基于不确定地质模型的油藏注采参数优化方法技术

本发明专利技术提供一种基于不确定地质模型的油藏注采参数优化方法，通过建立优化目标函数，分别计算每一个地质模型的净现值梯度并求解净现值梯度的数学期望，调节各地质模型的注采参数以得到优化目标函数最大值，并利用优化目标函数最大值反求油藏注采参数最优解。该方法分别计算每一个地质模型的净现值梯度并求解净现值梯度的数学期望，充分考虑了每个模型的参数差异，使得净现值梯度更加准确，故最终所得的净现值的数学期望的最大值也更接近实际情况，降低了油藏开发和投资调整的风险；此外，该方法中每一个模型的净现值梯度单独计算的处理方法特别适合并行运算，客观上提高了运算速度。

Reservoir Injection-Production Parameter Optimization Method Based on Uncertain Geological Model

The invention provides an optimization method of reservoir injection-production parameters based on uncertain geological model. By establishing an optimization objective function, the net present value gradient of each geological model is calculated and the mathematical expectation of the net present value gradient is solved, the injection-production parameters of each geological model are adjusted to obtain the maximum of the optimization objective function, and the injection-production parameters of reservoir are inversely calculated by using the maximum of the optimization objective function. Excellent solution. This method calculates the NPV gradient of each geological model separately and solves the mathematical expectation of NPV gradient, fully considers the parameter difference of each model, which makes NPV gradient more accurate, so the maximum of the final NPV mathematical expectation is closer to the actual situation and reduces the risk of reservoir development and investment adjustment. The processing method of NPV gradient calculation by itself is especially suitable for parallel operation and objectively improves the operation speed.

【技术实现步骤摘要】
基于不确定地质模型的油藏注采参数优化方法
本专利技术属于油气田开发领域，尤其涉及一种基于不确定地质模型的油藏注采参数优化方法
技术介绍
油藏开发生产优化技术就是指依据最优控制理论，建立油藏生产过程的最优控制方程、约束条件、目标函数方程，形成油藏生产优化的最优控制数学模型，以此为基础开展的生产制度优化过程。获得注采参数(采油量、产水量、注水量)的变化与目标函数间的关系是优化的核心，注采参数可以通过数值模拟或油藏工程两种方法计算得到。油藏工程方法的计算过程是针对典型的油藏，建立渗流数学物理方程，并对数学物理方程进行解析求解，这种方法虽然计算速度快，但多数渗流数学物理方程很难得到解析解，不适合缝洞型油藏。另外一种方法就是数值模拟方法，对油藏进行地质建模，将油藏描述和地质认识转化为精细的数字模型，进行数值模拟计算，得到油藏的开发指标，也就是优化控制方程中的注采参数。这种方法需要建立复杂的地质建模和网格化模拟计算，可以快速解决复杂的流动问题，该方法已经成为油藏开发指标计算的主要方法。现有的生产优化技术存在一定的问题，一方面，绝大多数油藏由于埋藏在地层深处，认识手段和认识方法的不足，在油田开发的各个阶段都存在一定变化和差异，这些特性就是油藏认识的不确定性。根据斯坦福大学油藏预测中心的JefCaer博士对油气储层以及地球科学中不确定性的论述：不确定性是由于自身对想要量化的事物不全面的了解所造成的。在现有资料不完整和研究方法不同的情况下，油气储层建模结果存在程度不同的不确定性。实际上，无论是砂岩油藏，还是碳酸盐岩油藏都有一定的不确定性。碳酸盐岩缝洞型油藏由于其埋藏深、储集空间类型多样、储集空间分布不连续、油水分布和流动关系异常复杂，对这类特殊油气藏的地质认识程度低，因此，与砂岩油藏相比较，缝洞型油藏地质模型的不确定性更强。研究表明，不确定性的来源可以分为过程的随机性引起不确定性和由于对事物缺乏认识引起的不确定性。过程的随机性是由自然界固有的随机性引起的，是不能改变。认识方面的不确定性是对数据或过程认识不完全所引起的。油田开发中地质建模过程(包括油藏描述、测试等)是油田开发中最主要的不确定性，国外学者在上世纪八十年代就意识到了储层不确定性地质建模的重要性，把地下储层的不确定性因素总结为八类24种。另一方面受到研究和计算手段的限制，现有的生产优化技术都是针对缝洞型油藏注采单元，基于单一的地质模型开展的生产优化，该优化算法的计算思路是，生成单个注采参数的向量代入多个地质模型的等效地质模型中求得该等效地质模型的净现值，再用净现值与扰动向量的关系得到净现值的梯度，由同步扰动随机逼近算法(SPSA，SimultaneousPerturbationStochasticApproximation)可知，该优化算法中下一迭代步的注采参数的向量是通过当前迭代步的净现值的梯度迭代而来，很明显，对于等效地质模型来说净现值的梯度在任一时刻任一迭代步都是唯一的，由此得到的下一迭代步的注采参数的向量必然只有一个，这个注采参数的向量与等效地质模型相对应，任一时刻任一迭代步的注采参数的向量不会因为各个模型的参数的不同而发生变化，在上述注采参数寻优过程中没有充分利用各模型的参数差异，导致鲁棒优化问题，即导致采用同步扰动随机逼近算法求解所得优化效果欠佳和梯度求解结果不准确。油田开发生产实践和最优理论已经证实，基于单一确定性地质模型的生产优化由于存在上述问题而使油藏开发和投资调整风险高。
技术实现思路
为解决上述现有技术中基于单一确定性地质模型的生产优化而导致采用同步扰动随机逼近算法求解所得优化效果欠佳和梯度求解结果不准确使得油藏开发和投资调整风险高的技术问题，本专利技术提供一种基于不确定地质模型的油藏注采参数优化方法，具体方案如下：一种基于不确定地质模型的油藏注采参数优化方法，建立优化目标函数，分别计算每一个地质模型的净现值梯度并求解净现值梯度的数学期望，调节各地质模型的注采参数使所述净现值梯度的数学期望小于预设值，以获取各地质模型的注采参数最优解从而得到优化目标函数最大值，并利用优化目标函数最大值反求油藏注采参数最优解。优选的，寻求优化时长内任一时刻各地质模型的注采参数最优解以实现该时刻的优化目标函数取值最大化，进而实现整个优化时长的优化目标函数取值最大化。优选的，采用同步扰动随机逼近算法寻求各地质模型的注采参数最优解从而实现任一时刻的优化目标函数取值最大化。优选的，计算任一时刻当前迭代步的优化目标函数值，并与该时刻上一迭代步的优化目标函数值比较，若该时刻当前迭代步的优化目标函数值大于或等于该时刻上一迭代步的优化目标函数值，则判断该时刻当前迭代步的净现值梯度的数学期望是否小于预设值，若是则迭代终止，否则进入下一迭代步的计算。优选的，计算任一时刻当前迭代步的优化目标函数值，并与该时刻上一迭代步的优化目标函数值比较，若该时刻当前迭代步的优化目标函数值小于该时刻上一迭代步的优化目标函数值，则获取当前迭代步的净现值梯度和净现值梯度的数学期望并进行下一迭代步的计算。优选的，优化目标函数为净现值的数学期望。优选的，所述预设值为0.001。优选的，优化目标函数的约束条件分为三类，分别为等式约束、极大值约束和边界约束。与现有技术相比，本专利技术提供一种基于不确定地质模型的油藏注采参数优化方法，通过建立优化目标函数，分别计算每一个地质模型的净现值梯度并求解净现值梯度的数学期望，调节各地质模型的注采参数使所述净现值梯度的数学期望小于预设值，以获取各地质模型的注采参数最优解从而得到优化目标函数最大值，并利用优化目标函数最大值反求油藏注采参数最优解。该方法分别计算每一个地质模型的净现值梯度并求解净现值梯度的数学期望，充分考虑了每个模型的参数差异，使得净现值(NPV，NetPresentValue)梯度更加准确，故最终所得的净现值的数学期望的最大值也更接近实际情况，降低了油藏开发和投资调整的风险；此外，该方法中每一个模型的净现值梯度单独计算的处理方法特别适合并行运算，客观上提高了运算速度。附图说明在下文中将基于实施例并参考附图来对本专利技术进行更详细的描述。其中：图1为本专利技术实施例中任一时刻寻求注采参数最优解的方法流程图；图2为本专利技术实施例中某注采单元优化注采参数所对应的净现值优化结果；图3为本专利技术实施例中某注采单元注采参数优化结果；图4为本专利技术实施例中另一注采单元优化注采参数所对应的净现值优化结果；图5为本专利技术实施例中另一注采单元注采参数优化结果。在附图中，相同的部件采用相同的附图标记，附图并未按实际比例绘制。具体实施方式下面将结合附图对本专利技术作进一步的说明。本实施例提供一种基于不确定地质模型的油藏注采参数优化方法，通过建立优化目标函数，分别计算每一个地质模型的净现值梯度并求解净现值梯度的数学期望，调节各地质模型的注采参数使所述净现值梯度的数学期望小于预设值，以获取各地质模型的注采参数最优解从而得到优化目标函数最大值，并利用优化目标函数最大值反求油藏注采参数最优解。该方法分别计算每一个地质模型的净现值梯度并求解净现值梯度的数学期望，充分考虑了每个模型的参数差异，使得净现值(NPV，NetPresentValue)梯度更加准确，故最终所得的净现值的数学期望的最大值也更接近实际情况，降本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种基于不确定地质模型的油藏注采参数优化方法，其特征在于，建立优化目标函数，分别计算每一个地质模型的净现值梯度并求解净现值梯度的数学期望，调节各地质模型的注采参数使所述净现值梯度的数学期望小于预设值，以获取各地质模型的注采参数最优解从而得到优化目标函数最大值，并利用优化目标函数最大值反求油藏注采参数最优解。

【技术特征摘要】
1.一种基于不确定地质模型的油藏注采参数优化方法，其特征在于，建立优化目标函数，分别计算每一个地质模型的净现值梯度并求解净现值梯度的数学期望，调节各地质模型的注采参数使所述净现值梯度的数学期望小于预设值，以获取各地质模型的注采参数最优解从而得到优化目标函数最大值，并利用优化目标函数最大值反求油藏注采参数最优解。2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，寻求优化时长内任一时刻各地质模型的注采参数最优解以实现该时刻的优化目标函数取值最大化，进而实现整个优化时长的优化目标函数取值最大化。3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，采用同步扰动随机逼近算法寻求各地质模型的注采参数最优解从而实现任一时刻的优化目标函数取值最大化。4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，计算任一时刻当前迭代步的优化目标函数值，并与该时刻上一迭代...

【专利技术属性】
技术研发人员：尚根华，康志江，崔书岳，吕新瑞，郑松青，张冬丽，
申请(专利权)人：中国石油化工股份有限公司，中国石油化工股份有限公司石油勘探开发研究院，
类型：发明
国别省市：北京,11