一种提高自动井位优化的优化效率方法技术

一种提高自动井位优化的优化效率方法，利用生产潜力图初始化井位来代替粒子群算法随机初始化井位，调用数模软件进行完整油藏数值模拟运算，结合速度和位置更新策略，更新粒子群算法中的速度和位置参数；再增加一个阈值参数ε，来评价每个粒子所提供的布井，再调用数值模拟软件进行全部生产时间的模拟计算，对于那些布井结果评价阈值低于ε的模拟方案，剩余的模拟时间采用数学方法进行预测模拟判断是否满足算法迭代停止条件，即最大迭代代数；如果不满足继续上述操作，最终得到最优井位和优化结果。本发明专利技术结合了粒子群数学优化算法和油藏工程理论，在布井结果和计算机时方面具有较强的优势，对于实际油藏的井位优化具有一定的适用性和可靠性。

A method to improve the efficiency of automatic well location optimization

【技术实现步骤摘要】
一种提高自动井位优化的优化效率方法
本专利技术涉及提高自动井位优化优化效率的方法，具体涉及一种提高自动井位优化的优化效率方法。
技术介绍
自动井位优化，一般是借助于油藏模型和数学优化算法，通过计算机自动迭代优化输入的井位等参数来得到最优的净现值或累计产油量。数值模拟模型是我们在自动井位优化中的基础工具，一般用于井位优化中目标函数的评价。但目标函数的每一次评价都需要调用数值模拟器去模拟和计算，因此几乎99％的CPU消耗都是花费在基于数值模拟器的目标函数评价上，极大的影响了井位优化的效率。目前，粒子群优化(ParticleSwarmOptimization,PSO)算法是Kennedy和Eberhart受人工生命研究结果的启发、通过模拟鸟群觅食过程中的迁徙和群聚行为而提出的一种基于群体智能的全局随机搜索算法。与遗传算法相比，粒子群算法不需要进行编码、交叉、变异等复杂操作。粒子群算法在井位优化中应用，主要是开始随机初始一组粒子，每个粒子代表一种可能的最优布井方案，所有粒子都有一个适应度值。在最优化过程中，每个粒子在解的空间中记忆、追随当前的最本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种提高自动井位优化的优化效率方法，其特征在于，包括以下步骤：/n1)油藏生产潜力初始化井位：利用生产潜力图初始化井位来代替粒子群算法随机初始化井位，油藏生产潜力图Quality map是用于表征油藏平面生产潜力大小的，生产潜力图可以通过式(1)求得：/nJ

【技术特征摘要】
1.一种提高自动井位优化的优化效率方法，其特征在于，包括以下步骤：
1)油藏生产潜力初始化井位：利用生产潜力图初始化井位来代替粒子群算法随机初始化井位，油藏生产潜力图Qualitymap是用于表征油藏平面生产潜力大小的，生产潜力图可以通过式(1)求得：
Ji,j,k(t)＝[So,i,j,k(t)-Sor].[Po,i,j,k(t)-Pmin].LnKi,j,k.Lnri,j,k.hwoc,i,j,k.Φi,j,k.hgoc,i,j,k(1)
式中，Ji,j,k(t)为网格(i,j,k)在t时刻的生产潜力；So,i,j,k(t)为网格(i,j,k)在t时刻的原始油饱和度；Sor为残余油饱和度；Po,i,j,k(t)为网格(i,j,k)在t时刻的油相压力；Pmin为最小的井底压力；Ki,j,k为网格(i,j,k)的渗透率；ri,j,k为网格(i,j,k)距最近边界的距离；Φi,j,k.为网格(i,j,k)的孔隙度；hgoc,i,j,k为网格(i,j,k)到气水界面的距离；hwoc,i,j,k为网格(i,j,k)到油水界面的距离；
每个网格的潜力值在使用之前需要进行归一化处理，处理方法如式(2)；



式中，为网格(i,j,k)在t时刻的归一化生产潜力，Jmax(t)为所有网格潜力值中的最大值；
2)根据步骤1)得到的初始化井位，调用数模软件进行完整油藏数值模拟运算，根据运算结果计算适应度值；
3)根据计算出的适应度值，结合速度和位置更新策略，更新粒子群算法中的速度和位置参数；
4)油藏生产潜力阈值约束：在上述结论中增加一个阈值参数ε，来评价每个粒子所提供的布井，如果该参数大...

【专利技术属性】
技术研发人员：丁帅伟，席怡，刘广为，王硕亮，李俊键，黄雷，袁义东，
申请(专利权)人：西北大学，
类型：发明
国别省市：陕西;61