Лекция 10 Интегрированные системы моделей для гидродинамических исследований скважин

МОНИТОРИНГ И РЕГУЛИРОВАНИЕ ПРОЦЕССОВ ИЗВЛЕЧЕНИЯ НЕФТИ
Лекция 10
Интегрированные системы моделей
для гидродинамических исследований скважин
2.5. Интегрированные системы моделей для гидродинамических
исследований скважин (ГДИС)
39
Интегрированные системы моделей нашли широкое применение при
идентификации ГДИС.
Задачей идентификации ГДИС является построение оптимальной, в
смысле заданных критериев качества, математической модели пластовой
системы и оценки неизвестных фильтрационных параметров пласта и
энергетическое состояние залежи по результатам измерений забойного
давления и дебитов скважин.
Классические методы идентификации ГДИС:
1. Метод касательных.
2. Метод наилучшего совмещения.
3. Метод детерминированных моментов.
Классические методы решения задач идентификации ГДИС на установившихся и неустановившихся режимах часто приводят к неустойчивым оценкам
фильтрационных параметров и низкой точности решений.
2.5. Интегрированные системы моделей гидродинамических
исследований скважин (ГДИС) (продолжение 1)
40
Современный этап развития методов идентификации ГДИС основан на
интеграции разнородной информации, использовании дополнительных
априорных данных, экспертных оценок, накопленного опыта и знаний.
Интегрированные модели и системы идентификации ГДИС с учетом априорной
информации позволяют:
1.Интегрировать и согласовывать неоднородные данные ГДИС, результаты
гидродинамического и статистического моделирования, промысловые данные
истории разработки, с различными сведениями, полученными в результате
обобщения опыта разработки нефтяных месторождений;
2. Повысить качество методов прогноза добычи, оценки остаточных
извлекаемых запасов, фильтрационных свойств нефтяных пластов,
продуктивности скважин;
3. Значительно сократить простои скважин при проведении ГДИС.
Интегрированная система моделей ГДИС:
*

P
 з (t i )  Pз (t i , α, S , q (t i ))   i , i  1, n,
 *

Z jk  f j ( Z j )  η k , j  1, m, k  1, l ,
Pз* (ti ), i  1, n - измеренные значения забойного давления
в моменты времени
(2.53)
ti
Pз (ti , S , α, q(ti )), i  1, n -значения забойного давления полученные на основе модели
S - фильтрационные параметры пласта
2.5. Интегрированные системы моделей гидродинамических
исследований скважин (ГДИС) (продолжение 2)
41
Задача идентификации ГДИС заключается в получении оптимальных, в смысле
заданных критериев качества, фильтрационных параметров пласта и
оптимальной модели пластовой системы путем решения оптимизационных
задач:
1. Задача параметрической оптимизации
m
S , α  arg min (Φ  J 0 ( S , α )   wk J k ( S , α )) j  1, m
*
*
S ,α
(2.54)
k 1
2. Задача структурной оптимизации
m
Pз0  arg min (Φ  J 0 j ( S * , α * )   wk J k ( S * , α * )) j  1, m (2.55)
PЗ
k 1
При нулевых значениях весовых функций оценки фильтрационных
параметров (2.54) совпадают с классическими оценками метода наилучшего
совмещения
S * , α *  arg min ( J 0 ( S , α )   ( Pз* (t i )  Pз (t i , α, S , q (t i )) 2 )
S ,α
(2.56)
2.5. Интегрированные системы моделей гидродинамических
исследований скважин (ГДИС) (продолжение 3)
42
Пример 1. Идентификация КВД с учетом априорной информации о пластовом давлении.
Pз* (t i )  Pз (t 0 )  Pз (t i , S , α, q(t i ))   i , i  1, n,

T
dPз ( τ, S , α, q())
 k
d τ  η k  Pпл (T , S , α)  η k , k  1, l ,
P пл  
dτ
t0

P , k  1, l
- экспертные оценки пластового давления
250
Давление (в атм.)
k
пл
200
150
100
50
0
1
2
3
4
5
6
7
8
9
10
11
12
13
14
Длительность иссле дований(в часах)
Модель пластового давления
Рис. 2.10
КВД
15
(2.60)
2.5. Интегрированные системы моделей гидродинамических
исследований скважин (ГДИС) (продолжение 4)
43
Пример 2. Идентификация КВД с учетом априорной информации о пластовом давлении
,фильтрационных параметров пласта, накопленной жидкости после остановки скважины
на основе ИСМ вида:
 Pз* (t i )  Pз (t 0 )  Pз (t i , S , q (t i , α ) )   i , i  1, n,

T
k
dPз ( τ, S , q ( , α ))

d τ  η1k  Pпл (T , S , α )  η k , k  1, l ,
 P пл  
dτ
t0


S j  S j   2 j , j  1, m1 ,

T
V j  q ( , α ) d   , j  1, m ,
2
3j
t

0

(2.62)
S j , j  1, m1 - экспертные оценки фильтрационных параметров пласта;
V j , j  1, m 2
- оценки накопленной добычи жидкости после остановки скважины.
2.5. Интегрированные системы моделей гидродинамических
исследований скважин (ГДИС) (продолжение 5)
44
Результаты исследования точность оценок пластового давления (2.54) на основе
метода статистического моделирования
 (t n , Pпл ) 
Pпл  Pпл (T , S * , α * )
Pпл
(2.63)
, n  1,15
График зависимости относительных ошибок оценок пластового
давления (2.63) от длительности проведения исследований
Точность оценок пластового давления
Относительная
ошибка
0,030
1- метод наилучшего
совмещения
2- метод интегрирован-
0,025
0,020
1
0,015
0,010
0,005
2
0,000
1
2
3
4
5
6
7
8
9
10 11 12 13 14 15
Длительность снятия КВД (в часах)
Рис. 2.11
ных моделей
2.5. Интегрированные системы моделей гидродинамических
исследований скважин (ГДИС) (продолжение 6)
45
Результаты исследования точность оценок проницаемости пласта (2.54) на
основе метода статистического моделирования
 (t n , ) 
  *

*
S
h
, n  1,15, *  1

(2.64)
График зависимости относительных ошибок оценок проницаемости пласта
(2.63) от длительности проведения исследований
1- метод наилучшего
совмещения
2- метод интегрированных моделей
Относительная ошибка
Точность оценок гидропроводности
0,12
0,10
0,08
1
0,06
0,04
2
0,02
0,00
1
2
3
4
5
6
7
8
9
10
11 12 13
Длительность снятия КВД(в часах)
Рис. 2.12
14 15