Для чего применяется график холла
Эффект Холла: что это, зачем используется и где применяется
Измерять характеристики магнитного поля можно как при помощи элементарных систем, так и посредством весьма сложных технологических решений. Все зависит от того, какие именно измерения выполняются и какие результаты ожидается получить. Самые простые датчики магнитного поля — герконы. Эти элементы изменяют состояние подключенной электрической цепи при воздействии магнитного поля. Герконы используются повсеместно, например, в датчиках открытия двери.
Герконы — очень простые системы. Для получения дополнительной информации о магнитном поле можно использовать еще и компас. Примерно так работали первые магнитометры. Но сейчас возможностей гораздо больше, ведь появились новые системы, включая распространенные датчики, где используется эффект Холла.
Спектр моделей таких датчиков чрезвычайно обширен — от клавиатур до оценки закрытия или открытия клапана. Датчики Холла используются в бесконтактной системе зажигания бензиновых двигателей, они служат для считывания показаний распредвала двигателя, с тем, чтобы определять параметры вращения. Электронный блок управления автомобиля по показаниям датчика определяет исправность системы зажигания и старта.
История появления датчика
Все началось с работы Эдвина Холла, который обнаружил эффект, позже названный его именем, в 1878 году. Основная идея проста: при воздействии магнитного поля на проводник, по которому проходит электрический ток, на концах проводника возникает разность напряжений при протекании тока, перпендикулярного полю.
Этот эффект называют обычным эффектом Холла, поскольку есть и другие явление, которое базируются на взаимодействии проводника, тока и магнитного поля.
Соответственно, датчики, чья работа основывается на эффекте Холла — лишь одна из разновидностей современных магнитометров. Есть множество разных датчиков других типов, где используются приемные катушки индуктивности. Они могут вращаться ил инет, используются также шкалы или пружины для измерения силы магнитного поля. Обнаружить магнитное поле можно даже при помощи оптических свойств материалов и соответствующих эффектов — например, эффекта Керра или Фарадея.
Есть и весьма специфические датчики, которые можно назвать экзотикой. Они основываются на измерении протонного резонанса в богатых водородом соединениях и веществах вроде керосина, либо определении энергетического состояния молекул газов типа цезия. Есть и датчики со сверхпроводящими катушками.
Но именно датчики на эффекте Холла являются наиболее недорогими, имеют небольшой размер и весьма практичны. Как уже говорилось выше, миниатюрные датчики Холла используются в клавиатурах. Сложно представить клавиатуру, основа которой — сверхпроводящие датчики, прикрепленные к нижней части клавиш.
Датчики Холла — идеальный вариант при создании систем контроля частоты вращения чего-либо, от кулеров до двигателей в технике. Датчики использовались в видеомагнитофонах и кассетных магнитофонах класса «люкс». Пример — Вега- МП122.
Как это работает?
В сети есть многочисленные видео, объясняющие физические принципы, лежащие в основе эффекта Холла. Но понять можно и без всяких видео — здесь все относительно просто. Представьте себе проводник размером и формой повторяющий денежную купюру. Левая и правая сторона подключены к источнику постоянного тока, который и проходит через проводник. Если проводник исправен, то без воздействия магнитного поля напряжение в верхней и нижней части проводника будет близким к нулю.
Но если в системе появится магнитное поле, линии которого расположены под прямым углом к течению тока, на электроны и дырки в проводнике начинает воздействовать сила Лоренца. Частицы начинают отклоняться. Соответственно, электроны соберутся на одной стороне проводника, а на другой их не будет.
При помощи мультиметра можно измерить напряжение на верхней и нижней частях проводника. Если убрать магнитное поле, то напряжение снова станет почти равным нулю.
В устройствах, где используется эффект Холла, добавляется еще одна схема, где обычно присутствует усилитель холловского напряжения. Иногда есть регулятор напряжения смещения. У цифрового выходного датчика может быть компаратор и выходной транзистор.
Все датчики — разные
Есть две основные разновидности датчиков Холла — это цифровые датчики, которые, в свою очередь, разделяются на униполярные и биполярные. А также аналоговые датчики.
Если вы хотите использовать датчик Холла в своем проекте, нужно детально разобраться в его базовых характеристиках. У датчиков есть ограничения по частотному диапазону, плюс некоторые могут быть весьма дорогими. Например, у компании Melexis есть девайс на 250 кГц, эта частота гораздо более высокая, чем у большинства похожих систем. Работать оно будет только при 5В и 15 мА.
В примере даташита показано, что есть две разновидности этого датчика — 7,5 mT (миллитесла), второй — 20 mT. Есть даже версия с 60 mT.
Датчики Холла могут быть встроены в электронные схемы. Например, у ESP32 есть собственный датчик Холла, как показано на видео выше.
Разработка систем на основе эффекта Холла
Как и было показано выше, придумать можно много чего. В качестве примера можно привести еще портативный магнетометр, плата которого умещается в пластиковую коробочку из-под Tic Tac. С его помощью можно облегчить задачу отслеживания проложенной в стене или потолке электропроводки. Еще один пример — мониторинг кофе-машин, с целью оценки количества приготовленных чашек кофе.
Результаты апробации прокси-модели пласта для оптимизации заводнения на примере пласта X Вынгапуровского месторождения
И.А. Жданов
Научно-Технической Центр «Газпром нефти» (ООО «Газпромнефть НТЦ») Санкт-Петербургский горный университет,
А.М. Алексеева, А.С. Маргарит, Ф.Ф. Халиуллин
Научно-Технической Центр «Газпром нефти» (ООО «Газпромнефть НТЦ»)
А.Р. Шарифов
Санкт-Петербургский горный университет
М.И. Цареградская
ООО «ИТСК»
А.В. Григорьев
АО «Газпромнефть-Ноябрьскнефтегаз»
Ключевые слова: прокси-модель пласта, материальный баланс, поддержание пластового давления (ППД), оптимизация разработки
Традиционный подход, заключающийся в последовательном создании петрофизической, геологической, а затем гидродинамической моделей, приводит к росту временных и трудовых затрат и нередко к увеличению сроков выполнения задач итеративности процесса агрегирования информации в единую концептуальную трехмерную модель месторождения. С целью сокращения административных ресурсов на создание 3D моделей предлагается схема взаимодействия, заключающаяся в построении упрощенных гидродинамических моделей () на этапе петрофизического и раннем этапе геологического моделирования. Применение данного подхода на исследуемом месторождении Западной Сибири позволило не только сократить время создания модели, но и качественно повысить уровень ее прогнозной способности, а также согласованности различных источников информации без потери данных между этапами работ. Предлагаемый подход может быть тиражирован на любые другие проекты по моделированию
The results of testing the proxy model of the reservoir for the optimization of waterflooding using the example of the vyngapurskoye field
PRONEFT». Professional’no o nefti, 2019, no. 2(12), pp. 54-58
I.A. Zhdanov
Gazpromneft NTC LLC, RF, Saint-Petersburg, Saint-Petersburg Mining University
A.M. Alekseeva, A.S. Margarit, F.F.Khaliullin
Gazpromneft NTC LLC, RF, Saint-Petersburg
A.R. Sharifov
Saint-Petersburg Mining University
M.I. Tsaregradskaya
ITSC LLC, RF, Saint-Petersburg
A.V. Grigoriev
Gazpromneft-Noyabrskneftegaz JSC, RF, Noyabrsk
Keywords: tank proxy model, material balance, reservoir pressure maintenance, development optimization
The waterflooding process optimization is a possibility to increase oil recovery and reduce inefficient costs, which does not require workover activities. Various approaches have been used in the Company to reduce inefficient water injection and maintain of oil recovery rates for fields with a great number of wells. Results of testing developed tool for achieve the potential of basic production are presented in this paper. The main advantage of this tools compared with commercial simulators is possibility of rapid analysis of a large number of wells with further automated selection of optimal technological parameters. The functional of tools also include the selection of candidates for the bottom-hole treatment, isolation squeeze, geophysical study in well and well hydrodynamic studies. In order to test the instruments, experimental program had been carried at one of the sections of the BV81 formation at the Vyngapurovskoye field. Results of experimental program presented in the work. According to the results of the pilot survey, a large number of wells were analyzed, according to the results of which wells were allocated: with a recommendation for reducing injection due to high compensation (9 %); with inefficient injection of the working agent (40 %); with effective injection of the working agent, but requiring its reduction due to the possible influence of the aquifer (6 %); with a recommendation for increase injection due to low compensation (9 %); with an optimal mode of operation (24 %).
Введение
Для компаний, которые широко применяют метод заводнения с целью извлечения запасов углеводородов, неизменно важным представляется решение следующих задач: повышение эффективности закачки воды в пласт; сокращение объемов попутно добываемой воды; снижение операционных затрат и себестоимости нефтедобычи; наращивание объемов добычи нефти.
Мероприятия, направленные на повышение эффективности работы системы поддержания пластового давления (ППД), играют особую роль в процессе добычи нефти. Для контроля заводнения существует множество инструментов: от простых метрик для получения первичной информации о состоянии изучаемого объекта, до полномасштабных геолого-гидродинамических моделей (ГГДМ) для анализа и прогноза показателей разработки. Существенным недостатком ГГДМ является длительность расчетов, отражающаяся на скорости принятия решений. Для активов с длительной историей разработки и значительным фондом скважин создание и поддержание постоянно действущей ГГДМ – очень трудоемкий процесс. Для таких объектов необходимо построение прокси-моделей с высокой валидностью полученных данных. Прокси-модели должны решать следующие задачи: определение нагнетательных скважин с неэффективной закачкой; расчет целевых режимов работы нагнетательных скважин для минимизации потерь пластового давления; подбор скважин-кандидатов для проведения геолого-технических мероприятий (ГТМ). В статье представлены результаты тестирования разработанной проксимодели пласта, основанной на методе поскважинного дифференциального материального баланса, который адаптирован к истории разработки. Модель позволяет оперативно получать результаты прогноза «что, если». С развитием численных иммитационных методов моделирования интерес к методу материального баланса постепенно пропадает. Однако нельзя забывать, что при численном моделировании на этапе адаптации модели к фактическим данным часто проявляется элемент субъективности [1].
Для успешной работы методов материального баланса обязательна высокая достоверность входных параметров: дебитов скважин, исследований PVT-свойств, забойных давлений [1]. С увеличением времени работы скважин и их числа проблема достоверности входных параметров усугубляется. Для отсеивания ошибочных значений необходим мощный инструмент, позволяющий проводить анализ входных данных.
Описание прокси-модели пласта
Идеология иерархии геолого-гидродинамического моделирования предполагает, что инструменты для решения задач выбираются в соответствии с их сложностью и требованиями к оперативности принятия решений [2]. Кроме того, инструменты для контроля и управления добычей разделяются в соответствии с масштабом анализа на уровне месторождения, блоков, скважин [3–6]. Разработанная прокси-модель пласта решает задачи в псевдо-двухмерной (по пространству) постановке на уровне скважин.
В тестируемом инструменте весь объект разработки разбивается на элементы, привязанные к добывающим скважинам. При построении элемента разработки влияние окружающих нагнетательных скважин учитывается путем расчета долей влияния на каждую добывающую скважину. Для каждого элемента путем автоадаптации на исторические данные (результаты нормальной эксплуатации, интерпретации гидродинамических и промыслово-геофизических исследований скважин) находится общее решение численноаналитических моделей: дифференциального материального баланса, фильтрации, вытеснения и PVT-корреляций [7].
В качестве метода оптимизации используется безусловная оптимизация вещественной функции от нескольких переменных (алгоритм Нелдера-Мида) [8].
В модели материального баланса на каждый месяц пересчитываются PVT-параметры (согласно PVT-корреляциям), объем порового пространства, насыщенность пласта, остаточные запасы нефти в пластовых условиях и пластовое давление.
Адаптация модели материального баланса выполняется путем изменения коэффициента эффективной закачки и текущей эффективной сжимаемости с целью минимизации функционала невязки. Функционалом невязки является следующая функция:
где Qж – фактический дебит жидкости, м3/сут; Qсаlс – расчетный дебит жидкости, м3/сут; i – число месяцев в периоде адаптации.
РЕЗУЛьТАТЫ ТЕСТИРОВАНИЯ ИНСТРУМЕНТА
В качестве пилотного обьекта для апробации прокси-модели пласта был выбран участок Вынгапуровского месторождения КНС-1 пласта X со сформированной системой заводнения и высокообводненным фондом скважин.
Используя полученные результаты адаптации модели, для 25 добывающих скважин был выполнен ретроспективный тест с периодом прогноза 6 мес (рис. 1). К качеству прогнозной способности модели предьявлялись следующие требования:
Рис. 1. Пример сравнения результатов ретропрогноза и фактических дебитов жидкости по скв. А (а) и С (б)
С помощью метрик первичного анализа разработки была выполнена классификация 299 добывающих скважин пилотного участка по категориям, каждая из которых характеризуется своими сложностями с точки зрения поддержания пластового давления (ППД). Полученное распределение скважин по категориям приведено на рис. 2.
Рис. 2. Классификация добыващих скважин пилотного участка по категориям
В результате добывающие скважины по накопленной компенсации и пластовому давлению в зоне отбора были разделены на пять категорий.
– I категория. Накопленная компенсация больше 120 %, pпл>1,1 pнач (pпл, pнач – соответственно текущее и начальное пластовое давление). Закачка от нагнетательных скважин эффективна. Для нагнетательных скважин рекомендуется сокращение закачки.
– II категория. Накопленная компенсация больше 120 %, pпл – III категория. Накопленная компенсация меньше 90 %, pпл – IV категория. Накопленная компенсация меньше 90 %, pпл – Vкатегория. Накопленная компенсация составляет от 90 до 110 %, 0,9pнач
В рамках первого этапа полевого тестирования качества полученного прогноза были выбраны скважины категории I: добывающие скважины с высокой обводненностью и нагнетательные скважины, слабо влияющие на ППД. Рекомендованные мероприятия для нагнетательных скважин данной категории не требуют модернизации наземной инфраструктуры и каких-либо вложений. По результатам расчета целевой приемистости было выполнено сокращение закачки на 907 м3/сут путем снижения приемистости по четырем скважинам и остановки двух скважин. На основе данных постмониторинга, который продолжался 6 мес, оценена экономическая эффективность выполненых мероприятий. За счет сокращения затрат на закачку жидкости экономический эффект составил 1,1 млн руб.
В рамках второго этапа полевого тестирования были выбраны скважины категории II: добывающие скважины с низкой обводненностью и снижающимся пластовым давлением, полученным в результате адаптации поскважинной модели дифференциального материального баланса.
По результатам расчета целевой приемистости была увеличена закачка. В настоящее время проводится постмониторинг выполненных мероприятий.
Аналитические инструменты
Удобными инструментами для оценки режимов работы нагнетательных скважин являются графики Холла и Хорна [9]. Они позволяют отслеживать приемистость и изменение пластового давления. График Холла представляет собой зависимость интеграла изменения давления от накопленной закачки. По тангенсу угла наклона этой зависимости можно оценить скин-фактор и предположить, что происходит со скважиной: образовалась ли трещина автоГРП или произошло загрязнение призабойной зоны.
Рис. 3. Графики Холла для скв. F (а), G(б) и H(в)
Для добывающей скв. D соседней нагнетательной является скв. F, для добывающей скв. E – нагнетательные скв. G и H.
Из рис. 3 видно, что для каждой нагнетательной скважины тангенс угла наклона начинает снижаться в определенный момент времени, что свидетельствует об уменьшении скин-фактора. Таким образом, данное наблюдение согласуется с гипотезой о том, что с увеличением полудлины трещины автоГРП закачиваемая вода может уходить в нецелевой прослой, что приводит к снижению эффективности закачки.
Заключение
Разработанная прокси-модель пласта успешно прошла тестирование на участке Вынгапуровского месторождения КНС-1 пласта X. К качеству прогнозной способности модели предьявлялись два требования, оба из которых были выполнены. В рамках первого этапа полевого тестирования были проведены мероприятия по сокращению закачки на 907 м3/сут. По результатам постмониторинга в течение 6 мес экономический эффект составил 1,1 млн руб. В ходе работ были также протестированы графики Холла, которые показали перспективность их применения для решения задач оптимизации заводнения.
Данный алгоритм с учетом допущений, заложенных в исходные модели, позволяет описывать физические процессы в пласте и скважине с достоверностью, приемлемой для принятия производственных решений, а также выполнять расчеты в условиях высокой неопределенности и неполноты входных данных. Он обладает широкими возможностями автоматизации при сохранении высокой скорости расчетов. Рассматриваемую в данной статье проксимодель пласта планируется использовать в качестве одного из компонентов постоянно действующей интегрированной модели объекта разработки.
Список литературы
Reference
Ссылка на статью в русскоязычных источниках:
The reference to this article in English is:
I.A. Zhdanov, A.M. Alekseeva, A.S. Margarit, F.F.Khaliullin, A.R. Sharifov, M.I. Tsaregradskaya, A.V. Grigoriev. The results of testing the proxy model of the reservoir for the optimization of waterflooding using the example of the vyngapurskoye field (In Russ.), PRONEFT». Professional’no o nefti, 2019, no. 2(12), pp. 54-58.
Научно-Технической Центр «Газпром нефти» (ООО «Газпромнефть НТЦ») Санкт-Петербургский горный университет,
А.М. Алексеева, А.С. Маргарит, Ф.Ф. Халиуллин
Научно-Технической Центр «Газпром нефти» (ООО «Газпромнефть НТЦ»)
JCR: Заводнение
Не так давно я съездил на очередной семинар объединенного консорциума по изучению мела (JCR – Joint Chalk Research). В прошлом году я также был на одной из встреч, которая посвящалась общим проблемам моделирования трещиноватых пластов (в основном разумеется речь шла о меле).
Думаю, что следует сказать несколько слов о JCR, чтобы стало понятнее о чем идет речь. JCR – это объединенный фонд, который был создан в 1980 году по инициативе Норвежских и Датских властей, к которому присоединились несколько нефтяных компаний, в активе которых имелись месторождения мела (chalk). Основная цель данного проекта (“консорциума”) – это объединение усилий в изучении данного типа коллектора. Если сравнивать с традиционными песчаником и карбонатами, то данных по мелу сравнительно немного, но в то же время проблем при разработке данного типа пород предостаточно. Очевидно, что объединив усилия и получив доступ к более широкому набору данных, полученных разными компаниями, можно добиться более эффективных результатов. Изначально власти (NPD и DEA) были инициаторами создания данного фонда, однако в настоящее время именно нефтяные компании в большей степени заинтересованы в продолжении развития данного проекта. В общем у проекта есть бюджет, для пополнения которого компании делают взносы и программа. В программе помимо совещаний и обсуждений также есть программа по всевозможным исследованиям. На каждой из встреч обсуждаются проблемы по теме(-ам) в выбранной(-ым) на предыдущей встрече. В этот раз это была встреча для инженеров (встречи часто чередуются по тематикам для геологов и инженеров), проходила она в офисе ConocoPhilips и была посвящена проблемам заводнения в меловых породах. Тема была задана достаточно обширной, от применимости заводнения в меле вообще, до особенностей и проблем моделирования заводнения в меле. Я также делал презентацию по нашему месторождению. Где мы решили сфокусироваться на анализе эффективности заводнения путем использования всевозможных аналитических методов, которые вместе с другими данными контроля за разработкой позволяют произвести оценку эффективности заводнения, а также улучшить качество модели месторождения.
В нашей презентации на этой встрече мы решили показать, каким образом простые аналитические методы наряду с данными PLT, трассерными исследованиями и данными 4D-сейсмики позволяют определить наличие высокопроницаемых каналов, по которым вода от нагнетательных скважин прорывается к добывающим (water short-circuits). Проведенный анализ также позволил доказать, что проводимость этих “каналов” имеет динамический характер и меняется в зависимости от режимов закачки в нагнетательных скважинах, т.е. происходит так назывемое раскрытие и закрытие трещин. Это очень явно можно увидеть, анализируя модифицированные графики Холла (Modified Hall Plots, SPE 109876). Рекомендую ознакомиться с методикой, описанной в этой статье. Анализ производительности нагнетательных скважин при использовании данного метода более нагляден по сравнению с классическим графиком Холла.
В теории при снижении или увеличении продуктивности нагнетательной скважины должны получаться картинки похожие на то что изображено внизу:
Так вот, анализ графиков Hall-а на наших данных показывает, что практически на всех нагнетательных скважинах в зависимости от изменения режимов закачки происходит постоянное “открытие” и “закрытие” трещин. График Холла на картинке ниже для одной из нагнетательных скважин, прорыв воды в которой к одной из соседних добывающих скважин происходит по плохо зацементированному боковому стволу, показывает работоспособность метода (хотя это особенно и не подвергается сомнению). Из графиак видно, что первоначальные попытки изолировать воду закрытием SSD на нагнетательной скважине в проблемной зоне были безуспешны. Применение изоляционных работ с помощью “хитрого” цемента позволило решить проблему, хотя первая обработка была лишь частично успешной, т.к. после открытия всех зон, произошел прорыв воды. Позже после второй обработки проблему удалось решить на более продолжительный срок.
На следующих графиках показана “типичная” нагнетательная скважина, в которой попытки управлять заводнением производились с помощью SSD, правда надо признать, что в основном безуспешно (практически всегда для мела характерна проблема с изоляцией). Резкие изменения продуктивности проиходили только при смене режимом закачки, в результате чего проиходило открытие/закрытие трещин.
В общем в настоящее время при закачке воды пытаемся найти некий баланс в объемах закачиваемой воды. Большие объемы закачки зачастую приводят к большим прорывам воды по трещинам, что может уменьшить эффективность заводнения. Меньшие объемы наоборот, часто позволяют улучшить эффективность, но также приводят к снижению компенсации добычи, пластового давления и выделению газа.