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题名低压套管气回收装置在油田的应用
被引量:5
- 1
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作者
刘宏云
马龙娜
匡凯
莫光明
杜志强
何林文
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机构
中国石油天然气股份有限公司华北油田分公司第二采油厂
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出处
《石油和化工设备》
CAS
2020年第2期70-72,共3页
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文摘
原油在生产过程中,当井底流压低于原油的饱和蒸汽压时,挥发气就会从原油中析出,其中一部分挥发气经抽油泵泵吸采出到地面,另一部分积聚到油井套管中形成套管气,随着国家环保力度的加大,套管气回收问题迫在眉睫。本文对悬抽式套管气回收装置的工艺原理、技术参数、装置特点进行了介绍,对应用效果进行了评价,证明该装置可有效地解决低压套管气回收困难的问题。该装置设计简单,无需其他动力辅助设施,对于套管压力低于井口回压的油井也可适用,同时可多井组串联使用,节省了设备和工程建设投资。
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关键词
套管气
悬抽式
低压回收
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分类号
TE93
[石油与天然气工程—石油机械设备]
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题名基于物联网的老油田设备管理应用研究
被引量:4
- 2
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作者
王杰敏
龙尧
申旭阳
黄冠儒
陈晓飞
李希凡
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机构
中国石油天然气股份有限公司华北油田分公司物资装备部
中国石油天然气股份有限公司华北油田分公司第一采油厂
中国石油天然气股份有限公司华北油田分公司第二采油厂
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出处
《油气田地面工程》
2021年第10期67-73,共7页
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文摘
物联网建设是设备管理追求卓越的必由之路,是企业增加核心竞争力的重要手段。华北油田依托工业实时大数据技术、数据采集装置以及网络基础设施,构建设备物联网,实现了通过大数据分析辅助用户决策,达到工业生产减耗增效、安全生产以及节能减排的目的。选取注水泵和修井机作为设备物联网运维试点设备,选取设备运维中心数据管理系统作为工业实时大数据技术试点软件系统。试点方案涵盖了硬件与软件、固定设备与移动设备、新设备与老旧设备、一线生产数据与维修保障数据。通过试点应用实现了海量数据实时并发读写、海量数据规模下实时检索、高客户端接驳量、实时广域传输、任意时间跨度趋势线实时绘制、任意时间点截面数据实时供给等,较为全面地验证了华北油田设备运维系统构建物联网的可行性与有效性。
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关键词
设备管理
工业实时大数据
物联网
辅助决策
试点
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Keywords
equipment management
industrial real-time big data
Internet of Things
assistant decision making
pilot
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分类号
TE42
[石油与天然气工程—油气田开发工程]
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题名油田联合站防雷技术研究
- 3
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作者
黄聪
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机构
中国石油天然气股份有限公司华北油田分公司第二采油厂岔北作业区岔北联合站
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出处
《石化技术》
CAS
2017年第3期216-216,共1页
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文摘
本文对油田联合站现阶段防雷形势的要求进行了简要分析,并对其防雷技术提出了几点合理建议,希望能够对联合站今后的安全生产提供一定的帮助。
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关键词
联合站
防雷技术
研究
油田
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分类号
TE48
[石油与天然气工程—油气田开发工程]
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题名油罐挥发气回收工艺技术探讨
被引量:6
- 4
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作者
马龙娜
刘宏云
王革
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机构
中国石油天然气股份有限公司华北油田分公司第二采油厂
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出处
《石油和化工设备》
CAS
2020年第1期61-63,共3页
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文摘
目前很多油气站场及单井拉油点的储油罐、沉降罐或污水罐无收气装置,只能通过罐顶的呼吸阀将产生的油气排放到大气中。根据河北省《工业企业挥发性有机物排放标准》(DB13/2322-2016)的要求,排放气指标中非甲烷总烃应≤100mg/m^3。面对日益严苛的环保要求,针对上述问题对储油罐应用压缩分离抽气技术进行改造,截止目前15具储油罐的烃蒸气全部回收,总回收气量达4600m^3/d,年创经济效益300多万元,实践证明该技术安全可行,技术成熟后可在各油气站场及单井拉油点推广应用。
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关键词
储油罐
挥发气
呼吸阀
抽气量
自动控制
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分类号
X74
[环境科学与工程—环境工程]
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题名基于ARIMA-GRNN模型的油井产量动态预测
被引量:3
- 5
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作者
徐海萍
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机构
中国石油天然气股份有限公司华北油田分公司第二采油厂
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出处
《世界石油工业》
2022年第1期64-69,共6页
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文摘
针对目前油井产量预测模型准确度不高的问题,建立基于ARIMA-GRNN算法的高效时序预测模型,采用ARIMA模型对产量序列的线性部分进行预测,计算预测值与真实值的残差。通过构建GRNN模型形成残差补偿器,获得油井产量的组合模型预测值。预测结果表明,ARIMA模型、GRNN模型和组合模型的平均相对误差分别为15.65%、35.45%和3.43%,其中组合模型的预测精度最高,可有效解决ARIMA模型滞后性和中远期预测较差的问题。研究结果可为油井后续开发方案的确定提供理论依据和实际参考。
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关键词
自回归差分移动平均模型(ARIMA)
广义回归神经网络(GRNN)
油井产量
趋势
动态预测
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Keywords
autoregressive integrated moving average model(ARIMA)
general regression neural network(GRNN)
oil well production
trend
dynamic prediction
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分类号
TE328
[石油与天然气工程—油气田开发工程]
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