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[应用案例] 运用EnABLE进行方案优化的方法及案例

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发表于 2018-9-24 08:55:04 | 显示全部楼层 |阅读模式
0.jpg
品质源于技术 服务源于态度
这是阿什卡微信公众号的第563篇原创文章
首发于2018年9月21日
作者:刘苗


关键字:EnABLE  井位部署  方案优化

在本文中,我们将学习如何运用Tempest EnABLE进行直井井位优化设计研究。

我们的目标是,通过对生产井组中的生产井的井位进行优化设计,使油田总产油量达到最佳。

我们调整的是该井在I、J方向上的位置,并保持射孔段长度不变,换句话说,我们仅仅只需要调整两个参数。这样使我们能够更加容易地去理解评估者的“思想”而不是深入研究算法。

一:在EnABLE中进行方案优化的方法

通过设置目标函数和方案参数,通过实验设计方法,对方案参数进行合理设计,采用较少的方案覆盖全部的方案参数范围,快速的对开发、调整方案进行优化。

(1)EnABLE多参数优化方法

我们传统进行多参数方案优化时,一次只能优选一个参数,而需要固定其它参数;结果就会忽略多种其它的参数组合。而且这种参数组合过多,根本无法全部模拟完成,浪费极大的时间和精力,未必能得到最理想的结果。

传统的优化计算方法

优选参数
参数的选择
需运行模型
1
10
10
2
10
102
3
10
103
……
……
……
10
10
1010



而EnABLE采用拉丁超立方的实验室设计方法,用较少的方案覆盖全部的方案参数范围,大大提高工程师的效率。


02.jpg
△ EnABLE的参数组合优化方法

(2)EnABLE合理的直井井位优化方法
例如:下图是Eclipse模型中的一个井区,我们要在图中所示范围内(即:I方向3-11、J方向4-12、K方向 1-10)加密1口直井P井,使井区累产油量达到最大,以下是EnABLE软件中优化该加密井井位的方法,只需简单四步,即可优化出P井的最佳井位:

P井初始位置:I=7  J=8  射孔层段K:3-8

优化范围:I方向 3-11 J方向 4-12  K方向1-10

预测时间:10年

优化目标:全油田十年后的最大累计产油量  


03.0.jpg
△ 优化井位区域图

第一步:通过UserModifiers进行井位和射孔层段设置

添加User Modifiers:

03.1-字母.jpg

Schedule部分添加新井井位及射孔定义:

03.2-字母.jpg

第二步:设置ScopingRuns

一个Scoping run就是TempestEnABLE生成的一组油藏运行模型用来尝试解空间。解的空间是用来描述所有可能生成的参数数值的技术术语。TempestEnABLE会为每一个Scopingrun选择调整参数数值(在用户指定范围内)。

04.jpg

05.jpg

第三步:选择estimatorpoints(估算点)

在区块累积产油曲线上选择估计点(优化点)。

06.jpg

第四步:设置Refinement Runs

对于Tempest EnABLE而言,研究的目标有两个:

1、通过参数域取样的方法以最有效率的方式(最少的数模运算次数)建立最优的估计模型。

2、在单次数值模拟中,尽量改善用于预测数模结果的Estimator的效果。

第一个目标是在Scoping runs中实现,而第二个目标就是在Refinement runs中实现。Tempest EnABLE用Estimator扫描响应面确定参数的组合具有最大的不确定性。Estimator更能够运用其预测数模结果的功能对模型进行运算、拾取结果、更新Estimator并选取下一个最大不确定值,以此循环。

07.jpg

运算完成之后我们便可以找出所有模型中累产油量最高的模型,该模型中新井井位的I、J及射孔层位的参数取值组合便是本次优化的结果。

二:案例展示

在本井区我们需要优化10口部署井,包括井点位置X、Y、Z,井斜和方位角以及射孔长度等60个参数,要求有最大的采出程度和经济效益。

08.jpg

09.jpg

EnABLE根据前面设置的参数范围,抽取模型,通过135次计算,其中第126次结果为最大累积产油和净现值方案,那么第126次运算模型中10口部署井的井位即是我们优化的结果。

10.jpg

△ 136次计算模型累产油量曲线

11.jpg

△ 136次计算模型净现值曲线



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