基于物联网的油气井积液面监测系统

薛记周 张乃禄 刘亚洲 李佰涛 张钰哲 冯宁

摘 要：影响油气井天然气高效产出的因素之一是井底积液面高度，油气井积液面连续准确监测和综合分析对油气井有效排水采气作业具有重要意义。当前通过压力梯度监测、临界流量监测和产气含水分析计算井底积液，对直井、斜井及含节流器井等监测误差较大，难以满足生产监测要求。因此，研发了基于物联网的油气井积液面实时连续监测系统，该系统采用次声波井口连续监测套管积液面，4G无线网络数据传输至监测计算平台，通过套管和油管温度、压力建立油气井积液面计算模型，实时精确计算油管积液面高度。该系统实现了油气井积液面实时连续监测与分析，对油气井天然气的高效生产开发具有较高应用价值。

关键词：油气井积液面;物联网;连续监测;积液面计算模型;无线网络;数据传输

中图分类号：TP39文献标识码：A文章编号：2095-1302（2020）02-00-05

0 引 言

油气井积液面高度是影响油气井天然气高效产出的重要因素之一，对于直井、斜井及含节流器油气井而言，其复杂的油气井结构，现有的压力梯度监测、临界流量监测和产气含水分析计算井底积液法等难以满足当前积液面监测的准确性要求。提高积液面监测准确性的难点在于如何将井口次声波检测信号进行综合处理并进行准确的积液面计算，需要通过井口仪表嵌入式RAM进行声波信号检测与综合处理，通过监测平台构建积液面计算模型，对液面进行实时准确计算。因此，文中研发了一种基于物联网的气井积液面监测系统，由嵌入式STM32采集次声波信号及套管温度与压力信号、油管温度与压力信号，数据通过4G无线网络传输到监测计算平台，进行数据处理与积液面实时计算，从而实现油气井积液面的实时连续监测与综合分析[1]。

1 油气井积液面监测系统构成

油气井积液面监测系统由井口检测仪表、数据传输单元和监测计算平台组成，具有油气井口信号感知、4G无线网络数据传输和监测数据应用分析与计算等功能。基于物联网的油气井积液面监测系统如图1所示。

井口检测仪表部分由嵌入式STM32控制声爆装置产生次声波进行积液面检测，采集套管、油管的压力和温度，并进行信号处理及数据分包与加密处理。

数据传输单元通过4G无线网络传输数据。

监测计算平台具有接收数据并解密处理、油气井积液面计算、数据库存储、积液面分析与显示、积液面数据共享等功能[2-4]。

2 油气井积液面监测硬件实现

2.1 井口检测仪表硬件组成

井口检测仪表的硬件核心为基于ARM内核的STM32F407ZGT6芯片，其硬件电路由如下5个部分组成：

（1）STM32F407ZGT6芯片外部电路，即运行的最小系统，包括电源电路、外部晶振、复位和JTAG电路;

（2）控制接口电路，包括声波产生电磁阀与限压阀控制电路;

（3）采集接口电路，包括声波、温度、压力等信号转换及通信电路，由RS 485电路、2个AD7792电路组成;

（4）网络通信接口电路，由移远EC20数据传输电路组成;

（5）ARM显示电路，由ST7789驱动的240×240点阵IPS显示屏组成。

井口检测仪表硬件组成如图2所示。

2.2 数据传输单元硬件组成

数据传输单元由STM32与4G模块数据传输单元和4G模块与监测计算平台数据传输单元组成。其中4G模块采用移远EC20，其通信接口为miniPCI-E，4G模块与STM32的数据传输由miniPCI-E转USB电路和USB转串口电路实现;4G模块与监测计算平台数据传输由SIM卡电路与miniPCI-E电路实现[5-7]。数据传输单元硬件组成如图3所示。

2.3 监测计算平台硬件组成

监测计算平台硬件由两部分组成，即数据库服务器主机和监控主机。数据库服务器主机采用浪潮英信服务器NF5270M4，支持英特尔至强E5-2600v3/v4系列處理器，由于拥有较低功耗的双路CPU服务器，因此具有高强运算性能与高可靠性，同时内置20个内存卡槽，支持内存类型为DDR4 ECC，DDR4 RDIMM/LRDIMM，可满足不断增长的数据存储需求。监控主机采用联想GeekPro台式机，具有九代英特尔酷睿i5六核处理器，gxt1660ti 6 GB独立显卡，16 GB DDR4 2666内存条，1 TB固态硬盘，可满足稳定的用户客户端访问服务器的需求。

3 油气井积液面监测软件开发

3.1 油气井积液面监测软件组成

油气井积液面监测软件由井口检测软件和监测计算软件组成，油气井积液面监测软件构成如图4所示。

井口检测软件以ARM Cortex?-M4内核为基础，结合ST公司设计生产的STM32CubeMX图形化工具生成对应的初始化C代码，移植于国产RTOS操作系统RT-Thread进行软件开发。包括两级压力缓冲控制及气爆发声程序，套管温度、压力及声波信号的采集程序，油管中温度、压力采集程序，数据处理、分包与加密程序及数据传输通信程序。

监测计算平台软件包括4G传输数据接收与解密程序、数据处理与积液面计算模型算法程序、数据存储与分析程序、客户访问与界面显示程序等。

3.2 井口检测程序设计

将RT-Thread自动初始化后挂载在INIT_APP_EXPORT线程，通过程序高优先级线程命令检测缓冲仓压力，由按键程序调节高压电磁阀和泄压阀的开闭，使缓冲仓压与套压的压差适合产生气爆声波。之后将定时器线程设置为周期定时，并设定超时函数时间。在到达设定时间间隔点后，测量控制子程序通过pin引脚的高低电平控制继电器闭合从而间接控制高压电磁阀导通，高压气体冲击缓冲仓产生声爆次声波。数模转换子程序处理传感器检测的声波信号、套管温度、压力信号并存入相应寄存器中。由Modbus-RTU子程序读取从机设备保持寄存器中的油管压力、温度数据。通过Filesystem文件系统对传输数据进行分包、加密处理。网络传输子程序采用SAL组件开发的AT Socket协议栈组件，将数据上传至监测计算平台。等待超时函数时间溢出，检测程序线程重新启动。井口检测程序流程如图5所示。

3.3 监测计算平台程序设计

3.3.1 油气井积液面计算模型构建

油气井积液面分为套管积液面和油管积液面，油管积液面又分为含节流器和不含节流器两种情况。计算模型由套管积液面、井底流压、不含节流器油管积液面、含节流器油气井油管积液面等组成。

（1）油气井套管积液面计算

平均声速：

式中：Nm为选定段接箍反射声波波峰个数;h为相邻两个接箍之间的长度，标准为9.6 m;tn为选定段起始波峰点到结束波峰点之间的时间差。

油气井套管积液面深度hc：

式中tx为发声到液面反射回波的波形变化时间。

（2）油气井井底流压计算

套管温度、压力、积液面深度和井底流压满足平均偏差系数法计算公式，可通过平均偏差系数法计算出井底流压pwf：

式中：pc为井口套压（MPa）;ρw为积液密度（kg/m3）;为气体平均绝对温度（K）;为天然气平均偏差系数;γg为天然气相对密度;H为油管下深（m）。

（3）不含节流器油气井油管积液计算

依据连通器原理，套管和油管在油管鞋处井底流压相等，同时油管温度、油管压力、油管积液面高度、井底流压满足平均参数法的变换公式，可计算出油管积液高度hy：

式中：py为油管压力（MPa）;d1为油管内径（m）;qsc为标准状况下的气井产量（m3/d）;f为两相摩阻系数。

（4）含节流器油气井油管积液计算

天然气通过节流器时，出嘴口气压与进嘴气压不同，当产气量下降时，气井处于亚临界流状态：

式中：d为气嘴直径（mm）;P1为节流器下方压力（MPa）;P2为节流器上方压力（MPa）;T1为节流器下方温度（K）;Z1為气嘴上游状态下气体压缩系数;K为天然气绝热系数。

井下节流上下压力与温度之间满足关系式：，其中T0为节流器上方温度（K），可求解出未知量节流器下方压力P1，将其代入公式（4）便可计算出油管积液高度hy。

3.3.2 积液面监测平台分析计算程序设计

监测平台软件包括数据接收与解密、数据处理、模型计算、积液面分析与显示4个部分。首先，通过Qt软件TCPServer和TCPSocket子程序创建服务器，与4G模块建立数据通信，将接收到的数据进行解密处理，得到声波数据、套管内压力和温度、油管内压力和温度数据。利用模型算法将声波数据进行分析处理，得到套管积液高度，再结合温度、压力等数据便可以计算得到井底流压和油管积液高度。将经模型计算后的数据通过Qt软件的QSQLDatabase和QSQLQueryModel子程序进行数据库连接和数据更新。然后经Qt编写的界面实现气井套压、温度、井底流压、油管液面高度及套管液面高度等详细数据的实时显示，供客户查询，并将油管积液面高度与套管积液面高度发回现场设备，供工作人员查看。监测平台分析计算程序流程如图6所示。

4 油气井积液监测系统应用结果与分析

2019年4月18日至19日，在采气二厂的井S-10-36和井S-10-18（含节流器）两口油气井进行了基于物联网的油气井积液面监测系统与井下压力计积液面测试对比。该系统应用测试对比结果见表1、表2所列，系统监测误差小于3%，且满足实时连续监测需求，系统具有较高的稳定性。

结果表明，该系统利用次声检测油气井套管积液面，结合套管和油管温度、压力，通过4G物联网技术构建积液面计算模型，实现了油管积液面高度的实时精确计算和连续稳定监测。

5 结 语

利用次声波连续检测油气井套管积液面，结合套管和油管温度、压力构建积液面计算模型，实现油气井油管积液面高度的实时精确计算。

系统采用井口次声波检测、4G无线网络数据传输和监测数据平台分析计算的物联网架构，实现了油气井积液面实时连续监测与分析，对油气井天然气生产的高效开发具有广阔的应用前景。

参 考 文 献

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