Наработка на отказ УЭЦН

В. С. Комаров  
 

Отрицательным является тот факт, что при группировке  отказов по отдельным признакам (по месторождениям, дебиту, глубине  спуска, типу насоса и т. п.), необходимой  для исследования причин отказов, возможно получение значительно малой  выборки в одной из групп, которая не даст истинной характеристики показателя наработки на отказ. А в том случае если за последние 12 месяцев вообще не было отказов (N = 0), вычислить показатель наработки на отказ не возможно. 

Для примера  рассмотрим наработку на отказ УЭЦН по цехам добычи нефти ТПП «Урайнефтегаз», на графике (рис. 1) хорошо просматриваются периоды (с июля 1999 г. по февраль 2000 г. и с июля по октябрь 2000 г.), в которые показатель наработки на отказ по ЦДНГ-7 сохраняется на неизменном уровне (соответственно 358 и 195 суток) [9, 12]. 

Рис. 1. Группировка  показателя наработки на отказ по ЦДНГ 

Такое постоянство  свидетельствует о том, что в  этот период отсутствовали отказы УЭЦН. Данный факт и тот факт, что значительное снижение наработки на отказ по ЦДНГ-7 не оказало существенного влияния на средний показатель наработки на отказ (кривая НГДУ), говорят о том, что размер выборки значительно мал (всего 6 скважин, оборудованных УЭЦН), и использовать его для исследования причин отказов не корректно. 

Следовательно, для исследования причин отказов, наряду с показателем наработки на отказ  за скользящий год, необходимо применять  показатель наработки на отказ без  ограничения времени наблюдения, что позволит значительно расширить  выборку проводимых наблюдений:  

Конечно, данный показатель наработки на отказ T ¢н не будет отражать истинную картину  текущего технического и технологического совершенства эксплуатации УЭЦН, но он позволит более точно провести аналитические  исследования зависимости наработки  на отказ оборудования от каких-либо внешних или внутренних факторов. 

Необходимо отметить тот факт, что исследование причин отказов УЭЦН имеет большое значение в совершенствовании техники  и технологии добычи нефти и позволяет  проводить планомерную работу по увеличению наработки на отказ. От качества проводимых исследований причин отказов во многом зависит точность прогноза наработки на отказ. Статистика причин отказов глубинно-насосного оборудования позволяет разработать эффективные мероприятия по повышению наработки на отказ, и чем качественнее интерпретация причин отказов, тем выше эффективность разрабатываемых мероприятий и тем точнее прогнозирование ожидаемых показателей работы глубинно-насосного оборудования. 

Выявление причин отказов УЭЦН — это сложный  и трудоемкий процесс. Для качественного определения причины отказа необходимо не только провести демонтаж всего оборудования и выявить неисправности, но и проанализировать большой объем геологической, технологической и технической информации. Процесс качественного расследования отказа одной установки электроцентробежного насоса занимает в среднем 4–8 часов и к нему привлекаются ведущие специалисты предприятия в области техники и технологии добычи нефти, подземного ремонта скважин, ремонта и эксплуатации УЭЦН, энергообеспечения и т. д. Значительные затраты на расследование отказов УЭЦН оправдывают себя тем экономическим эффектом, который получают нефтедобывающие предприятия за счет увеличения наработки на отказ, при внедрении мероприятий, разработанных на основе полученных результатов расследования. 

Необходимость использования высококвалифицированных  специалистов продолжительное время  на выяснение причин отказов УЭЦН накладывает определенное ограничение  на количество проводимых расследований. В связи с этим нефтедобывающие предприятия ограничиваются расследованием преждевременных отказов УЭЦН, т. е. отказов установок, не отработавших гарантийный срок. За гарантийный срок может приниматься как гарантийный срок эксплуатации, установленный заводом-изготовителем оборудования, так и срок эксплуатации, установленный самим нефтедобывающим предприятием.  

Весь спектр причин отказов глубинно-насосного  оборудования можно разделить на две группы: причины организационного характера — так называемое влияние  человеческого фактора, и технические — причины, связанные с конструктивными особенностями оборудования и условиями эксплуатации. 

Как правило, на нефтедобывающих предприятиях России применяют методику классификации  причин преждевременных отказов, основанную на первой группе причин,— по виновным подразделениям, т. е. во главу решения поставлен вопрос — кто виноват, при этом к виновному подразделению применяются экономические санкции. Подобная методика позволяет мобилизовать производственные силы подразделений на решение выявленных проблем и сократить количество отказов, связанных с некачественным ремонтом оборудования, нарушениями технологии при подземном ремонте скважин и эксплуатации глубинно-насосного оборудования. 

Классификация причин преждевременных отказов  по виновным подразделениям эффективно действует в том случае, когда удельный состав преждевременных отказов по организационным причинам находится на высоком уровне (более 30 % от всех отказов), в противном случае расследование преждевременного отказа превращается в поиск «козла отпущения» и не способствует выявлению первопричины отказа глубинно-насосного оборудования. Следовательно, методика классификации причин отказов УЭЦН по виновным подразделениям увеличивает вероятность искажения информации при определении причины отказа под влиянием человеческого фактора. Примером может служить ситуация, сложившаяся в НГДУ «Стрежевойнефть», где поиск виновных в преждевременном отказе УЭЦН привел к неправильной интерпретации отказов и, как следствие, разработанные мероприятия не дали ожидаемого результата — получили снижение наработки на отказ с 292 суток в 1999 г. до 245 в 2000 г. [4, 7]. 

С точки зрения автора, экономически обоснованная доля преждевременных отказов по причинам, связанным с влиянием человеческого  фактора, находится на уровне 5–8 % от общего числа отказов. Теоретически возможно свести отказы организационного характера на нет, но это связано с неоправданно большими затратами на автоматизацию и механизацию производства, повышение квалификации персонала, значительное увеличение заработной платы и т. п.  

Оптимальным вариантом  классификации причин выхода из строя  установок электроцентробежных  насосов является классификация  по техническим и технологическим  признакам. При этом определение  виновных в отказе УЭЦН должно отходить на второй план и в основе решения проблемы должна лежать задача поиска причинно-следственной зависимости отказа оборудования, технического совершенства, условий эксплуатации и соблюдения норм технологических операций по ремонту и эксплуатации оборудования. 

Основой технических  признаков является место отказа (модуль установки) [6]. УЭЦН представляет собой систему, состоящую из нескольких частей: станция управления и трансформатор, силовой кабель, погружной электродвигатель (ПЭД), протектор, насос, насосно-компрессорные трубы (НКТ), вспомогательные модули (газосепаратор, струйный насос и т. п.). Классификация дефектов по месту отказа позволяет оценить слабое место системы, выявить первопричины, повлекшие отказ УЭЦН, и принять меры по устранению данных причин или улучшению качества (изменению конструкции) отказавшего модуля. 

Технологические признаки должны характеризовать условия  эксплуатации УЭЦН: особенности фонда  скважин (мехпримеси, парафино- и солеотложения, высокая температура пластовой  жидкости и т. п.); техническую оснащенность производственного персонала; автоматизацию производства; нормативную базу, регламентирующую процесс эксплуатации оборудования; квалификацию персонала и т. д.  

Процесс прогнозирования  наработки на отказ УЭЦН должен учитывать максимально возможное количество факторов, влияющих на работоспособность оборудования. Обработка такого объема информации связана с многочисленными и трудоемкими вычислениями статистического и вероятностного характера, что определяет необходимость применения для решения данной задачи компьютерных технологий [3, 10]. Таким образом, одной из основных задач подготовки к прогнозированию наработки на отказ УЭЦН является накопление статистической информации в электронном виде. 

Можно выделить три основных направления работы с информационной базой, необходимой для качественного прогнозирования наработки на отказ: 

— выявление  истинных причин отказа глубинно-насосного  оборудования; 

— определение  эффективности разрабатываемых  мероприятий (ожидаемое увеличение наработки на отказ); 

— накопление статистической информационной базы, характеризующей  текущее состояние эксплуатационного  фонда УЭЦН, фонда скважин, причин отказов, проводимых мероприятий и  т. п. 

Необходимо отметить, что качество проведения всех перечисленных этапов обработки информации будет оказывать существенное влияние на точность прогноза. 

Применяемые на нефтедобывающих предприятиях России методы прогнозирования наработки  на отказ далеки от совершенства, но необходимо отметить тот факт, что  в последние годы наблюдаются некоторые сдвиги в совершенствовании процесса прогнозирования. Динамичное развитие процесса прогнозирования наработки на отказ зависит от роста квалификации специалистов в области техники и технологии добычи нефти и накопления статической информации по причинам отказов глубинно-насосного оборудования. 

Рассмотрим методы прогнозирования наработки на отказ  на примере ТПП «Урайнефтегаз» ООО  «ЛУКОЙЛ — Западная Сибирь». В  период с 1997 по 1999 г. (рис. 2) прогноз наработки  на отказ строился по административному методу без учета динамики наработки за предыдущий период и эффективности проводимых мероприятий [9, 12]. Рост плановой наработки прогнозировался по сравнительным показателям динамики изменения наработки на отказ УЭЦН нефтедобывающих предприятий ООО «ЛУКОЙЛ — Западная Сибирь». На графике (см. рис. 2) наглядно просматривается несоответствие фактических показателей прогнозным, которые не отражали объективную действительность в области эксплуатации УЭЦН на рассматриваемом предприятии. Если в 1997 г. планируемые показатели наработки на отказ УЭЦН значительно превышают фактические, то в 1998 г. тенденция роста фактической наработки на отказ выше плановых показателей. 

Рис. 2. Наработка  на отказ УЭЦН по ТПП «Урайнефтегаз» за 1997–1999 гг.  

Значительный рост квалификации специалистов предприятия, занимающихся анализом причин отказов УЭЦН, позволил увеличить точность прогноза показателей наработки на отказ на 2000 г. (рис. 3). При прогнозировании с достаточной точностью была определена ожидаемая эффективность проводимых мероприятий, направленных на повышение наработки на отказ, и учтена динамика отказов предыдущего года, что выразилось в совпадении направления векторов кривых планируемой и фактической наработки на отказ, при этом максимальная погрешность составила 12 суток (август 2000 г.). 

Рис. 3. Наработка  на отказ УЭЦН по ТПП «Урайнефтегаз» за 2000–2001 гг. 

Особенность наработки  на отказ за скользящий год заключается  в том, что при подсчете учитываются  отказы, произошедшие за последние 12 месяцев. Таким образом, учетный период ежемесячно смещается, и из выборки отказов, идущих в подсчет наработки, исключаются отказы, произошедшие в аналогичном месяце предыдущего года. Следовательно, если за предыдущий год имело место снижение наработки на отказ, то в текущем месяце можно ожидать рост кривой наработки. Данный факт наглядно отражает сравнение показателей наработки на отказ УЭЦН по ЦДНГ-4 ТПП «Урайнефтегаз» за 1999–2000 гг. (рис. 4), где хорошо прослеживается описанная выше зависимость. Учет изменения наработки на отказ за скользящий год предыдущего периода позволяет прогнозировать поведение кривой наработки в будущем периоде (рис. 5). 
 

Рис. 4. Наработка  на отказ УЭЦН по ЦДНГ-4 за 1999–2000 гг. 

Более сложной  задачей является определение эффективности  проводимых мероприятий, направленных на увеличение наработки на отказ. Сложность прогнозирования роста наработки на отказ УЭЦН в первую очередь связана с недостаточным объемом информации, что является следствием ограничения выборки отказов УЭЦН, подлежащих расследованию, гарантийным сроком эксплуатации (преждевременные отказы). Чем меньше гарантийный срок (меньше выборка отказов УЭЦН, подлежащих расследованию), тем выше вероятность ошибки при определении эффективности проводимых мероприятий, тем больше погрешность при прогнозировании роста наработки на отказ. 

Рис. 5. Прогнозирование  наработки на отказ УЭЦН по ЦДНГ-4 

Применяемая на нефтедобывающих предприятиях методика определения эффективности проводимых мероприятий, направленных на увеличение наработки на отказ глубинно-насосного оборудования, проста и относительно эффективна: 

— на первом этапе  определяется выборка с наибольшим количеством однотипных причин отказов; 

— разрабатываются  мероприятия, направленные на сокращение отказов по данной причине; 

— из списка отказов, учтенных при подсчете наработки на отказ, исключаются преждевременные отказы, на сокращение которых направлены разработанные мероприятия, и производится пересчет показателя наработки на отказ;