CN107965301B - 一种数字化油田注水过程的定量评价方法 - Google Patents
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Abstract
本发明公开了一种数字化油田注水过程的定量评价方法,包括以下步骤:(1)构建注水过程精细管理效果评价指标体系结构;(2)构建各层次评价元素模糊判断矩阵;(3)由模糊判断矩阵构造评价元素的模糊一致矩阵;(4)由模糊一致矩阵,利用层次排序确定各评价指标权重;(5)结合油田注水开发现状及注水管理考核要求,制定每个评价因素不同指标范围的隶属度表;(6)根据各评价因素的值,查隶属度,根据权重求定量结果。本发明提升了分析评价的效率及时效性;本发明充分利用油田信息化建设成果,保证数据的实效性及真实性,评价准确率高,克服了指标数据获取困难等问题,为注水过程定量管理考核提供了依据。
Description
技术领域
本发明属于油田数字化及注水开发工艺领域,涉及一种数字化油田注水过程的定量评价方法。
背景技术
注水是保持油藏地层能量,维持油田高效经济开发最有效的手段。在油田注水开发过程中,始终坚持“注好水、注够水、精细注水、有效注水”理念,努力控制含水上升率及综合递减率,提升油田水驱采收率。加强注水过程精细管理及质量控制是实现注水开发理念及控制油藏“两降一提”的关键。
油田信息化建设,改变了油田注水开发管理方式,从原来的“人工定时巡井、录取数据手工填写报表,逐级上报,分层监管”垂直管理方式,转变为“数据实时采集、实时分析监控、多层共同监管”立体化管理方式,加强了注水工程从地下、井筒、地面全方位及全过程注水监管。如何准确及时评价油田数字化管理条件注水过程管理效果,分析注水开发、技术政策方案是否合理、仪表设备是否运行正常,及时发现解决注水过程中问题,进一步提升注水管理效率及水平,是油田注水信息化发展面临的重要问题。
目前注水评价主要侧重于开发效果“结果性”评价,而对注水过程管理评价由于缺乏实时过程监管的手段及数据,多采用“粗放式”方式,没有形成统一的评价方法。注水过程管理涉及到单井、区块、油田等多方面信息收集,分析处理,由于国内大多数油田注水系统信息化起步较晚,目前尚未见到数字化油田注水过程精细化管理效果评价方法的实例。模糊综合评价法是一种基于模糊数学的综合评估方法,它根据模糊数学的隶属度理论把定性评价转化为定量评价,即用模糊数学对受到多种因素制约的事物或对象做出一个总体的评价,具有结果清晰,系统性强的特点,能较好地解决模糊的、难以量化的问题,适合各种非确定性问题的解决。但是,由于确定各因素评价指标及指标重要程度、评价因素指标具体权重等方面具有较多的人为因素,传统的模糊评价理论对注水过程精细管理多层次多因素定量评价适用性差。因此,建立一套可操作性强适用性强的数字化油田注水过程精细管理效果定量评价方法,仍是亟待解决的技术难题。
发明内容
本发明的目的在于克服上述现有技术的缺点,提供一种,该方法利用系统工程理论、层次分析及模糊综合评价的数字化油田注水过程的定量评价方法,该方法能够进一步加强注水过程监管,提升注水管理效率及管理水平,从而为优化注水技术对策,确保油藏注水开发效果提供科学的技术依据。
为达到上述目的,本发明采用以下技术方案予以实现:
一种数字化油田注水过程的定量评价方法,其特征在于,包括以下步骤:
步骤一:构建注水过程精细管理效果评价指标体系结构;
步骤四:由模糊一致矩阵R,利用层次排序确定各评价指标权重;
步骤五:结合油田注水开发现状及注水管理考核要求,制定每个评价因素不同指标范围的隶属度U(x)表;
步骤六:根据各评价因素的值xi,查隶属度Ui(xi),根据权重求定量结果M。
本发明进一步的改进在于:
步骤一中,注水过程精细管理效果评价指标体系结构分为用于在注水过程中管理效果评价的目标层、对下层元素起支配作用,同时受上层元素的支配,确定元素排序准则的准则层以及所有需要进行排序评价指标的指标层。
步骤二中,利用专家评价确定评价因素的重要程度;rij表示元素ai与元素aj相对于上一级元素C比较时,ai和aj具有模糊关系的模糊隶属度;
判断标度为:ai不如aj重要,标度为0;ai不如aj同等重要,标度为0.5;ai比aj重要,标度为1。
步骤三中,模糊一致矩阵R的构造方法如下式:
其中,R具有:Rii=0.5,i=1,2,...,n;Rij=1-Rji,i,j=1,2,...,n;Rij=Rik-Rjk+0.5,i,j=1,2,...,n;Rij的数量标度为0.1-0.9。
步骤四中,确定各评价指标权重的方法如下:
单层次因素计算权重公式:
其中,i=1,2,...,n;
多层次因素权重计算公式:A层有n个评价因素A1,A2,…,An,其在本层次所占的权重分别为a1,a2,…,an;下一层次B包含m个评价因素B1,B2,…,Bm,对于因素Aj层次的权重bj1,bj2,…,bjm。若Bk与Aj无联系,则bjk=0,其中,k表示层次B中第几个因素,k=1,2,...,m,j表示层次A中第几个因素,j=1,2,...,n;则B层的总权重向量b1,b2,…,bm按下式计算:
步骤六中,定量结果M按照下式计算:
其中,n为元素的个数,bi表示评价因素对于目标层总权重;结果M值越高,说明注水过程管理效果越好,水平越高。
与现有技术相比,本发明具有以下有益效果:
本发明克服常规定性评判方法在确定指标影响重要次序、评价因素权重设置等多依赖主观判断的局限性,提升了分析评价的效率及时效性;其次,本发明利用该体系及方法,可以进一步加强注水过程监管,及时优化调整注水开发对策,提升注水开发效果,确保油藏“注好水、注够水、精细注水,有效注水”;最后,本发明充分利用油田信息化建设成果,实时采集数据、实时分析计算,保证数据的实效性及真实性,评价准确率高,克服了指标数据获取困难等问题,为注水过程定量管理考核提供了依据。
附图说明
图1实施例评价方法主要步骤示意图;
图2实施例评价指标结构模型示意图。
具体实施方式
下面结合附图对本发明做进一步详细描述:
参见图1和2本发明数字化油田注水过程的定量评价方法,包括以下步骤:
步骤一:构建注水过程精细管理效果评价指标体系结构,主要分三层目标层(注水过程管理效果评价)、准则层(对下层元素起支配作用,同时受上层元素的支配,确定元素排序的准则)、指标层(所有需要进行排序的评价指标);评价指标选择遵循动态性、离散性、可操作性三大原则。
利用专家评价确定评价因素的重要程度,评价遵循以下原则:专家研究领域与评价内容相同或接近;专家数量为奇数,且不宜太少;rij表示元素ai与元素aj相对于上一级元素C比较时,ai和aj具有模糊关系“…比…重要”的模糊隶属度;判断标度为:ai不如aj重要,标度为0,ai不如aj同等重要,标度为0.5,ai比aj重要,标度为1。
R具有:Rii=0.5,i=1,2,...,n;Rij=1-Rji,i,j=1,2,...,n;Rij=Rik-Rjk+0.5,i,j=1,2,...,ni,j,k=1,2,…,n;Rij的数量标度为0.1-0.9,如下表。
模糊一致矩阵标度说明表
步骤四:由模糊一致矩阵R,利用层次排序确定各评价指标权重。
其中单层次因素计算权重公式:
其中,i=1,2,...,n;多层次因素权重计算公式:A层有n个评价因素A1,A2,…An,其在本层次所占的权重分别为a1,a2,…an;下一层次B包含m个评价因素B1,B2,…Bm,它们对于因素Aj层次的权重bj1,bj2,…bjm,若Bk与Aj无联系,则bjk=0。则B层的总权重向量(b1,b2,…,bm)按下式计算:
步骤五:结合油田注水开发现状及注水管理考核要求,制定每个评价因素不同指标范围的隶属度U(x)表,见下表,k,n=1,2,3,……。
单个因素不同指标范围的隶属度
步骤六:根据各评价因素的值xi,查隶属度Ui(xi),根据权重求定量结果M。
n为元素的个数
结果M值越高,说明注水过程管理效果越好,水平越高。从而根据M的大小指导现场注水过程精细化管理,为科学调配优化注水政策提供依据。
实施例:
如图1所示,本发明的定量评价方法一般按照以下步骤进行,首先建立一套系统注水过程精细管理效果评价指标体系,然后利用评价因素两两比较,构建模糊判断矩阵,并转换为模糊一致矩阵,并求出其权重;在此基础上,结合油田注水开发现状及考核要求,建立不同范围指标的隶属度,从而定量化评估多因素协同下的综合值,并应用于油田实际管理评价中。
本实施例对长庆油田靖安区块注水过程精细管理效果进行定量评价。根据靖安油田信息化建设现状,按照评价指标动态性、离散性、可操作性的原则,构建了注水过程评价指标结构模型(见图2),主要包括目标层(注水过程管理效果)、评价准则层U={U1,U2,U3}={单井指标,区块动态指标,地面效率指标}及分别进一步划分评价因素层:U1={U11,U12,U13}={注水量偏差,视吸水指数波动,稳流阀组(配水间)至井口管线流通性};U2={U21,U22,U23,U24,U25}={注水合格率,数字化覆盖率,数字化上线率,分层注水率,注水井利用率};U3={U31,U32,U33,U34}={注水站效率,注水管网效率,稳流阀(配水间)效率,注水管网可靠率}。
本实施例建立了3个准则层因素及12个具体评价指标因素。其中单井指标U1主要反映单井注入过程是否定理、定压、平稳注水;区块动态指标U2主要反映区块信息化水平及注水动态变化;地面效率指标U3主要反映注入过程中的注入效率及能耗情况。
确定好3个专家后,由专家两两比较评价,例如对准则层三个因素打分如下:
专家一评价指标优先关系表
评价指标 | 地面系统指标 | 单井指标 | 动态统计指标 |
地面效率指标 | 0.5 | 1 | 1 |
单井指标 | 0 | 0.5 | 1 |
区块动态指标 | 0 | 0 | 0.5 |
专家二评价指标优先关系表
分类评价指标 | 地面系统指标 | 单井指标 | 动态统计指标 |
地面效率指标 | 0.5 | 0 | 1 |
单井指标 | 1 | 0.5 | 1 |
区块动态指标 | 0 | 0 | 0.5 |
专家三评价指标优先关系表
根据汇总结果可知,最重要为地面效率指标的专家数为2,最重要为单井指标的专家数为1,则根据所占比例,最重要为地面效率指标。以此类推,第2重要指标为单井指标,则得到总的指标重要度排序为:地面效率指标〉单井指标〉区块动态指标。
根据总的指标重要度排序,建立准则层3个分类指标评价的模糊判断矩阵
同样的方法,获得评价因素层的模糊判断矩阵如下:
单井指标模糊判断矩阵:
区块动态指标模糊判断矩阵:
地面效率指标模糊判断矩阵:
利用本发明提供的方法中公式(1),将模糊判断矩阵转化模糊一致矩阵RU1-U3,RU11-U13,RU21-U25,RU31-U34为:
根据本发明提供的方法公式(2)-(3),求各层次权重如下表:
各层次评价因素权重表
结合油田开发现状及注水管理考核要求,制订12个评价因素不同指标范围的隶属度A(X)。
单个因素不同指标范围的隶属度
根据从现场采集数据靖安油田13个作业区的注水井压力、流量,阀组分压与管压、注水站电机参数及注水泵参数、注水干线流量压力等数据,经计算或统计分析得到所需的评价指标数据,利用本发明方法编制了网页发布程序及数据处理程序,实现在现场行注水过程精细管理效果定量评价,达到了预定的目标,为现场注水管理考核及下一步优化注水对策提供了技术依据。
以上内容仅为说明本发明的技术思想,不能以此限定本发明的保护范围,凡是按照本发明提出的技术思想,在技术方案基础上所做的任何改动,均落入本发明权利要求书的保护范围之内。
Claims (4)
1.一种数字化油田注水过程的定量评价方法,其特征在于,包括以下步骤:
步骤一:构建注水过程精细管理效果评价指标体系结构;
步骤四:由模糊一致矩阵R,利用层次排序确定各评价指标权重;确定各评价指标权重的方法如下:
单层次因素计算权重公式:
其中,i=1,2,...,n;
多层次因素权重计算公式:A层有n个评价因素A1,A2,…,An,其在本层次所占的权重分别为a1,a2,…,an;下一层次B包含m个评价因素B1,B2,…,Bm,对于因素Aj层次的权重bj1,bj2,…,bjm;若Bk与Aj无联系,则bjk=0,其中,k表示层次B中第几个因素,k=1,2,...,m,j表示层次A中第几个因素,j=1,2,...,n;则B层的总权重向量b1,b2,…,bm按下式计算:
步骤五:结合油田注水开发现状及注水管理考核要求,制定每个评价因素不同指标范围的隶属度U(x)表;
步骤六:根据各评价因素的值xi,查隶属度Ui(xi),根据权重求定量结果M;定量结果M按照下式计算:
其中,n为元素的个数,bi表示评价因素对于目标层总权重;结果M值越高,说明注水过程管理效果越好,水平越高。
2.根据权利要求1所述的数字化油田注水过程的定量评价方法,其特征在于,步骤一中,注水过程精细管理效果评价指标体系结构分为用于在注水过程中管理效果评价的目标层、对下层元素起支配作用,同时受上层元素的支配,确定元素排序准则的准则层以及所有需要进行排序评价指标的指标层。
3.根据权利要求1所述的数字化油田注水过程的定量评价方法,其特征在于,步骤二中,利用专家评价确定评价因素的重要程度;rij表示元素ai与元素aj相对于上一级元素C比较时,ai和aj具有模糊关系的模糊隶属度;
判断标度为:ai不如aj重要,标度为0;ai与aj同等重要,标度为0.5;ai比aj重要,标度为1。
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