基于机采和集油系统整体能耗最低的集油参数优化方法

发布时间：2018-03-14 07:46

  本文选题：集油系统　切入点：机采系统　出处：《中国石油大学学报(自然科学版)》2017年05期 　论文类型：期刊论文

【摘要】：将环状集油环上的抽油机井与集油管网作为研究对象,基于多相水平管流模型和抽油机井动态参数的仿真技术建立集油管网压降、抽油机井井口油压与集油系统掺水参数关系的仿真模型及抽油机井输入功率、油井产量与井口油压之间关系的数学模型,即抽油机井输入功率、油井产量与掺水参数之间关系的数学模型。分别以集油和机采系统总能耗最低、集油和机采系统效益最大为优化设计的目标函数,建立集油系统掺水参数优化设计的数学模型。结果表明:井口油压对抽油机井输入功率与油井产量有显著影响;掺水温度与掺水流量对集油和机采系统总能耗、总效益具有显著影响,将机采与集油系统作为整体优化可显著提高系统整体经济效益。
[Abstract]:Based on the multi-phase horizontal pipe flow model and the simulation technology of the dynamic parameters of the pumping well in the annular oil gathering ring, the pressure drop of the oil gathering pipe network is established, which is based on the multi-phase horizontal pipe flow model and the simulation technology of the dynamic parameters of the pumping well. The simulation model of the relationship between the oil pressure at the well head of the pumping unit and the mixing parameters of the oil collecting system and the mathematical model of the relationship between the input power of the pumping unit well and the oil pressure of the well head, I. E. the input power of the pumping unit well, are discussed. Mathematical model of the relationship between oil well production and water mixing parameters. The objective function of optimal design is the lowest total energy consumption of oil gathering and mechanical recovery system, and the maximum benefit of oil gathering and mechanical recovery system, respectively. A mathematical model for optimal design of water mixing parameters of oil collecting system is established. The results show that the wellhead oil pressure has a significant effect on the input power and oil well output of pumping unit, and the temperature and flow rate of water mixing have great influence on the total energy consumption of oil collection and mechanical production system. The total benefit has a significant effect, and the overall economic benefit can be significantly improved by optimizing the mechanical recovery and oil gathering system as a whole.
【作者单位】： 燕山大学机械工程学院;
【基金】：国家自然科学基金项目(51174175)
【分类号】：TE866

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本文编号：1610258