CN111625757B - 一种数字化油田预测单井产量的算法 - Google Patents

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Abstract

本发明提供了一种数字化油田预测单井产量的算法，包括如下步骤：S1：确定油井下泵深度和抽汲参数；S2：迭代计算，得出预测结果。本算法执行过程中，首先从数据库读取基本信息、基础数据、物性参数、井斜数据、油管套管数据、功图数据、抽油机数据、杆柱数据、泵数据、产能数据、多相管流数据、黑油模型数据、传热系数数据等，在界面编辑后，调用智能优化函数执行计算，计算完成后输出优化后的单井产量预测结果等信息，实现了科学预测油井产量的有益效果。

Description

一种数字化油田预测单井产量的算法
技术领域
本发明涉及数字化油田领域，尤其涉及一种利用迭代算法计算油井的产量。
背景技术
目前国内油田采用的参数计算方法，基本依据传统的手工计算方法，并且采取简单的人工录制数据和管理，并没有考虑现代化和信息化的管理方法，而现代信息技术发展突飞猛进，
在现有技术中，缺少针对数字化油田预测单井产量的科学预测方法，这往往导致在油井投入运行后，实际产能与预测产能相差较远，严重影响到整个油田行业的健康发展。
所以，如何利用现代信息技术对油水井进行有效和高效的管理，是本领域技术人员需要认真思考的问题。
发明内容
有鉴于此，本发明提供了一种数字化油田预测单井产量的算法，解决现有技术中存在的问题，具体方案如下：
一种数字化油田预测单井产量的算法，包括以下步骤：
S1：确定油井下泵深度和抽汲参数
S1-1确定油井的泵径范围；
S1-2指定油井的冲程、冲饮；
S1-3确定抽汲参数组合；
S2：迭代计算
S2-1:输入下泵深度、抽汲参数、漏失系数和冲程损失系数；
S2-2：假设初始迭代产量为Qpl1；
S2-3：由Qpl1根据IPR曲线求井底流压Pf；
S2-4：根据Pf自下向上迭代，得到泵入口压力Pin；
S2-5：判定步骤S2-4中得到的泵入口压力Pin是否<0，如果判定结果为Y，则降低初始迭代产量Qpl1的值，转入S2-3步骤；如果判定结果为N,则转入下述步骤；
S2-6：计算泵的充满系数和体积系数；
S2-7：计算泵效并根据理论排量计算得出模拟迭代产量Qpl2；
S2-8：对比初始迭代产量为Qpl1与模拟迭代产量为Qpl2；
S2-9：得出预测结果
具体的，所述步骤S1-3中确定抽汲参数组合中油层的流入动态IPR曲线采用以下计算公式：
式中Q—实际排量，m3/d；
Qmax—流压为零时的最大产量；
Ps—平均地层压力；
Pf—井底流压，MPa；
具体的，所述S2-8中的对比标准为：判定|Qpl1-Qpl2|是否存在设定的步长以内，如果在所述设定的步长内，则说明产量预测准确，否则则说明预测不准确，需要重新设定所述迭代产量Qpl1继续下一次预测。
具体的，所述设定的步长为5。
具体的，所述步骤S1-1中所述泵径为32mm或38mm或44mm或56mm或57mm或83mm或95mm。
具体的，所述步骤S1-2中的所述冲程设定为3个，分别为3、4、5或4、5、6，所述冲次为3次/min或4次/min或5次/min。
具体的，所述步骤S2-2中泵的充满系数计算式为k＝Qpl1/Q额定。
具体的，本算法依托的软件为：采油采气工程优化与决策系统。
本发明提供的数字化油田预测单井产量的算法，算法执行过程中，首先从数据库读取基本信息、基础数据、物性参数、井斜数据、油管套管数据、功图数据、抽油机数据、杆柱数据、泵数据、产能数据、多相管流数据、黑油模型数据、传热系数数据等，在界面编辑后，调用智能优化函数执行计算，计算完成后输出优化后的单井产量预测结果等信息，实现了科学预测油井产量的有益效果。
附图说明
为了更清楚地说明本发明实施例或现有技术中的技术方案，下面将对实施例或现有技术描述中所需要的附图作简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图仅仅是本发明的一些实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图。
图1为本发明涉及算法的流程图。
具体实施方式
下面将结合本发明中的流程图，对本发明中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例仅仅是本发明一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本发明中的实施例，本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本发明保护的范围。
本发明请求保护一种数字化油田预测单井产量的算法，图1为本发明涉及算法的流程图，参照图1所示，本发明包括以下步骤：
S1：确定油井下泵深度和抽汲参数
S1-1确定油井的泵径范围；
S1-2指定油井的冲程、冲饮；
S1-3确定抽汲参数组合；
S2：迭代计算
S2-1:输入下泵深度、抽汲参数、漏失系数和冲程损失系数；
S2-2：假设初始迭代产量为Qpl1；
S2-3：由Qpl1根据IPR曲线求井底流压Pf；
S2-4：根据Pf自下向上迭代，得到泵入口压力Pin；
S2-5：判定步骤S2-4中得到的泵入口压力Pin是否<0，如果判定结果为Y，则降低初始迭代产量Qpl1的值，转入S2-3步骤；如果判定结果为N,则转入下述步骤；
S2-6：计算泵的充满系数和体积系数；
S2-7：计算泵效并根据理论排量计算得出模拟迭代产量Qpl2；
S2-8：对比初始迭代产量为Qpl1与模拟迭代产量为Qpl2；
S2-9：得出预测结果
具体的，所述步骤S1-3中确定抽汲参数组合中油层的流入动态IPR曲线采用以下计算公式：
式中Q—实际排量，m3/d；
假设的产量此时Q＝QPL1
Qmax—流压为零时的最大产量；m3/d
Ps—平均地层压力；MPa
Pf—井底流压，MPa；
具体的，所述S2-8中的对比标准为：判定|Qpl1-Qpl2|是否存在设定的步长以内，如果在所述设定的步长内，则说明产量预测准确，否则则说明预测不准确，需要重新设定所述迭代产量Qpl1继续下一次预测。
具体的，所述设定的步长为5。
具体的，所述步骤S1-1中所述泵径为32mm或38mm或44mm或56mm或57mm或83mm或95mm。
具体的，所述步骤S1-2中的所述冲程设定为3个，分别为3、4、5或4、5、6，所述冲次为3次/min或4次/min或5次/min。
具体的，所述步骤S2-2中泵的充满系数计算式为k＝Qpl1/Q额定。
具体的，本算法依托的软件为：采油采气工程优化与决策系统。
上面结合流程图对本发明的实施例进行了描述，但是本发明并不局限于上述的具体实施方式，上述的具体实施方式仅仅是示意性的，而不是限制性的，本领域的普通技术人员在本发明的启示下，在不脱离本发明宗旨和权利要求所保护的范围情况下，还可做出很多形式，这些均属于本发明的保护之内。

Claims (7)

1.一种数字化油田预测单井产量的算法，其特征在于，包括以下步骤：
S1：确定油井下泵深度和抽汲参数
S1-1确定油井的泵径范围；
S1-2指定油井的冲程、冲饮；
S1-3确定抽汲参数组合，油层的流入动态IPR曲线采用以下计算公式：
式中Q—实际排量，m3/d；
Qmax—流压为零时的最大产量；
Ps—平均地层压力；
Pf—井底流压，MPa；
S2：迭代计算
S2-1:输入下泵深度、抽汲参数、漏失系数和冲程损失系数；
S2-2：假设初始迭代产量为Qpl1；
S2-3：由Qpl1根据IPR曲线求井底流压Pf；
S2-4：根据Pf自下向上迭代，得到泵入口压力Pin；
S2-5：判定步骤S2-4中得到的泵入口压力Pin是否<0，如果判定结果为Y，则降低初始迭代产量Qpl1的值，转入S2-3步骤；如果判定结果为N,则转入下述步骤；
S2-6：计算泵的充满系数和体积系数；
S2-7：计算泵效并根据理论排量计算得出模拟迭代产量Qpl2；
S2-8：对比初始迭代产量为Qpl1与模拟迭代产量为Qpl2；
S2-9：得出预测结果。
2.根据权利要求1所述的一种数字化油田预测单井产量的算法，其特征在于，所述S2-8中的对比标准为：判定|Qpl1-Qpl2|是否存在设定的步长以内，如果在所述设定的步长内，则说明产量预测准确，否则则说明预测不准确，需要重新设定所述迭代产量Qpl1继续下一次预测。
3.根据权利要求2所述的一种数字化油田预测单井产量的算法，其特征在于，所述设定的步长为5。
4.根据权利要求1-3任一项所述的一种数字化油田预测单井产量的算法，其特征在于，所述步骤S1-1中所述泵径为32mm或38mm或44mm或56mm或57mm或83mm或95mm。
5.根据权利要求4所述的种数字化油田预测单井产量的算法，其特征在于：所述步骤S1-2中的所述冲程设定为3个，分别为3、4、5或4、5、6，冲次为3次/min或4次/min或5次/min。
6.根据权利要求5所述的种数字化油田预测单井产量的算法，其特征在于：所述步骤S2-2中泵的充满系数计算式为k＝Qpl1/Q额定。
7.根据权利要求6所述的种数字化油田预测单井产量的算法，其特征在于，本算法依托的软件为：采油采气工程优化与决策系统。
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