1. 引言
近年来,国内页岩气开发热情高涨,页岩气在国内天然气产量中所占的比例也日益增大[1]。由于页岩气田特殊的储层结构及水力压裂开采方式的应用,采出页岩气中含有水及砂粒[2]。随着年产量的增加,气井出砂的情况更加普遍,砂粒被气流带至采气平台,对工艺管道造成冲蚀磨损,对集输管道、设备造成影响,严重时甚至会引起管道或设备失效。冲蚀是指流体束或携带有固体介质的流体束在冲击固体表面时,对固体表面造成损坏的现象[3]。随着天然气地面集输系统投入使用的时间增加,管道及设备在使用过程中由于磨损、腐蚀、材料老化、管材和焊缝缺陷等原因,造成管道局部减薄、设备损坏[4]。管壁减薄只能降压运行,造成投资浪费,严重时造成管道穿孔,带来安全隐患和经济损失。自2020年8月至今,渝西某区块页岩气区块地面站场出现穿孔失效事件共计17次,失效原因均为内腐蚀 + 砂冲刷。穿孔位置主要位于井口至计量撬、计量管汇以及与分离器相连接的金属管道,大部分集中在弯头、三通、出气管口等部位[5]。因此,找到出砂规律,评估砂冲蚀对设备或管道的影响,制定相应的预防措施尤为重要。
2. 出砂监测方法和关键因素分析
从20世纪70年代至今,国外提出了声波检测法、ER检测法、X射线检测法、光纤声波检测法、声纳检测法等多种出砂检测方法。目前,技术比较成熟、应用最广的为ER法和声波法。其中,ER法需要在管线内插入监测探头,测量的过程中需要伴随地面管线的改造,考虑到现场改造安全,选择声波法进行气井出砂监测[6]。
Roxar防砂监测系统是一种非侵入式防砂监测系统,可测量石油、天然气或多相流管线中的砂粒数量。其工作原理是基于声发射传感器,气固混合流体输送过程中,在管道弯管处气体与固体砂粒与管壁碰撞,产生超声波信号,通过置于管道外部的声发射传感器拾取该信号,噪声信号经过预处理和A/D转换后,通过传感器电源线传输至安全区域电子设备。安全区域电子设备包括一个24 VDC电源单元(PSU)、一个计算和接口单元(CIU)和一个针对危险区域中探测器的安全屏障[7]。CIU是一个Modbus从机单元,它根据输送到计算机中的信号,根据出砂率和信号幅度之间的关系建立起的模型,计算出管道的出砂率。如果以每10 s存储一次出砂数据,那么探测器读数存储在内部闪存中可长达90天。
3. 采集周期安排
王浩等人分阶段研究了长宁页岩气产砂规律,发现排采阶段产砂量大,引起冲刷腐蚀和机械磨损[8]。涂敖等人通过研究不同油嘴制度下长宁地区页岩气出砂量,发现5 mm~9 mm油嘴是页岩气出砂最大的时期,不同时期返排砂大小是不一致的。本次出砂采集计划的依据是按照生产阶段进行采集,根据每口井的投产时间、设备数量、采集周期等合理安排采集时间[9]。
第一阶段——排采阶段投产后1~45天,目的:正式地面流程上的周期确定,砂量明显下降后上正式地面流程,找到出砂规律。
第二阶段——投产45~120天,目的:掌握产砂规律。
第三阶段——投产120天之后,目的:是否可以拆除除砂设备。
4. 出砂数据分析
采集数据工作自2023年5月17日至今,共采集8个平台、22口井、160天数据,其中第一阶段采集数据41天、第二阶段采集数据66天、第三阶段采集数据53天,每个阶段采集出砂基本情况汇总如下表1所示。
Table 1. Summary of sand production data collection of the project
表1. 项目出砂数据采集情况汇总
阶段 |
当前采集天数 |
当前总 出砂量 |
当前总出砂频次 |
每天出砂频次 |
每次出砂 平均值 |
单次出砂最大总量 |
最大出砂质量流量 |
第一阶段 |
41天 |
120.539 kg |
81次 |
1.97次 |
1.488 kg/次 |
13.7 kg |
0.26 kg/s |
第二阶段 |
66天 |
180.38 kg |
190次 |
2.9次 |
0.95 kg/次 |
4.867 kg |
0.19 kg/s |
第三阶段 |
53天 |
308.757 kg |
315次 |
5.9次 |
0.97 kg/次 |
4.63 kg |
0.16 kg/s |
从上表可知,从第一阶段到第三阶段,每天的出砂频次在增加,单次出砂最大总量在减少,时刻最大出砂量也在减少,从现有采集数据得出每口井的出砂量、出砂频次各不相同,但大部分处于2.5 kg以下,个别出砂点出砂量较大。
4.1. 第一阶段出砂规律分析
Figure 1. Sand production law in the first stage
图1. 第一阶段出砂规律
利用绘图软件Origin对第一阶段的所有井每天出砂量和每天的出砂频次进行绘图,第一阶段时间以0~45天为横坐标,每天出砂量和次数为纵坐标,如采集数据为同一天时则采取求平均值的方式,分别计算每天出砂量和出砂频次作为该天的数据,再使用Origin自带的数据拟合功能或Matlab进行数据的拟合,得出出砂规律。第一阶段采集时间41天,总出砂120 kg左右,出砂81次,大部分出砂量在5 kg/d以下,少量时间出砂多,出砂频次表现在后半程出砂次数明显增加。
利用高斯函数进行分峰拟合,通过作图观察,每口井均存在出砂多的情况,大部分出砂情况处于较低值,符合高斯分布的特点。高斯函数是特征对称的钟的形状,对每个峰进行拟合,一个峰对应两条拟合曲线,将所有拟合曲线进行拟合,得到累计峰值拟合曲线[10]。
由图1(a)、图1(b)得出第一阶段出砂量大部分每天出砂在5 kg/天以下,个别天数的出砂量会急速增加,总体来讲第一阶段每天出砂量是波动的;出砂频率表现出前25天出砂次数少,25~45天出砂次数明显增加的趋势。
图1(c)拟合函数为:
(1)
图1(d)拟合函数为:
(2)
参数取值范围如下表2所示。
Table 2. Range of values of parameters for data fitting in the first stage
表2. 第一阶段数据拟合参数取值范围
参数名称 |
(1)取值(范围) |
参数名称 |
(2)取值(范围) |
a1 |
12.68 (−2429, 2454) |
a1 |
2.902 (−2.169e+05, 2.169e+05) |
b1 |
11.94 (−128.7, 152.6) |
b1 |
34.09 (−2.79e+04, 2.796e+04) |
c1 |
0.9997 (−169, 171) |
c1 |
0.2806 (−9680, 9681) |
a2 |
4.858 (−2.043e+04, 2.044e+04) |
a2 |
2.6 (1.406, 3.793) |
b2 |
28.2 (−970.7, 1027) |
b2 |
30.07 (29.67, 30.46) |
c2 |
0.3574 (−597.6, 598.4) |
c2 |
1.195 (0.6067, 1.784) |
a3 |
3.12 (−608.7, 614.9) |
a3 |
3.097e+09 (−2.576e+15, 2.576e+15) |
b3 |
15.33 (−1419, 1449) |
b3 |
−2.724e+04 (−1.055e+09, 1.055e+09) |
c3 |
2.461 (−2643, 2648) |
c3 |
5881 (−1.138e+08, 1.138e+08) |
a4 |
1.268e+15 (−7.844e+19, 7.844e+19) |
SSE (和方差) |
5.82 |
b4 |
−5512 (−1.008e+07, 1.007e+07) |
R2 |
0.7184 |
c4 |
949.2 (−8.632e+05, 8.651e+05) |
RMSE |
0.5686 |
SSE (和方差) |
31.15 |
|
|
R2 |
0.886 |
|
|
RMSE |
1.395 |
|
|
4.2. 第二阶段出砂规律分析
将第二阶段数据导入Origin作出每天出砂量和出砂频次的折线图,具体操作和第一阶段数据拟合类似。首先选用Origin自带的函数进行数据拟合,再结合Matlab数据拟合器选用合适的函数进行拟合。第二阶段采集时间66天,总出砂180 kg左右,出砂190次,大部分出砂量在8 kg/d以下,少量时间出砂多,出砂频次表现在前半程出砂次数明显大于后半程。
Figure 2. Sand production law in the second stage
图2. 第二阶段出砂规律
观察第二阶段每天出砂量,发现其大致是先上升后下降的趋势,采用多项式拟合较为合理;观察第二阶段每天出砂频次,发现其存在峰值这种情况,利用高斯函数进行分峰拟合较为合理。
由图2(a)、图2(b)得出第二阶段60~75天出砂量较大,其余时间出砂量在8 kg/d以下,出砂频次在第二阶段的第70天左右出现最多出砂次数,其余较为平缓,每天出砂次数在12次以下,与第一阶段总体比较每天出砂量和出砂频次增加,但单次最大出砂量在减小。
图2(c)拟合函数公式为:
(3)
图2(d)拟合函数公式为:
(4)
参数取值范围如下表3所示。
Table 3. Range of values of parameters for data fitting in the second stage
表3. 第二阶段数据拟合参数取值范围
参数名称 |
(3)取值(范围) |
参数名称 |
(4)取值(范围) |
a1 |
8.943e−06 (−7.804e−09, 1.789e−05) |
a1 |
22.36 (15.96, 28.75) |
a2 |
−0.001246 (−0.002607, 0.0001156) |
b1 |
70.12 (69.84, 70.41) |
a3 |
0.0452 (−0.02147, 0.1119) |
c1 |
0.7632 (0.4785, 1.048) |
a4 |
−0.0629 (−1.158, 1.032) |
a2 |
10.16 (6.584, 13.73) |
b |
1.397 (−3.16, 5.954) |
b2 |
37.79 (32.36, 43.21) |
SSE (和方差) |
177.8 |
c2 |
30.06 (21.94, 38.18) |
R2 |
0.65 |
SSE (和方差) |
134.4 |
RMSE |
2.91 |
R2 |
0.7924 |
|
|
RMSE |
2.592 |
4.3. 第三阶段出砂规律分析
Figure 3. Sand production pattern in the third stage
图3. 第三阶段出砂规律
将采集数据导入Matlab进行拟合得出的拟合公式导入Origin进行绘图。第三阶段采集时间53天,总出砂308 kg左右,出砂315次,大部分出砂量在5 kg/d以下,少量时间出砂多,出砂频次表现在后半程出砂次数明显增加,其中出砂次数与前两个阶段比较明显增加。
由图3(a)、图3(b)得出第三阶段出砂次数明显增多,150~200天左右出砂量较低,200~215天出砂量和次数明显增加。
图3(c)拟合公式为:
(5)
图3(d)拟合公式为:
(6)
参数取值范围如下表4所示。
Table 4. Range of values of parameters for data fitting in the third stage
表4. 第三阶段数据拟合参数取值范围
参数名称 |
(5)取值(范围) |
参数名称 |
(6)取值(范围) |
y0 |
2.420442 (1.368372, 3.472512) |
a1 |
9.227 (6.892, 11.56) |
xc |
(88.36911 ± 0.63085) |
b1 |
92.04 (91.35, 92.73) |
w |
(8.18088 ± 0.63085) |
c1 |
2.517 (1.41, 3.625) |
a |
(267.7111 ± 42.02082) |
a2 |
12.69 (−218, 243.4) |
SSE (和方差) |
32.85587 |
b2 |
85.93 (62.53, 109.3) |
R2 |
0.6273 |
c2 |
1.864 (−19.52, 23.25) |
|
|
a3 |
1.415e+05 (−2.81e+09, 2.81e+09) |
|
|
b3 |
6540 (−1.25e+07, 1.251e+07) |
|
|
c3 |
2018 (−1.95e+06, 1.954e+06) |
|
|
SSE (和方差) |
48.83 |
|
|
R2 |
0.8701 |
|
|
RMSE |
1.398 |
5. 小结
分析第一、二、三阶段的出砂规律,大多数出砂量少,少部分出砂量大,呈现一个峰值后迅速回落,其中第一阶段单个出砂量最大,第二、三阶段依次减少,在生产前期冲蚀较大,应多关注前期的生产状况,检查集输系统,在出砂较为严重时,使用除砂器设施,保障页岩气集输系统的安全生产。