[发明专利]基于不确定地质模型的油藏注采参数优化方法

权利要求书

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；

对需要进行优化的油藏建立多个地质模型；设n时刻的优化时间步长为Δtⁿ，优化时间步数为L，则整个优化时长为整个优化时长的优化目标函数为各模型在整个优化时长内净现值的均值，即数学期望E[J_k(u，y_k，m_k)]，其表达式如下：

式(1)中，k为地质模型编号，建有N_e个地质模型，依次按顺序编号分别为1，2......，N_e；J_k(u，y_k，m_k)为第k个地质模型在整个优化时长内的净现值，J_k(u，y_k，m_k)的表达式如下：

式(2)中，m_k表示第k个地质模型；y_k表示状态变量；状态变量为油藏的压力和温度；u是表示注采参数，注采参数是指的和其中为模型m_k中第j口生产井n时刻的平均产油速度，单位为STB/d；为模型m_k中第j口生产井n时刻的平均产水速度，单位为STB/d；为模型m_k中第i口注水井n时刻的平均注水速度，单位为STB/d；L为优化时间步数；N_P为生产井的个数；j为生产井序号；r_o为产油收入，单位为元/立方米；r_w为产水资金损耗，单位为元/立方米；N_I为注入井的个数；i为注入井序号；r_wz为注水资金损耗，单位为元/立方米；Δtⁿ为n时刻的时间步长；b为年利率；

第k个模型在n时刻的净现值表达式如下：

式(3)中，表示第k个模型在n时刻的净现值；

在n时刻的优化目标函数为各模型在n时刻的净现值的均值，即数学期望的表达式如下：

采用同步扰动随机逼近算法对注采参数进行优化，第n时刻第k个模型mk，在同步扰动随机逼近算法的第l个迭代步的净现值梯度计算公式如下：

式(5)中，为第n时刻第k个模型m_k在第l个迭代步对应的注采参数；为注采参数对应的梯度，也就是第n时刻第k个模型m_k，在同步扰动随机逼近算法的第l个迭代步的净现值梯度；为注采参数和扰动向量共同影响向下所对应的第n时刻第k个模型m_k在第l个迭代步的净现值；为注采参数影响下所对应的第n时刻第k个模型m_k在第l个迭代步的净现值；为扰动系数，根据经验选择；为扰动向量；

第n时刻各模型NPV梯度的均值，即第n时刻各模型NPV梯度的数学期望的计算公式如下：

式(6)中，为第n时刻各模型NPV梯度的数学期望。

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。