本發明專利技術公開了一種壓裂液返排智能控制系統與裝備，屬于油氣開采技術領域，本發明專利技術利用云計算處理平臺超級計算能力對壓裂液返排影響數據進行智能篩選，同時通過深度學模型進行訓練生成不同油氣井返排節點的非線性返排模型，并利用其進行壓裂液返排智能控制，其相較于現有壓裂液返排控制系統而言，本發明專利技術通過移動邊緣技術將不同油氣井返排節點的非線性返排模型下放至油氣井返排節點的邊緣端，從而可以實現對壓裂液返排快速自動化控制；而且根據不同油氣井返排節點的返排影響因素建立深度學習模型，有利于實現在不同壓裂液返排時機下合理控制返排速度；進而有利于提高返排率，并能保證壓裂改造效果和油氣產能。能保證壓裂改造效果和油氣產能。能保證壓裂改造效果和油氣產能。
【技術實現步驟摘要】
一種壓裂液返排智能控制系統與裝備
[0001]本專利技術涉及油氣開采
，尤其涉及一種壓裂液返排智能控制系統與裝備。
技術介紹
[0002]水力壓裂作為油氣儲層改造的重要技術手段，已廣泛應用于低滲透頁巖氣、致密氣等非常規油氣田的開發中；其中，壓裂后壓裂液返排是壓裂施工及管理中重要環節，壓裂液作為一種化學品，其包含有毒有害物質，若不能對其進行有效返排回收，將容易造成地下水污染；同時壓裂液返排回收利用也能降低壓裂成本，而且其也直接影響儲層的改造效果和油氣產能，因此有必要對壓裂液進行返排回收；實踐發現，在壓力返排初期，若放噴過程太快，返排液流量太大，就會使得壓裂過程中加入的支撐劑(砂子)隨返排液一起流出油井，其易影響壓裂效果；而在裂縫基本閉合后，在不出砂的前提下，可以適當增大返排速度以實現壓裂液盡快返排；因此如何合理確定壓裂液返排時機和控制返排速度就成為了關鍵；目前，現有的壓裂液返排的控制手段主要根據壓力控制返排，其待壓裂液破膠后，根據壓力大小，更換不同尺寸的油嘴，控制放噴返排，其主要依據現場作業人員經驗，無法實現智能化、自動化和合理化的快速控制，難以在保證壓裂效果的前提下提高壓裂液返排率；此外，現有的油氣開采地區通常需要開設多口井以實現油氣開采，而目前的壓裂液返排控制手段均主要針對單井壓裂液返排控制設計，其無法實現對多口油氣井的壓裂液返排控制，人工成本較高；為此，我們提出一種壓裂液返排智能控制系統與裝備。
技術實現思路
[0003]本專利技術的目的是為了解決現有技術中存在的缺陷，而提出的一種壓裂液返排智能控制系統與裝備。
[0004]為了實現上述目的，本專利技術采用了如下技術方案：一種壓裂液返排智能控制系統，包括節點信息獲取模塊、邊緣基站模塊和云計算處理平臺；所述云計算處理平臺包括節點信息處理模塊、節點事件整理記錄模塊、數據庫模塊、上位智能分析模塊、深度學習模塊和模型下放模塊；所述節點信息獲取模塊用于獲取油氣開采區域內若干油氣井節點的傳感器數據和返排階段數據；所述邊緣基站模塊用于將所述傳感器數據和返排階段數據上傳至云計算處理平臺；所述節點信息處理模塊用于對所述傳感器數據和返排階段數據進行預處理，并進行分發；所述節點事件整理記錄模塊用于將返排階段數據進行整理記錄成返排階段表；所述數據庫模塊用于存儲所述返排階段表和歷史資料；所述歷史資料包含不同傳感器數據下的返排率數據數值；所述上位智能分析模塊用于獲取預處理后的傳感器數據并進行計算，獲取計算結
果，同時根據歷史資料將計算結果與返排率之間進行關聯性分析，以確定壓裂液返排影響因素，并將其與所述返排階段表一同輸入深度學習模塊；所述深度學習模塊用于獲取不同油氣井返排節點的壓裂液返排影響因素以及返排階段表，并將其作為訓練集進行訓練，以生成不同油氣井返排節點的非線性返排模型；所述模型下放模塊用于獲取符合預設標準不同油氣井返排節點的非線性返排模型下放至所述邊緣基站模塊，利用其以實現對不同油氣井返排節點的非線性智能控制。
[0005]進一步地，所述傳感器數據包括含砂數據、液體流量數據、溫度數據、壓力數據、油嘴開度數據、粘度數據和支撐劑沉降數據；所述返排階段數據是指以壓裂工程階段為維度的壓裂液返排時期。
[0006]進一步地，所述邊緣基站模塊內安裝有5G邊緣服務器，所述5G邊緣服務器用于存儲所述不同油氣井返排節點的非線性返排模型，并利用其實現對不同油氣井返排節點進行返排決策服務。
[0007]進一步地，所述上位智能分析模塊的具體處理過程，包括：獲取所述傳感器數據，并對進行計算，獲取泊松比、楊氏模量和綜合濾失系數的計算結果；提取所述歷史資料中不同傳感器數據下的返排率數據數值，并依據其對泊松比、楊氏模量和綜合濾失系數的計算結果進行對照關聯；判斷其關聯度是否滿足預設區間：若滿足，則判斷所述傳感器數據為壓裂液返排影響因素；反之，則不為壓裂液返排影響因素。
[0008]進一步地，所述深度學習模塊采用神經網絡作為學習模型。
[0009]進一步地，所述邊緣基站模塊還包括節點編號對應單元，所述節點編號對應單元用于將每一油氣井返排節點獲取到的傳感數據以及當前油氣井節點所處的返排階段與非線性返排模型進行一一對應。
[0010]一種壓裂液返排智能控制裝備，包括：傳感器模塊用于采集傳感器數據；預處理模塊用于對傳感器數據進行預處理；階段檢測模塊用于采集當前油氣井節點所處的返排階段；邊緣通信模塊用于獲取傳感器數據，并根據所述當前油氣井節點所處的返排階段將其輸入對應的非線性返排模型中進行計算，以獲取不同時間段內的返排決策指令；下位機控制模塊用于根據所述不同時間段內的返排決策指令對可調式油嘴和壓力泵模塊進行對應控制，以實現在不同壓裂液返排時機下合理控制返排速度；所述可調式油嘴用于調節油嘴開度；所述壓力泵模塊用于調節壓力大小。
[0011]相比于現有技術，本專利技術的有益效果在于：本申請公開了一種壓裂液返排智能控制系統與裝備，其利用云計算處理平臺超級計算能力對壓裂液返排影響數據進行智能篩選，同時通過深度學習模型進行訓練生成不同油氣井返排節點的非線性返排模型，并利用其進行壓裂液返排智能控制，其相較于現有壓裂液返排控制系統而言，本專利技術通過移動邊緣技術將不同油氣井返排節點的非線性返排模
型下放至油氣井返排節點的邊緣端，從而可以實現對壓裂液返排快速自動化控制；而且根據不同油氣井返排節點的返排影響因素建立深度學習模型，有利于實現在不同壓裂液返排時機下合理控制返排速度；進而有利于提高返排率，并能保證壓裂改造效果和油氣產能；此外，將不同油氣井返排節點與5G邊緣服務器建立業務聯系，可實現對多口油氣井的壓裂液返排控制，有利于降低人工成本。
附圖說明
[0012]附圖用來提供對本專利技術的進一步理解，并且構成說明書的一部分，與本專利技術的實施例一起用于解釋本專利技術，并不構成對本專利技術的限制。
[0013]圖1為本專利技術提出的一種壓裂液返排智能控制系統的系統框圖；圖2為本專利技術提出的一種壓裂液返排智能控制裝備的整體結構示意圖。
具體實施方式
[0014]下面將結合本專利技術實施例中的附圖，對本專利技術實施例中的技術方案進行清楚、完整地描述，顯然，所描述的實施例僅僅是本專利技術一部分實施例，而不是全部的實施例。
[0015]在本專利技術的描述中，需要理解的是，術語“上”、“下”、“前”、“后”、“左”、“右”、“頂”、“底”、“內”、“外”等指示的方位或位置關系為基于附圖所示的方位或位置關系，僅是為了便于描述本專利技術和簡化描述，而不是指示或暗示所指的裝置或元件必須具有特定的方位、以特定的方位構造和操作，因此不能理解為對本專利技術的限制。
[0016]在一個實施例中，參照圖1，提供了一種壓裂液返排智能控制系統，包括節點信息獲取模塊、邊緣基站模塊和云計算處理平臺；云計算處理平臺包括節點信息處理模塊、節點事件整理記錄模塊、數據庫模塊、上位智能分析模塊、深度學習模塊和模型下放模塊；節點信息獲取模塊用于獲取油氣開采區域內若干油氣井節點的傳感器數據和返排階段數據；具體的，該傳感器數據包括含砂數本文檔來自技高網...
【技術保護點】
【技術特征摘要】
1.一種壓裂液返排智能控制系統，其特征在于，包括節點信息獲取模塊、邊緣基站模塊和云計算處理平臺；所述云計算處理平臺包括節點信息處理模塊、節點事件整理記錄模塊、數據庫模塊、上位智能分析模塊、深度學習模塊和模型下放模塊；所述節點信息獲取模塊用于獲取油氣開采區域內若干油氣井節點的傳感器數據和返排階段數據；所述邊緣基站模塊用于將所述傳感器數據和返排階段數據上傳至云計算處理平臺；所述節點信息處理模塊用于對所述傳感器數據和返排階段數據進行預處理，并進行分發；所述節點事件整理記錄模塊用于將返排階段數據進行整理記錄成返排階段表；所述數據庫模塊用于存儲所述返排階段表和歷史資料；所述歷史資料包含不同傳感器數據下的返排率數據數值；所述上位智能分析模塊用于獲取預處理后的傳感器數據并進行計算，獲取計算結果，同時根據歷史資料將計算結果與返排率之間進行關聯性分析，以確定壓裂液返排影響因素，并將其與所述返排階段表一同輸入深度學習模塊；所述深度學習模塊用于獲取不同油氣井返排節點的壓裂液返排影響因素以及返排階段表，并將其作為訓練集進行訓練，以生成不同油氣井返排節點的非線性返排模型；所述模型下放模塊用于獲取符合預設標準不同油氣井返排節點的非線性返排模型下放至所述邊緣基站模塊，利用其以實現對不同油氣井返排節點的非線性智能控制。2.根據權利要求1所述的一種壓裂液返排智能控制系統，其特征在于，所述傳感器數據包括含砂數據、液體流量數據、溫度數據、壓力數據、油嘴開度數據、粘度數據和支撐劑沉降數據；所述返排階段數據是指以壓裂工程階段為維度的壓裂液返排時期。3.根據權利要求1所述的一種壓裂液返排智能控制系統，其特征在于，所述邊緣基站模塊內安裝有5G邊緣服務器，所述5G...
【專利技術屬性】
技術研發人員：舒紅林，何方雨，張介輝，芮昀，鄒辰，梅玨，姚秋昌，李延鈞，李明隆，李季林，
申請(專利權)人：成都創源油氣技術開發有限公司，
類型：發明
國別省市：
還沒有人留言評論。發表了對其他瀏覽者有用的留言會獲得科技券。