油藏管理實(shí)時(shí)優(yōu)化

編譯:徐慧 (大慶油田第三采油廠)

審校:李發(fā)榮 (大慶油田工程有限公司)

油藏管理實(shí)時(shí)優(yōu)化

編譯:徐慧 (大慶油田第三采油廠)

審校:李發(fā)榮 (大慶油田工程有限公司)

好的油藏管理主要體現(xiàn)在針對(duì)一個(gè)動(dòng)態(tài)的不確定的環(huán)境,通過(guò)技術(shù)、經(jīng)濟(jì)和風(fēng)險(xiǎn)管理來(lái)贏得利益、產(chǎn)量和最終可采儲(chǔ)量的最大化。技術(shù)、物質(zhì)、財(cái)力、地理政治、環(huán)境、安全、合作,以及人員方面的局限性限制了眾多可行性決策方案的執(zhí)行。應(yīng)用新技術(shù)可以減少上述局限性,提供更多、更有價(jià)值的油藏信息,從而改善油藏特性。

油藏管理 實(shí)時(shí)優(yōu)化 優(yōu)化模型

10.3969/j.issn.1002-641X.2010.8.005

在井眼中應(yīng)用智能或“聰明”技術(shù)的目的是,當(dāng)油藏需要干預(yù)作業(yè)時(shí)提供更好的遠(yuǎn)井特性監(jiān)測(cè)和早期識(shí)別。優(yōu)化井特性意味著少損失產(chǎn)量,降低無(wú)效作業(yè)機(jī)率,以及從生產(chǎn)作業(yè)中獲得更大的利益。這些技術(shù)的經(jīng)濟(jì)可行性需要細(xì)致的成本-效益分析和風(fēng)險(xiǎn)分析 (圖1)。

圖1 油氣數(shù)據(jù)源傳統(tǒng)框圖,技術(shù)、經(jīng)濟(jì)和風(fēng)險(xiǎn)解釋模型,以及決策工具

在偏遠(yuǎn)油田的開(kāi)發(fā)中,上述技術(shù)提供了成本極其有效的解決方案,尤其是它們提供的信息能夠從遠(yuǎn)端的井場(chǎng)進(jìn)行訪問(wèn)和解釋。然而,這些方法還沒(méi)有發(fā)揮其全部潛力,因?yàn)樗鼈兲峁┑呢S富的數(shù)據(jù)處理還不夠快,沒(méi)有完全發(fā)揮作用。隨著動(dòng)態(tài)實(shí)時(shí)優(yōu)化油藏模型的開(kāi)發(fā),這一狀況將有所改變,模型能夠完成更多傳統(tǒng)、繁瑣的全規(guī)模油田多相油藏模擬。

為實(shí)現(xiàn)影響最大化,應(yīng)采用智能技術(shù),它們提供的信息與標(biāo)準(zhǔn)油藏和生產(chǎn)管理工具、數(shù)據(jù)庫(kù)、模型相結(jié)合可實(shí)時(shí)指導(dǎo)油藏優(yōu)化模型。

1 優(yōu)化的油藏管理

為了提高效益、成本、產(chǎn)量或是可采儲(chǔ)量而進(jìn)行的油氣資源優(yōu)化,通常將數(shù)學(xué)模型、油田數(shù)據(jù)和經(jīng)驗(yàn)結(jié)合到投資影響因素或方法決策中。例如,一個(gè)油藏模擬模型輸入井測(cè)試和井下工具提供的油藏更新數(shù)據(jù)可以為現(xiàn)有井和未來(lái) (生產(chǎn)和注入)井提供有關(guān)生產(chǎn)和油藏采收率的多種選擇方案,決策人期望油藏管理者從中選擇最好的方案。優(yōu)化軟件有助于油藏管理者進(jìn)行選擇,并當(dāng)獲得新的生產(chǎn)和油藏?cái)?shù)據(jù)時(shí)還可對(duì)所選方案的性能進(jìn)行監(jiān)測(cè)。

如果一個(gè)油藏模擬模型不經(jīng)常用新數(shù)據(jù)更新,那么進(jìn)行新的歷史擬合時(shí),“優(yōu)化的”方案很快就變得不相關(guān)而可能被擱置一邊,又返回到傳統(tǒng)反復(fù)試驗(yàn)的下降曲線和含水分析中來(lái),這樣只了解了生產(chǎn)井中到底發(fā)生了什么,而對(duì)優(yōu)化方案卻知之甚少。

當(dāng)新情況涌現(xiàn)且生產(chǎn)數(shù)據(jù)可獲得時(shí),油藏模型和數(shù)學(xué)優(yōu)化流程不是一次性經(jīng)驗(yàn),需要反復(fù)經(jīng)常地運(yùn)用。問(wèn)題之一是,修改油藏模擬歷史擬合是一個(gè)大勞動(dòng)量工作,除非以恰當(dāng)?shù)母袷教峁┫到y(tǒng)數(shù)據(jù)。數(shù)據(jù)被笨拙、緩慢地集成到各種油藏模擬器中以確保調(diào)整模型測(cè)量標(biāo)準(zhǔn)來(lái)匹配觀察到的產(chǎn)量、含水率。油藏壓力歷史數(shù)據(jù)通常使油藏模擬適應(yīng)不了短期生產(chǎn)的精確預(yù)測(cè)與決策。可進(jìn)行短期可靠預(yù)測(cè)的油藏模型是作出生產(chǎn)優(yōu)化決策的基礎(chǔ)。來(lái)自智能完井的油田實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)的有效性的增長(zhǎng)為短期、數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)油藏優(yōu)化模型提供了必要的信息。實(shí)際上,裝備儀器的井可遠(yuǎn)程啟動(dòng)與測(cè)量,并在生產(chǎn)井反饋信息不斷更新易操作模型的基礎(chǔ)上可實(shí)時(shí)完成油藏優(yōu)化。

2 實(shí)時(shí)優(yōu)化

實(shí)時(shí)優(yōu)化 (RTO)是下游工業(yè)經(jīng)常采用的方法,用于發(fā)現(xiàn)全自動(dòng)或部分自動(dòng)過(guò)程好的 (優(yōu)化的)控制方法。通過(guò)從過(guò)程裝置中不斷收集數(shù)據(jù),然后分析數(shù)據(jù),確立最優(yōu)化的裝置控制設(shè)置。這些設(shè)置在裝置閉環(huán)中直接完成或提供給操作人員 (開(kāi)環(huán))進(jìn)行解釋和作出進(jìn)行與否的決定。RTO的主要目標(biāo)是改善生產(chǎn)裝置的應(yīng)用能力以獲得更大的產(chǎn)出,提高作業(yè)效率和效益。用新的裝置測(cè)量數(shù)據(jù)不斷更新該模型,對(duì)裝置的實(shí)際輸入-輸出的最佳擬合進(jìn)行反復(fù)計(jì)算,從而確定出優(yōu)化控制方向。

RTO方法可用于優(yōu)化油氣儲(chǔ)藏、油井生產(chǎn)和油田過(guò)程設(shè)施的優(yōu)化。在下游裝置中使用的典型RTO系統(tǒng)由五個(gè)步驟組成:

◇數(shù)據(jù)驗(yàn)證

◇模型更新

◇模型基優(yōu)化

◇優(yōu)化器命令評(píng)價(jià)

◇決定采用或放棄優(yōu)化方案

模型自學(xué)過(guò)程是系統(tǒng)使用其過(guò)去的操作數(shù)據(jù)來(lái)不斷進(jìn)一步開(kāi)發(fā)和改進(jìn)算法。

基于簡(jiǎn)化混合模型和多級(jí)優(yōu)化,對(duì)油田數(shù)據(jù)進(jìn)行集成以對(duì)油藏關(guān)鍵特征進(jìn)行不斷的學(xué)習(xí),較之全油田范圍的優(yōu)化它更適合于實(shí)時(shí)作業(yè)。在煉化和石油化工行業(yè)開(kāi)發(fā)出多級(jí)決策程序并進(jìn)行廣泛的測(cè)試,它們也可應(yīng)用于油藏優(yōu)化。

3 自學(xué)模型

混合自學(xué)油藏模型在不斷地開(kāi)發(fā)和利用,因?yàn)閿?shù)據(jù)往往不足,這是實(shí)際中常見(jiàn)的,尤其在油藏開(kāi)發(fā)階段。通過(guò)選擇合適的模型算法,這些自學(xué)模型可以平衡與模型預(yù)測(cè)能力相匹配數(shù)據(jù)的精度。混合模型可以采用第一原理結(jié)構(gòu),包括經(jīng)驗(yàn)結(jié)構(gòu)方程(如達(dá)西定律、理想氣體定律、壓降關(guān)系式),并且在輸入數(shù)據(jù)的基礎(chǔ)上確認(rèn)和更新算法的許多參數(shù)值。因此,混合模型常常比原始的第一原理模擬模型更易于開(kāi)發(fā)和控制,同時(shí)在模型參數(shù)確認(rèn)使用的數(shù)據(jù)范圍以外保持模型的精確度。

期望的模型結(jié)構(gòu)是自學(xué)自適應(yīng)形式,可優(yōu)化隔間油藏中多相流體的運(yùn)移,同時(shí)也考慮了井下完井和井口限制,以及經(jīng)營(yíng)限制。它應(yīng)該在滿足地面和地下限制的同時(shí)不斷優(yōu)化油藏特性。

提出的各種RTO方法都涉及到用于短期計(jì)劃的動(dòng)態(tài)模型。來(lái)自智能完井井的數(shù)據(jù)變化大,并且難以處理,下游工業(yè)使用的穩(wěn)態(tài)RTO方案很難適應(yīng)。這是描述的模型類型的動(dòng)態(tài)特性和多級(jí)優(yōu)化,多級(jí)優(yōu)化完成處理、學(xué)習(xí),以及對(duì)不確定性和變化輸入作出反映 (圖2)。

圖2 生產(chǎn)和油藏動(dòng)態(tài)實(shí)時(shí)優(yōu)化模型

通過(guò)對(duì)遠(yuǎn)井場(chǎng)傳送來(lái)的數(shù)據(jù)進(jìn)行不斷的處理,RTO系統(tǒng)可以對(duì)裝置與井的離線和故障,或超出正常工作條件的情況進(jìn)行識(shí)別和快速反應(yīng),這在阻止危險(xiǎn)發(fā)生、提高安全環(huán)境管理方面具有潛在的、巨大的優(yōu)勢(shì),這些優(yōu)勢(shì)和油藏管理的改進(jìn)可進(jìn)一步減少不確定性,最終降低作業(yè)成本。

資料來(lái)源于美國(guó)《E&P》2007年2月

2009-04-06)