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        水驅(qū)油田開發(fā)生產(chǎn)調(diào)控優(yōu)化方法

        2018-08-18 07:08:26周文勝
        石油地質(zhì)與工程 2018年4期
        關(guān)鍵詞:液量水驅(qū)約束條件

        劉 凡,周文勝,申 健,王 凱,張 凱

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        水驅(qū)油田開發(fā)生產(chǎn)調(diào)控優(yōu)化方法

        劉 凡1,周文勝1,申 健1,王 凱1,張 凱2

        (1.中海石油研究總院/海洋石油高效開發(fā)國家重點實驗室,北京 100038;2.中國石油大學(xué)(華東))

        針對注水開發(fā)油藏建立油藏生產(chǎn)調(diào)控優(yōu)化方法,根據(jù)決策者的不同要求選取不同的目標(biāo)函數(shù)、決策變量和約束條件來建立油藏生產(chǎn)動態(tài)實時優(yōu)化數(shù)學(xué)模型,應(yīng)用新的無梯度優(yōu)化算法進(jìn)行求解,提高計算效率。通過連續(xù)調(diào)控油井產(chǎn)液量和水井注入量,得到實時最優(yōu)開發(fā)調(diào)控方案,實現(xiàn)油田高效開發(fā)。利用無梯度優(yōu)化算法對渤海注水開發(fā)油田進(jìn)行開發(fā)生產(chǎn)優(yōu)化調(diào)整,水驅(qū)采收率可提高1.7%。

        水驅(qū)油藏;油藏生產(chǎn)優(yōu)化;邊界約束;無梯度優(yōu)化算法

        為了充分發(fā)揮油藏潛力,提高油田采收率,增加經(jīng)濟(jì)效益,近年來,“油藏生產(chǎn)優(yōu)化”的概念被各國油藏工作者提出[1-4]。油田最優(yōu)化的開發(fā)方案不僅僅需要考慮產(chǎn)油量,還需要考慮產(chǎn)液處理、注水費用及實際可操作性等。本文針對水驅(qū)油藏建立油藏生產(chǎn)調(diào)控優(yōu)化方法,能夠有效提高油田采收率,指導(dǎo)油田的高效開發(fā)。

        1 注采調(diào)控優(yōu)化數(shù)學(xué)模型的建立

        1.1 注采調(diào)控的目標(biāo)函數(shù)

        1.2 注采調(diào)控的約束條件

        1.2.1 必要約束條件

        根據(jù)物質(zhì)守恒原理,可以得到:

        式(3)與(4)構(gòu)成油藏滲流微分方程組。

        初始約束條件:

        1.2.2 邊界約束條件

        由于生產(chǎn)設(shè)備能力有限,需要設(shè)定采油量、注水量等單井生產(chǎn)邊界約束。假設(shè):單井經(jīng)濟(jì)極限產(chǎn)量<生產(chǎn)井產(chǎn)量<單井最大產(chǎn)量,單井最小注入量<注水井注水量<單井最大注入量,則:

        1.2.3 一般約束條件

        由于受平臺液處理能力等因素影響,需要對油藏整體的注采量進(jìn)行控制,則:

        其中,公式(7)為油田總產(chǎn)液量約束條件,總產(chǎn)液量小于油田產(chǎn)液處理能力;公式(8)為油田總注入量約束條件,為常數(shù);公式(9)為油田的注采平衡約束條件。

        1.3 注采調(diào)控優(yōu)化數(shù)學(xué)模型的求解

        生產(chǎn)優(yōu)化問題是一個多維優(yōu)化問題,求解方法主要可以分為兩大類[7]:一類是隨機(jī)算法,如遺傳算法和模擬退火算法等;另一類是梯度算法,如最速下降法、擬牛頓法、有限差分梯度法等。隨機(jī)算法雖然可以得到全局最優(yōu)解,但是運算量巨大。梯度算法計算量小,但是對于大規(guī)模非線性問題,梯度的獲取很困難。近年來興起的無梯度求解方法也都存在著不同缺陷[8-9],如同步隨機(jī)擾動算法SPSA雖然減少了計算工作量,但是優(yōu)化效果較插值算法差;粒子群算法PSO收斂速度較快、算法簡單,但是往往不能得到精確的結(jié)果;改進(jìn)的二次型算法NEWOUA利用構(gòu)造插值二次型可以得到精確結(jié)果,但是當(dāng)涉及到的變量較多時,計算前期模擬次數(shù)過多,耗時長,計算代價仍然比較大。

        本文結(jié)合隨機(jī)擾動近似梯度算法SPSA和插值型算法NEWUOA,提出一種新的基于插值模型的算法。該方法在構(gòu)造插值二次型中引入了目標(biāo)函數(shù)的近似梯度,運算速度較快,求解更精確。由于算法模型不是本文討論的重點,故不再專門介紹。

        2 注采調(diào)控優(yōu)化方法

        約束條件下的求解流程示意圖見圖 1。圖中外循環(huán)指的是根據(jù)約束條件更新拉格朗日乘子和懲罰因子,定義增廣拉格朗日函數(shù);內(nèi)循環(huán)指的是基于插值模型算法進(jìn)行優(yōu)化。

        圖1 開發(fā)生產(chǎn)實時優(yōu)化流程

        約束懲罰過程如下:

        (1)第一次運行ECLIPSE,得到油藏產(chǎn)油量等參數(shù),計算NPV,記為NPV0。

        (3)更新控制液量,運行ECLIPSE,計算NPV。判斷此時的控制液量是否違背約束。

        (4)若液量超過約束上限或低于約束下限,則對NPV進(jìn)行懲罰,懲罰值=初始懲罰值+違背約束計算值,凈現(xiàn)值=凈現(xiàn)值-懲罰值調(diào)整控制液量,重新迭代計算新的NPV。若液量未超過控制液量,則不懲罰,運行結(jié)束。

        3 注采調(diào)控優(yōu)化應(yīng)用實例

        根據(jù)渤海某水驅(qū)油藏的實際生產(chǎn)狀況,油田設(shè)定注采結(jié)構(gòu)優(yōu)化調(diào)整開發(fā)方案:生產(chǎn)井(注水井)的日產(chǎn)液量(日注水量)下邊界為6 000 m3,上邊界為11 000 m3;假設(shè)原油的價格為3 000元/t,處理產(chǎn)出水的費用為200元/t,注水成本為0元/t,折算率為0。總的生產(chǎn)時間是10年,每半年調(diào)控一次,共計調(diào)控20次。

        按照圖1所示流程進(jìn)行優(yōu)化計算,預(yù)測10年后提高采收率1.7%,優(yōu)化后的方案與基礎(chǔ)方案相比取得了較好的開發(fā)效果。從圖2可以看出,雖然含水率有所增加,但是累產(chǎn)油獲得了較大幅度的增幅。

        圖2 優(yōu)化前后累產(chǎn)油隨含水率變化示意圖

        根據(jù)各井在不同調(diào)控時間的調(diào)控圖,雖然增加注入量可以增加波及效果,但是并非所有注水井都需要增大注入量,對于部分油井無需增加注入量也可較好地波及井周圍剩余油;對于剩余油分布較多區(qū)域的油井,可以適當(dāng)提液。通過優(yōu)化計算,預(yù)測10年以后的生產(chǎn)情況,累計產(chǎn)油585.7×104m3,累計增油36.87×104m3,提高采收率2.58%,優(yōu)化后與基礎(chǔ)方案相比取得了較好的開發(fā)效果(表1)。

        表1 部分油水井優(yōu)化前后液量調(diào)控數(shù)據(jù) m3

        4 結(jié)論

        (1)對于人工注水油田,根據(jù)決策者的不同要求選取不同的目標(biāo)函數(shù)、決策變量和約束條件來建立油藏生產(chǎn)動態(tài)實時優(yōu)化數(shù)學(xué)模型,可得到實時最優(yōu)開發(fā)調(diào)控方案。

        (3)在人工注水油田注采調(diào)控優(yōu)化數(shù)學(xué)模型的計算過程中,建立無梯度插值模型算法。該方法在NEWUOA算法的基礎(chǔ)上進(jìn)行改進(jìn),在構(gòu)造插值二次型中引入了目標(biāo)函數(shù)的近似梯度,可以使優(yōu)化計算速度大幅增加。

        (4)通過連續(xù)調(diào)控油水井的注采量,實現(xiàn)產(chǎn)液、注水結(jié)構(gòu)自動化調(diào)整,進(jìn)一步提高當(dāng)前井網(wǎng)條件下水驅(qū)采收率。對渤海某人工注水油田進(jìn)行注采結(jié)構(gòu)優(yōu)化調(diào)整,水驅(qū)采收率可提高1.7%。

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        編輯:岑志勇

        2017–12–20

        劉凡,博士,工程師,1987年生,2014年博士畢業(yè)于中國石油大學(xué)(北京)油氣田開發(fā)專業(yè),現(xiàn)從事油田動態(tài)跟蹤和預(yù)測,油氣田開發(fā)技術(shù)政策研究工作。

        中海石油(中國)有限公司科技項目“海相砂巖稠油油藏提高采收率基礎(chǔ)研究”(YXKY-2017-ZY-11)資助。

        1673–8217(2018)04–0069–03

        TE323

        A

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