MX2015001078A - Monitoreo, diagnostico y optimizacion de operaciones de extraccion artificial por gas. - Google Patents

Abstract

Sistemas y métodos para monitorear, diagnosticar y optimizar la operación de un sistema de extracción artificial por gas (GL), al menos algunos de los cuales incluye un método que incluye recolectar datos medidos representativos del estado del sistema GL, almacenar los datos medidos, comparar los datos medidos con los datos calculados de un modelo de pozo para el pozo e identificar condiciones probables del sistema GL basado en las diferencias entre los datos medidos y los datos calculados. El método además incluye actualizar el modelo para reflejar las condiciones probables y seleccionar correcciones de las condiciones probables, generar las curvas del rendimiento del sistema GL utilizando el modelo actualizado y mostrarle a un usuario acciones recomendadas para alcanzar un rendimiento del sistema GL consistente con un punto de operación del sistema GL en al menos una de las curvas del rendimiento del sistema GL.

Description

MONITOREO, DIAGNÓSTICO Y OPTIMIZACIÓN DE OPERACIONES DE EXTRACCIÓN ARTIFICIAL POR GAS ANTECEDENTES DE LA INVENCIÓN Los operadores del campo petrolífero dedican recursos significativos para mejorar la recuperación de hidrocarburos de depósitos mientras que reducen los costos de recuperación. Para alcanzar estas metas, los ingenieros de producción monitorean tanto el estado actual del depósito e intentan predecir el comportamiento futuro dado un conjunto de condiciones actuales y/o postuladas. El monitoreo de pozos por ingenieros de producción, algunas veces denominado como supervisión del pozo, implica la recolección regular y monitoreo de datos de producción medidos cerca del sondeo desde dentro y alrededor de los pozos. Tales datos pueden recolectarse utilizando sensores integrados detrás de la tubería de revestimiento del pozo y/o desde dispositivos de medición introducidos dentro del pozo con la tubería de producción. Los datos pueden incluir, pero no se limitan a, porciones de agua y petróleo, presión de fluido e índices de flujo de fluido, y generalmente se recolectan en un intervalo fijo, regular (por ejemplo, una vez por minuto) y monitorean en tiempo real por el personal de campo.A medida que los datos se recolectan, se archivan generalmente en una base de datos.

Además de las condiciones de monitoreo dentro del pozo, los sistemas utilizados para extraer producto de fluidos hacia la superficie también se monitorean.Talmonitoreo garantiza que los sistemas funcionan tan cerca a su punto de operación óptimo como sea posible o práctico, y que las fallas se detecten y resuelvan rápidamente. Uno de tales tipos de sistemas utilizados es un sistema de extracción artificial por gas (GL). Los mandriles del sistema GL se montan generalmente a lo largo de la tubería de producción y descienden dentro de la tubería de revestimiento de producción del pozo junto con la tubería. Se introduce gas dentro de la región anular entre la tubería de revestimiento y la tubería bajo presión, y válvulas colocadas a lo largo y/o dentro del mandril permiten al gas introducirse dentro del flujo de fluido dentro de la tubería de producción. Los sistemas GL ayudan a extraer el producto hacia la superficie al reducir la densidad del fluido (y de este modo la presión del fondo del pozo), lo cual acelera el movimiento de los fluidos desde el yacimiento a través de lasperforaciones en la tubería de revestimiento y hacia arriba de la tubería de producción.

Los sensores del fondo del pozo, se instalan, recolectan y transmiten datos hacia la superficie (por ejemplo, mediante cables hacia la superficie y/o inalámbricamente). Los datos pueden incluir, pero no se limitan a, presión de extracción artificial por gas inyectado y temperatura, y presión de fluido producido y temperatura. Aunque los datos proporcionados permiten el monitoreo del rendimiento del sistema GL, determinar la causa subyacente de una falla o una variación en el rendimiento del sistema GL es una tarea más complicada.Una falla del sistema GL o variación del rendimiento puede tener numerosas causas y los operadores se esfuerzan en identificar la causa de tales problemas rápidamente para reducir cualquier tiempo de inactividad resultante o producción reducida. Mientras el personal de supervisión de petróleo/pozo experimentado puede confiar en su experiencia personal para diagnosticar y resolver tales problemas, un enfoque más automatizado basado en una base de información más amplia ofrece la posibilidad de diagnosticar problemas y proporcionar soluciones más óptimas en un periodo más corto de tiempo.

BREVE DESCRIPCIÓN DE LAS FIGURAS Un mejor entendimiento de las diversas modalidades descritas puede obtenerse cuando se considera la siguiente descripción detallada junto con los dibujos anexos, en los cuales: La FIGURA 1A muestra un pozo de producción que abastece datos del sistema de extracción artificial por gas (GL) y el pozo medido.

La FIGURA IB muestra un diagrama simplificado de un sistema GL ilustrativo.

La FIGURA 2A, FIGURA 2B, FIGURA 2C, FIGURA 2D muestran pantallas de interfaz de usuario ilustrativas para monitorear, diagnosticar y optimizar operaciones de GL.

La FIGURA 3 muestra un sistema de adquisición de procesamiento de datos ilustrativo adecuado para implementar modalidades basadas en software de los sistemas y métodos descritos en la presente.

La FIGURA 4A muestra un método de monitoreo, diagnóstico y optimización del sistema GL ilustrativo.

La FIGURA 4B muestra un método de etiquetado de tarea de operación de GL ilustrativo que funciona junto con el método de monitoreo, diagnóstico y optimización del sistema GL ilustrativo descrito.

Deberá entenderse que los dibujos y descripción detallada correspondiente no limitan la descripción, sino que por el contrario, proporcionan las bases para entender todas las modificaciones, equivalentes, y alternativas que caen dentro del alcance de las reivindicaciones anexas.

DESCRIPCIÓN DETALLADA DE LA INVENCIÓN Los párrafos siguientes describen diversos sistemas y métodos ilustrativos para monitorear, diagnosticar y optimizar operaciones de sistemas de extracción artificial por gas (GL). Un pozo de producción ilustrativo y sistema de recolección y procesamiento de datos relacionados adecuado para recolectar y procesar los datos del pozo y sistema GL medidos se describe primero. Continúa una descripción de una serie de pantallas de interfaz de usuario, en donde las pantallas muestran datos a un usuario como parte del monitoreo, diagnóstico y optimización del sistema GL descrito. Estas pantallas se generan por medio de un sistema de adquisición de procesamiento de datos que realiza las versiones implementadas por software de los métodos descritos. Un método de monitoreo, diagnóstico y optimización del sistema GL ilustrativo se describe de manera concurrente con el sistema de adquisición y procesamiento de datos. Finalmente, un método de etiquetado de tarea del sistema GL se describe que complementa el monitoreo,diagnóstico y optimización del sistema GL descrito.

***Los sistemas y métodos descritos en la presente operan en datos recolectados medidos desde los pozos, tal como los encontrados en los campos de producción de petróleo y gas. Tales campos generalmente incluyen múltiples pozos productores que proporcionan acceso a los fluidos de depósito subterráneo. Los datos del pozo medido se recolectan regularmente desde cada pozo productor para rastrear condiciones cambiantes en el depósito. La FIGURA 1A muestra un ejemplo de tal recolección de datos desde un pozo productor con un pozo de sondeo 102 que se ha perforado en la tierra. Tales pozos de sondeo se perforan rutinariamente a diez mil pies o más de profundidad y pueden dirigirse horizontalmente por tal vez el doble de distancia. El pozo productor también incluye un cabezal 104 de tubería de revestimiento y una tubería de revestimiento 106, ambos asegurados en su lugar por cemento 103.El Bloqueador de Explosión (BOP) 108 se acopla al cabezal de tubería de revestimiento 106 y la boca del pozo de producción 110, las cuales juntas sellan en la boca del pozo y permiten al fluido extraerse desde el pozo en una forma segura y controlada.

El uso de dispositivos de medición instalados permanentemente en el pozo junto con el sistema GL facilita monitoreo y control del sistema GL.Los diferentes transductores envían señales a la superficie que pueden almacenarse, evaluarse y utilizarse para controlar las operaciones del sistema GL. Los datos del pozo medidos se muestran y recolectan periódicamente desde el pozo productor y se combinan con mediciones de otros pozos dentro de un depósito, permitiendo al estado general del depósito monitorearse y evaluarse. Estas mediciones, las cuales pueden incluir temperaturas del fondo del pozo, presiones e índices de flujo, pueden tomarse utilizando números de instrumentos del fondo del pozo y superficies diferentes. Dispositivos adicionales acoplados en línea con la tubería de producción 112 incluyen el mandril de GL 114 (que controla el flujo de gas inyectado dentro de la tubería de producción 112) y el obturador 122 (se isla la zona de producción por debajo del obturador desde el resto del pozo). Los dispositivos de medición de superficie adicionales pueden utilizarse para medir, por ejemplo, la presión del cabezal de tubería y la temperatura y la presión del cabezal de la tubería de revestimiento.

La FIGURA IB muestra un diagrama del sistema GL ilustrativo incorporado en el pozo productor de la FIGURA 1A, e incluye algunos componentes no mostrados en la FIGURA 1A mientras excluye otros para mayor claridad. Se inyecta gas en la zona anular 150 entre la tubería de revestimiento 106 y la tubería de producción 112 mediante el regulador de extracción artificial por gas 152, el cual regula la presión de la inyección de gas. El gas presurizado dentro de la zona anular 150, el cual se separa de la zona de producción por el obturador 122, pasa a través de la válvula de inyección 154 (montada en el mandril 114).En al menos algunas modalidades ilustrativas valores adicionales tal como la válvula 155 se proporcionan para aumentar el flujo del gas durante el proceso de descargar el pozo (es decir, cuando se inicia el flujo dentro de un pozo para remover la columna de fluido en espera. La FIGURA IB muestra el pozo después de que la descarga se ha completado y la válvula 155 adicional se ha cerrado. Las válvulas permiten al gas inyector presurizado dentro de la tubería de producción 112 mientras que evitan el fluido dentro de la tubería que fluye de regreso dentro de la zona anular 150. El fluido que incluye el petróleo del yacimiento y el gas inyectado fluye a través de la tubería de inyección 112 hacia la superficie y el regulador de producción 154, lo cual regula el flujo del fluido producido que sale del pozo.

Con referencia de nuevo a la FIGURA 1A, el cable 128 proporciona energía a diversos dispositivos superficiales y del fondo de la perforación a los que se acopla (por ejemplo, dispositivos de monitoreo de gas y/o presión de fluido, flujo y temperatura), así como también trayectorias de señal (eléctrica, óptica, etc.), para controlar señales desde el panel de control 132 para los dispositivos, y para señales de telemetría recibidas por el panel de control 132 desde los dispositivos. Alternativamente, los dispositivos pueden alimentarse por otras fuentes (por ejemplo, baterías) con señales de control y telemetría intercambiándose entre el panel de control 132 y los dispositivos inalámbricamente (por ejemplo, utilizando comunicaciones acústicas o de radiofrecuencia) o utilizando una combinación de comunicación alámbrica e inalámbrica. Los dispositivos pueden controlarse y monitorearse localmente por personal de campo utilizando una interfaz de usuario integrada en el panel de control 132, o pueden controlarse y monitorearse por un sistema de computadora 45. La comunicación entre el panel de control 132 y el sistema de computadora 45 puede ser mediante una red inalámbrica (por ejemplo, una red celular), mediante una red cableada (por ejemplo, una conexión cableada al Internet), o una combinación de redes inalámbricas y cableadas.

En al menos algunas modalidades ilustrativas, los datos se recolectan utilizando una herramienta de diagrafia de producción, la cualpuede descenderpor cable dentro de la tubería de producción 112.En otras modalidades ilustrativas, la tubería de producción 112 primero se remueve, y la herramienta de diagrafía de producción entonces desciende dentro de la tubería de revestimiento 106.En cualquiera de los casos, la herramienta se retira subsiguientemente mientras se toman lasmediciones como una función de la posición del pozo de sondeo y un ángulo de azimut. En otras modalidades alternativas, una téenica alternativa que algunas veces se utiliza es la diagrafía con tubería continua, en la que la herramienta de diagrafía se acopla al extremo de la tubería continua tomada de un carrete y empujada al fondo de la perforación por un inyector de tubería colocado en la parte superior de la boca del pozo de producción 110. Como antes, la herramienta puede empujase hacia abajo ya sea por la tubería de producción 112 o la tubería de revestimiento 106 después de que la tubería de producción 112 se ha removido. Sin importar la técnica utilizada para introducir y removerla, la herramienta de digrafía de producción proporciona datos adicionales que pueden utilizarse para complementar los datos recolectados desde los dispositivos de medición de la tubería de producción y tubería de revestimiento. Los datos de la herramienta de diagrafía de producción pueden comunicarse al sistema de computadora 45 durante el proceso de diagrafía, o alternativamente pueden descargarse desde la herramienta de diagrafía de producción después de que el ensamble de herramienta se recupera.

Continuando con referencia a la FIGURA 1A, el panel de control 132 incluye una unidad de terminal remota (RTU) que recolecta los datos desde los dispositivos de medición del fondo del pozo y los reenvía a un sistema de control de supervisión y adquisición de datos (SCADA) que es parte del sistema de computadora 45.En la modalidad ilustrativa mostrada, el sistema de computadora 45 incluye un conjunto de servidores de blade 54 que incluyen varias paletas procesadoras, al menos algunas de las cuales proporcionan la funcionalidad SCADA descrita en lo anterior. Otras paletas procesadoras pueden utilizarse para implementar el monitoreo, diagnóstico y optimización del sistema GL descrito. El sistema de computadora 45 también incluye la estación de trabajo 51 de usuario, la cual incluye un sistema 46 de procesamiento general. Tanto las paletas procesadoras del servidor blade 54 y el sistema de procesamiento general 46 de preferencia se configuran por software, mostrado en la FIGURA 1A en la forma de un medio de almacenamiento de información no transitorio (es decir, no volátil) removible 52, para procesar los datos delpozos y sistema GL recolectados.El software también puede incluir software descargable accedido a través de una red (por ejemplo,mediante la Internet).El sistema de procesamiento general 46 se acopla a un dispositivo de visualización 48 y un dispositivo de entrada de usuario 50 para permitir a un operador humano interactuar con el sistema de software 52. Alternativamente, el dispositivo de visualización 48 y el dispositivo de entrada de usuario 50pueden acoplarse a unapaleta procesadora dentro del servidorblade 54 que opera como un sistema de procesamiento general 46 de la estación de trabajo del usuario 51.

El software que se ejecuta en las paletas de procesamiento del servidor blade 54 y/o estaciones de trabajo 51 muestra al usuario una serie de pantallas, mostradas como las pantallas ilustrativas de la FIGURA 2A, FIGURA 2B, FIGURA 2C a FIGURA 2D, que permiten al usuario determinar el estado del sistema GL e interactuar con el software para tomar la acción basada en la información mostrada.La FIGURA 2A muestra una pantalla de estado 200 para un depósito (el depósito "Houston") con ocho pozos del depósito mostrado (pozos HO-OOl a HO-008). La pantalla incluye una sección de aviso 202 que enlista los avisos actuales (ordenados por gravedad) para los pozos dentro del depósito mostrado, un mapa de depósito 204 que muestra la ubicación geográfica de los pozos dentro del depósito y proporciona un estado visual de cada pozo (por ejemplo, inactivo, en alarma, con oportunidades y optimizado), un resumen 206 del número de pozos en cada condición de estado, y valores en tiempo real actuales para un pozo seleccionado (por ejemplo, HO-006 en la FIGURA 2A).

Cuando un usuario del sistema es notificado de un aviso (por ejemplo, una alarma, problema o una oportunidad de mejora del rendimiento), el usuario puede seleccionar el pozo identificado por el aviso para mostrar un resumen 210 del estado actual del pozo como se muestra en la FIGURA 2B. La pantalla permite a un usuario ver los valores medidos actuales 212 tales como, por ejemplo, la presión en el cabezal de la tubería de revestimiento (CHP), presión del cabezal de la tubería (THP), y temperatura del cabezal de tubería (THT), así como también datos de producción en tiempo real 214 tal como los índices de flujo de fluido, índices de flujo de petróleo, porciones de agua e índices de gas/líquido (GLRs). La pantalla también muestra datos históricos 216 para un período de tiempo seleccionado.

Si después de revisar los datos para el pozo seleccionado un usuario decide que el problema planteado por el aviso especifica un análisis adicional, el usuario puede abrir una pantalla de diagnóstico tal como la pantalla ilustrativa 220 mostrada en la FIGURA 2C.La pantalla 220 incluye valores medidos actuales 222,tabla de flujo de entrada/flujo de salida 224,tabla de gradiente 226 y resultados de análisis 228. La pantalla puede utilizarse por el otro usuario para revisar los resultados de un modelo de pozo basado en análisis nodal y comparar los resultados de los datos medidos. En al menos algunas modalidades ilustrativas, el análisis modal se aplica en donde un conjunto de cuestión analítica representa y modela el flujo y presión (valor de salida delmodelo delpozo)de fluidosmulti-fase dentro del pozo de sondeo. Los valores de entrada del modelo del pozo pueden incluir permeabilidad del depósito,espesor del depósito, porosidad del depósito, fricción de la tubería del pozo, y características de terminación y perforación. En el análisis nodal de la modalidad ilustrativa descrita, el pozo y la región circundante se divide en una serie de puntos de o "nodos", cada uno tiene una sección de flujo de entrada y sección de flujo de salida. La sección de flujo de entrada incluye componentes corriente arriba del nodo seleccionado, mientras la sección de flujo de salida incluye componentes corriente abajo del nodo seleccionado. El sistema de producción analizado se modela como un grupo de componentes que incluye rocas del depósito, terminaciones (por ejemplo, relleno de grava, perforaciones abierta/cerrada y pozo abierto), cadenas de flujo vertical, restricciones, líneas de flujo y redes de recolección integradas a través de las cuales el fluido fluye a través de la sección de flujo de entrada y fuera a través de la sección de flujo de salida.

Las diferencias entre los valores medidos y los valores calculados del modelo del pozo pueden indicar problemas, incluyendo problemas con el equipo y/o cambios en las condiciones del fondo del pozo. Por ejemplo, la tabla de flujo de entrada/flujo de salida 224de la FIGURA 2C muestra una diferencia entre el punto de operación actual (la intersección de la curva de Relación de Rendimiento de Flujo y la curva de Rendimiento de Extracción Vertical) y el punto de operación calculado por el modelo del pozo. El software que se ejecuta dentro del sistema puede detectar automáticamente la diferencia o responder a un comando del usuario, y en respuesta a tal detección o comando comparar las condiciones de medida del sistema GL contra una base de datos de estados del sistema GL conocido.En al menos algunas modalidades ilustrativas, un sistema experto basado en reglas determina la causa más probable de las condiciones medidas y sugiere acciones recomendadas para resolver dichas condiciones. Tanto la causa más probable como las acciones recomendadas para resolver el problema se generan por el sistema experto y se muestran al fondo de la pantalla como los resultados del sistema de análisis 228. El usuario puede seleccionar una o más acciones recomendadas para resolver las condiciones identificadas, provocando que el modelo se actualice para reflejar ambas de las condiciones y las acciones recomendadas seleccionadas. Las acciones recomendadas pueden subsiguientemente implementarse de forma manual por personal de campo (por ejemplo, en respuesta a una etiqueta de tarea emitida utilizando el sistema de etiqueta descrito a continuación).Alternativamente, en al menos algunas modalidades ilustrativas las acciones recomendadas pueden implementarse automáticamente mediante comandos emitidos por el sistema SCADA en respuesta a la selección de usuario que cambia las configuraciones del sistema GL en el campo (por ejemplo, dirigir una nueva configuración de regulador).

Una vez que se ha diagnosticado una condición y corregido, los métodos y sistemas descritos también pueden utilizarse para mejorar el desempeño en el sistema. En al menos algunas modalidades ilustrativas, el usuario provoca que la pantalla ilustrativa 230 de la FIGURA 2D se muestre, la cual muestra valores medidos actuales 232 del pozo y el sistema GL,mediciones de producción actual y configuraciones de control 236 y gráficas de rendimiento 234 generadas por el modelo del pozo actualizado. La gráfica de rendimiento 234 muestra tanto el punto de desempeño actual del pozo/sistema GL así como también las curvas de rendimiento estimadas calculadas por el modelo. Los valores correspondientes y configuraciones 236para el punto de operación actual se muestran debajo de la gráfica. Cuando el usuario selecciona un punto de operación deseado, los valores objetivo y configuraciones de control 238 (por ejemplo, flujo de inyección de gas y configuración de regulador) que corresponde al punto de operación seleccionado también se muestran debajo de la gráfica. Las configuraciones de control mostradas son aquellas calculadas por el modelo para alcanzar diversos valores objetivo para el punto de operación seleccionado (por ejemplo, los indices de producción liquido objetivo que resultan de un indice de inyección de dado en diferentes configuraciones de regulador). Un sistema que realiza una modalidad implementada por software del método descrito en lo anterior se muestra en la FIGURA 3, y una modalidad ilustrativa del método descrito se muestra en la FIGURA 4A. Los módulos de software se muestran dentro del subsistema de procesamiento 330 de la FIGURA 3 que realizan las funciones descritas en los diversos bloques de la FIGURA 4A.Más específicamente, y con referencia tanto a La FIGURA 3 y FIGURA 4A, los datos del pozo y sistema GL se recolectan mediante el subsistema de adquisición de datos 310 y se almacena por elmódulo de recolección/almacenamiento de datos 332 sobre una base de datos dentro del subsistema de almacenamiento de datos 320 (bloque 402).Los datos producidos por el modelo del pozo 340 del pozo se comparan con los datos recolectados por el módulo de comparación 334 (bloque 404). La diferencia de los datos entre los resultados del modelo y los datos recolectados se utilizan por el módulo de identificador de condición 336 para identificar y mostrar al usuario las condiciones probables que provocan las diferencias (bloque 406). El módulo de actualización del modelo 338 actualiza el modelo del pozo 340 basado en la condición identificada y la corrección correspondiente seleccionada por el usuario (bloque 408), y el módulo de actualización de curva de rendimiento 342 genera las curvas del rendimiento del sistema GL basado en los datos producidos por el modelo del pozo actualizado (bloque 410). El módulo de acción recomendado 344 identifica y muestra al usuario una lista de valores de control y/u otras acciones (por ejemplo, una configuración del regulador y un indice de inyección de gas) calculado para producir un rendimiento del sistema GL consistente con un punto operativo seleccionado (por ejemplo, en o cerca del punto operativo dentro de ± un valor de tolerancia determinado; bloque 412) desde que el usuario selecciona una configuración/acción que se acepta por el módulo de acción recomendado 344 (bloque 414), terminando el método 400 (bloque 416). En al menos algunas modalidades ilustrativas, el módulo de acción recomendado 344 también inicia un cambio un cambio en una o más configuraciones del sistema GL en respuesta a aceptar la selección del usuario (por ejemplo, emitiendo una etiqueta de tarea al personal de campo como se describe a continuación, o activando un comando de sistema SCADA que cambia automáticamente las configuraciones del sistema GL relevantes).

Los sistemas y métodos descritos en lo anterior pueden aumentar por un sistema de etiqueta de tarea (implementado, por ejemplo, por medio delmódulo de etiqueta de tarea 346de la FIGURA 3) que notifica al personal de operador de campo de las condiciones de interés del pozo cuando ocurren, y permite a tales condiciones monitorearse y rastrearse según avanzan desde la detección a través del diagnóstico, corrección y resolución. Dentro de cada fase, un mecanismo de autorización puede implementarse el cual requiere que el personal de supervisión autorice al personal de campo y/o ingeniería antes de que les permita implementar la acción correctiva. La FIGURA 4B muestra un método ilustrativo 450 que implementa tal sistema de etiqueta de tarea. Cuando se genera un aviso por el sistema de monitoreo, diagnóstico y optimización durante la recolección de datos (por ejemplo, debido a que un valor medido excede un límite de umbral o se encuentra fuera del margen permisible de valores), una también se genera una notificación (bloque 452) y se crea una etiqueta de tarea (bloque 454). La notificación puede incluir, por ejemplo, emails, mensajes de texto automáticos y/o páginas, los cuales se envían a los contactos basados en la naturaleza de la condición subyacente de acuerdo con una o más listas de distribución configuradas previamente. Cuando el proceso de diagnosticar y corregir una alarma o problema y/o mejorar el rendimiento de un pozo/sistema GL avanza, la etiqueta de tarea se actualiza para reflejar cualquier acción tomada. Tal acción puede incluir la asignación de personal para abordar la condición subyacente (bloque 456), cualesquier autorizaciones requeridas, correcciones de equipo, reparaciones y/o remplazos, y la resolución/disposición final de la condición (bloque 458), terminando el método (bloque 460). En al menos algunas modalidades ilustrativas, las notificaciones adicionales se generan cada vez que la etiqueta de tarea se actualiza.Al menos algunas de las actualización de etiqueta de tarea pueden realizarse automáticamente por el sistema de monitoreo, diagnóstico y optimización,mientras que otros pueden realizarse manualmente por los usuarios del sistema. Los usuarios pueden tener acceso a las etiquetas de tarea, ya sea solamente para revisión o actualización, de acuerdo con una estructura de permiso de acceso similar a la utilizada en un sistema de archivo de computadora típico.

Una modalidad de la presente invención incluye un método para monitorear, diagnosticar y optimizar la operación de un sistema GL que incluye recolectar datos medidos representativos de un estado de un sistema GL dentro de un pozo, y almacenar además los datos medidos; comparar los datos medidos con los datos calculados generados por un modelo del pozo; identificar una o más condiciones probables del sistema GL basado en al menos en parte en las diferencias entre los datos medidos y los datos calculados; actualizar el modelo del pozo para reflejar una o más condiciones probables y una o más correcciones seleccionadas a una omás de las condicionesmásprobables;generar unapluralidad de las curvas del rendimiento del sistema GL utilizando el modelo del pozo actualizado; y mostrarle a un usuario una o más acciones recomendadas para alcanzar un rendimiento del sistema GL consistente con el punto de operación del sistema GL en al menos una de una pluralidad de las curvas del rendimiento del sistema GL.

El método además puede incluir aceptar una selección de punto operación del sistema GL; e iniciar un cambio en una o más de las configuraciones del sistema GL en respuesta a aceptar la selección.

El método además puede incluir identificar una o más condiciones probables al comparar los datos medidos con una base de datos del estado del sistema GL conocidos.

El método además puede incluir los datos medidos que incluyen datos seleccionados del grupo que consiste de datos en tiempo real, datos registrados y datos simulados.

Elmétodo ademáspuede incluir los datos representativos del estado del sistema GL que incluyen datos seleccionados del grupo que consiste de la presión del fondo del pozo, temperatura del fondo del pozo, presión del cabezal de la tubería, temperatura del cabezal de la tubería, tamaño del regulador, índices de flujo de fluido, índices de flujo de petróleo y porciones de agua, relaciones gas/líquido,presión de gas inyectado, temperatura de gas inyectado, índice de flujo de gas inyectado y una o más configuraciones de válvula de mandril.

El método además puede incluir generar un mensaje de aviso si un valor de los datos medidos se detecta fuera de un margen permisible de valores y enviar una notificación correspondiente a uno o más contactos de una lista de distribución; crear un etiqueta de rastreo de tarea que corresponde al mensaje de aviso; actualizar la etiqueta de rastreo de tarea para incluir la acción recomendada y el personal asignado para implementar la solución; actualizar la etiqueta de rastreo de tarea para documentar la implementación de la solución y cerrar la etiqueta de rastreo de tarea; y generar un mensaje de aviso adicional y enviar una notificación correspondiente adicional a uno o más contactos cada vez que la etiqueta de rastreo de tarea se actualiza.

El método además puede incluir mostrar al menos a uno de uno o más usuarios el estado actual de la etiqueta de rastreo de tarea.

El método además puede incluir determinar si al menos uno de uno o más usuarios pueden ver o actualizar la etiqueta de rastreo de tarea basado en la estructura de permiso de acceso.

Otra modalidad de la presente invención incluye un sistema de monitoreo, diagnóstico y optimización de GL que incluye una memoria que tiene un software de monitoreo, diagnóstico y optimización del sistema GL, y uno o más procesadores acoplados a la memoria. El software provoca que uno o más procesadores recolecten datos medidos representativos de un estado de un sistema GL dentro de un pozo,y además almacena los datos medidos; compara los datos medidos con los datos calculados generados por un modelo del pozo; identifica una o más condiciones probables del sistema GL basado en almenos en parte en las diferenciasentre los datos medidos y los datos calculados; actualizar el modelo del pozo para reflejar una o más condiciones probables y una o más correcciones seleccionadas a uno de uno o más condiciones probables; generar una pluralidad de las curvas del rendimiento del sistema GL utilizando el modelo del pozo actualizado; y mostrar a un usuario una o más acciones recomendadaspara alcanzar un rendimiento del sistema GL consistente con un punto de operación del sistema GL en al menos una de una pluralidad de las curvas del rendimiento del sistema GL.

El software incluido en el sistema además puede provocar que uno o más procesadores acepten la selección del punto operativo del sistema GL, e inicien un cambio en una o más configuraciones del sistema GL en respuesta a la aceptación de la selección.

El software incluido en el sistema además puede implementar un sistema experto basado en reglas que identifican una o más condiciones probables al menos en parte al comparar los datos medidos con una base de datos de los estados del sistema GL conocidos.

El sistema además puede incluir los datos medidos que incluyen los datos seleccionados del grupo que consiste de datos en tiempo real, datos registrados y datos simulados.

El sistema además puede incluir los datos representativos del estado del sistema GL que incluye datos seleccionados del grupo que consiste de la presión del fondo del pozo, temperatura del fondo delpozo,presión del cabezal de la tubería,temperatura del cabezal de la tubería, tamaño del regulador, índices de flujo de fluido, índices de flujo de petróleo y porciones de agua, relaciones gas/líquido,presión de gas inyectado, temperatura de gas inyectado, índice de flujo de gas inyectado y una o más configuraciones de válvula de mandril.

El software incluido en el sistema además puede provocar que uno o más procesadores generan un mensaje de aviso si un valor de los datos medidos se detectan fuera de un margen permisible de valores y enviar una notificación correspondiente a uno o más contactos de una lista de distribución; crear una etiqueta de rastreo de tarea que corresponde al mensaje de aviso; actualizar la etiqueta de rastreo de tarea para incluir la acción recomendada y el personal asignado para implementar la solución; actualizar la etiqueta de rastreo de tarea para documentar la implementación de la solución y cerrar la etiqueta de rastreo de tarea; y generar un mensaje de aviso adicional y enviar una notificación correspondiente adicional a uno o más contactos cada vez que la etiqueta de rastreo de tarea se actualiza.

Todavía otra modalidad de la presente invención incluye un medio de almacenamiento de información no transitorio que tiene un software de monitoreo, diagnóstico y optimización del sistema GL que incluye un módulo de recolección y almacenamiento de datos que recolecta los datos medidos representativos de un estado de un sistema GL dentro de un pozo, y además almacenas los datos medidos; un módulo de comparación que compara los datos medidos con los datos calculados generados por un modelo del pozo; un módulo de identificador de condición que identifican una o más condiciones probables del sistema GL basado en al menos en parte en las diferencias entre los datosmedidos y los datos calculados; un modelo de actualización de módulo que actualiza el modelo del pozo para reflejar una o más condiciones probables y una o más correcciones seleccionadas a uno de uno o más condiciones probables; un módulo de curva de rendimiento que genera una pluralidad de las curvas del rendimiento del sistema GL utilizando el modelo del pozo actualizado; y un módulo de acción recomendado que muestra a un usuario una o más acciones recomendadas para alcanzar a rendimiento del sistema GL consistente con un punto de operación del sistema GL en al menos una de una pluralidad de las curvas del rendimiento del sistema GL.

El módulo de acción recomendado incluido en el medio de almacenamiento además puede aceptar una selección de punto operativo del sistema GL e iniciar un cambio en una o más configuraciones del sistema GL en respuesta a la selección.

El módulo identificador de condición incluido en el medio de almacenamiento además puede incluir un software de sistema experto basado en reglas que identifican una o más condiciones probables al menos en parte al comparar los datos medidos con una base de datos de los estados del sistema GL conocidos.

Los datos medidos que se recolectan y almacenan por el software incluido en el medio de almacenamiento además pueden incluir los datos seleccionados del grupo que consiste de datos en tiempo real, datos registrados y datos simulados.

Los datos representativos del estado del sistema GL que se recolectan y almacenan por el software incluido en el medio de almacenamiento además pueden incluir los datos seleccionados del grupo que consisten de la presión del fondo del pozo, temperatura del fondo delpozo,presión del cabezal de la tubería,temperatura del cabezal de la tubería, tamaño del regulador, índices de flujo de fluido, índices de flujo de petróleo y porciones de agua, relaciones gas/líquido,presión de gas inyectado, temperatura de gas inyectado, índice de flujo de gas inyectado y una o más configuraciones de válvula de mandril.

El medio de almacenamiento además puede incluir un módulo de etiqueta de tarea que genera un mensaje de aviso si un valor de los datos medidos se detecta fuera de un margen permisible de valores y envía una notificación correspondiente a uno o más contactos de una lista de distribución; crea una etiqueta de rastreo de tarea que corresponde al mensaje de aviso; actualiza la etiqueta de rastreo de tarea para incluir la acción recomendada y el personal asignado para implementar la solución; actualiza la etiqueta de rastreo de tarea para documentar la implementación de la solución y cierra la etiqueta de rastreo de tarea; y genera un mensaje de aviso adicional y envía una notificación correspondiente adicional a uno o más contactos cada vez que la etiqueta de rastreo de tarea se actualiza.

Otras numerosas modificaciones, equivalentes, y alternativas, serán evidentes para aquellos con experiencia en la téenica una vez que se aprecia completamente la descripción anterior. Por ejemplo, aunque al menos algunas modalidades de software se han descrito incluyendo módulos que realizan funciones específicas, otras modalidades pueden incluir módulos de software que combinan las funciones de los módulos descritos en la presente. También, se anticipa que como un sistema de computadora realiza los aumentos, puede ser posible en el futuro implementar las modalidades basadas en software descritas en lo anterior utilizando hardware mucho más pequeño,haciendo posible realizar el monitoreo, diagnóstico y optimización descrito utilizando sistemas en el sitio (por ejemplo, sistemas operados dentro de un camión de diagrafía del pozo ubicado en el depósito). Adicionalmente, aunque al menos algunos elementos de las modalidades de la presente descripción se describen dentro del contexto de monitorear datos en tiempo real, el sistema que utilizan los datos registrados previamente (por ejemplo, sistemas de "reproducción de datos") y/o datos simulados (por ejemplo, simuladores de capacitación) también se encuentran dentro del alcance de la descripción. Se pretende que las siguientes reivindicaciones se interpreten para abarcar todas las modificaciones, modificaciones, equivalentes, y alternativas cuando sea aplicable.

Claims (20)

NOVEDAD DE LA INVENCIÓN Habiendo descrito la presente invención como antecede, se considera como novedad y por lo tanto se reclama como propiedad lo descrito en las siguientes: REIVINDICACIONES

1. Un método para monitorear, diagnosticar y optimizar la operación de un sistema de extracción artificial por gas (GL) caracterizado porque comprende: recolectar datos medidos representativos de un estado de un sistema GL dentro de un pozo, y almacenar además los datos medidos; comparar los datos medidos con los datos calculados generados por un modelo del pozo; identificar una o más condiciones probables del sistema GL basado en al menos en parte en las diferencias entre los datos medidos y los datos calculados; actualizar el modelo del pozo para reflejar una o más condiciones probables y una o más correcciones seleccionadaspara una o más condiciones probables; generar una pluralidad de las curvas del rendimiento del sistema GL utilizando el modelo del pozo actualizado; y mostrarle a un usuario una o más acciones recomendadas para alcanzar un rendimiento del sistema GL consistente con un punto de operación del sistema GL en al menos una de una pluralidad de las curvas del rendimiento del sistema GL.

2. El método de conformidad con la reivindicación 1, se caracteriza además porque comprende: aceptar la selección de punto operativo del sistema GL; y iniciar un cambio en una o más configuraciones del sistema GL en respuesta a aceptar la selección.

3. El método de conformidad con la reivindicación 1, se caracteriza porque identificar una o más condiciones probables comprende comparar los datos medidos con una base de datos de los estados del sistema GL conocidos.

4. El método de conformidad con la reivindicación 1, se caracteriza porque los datos medidos comprenden datos seleccionados del grupo que consiste de datos en tiempo real, datos registrados y datos simulados.

5. El método de conformidad con la reivindicación 1, se caracteriza porque los datos representativos del estado del sistema GL comprenden datos seleccionados del grupo que consiste de presión del fondo del pozo, temperatura del fondo del pozo, presión del cabezal de la tubería, temperatura del cabezal de la tubería, tamaño del regulador, índices de flujo de fluido, índices de flujo de petróleo y porciones de agua, relaciones gas/líquido, presión de gas inyectado, temperatura de gas inyectado, índice de flujo de gas inyectado y una o más configuraciones de válvula de mandril.

6. El método de conformidad con la reivindicación 1, se caracteriza además porque comprende: generar un mensaje de aviso si un valor de los datos medidos se detecta fuera de un margen permisible de valores y enviar una notificación correspondiente a uno o más contactos de una lista de distribución; crear una etiqueta de rastreo de tarea que corresponde al mensaje de aviso; actualizar la etiqueta de rastreo de tarea para incluir la acción recomendada y el personal asignado para implementar la solución; actualizar la etiqueta de rastreo de tarea para documentar la implementación de la solución y cerrar la etiqueta de rastreo de tarea; y generar un mensaje de aviso adicional y enviar una notificación correspondiente adicional a uno o más contactos cada vez que la etiqueta de rastreo de tarea se actualiza.

7. El método de conformidad con la reivindicación 6, se caracteriza además porque comprende mostrar al menos a uno de uno o más usuarios el estado actual de la etiqueta de rastreo de tarea.

8. El método de conformidad con la reivindicación 6, se caracteriza además porque comprende determinar si al menos a uno de uno o más usuarios pueden ver o actualizar la etiqueta de rastreo de tarea basado en una estructura de permiso de acceso.

9. Un sistema de monitoreo, diagnóstico y optimización de extracción artificial por gas (GL) caracterizado porque comprende: una memoria que tiene un software de monitoreo, diagnóstico y optimización del sistema GL; y uno o más procesadores acoplados a la memoria, el software provoca que uno o más procesadores: recolecten datos medidos representativos de un estado de un sistema GL dentro de un pozo, y además almacena los datosmedidos; comparar los datos medidos con los datos calculados generados por un modelo del pozo; identificar una o más condiciones probables del sistema GL basado en al menos en parte en las diferencias entre los datos medidos y los datos calculados; actualizar el modelo del pozo para reflejar una o más condiciones probables y una o más correcciones seleccionadaspara una o más condiciones probables; generar una pluralidad de las curvas del rendimiento del sistema GL utilizando el modelo del pozo actualizado; y mostrar a un usuario una o más acciones recomendadas para alcanzar un rendimiento del sistema GL consistente con un punto de operación del sistema GL en al menos una de una pluralidad de las curvas del rendimiento del sistema GL.

10. El sistema de conformidad con la reivindicación 9, se caracteriza porque el software además provoca que uno o más procesadores: acepten una selección de punto operativo del sistema GL; y iniciar un cambio en una o más configuraciones del sistema GL en respuesta a la aceptación de la selección.

11. El sistema de conformidad con la reivindicación 9, se caracteriza porque el software además implementa un sistema experto basado en reglas que identifican una o más condiciones probables al menos en parte al comparar los datos medidos con una base de datos de los estados del sistema GL conocidos.

12. El sistema de conformidad con la reivindicación 9, se caracteriza porque los datos medidos comprenden datos seleccionados del grupo que consiste de datos en tiempo real, datos registrados y datos simulados.

13. El sistema de conformidad con la reivindicación 9, se caracteriza porque los datos representativos del estado del sistema GL comprenden datos seleccionados del grupo que consiste of presión del fondo del pozo, temperatura del fondo del pozo, presión del cabezal de la tubería, temperatura del cabezal de la tubería, tamaño del regulador, índices de flujo de fluido, índices de flujo de petróleo y porciones de agua, relaciones gas/líquido, presión de gas inyectado, temperatura de gas inyectado, índice de flujo de gas inyectado y una o más configuraciones de válvula de mandril.

14. El sistema de conformidad con la reivindicación 9, se caracteriza porque el software además provoca que uno o más procesadores: generar un mensaje de aviso si un valor de los datos medidos se detecta fuera de un margen permisible de valores y enviar una notificación correspondiente a uno o más contactos de una lista de distribución; crear una etiqueta de rastreo de tarea que corresponde al mensaje de aviso; actualizar la etiqueta de rastreo de tarea para incluir la acción recomendada y el personal asignado para implementar la solución; actualizar la etiqueta de rastreo de tarea para documentar la implementación de la solución y cerrar la etiqueta de rastreo de tarea; y generar un mensaje de aviso adicional y enviar una notificación correspondiente adicional a uno o más contactos cada vez que la etiqueta de rastreo de tarea se actualiza.

15. Un medio de almacenamiento de información no transitorio que tiene software de monitoreo, diagnóstico y optimización de sistema de extracción artificial por gas (GL) caracterizado porque comprende: un módulo de recolección y almacenamiento de datos que recolecta datos medidos representativos de un estado de un sistema GL dentro de un pozo, y además almacenas los datos medidos; un módulo de comparación que compara los datos medidos con los datos calculados generados por un modelo del pozo; un módulo de identificador de condición que identifican una o más condiciones probables del sistema GL basado en al menos en parte en las diferencias entre los datos medidos y los datos calculados; un modelo de actualización de módulo que actualiza el modelo del pozo para reflejar una o más condiciones probables y una o más correcciones seleccionadas a uno de uno o más condiciones probables; un módulo de curva de rendimiento que genera una pluralidad de las curvas del rendimiento del sistema GL utilizando el modelo del pozo actualizado; y un módulo de acción recomendado que muestra a un usuario una o más acciones recomendadas para alcanzar el rendimiento del sistema GL consistente con un punto de operación del sistema GL en al menos una de una pluralidad de las curvas del rendimiento del sistema GL.

16. El medio de almacenamiento de conformidad con la reivindicación 15, se caracteriza porque El módulo de acción recomendado además acepta una selección de punto operativo del sistema GL e inicia un cambio en una o más configuraciones del sistema GL en respuesta a la selección.

17. El medio de almacenamiento de conformidad con la reivindicación 15, se caracteriza porque el módulo de identificador de condición comprende un software de sistema experto basado en reglas que identifica una o más condiciones probables al menos en parte al comparar los datos medidos con una base de datos de los estados del sistema GL conocidos.

18. El medio de almacenamiento de conformidad con la reivindicación 15, se caracteriza porque los datos medidos comprenden datos seleccionados del grupo que consiste de datos en tiempo real, datos registrados y datos simulados.

19. El medio de almacenamiento de conformidad con la reivindicación 15, se caracteriza porque los datos representativos del estado del sistema GL comprenden datos seleccionados del grupo que consiste de presión del fondo del pozo, temperatura del fondo del pozo, presión del cabezal de la tubería, temperatura del cabezal de la tubería, tamaño del regulador, índices de flujo de fluido, índices de flujo de petróleo y porciones de agua, relaciones gas/líquido, presión de gas inyectado, temperatura de gas inyectado, relación de flujo de gas inyectado y una o más configuraciones de válvula de mandril.

20. El medio de almacenamiento de conformidad con la reivindicación 15, se caracteriza porque el software además comprende un módulo de etiqueta de tarea que: genera un mensaje de aviso si un valor de los datos medidos se detecta fuera de un margen permisible de valores y envía una notificación correspondiente a uno o más contactos de una lista de distribución; crea una etiqueta de rastreo de tarea que corresponde al mensaje de aviso; actualiza la etiqueta de rastreo de tarea para incluir la acción recomendada y el personal asignado para implementar la solución; actualiza la etiqueta de rastreo de tarea para documentar la implementación de la solución y cierra la etiqueta de rastreo de tarea; y genera un mensaje de aviso adicional y envía una notificación correspondiente adicional a uno o más contactos cada vez que la etiqueta de rastreo de tarea se actualiza.