Наработка на отказ УЭЦН

— разница между  вновь рассчитанным показателем  и существующим показателем наработки на отказ характеризует эффективность предлагаемых мероприятий. 

Недостаток данной методики заключается в том, что  при малой доле преждевременных (расследованных) отказов значительно  возрастает погрешность показателя эффективности мероприятий. Практика показывает, что для определения показателя эффективности разрабатываемых мероприятий с погрешностью 5–10 % расследованию должны быть подвергнуты более 50 % отказов УЭЦН, что фактически и происходит тогда, когда текущий показатель наработки на отказ меньше или близок к установленному на предприятии гарантийному сроку эксплуатации. Если же текущий показатель наработки на отказ выше установленного порога наработки, меньше которого отказ считается преждевременным и подлежит расследованию, то становится проблематичным определение эффективности разрабатываемых мероприятий и, как следствие, в целом прогноз наработки на отказ может иметь значительную погрешность. 

На графике (см. рис. 3) хорошо просматривается рост погрешности прогноза наработки на отказ УЭЦН в 2001 г., что вызвано некачественным определением эффективности проводимых мероприятий, направленных на повышение наработки на отказ. Вследствие превышения показателя наработки на отказ на конец 2000 г. над гарантийным сроком на 6 % (на предприятиях ООО «ЛУКОЙЛ — Западная Сибирь» установлен срок 360 суток) погрешность при прогнозировании данного показателя на 2001 г. достигла 10 % (40 суток). 

Подобная ошибка явилась причиной значительного  перерасхода оборотных средств: если на фонде 760 скважин, оборудованных УЭЦН, планировалось провести 685 подземных ремонтов, связанных с заменой глубинно-насосного оборудования, и для этого выделены соотвествующие ресурсы, то фактически произведено 620 ремонтов. Чем больше фонд скважин, оборудованных УЭЦН, и меньше показатель наработки на отказ, тем дороже обходится нефтедобывающим предприятиям ошибка при прогнозировании данного показателя. 

Приведенные выше примеры наглядно отражают актуальность проблемы и назревшую необходимость  построения и использования для прогнозирования наработки на отказ глубинно-насосного оборудования аналитической модели, которая позволяет учитывать максимально возможное количество факторов, оказывающих влияние на период безотказной эксплуатации. В задачи данной модели кроме прогнозирования показателя наработки на отказ должен входить блок статистического анализа причин отказов, предназначенный на выявление перспективных направлений совершенствования техники и технологии эксплуатации оборудования и увеличения его ресурса. Основой модели прогнозирования наработки на отказ должна стать постоянно обновляемая и дополняемая информационная база эмпирических показателей, отражающих как условия эксплуатации оборудования, так и его техническое совершенство [2, 5].  

В данном случае понятие информационной базы носит обобщающий характер, так как собрать в один блок всю информацию, отражающую все этапы эксплуатации УЭЦН, практически невозможно. Информационная база должна формироваться по месту и времени возникновения и состоять из следующих блоков: 

— подбор УЭЦН —  исходная информация и результаты расчета  параметров УЭЦН для конкретной скважины на определенную дату; 

— комплектация УЭЦН — технические характеристики модулей УЭЦН; 

— монтаж УЭЦН —  информация, отражающая условия, при  которых происходил монтаж (спуск) УЭЦН в скважину; 

— вывод на режим  — контролируемые параметры в  процессе вывода скважины на установившийся режим; 

— условия эксплуатации — геологическая и конструктивная характеристика скважины; 

— эксплуатация УЭЦН — контролируемые параметры в процессе эксплуатации УЭЦН; 

— демонтаж УЭЦН — информация, отражающая условия, при которых происходил демонтаж (подъем) УЭЦН из скважины; 

— отказ УЭЦН — информация, полученная в процессе расследования причины отказа УЭЦН. 

При формировании информационного блока «отказ УЭЦН» необходимо конкретно отражать модуль УЭЦН, отказ которого привел к демонтажу установки. Соблюдение данного условия позволит с большей точностью определять эффективность проводимых мероприятий по повышению наработки на отказ и, как следствие, повысит качество прогноза показателя наработки на отказ УЭЦН.  

На основе сформированной информационной базы можно определить текущий показатель наработки на отказ, динамику его роста (снижения), выявить основные факторы, влияющие на данный показатель, и разработать мероприятия, направленные на повышение наработки на отказ. 

Наиболее сложной  задачей в процессе прогнозирования  показателя наработки на отказ является определение эффективности проводимых мероприятий. При расчете эффективности  мероприятий, направленных на сокращение отказов по определенной причине, в первую очередь необходимо определить характер закономерности отказа. Как правило, отказы, связанные с техническими причинами, носят детерминированный характер, а отказы, связанные с организационными причинами (нарушение технологии ПРС, некачественный подбор УЭЦН, нарушение технологии вывода на режим и эксплуатации и т. п.),— стохастический [2]. 

В случаях, когда  отказы носят закономерный характер, можно определить с достаточной  точностью эффективность проводимых мероприятий методом исключения отказов, при этом эффективность выражается разностью показателя наработки, рассчитанного без учета отказов, которые исключают проводимые мероприятия, и текущего показателя наработки на отказ. Учитывая тот факт, что истинную информацию о причинах отказов имеет только часть (расследованные отказы) совокупности учитываемых отказов в подсчете наработки отказов УЭЦН, необходимо провести экстраполяцию доли преждевременных отказов на всю совокупность. 

Если отказы носят стохастический характер, то в данном случае определяется сокращение вероятности возникновения таких отказов. Вероятность отказов (Р1) после внедрения мероприятий будет лежать в пределах: 

0 < Р1 < P0,  

где P0 — доля отказов по данной причине на текущий момент от всей совокупности отказов. 

Как правило, подобные отказы имеют значительно малую  наработку (менее 100 суток) и оказывают  существенное влияние на показатель наработки на отказ. Следовательно, эффективность мероприятий необходимо определять по следующей методике: 

— определяем средний  показатель наработки УЭЦН, не отработавших гарантийный срок и отказавших по рассматриваемой причине (Т ' ); 

— рассчитываем ожидаемый показатель наработки  на отказ с учетом внедренных мероприятий (Т1): 

; 

— определяем эффективность  мероприятий (ЭМ(т)) по формуле: 

ЭМ(т) = Тн – Т1. 

При прогнозировании  наработки на отказ необходимо учитывать  тот факт, что эффект от проводимых мероприятий возникает не моментально, а достигает своего максимального  значения только после того, как весь фонд скважин будет охвачен проводимыми мероприятиями. В большинстве своем мероприятия по увеличению наработки на отказ связаны с заменой глубинно-насосного оборудования и поэтому период их внедрения приблизительно равен текущему показателю наработки на отказ. Эффективность таких мероприятий должна быть дифференцирована по времени пропорционально ожидаемому количеству отказов. 

Процесс прогнозирования  наработки на отказ строится по следующей  методике: 

— экстраполируется текущий показатель наработки на отказ на весь прогнозируемый период с учетом отклонения, связанного с поведением кривой наработки (величины роста или снижения) за предыдущий период; 

— полученные точки, характеризующие помесячный показатель наработки на отказ, корректируются (увеличиваются) с учетом интегрального показателя эффективности проводимого комплекса мероприятий повышения наработки на отказ, дифференцированной по времени. 

Предлагаемая  методика позволяет построить кривую, отражающую прогноз наработки на отказ глубинно-насосного оборудования, с минимальной погрешностью. Необходимо еще раз отметить, что величина погрешности во многом зависит от качества исходной информации, и в первую очередь от правильности определения первопричины отказа глубинно-насосного оборудования.  

Предлагаемые  выше основные принципы построения многофакторной модели прогнозирования наработки  на отказ являются ключевыми моментами  при решении рассматриваемой  задачи. Для прогнозирования показателя наработки на отказ УЭЦН можно  применять различные методики расчетов, но структура решения задачи должна соответствовать обозначенным принципам, в противном случае прогноз наработки будет напоминать гадание на кофейной гуще.