CN104025111A - 用于地下油回收优化的系统和方法 - Google Patents

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Abstract

用于基于所选油区、油井、井网/井群、和/或油田的短期、中期或长期优化分析，进行地下二次和/或三次油回收优化的系统和方法。

Description

用于地下油回收优化的系统和方法
相关申请的交叉引用
在此要求2011年10月6日提交的美国临时专利申请No.61/544,202的优先权，并通过引用将其说明书结合至此。
有关联邦政府资助研究的说明
不适用。
技术领域
本发明一般地涉及用于地下油回收优化的系统和方法。更特定地，本发明涉及基于所选油区、井网/井群、和/或油田的短期、中期或长期优化分析，进行地下二次和/或三次油回收优化。
背景技术
已知各种用于最大化地下二次和/或三次油回收的系统和方法。现有的用于最大化二次和/或三次油回收的系统，在不同的系统和软件工具中，通常依靠许多步骤，用户需要自己来设置和管理这些步骤。这是手动过程，其中用户将创建储层的数值分析模型、用若干不同操作决策和/或参数运行该模型、分析结果、并选择最佳答案。这种非自动的过程经常要求运行没有被整合的多个应用，以获得被整合的结果。作为所要求的不同应用的结果，应用之间重新格式化数据是必需的，这创建进一步的劳力和潜在误差。此外，由于在许多位置手动进行该过程，因此缺少用于日后回顾的电子审计跟踪。这还有可能更加复杂，因为分析工具一般是通用的，没有设计为整合数据，也没有设计为根据变化的标准来提供和评估仿真。现有系统对于模型质量几乎不提供反馈，且对于确保结果真实几乎不提供检验。它们没有向位于各层面油田操作的用户提供交互图形反馈，且它们没有提供真正优化和决策支持工具。它们也没有调节来自油田的实时数据的真实值。作为结果，现有系统是手动的、劳动密集型的，并且要求将数据从一个系统传递到另一个系统同时要求用户验证来自一个系统的输出是否可以用于另一个系统的输入。现有系统中的这些缺陷意味着，能够做这类工作的专家是非常有限的。作为结果，由组织内部的有限数量的专家执行这个过程。利用现在可用的工具集，即使这些专家也需要花费非常长的时间来执行该过程，并且由于该过程的手动本质，还易于发生错误。
由于现有系统的这些限制，用户通常不能查看多个场景，来考虑在底层数值储层模型中可能的不确定性。用户也不能穷尽地利用优化技术来分析、分等、和选择最佳开发操作从而增加二次和/或三次油回收。这通常阻碍了用户基于数据通过周期性再评估所选场景来致力于解决储层模型中的不确定性，这些数据诸如是储层、井网、油井、和/或油区的历史性能、或其它数据。此外，除了以上列出的全部限制以外，现有系统没有提供良好的工具，以允许用户升级模型或者模型系列。生成第一模型过程中的这些难点成为生成日后更新的阻碍。
现有系统没有致力于到油田的全部性能，也没有关注二次或者三次油回收处理的效能。现有过程的从业者将会一般地了解，波及效率是油回收过程效能的重要度量。波及效率可以在油田的不同位置按不同程度计算。例如，可以在油井附近、在油区层面、在两个井之间、在井网层面、在油田层面、及其之间的不同层面处局部计算波及效率。当前，还没有很好的方法来测量或者计算波及效率健康指标。也没有用于对从油田到设备层面的不同标度或程度(rank)的油井生产的同步仿真和优化的集成系统和方法。
发明内容
本发明通过提供用于基于所选油区、井网/井群、和/或油田的短期、中期、或长期优化分析，进行地下二次和/或三次油回收优化的系统和方法，由此满足了以上需求并克服了现有技术中的一个或多个难点。
在一个实施例中，本发明包括用于长期油回收优化的方法，该方法包括：i)选择一个或多个油区、油井、井网/井群、或者油田；ii)在对于开发油田的规划的评估期间显示，用于优化一个或多个所选油区、油井、井网/井群、或油田的多个优化场景和相应动作；iii)选择一个或多个优化场景，并显示每个相应动作；iv)选择每个所选的优化场景的预测日期；以及v)使用计算机系统，显示一个或多个所选的优化场景、每个相应动作在预测日期对一个或多个所选油区、油井、井网/井群、或油田的效果、以及更新的油田开发规划，以各自净现值计算和预计生产参数为油田显示该更新的油田开发规划。
另一个实施例中，本发明包括一种程序载体设备，用于携载用于长期油回收优化的计算机可执行指令。该指令可执行用于实现：i)选择一个或多个油区、油井、井网/井群、或者油田；ii)在对于开发油田的规划评估期间显示用于优化一个或多个所选油区、油井、井网/井群、或油田的多个优化场景和相应动作；iii)选择一个或多个优化场景，并显示每个相应动作；iv)选择每个所选的优化场景的预测日期；以及v)显示一个或多个所选的优化场景，每个相应动作在预测日期对于一个或多个所选油区、油井、井网/井群、或油田的效果，以及更新的油田开发规划，用各自净现值计算和预计生产参数来对油田显示所述更新的油田开发规划。
本发明的其它方面、优点和实施例，对于本领域技术人员而言，通过以下对各种实施例和相关附图的描述，是显而易见的。
附图的简要说明
以下参考相应附图对本发明进行描述，其中相同的元件采用相同的参考数字，其中：
图1示出了根据本发明的用于地下油回收优化的总的过程。
图2是示出了用于实现本发明的方法的一个实施例的流程图。
图3是示出了用于实现图2的步骤216的方法的一个实施例的流程图。
图4是示出了用于实现图2的步骤220的方法的一个实施例的流程图。
图5是示出了用于实现图2的步骤224的方法的一个实施例的流程图。
图6是示出了用于实现本发明的系统的一个实施例的框图。
图7是示出了图2的步骤204的示例性图形用户界面。
图8是示出了图2的步骤206的示例性图形用户界面。
图9是示出了图3的步骤306的示例性图形用户界面。
图10是示出了图3的步骤324的示例性图形用户界面。
图11是示出了图4的步骤406的示例性图形用户界面。
图12是示出了图4的步骤412的示例性图形用户界面。
图13是示出了图4的步骤412的可选示例性图形用户界面。
图14是示出了图4的步骤422的示例性图形用户界面。
图15是示出了本发明所提供的优化的示例性等级的表。
具体实施方式
针对本发明的主题进行了特别描述，然而，说明书本身并不意欲限制本发明的范围。本发明的主题因此还可以采用其它方式实施，包括与这里所述的步骤不同的步骤、或者类似步骤的组合，结合当前或未来的其它技术。此外，尽管这里使用术语“步骤”来描述所采用方法的不同元素，但是该术语应该不被解释为意味着这里所公开的各种步骤之间的任意特定顺序，除非通过说明特别限制为特定顺序。尽管以下说明涉及油气产业，但本发明的系统和方法并不限制于此，还可以应用于其它产业，以达到类似结果。
本发明包括用于优化油回收的系统和方法，通过减少不期望的液体/气体生产、减少修井停工期、减少旁路油气、以及通过喷油和开发形状曲线(profile)优化来最大化净现值。该系统和方法因此通过决策考虑到地下位移形状曲线的智能操纵；地表和设施优化约束，井干预/二次完井设计，以及动态油田开发规划，来钻探并设计新的出油井/注入油/观测井。
该系统和方法执行跨设备层面至区域层面、从井层面至井网/群层面乃至最终到达储层/油田层面的从微观标度至宏观标度的监测、诊断、和优化的全部排列/组合。该系统和方法允许用户对油田和/或波及效率健康执行当前诊断和/或预测诊断，并建议用户短期、中期、和长期时间帧的最适宜的优化动作。该系统和方法允许用户交互地执行使用之前所建议的优化动作的比较性“如若……怎样”场景(实地演习)，生成适当的商业案例，并由此采用和实现有助于最大化油回收和经济值的适当优化动作。。
该系统和方法利用实时监视油田数据以提供整合的资产管理的垫付价值，为短期、中期和/或长期多油井/油区和油田层面优化，提供自动建议。该系统和方法允许人们对所选的优化动作的效果进行预测分析，并给出在资产、储层、操作、和生产职员人员作出加强的协同决策的直观用户界面。该系统和方法因此避免了劳动密集型仿真和单独动作优化的需求。
总之，该系统和方法能够监视生产油田的地下健康度，并利用有形的优化动作对前摄储层诊断提供自动建议，因此允许对提出的储层优化动作进行前瞻分析。
方法描述
现在参考图1，示出了根据本发明的用于地下油回收的总过程100。
在步骤102，该过程100标识当前油田健康度。由图2的步骤202示出了用于标识当天油田健康度的方法的一个实施例。
在步骤104，该过程100预测油田健康度。由图2的步骤204-208示出了用于油田健康度预测的方法的一个实施例。
在步骤106，该过程100诊断当天及将来的油田健康度，可包括利用可动水饱和度函数来标识和检测旁路的和未波及的油点。图2的步骤210示出了用于诊断当天及以后的油田健康度的方法的一个实施例。
在步骤108，如果期望优化，该过程100建议短期、中期、和长期优化。由图2的步骤212、214、218和222示出了用于确定期望优化的方法的一个实施例。
如果期望优化，则用户还必须选择优化的时间帧是短期的、中期的、还是长期的。如果期望短期优化，则由图3的步骤302-306示出了短期优化的方法的一个实施例。如果期望中期优化，那么图4的步骤402-406示出了中期优化的方法的一个实施例。如果期望长期优化，那么图5的步骤502-506示出了长期优化的方法的一个实施例。
优化可被提供为用于波及效率的反应性和前瞻性优化的自动建议，以实现关键性能目标，包括时间范围(从1天到任意年数)、减少水处理(作为百分比)、减少修井时间的停工期(作为百分比)、减少旁路油、以及增加新油井和二次完井的油回收(作为百分比)。优化还可基于实时数据进行实时决策来提供更新的、预测模型，并提供专家系统和优化建议。
在步骤110，该过程100包括“如若……怎样”场景来评估和比较各种优化场景，还可以被视为优化实地演习。图3的步骤308-316对短期优化，图4的步骤408-416对中期优化，图5的步骤508-516对长期优化示出了用于进行优化“如若……怎样”场景的方法的一个实施例。
在步骤112，该过程110实现了优化。图3的步骤318-326为短期优化，图4的步骤418-426为中期优化，在5的步骤518-526为长期优化示出了用于获得或寻求优化实现的方法的一个实施例。
因此，总过程100提供了完全集成的地下储层管理解决方案，用于提高波及效率，并允许储层和生产人员(有可能是工程师)进行合作。可在完成此举的同时监视生产期间的储层动态、利用地表和井下传感器、更新和仿真储层和油井模型。这可以提供短期生产优化的控制策略，以及利用井口节流器、ICD、和智能井提高油回收，同时实现未来规划的优化策略，例如加密钻井，以开采旁路油。
用于优化的过程100可以是反应性的、简单前瞻性的、或者增强的(“前瞻加”)。反应性优化可表征为对当前条件的即刻反应。反应优化可发生在短期，且可涉及的动作诸如优化节流器设置和产出率/注入率。简单前瞻性优化可表征为基于预测条件的动作，诸如预测油液远离井眼方向的移动且由此通过采取一些措施来优化地下操作，诸如堵塞井下阀门设置来增加总的油回收。简单前瞻性优化还关注长期油田开发规划优化，诸如安排将来的加密钻井生产井/注入井位置、修井、及其配置等。另一方面，增强前瞻性优化提供对于开发、钻井、完井以及生产纪律的恰当时间的整合，同时评估开发油田的动作的恰当规划，以确保在标识出优化选项之后有足够的时间可以实现这些选项。简单前瞻性优化可在中期到长期发生(例如但不限于，3个月到2年)，包括反应优化的动作，以及短期到中期油田开发规划更新。因此，整合涉及实时运行数个储层消耗场景以及成本/收益分析场景，因此有助于在资产开发生命周期的全部规定上规划最佳整合方案。增强前瞻性优化例如可以允许操作者实时改变完井和生产规划用于更好的最终消耗，同时实际上钻井和收集有关储层的附加信息。每一个这些示例性层面优化的目的在图15的表1500中示出。
因此，过程100取决于恰当时间的储层管理，包括持续储层可视化、前瞻性储层诊断和优化、以及预测性储层优化分析。
现在参考图2，流程图示出了用于实现本发明的方法200的一个实施例。
在步骤201，利用参考图6所述的客户接口和/或视频接口，选择当前条件数据或者之前计算的场景条件数据。选择是使用当前条件数据还是使用之前计算的场景条件数据，可基于使用当前条件还是使用之前优化的主观确定。当前条件数据能够评估油田的当前健康度且来基于该数据进行优化。之前计算的场景条件数据能够回顾与当前健康度相关的油田的过去健康度并基于所保存的数据进行优化，这可以包括优化的短期、中期或者甚至长期数据。
在步骤202，利用本领域已知技术以及参考图6所述的视频接口，来显示当前波及效率健康度。地下可视化技术和当前波及效率健康度指标，例如，可与整合的当前条件数据、之前计算的场景条件数据、以及历史数据一起使用以提供表示当前波及效率健康度的对所分等的区域、井、井网/井段、和/或油田的显示。有效的地下可视化要求使储层动态特性可视化随井眼中、井眼附近、和远离井眼的地下结构变化。地下可视化的目标是建立很高分辨率的三维(3D)可视化接口，可包括各种特征，包括光纤监测可视化、地表变形可视化、3D流体位移可视化、旁路油3D可视化、油/水接口可视化、流线可视化、油田/油区/油井图、等压面图、饱和图、地下油区层面的注入井网、以及生产注入油的油区层面分布。
在步骤204，利用参考图6所述的用户界面和/或视频接口，选择对没有优化情况下的波及效率健康度的预测的未来日期以及干预周期的数量。未来日期和干预周期的选择是主观的且基于用户的偏好和/或经验。图7的图形用户界面700示出了对没有优化情况下的波及效率健康度的预测的所选择的未来日期以及干预周期的数量的示例，示出了未来四(4)年的未来日期，以及一年的干预周期。
在步骤206，利用本领域已知技术以及参考图6所述的视频接口，生成在所选未来日期以及在每个干预周期结束时的所预测的波及效率健康度的显示。该显示包括对所标识的油区、油井、井网/井区、和/或油田、以及其它可能的用户定义的空间标度的波及效率健康度的分等。图8的图形用户界面800示出了在图7的所选未来日期以及在每个干预周期的结束时的所预测的波及效率健康度的显示的一个示例。
在步骤208，利用图6所述的客户接口和/或视频接口，选择所预测的波及效率健康度的显示、或者当前波及效率健康度的显示中的一个。每个所选的显示可提供进一步细节，包括在油区、油井、井网/井区、和/或油田的任意标度处的波及效率健康度指标的历史信息。
在步骤210，利用已知的诊断技术，诸如用于储层仿真的DecisionSpaceTM软件中公开的那些技术，对所选的波及效率健康度显示的任意不期望的波及效率健康度指标的原因进行诊断。可通过自动建议特征显示该原因，该自动建议特征利用了包括储层各层的容积效率、亏空充填、位移效率、标称压力、以及井眼捕捉因素(Fcap)的指标。还可通过将当前条件数据与历史数据或者之前计算的场景条件数据进行比较，来诊断该原因。还可通过评估由射孔段的长度归一化的流动指数或生产指数来进行各种诊断。流线数字计算还可以被用来估算关联因素和油井分布因子。
在步骤212，方法200基于步骤210的结果来判定是否期望生产的优化分析。如果期望优化分析，方法200前进到步骤214。可选地，如果期望优化分析，方法200可前进到步骤218或222。例如，如果步骤210中执行的诊断标识出出任何不期望的波及效率健康状态指标的原因，那么就期望优化分析。相反，如果不存在不期望的波及效率健康度指标，那么就不期望优化分析。如果不期望优化分析，则方法200结束。
在步骤214，方法200基于步骤210的结果以及任意不期望的波及效率健康度指标的原因是否可以立即被解决(例如，通过调整节流器)来判定是否期望短期优化分析。如果不期望短期优化分析，那么方法200前进到步骤218。可选地，如果不期望短期优化分析，方法200可前进到步骤222。如果期望短期优化分析，那么方法200前进到步骤216。
在步骤216，执行短期优化分析。在图3中示出了用于执行短期优化的方法的一个实施例。
在步骤218，方法200基于步骤210的结果以及任意不期望的波及效率健康度指标的原因是否不能被立刻解决但是可在一天到几个月之间被解决(例如，设备维修)来判定是否期望中期优化分析。如果不期望中期优化分析，那么方法200前进到步骤222。可选地，如果不期望中期优化分析，方法200可前进到步骤214。如果期望中期优化分析，那么方法200前进到步骤220。
在步骤220，执行中期优化分析。在图4中示出了用于进行中期优化的方法的一个实施例。
在步骤222，方法200根据步骤210的结果以及任意不期望的波及效率健康度指标的原因是否是不能被立刻或者在几个月内解决但是可以在一年或者更长时间内被解决(例如，钻一个新井)来判定是否期望长期优化分析。在执行短期优化分析、中期优化分析、或长期优化分析之间的判定直观地是基于做出决定的人员的经验和专业技能的。如果不期望长期优化分析，那么方法200结束。可选地，如果不期望长期优化分析，方法200可前进到步骤214或步骤218。如果期望长期优化分析，那么方法200前进到步骤224。
在步骤224，执行长期优化分析。在图5中示出了用于执行长期优化的方法的一个实施例。
现在参考图3，流程图示出了用于执行图2的步骤216的方法300的一个实施例。
在步骤302，利用参考图6描述的客户接口和/或视频接口，从所选的波及效率健康度显示中，选择要被优化的全部油区、油井、井网/井群、和/或油田。
在步骤304，利用参考图6描述的视频接口和本领域已知技术，显示反应性优化的一系列分等的优化场景和相应动作。反应性优化的一系列分等的优化场景和相应动作是基于所选油区、油井、井网、井群和/或油田的优化的，可输出到净现值计算器。通过储层仿真或者利用代理模型，可建立数以千计的优化场景。
在步骤306，利用参考图6所述的客户接口和/或视频接口，可选择一个或多个优化场景，并且可显示用于优化所选油区、油井、井网/井群、和/或油田的相应动作。图9中通过图形用户界面900示出了相应动作的显示的一个示例。
在步骤310，利用参考图6所述的客户接口和/或视频接口，可选择每个所选优化场景的预测日期。预测日期确定了各个分别所选的优化场景在仿真器上运行的时间周期。
在步骤312，利用参考图6所述的视频接口来显示一个或多个所选的优化场景，以及每个相应动作在预测日期对所选油区、油井、井网/井群、和/或油田的效果。该显示可包括例如，波及效率健康度指标的变化、所选油区、油井、井网/井群、和/或油田的各种地下可视化参数、以及每个所选优化场景的各种净现值衍生物。
在步骤314，方法300基于步骤312的结果判定是否期望优化。如果期望优化，则方法300前进到步骤316。如果不期望优化，则方法300前进到步骤318。
在步骤316，利用参考图6所述的客户接口和/或视频接口，可从一个或多个所选优化场景中选择期望的优化场景(多个)用于实现。
在步骤318，保存步骤312中结果的底层的数据。
在步骤320，保存步骤316中选择的步骤312的结果的底层的数据。
在步骤322，方法300判定用户是否由动作许可单方面实现所期望优化场景(多个)。如果用户没有动作许可，那么方法300前进到步骤324。如果用户具有动作许可，那么方法300前进到步骤326。
在步骤324，利用参考图6所述的客户接口和/或视频接口，可生成实现所期望优化场景的请求，并与商业案例报告、建议、和分析一起发送。图10中利用图形用户界面1000示出了用于实现所需应用场景的请求的一个示例。
在步骤326，利用图6所述的客户接口和/或视频接口，可远程执行或允许手动实现要实现的每个所期望优化场景的相应动作。
现在参考图4，流程图示出了用于执行图2的步骤220的方法400的一个实施例。
在步骤402，利用参考图6所述的客户接口和/或视频接口，可从所选的波及效率健康度显示中，选择要优化的全部油区、油井、井网/井群、和/或油田。
在步骤404，利用参考图6所述的视频接口以及本领域的已知技术，显示用于主动优化的一系列分等的优化场景和相应动作。用于主动优化的一系列分等的优化场景和相应动作基于所选油区、油井、井网、井群和/或油田的优化，可输出到净现值计算器。优化动作可以是例如油井维修/二次完井、一致化、地面仪器测量、以及其它内容。
在步骤406，利用参考图6所述的客户接口和/或视频接口，可选择一个或多个优化场景并且可以显示优化所选油区、油井、井网/井群、和/或油田的相应动作。图11中通过图形用户界面1100示出了选择一个或多个优化场景的一个示例。
在步骤410，利用参考图6所述的客户接口和/或视频接口，可选择每个所选优化场景的预测日期。预测日期确定了各个所选的优化场景在仿真器上运行的时间周期。
在步骤412，利用参考图6所述的视频接口，显示一个或多个所选的优化场景、每个相应动作在预测日期对所选油区、油井、井网/井群、和/或油田的效果、以及用各自净现值计算和预期的生产参数对油田显示该更新的油田开发计划。显示可以包括例如，波及效率健康度指标的变化、所选油区、油井、井网/井群、和/或油田的各种地下可视化参数、以及每个所选优化场景的各种净现值衍生物。图12和13中通过图形用户界面1200和1300分别示出了这种显示的一个示例。
在步骤414，方法400基于步骤412的结果来判定是否期望优化。如果期望优化，则方法400前进到步骤416。如果不期望优化，则方法400前进到步骤418。
在步骤416，利用参考图6所述的客户接口和/或视频接口，可一个或多个所选优化场景中选择期望的优化场景(多个)用于实现。
在步骤418，保存步骤412的结果底层的数据。
在步骤420，保存步骤416中所选的用于实现的步骤412的结果底层的数据。
在步骤422，方法400判定用户是否具有动作许可单方面执行所期望优化场景。如果用户没有动作许可，那么方法400前进到步骤424。如果用户具有动作许可，那么方法400前进到步骤426。图14中通过图形用户界面1400示出了实现所需优化场景的动作许可的一个示例。
在步骤424，利用参考图6所述的客户接口和/或视频接口，可生成实现所期望优化场景(多个)的请求和/或与商业案例报告、建议、和分析一起被发送。
在步骤426，利用图6所述的客户接口和/或视频接口，可远程执行或手动实现要实现的每个所期望优化场景的相应动作。
现在参考图5，流程图示出了用于执行图2的步骤224的方法500的一个实施例。
在步骤502，利用参考图6所述的客户接口和/或视频接口，可从所选的波及效率健康度显示中，选择要优化的全部油区、油井、井网/井群、和/或油田。
在步骤504，利用参考图6所述的视频接口以及本领域的已知技术，显示从增强前瞻性(前瞻加)优化的开发、钻井、完井、和生产纪录的恰当时间(期望的未来时间点-短期、中期或长期)整合得到的一系列分等的优化场景和相应动作，同时评估用于油田开发的合适的动作规划。前瞻加优化的一系列分等的优化场景和相应动作是基于所选油区、油井、井网、井群和/或油田的优化，可输出到净现值计算器。
在步骤506，利用参考图6所述的客户接口和/或视频接口，可选择一个或多个优化场景，并且可显示优化所选油区、油井、井网/井群、和/或油田的相应动作。
在步骤510，利用参考图6所述的用户界面和/或视频接口，可选择每个所选优化场景的预测日期。预测日期确定了各个所选的优化场景在仿真器上运行的时间周期。
在步骤512，利用参考图6所述的视频接口，显示一个或多个所选的优化场景、相应动作在预测日期对所选油区、油井、井网/井群、和/或油田的效果、具有相应的净价值计算和预期的生产参数的油田的更新的油田开发规划。显示可以包括例如，波及效率健康度指标的变化、所选油区、油井、井网/井群、和/或油田的各种地下可视化参数、以及每个所选优化场景的各种净现值衍生物。
优化场景可包括以下动作诸如二次油回收和三次油回收的长期开发策略、填充钻井、水注入位置的再钻探、以及其它的油田开发动作。
在步骤514，方法500基于步骤512的结果判定是否期望优化。如果期望优化，则方法500前进到步骤516。如果不期望优化，则方法500前进到步骤518。
在步骤516，利用参考图6所述的客户接口和/或视频接口，可从一个或多个所选优化场景中选择期望的优化场景(多个)用于实现。
在步骤518，保存步骤512的结果底层的数据。
在步骤520，保存步骤516中所选的用于实现的步骤512的结果底层的数据。
在步骤522，方法500确定用户是否具有动作许可单方面执行所需优化场景(多个)。如果用户没有动作许可，那么方法500前进到步骤524。如果用户具有动作许可，那么方法500前进到步骤526。
在步骤524，利用参考图6所述的客户接口和/或视频接口，可生成实现所期望优化场景(多个)的请求和/或与商业案例报告、建议、和分析一起被发送。
在步骤526，利用图6所述的客户接口和/或视频接口，可远程执行或者允许手动实现要实现的每个所需优化场景的相应动作。
系统说明
本发明可通过计算机可执行的指令程序来实现，诸如程序模块，一般被称为由计算机执行的软件应用或应用程序。软件可以包括例如，例程、程序、对象、组件，以及执行特定任务或者实现特定抽象数据类型的数据结构。软件形成了接口，允许计算机根据输入源反应。Landmark Graphics Corporation(界标制图公司)出售的商业软件应用DecisionSpaceTM，可用作实现本发明的接口应用。该软件还可以与其它代码段合作，响应于接收的数据结合所接收数据的源，来初始化各种任务。其它代码段可提供优化组件，包括但不限于，神经网络、地球模型、历史匹配、优化、可视化、数据管理、储层仿真、和经济学。软件可以被存储在和/或携载在任意各种存储器上，诸如CD-ROM、磁盘、磁泡存储器、和半导体存储器(例如，各种类型的RAM或ROM)。此外，软件及其结果可以在各种载波介质上传送，诸如光纤、金属线，和/或通过任意各种网络，诸如因特网来传送。
此外，本领域技术人员将理解，可采用各种计算机-系统配置实现本发明，包括手持设备、多处理器系统、基于微处理器或者可编程消费电子设备、微型计算机、大型计算机等。任意数量的计算机-系统和计算机网络可接受用于本发明。本发明可以在分布式计算环境中实现，其中由通过通信网络连接的远程处理设备来执行任务。在分布式计算环境中，程序模块可位于本地计算机存储介质和远程计算机存储介质中，包括存储器存储设备。本发明因此可在计算机系统或者其它处理系统中，结合各种硬件、软件及其组合来实现。
现在参考图6，框图示出了用于在计算机上实现本发明的系统的一个实施例。该系统包括计算单元，有时被称为计算系统，包括存储器、应用程序、用户界面、视频接口、和处理单元。计算单元仅仅是合适的计算环境的一个示例，并不意欲对本发明的使用或者功能的范围进行任何限制。
存储器主要存储应用程序，其还可以被描述为包含计算机可执行指令的应用模块，通过计算单元执行用于实现此处公开且在图2所示出的本发明。因此存储器包括地下油回收优化模块，实现参考图2所示和所述的方法，并整合了图6所示的其余应用程序的功能。与现有技术不同，例如，地下油回收优化模块可用于执行参考图2、3、4和5中步骤201、202、204、206(显示)、208、210、212、214、218、222、302、304(关于显示和分等)、306(用户选择)、308(关于选择)、310、312(关于显示)、314、316、318、320、322、324、326、402、404(关于显示和分等)、406(用户选择)、408(关于选择)、410、412(关于显示)、414、416、418、420、422、424、426、502、504(关于显示和分等)、506(用户选择)、508(关于选择)、510、512(关于显示)、以及514、516、518、520、522、524、526描述的多个功能。存储器还包括DecisionSpaceTM，例如可被用作接口应用来执行参考图2、3、4和5中步骤206(关于预测波及效率健康度)、304(关于分等场景的计算)、306(建议动作)、308(关于效果)、312(关于波及效率健康度指标的预测变化)、404(关于分等场景的计算)、406(建议动作)、408(关于效果)、412(关于波及效率健康度指标的预测变化)、504(关于分等场景的计算)、506(建议动作)、508(关于效果)以及512(关于波及效率健康度指标的预测变化)描述的功能。尽管DecisionSpaceTM可以被用作接口应用，但是可替代的，也可以使用其它接口应用，或者地下油回收优化模块可被用作独立软件。
尽管计算单元被示为具有通用存储器，但是计算单元通常包括各种计算机可读介质。举例但不限于，计算机可读介质可以包括计算机存储介质和通信介质。计算系统存储器可包括采用易失性和/或非易失性存储器形式的计算机存储介质，诸如只读存储器(ROM)和随机存取存储器(RAM)。基本输入/输出系统(BIOS)，包含有助于在计算单元内的元件之间传送信息的基本例程，诸如在启动期间，通常被存储在ROM中。RAM通常包含立即可由处理单元存取的和/或正由处理单元操作的数据和/或程序模块。举例但不限于，计算单元包括操作系统、应用程序、其它程序模块、和程序数据。
存储器中示出的组件还可包括在其它可移动/不可移动、易失性/非易失性计算机存储介质中，或者它们可通过应用程序接口(“API”)或云计算在计算单元中实现，应用程序接口(“API”)或云计算可驻留在通过计算机系统或网络连接的单独计算单元上的USB。仅仅举例而言，硬盘驱动器可从不可移动、非易失性磁介质读写，磁盘驱动器可从可移动、非易失性光盘读写，诸如CD ROM或者其它光介质。在示例性操作环境中可使用的其它可移动/不可移动、易失性/非易失性计算机存储介质可包括但不限于，磁带盒、闪存卡、数字通用光盘、数字录像带、固态RAM、固态ROM，等。上述驱动器及其相关计算机存储介质为计算单元提供了对计算机可读指令、数据结构、程序模块、和其它数据的存储。
用户可通过客户接口输入命令和信息到计算单元，客户接口可以是输入设备和指向设备，例如键盘，通常称为鼠标、追踪球或触板。输入设备可以包括麦克风、操纵杆、圆盘式卫星电视天线、扫描仪、语音识别、或姿势识别，等。这些输入设备和其它输入设备通常通过系统总线被连接到处理单元，但是也可以通过其它接口和总线结构被连接，例如并行端口或者通用串行总线(USB)。
监视器或其它类型的显示设备可经由接口连接到系统总线，诸如视频接口。图形用户界面(“GUI”)也可与视频接口一起使用，用于从客户接口接收指令，并发送指令到处理单元。除了监视器，计算机还可以包括其它外围输出设备，例如扬声器和打印机，这些可通过输出外围接口被连接。
尽管没有示出计算单元的多个其它内部组件，本领域普通技术人员将理解，这样的组件及其互连关系是公知的。
尽管本发明已经结合示出的优选实施例进行了描述，本领域技术人员将理解，它并不意欲限制本发明到那些实施例。因此理解为，各种可替代的实施例和修改可以用于所公开的实施例，而不脱离由所附权利要求及其等同定义的本发明的精神和范围。

Claims (28)

1.一种用于长期油回收优化的方法，所述方法包括：
选择一个或多个油区、油井、井网/井群、或油田；
在开发油田的规划的评估期间，显示用于优化所述一个或多个所选油区、油井、井网/井群、或油田的多个优化场景和相应动作；
选择一个或多个优化场景，并显示每个相应动作；
选择用于每个所选的优化场景的预测日期；以及
利用计算机系统，显示一个或多个所选的优化场景、每个相应动作在预测日期对一个或多个所选油区、油井、井网/井群、或油田的效果、以及更新的油田开发规划，用各自净现值计算和预期的生产参数为油田显示所述更新的油田开发规划。
2.根据权利要求1的方法，其特征在于，还包括基于一个或多个所选的优化场景、每个相应动作对一个或多个所选油区、油井、井网/井群、或油田的效果、以及更新的油田开发规划来判定是否期望优化。
3.根据权利要求2的方法，其特征在于，还包括从所述一个或多个所选的优化场景选择一个或多个期望优化的场景用于实现。
4.根据权利要求3的方法，其特征在于，还包括作为对不期望波及系数健康度指标的长期优化响应，执行每个期望优化场景的相应动作。
5.根据权利要求4的方法，其特征在于，远程执行每个期望优化场景的相应动作。
6.根据权利要求3的方法，其特征在于，还包括发送对每个期望优化场景的相应动作的手动实现的许可。
7.根据权利要求3的方法，其特征在于，还包括与商业案例报告和建议一起发送每个期望优化场景的实现相应动作的请求。
8.根据权利要求1的方法，其特征在于，从波及效率健康度显示选择所述一个或多个油区、油井、井网/井群、或油田，所述波及效率健康度显示包括当前波及效率健康度显示之一以及多个预测的波及效率健康度显示之一。
9.根据权利要求8的方法，其特征在于，当前波及效率健康度显示是基于当前条件数据的，所述条件数据包括实时监视油田数据。
10.根据权利要求1的方法，其特征在于，根据净现值、增加油回收、以及对于不需要的油气或油液的减少回收的至少一个，对多个显示的优化场景和相应动作进行分等。
11.根据权利要求10的方法，其特征在于，对增强前瞻性优化为多个所显示的优化场景和相应动作进行分等。
12.根据权利要求1的方法，其特征在于，还包括在仿真器上实时运行所述一个或多个所选优化场景来确定每个相应动作在预测日期对所述一个或多个所选油区、油井、井网/井群、或油田的效果。
13.根据权利要求8的方法，其特征在于，还包括利用流线数字计算，来诊断波及效率健康度显示的不期望波及效率健康度指标的原因，以估算相关因子和井分布因素。
14.根据权利要求1的方法，其特征在于，所述一个或多个所选优化场景以及每个相应动作的效果的显示包括填充钻井和水注入位置的再钻探。
15.一种携载长期油回收优化的计算机可执行指令的程序载体设备，该指令可执行用于实现：
选择一个或多个油区、油井、井网/井群、或油田；
在开发油田的规划的评估期间，显示优化一个或多个所选油区、油井、井网/井群、或油田的多个优化场景和相应动作；
选择一个或多个优化场景，并显示每个相应动作；
选择用于每个所选的优化场景的预测日期；以及
利用计算机系统，显示一个或多个所选的优化场景、每个相应动作在预测日期对一个或多个所选油区、油井、井网/井群、或油田的效果、以及更新的油田开发规划，对油田用各自净现值计算和规划生产参数显示所述更新的油田开发计划。
16.根据权利要求15的程序载体设备，其特征在于，还包括基于所述一个或多个所选的优化场景、每个相应动作对一个或多个所选油区、油井、井网/井群、或油田的效果、以及更新的油田开发规划，来判定是否期望优化。
17.根据权利要求16的程序载体设备，其特征在于，还包括所述一个或多个所选的优化场景中选择一个或多个期望优化的场景用于实现。
18.根据权利要求17的程序载体设备，其特征在于，还包括作为对不期望的波及系数健康度指标的长期优化响应，执行每个期望优化场景的相应动作。
19.根据权利要求18的程序载体设备，其特征在于，远程执行每个期望优化场景的相应动作。
20.根据权利要求17的程序载体设备，其特征在于，还包括发送对于每个期望优化场景的相应动作的手动实现许可。
21.根据权利要求17的程序载体设备，其特征在于，还包括与商业案例报告和建议一起发送每个期望优化场景的实现相应动作的请求。
22.根据权利要求15的程序载体设备，其特征在于，从波及效率健康度显示选择所述一个或多个油区、油井、井网/井群、或油田，所述波及效率健康度显示包括当前波及效率健康度显示之一以及多个预测的波及效率健康度显示之一。
23.根据权利要求22的程序载体设备，其特征在于，当前波及效率健康度显示是基于当前条件数据的，包括实时监视油田数据。
24.根据权利要求22的程序载体设备，其中，根据净现值、增加油回收、以及对于不需要的油气或油液的减少回收的至少一个，对多个显示的优化场景和相应动作进行分等。
25.根据权利要求24的程序载体设备，其特征在于，为增强主动优化，对多个显示的优化场景和相应动作进行分等。
26.根据权利要求15的程序载体设备，其特征在于，还包括在仿真器上实时运行一个或多个所选优化场景、确定每一个响应动作在预测日期对所述一个或多个所选油区、油井、井网/井群、或油田的效果。
27.根据权利要求22的方法程序载体设备，其特征在于，还包括利用流线数字计算，诊断波及效率健康度显示的不期望的波及效率健康度指标的原因来估算相关因子和井分布因子。
28.根据权利要求15的方法，其特征在于，所述一个或多个所选优化场景，以及每个相应动作的效果的显示，包括填充钻井和水注入位置的再钻探。
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