基于神经元人工网络的智能控制理论在长治地区煤层气井自动排采控制中的应用.pdf

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1、第11卷第4期中国煤层气VoL11No．42014年8月CHINAC0ALBEDMETHANEAugust．2014基于神经元人工网络的智能控制理论在长治地区煤层气井自动排采控制中的应用李洪涛马秀荣窦武王蕾杨波王冀川(1．华北油田公司长治煤层气勘探开发分公司，山西046000：2．华北油田公司第二采油厂，河北062552)摘要：随着对煤层气井排采规律认识的不断提高，煤层气井在自动排采控制过程中非线性、时变性的增加，传统的PID调节已不能满足生产需要。通过采用基于神经元人工网络智能控制理论和智能动态专家库技术的控制方式，实现了对煤层气井井底流压的

2、精确控制，满足了生产需求。关键词：煤层气井PID调节神经元人工网络智能动态专家库井底流压ApplicationofIntelligentControlTheoryBasedonArtificialNeura1NetworkintheCBMAutomaticDrainageContro1inChangzhiRegionLIHongtao，MAXiurong，DOUWu，WANGLei，YANGBo，WANGJichuan(1．ChangzhiCBMExplorationandDevelopmentBranch，PetrochinaNorthChi

3、naOilfieldCompany，Shanxi048000；2．No．2OilProductionPlantofHuabeiPetroleumAdministrativeBureau，Hebei062552)Abstract：AlongwiththeimprovementofrecognitioninthedrainageregulationofCBMwellaswellas，theincreaseofnonlinearityandtimevariationintheprocesspfautomaticdrainagecontrolofCBM

4、well，thetraditionalPIDregulationcannotmeettherequirementofproduction．Thepaperintroducestheappli—cationofintelligentcontroltheorybasedontheoryartificialneuralnetworkandintelligentdynamicexpertdatabase，SOastocontrolthebottom—holeflowingpressureofCBMwellandfulfillthedemandofpro

5、duc．tion．Keywords：CBMwell；PIDregulation；artificialneuralnetwork；intelligentdynamicexpertdatabase；bottom．holeflowingpressure煤层气以吸附态、溶解态、游离态等三种状态煤储层的临界解吸压力时，煤层甲烷气便从煤岩储存于煤层或煤系地层之中，它是一种非常规的天表面解吸出来，解吸出的甲烷气体在压力差和浓然气藏。煤储层中的甲烷气体主要以物理吸附状态度差的双重作用下扩散、运移、渗流到大的裂隙储存于煤岩之中，连续不断的排水将使煤储层中的或井底

6、，最终以游离气的方式，通过井筒采出压力持续下降，当煤储层中的孑L隙、裂隙压力低于地面。作者简介李洪涛，男，学士，工程师，主要从事油气田自动化的研究与应用。第4期基于神经元人工网络的智能控制理论在长治地区煤层气井自动排采控制中的应用27在生产过程中，工作制度的调整均是采用人工1长治地区煤层气井排采现状直接干预。从参数的测试、分析、汇报到技术人员华北油田于2011年7月开始在山西长治地区制定新的调整策略，再由员工队伍现场实施，整个开发煤层气。目前，共投产400余口单井，主要分过程不仅受到人员主观因素的控制，而且受路况、布在长治市长子县、屯留县和襄垣

7、县，主要排采方天气等客观条件的干扰限制。最终使各项调整措施55鹋5：宕555∞5弱5}f；55式有抽油机、螺杆泵和射流泵。结合山西沁水盆地无法满足煤层气供采实时变化的需求，直接降低了煤层气的大规模开发实践，对产气影响因素和储层煤层气开发效果。伤害特征进行了大量研究工作，取得了一些重要的1．2传统PID调节方式存在的不足资料数据和认识。在此基础上，煤层气排采提出了在山西沁水盆地，2010年采用传统PID调节以井底流压为关键控制参数，达到稳定、连续、渐方式进行了一些以抽油机和电潜离心泵系统为基础变、长期的煤层气开采要求。进行了探索性尝试，取得了一些

8、经验认识。但由于1．1常规液面测试存在的不足PID调节方式、施工工艺、控制精度、稳定可靠性1．1．1常规液面测试数据不准确等方面存在众多技术问题，没有