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        海上油田群地面與地下協(xié)同注采優(yōu)化方法

        2022-09-05 06:33:52蔡文杰盧俞辰薛小明楊永飛
        關(guān)鍵詞:液量油藏含水率

        翟 亮,蔡文杰,盧俞辰,張 凱,3,薛小明,楊永飛,姚 軍

        (1.中國(guó)石油大學(xué)(華東)石油工程學(xué)院,山東青島 266580;2.中國(guó)石化勝利油田勘探開(kāi)發(fā)研究院,山東東營(yíng) 257100;3.青島理工大學(xué)地下工程系,山東青島 273400)

        中國(guó)大部分采用多油藏聯(lián)合開(kāi)發(fā)模式的海上油田群已經(jīng)進(jìn)入了生產(chǎn)開(kāi)發(fā)的中后期階段[1],面臨著高含水帶來(lái)的各種問(wèn)題,且不同油藏生產(chǎn)潛力不同,常存在高輸運(yùn)液量油藏產(chǎn)油少、低輸運(yùn)液量油藏產(chǎn)油多的矛盾,而且由于海上油田特殊的地理環(huán)境制約,新建平臺(tái)、管網(wǎng)等設(shè)施的成本高昂,而現(xiàn)有設(shè)施的使用年限、液量處理能力有限[2]。因此在保持目前管輸能力、平臺(tái)液量處理能力等生產(chǎn)條件不變或有限提高的情況下,優(yōu)化協(xié)調(diào)各油藏產(chǎn)能與輸運(yùn)的地面-地下一體化關(guān)系是充分發(fā)揮不同油藏生產(chǎn)潛力、提高經(jīng)濟(jì)效益的關(guān)鍵。針對(duì)海上油田群的生產(chǎn)優(yōu)化問(wèn)題,若采用常規(guī)優(yōu)化方法,則每?jī)?yōu)化一個(gè)時(shí)間步即需進(jìn)行大量的油藏?cái)?shù)值模擬,該過(guò)程極為耗時(shí),優(yōu)化難度較大。因此近年來(lái)部分學(xué)者通過(guò)油井水驅(qū)特征曲線、試驗(yàn)設(shè)計(jì)等方法[3-8]替代油田群的注采優(yōu)化過(guò)程中油藏?cái)?shù)值模擬器的模擬過(guò)程[9-15],從而加快計(jì)算速度,推進(jìn)了實(shí)現(xiàn)區(qū)域聯(lián)合開(kāi)發(fā)油田群的整體約束優(yōu)化的進(jìn)程,但目前的方法大多以單井為目標(biāo),未考慮油田生產(chǎn)的整體性及注采井間的相互影響,且未將海上油田生產(chǎn)-集輸系統(tǒng)有限的液量處理能力和輸送能力考慮在內(nèi),因此海上油田群的生產(chǎn)集輸?shù)慕y(tǒng)籌優(yōu)化問(wèn)題仍需進(jìn)行深入研究。筆者在目前已有研究的基礎(chǔ)上提出基于經(jīng)驗(yàn)曲線的綜合地上集輸優(yōu)化與地下生產(chǎn)優(yōu)化于一體的優(yōu)化方法,綜合考慮各級(jí)平臺(tái)液量處理能力提出經(jīng)驗(yàn)曲線液量分配方法,將油田群總液量?jī)?yōu)化分配給各個(gè)區(qū)塊,以充分發(fā)揮不同區(qū)塊的生產(chǎn)潛力,并將其優(yōu)化結(jié)果作為附加約束條件指導(dǎo)地下生產(chǎn)制度優(yōu)化,通過(guò)分別構(gòu)建兩階段數(shù)學(xué)模型并結(jié)合合適的優(yōu)化算法求解,最終實(shí)現(xiàn)對(duì)海上油田群生產(chǎn)-集輸方案的一體化優(yōu)化。

        1 海上油田群地面液量分配優(yōu)化

        在保持目前管輸能力、平臺(tái)液量處理能力等生產(chǎn)條件不變的情況下,地面液量分配優(yōu)化階段實(shí)現(xiàn)對(duì)海上油田群總注采液量的優(yōu)化分配。該優(yōu)化階段以簡(jiǎn)化的凈現(xiàn)值(NPV)作為目標(biāo)函數(shù),在優(yōu)化過(guò)程中為了實(shí)現(xiàn)穩(wěn)壓生產(chǎn),日注入量和日產(chǎn)液量保持一致,簡(jiǎn)化后的目標(biāo)函數(shù)為

        (1)

        以簡(jiǎn)化的凈現(xiàn)值作為目標(biāo)函數(shù),提出采用經(jīng)驗(yàn)曲線法代替油藏?cái)?shù)值模擬計(jì)算生產(chǎn)指標(biāo)(總?cè)债a(chǎn)油量、總?cè)债a(chǎn)水量)。由油藏工程方法可得,若已知區(qū)塊綜合含水率和區(qū)塊日產(chǎn)液量即可計(jì)算區(qū)塊總?cè)债a(chǎn)油量和總?cè)债a(chǎn)水量,含水率Fw,a計(jì)算公式為

        (2)

        式中,QB,l,a為第a個(gè)油田區(qū)塊中所有生產(chǎn)井的日產(chǎn)液量之和,m3;QB,w,a為第a個(gè)油田區(qū)塊中所有生產(chǎn)井的日產(chǎn)水量之和,m3;QB,o,a為第a個(gè)油田區(qū)塊中所有生產(chǎn)井的日產(chǎn)油量之和,m3。

        由于第一階段優(yōu)化決策變量為區(qū)塊總?cè)债a(chǎn)液量,因此提出建立綜合含水率與區(qū)塊總?cè)债a(chǎn)液量的關(guān)系曲線來(lái)計(jì)算生產(chǎn)指標(biāo),而由于區(qū)塊總?cè)债a(chǎn)液量可由區(qū)塊折算采液速度來(lái)表征,因此可轉(zhuǎn)化為構(gòu)建各油田區(qū)塊的采液速度變化與綜合含水率變化關(guān)系曲線粗略代理油藏?cái)?shù)值模擬。

        1.1 構(gòu)建經(jīng)驗(yàn)曲線

        經(jīng)驗(yàn)曲線構(gòu)建流程如下:

        (1)利用油田區(qū)塊的油藏?cái)?shù)值模擬模型和生產(chǎn)歷史數(shù)據(jù)對(duì)油田區(qū)塊以往的生產(chǎn)開(kāi)發(fā)過(guò)程進(jìn)行數(shù)值模擬,統(tǒng)計(jì)油田區(qū)塊的原始地質(zhì)儲(chǔ)量、綜合含水率(記作Fw_ini,a),并根據(jù)生產(chǎn)歷史中最后一個(gè)時(shí)間步的日產(chǎn)液量計(jì)算得到第a個(gè)油田區(qū)塊當(dāng)前的折算采液速度,記作Rl_ini,a。

        (3)

        (4)

        1.2 地面液量分配優(yōu)化模型建立

        利用上述目標(biāo)函數(shù)并綜合考慮各級(jí)平臺(tái)的液量處理能力,建立總注采液量在海上油田區(qū)塊間的優(yōu)化分配數(shù)學(xué)模型[16-17]。數(shù)學(xué)模型表達(dá)式為

        (5)

        式中,xa為a區(qū)塊總?cè)债a(chǎn)量,m3;QB,l,min,a為油田區(qū)塊a的經(jīng)濟(jì)極限日產(chǎn)液量,m3;QB,l,max,a為油田區(qū)塊a的最大日產(chǎn)液量,m3;QWP,l,b為井組平臺(tái)b的總?cè)债a(chǎn)液量,m3;QCP,l,c為歸屬于中心平臺(tái)c的所有井組平臺(tái)的總?cè)债a(chǎn)液量,m3;QWP,l,max,b為井組平臺(tái)b最大日液量處理能力,m3;QCP,l,max,c為中心平臺(tái)c最大日液量處理能力,m3;Qterminal,max為陸地終端最大日液量處理能力,m3;NB為區(qū)域聯(lián)合開(kāi)發(fā)的海上油田群的區(qū)塊總數(shù);NWP為區(qū)域聯(lián)合開(kāi)發(fā)的海上油田群的井組平臺(tái)總數(shù);NCP為區(qū)域聯(lián)合開(kāi)發(fā)的海上油田群的中心平臺(tái)總數(shù)。

        1.3 模型求解方法

        針對(duì)地面液量分配優(yōu)化采用協(xié)方差矩陣自適應(yīng)進(jìn)化策略(covariance matrix adaptation evolution strategy,CMA-ES)方法求解[18-19],該算法為無(wú)梯度優(yōu)化算法,其優(yōu)點(diǎn)主要在于能夠?qū)ο乱徊降乃阉骺臻g進(jìn)行自適應(yīng)的增大和縮小,并且搜索成本低于大部分策略或進(jìn)化算法。該算法核心思想如下:

        (1)生成新的種群。采用多元正態(tài)分布采樣產(chǎn)生新的種群。

        (3)自適應(yīng)更新協(xié)方差矩陣。綜合考慮不同階段和多種情況,結(jié)合秩-μ更新和秩-1更新對(duì)CMA-ES算法中協(xié)方差矩陣進(jìn)行自適應(yīng)調(diào)整。

        (4)更新步長(zhǎng)。根據(jù)第g+1代種群個(gè)體的共軛進(jìn)化路徑和期望長(zhǎng)度計(jì)算新的步長(zhǎng)。

        2 海上油田群地下注采結(jié)構(gòu)優(yōu)化

        2.1 地下注采結(jié)構(gòu)優(yōu)化模型建立

        在地面總液量?jī)?yōu)化分配的基礎(chǔ)上,獲得各油田區(qū)塊最佳日注采液量,并將其作為附加約束條件,指導(dǎo)地下油水井生產(chǎn)制度優(yōu)化。該優(yōu)化過(guò)程采用簡(jiǎn)化的凈現(xiàn)值作為目標(biāo)函數(shù),其中NPV中的各生產(chǎn)指標(biāo)通過(guò)油藏?cái)?shù)值模擬器計(jì)算,以區(qū)塊生產(chǎn)井的日產(chǎn)液量和注入井的日注入量作為決策變量,分別建立各區(qū)塊地下生產(chǎn)制度優(yōu)化模型。

        地下油水井生產(chǎn)制度優(yōu)化數(shù)學(xué)模型為

        (6)

        2.2 模型求解方法

        針對(duì)地下注采結(jié)構(gòu)優(yōu)化采用DNSPSO進(jìn)行求解[20-21],該算法在傳統(tǒng)PSO的基礎(chǔ)上提出一種新的種群更新機(jī)制以充分利用整個(gè)群體的種群進(jìn)化信息[22],并引入一種新的學(xué)習(xí)策略自適應(yīng)地選擇加速度系數(shù),從而實(shí)現(xiàn)對(duì)問(wèn)題空間的徹底搜索。該算法在求解精度和收斂性能方面優(yōu)于現(xiàn)有的許多粒子群優(yōu)化算法,特別適合于求解復(fù)雜的多模態(tài)優(yōu)化問(wèn)題。該算法核心思想如下:

        (1)更新機(jī)制。對(duì)于傳統(tǒng)PSO算法,僅根據(jù)單個(gè)粒子的最優(yōu)解與整個(gè)種群最優(yōu)解來(lái)對(duì)每個(gè)粒子進(jìn)行更新,常出現(xiàn)早收斂陷入局部最優(yōu)的問(wèn)題。針對(duì)該問(wèn)題DNSPSO算法引入了一個(gè)動(dòng)態(tài)鄰域來(lái)增強(qiáng)群體之間的通信。通過(guò)計(jì)算粒子i當(dāng)前最優(yōu)與其他粒子的歐氏距離,將距離粒子i最優(yōu)值最近的k個(gè)粒子作為其鄰域,在進(jìn)化過(guò)程中,每個(gè)粒子的鄰域在每次迭代時(shí)會(huì)自動(dòng)調(diào)整,在此基礎(chǔ)之上DNSPSO引入一種新的粒子更新機(jī)制,首先選擇一個(gè)粒子a,計(jì)算粒子a的最優(yōu)解pbest的鄰域,從pbest的鄰域中隨機(jī)選擇一個(gè)粒子m;再?gòu)娜肿顑?yōu)解gbest的鄰域中隨機(jī)選擇一個(gè)粒子n;使用粒子m和n分別代替pbest和gbest來(lái)更新粒子a,該更新機(jī)制能充分利用種群的信息,有助于緩解早收斂問(wèn)題。

        (2)轉(zhuǎn)換學(xué)習(xí)策略。根據(jù)目前狀態(tài)自適應(yīng)的調(diào)整學(xué)習(xí)策略,該算法提出的狀態(tài)有以下4種:①收斂狀態(tài),該狀態(tài)下學(xué)習(xí)策略與傳統(tǒng)PSO保持一致;②開(kāi)發(fā)狀態(tài),該狀態(tài)下針對(duì)粒子i在種群中隨機(jī)選擇另一粒子j,再在粒子j的最優(yōu)解的鄰域中隨機(jī)選擇一個(gè)粒子m,將該粒子m作為粒子i的最優(yōu)解,粒子共享種群信息,有利于粒子在問(wèn)題空間進(jìn)行搜索;③探索狀態(tài),粒子傾向于在最優(yōu)解區(qū)域周?chē)阉?在該狀態(tài)下,在全局最優(yōu)解的鄰域中隨機(jī)選擇一個(gè)粒子作為全局最優(yōu)解,擴(kuò)大搜索區(qū)域,防止陷入局部最優(yōu);④跳出狀態(tài),該狀態(tài)下所有粒子均陷入局部最優(yōu),無(wú)法找到更好的全局最優(yōu)解,則同時(shí)進(jìn)行② 和③操作。

        3 計(jì)算實(shí)例

        實(shí)例油藏為海上油田CY,位于渤海南部的極淺海水域,其中區(qū)塊C和區(qū)塊N是海上油田CY中已投入生產(chǎn)開(kāi)發(fā)一定時(shí)間的兩個(gè)油田區(qū)塊,并共用一套生產(chǎn)-集輸系統(tǒng)。目前區(qū)塊C和區(qū)塊N綜合含水率差異較大,且存在較為明顯的產(chǎn)液量分配不均問(wèn)題,未能充分發(fā)揮區(qū)塊N的生產(chǎn)潛力。

        首先通過(guò)上述優(yōu)化方法對(duì)該油田群液量進(jìn)行分配優(yōu)化再進(jìn)行生產(chǎn)制度優(yōu)化,優(yōu)化周期為2 a,再對(duì)優(yōu)化后的生產(chǎn)制度和未優(yōu)化的生產(chǎn)制度分別進(jìn)行數(shù)值模擬,最后進(jìn)行開(kāi)發(fā)效果對(duì)比。其中區(qū)塊C和區(qū)塊N數(shù)值模擬模型基本參數(shù)見(jiàn)表1。

        表1 區(qū)塊C和區(qū)塊N數(shù)值模擬模型基本參數(shù)Table 1 Basic parameters of numerical simulation model of block C and block N

        3.1 地面液量分配優(yōu)化結(jié)果

        針對(duì)區(qū)塊C和區(qū)塊N首先使用上述方法分別構(gòu)建采液速度與綜合含水率變化關(guān)系曲線,如圖1所示。

        圖1 采液速度與綜合含水率變化關(guān)系Fig.1 Relationship between change value of extraction velocity and change value of comprehensive water cut

        根據(jù)曲線法,結(jié)合CMA-ES算法對(duì)總注采液量在油田區(qū)塊的分配方案進(jìn)行優(yōu)化求解,優(yōu)化前后總注采液量的分配方案及曲線預(yù)測(cè)的生產(chǎn)2 a后兩區(qū)塊的生產(chǎn)開(kāi)發(fā)動(dòng)態(tài)參數(shù)對(duì)比見(jiàn)表2。

        表2 優(yōu)化前后兩區(qū)塊的生產(chǎn)開(kāi)發(fā)動(dòng)態(tài)參數(shù)Table 2 Dynamic parameters of production development of two blocks before and after optimization

        由表2可知,當(dāng)總注采量一定時(shí),分配方案的結(jié)果傾向于分配更多的液量給當(dāng)前綜合含水率低的區(qū)塊N,以此充分發(fā)揮低含水區(qū)塊的生產(chǎn)潛力。并且從對(duì)比結(jié)果可以看出,優(yōu)化后的分配方案能在一定程度上提升兩個(gè)區(qū)塊的總?cè)债a(chǎn)油量、降低總體含水率。

        3.2 地下注采結(jié)構(gòu)優(yōu)化結(jié)果

        在完成總注采液量在海上油田區(qū)塊間的分配優(yōu)化后,將優(yōu)化結(jié)果作為附加約束,結(jié)合DNSPSO算法分別對(duì)兩個(gè)區(qū)塊的生產(chǎn)制度進(jìn)行注采優(yōu)化調(diào)整,優(yōu)化后兩個(gè)區(qū)塊內(nèi)各注采井在優(yōu)化周期內(nèi)的注采制度見(jiàn)圖2、3。由圖2、3可知,優(yōu)化后的注采制度的調(diào)整比較平緩,不會(huì)出現(xiàn)注采量的大幅度突變。

        圖2 區(qū)塊C優(yōu)化后的生產(chǎn)井及注入井液量Fig.2 Optimized production and injection well fluid volumes for block C

        圖3 區(qū)塊N優(yōu)化后的生產(chǎn)井及注入井液量Fig.3 Optimized production and injection well fluid volume in block N

        在此基礎(chǔ)上分別對(duì)優(yōu)化前后的生產(chǎn)制度進(jìn)行數(shù)值模擬,獲得兩個(gè)區(qū)塊優(yōu)化周期內(nèi)累積產(chǎn)油、累積產(chǎn)液、綜合含水率曲線、含油飽和度場(chǎng)及生產(chǎn)末期的累積產(chǎn)油量和綜合含水率,見(jiàn)表3及圖4~7。

        表3 區(qū)塊C和N在不同注采制度下生產(chǎn)末期開(kāi)發(fā)參數(shù)Table 3 Development parameters of block C and N at the end of production under different injection-production schedules

        根據(jù)優(yōu)化結(jié)果可知,兩個(gè)區(qū)塊的地下總產(chǎn)液量等于地面優(yōu)化后得到的液量,滿足地面集輸管線處理液量能力的約束,見(jiàn)表2、3;優(yōu)化后的注采制度對(duì)區(qū)塊C實(shí)施了大幅度降低注采液量的措施,對(duì)區(qū)塊N實(shí)施了大幅度提高注采液量的措施,同時(shí)在整個(gè)注采周期內(nèi)兩個(gè)區(qū)塊基本保持注采平衡,見(jiàn)圖4;在犧牲區(qū)塊C的生產(chǎn)開(kāi)發(fā)效果的情況下大幅度改善了區(qū)塊N的生產(chǎn)開(kāi)發(fā)效果,見(jiàn)圖5、6;最終兩個(gè)區(qū)塊在2 a期間的總累積產(chǎn)油量增加了35 478 m3,兩個(gè)區(qū)塊在優(yōu)化后的注采制度下經(jīng)過(guò)2 a的生產(chǎn),綜合含水率均有小幅度上升,且優(yōu)化后的綜合含水率上升幅度略低于優(yōu)化前,見(jiàn)圖7。由上述優(yōu)化結(jié)果可得,該一體化優(yōu)化方法同時(shí)實(shí)現(xiàn)了優(yōu)化地面集輸液量與地下注采制度并達(dá)到了控制含水上升、增加產(chǎn)油量的效果,提高了經(jīng)濟(jì)效益。因此該一體化優(yōu)化方法能夠?yàn)楹I嫌吞锶簝?yōu)化調(diào)整生產(chǎn)制度提供指導(dǎo)。

        圖4 不同注采制度下的累產(chǎn)液及累注入量變化Fig.4 Variation of accumulative fluid and injection volume under different injection-production systems

        圖5 未優(yōu)化與優(yōu)化后的區(qū)塊C第10層含油飽和度場(chǎng)Fig.5 Oil saturation field in the 10th layer of unoptimized and optimized block C

        該技術(shù)方法在埕島油田獲得了廣泛應(yīng)用,共對(duì)10個(gè)平臺(tái)內(nèi)的31個(gè)井組進(jìn)行注采優(yōu)化,首先根據(jù)建立的優(yōu)化模型,將油田群總液量?jī)?yōu)化分配給各平臺(tái),在各平臺(tái)液量控制下,以地下均衡驅(qū)替為目標(biāo),應(yīng)用優(yōu)化算法多輪次優(yōu)化得到單井最優(yōu)配產(chǎn)配注,調(diào)配實(shí)施后有效緩解了驅(qū)替矛盾,調(diào)整取得了良好效果,實(shí)施后見(jiàn)效井單井日產(chǎn)液量增加67 t,含水率下降4.2%,平均日增油16 t,2020年已累積增油7.3萬(wàn)t,預(yù)計(jì)評(píng)價(jià)期內(nèi)采收率提高4%,現(xiàn)場(chǎng)應(yīng)用取得良好效果。

        圖6 未優(yōu)化與優(yōu)化后的區(qū)塊N第25層含油飽和度場(chǎng)Fig.6 Oil saturation field in the 25th layer of unoptimized and optimized block N

        圖7 不同注采制度下的累產(chǎn)油及綜合含水率變化Fig.7 Variation of accumulated oil and comprehensive water cut under different injection-production systems

        4 結(jié) 論

        (1)提出地面總液量集輸分配-地下油水井生產(chǎn)制度優(yōu)化一體化優(yōu)化方法,綜合考慮生產(chǎn)設(shè)施、各級(jí)平臺(tái)處理液量的能力,合理分配液量給各區(qū)塊,充分發(fā)揮不同區(qū)塊的生產(chǎn)潛力,并將其作為附加約束條件,指導(dǎo)各區(qū)塊地下油水井生產(chǎn)制度調(diào)整。

        (2)基于采液速度變化與綜合含水率變化關(guān)系粗略替代油藏?cái)?shù)值模擬器,有效降低優(yōu)化時(shí)間成本;通過(guò)犧牲高含水油田區(qū)塊的生產(chǎn)開(kāi)發(fā)效果(累積產(chǎn)油量和綜合含水率)而大幅度提升低含水油田區(qū)塊的生產(chǎn)開(kāi)發(fā)效果,控制油田區(qū)塊的含水上升。

        (3)使用CMA-ES和DNSPSO算法對(duì)不同背景的優(yōu)化子問(wèn)題進(jìn)行求解,發(fā)揮不同算法的計(jì)算優(yōu)勢(shì),提高了問(wèn)題的求解效率。

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