[发明专利]一种基于渗流特征分区的高含水油藏井位优化方法在审

专利信息
申请号: 202011392010.6 申请日: 2020-12-01
公开(公告)号: CN114580256A 公开(公告)日: 2022-06-03
发明(设计)人: 郭奇;黄迎松;李伟忠;杨盛波;贾元元;吕远;刘华夏 申请(专利权)人: 中国石油化工股份有限公司;中国石油化工股份有限公司胜利油田分公司勘探开发研究院
主分类号: G06F30/27 分类号: G06F30/27;G06N3/12;E21B43/30;G06F111/10;G06F111/04;G06F113/08
代理公司: 济南日新专利代理事务所(普通合伙) 37224 代理人: 刘亚宁
地址: 257000 山*** 国省代码: 山东;37
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摘要:
搜索关键词: 一种 基于 渗流 特征 分区 含水 油藏 井位 优化 方法
【说明书】:

本发明属于石油与天然气中的采油工程技术领域,具体涉及一种基于渗流特征分区的高含水油藏井位优化方法。本发明方法在考虑高含水期油藏渗流特征的同时,对高含水期流场进行分区,基于分区结果提出相应的智能井位优化方法,在人为调控的基础上实现油藏高含水期实际区块新井井位的高效优化。

技术领域

本发明属于石油与天然气中的采油工程技术领域,具体涉及一种基于渗流特征分区的高含水油藏井位优化方法。

背景技术

石油和天然气是国家重要的战略资源,是国民经济发展的重要命脉。随着油气勘探领域的拓展,高含水期油藏高效开发已经成为中国各大油田提高采收率的主要战场之一。

目前油藏开发过程中闭环生产开发管理是一项新兴的研究课题,其原理主要是通过生产自动优化,对油藏进行井网、注采参数优化。针对这方面研究,国内外学者做过大量的研究工作。赵辉等人提出了算法QIM-AG,利用该方法对优化目标函数进行求解,计算速度较快;Powell通过构建原函数的二次型对搜索方向进行优化。Wang将随机近似SPSA算法应用到油藏生产优化研究中,获得随机近似梯度;Oliver提出了基于集合的EnOpt算法,研究结果表明EnOpt算法计算效率快,便于实际现场实施,但其稳定性有待提高;张凯等基于伴随梯度方法对最优控制数学模型进行求解;张晓东对聚合物生产参数控制模型进行求解,优化了聚合物的注入浓度及注入速度。

中国专利申请CN111119840A公开了一种高含水期油藏的井位优化方法,该方法包括根据待研究高含水期油藏数值模拟模型中每个网格在预设时间内的累积流量,得到每个网格的流体强度系数;根据每个网格的流体强度系数,确定待研究高含水期油藏数值模拟模型中的注采不完善区;根据待研究高含水期油藏数值模拟模型中的注采不完善区,确定加密井的边界条件;将加密井的边界条件作为约束条件和目标函数一同输入到优化算法中,运行优化算法,得到加密井的井位。该方法通过对加密井的位置选取区域进行限定,使得加密井的井位被限定在边界条件内,而不是在整个待研究油藏区域内,可以快速、准确地实现对网格数量较多的高含水期油藏中加密井井位的确定。

中国专利申请CN109753671A公开了一种基于鱼群算法的油藏精确井位优化方法,其步骤如下:(1)读取油藏数值模型资料;(2)构建油藏潜力场分布,确定加密井井位范围;(3)确定加密井数量,设定鱼群算法内置参数,初始化人工鱼的加密井井位;(4)通过鱼群算法的聚群行为与追尾行为更新人工鱼的加密井井位;(5)调用油藏数值模拟软件计算更新后的人工鱼并比较其两种行为,并取最大累积产油量的人工鱼作为下一次迭代初始位置;(6)循环步骤(4)-(5),直到最大迭代次数,取最大累积产油量所对应的人工鱼所包含井位作为最优井位;该发明利用智能算法结合油藏数值模拟软件;在用户给定注采量的条件下,获得最大累积产油量的最优井位。

中国专利申请CN111259600A公开了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。

目前对于油藏高含水期新井井位智能优化的研究主要集中在改进优化算法,结合油藏数值模拟,提出井位优化方案。这种方法对于网格节点较少的油藏机理模型模拟较为有效,但对于一个网格节点巨大的实际区块高含水期油藏,仅通过改进优化算法搜索寻找井位优化的最优解,并不能从根本上大幅降低迭代计算所需要的时间,很显然工作效率是非常低的。

发明内容

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