基于井间连通性的碳酸盐岩油藏注采关系优化

碳酸盐岩油藏储集层非均质性强,注水开发时注入水易沿高渗通道窜进,导致生产井发生水窜或水淹、含水率上升速度加快、开发效率低。基于井间连通性原理,根据缝洞型碳酸盐岩油藏的地质特征、开发动态等,可定量表征井间的连通性参数传导率和连通体积,构建碳酸盐岩纵向多层油藏井间连通性模型,进而获取油藏各层注水井平面注水劈分系数、注水利用率等。结合自动历史拟合方法和生产优化算法,实现对油水井生产动态的实时优化和预测。现场应用表明,该方法年增油1.1×10⁴ m³,具有较好的增油效果,对同类型油藏的高效开发有重要指导意义。     

基于井间连通性的油藏注采调整优化方法

针对单模型系统的不确定性,运用井间连通性模型与最优控制理论,建立了一种新的油藏开发注采调整优化设计方法。所建连通性模型可模拟计算出井点产出的油水动态。而后运用多模型集合平滑数据同化方法(ES-MDA),得到反演模型特征参数,以拟合后的多个连通性模型集合为动态预测基础,结合鲁棒优化理论,建立了油藏开发鲁棒生产优化模型,并通过模型自动求解得到油水井注采参数。研究结果表明,该模型能得到实时注水劈分和井间连通关系,将研究成果应用于新疆B80实际区块,该区块日增油46.8m³/d,累计产油0.655×10⁴ m³,含水率降低4.56%,研究成果对同类油藏减小开发生产的风险、提高经济效益有重要意义。     

水驱油田开发生产调控优化方法

针对注水开发油藏建立油藏生产调控优化方法,根据决策者的不同要求选取不同的目标函数、决策变量和约束条件来建立油藏生产动态实时优化数学模型,应用新的无梯度优化算法进行求解,提高计算效率。通过连续调控油井产液量和水井注入量,得到实时最优开发调控方案,实现油田高效开发。利用无梯度优化算法对渤海注水开发油田进行开发生产优化调整,水驱采收率可提高1.7%。     

油藏生产优化理论研究

实现经济高效开发已探明石油资源的途径之一就是立足现有的生产条件,使油藏开发动态实时处于最优状态,这也是智能油田的核心内容之一。将油藏视为一个复杂的动态系统,以油藏开发生产净现值最大化为目标,通过求解描述油藏开发生产的数学模型,实时优化油藏的输入输出控制参数,获取最优的生产方案。鉴于油藏生产优化方法是一个复杂的、大规模优化问题,选用了效率较高的梯度优化算法,利用极大值原理计算所需的梯度,再进行线性搜索,进而优化控制变量。油藏实例进行的分析结果表明,获得的最优生产方案符合油田实际情况,为智能油田体系提供了理论和技术支撑。     

油水井生产管理系统的数据采集及应用优化

目前油田生产已进入数字油田建设阶段,油水井管理系统、数字化生产指挥平台等已普遍应用于油田生产,为油田开发的精细管理夯实了可靠数据基础。对于油田开发工作者来说,油井生产动态数据的正确性和及时性至关重要。采用油水井以单井为单元的远程单管流程计量监测系统,结合数字化实时功图采集,形成油井远程监测、动态生产数据实时采集上传及分析优化系统,实现油水井生产数据及工况分析系统优化升级及高效运用实际生产,达到提升整个系统效率的目的,取得了较好的应用效果,为技术人员探索油田开发规律、制定合理的油田开发技术政策提供了更为强大的数据支撑。     

基于数据空间反演的油藏实时生产优化方法

油藏开发实时优化调控技术是智能油藏研究的核心内容。提出了基于数据空间反演的油藏实时生产优化新方法,仅需若干油藏模型先验生产动态,基于贝叶斯理论构建代理模型,根据随机极大似然原理拟合历史观测数据进行模型训练,反演得到符合实际观测数据的生产动态后验估计。采用同步扰动随机逼近算法建立生产优化数学模型,实现注采参数实时优化,提高经济开发效益。该方法基于代理模型在拟合阶段避免了重复数值模拟计算,得到正确生产动态后验估计同时兼顾了油藏模型实际地质特征,优化所得方案考虑了目标油藏的不确定性,降低了实际生产开发风险。油藏实例应用表明:该方法能得到与常规多模型数据同化方法相一致的生产动态预测结果,拟合过程计算效率提高了5倍,且注采优化方案能取得良好的驱油效果。提出的油藏开发生产优化设计方法为油田实时生产优化提供了新的思路。     

基于数据空间反演的油藏实时生产优化方法

油藏开发实时优化调控技术是智能油藏研究的核心内容。提出了基于数据空间反演的油藏实时生产优化新方法,仅需若干油藏模型先验生产动态,基于贝叶斯理论构建代理模型,根据随机极大似然原理拟合历史观测数据进行模型训练,反演得到符合实际观测数据的生产动态后验估计。采用同步扰动随机逼近算法建立生产优化数学模型,实现注采参数实时优化,提高经济开发效益。该方法基于代理模型在拟合阶段避免了重复数值模拟计算,得到正确生产动态后验估计同时兼顾了油藏模型实际地质特征,优化所得方案考虑了目标油藏的不确定性,降低了实际生产开发风险。油藏实例应用表明:该方法能得到与常规多模型数据同化方法相一致的生产动态预测结果,拟合过程计算效率提高了5倍,且注采优化方案能取得良好的驱油效果。提出的油藏开发生产优化设计方法为油田实时生产优化提供了新的思路。     

相关决策技术在油藏动态调整中的应用

相关决策技术是利用油藏所有油水井生产参数相关关系的变化规律来反映油藏开发生产过程中的动态特征。将油藏作为一个整体,利用油水 生产参数的变化规律来建立若干个动态分析模型,进而评价油藏的开发效果。并且直接应用Oracle数据库的现有数据,使数据的来源准确可靠,并随着现场动态数据的更新而自动添加。通过对中原油田采油三厂马寨油田卫95北块32口油水井开发过程中的建模计算,结果与实际生产较吻合,符合率在95％以上,从而为油田下一步实施油水井开发过程中的建模计算,结果与实际生产较吻合,符合率在95％以上,从而为油田下一步实施油水井措施、开发方案调整等决策提供科学的依据。     

大庆外围油田合理油水井数比确定

本文介绍了计算合理油水井数比的4种经验方法，并结合大庆外围已开发油田的地质和流体及动态参数，综合确定了各油田合理的油水并数比。结果表明，在18个油田中有15个油田实际油水井数比高于合理油水井数比，需要继续转注，降低油水井数比，增加水驱控制程度和注水强度。     

基于井间连通性的油藏开发生产优化方法

基于连通性思想与最优控制理论,建立了一种新的油藏开发生产优化设计方法。在现有井间连通性模型基础上,通过改进饱和度追踪方法,得到可预测油水动态的连通性模型,使其在处理油田常见液量剧变、关停井、转注等措施带来的流体转向时计算更为精确。在对油藏历史动态进行自动拟合反演后,建立了油藏生产最优控制模型,结合优化算法进行快速求解,最大化经济效益的同时,自动获取最优开发注采方案。概念算例表明,改进后饱和度追踪方法更为精确;实际算例显示,该方法能自动优化油井转注时机,且优化后注采方案能有效控水增油,提高经济开发效益,为现场开发方案设计提供指导。     

考虑安全稳定运行的大型枯竭气藏储气库注采优化

大型枯竭气藏储气库通常含有多个注采区块,区块间地层压差过高会破坏储层的稳定性。为实现注采过程中地层压力均衡变化,以各周期区块间地层压力方差值最小化为目标函数建立优化模型。该模型将数学优化技术与储气库安全稳定性问题进行了结合,并以各区块开井数和单井注采气量为决策变量,以储气库注采气总量、最大单井注采气量、最大区块地层压力等为约束条件。将所建立的优化模型应用于文23大型枯竭气藏储气库,成功求解了该储气库在年工作气量为30×10⁸m³/a条件下的优化注采方案。研究结果表明,所获得的优化注采方案在满足储气库注采气量要求的前提下,不仅能够降低各区块间地层压差,实现储气库整体地层压力的均衡变化,还能有效避免极端高压区块的出现,进一步保障了储气库的安全稳定运行。该研究成果对储气库注采运行方案的设计具有一定的指导意义。     

基于混合粒子群算法的煤层气井位优化方法

井位的部署直接关系到煤层气开发的采气速度及经济效益。基于粒子群算法的劣势和模拟退火算法的优势,提出了一种混合粒子群算法,其以净现值为目标函数,单井控制面积和井位为变量,结合油藏数值模拟方法,优选出净现值最大的单井控制面积和井位,并利用matlab编程来实现。结果显示,基于混合粒子群算法的井位优化方法能够快速确定最优井位,计算量较穷举法大幅度降低;沁水盆地煤层气田的最优单井控制面积为0.2 km²;对于最优单井控制面积,混合粒子群算法得到的最优净现值比常规矩形井网的净现值增加12.55%;最优井位分布与含气量、渗透率密切相关,其中渗透率的影响尤为重要,最优井位是含气量与渗透率的最优组合。该研究成果为煤层气开发井位优化提供了新方法。     

混合智能优化地震反演

传统非线性反演方法存在着收敛效率低,有时会陷入局部极值的问题。为此,研究开发了融合粒子群优化算法和郭涛算法的混合智能优化地震非线性反演技术。粒子群优化算法对解的更新更具有目的性,收敛速度快;郭涛算法构造了多父体交叉重组算子并采用群体爬山策略,求解精度高;混合智能优化算法以粒子群优化算法为主体框架,融入郭涛算法的寻优机制。函数优化测试、理论模型试算和实际资料反演处理结果表明,混合智能优化算法具有求解效率高、全局寻优能力强的优点,适合解决复杂的地震反演问题。     

考虑变频调速的注水系统运行参数优化

以注水系统耗电量最小为目标函数,以排量、压力等限制为约束条件,在考虑离心泵变频调速的基础上,建立了注水系统参数优化数学模型,并用外部惩罚函数法将该问题转化为无约束问题。针对遗传算法的局限性,采用浮点数编码调整了适应函数,根据泵排量和水量平衡要求改进交叉和变异操作,实施最优保留策略,并结合模拟退火算法,形成了混合遗传算法,该算法能够有效地减少不可行解的产生,提高收敛速度,避免早熟收敛。实例计算说明,该优化方法有效、实用,优化后系统运行状况明显改善。     

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遗传算法是具有全局寻伏特点的一种新型最优化方法，它适合于求解非线性优化问题，近年来已经在复杂函数的优化求解、结构优化设计、自适应控制、系统控制、模式识别等领域取得成功应用。文章将遗传算法引入列井最优化解释中，实现了用遗传算法进行最优化测井解释，充分利用遗传算法的全局寻优特点，研究多参数、非线性最优化测井数据处理问题；同时在充分讨论常规遗传算法原理的基础上，针对常规时齐遗传算法的强不收敛性，引入了非时齐遗传算法，从结合整体模拟迟火算法、引入动态记忆宙解决成熟前收敛问题两方面对常规遗传算法作了改进，经正演模型模拟运算和实际测井资料的解释结果表明，经改进后的遗传算法更易于收敛，可以较好地研究多参数、非线性最优化测井资料解释。     

基于改进的遗传算法的天然气管网系统运行优化

在天然气管网系统安全稳定运行的基础上,为了实现节能减排,充分合理地利用管道的输配能力,将目标函数定义为天然气的最大流量,同时考虑管道内天然气稳定流动、各节点流量平衡、节点及管段压力等约束条件,建立了天然气管网系统优化数学模型。采用整数编码来进行管径编码,用模拟退火罚函数转化约束条件,并合理地将遗传算法的全局寻优能力和模拟退火的局部搜索能力互补融合起来,实现算法的改进和优化。将改进的遗传算法应用到某大型天然气管网优化设计的实例中,计算结果表明,改进的遗传算法在解的质量上和收敛的速度上都优于基本遗传算法,验证了所建立的优化模型是高效可行的。     

改进的蚂蚁算法在试井曲线拟合中的应用

通过将带可变邻域搜索的进化策略引入解决组合问题的蚂蚁算法,得到了可以用于解决连续优化问题的改进的蚂蚁算法,并给出了优化步骤.将改进的蚂蚁算法应用于试井曲线的拟合中,并编写了计算程序.改进的蚂蚁算法与遗传算法的对比结果表明,前者的收敛速度和收敛值以及在多局部最优解问题上均优于遗传算法,并具有较强的实用性.     

基于序列二次规划算法的油藏动态配产配注优化

油藏动态配产配注已经成为实现油田效益最大化的有效措施之一。为提高优化运算速度,处理非线性不等式约束,将序列二次规划算法应用到油藏动态配产配注求解过程中。应用序列二次规划算法将求解变量最优值的非线性优化问题转化为一系列的求解变量搜索方向的二次规划子问题,控制变量的搜索方向采用伴随方法和Broyden-Fletcher-Goldfarb-Shanno(BFGS)方法得到,迭代求取控制变量最优值。实例验证结果表明,总注入量等式约束条件下的最优开发方案,累积产油量增加12.8%,累积注水量下降11.1%,累积产水量下降22.3%,含水率下降4.16%;总注入量不等式约束下的最优开发方案,累积产油量增加29.1%,累积注水量下降26.9%,累积产水量下降30.3%,含水率下降4.16%。但是,在不等式约束情况下,由于注采失衡,油藏压力大幅下降,易造成后期开发能量不足;需对总注入量及采出量进行等式约束或在不等式约束的基础上添加约束下限。运用该方法对胜利油区埕岛油田27A区块进行方案调整优化,结果表明,优化后的采出程度相对于优化前提高0.92%,净现值增长35%。