Возможности по пользовательскому программированию в HYSYS также наиболее развиты – программы для расчета можно составлять, не покидая среду СТМ – в HYSYS встроен интерпретатор и компилятор Visual Basic. Большими возможностями обладает встроенный в HYSYS модуль оптимизации - Adjust, позволяющий подбирать необходимые значения параметров для выполнения заданных условий (спецификаций потоков). У пользователя при использовании Adjust имеется возможность изменения границ изменения параметра, точности решения, выбора метода оптимизации и других настроек. Для решения задач оптимизации расчетных режимов применим и встроенный в HYSYS инструмент “расчетных исследований”. Этот инструмент позволяет подобрать требуемое значение параметра (параметр потока либо аппарата) для выполнения заданного условия (свойство какого-либо потока схемы). В отличие от системы Gibbs, HYSYS позволяет подбирать одновременно несколько параметров. Настройке при этом поддаются шаг и диапазон изменения параметров.

1.9 Проблемы и целесообразность использования систем технологического моделирования для сложных комплексных схем промысловой подготовки Вышеперечисленные СТМ обладают огромными возможностями для подробного расчета расходов, составов и физико-химических характеристик всех потоков и параметров оборудования, используемого в установках подготовки УВС. СТМ успешно применяются при выполнении подробных исследований различных технологических схем, проектировании новых и реконструкции действующих технологических объектов, анализе эффективности эксплуатации технологического оборудования. Однако кроме перечисленных направлений, требующих детального моделирования и расчета относительно компактных технологических объектов, существуют укрупненные задачи, такие как производственное планирование и разработка программ перспективного развития и реконструкции региональных систем добычи и промысловой подготовки углеводородного сырья.

Для эффективного решения этих задач необходимо моделирование больших комплексных схем промысловой подготовки добываемого сырья, состоящих, например, из связанных в единую технологическую систему установок нескольких месторождений и централизованных установок завершающей подготовки (деэтанизации и стабилизации) поступающих с месторождений конденсатов. Основным назначением таких комплексных моделей являются многовариантные прогнозные расчеты балансов промысловой подготовки, расходов, составов и физико-химических свойств (ФХС) всех потоков схемы по календарным периодам эксплуатации (месяцам, годам) на перспективу от нескольких лет до нескольких десятков лет.

Эффективность применения СТМ при решении таких задач существенно снижается по следующим причинам.

Прежде всего, при решении подобных укрупненных задач нет необходимости в использовании большей части тех огромных функциональных возможностей, которыми располагают системы моделирования, поскольку для долгосрочного прогнозирования не требуются детальные расчеты всего технологического оборудования, а необходимо лишь просчитать расходы, составы и ФХС потоков, для чего можно использовать обобщенные закономерности, полученные ранее при детальном моделировании отдельных объектов, входящих в комплексную схему. Соответственно, «КПД»

использования СТМ при решении таких задач весьма низок.

Далее, при работе с громоздкими моделями возникают сложности с настройкой (которую нередко требуется проводить для каждого варианта исходных данных) и проведением расчетов, значительно учащаются сбои в их выполнении. Например, итерационные методы расчета ректификационных колонн, заложенные в СТМ, при флуктуациях входных данных работают неустойчиво, могут не находить решения, в результате чего нередко требуется коррекция параметров аппарата для достижения требуемых результатов. В результате, гораздо чаще необходимо вмешательство в ход выполнения расчетов высококвалифицированных специалистов, что увеличивает время и трудоемкость вычислений.

Отрицательным фактором при использовании СТМ для решения укрупненных задач является также и высокая стоимость программного обеспечения (ПО), в связи с чем возникают ограничения по количеству рабочих мест (стоимость лицензии на использование ПО пропорционально количеству предоставляемых рабочих место, каждое из которых защищается с помощью электронного ключа от несанкционированного размножения).Соответственно, в любой организации доступ к использованию СТМ имеет весьма ограниченный круг специалистов, что приводит значительному увеличению времени на многовариантную расчетную проработку укрупненных задач.

В соответствии с изложенным, возникает целесообразность разработки специальных средств укрупненного моделирования больших комплексных схем промысловой подготовки добываемого УВС. Поскольку, как уже упоминалось выше, такие модели предназначены для выполнения преимущественно балансовых расчетов (определения расходов, составов и ФХС потоков), назовем их балансовыми моделями, для отличия от моделей технологических.

Для создания и практического применения балансовых моделей региональных схем промысловой подготовки добываемого сырья газоконденсатных месторождений была разработана специальная методология, основные положения которой и примеры использования приводятся в последующих разделах.

1.10 Традиционный подход к моделированию и прогнозу составов добываемого сырья в динамике разработки месторождения Как уже упоминалось в предыдущих разделах, необходимыми исходными данными для выполнения расчетов промысловой подготовки как отдельных объектов, расположенных на месторождениях, так и комплексных схем, являются составы добываемого сырья нефтегазоконденсатных месторождений.

При этом, для долгосрочных расчетов требуется выполнить прогноз изменения составов добываемого УВС в динамике разработки месторождений. Эта задача осложняется особенностью газоконденсатных месторождений, которая заключается в изменениях составов пластового и добываемого флюидов по мере снижения пластового давления.

Получение информации о составах добываемого УВС входит в задачу специальных методик и моделей. В виду их важности для решения поставленных в настоящей работе задач, ниже рассмотрены основные положения обычно используемых методов.

В качестве исходных данных для определения состава добываемого сырья ГКМ на входе УКПГ обычно используют данные газоконденсатных исследований (ГКИ) или результаты обследований УКПГ. ГКИ проводятся в рамках работ по проектированию разработки месторождений или авторскому сопровождению разработки. Такие исследования проводятся нерегулярно (часто - один раз в год). При этом отобранные на промысле пробы анализируют в лаборатории с применением PVT-установки, которая позволяет имитировать термобарические параметры в пласте. В результате PVT-исследований получают зависимость содержания углеводородов С5+ высшие в пластовом газе от пластового давления (рисунок 1.4). На основе экспериментальных данных о содержании С5+ в газе и соответствующих им пластовых давлениях аналитическим путем подбирается коэффициенты математической функции (полинома), описывающей зависимость изменения содержания углеводородов С5+ в пластовом газе от пластового давления. С получением новых результатов ГКИ функция корректируется (уточняются коэффициенты).

Полученный график используется для прогноза содержания С5+ в пластовом газе. Описанный подход к прогнозу изменения содержания компонентов С5+ в добываемом сырье газоконденсатных месторождений предполагает ряд допущений: газоконденсатная характеристика (ГКХ) строится на основании результатов экспериментальных исследований, которые проводятся редко, исследуются при этом не все скважины, а только некоторые - реперные, таким образом распространение результатов ГКИ на совокупный добываемый флюид носит условный характер.

рассчитываются с применением методики расчета дифференциальной конденсации - CVD (constant volume depletion). Методика имитирует поведение пластового газа в PVT-бомбе в процессе снижения давления при постоянном объеме (процесс отбора газа из пласта).Согласно этой методике, добываемый флюид полностью состоит из газовой фазы пластового флюида – считается, что вся жидкая фаза, образующаяся в пласте в результате ретроградной конденсации при снижении пластового давления, не поступает в добывающие скважины. В результате расчета дифференциальной конденсации получают массив КФС, каждый из составов которого соответствует определенному шагу снижения давления.

Потенциал С5+ в добываемом флюиде, г/ст.м составов добываемого УВС с проектными (прогнозируемыми) показателями разработки по потенциальному содержанию углеводородов С5+. Расчет проводится с помощью интерполяции массива составов отводимой из пласта газовой фазы по проектным значениям потенциалов С5+ на каждый год разработки. Зная прогнозное потенциальное содержание С5+ в добываемом газе на заданный период времени (из показателей разработки), выбирают соответствующие содержания компонентов и фракций из массива КФС (рисунок 1.5).

давления можно определить в ходе PVT-эксперимента. Такие эксперименты периодически проводятся в ООО «ТюменНИИгипрогаз» и других проектных институтах. Анализ результатов таких экспериментов показал значительную расчетными.

Содержание компонентов и 10-ти градусных фракций, дифференциальной конденсации дают меньшее содержание компонентов С5+ высшие в составах, чем эксперимент. Пример разницы между расчетными составами, полученными по методике дифференциальной конденсации и составами, полученными в результате PVT-эксперимента для одних и тех же давлений представлен на рисунке 1.6.

мольной доли и составов газовой и жидкой фаз при расчетах по уравнению состояния – известно, что при давлении и температуре, близких к критическим, решение уравнения состояния неустойчиво. Вторым фактором ошибок может быть погрешность расчетного определения плотности жидкой фазы по уравнениям состояния либо корреляциям с использованием расчета по аддитивности. Анализ результатов прогнозных расчетов, полученных в разных приведен в [50].

Содержание компонентов и 10-ти градусных фракций, моделированию КФС добываемого флюида ГКМ включает некоторые допущения, не всегда адекватен экспериментальным данным и требует совершенствования.

месторождений и нормативных документов, регламентирующих этот процесс, показал:

1) Описанные в литературе и регламентируемые нормативными документами углеводородного сырья при принятии решений по разработке новых месторождений. Это может приводить к проблемам несинхронного развития добычи УВС и загрузки мощностей централизованных установок подготовки к транспорту смеси конденсатов расположенных в регионе месторождений, а также с реализацией подготовленного конденсата в виду отсутствия мощностей по его транспорту и переработке, либо несоответствия его качества нормативным требованиям к сырью или техническим характеристикам объектов транспорта и переработки (например, данные проблемы характерны для месторождений севера Западной Сибири в связи с развитием добычи тяжелого парафинистого УВС Ачимовских отложений).

возможности адекватно определить подробный состав добываемого сырья, требуемый для прогнозирования его изменения в динамике разработки месторождений и моделирования систем промысловой подготовки.

месторождении сырья на балансы и качество продуктов его промысловой подготовки, влияние эксплуатации отдельных месторождений на составы и балансовые выходы продуктов централизованных установок промысловой подготовки смесей конденсатов, оценку сырьевой ценности для переработки подготовленного конденсата и условия его транспорта потребителям. Это является существенным фактором риска снижения эффективности как разработки данного месторождения, так и эксплуатации действующей в регионе системы в целом по вышеизложенным причинам.

газоконденсатных месторождений, выявил особенности, осложняющие их применение для разработки сложных комплексных схем и выполнения по ним многовариантных многопериодных балансовых расчетов.

4) Выявленные недостатки традиционного подхода к прогнозным расчетам КФС добываемого газа ГКМ и балансов его подготовки на промысле свидетельствуют о необходимости совершенствования имеющихся методик соответствующих расчетов и создания требуемых для этого программных средств.  5) Для повышения степени обоснованности выбора вариантов разработки отдельных месторождений и применяемой на них промысловой технологии, синхронизации развития добычи УВС и централизованных установок деэтанизации и стабилизации конденсата в регионе, а также для более подробного и достоверного анализа разработки месторождений предлагается применение комплексной модели промысловой подготовки углеводородного сырья. Такая модель предназначена для значительного расширения объема и повышения качества согласованной с показателями разработки информации о добываемом сырье, потоках и продуктах промысловых установок разрабатываемых месторождений и централизованных установок деэтанизации и стабилизации смесей конденсатов. Создание модели направлено на информационное обеспечение решения задач проектирования и анализа разработки, учета, текущего и перспективного и планирования добычи и промысловой подготовки углеводородного сырья, что и определяет актуальность темы диссертации.

2 РАЗРАБОТКА КОМПЛЕКСНОЙ МОДЕЛИ ПРОМЫСЛОВОЙ

ПОДГОТОВКИ УГЛЕВОДОРОДНОГО СЫРЬЯ ОАО «ГАЗПРОМ» В

ЗАПАДНОЙ СИБИРИ

В работе О.П. Кабанова была установлена функциональная зависимость коэффициентов, определяющих отбор компонентов пластового флюида в продукты подготовки, от температур кипения этих компонентов. Для описания этих коэффициентов был предложен термин «коэффициент отбора компонентов» (КО) [51]. Количественно КО является долей компонента (узкой фракции), переходящей в один из продуктов установки промысловой подготовки (2.1).

где – коэффициент отбора i-го компонента (узкой фракции), поступающего в составе сырья, в k-тый продукт в % масс; – массовый расход i-го компонента (узкой фракции), в k-том продукте в кг/час; – сумма массовых расходов iго компонента (узкой фракции) во всех продуктах в кг/час (эквивалентна сумме массовых расходов i-го компонента в поступающих сырьевых потоках).

Кривая, характеризующая зависимость КО от температур кипения – функция отбора компонентов (ФОК), имеет определенный вид, практически не изменяющийся для одного и того же УКПГ при постоянном составе сырья и технологическом режиме, но меняющийся при изменении режима работы установки или сырья установки (рисунок 2.1). В упоминаемой выше работе [51] эффективности промысловой технологии. Анализ ФОК показал, что она является балансовой функцией и может использоваться для расчета балансов промысловой подготовки УВС в том случае, если будут определены закономерности ее поведения в зависимости от режима работы оборудования.

Кривые ФОК меняют характер в зависимости от технологических (ректификационных колонн, сепараторов). Поскольку основные явления в процессах сепарации и ректификации связаны с фазовыми переходами газжидкость, любой процесс промысловой подготовки можно разделить на узлы, в которых происходят фазовые переходы. Указанные процессы могут быть представлены в виде массообменных элементов - бинарных узлов разделения (УР) в которые входит один поток (сырье) и выходит два потока продукты – легкий и тяжелый. Ктаким УР можно отнести сепараторы, простые ректификационные колонны, секции сложных ректификационных колонн и даже некоторые схемы, например, газоконденсатного промысла (поскольку на его вход поступает один обобщенный поток добываемого сырья, и выходит два продукта - газ и конденсат). Таким образом, для расчета установок подготовки, необходимо преобразовать их схемы, разделив их на элементарные УР. Узлы разделения при этом являются бинарными, поскольку обладают двумя выходами. Элементами схемы (узлами разделения) при этом могут служить сепараторы, ректификационные колонны, секции ректификационных колонн, а также УКПГ в целом. Так как УР имитируют массообменные процессы в технологических аппаратах или их секциях, с их помощью можно создать балансовую модель любой технологической схемы. В качестве примера, на рисунке 2.2 представлена принципиальная технологическая схема и соответствующая ей балансовая модель установки стабилизации конденсата.

Рисунок 2.2 – Технологическая схема (слева) установки стабилизации Исследования [52, 53, 54, 55, 56] показали, что степень наклона ФОК характеризует четкость разделения компонентов, а ее положение относительно оси температур кипения – определяет границу разделения компонентов между газом и жидкостью для УР. Это позволило интерпретировать ФОК с помощью кубических сплайнов [57, 58], а также уравнением сигмоиды [59, 60, 61].

2.2 Термодинамический расчет коэффициентов отбора компонентов для процессов сепарации Исследование ФОК, характерных для разных процессов, показало, что для процесса сепарации расчет ФОК довольно прост и может выполняться с технологического моделирования. Такой термодинамический расчет ФОК для КМ был реализован средствами встроенного в Microsoft Excel редактора программного кода Visual Basic for Applications и оформлен в виде надстройки, а часть использующихся в расчете процедур – написана на Borland Delphi (а затем перенесена в CodeGear) и скомпилирована в виде динамически подключаемой библиотеки.

Исходные данные для расчета вычисляются по уравнению состояния (раздел 1.7).

Выведем уравнение для расчета КО i-го компонента при заданных температуре и давлении (при условии равновесия между паром и жидкостью).

Массовые содержания компонентов в паровой и жидкой фазе находят из уравнений:

где и - массовые доли i-того компонента в паровой и жидкой фазах доли i- того компонента в паровой и жидкой фазах.

Массу газа и жидкости находят из уравнений:

где и - массовые расходы паровой и жидкой фаз соответственно; и мольные расходы паровой и жидкой фаз; и – молекулярные массы паровой и жидкой фаз.  Исходя из условия фазового равновесия:

Тогда по определению КО в жидкий продукт сепарации для i-того компонента:

Термодинамический расчет ФОК при сепарации возможен и для неравновесного процесса. Отклонение от равновесного состояния можно учесть, задав унос неравновесной жидкости с газом либо захват газа жидкостью.

Величины уносов в этом случае могут подбираться на основании анализа составов продуктов сепарации по каждому рассчитываемому аппарату (УР) – в случае адаптации модели на фактическое состояние или задаваться на основе экспертной оценки по аналогам (для прогнозных расчетов). Функцию отбора, рассчитанную по приведенному выше методу предлагается называть термодинамической.

2.3 Статистический расчет коэффициентов отбора компонентов для процессов ректификации и многоступенчатых схем подготовки углеводородного сырья Процессы ректификации более сложны, чем сепарация, требуют итерационных методов расчета и значительно большего числа параметров, поэтому описанный выше термодинамический метод расчета для них не подходит. В разделе 2.1 говорилось о том, что с помощью ФОК можно описывать не только отдельные узлы установки, но и установку в целом (например, УКПГ). Ввиду большого количества аппаратов, входящих в состав УКПГ и работающих при различных термобарических условиях, а также благодаря наличию рецикловых потоков (возвращающихся в аппараты предыдущих ступеней), расчет обобщенной функции отбора для установки в целом также более сложен и требует более подробного моделирования. Для ускорения расчета КО процессов ректификации и установок подготовки в целом может применяться статистический подход.

В рамках статистического подхода коэффициенты отбора компонентов рассчитывают с применением детальной модели установки, созданной в одной из СТМ. Расчет выполняется для нескольких режимов работы установки, характеризующихся различными параметрами. При этом желательно настраивать модель таким образом, чтобы различные режимы обеспечивали изменение выходов или свойств товарных продуктов в требуемых пределах.

Массив ФОК, полученный в результате серии расчетов представляет собой «паспорт установки». Выбирая ФОК, соответствующую тому или иному расчетному режиму, можно имитировать распределение компонентов по продуктам подготовки при работе в соответствующем режиме. Изменяя ФОК с помощью интерполяции в пределах, ограниченных паспортом установки, можно имитировать работу установки на промежуточных режимах. Функцию отбора компонентов при этом предлагается называть статистической.

Исследования показали возможность прогноза ФОК для конкретных УР путем математических преобразований сплайнов, полученных для номинальных и граничных режимов работы оборудования, на основе двух идеализированных процессов – интерполяции и эквидистантного сдвига вдоль оси температур кипения.

Для примера на рисунке 2.3 приведены расчетные ФОК для процесса стабилизации конденсата при пяти различных режимах. Во всех режимах использовалась схема с одной ректификационной колонной (10 теоретических тарелок, флегмовое число 1). Флегмовое число, равное 1, было принято как оптимальное по качеству товарной продукции и энергозатратам для данной установки (при реальных значениях от 0,6 до 1,2). В качестве спецификации задавалось значение давления насыщенных паров (ДНП) по Рейду для СК (в диапазоне от 250 до 500). Кривые, приведенные на рисунке 2.3 были детализированы для того, чтобы исключить погрешность аппроксимации ФОК средствами Excel – при малом числе точек график функции строится в Excel недостаточно точно, например возможны «вылеты» графика за границы диапазона (0-100) %, чего не может быть в действительности. Для детализации на основе расчетных КО, соответствующих температурам кипения реальных компонентов и фракций, имеющихся в составе сырья, были рассчитаны (интерполяцией по сплайну) значения КО при температурах, лежащих в диапазоне [-60 : 80] с шагом в 2 градуса.

Коэффициент отбора компонентов, % масс.

режимов имеют сигмовидный вид и отличаются друг от друга расположением относительно оси температур. Все линии лежат в поле, ограниченном линиями, соответствующими режимам с ДНП 250 мм.рт.ст. (слева) и 500 мм.рт.ст.

(справа). Из этого следует, что, заранее построив массив коэффициентов отбора для интересующих режимов, можно выбирать ФОК для требуемого режима с помощью интерполяции.

Для более точного сравнения ФОК необходимо приведение их к единой системе координат. В нашем случае, функции были приведены к температуре Тк50. Под Тк50 предлагается понимать температуру кипения «ключевого компонента», поровну распределяемого между верхним и нижним продуктами УР. Для приведения ФОК были рассчитаны значения Тк50 для каждой кривой (аппроксимацией функции с помощью полинома), а затем вычислены значения Tki-Tk50 в каждой точке. Результирующий график, на котором исходные расчетные КО приведены в зависимости от приведенных температур кипения (Tki-Tk50), представлен на рисунке 2.4.

Коэффициент отбора компонентов, % масс.

На этом же рисунке показана зависимость температуры кипения ключевого компонента (Тк50) от расчетного ДНП по Рейду СК. Из рисунка 2.3 видно, что форма кривых остается сигмовидной, меняется лишь их наклон, при этом все кривые проходят через одну точку с координатами (0;50). Таким образом, найденное решение для сравнения ФОК более наглядно и позволяет эффективнее анализировать ФОК, полученные для разных режимов (или процессов). Линия «сигмоида» на рисунке 2.3 показывает график сигмафункции с коэффициентами, подобранными таким образом, чтобы расчетные КО занимали промежуточное положение между остальными приведенными на графике расчетными ФОК.

Из вышесказанного следует, что, изменяя вид кривых (с помощью эквидистантного сдвига и наклона), можно подбирать такой вид функции, который будет соответствовать требуемому режиму работы УР - смещая кривую относительно оси температур, можно имитировать изменение технологического режима моделируемого процесса, а использование кубического сплайна дает возможность реализовать это в модели. Например, при моделировании процесса стабилизации конденсата, можно найти такое положение кривой, при котором имитируемый режим ректификации будет обеспечивать состав стабильного конденсата, соответствующий требованиям к его качеству, обычно – давлению насыщенных паров (ДНП) по Рейду.

На описанных выше закономерностях базируется положенный в основу КМ, предлагаемый новый метод расчета балансов и составов продукции промысловой подготовки с применением ФОК. С использованием такого подхода реализуется балансовая модель процесса, позволяющая увязать материально-компонентный баланс технологического объекта, составы и качество сырья и получаемых продуктов.

Функции отбора компонентов (ФОК) получены для основных процессов подготовки углеводородного сырья при различных (в том числе граничных) условиях их эксплуатации. С использованием ФОК и на основе их математической интерпретации модифицированными кубическими сплайнами для выполнения их преобразований (интерполяции и эквидистантного сдвига) с целью имитации реального изменения распределения компонентов в масс сообменн аппар добы ываемого сырья на месторожде выд деляемые на пром стаб билизации конденс ФОК для прогноз подг готовки.

УСК за один год пред Табли 2.1 - Сравнени расчет Откл лонение ("факкт"-модель) -0,0 -0,5 -0, Отно осительное оттклонение, % -0,0 -0,9 -0, связ занных м прог грамм, н Delphi и встроенного в Microsoft Office компилятора Visual Basic for Applications. КМ включает модели объектов, входящих в систему ОАО «Газпром» - модели нефтяных и газоконденсатных промыслов, модели последней ступени подготовки конденсата в составе заводов.