[发明专利]一种基于闭环框架的表面活性剂驱油集成调度优化与控制方法

权利要求书

1.一种基于闭环框架的表面活性剂驱油集成调度优化与控制方法，其特征在于：建立表活剂驱模糊规划模型，并利用概率规划算法完成去模糊化处理得到确定性模型，给出一种包含决策层、缓冲层和控制层的闭环框架及相应求解方法，规划表活剂驱油集成调度、优化与控制一体的注采方案，具体内容如下：

(S1)建立表活剂驱模糊规划模型：以净现值为目标函数、以油水两相渗流方程、表面活性剂吸附扩散方程、表面活性剂浓度、用量约束和边界条件作为约束方程、以表活剂注入浓度和油井开关调度为混合整数变量、以原油价格为模糊数，建立表活剂驱模糊规划模型；

(S2)基于概率规划算法完成去模糊化处理：采用概率规划算法对模型进行去模糊化处理，将最初的模糊模型转化成确定性模型；

(S3)基于量子退火-双精英量子蚁群算法的决策层模型求解：利用量子退火算法求解油井开关调度整数决策变量，再利用双精英量子蚁群算法求解表活剂注入变量，其中量子退火算法和双精英量子蚁群算法在每步迭代种交互式分享信息，基于并行计算模式求解最优混合整数决策变量，即油井开关调度变量和表活剂注长期内的注入决策；

(S4)构建缓冲层模型解决决策层和控制层的时域失配问题：构建一个起承接作用的多阶段混合整数二次规划模型，其决策变量的时间域为步骤(S3)中决策层的一个时间节点间隔长度， 求解该缓冲层模型得到的混合整数决策变量、状态变量为控制层提供信息，实现时间域上的匹配，有效解决上下两层时间域上的失配问题；

(S5)基于模糊自适应最优控制方法的控制层模型求解：建立控制层模型以对应产油量最大化的短期需求，并提出基于模糊控制率的模糊自适应最优控制方法求解模型，细化控制表活剂注入浓度；

(S6)基于当前控制变量和状态变量更新决策层的后续优化方案：将控制层模型求解得到的当前表活剂注入变量、状态变量回传至决策层模型中，更新后续的长期规划方案，完成该闭环框架的循环计算。

2.根据权利要求1所述的基于闭环框架的表面活性剂驱油集成调度优化与控制方法，其特征是，所述步骤(S1)中，建立表活剂驱模糊规划模型，具体为：

目标函数：

油相渗流连续方程：

水相渗流连续方程：

表面活性剂吸附扩散方程：

初始条件：

边界条件：

表面活性剂注入浓度约束：0≤c_i≤c_max

表面活性剂用量约束：

其中，为净现值；χ为年折现率；t为时间，单位是天；t_f为驱油总时间，单位是天；q_i为第i口油井的表活剂注入速率，单位是L/天；γ_i为第i口油井的工作状态，该值是一个二进制0-1整数变量，γ_i＝1表示该井处于工作状态，而γ_i＝0表示该井停止注入表活剂；c_i为第i口油井的表活剂注入浓度，单位是g/L；q_out为原油的开采速率，单位是L/天；N_w为油藏中注入井的总数，单位是口；w_i为第i口注入井的开采成本，单位是元/天；f_w为产出井的平均含水率；ξ_s为表活剂的购入价格，单位是元；为原油价格，单位是元，该参数为一个服从高斯概率分布的模糊数；Ω表示三维油藏空间；为Hamilton算子；p_o,p_w为油水两相压力，单位是MPa；S_o,S_w为油水两相饱和度；ρ_o,ρ_w,ρ_R分别是油、水和岩石的密度，单位是kg/m³；B_o,B_w为油水两相体积系数；K为渗透率，单位是μm²；k_ro,k_rw为油水两相相对渗透率；c_s为油藏网格中的表活剂浓度，单位是g/L；μ_o,μ_w为油水两相粘度，单位是mPa·s；φ,φ_s为岩石和表活剂的孔隙度，g为重力加速度，单位是m/s²；h为地层深度，单位是m；R_k为相对渗透率下降系数；C_rs为单位质量岩石吸附表活剂的质量，单位是mg/g；q_o,q_w为油水两相在标准状态下的流动速率，单位是L/天；c_sw为油井井眼中表活剂的浓度，单位是g/L；D_s为表活剂的扩散系数，单位是m²/s；x,y,z为三维直角坐标系的方向，单位是m；c_max为表活剂最大注入浓度，单位是g/L，m_max为表活剂最大用量，单位是g； 该模型以净现值最大为性能指标，以表活剂注入浓度和油井开关调度为混合整数决策变量。