【技术实现步骤摘要】
本专利技术属于油气田开采，尤其是涉及一种基于粒子群算法的射孔参数自动优化方法。
技术介绍
1、随着油气田开发的不断深入，射孔完井技术在油气田生产中发挥着越来越重要的作用。射孔完井是一种将油层与井筒连接起来的技术方法，其射孔参数的优化设计对提高油井产能、降低开发成本具有显著意义。射孔参数主要包括射孔密度、射孔直径、射孔深度等，这些参数的优化会影响到油气流动效率以及油层的开发效果。
2、传统的射孔参数优化方法通常基于经验和试验，这种方法不仅耗时耗力，而且准确性和普适性较差，无法满足油气田开发的需求。随着计算机技术和人工智能的发展，采用优化算法进行射孔参数优化设计已成为研究热点。cn104989385a提出了一种基于表皮系数计算的高温高压油气直井射孔参数优化方法，该方法可用于分析不同射孔参数对产能的影响，为射孔参数的选取提供了理论依据，对于提高直井产能、改善入流剖面和稳定试井具有重要意义。但该方法在对优化模型进行优化时，采用传统的线性规划求解方法，速度较慢且运算量较大，这些问题限制了现有方法在实际应用给中的效果。
3、因此，研究一种高效、准确的智能射孔参数优化方法，对提高油气田开发效率、降低成本具有重要意义。
技术实现思路
1、有鉴于此，本专利技术旨在提出一种基于粒子群算法的射孔参数自动优化方法，基于均质油藏直井，采用有限元法建立一个半解析的射孔表皮因子计算模型，为使油气井产能最大化，使用粒子群算法迭代优化模型以找到最优射孔参数。
2、为达到上述目的，
3、s1、建立基于三维空间流动原则的均质油藏直井模型；
4、s2、基于射孔完井表皮模型，采用有限元法建立不同情况下射孔表皮因子的相关函数；
5、s3、以最大产能为目标，建立均质油藏直井中产能的优化数学模型；
6、s4、运用粒子群算法对上述优化数学模型进行求解；
7、s5、基于最优射孔参数，设计科学合理的射孔作业方案。
8、进一步的，所述的步骤s1中，构建的均质油藏直井模型有以下特征：储层呈现为厚度恒定的单层圆柱形地层；油藏内流体为单相且不可压缩；流动表现为层流形态；储层的排水半径远远大于射孔穿透半径；各向异性比在整个储层中保持恒定。
9、进一步的，所述的步骤s2中，使用一个半解析的射孔表皮因子计算模型，该模型所需的输入参数如下所示：
10、rw为井筒半径，m；h为射孔密度，孔/m；相位角为相邻孔眼之间的夹角，°；lp为射孔长度，m；rp为射孔半径，m；rc为孔眼周围压实带半径，m；kc为压实带渗透率，md；rd为伤害半径，m；ld为伤害带厚度，m；k为地层渗透带，md；kd为伤害带渗透率，md；kv/kh为垂向渗透率和水平渗透率之比；
11、由以上参数可以计算以下无量纲变量：
12、
13、
14、
15、式(1)-式(3)中，hd为无因次孔眼间距，rpd为无因次孔眼半径，rwd为无因次井眼半径，为水平渗透率和垂向渗透率之比。
16、进一步的，所述的步骤s2中，射孔表皮因子sp包括水平效应表皮因子sh、井筒堵塞表皮因子swb、垂向效应表皮因子sv以及射孔压实表皮因子sc，具体计算如下式：
17、sp＝sh+swb+sv+sc (4)
18、式(4)中，
19、当相位角不等于0°时，
20、当相位角等于0°时，
21、swb＝c1exp(c2rwd) (7)
22、
23、a＝a1log(rpd)+a2 9)
24、b＝b1rpd+b2(10)
25、
26、式(4)-式(11)中，α，c1，c2为由相位角确定各的固定系数；a1，a2，b1，b2为根据不同射孔相位角所得出的经验值。
27、进一步的，所述的步骤s2中，对射孔完井总表皮因子的计算分为射孔穿透伤害带和未穿透伤害带两种情况；
28、第一种情况，当射孔未穿透伤害带时，总表皮因子sdp的计算可通过下述公式实现：
29、
30、式(12)中，sx代表边界效应修正表皮，通常可以忽略不计；
31、第二种情况，当射孔穿透伤害带时，首先需要对射孔深度和井筒半径进行校正：
32、
33、
34、式(1)和式(3)中，lp和rw需相应的改为l’p和r’w，因此会得到h’d和r’wd，此外，需要注意的是，式(5)和式(6)中sh的计算中部分rw由r’w替换，替换的s’h计算如下式：
35、当相位角不等于0°时，
36、当相位角等于0°时，
37、因此，射孔完井总表皮因子sdp计算如下式：
38、sdp＝s’h+s’wb+s’v+s’c (17)
39、其中，s’wb根据式(7)计算得来，其中rwd由r’wd替换；s’v根据式(8)计算得来，其中hd由h’d替换；s’c根据式(11)计算得来，其中lp由l’p替换。
40、进一步的，所述的步骤s3中，基于产能最大化原则，同时结合上述的射孔表皮因子，建立均质油藏直井中产能的优化数学模型如下：
41、
42、其中，kh为水平渗透率，kro为石油相对渗透率，bo为地层体积系数，μo为油黏度，l为分段长度，re为排水半径，rw为井筒半径，s为步骤s2计算所得射孔表皮因子。
43、进一步的，所述步骤s4中，根据上述优化数学模型，确定其他射孔参数的相关范围，并采用粒子群算法迭代搜索所需的最优射孔参数，以实现产能的最大化；其中，所需的最优射孔参数包括射孔半径rw、射孔密度h、射孔相位角、射孔长度lp。
44、进一步的，所述步骤s4中，基于以下公式更新粒子的速度和位置：
45、
46、
47、式(19)和式(20)中，i＝1，2，…，m；d＝1，2，…，n；表示每个粒子的速度，表示该粒子的当前位置，表示该粒子的个体最优位置，表示粒子群的全局最优位置，ω是一个非负数，表示惯性因子，其值越大，粒子飞跃的范围越广，m1和m2表示粒子群的加速因子，r1，r2是[0，1]范围之内的任意数，k是约束因子，用来控制速度的权重。
48、相对于现有技术，本专利技术所述的一种基于粒子群算法的射孔参数自动优化方法具有以下优势：
49、(1)本专利技术所述方法通过采用智能优化算法粒子群算法自动并行寻优来加快了传统射孔参数优化的速度，通过增大算法迭代结束的精度条件来提高了参数精度，这种高效自适应的方法为射孔参数自动优化在实际中的应用提供了可能；
50、(2)本专利技术对使用的智能优化粒子群算法也有一定改进，将传统寻优改为了并行寻优，大本文档来自技高网...
【技术保护点】
1.一种基于粒子群算法的射孔参数自动优化方法，其特征在于，包括以下步骤：
2.根据权利要求1所述的一种基于粒子群算法的射孔参数自动优化方法，其特征在于：所述的步骤S1中，构建的均质油藏直井模型有以下特征：储层呈现为厚度恒定的单层圆柱形地层；油藏内流体为单相且不可压缩；流动表现为层流形态；储层的排水半径远远大于射孔穿透半径；各向异性比在整个储层中保持恒定。
3.根据权利要求1所述的一种基于粒子群算法的射孔参数自动优化方法，其特征在于：所述的步骤S2中，使用一个半解析的射孔表皮因子计算模型，该模型所需的输入参数如下所示：
4.根据权利要求3所述的一种基于粒子群算法的射孔参数自动优化方法，其特征在于：所述的步骤S2中，射孔表皮因子Sp包括水平效应表皮因子Sh、井筒堵塞表皮因子Swb、垂向效应表皮因子Sv以及射孔压实表皮因子Sc，具体计算如下式：
5.根据权利要求4所述的一种基于粒子群算法的射孔参数自动优化方法，其特征在于：所述的步骤S2中，对射孔完井总表皮因子的计算分为射孔穿透伤害带和未穿透伤害带两种情况；
6.根据权利要求5
7.根据权利要求6所述的一种基于粒子群算法的射孔参数自动优化方法，其特征在于：所述步骤S4中，根据上述优化数学模型，确定其他射孔参数的相关范围，并采用粒子群算法迭代搜索所需的最优射孔参数，以实现产能的最大化；其中，所需的最优射孔参数包括射孔半径rw、射孔密度h、射孔相位角、射孔长度lp。
8.根据权利要求6所述的一种基于粒子群算法的射孔参数自动优化方法，其特征在于：所述步骤S4中，基于以下公式更新粒子的速度和位置：
...【技术特征摘要】
1.一种基于粒子群算法的射孔参数自动优化方法，其特征在于，包括以下步骤：
2.根据权利要求1所述的一种基于粒子群算法的射孔参数自动优化方法，其特征在于：所述的步骤s1中，构建的均质油藏直井模型有以下特征：储层呈现为厚度恒定的单层圆柱形地层；油藏内流体为单相且不可压缩；流动表现为层流形态；储层的排水半径远远大于射孔穿透半径；各向异性比在整个储层中保持恒定。
3.根据权利要求1所述的一种基于粒子群算法的射孔参数自动优化方法，其特征在于：所述的步骤s2中，使用一个半解析的射孔表皮因子计算模型，该模型所需的输入参数如下所示：
4.根据权利要求3所述的一种基于粒子群算法的射孔参数自动优化方法，其特征在于：所述的步骤s2中，射孔表皮因子sp包括水平效应表皮因子sh、井筒堵塞表皮因子swb、垂向效应表皮因子sv以及射孔压实表皮因子sc，具体计算如下式：
5.根...
【专利技术属性】
技术研发人员：程仲，张亮，万欢，郝宙正，刘全全，刘景超，刘传刚，丁翔翔，杨湘琨，
申请(专利权)人：中海油能源发展股份有限公司，
类型：发明
国别省市：
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