Algorithm for determining the mass flow rate and dryness of the thermal agent at the wellhead of steam injection wells in specialized software

Capa

Citar

Texto integral

Resumo

Background: Determining the mass flow rate and dryness of thermal agent at the wellhead of steam injection wells is a critical process in the operation, optimization and effective control of its injection regulation. In view of the fact that modern steam flow rate determination instruments based on measurement of variable flow of two-phase medium (steam and water), having a methodological error of more than 10%, cannot provide the necessary accuracy and reliability of measurements, there was a need to develop a calculation variant with the use of specialized software that would allow to correctly solve the problem of determining the degree of steam dryness.

Aim: Development of an algorithm for calculation of mass flow rate and dryness of thermal agent at the wellhead of steam injection wells of the K field using specialized software.

Materials and methods: Two-phase flow of steam and water in wells is a complex process, where it is important to take into account both physical properties of the medium (temperature, pressure, viscosity) and hydraulic characteristics of the system (resistance of pipelines, pressure losses). Mathematical simulation of two-phase flow “steam – water” was performed in a specialized software package by building a ground model and conducting hydraulic calculations. This specialized software complex allowed to build a mathematical model taking into account these parameters, which provides high accuracy and reliability of calculations.

Results: An algorithm for calculating the mass flow rate and dryness of the thermal agent at the wellhead of steam injection wells of the K field based on the model of the onshore steam injection system through the use of a specialized software package has been developed. Simulation allows predicting and optimizing the operation of steam injection wells. By changing model parameters (e.g., production mode, coolant parameters), the impact on well performance and system efficiency can be evaluated.

Conclusion: To date, it has not been possible to select equipment that allows correct registration of the two-phase flow of steam-heat agent injected into wells, which is typical for the conditions of the K field. The algorithm developed with the help of a specialized software package is applicable in the formation of technical solutions to improve the efficiency of control of steam injection process regulation.

Sobre autores

Murat Yerlepessov

Branch of KMG Engineering LLP KazNIPImunaigaz

Email: m.yerlepessov@kmge.kz
ORCID ID: 0009-0007-8581-2786
Cazaquistão, Aktau

Abay Yermekov

Branch of KMG Engineering LLP KazNIPImunaigaz

Email: A.Yermekov@kmge.kz
ORCID ID: 0009-0003-2130-2489
Cazaquistão, Aktau

Sain Amirov

Branch of KMG Engineering LLP KazNIPImunaigaz

Autor responsável pela correspondência
Email: s.amirov@kmge.kz
ORCID ID: 0009-0005-7771-5535
Cazaquistão, Aktau

Bibliografia

  1. Abarinov YG, Sarelo KS. Metodicheskiye pogreshnosti izmereniya energii vlazhnogo para teploschetchikami na sukhoy nasyshchennyy par. Izmeritel’naya tekhnika. 2002;3. (In Russ).
  2. kep-products.ru [Internet]. Kessler-Ellis Products Co. Inc. : Principles of steam flow measurement. Background information. Measurement of steam flow [cited 2023 Dec 25]. Available from: https://kep-products.ru/meriem-rashod-para/500-podhodi-k-izmerenija-rashoda-para.html. (In Russ).
  3. Sychev G. Izmereniye raskhoda vlazhnogo para. Spiraskop. 2012;2:6–8. (In Russ).
  4. metronic.ru [Internet] Metronic: Sistema izmereniya sukhosti para [cited 2013 Dec 12]. Available from: http://www.metronic.ru/stat/st012.html. (In Russ).
  5. Kovalenko AV. Matematicheskaya model dvuhfaznogo techeniya vlazhnogo para v paroprovodah. Uchyot energonositeley. 2011. Availbale from: https://www.rosteplo.ru/Tech_stat/stat_shablon.php?id=2424. (In Russ).
  6. Romanov AY, Tsaplin SV, Bolychev SA, Popkov VI. Matematicheskaya model’ teplomassoperenosa v paronagnetatel’noj skvazhine. Oil & Gas. 2013;4. (In Russ).
  7. Khasani I, Harijoko A, Dwikorianto T, Patangke S. Development of measurement method of steam-water two-phase flow system using single frequency waves. Proceedings of 35th Workshop on Geothermal Reservoir Engineering Stanford University; 2010 Feb 1–3; Stanford University, Stanford, USA. Available from: https://es.stanford.edu/ERE/pdf/IGAstandard/SGW/2010/khasani.pdf.
  8. Sadykov AF. Multiphase Flow Simulator PIPESIM – a complete set of workflows for modeling production operations. Oil. Gas. Innovations. 2019;12:36–40. (In Russ).
  9. digital.slb.ru [Internet]. Schlumberger: PIPESIM User’s Guide. Version 2020.1 [cited 2023 Dec 26]. Available from: https://digital.slb.ru/products/pipesim/pipesim_2020_1/.(In Russ).
  10. Yermekov AA, Baspayeva AT, Amirov SK. Application of simulation to optimize the oil-gathering system of the “N” oil field. Kazakhstan journal for oil & gas industry. 2023;5(1):94–102. doi: 10.54859/kjogi108599. (In Russ).
  11. Zakenov ST, Yermekov АА, Nurshakhanova LK, Aijanova SS. Convergence Issues of Hydrodynamic Models of Reservoir Pressure Maintenance Systems. Oil and Gas Technologies. 2021;4:32–36. doi: 10.32935/1815-2600-2021-135-4-32-35. (In Russ).

Arquivos suplementares

Arquivos suplementares
Ação
1. JATS XML
2. Figure 1. Theoretical basis for steam quality assessment [9]

Baixar (328KB)
3. Figure 2. Gas quality assessment by “Flowing gas mass fraction” parameter

Baixar (356KB)
4. Figure 3. Steam injection report on the Output summary tab

Baixar (784KB)
5. Figure 4. Deactivation of Choke object in Network schematic

Baixar (200KB)
6. Figure 5. Installation of the wellhead choke on the Downhole equipment tab

Baixar (544KB)
7. Figure 6. Output of the optimum choke diameter in the report on the Output summary tab

Baixar (440KB)
8. Figure 7. Calculation results of the pressure gradient on the GIS map

Baixar (552KB)
9. Table 1. Comparative indicators of field data with the results of hydraulic calculations in specialized software and thermal balance

Baixar (332KB)

Declaração de direitos autorais © Yerlepessov M.U., Yermekov A.A., Amirov S.K., 2025

Creative Commons License
Este artigo é disponível sob a Licença Creative Commons Atribuição–NãoComercial–SemDerivações 4.0 Internacional.

Согласие на обработку персональных данных с помощью сервиса «Яндекс.Метрика»

1. Я (далее – «Пользователь» или «Субъект персональных данных»), осуществляя использование сайта https://journals.rcsi.science/ (далее – «Сайт»), подтверждая свою полную дееспособность даю согласие на обработку персональных данных с использованием средств автоматизации Оператору - федеральному государственному бюджетному учреждению «Российский центр научной информации» (РЦНИ), далее – «Оператор», расположенному по адресу: 119991, г. Москва, Ленинский просп., д.32А, со следующими условиями.

2. Категории обрабатываемых данных: файлы «cookies» (куки-файлы). Файлы «cookie» – это небольшой текстовый файл, который веб-сервер может хранить в браузере Пользователя. Данные файлы веб-сервер загружает на устройство Пользователя при посещении им Сайта. При каждом следующем посещении Пользователем Сайта «cookie» файлы отправляются на Сайт Оператора. Данные файлы позволяют Сайту распознавать устройство Пользователя. Содержимое такого файла может как относиться, так и не относиться к персональным данным, в зависимости от того, содержит ли такой файл персональные данные или содержит обезличенные технические данные.

3. Цель обработки персональных данных: анализ пользовательской активности с помощью сервиса «Яндекс.Метрика».

4. Категории субъектов персональных данных: все Пользователи Сайта, которые дали согласие на обработку файлов «cookie».

5. Способы обработки: сбор, запись, систематизация, накопление, хранение, уточнение (обновление, изменение), извлечение, использование, передача (доступ, предоставление), блокирование, удаление, уничтожение персональных данных.

6. Срок обработки и хранения: до получения от Субъекта персональных данных требования о прекращении обработки/отзыва согласия.

7. Способ отзыва: заявление об отзыве в письменном виде путём его направления на адрес электронной почты Оператора: info@rcsi.science или путем письменного обращения по юридическому адресу: 119991, г. Москва, Ленинский просп., д.32А

8. Субъект персональных данных вправе запретить своему оборудованию прием этих данных или ограничить прием этих данных. При отказе от получения таких данных или при ограничении приема данных некоторые функции Сайта могут работать некорректно. Субъект персональных данных обязуется сам настроить свое оборудование таким способом, чтобы оно обеспечивало адекватный его желаниям режим работы и уровень защиты данных файлов «cookie», Оператор не предоставляет технологических и правовых консультаций на темы подобного характера.

9. Порядок уничтожения персональных данных при достижении цели их обработки или при наступлении иных законных оснований определяется Оператором в соответствии с законодательством Российской Федерации.

10. Я согласен/согласна квалифицировать в качестве своей простой электронной подписи под настоящим Согласием и под Политикой обработки персональных данных выполнение мною следующего действия на сайте: https://journals.rcsi.science/ нажатие мною на интерфейсе с текстом: «Сайт использует сервис «Яндекс.Метрика» (который использует файлы «cookie») на элемент с текстом «Принять и продолжить».