CN106886649A - 一种多元热流体吞吐注入参数优化方法 - Google Patents

Abstract

本发明涉及一种基于近似模型的多元热流体吞吐注入参数优化方法，包括以下步骤：1)建立多元热流体吞吐三维油藏数值模拟模型；2)选取注入干度、注入温度、注入速度和周期注入量四个注入参数作为设计优化变量；3)对注入参数选取初始的取值范围；4)采用试验设计方法针对多元热流体吞吐的注入参数来选取样本点；5)利用多元热流体吞吐三维油藏数值模拟模型对样本点进行数值模拟计算；6)选取目标函数，利用各样本点的注入参数及其目标函数响应值构建表征多元热流体吞吐注入参数的近似模型；7)对近似模型的精度进行验证，若满足精度要求，则进行步骤8)，若不满足精度要求，则回到步骤3)；8)结合遗传算法对注入参数全局寻优，从而获得最优多元热流体吞吐注入参数。

Description

一种多元热流体吞吐注入参数优化方法

技术领域

本发明涉及一种多元热流体吞吐注入参数优化方法，属于稠油油田多元热流体吞吐开发领域。

背景技术

多元热流体吞吐主要通过注入蒸汽(目前阶段为热水)和烟道气体(CO₂和N₂)，然后关井焖井，数日后开井排液采油的方式，来达到降低原油粘度、提高稠油流动性及产能的目的。该方法目前已成为渤海稠油油田主要热采试验方式之一。多元热流体吞吐注入参数影响着热采开发效果，为取得最优热采开发效果，热采开发方案设计需进行注入参数优化研究。通过调研发现，目前多元热流体吞吐注入参数优化主要局限于局部敏感性分析，即采用固定其他参数，只针对变化某一参数进行敏感性分析来寻找“拐点”的方法进行优化。这种方法费时费力，同时不能充分考虑注入参数之间的交互作用，优化参数往往是之前设计值，难以获得最佳注入参数组合方案。正交试验设计方法可以减少试验次数，但无法在整个注入参数变化范围内获得注入参数最佳组合，优化结果不具有连续性，可靠性较差。

发明内容

针对上述问题，本发明的目的是提供一种计算量小并且优化结果可靠性高的多元热流体吞吐注入参数优化方法。

为实现上述目的，本发明采用以下技术方案：一种多元热流体吞吐注入参数优化方法，包括以下步骤：1)根据目标油田的地质油藏特征建立多元热流体吞吐三维油藏数值模拟模型；2)选取注入干度、注入温度、注入速度和周期注入量等四个对多元热流体吞吐开发效果影响较大的注入参数作为设计优化变量；3)对上述四个注入参数选取初始的取值范围；4)采用试验设计方法针对多元热流体吞吐的注入参数来选取样本点；5)利用步骤1)所建立的多元热流体吞吐三维油藏数值模拟模型对样本点进行数值模拟计算，获得各样本点所对应的多元热流体吞吐产油量、油汽比、净现值、冷采基础上的多元热流体吞吐产量增幅、采收率增幅和冷采基础上的多元热流体吞吐净现值增幅；6)以多元热流体吞吐产油量、油汽比、净现值、冷采基础上的多元热流体吞吐产量增幅、采收率增幅和冷采基础上的多元热流体吞吐净现值增幅之一作为目标函数，利用各样本点的注入参数及其目标函数响应值来构建表征多元热流体吞吐注入参数的近似模型；7)对近似模型的精度进行验证，若满足精度要求，则进行步骤8)，若不满足精度要求，则回到步骤3)；8)根据构建的多元热流体吞吐注入参数与目标函数的近似模型，结合遗传算法对注入参数全局寻优，从而获得最优多元热流体吞吐注入参数。

所述步骤1)中，多元热流体吞吐三维油藏数值模拟模型是通过热采模拟商业软件建立的。

所述步骤4)中所采用的试验设计方法为Box-Behnken设计方法。

所述步骤6)中所述的近似模型为采用多项式响应面近似模型，其中，二次响应面近似模型数学表达式如下：

式中，y为响应值，k为设计变量的个数，ε为随机误差，x_i为k维自变量x的第i个分量，β₀，β_i和β_ij是待定系数，将其按照一定次序排列构成列向量β，求解向量β即得到上述近似模型。

列向量β通过最小二次法求解。

所述步骤7)中，采用复合相关系数指标对近似模型的精度进行检验，其中，相关系数大于0.98为满足精度要求。

还包括步骤9)如下：利用蒙特卡洛模型对优化结果进行不确定性分析，量化风险，验证最优方案的可靠性。

本发明由于采取以上技术方案，其具有以下优点：1、本发明提出了一种多元热流体吞吐注入参数优化方法，利用响应面代理模型技术，构建多元热流体吞吐注入参数与其目标函数响应值之间的近似模型，最终把描述多元热流体吞吐复杂问题的真实隐函数转化为显式的近似函数表达式，能够在保证计算精度的前提下，以较小的计算量替代数值模拟计算，节省计算成本；结合遗传算法，可以在注入参数变化范围内进行全局寻优，避免注入参数优化结果的不连续性，从而提高优化结果可靠性。2、本发明给出了定量化、可操作的技术方法和实施步骤。3、本发明适用于海上油田多元热流体吞吐最优注入参数的确定，亦可适应陆地油田多元热流体吞吐最优注入参数的确定。

附图说明

图1是本发明的流程示意图。

具体实施方式

下面结合附图和实施例对本发明进行详细的描述。

本发明一种多元热流体吞吐注入参数优化方法，包括以下步骤：

1)根据目标油田的地质油藏特征建立多元热流体吞吐三维油藏数值模拟模型，一般采用成熟的热采模拟商业软件，如CMG-STARS、ECLIPSE-E300模拟器，所建立的多元热流体吞吐三维油藏数值模拟模型应尽量体现油藏非均质性等实际油藏特征。

2)选取注入干度、注入温度、注入速度和周期注入量等四个对多元热流体吞吐开发效果影响较大的注入参数作为设计优化变量。

3)对上述四个注入参数选取初始的取值范围，例如参考实际注热设备能力，各注热参数的取值范围可分别选择0.0～0.4、300～340℃、200～300m³/d和3000～5000m³(蒸汽水当量)。在当前阶段注入流体为热水和烟道气体，注入流体无干度，也可不对注入干度进行优化。

4)采用试验设计方法针对多元热流体吞吐的注入参数来选取样本点，以便于进行较少的试验就能够获取足够的信息。具体可选用Box-Behnken设计方法，该设计方法是一种符合旋转性或者几乎可旋转性的球面设计，由于其合理的取样策略和良好的结果表现而被广泛应用。

5)利用步骤1)所建立的多元热流体吞吐三维油藏数值模拟模型对样本点进行数值模拟计算，获得各样本点所对应的多元热流体吞吐产油量、油汽比、净现值、冷采基础上的多元热流体吞吐产量增幅、采收率增幅和冷采基础上的多元热流体吞吐净现值增幅。

6)以多元热流体吞吐产油量、油汽比、净现值、冷采基础上的多元热流体吞吐产量增幅、采收率增幅和冷采基础上的多元热流体吞吐净现值增幅之一作为目标函数，利用各样本点的注入参数及其目标函数响应值来构建表征多元热流体吞吐注入参数的近似模型，由此把描述多元热流体吞吐注入参数对目标函数值影响这一复杂问题的真实隐函数转化为显示的近似函数表达式。

近似模型根据所能描述的设计空间的大小可分为局部近似、全局近似和中等范围的近似三类。本发明采用多项式响应面近似模型，该近似模型属于全局近似，具有建立方便简单，收敛速度快，能够采用显示函数表达，透明性好等优势。具体可采用二次响应面近似模型，二次响应面近似模型数学表达式如下：

式中，y为响应值，k为设计变量的个数，ε为随机误差，x_i为k维自变量x的第i个分量，β₀，β_i和β_ij是待定系数，将其按照一定次序排列构成列向量β，求解向量β成为建立二次响应面模型的关键。

将各样本点的数据分别代入上式，代入时，y取值为当前样本点的目标函数，k取值为4，即自变量x为4维自变量，其四个分量分别为注入干度、注入温度、注入速度和周期注入量。

然后利用最小二乘法可求得向量β，从而求得各待定系数，进而得到二次响应面近似模型。

7)对近似模型的精度进行验证，若满足精度要求，则进行步骤8)，若不满足精度要求，则回到步骤3)。

对于近似模型准确性的验证，一般可用复相关系数(R²)指标进行检验。复相关系数反应了近似模型的准确性，其数值0<R²≤1，其值越接近1，回归方程越准确。针对稠油油藏多元热流体吞吐开发，本发明要求相关系数大于0.98。

8)根据构建的多元热流体吞吐注入参数与目标函数的近似模型，结合遗传算法对注入参数全局寻优，从而获得最优多元热流体吞吐注入参数。

本发明以多元热流体吞吐目标函数的二次响应面模型为适应度函数，采用浮点编码，初始种群通过随机方式产生，基于几何分布进行选择操作，采用算术交叉法进行交叉操作，采用非均匀变异法进行变异操作。在满足约束条件的区域内实现全局寻优，获得满足收敛条件的注入参数最优组合。

在完成步骤8)之后，可以选择实施步骤9)：

9)利用蒙特卡洛模型对优化结果进行不确定性分析，量化风险，验证最优方案的可靠性。

上述各实施例仅用于说明本发明，其中方法的实施步骤等都是可以有所变化的，凡是在本发明技术方案的基础上进行的等同变换和改进，均不应排除在本发明的保护范围之外。

Claims (7)

1.一种多元热流体吞吐注入参数优化方法，包括以下步骤：

1)根据目标油田的地质油藏特征建立多元热流体吞吐三维油藏数值模拟模型；

2)选取注入干度、注入温度、注入速度和周期注入量等四个对多元热流体吞吐开发效果影响较大的注入参数作为设计优化变量；

3)对上述四个注入参数选取初始的取值范围；

4)采用试验设计方法针对多元热流体吞吐的注入参数来选取样本点；

5)利用步骤1)所建立的多元热流体吞吐三维油藏数值模拟模型对样本点进行数值模拟计算，获得各样本点所对应的多元热流体吞吐产油量、油汽比、净现值、冷采基础上的多元热流体吞吐产量增幅、采收率增幅和冷采基础上的多元热流体吞吐净现值增幅；

6)以多元热流体吞吐产油量、油汽比、净现值、冷采基础上的多元热流体吞吐产量增幅、采收率增幅和冷采基础上的多元热流体吞吐净现值增幅之一作为目标函数，利用各样本点的注入参数及其目标函数响应值来构建表征多元热流体吞吐注入参数的近似模型；

7)对近似模型的精度进行验证，若满足精度要求，则进行步骤8)，若不满足精度要求，则回到步骤3)；

8)根据构建的多元热流体吞吐注入参数与目标函数的近似模型，结合遗传算法对注入参数全局寻优，从而获得最优多元热流体吞吐注入参数。

2.如权利要求1所述的一种多元热流体吞吐注入参数优化方法，其特征在于：所述步骤1)中，多元热流体吞吐三维油藏数值模拟模型是通过热采模拟商业软件建立的。

3.如权利要求1所述的一种多元热流体吞吐注入参数优化方法，其特征在于：所述步骤4)中所采用的试验设计方法为Box-Behnken设计方法。

4.如权利要求1所述的一种多元热流体吞吐注入参数优化方法，其特征在于：所述步骤6)中所述的近似模型为采用多项式响应面近似模型，其中，二次响应面近似模型数学表达式如下：

$y={\mathrm{\&beta;}}_0+\underset{i=1}{\overset{k}{\&Sigma;}}{\mathrm{\&beta;}}_i{x}_i+\underset{i=1}{\overset{k}{\&Sigma;}}{\mathrm{\&beta;}}_{ii}{x}_i^2+\underset{i=1}{\overset{k-1}{\&Sigma;}}\underset{j=2}{\overset{k}{\&Sigma;}}{\mathrm{\&beta;}}_{ij}{x}_i{x}_j+\mathrm{\&epsiv;}$

式中，y为响应值，k为设计变量的个数，ε为随机误差，x_i为k维自变量x的第i个分量，β₀，β_i和β_ij是待定系数，将其按照一定次序排列构成列向量β，求解向量β即得到上述近似模型。

5.如权利要求4所述的一种多元热流体吞吐注入参数优化方法，其特征在于：列向量β通过最小二次法求解。

6.如权利要求1所述的一种多元热流体吞吐注入参数优化方法，其特征在于：所述步骤7)中，采用复合相关系数指标对近似模型的精度进行检验，其中，相关系数大于0.98为满足精度要求。

7.如权利要求1所述的一种多元热流体吞吐注入参数优化方法，其特征在于：还包括步骤9)如下：利用蒙特卡洛模型对优化结果进行不确定性分析，量化风险，验证最优方案的可靠性。