储气库注采运行研究进展

储气库注采运行研究进展

张凯

中原油田分公司油气销售中心 河南 濮阳 457000

摘要：储气库项目对供气管网建设安全、均衡供应除具有重大的战略意义外，在城市天然气调峰领域也具有很重要的意义。目前，储气库工艺已出现高压气泵组中体放空对空污染等安全隐患，和超荷气润滑油超标、采出气轻烃超标、甘醇再生系统汽车尾气释放对空污染、集输管道积盐锈蚀等现象。因此本文将探讨目前储气库的注采运营情况，并希望能有效促进现阶段储气库注采运营的可持续发展。

关键词：储气库；注采能力；技术优化

引言：

由于天然气供应量的逐年扩大，天然气储备与调峰问题日益突出。建设地下储气库将成为储存利用天然气资源的最高效方式之一，并日益引起了国内有关专家的广泛关注。由于地下储气库优点明显，相对于一般采用的地面管道和贮气罐，不但降低了生产成本，同时安全有效。复杂的地址环境给予储气库发实际工作造成诸多苦难，因此中石化迎难而上，全力规划资源布局，加强气藏型储气库技术突破，积极推进储气库集群的构建，以谋求公司向新时代能源转型发展。

储气库作为维护天然气市场调峰、紧急供气、管网稳定运营的主要技术手段，由于具备强注、强采的特性，所以储气库的注采能力在储气库运营管理中占有着关键地位。储气库的注采工作不但包括了地面集输工作外，更要兼顾贮层和竖井安全生产方面的要求，为储气库后期的工作提供了参考。

1储气库运行优化技术概述

储气库运行方面优化，主要通过构建与储气运行安全性评估有关的工艺参数及统计模块，从而达到对储气库安全性的动态评估。以往关于储气库工艺流程设计的探讨仅局限于部分工程单元且部分单体工艺流程设计模型复杂，无法运用于系统可靠性评估流程中。

1.1蒙特卡洛（MCS）算法

MCS算法主要是利用研究数据采用随机概率方式进行采样检验。在建设整个储气库的工作中，可利用这种方法对地层、空气压缩机的设计过程进行利用MCS算法的研究，以分析该技术的工作可靠性问题。以储气井的地层为例，因为考虑到储气井的安全性，因此需要保证其地层气压的变动不会超过安全值，需要根据状态方程和实际地层产状参数采用MCS算法进行采样模拟，在通常的情形下采样时间随着采样量越久，最后再利用井底压差的压力大小来反映可靠度系数收敛和发散。在实际使用种，可以MCS技术具有十分稳定的应用特点，但因其所需数据样本较大，因此MCS技术处理的时间也较长。

1.2 BP（BP神经网络）算法+MCS算法

BP-MCS算法是在传统MCS算法基础上的进一步提高，对MCS算法的求解速度慢、采样次数高、易于忽略一些不稳定因子等的优点，在BP神经网络上进行了应用。BP神经网络由于其内部结构从左至右包括输入层、隐蔽层、传输层，隐藏层在实际环境中往往含有多层，通过包含的权重与偏置值，和sigmoid变量影响和其他层间的关联。将储气库中的数据作为该方法的输入源、以MCS算法计算的可靠性数据作为基准值，并通过反复迭代以确定该优化方法的最终框架。

分析了其扩散途径，包括正向和反向传播。正向传递时，将储气库中设备数据作为输入数据，经过对隐藏层各层数据处理后，从最后层传到输出层，由对隐藏层数据分析得到的可靠性信息和通过MCS算法所得到的信息加以比较，如果偏差超过规定范围即可实现反向传递。在反向传递中，由输入层根据梯度下降法对各层的权值进行了重新设计调整，最后层在保证误差的前提下，保持了其神经网络设计。BP-MCS算法能有效客服MCS算法数据处理时间长的问题，同时也能保障数据的稳定性，但由于神经网络各层间的非线性关联，而且将其用于多参数复杂状态下的储气库，可靠性设计上也非常合适。

2储气库注采优化技术概述

2.1GA（遗传算法）

遗传算法，是为模拟生物遗传学过程而产生的一个优化方法，主要利用重复、交换、突变等的特性，使冗余的数据完成"优胜劣汰，适者生存"的仿真过程，在众多的数据中进化出全局最优值。简单而言，就是先让数据完成编解码工作，编码方式分为：二进制编码、格雷码、浮点数等。利用设定的复制机会，把适应性好的位串尽可能地遗传给后代。交叉，即是在二十二个染色体间的交换操作，来得到新的运算系统品种，是适应力较强的那一个品种。变异后，以比较小的概率将染色体突变，在二进制代码的前提下，突变的形式可以是零，或十二个染色体对变异基因的突变。通过不断地重复、交错、变化，最后确定了适应度最高的解。而在实际场景中，以优化目标函数为选择的导向，做出了相对应的初始解、变异解、变异规则的选择。在具体生产中，可以实际生产目标为基础，科学统筹资源，设计针对性方案，初始解可以为流量、电压等，变异解的变异规律必须按照实际情况加以选择，得到越正确与越科学的变异规律，所得到的全局最优解就更加准确，而问题在变异规律选择得不好的情形下出现，最优解的精确度误差就很大，相应的衍生问题也就相当多。

2.2 GA+SVM

遗传算法是对输入量信息进行优选的功能，并最终将优选出来的信息通过使用SVM进行预测的。SVM可以很有效地防止了过度拟合的问题，即使在资料量还没有非常完善的情况下，也可以实现有效预测。因此SVM的技术核心将主要依靠其核心函数：高斯、多项式和线性，核心函数的选取将会很直接地影响最终预测效果。在经过了大量的试验论证之下，人们普遍应用了RBF核函数，因为其对参数的需求很少，且估计结果也较好。因此首先，可以对优化数据在GA算法中设置相应的初始值、变异解、变异规则等，在这相应数值中的选择尽可能地越合理越好，选择出来的数值也就是在SVM算法中RBF核方法的核心因子惩罚因子和核系数，核心因子如果最接近于最优值，其最终预测的优化结果也将是更优越精确。在实际应用中，可将训练集与测试集进行全面的分析与比较，同时基于随机原则，开展分层抽样调查，并要保证训练集与测试集均具备与原始数据集一致的数据分布特性。而通过GA对SVM的超参数加以调整，以此有效保证实验与测试的稳定性与科学性，提升系统优化运作的效能。

结语：

综上所述，为了有效落实国家发展战略，以及现阶段生产高峰采气的实际需求，储气库应全面展现自身的发展优势，以快进快出、生产调峰能力大为实际发展，科学统筹资源，不断优化技术。随着天然气供应量的日益扩大，天然气储备与调峰问题也日益突出。为此，除规定了相关设施和最高电压等级管网的要求之外，还应规保证其注采电压和注采气量必须在正常的运行范围内，以保证储气库正常工作、安全稳定地工作。

参考文献：

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