一种地下区域的油田操作策略通过为地下区域设定初始的策略参数而被优化。模拟地下区域内的流体流动，其中所述模拟包括优化针对油田操作策略的目标函数，所述目标函数同时对应于所建模的地下区域内一个或更多个井筒的流体流动特性，并和至少一个开采系统性能参数有关。优化针对油田操作策略的目标函数可以包括利用随时间推移优化技术优化针对地下区域的初始策略参数，其中策略参数被优化预定的策略周期。在预定的策略周期内的每个时步确定目标函数的增加值。针对预定的策略周期的经优化的策略参数可以用作在预定的策略周期内的每个时步确定目标函数的增加值时的约束。
【技术实现步骤摘要】
【国外来华专利技术】
本说明书一般涉及油气开采，更具体地，涉及在油藏开发规划背景下优化井管理策略。
技术介绍
开发和管理石油资源通常必需在许多年里进行大的经济投资，同时期望相应接收大的财务收益。石油贮藏产生收益还是亏损主要取决于对于油藏开发和管理实施的策略/ 战略和手段。油藏开发规划包括设计和/或选择在长期内将产生有利的经济结果的强健的策略和手段。油藏开发规划可以包括做出关于尺寸、时间选择和开采平台的位置以及随后的扩展和连接的决策。关键决策可以包括在每个油田要打钻并且完成的井的数量、位置、平台的分配和时间选择。钻后决策可以包括确定多个井之间的开采速度分配。任意一个决策或行动均可以具有遍及系统的牵连，例如立刻和/或随着时间的推移穿过油藏传播积极的或消极的影响。前述的油藏开发规划的方面仅仅是石油资源管理人员面临的许多决策中的少数代表性决策，考虑到这些，人们可以理解规划的价值和影响。基于计算机的建模为油藏开发规划保持显著的潜力，尤其是当与先进的数学技术组合起来时。基于计算机的规划工具支持做出好的决策。一种类型的规划工具包括基于处理不同的信息输入识别针对一组决策的最优解决方案的操作法。例如，示例性的最优模型可以工作来寻找从具有限定的约束组的已知可能中产生最佳结果的解决方案。因此，石油操作可以通过适当地应用用于优化石油资源的开发规划和管理的优化模型，尤其是包含在多年里对多个油气田做出的决策的那些模型，实现极大的经济收益。典型的油藏模拟器对多孔介质中流体的开采、注入和潜流进行数字化建模。这些油藏模拟器也可以建模表面设施，例如，井、管道、阻流门和/或分离器中的流体流动。油藏工程师开发油藏模拟器中的油田操作策略和程序，然后它们被应用于正在被建模的实际油藏的操作中。模拟器使得工程师能够在把资源交付实际油田之前以数学模型评价不同的方案，并提高操作油藏的经济收益。例如，工程师可以通过尝试决策变量或独立变量的不同值而影响模型结果。例如，示例性的决策变量可以包括井位置和钻孔时间、要钻的井的类型、 如何操作井，例如多大的速度、何种注入流体和/或何时进行修井，和/或在表面所需的设施尺寸。从数学的角度来看，在油藏模拟器中实施的油田操作策略可以包括一个(或若干) 目标函数和可能的一个或更多个约束。例如，如以下公式1描述的max在以下条件下5gn(xn+i, xn, un) = 0公式 1cn(xn+i, un) ^ 0L ^ Un ^ UJ表示要被最大化的目标函数。目标函数是由数组Un表示的在每个时步的控制参数的函数。油藏和设施的数学模型由g表示，并且描述油藏和设施的物理性质的公式服从在每个时步的公式。具体地，g是表示油藏的状态变量例如压力、温度、不同分子的量的数组，以及cn是在给定的时步η的约束数组。控制参数Un服从上限和下限(U和L)。通常写目标函数来描述要被最大化的某些理想的量，例如净现值(NPV)或开采流中油的流速。另一方面，约束描述可以限制目标函数的值的情况。约束可以应用于目标函数本身、决策变量、和/或由模型计算的次要量。某些约束是基于物理规律的，且不能被违反。例如，基于物理学的约束可以包括井中的压降和流速和表面设施的物理限制，并且在模拟中的每个时步应当遵守这些类型的约束。工程师通常增加额外的约束，例如最大耗气或耗水率、成分约束，例如含水率、油气比、H2S浓度、最小油速和最大水位下降压力。通常基于判断或经验设定这些工程约束的上限或下限。典型的模拟器为工程师提供调整井速的方式，从而使服从约束的某目标函数最大化。某些油藏模拟器能够描述和执行定制的计算机函数形式的井管理策略。可以将在油藏模拟器中执行井管理策略时利用数学优化的不同技术划分为两个总体类别时间指定优化和随时间推移优化。在指定时间优化的那些技术的目标函数和约束值均是基于在指定时间的模拟油藏和设施的条件(或状况)。因此，对于指定时间问题，公式1可以简化为max 在以下条件下gn(xn,un) = 0公式 2cn(xn, un) ^ 0LB ^ Un ^ UB然而，本专利技术的专利技术人已经确定指定时间优化技术不完全考虑到当前井速度将对将来的结果产生的影响。由于这个原因，时间指定的优化一般不会应用于井位置、井时间选择或注入。此外，在当前时间改变注入器的速度可能不会影响至未来的数天或数月的开采速度。因此，时间指定的优化一般只应用于通过改变井速度来最大化服从瞬时约束的开采速度。随时间推移优化技术使目标函数最大化，考虑当前井设置对未来结果产生的影响。这种类型问题的目标函数和约束也可以包括随时间推移的效应。然而，本专利技术的专利技术人员已经确定随时间推移优化问题一般在大多数实际应用中难以解决。例如，必须知道目前做出的决策或变量改变对未来的影响。Zakirov等人在1996年9月3日-5日奥地利莱奥本(Leoben)的第五次关于Mathematics of Oil Recovery的欧洲会议提出的文献 "Optimizing Reservoir Performance by Automatic Allocation of Well Rates”中建议用于随时间推移优化在油藏模拟器中的井速度的数学技术。由Zakirov描述的技术利用共轭梯度技术解决受约束的优化问题，其中决策变量是每个井在每个时间的井底压力。例如， 对于具有五个井的采用100时步的模型而言，Zakirov技术将使用500个未知量。进一步， 许多优化算法需要目标函数的导数和关于决策变量的约束值。Zakirov利用伴随技术计算优化算法所需的导数。尽管^kirov的伴随技术提供有效的方式计算偏微分方程(PDE)系统的导数，但是即使利用伴随矩阵，由于计算开销和所需的磁盘存储，计算实际问题的必要导数通常并不实用。Sarma等人在2006年4月11日-13日荷兰阿姆斯特丹的SPE Intelligent Energy Conference and Exhibition 的 SPE99959,"Production Optimization with Adjoint Model under Non-Linear Control-State Path Inequality Constraints，，中描述了例如用于有效约束的约束块，并用最大方程的可微分近似值基本替换所有主动函数/激活函数 (active function) 0利用所述的Sarma技术来降低计算导数的成本。Litvak等人在2007年2月洸日- 日德克萨斯州休斯顿的SPE Reservoir Simulation Symposium(SPE 油藏模拟研讨会)的 SPE 106426, "Field Development Optimization Technology”中描述了通过利用无导数的优化算法(遗传算法)避免生成导数的工作和成本的技术。然而，不使用导数的典型优化算法也需要许多函数求值(模拟运行)。在Litvak例子中，超过8000个油藏模拟被运行，例如单个油藏模拟可花费数小时或甚至数天来运行，这对于大多数实际模型而言将是非常不实际的。Kraaijevanger等人在2007年2月沈日- 日德克萨斯州休斯顿的SPE Reservoir Simulation Symposium 的 SP本文档来自技高网...
【技术保护点】
【技术特征摘要】
【国外来华专利技术】...
【专利技术属性】
技术研发人员：J·E·戴维森，F·卡瓦略，C·麦克泽尔，P·卢，
申请(专利权)人：埃克森美孚上游研究公司，
类型：发明
国别省市：
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