CN112101672A - 一种基于粒子群优化算法的气田群协同开发优化方法 - Google Patents

一种基于粒子群优化算法的气田群协同开发优化方法 Download PDF

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Abstract

本发明公开了一种基于粒子群优化算法的气田群协同开发优化方法，首先建立起任意不同生产规模下各气田的生产动态预测模型，解决了只采用数值模拟法耗费时间极长、无法整体优化的缺陷，并引入经济评价模型，创建了多因素非线性且快速准确的气田群协同开发模型，针对协同开发模型采用粒子群优化算法和Matlab编程求解模型。得到联合供气时间最长和收益净现值最大2种目标函数下的最优开发部署方案，为项目高效建产部署、降低风险提供技术依据。并且对创建的协同开发模型采用数值模拟法预测验证。经实例验证，本发明计算结果可靠性高、实用性强，具有很强的推广应用价值。

Description

一种基于粒子群优化算法的气田群协同开发优化方法
技术领域
本发明属于油气田开发技术领域，特别是一种基于粒子群优化算法的气田群协同开发优化方法。
背景技术
对于海上气田群的整体开发，下游的处理能力限定了总体生产规模，而由于气藏物性差异，生产动态规律不同，稳产能力不同，改变投产接替次序和产能规模，气田群整体稳产时间和采收率发生相应变化；另外，由于各气田储量规模不同，开发投资不等，考虑时间因素对经济效益的影响，不同的投产接替次序、不同的产能建设顺序和规模会产生不同的经济效益。
常规的经典方法是基于物质平衡方程的解析公式大平均方法，无法考虑油气藏的非均质性，无法满足准确度要求，只可作投资决策的参考。但如果只采用常规数值模拟方法，则只能单个气田分别计算，难以有效考虑整个气田群的合理接替、海上浮式液化天然气生产储卸装置船(FLNG,Floating Liquefied Natural Gas)在气田间的优化部署等多方面因素；只有不断试算，计算量将非常庞大，耗时极长，难以设计出综合考虑多个气田协同开发方案，更谈不上优化。
因此，需要研究一种实现气田群整体部署的技术或经济最优，指导海上气田群协同优化开发的新方法。
发明内容
针对上述现有技术中描述的不足，本发明提供一种基于粒子群优化算法的气田群协同开发优化方法。
本发明所采用的技术方案如下：
一种基于粒子群优化算法的气田群协同开发优化方法，包括以下步骤：
S1，构造气田的生产动态预测模型：
所述生产动态预测模型为气田稳产期与采气速度和开发井数的拟合关系式：
Figure BDA0002693872120000021
式中，
Figure BDA0002693872120000022
为第m个气田的第i种采气速度；
Figure BDA0002693872120000023
为第m个气田的第i种开发井数；
Figure BDA0002693872120000024
为第m个气田在第i种采气速度和第i种开发井数的稳产时间；k1为关系式中采气速度项的回归系数；k2为关系式中采气速度项的回归幂指数；k3为关系式中开发井数项的回归系数；k4为拟合关系式截距。
构造具体过程是：首先，运用数值模拟法预测单独气田不同采气速度和开发井数下的稳产期；其次，通过对结果分析，拟合得到稳产期与采气速度和开发井数定量关系公式，进而用公式代替数值模拟得到生产动态预测模型，实现每个独立气田任意不同配产下的开发指标预测。
S2，建立各气田协同开发的目标函数。
所述目标函数包括目标函数I和目标函数II。
所述目标函数I为联合供气时间最长，侧重于产能评价，具体为：
Max(T)＝Max(Ti)；
Figure BDA0002693872120000025
其中，T为各气田联合供气时间，Ti为各气田在第i种采气速度和第i种开发井数情况下的联合供气时间；Tm i为第m个气田在第i种采气速度和第i种开发井数的稳产时间。
所述目标函数II为联合供气时间段内净现值最大，侧重经济评价，具体为：
Figure BDA0002693872120000031
Figure BDA0002693872120000032
Figure BDA0002693872120000033
其中，NPV为各气田联合供气时间段内净现值；CI j为第j年收入；CO j为第j年支出；
Figure BDA0002693872120000034
为第j年累产气量；P1为气销售价格；I为折现率；
Figure BDA0002693872120000035
为第m个气田的第i种开发井数；a1为平均单井钻井成本；a2为单位气操作成本。
S3，建立目标函数的约束条件：
Figure BDA0002693872120000036
其中，Qcons tan t为需要提供的年供气量；GIIPm为第m个气田的地质储量；
Figure BDA0002693872120000037
为第m个气田的第i种采气速度；M为气田的个数；
Figure BDA0002693872120000038
为第m个气田的第i种开发井数；Km为第m个气田的开发井数的上限。
S4，根据约束条件对目标函数进行求解。
采用粒子群优化算法对两个目标函数进行求解，分别获得两个目标函数的最优解，每个最优解对应一个协同开采方案；基于粒子群优化算法具有搜索速度快，效率高，容易找到最优解，设置参数少等优点。
粒子数为L，并延伸到D维空间，第l个粒子位置矢量表示为Pl＝(pl1，pl2，…，plD)，第l粒子速度矢量表示为Vl＝(vl1，vl2，…，vlD)，第l个粒子历史最优位置为pbestl＝(pbest1，pbest2，…，pbestD)，整个粒子群内历史最优位置为gbest＝(gbest1，gbest2，…，gbestl)。
其中，D为模型优化求解参数的个数，其值为2*M-1，表示需要求解(M-1)个气田的采气速度(注：实际需要求M个气田的采气速度，因前提假设稳产期内M个气田的年供气量为常量Qcons tan t，故仅需求解M-1个气田的采气速度即可确定所有气田各自采气速度。)，以及M个气田的开个发井数；Pl＝(pl1，pl2，…，plD)为模型寻优过程中的一个解，(pl1，pl2，…，plD)为需要寻优的采气速度与开发井数。
PSO初始化一群粒子，通过跟踪两个极值更新自己的位置，粒子通过以下两个公式来更新自己的位置和速度。
V＝wV+c1r1(pbest-P)+c2r2(gbest-P)
P＝P+V
其中，
Figure BDA0002693872120000041
Figure BDA0002693872120000042
Figure BDA0002693872120000043
wmax为最大惯性权重，wmin为最小惯性权重，k为当前迭代次数，N为最大迭代次数。
S4.1，初始化粒子，对每粒子的初始位置Pl＝(pl1，pl2，…，plD)和速度Vl＝(vl1，vl2，…，vlD)进行赋值，初始粒子在允许范围内随机产生，此时个体极值pbest为初始位置，而全局极值gbest为个体极值中的最优值。
S4.2，计算每个粒子的目标函数值，并将每个粒子的目标函数值与其个体历史最优位置比较，如果优于个体最优位置，则将当前位置替换为个体极值。
S4.3，对于每个粒子，将其目标函数值与群体历史最优位置进行比较，若当前是应付函数值优于群体极值，则将其作为群体最优位置，并将当前粒子替换为全局极值。
S4.4，将得到的个体极值和全局极值带入位置和速度公式得到新的位置和速度。
S4.5，检查是否满足系统性能指标或者达到最大迭代次数，若满足条件，则终止程序，否则，返回步骤S4.2。
S5，根据步骤S4筛选出最佳协同开采方案。
根据步骤S4寻优找出的全局最优解，对应粒子位置Pl＝(pl1，pl2，…，plD)就是全局最优的气田采气速度与开发井数组合，该条件下即为指定目标函数下的最佳协同开采方案。
本发明针对现有生产动态预测模型多为无法充分考虑气藏非均质性的大平均方法，本发明通过采用数值模拟法首先建立了各气田稳产能力与采气速度和开发井数定量关系，通过用定量关系式建立起任意不同生产规模下各气田的生产动态预测模型，解决了只采用数值模拟法耗费时间极长、无法整体优化的缺陷，并引入经济评价模型，创建了多因素非线性且快速准确的气田群协同开发模型，针对协同开发模型采用粒子群优化算法和Matlab编程求解模型。得到联合供气时间最长和收益净现值最大2种目标函数下的最优开发部署方案，为项目高效建产部署、降低风险提供技术依据。并且对创建的协同开发模型采用数值模拟法预测验证，对比最优解与模型预测结果，验证建立的协同开发模型的准确性。经实例验证，本发明计算结果可靠性高、实用性强，具有很强的推广应用价值。
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使用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是B气田数模法和拟合公式法求取稳产时间的对比和检验结果图。
图2是C气田数模法和拟合公式二法求取稳产时间对比和检验结果图。
图3是本发明协同开发模型最优解与数模预测结果对比图。
具体实施方式
下面将结合本发明实施例中的附图，对本发明实施例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付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。
一种基于粒子群优化算法的气田群协同开发优化方法，包括以下步骤：
S1，构造气田的生产动态预测模型：
所述生产动态预测模型为气田稳产期与采气速度和开发井数的拟合关系式：
Figure BDA0002693872120000061
式中，
Figure BDA0002693872120000062
为第m个气田的第i种采气速度；
Figure BDA0002693872120000063
为第m个气田的第i种开发井数；
Figure BDA0002693872120000064
为第m个气田在第i种采气速度和第i种开发井数的稳产时间；k1为关系式中采气速度项的回归系数；k2为关系式中采气速度项的回归幂指数；k3为关系式中开发井数项的回归系数；k4为拟合关系式截距。
构造具体过程是：首先，运用数值模拟法预测单独气田不同采气速度和开发井数下的稳产期；其次，通过对结果分析，拟合得到稳产期与采气速度和开发井数定量关系公式，进而用公式代替数值模拟得到生产动态预测模型，实现每个独立气田任意不同配产下的开发指标预测。
S2，建立各气田协同开发的目标函数。
所述目标函数包括目标函数I和目标函数II。
所述目标函数I为联合供气时间最长，侧重于产能评价，具体为：
Max(T)＝Max(Ti)；
Figure BDA0002693872120000071
其中，T为各气田联合供气时间，Ti为各气田在第i种采气速度和第i种开发井数情况下的联合供气时间；Tm i为第m个气田在第i种采气速度和第i种开发井数的稳产时间。
所述目标函数II为联合供气时间段内净现值最大，侧重经济评价，具体为：
Figure BDA0002693872120000072
Figure BDA0002693872120000073
Figure BDA0002693872120000074
其中，NPV为各气田联合供气时间段内净现值；CIj为第j年收入；COj为第j年支出；
Figure BDA0002693872120000075
为第j年累产气量；P1为气销售价格；I为折现率；
Figure BDA0002693872120000076
为第m个气田的第i种开发井数；a1为平均单井钻井成本；a2为单位气操作成本。
S3，建立目标函数的约束条件：
Figure BDA0002693872120000077
其中，Qcons tant为需要提供的年供气量；GIIPm为第m个气田的地质储量；
Figure BDA0002693872120000078
为第m个气田的第i种采气速度；M为气田的个数；
Figure BDA0002693872120000079
为第m个气田的第i种开发井数；Km为第m个气田的开发井数的上限。
S4，根据约束条件对目标函数进行求解。
采用粒子群优化算法对两个目标函数进行求解，分别获得两个目标函数的最优解，每个最优解对应一个协同开采方案；基于粒子群优化算法具有搜索速度快，效率高，容易找到最优解，设置参数少等优点。
粒子数为L，并延伸到D维空间，第l个粒子位置矢量表示为Pl＝(pl1，pl2，…，plD)，第l粒子速度矢量表示为Vl＝(vl1，vl2，…，vlD)，第l个粒子历史最优位置为pbestl＝(pbest1，pbest2，…，pbestD)，整个粒子群内历史最优位置为gbest＝(gbest1，gbest2，…，gbestl)。
其中，D为模型优化求解参数的个数，其值为2*M-1，表示需要求解(M-1)个气田的采气速度(注：实际需要求M个气田的采气速度，因前提假设稳产期内M个气田的年供气量为常量Qcons tan t，故仅需求解M-1个气田的采气速度即可确定所有气田各自采气速度。)，以及M个气田的开个发井数；Pl＝(pl1，pl2，…，plD)为模型寻优过程中的一个解，(pl1，pl2，…，plD)为需要寻优的采气速度与开发井数。
PSO初始化一群粒子，通过跟踪两个极值更新自己的位置，粒子通过以下两个公式来更新自己的位置和速度。
V＝wV+c1r1(pbest-P)+c2r2(gbest-P)
P＝P+V
其中，
Figure BDA0002693872120000081
Figure BDA0002693872120000091
Figure BDA0002693872120000092
wmax为最大惯性权重，wmin为最小惯性权重，k为当前迭代次数，N为最大迭代次数。
S4.1，初始化粒子，对每粒子的初始位置Pl＝(pl1，pl2，…，plD)和速度Vl＝(vl1，vl2，…，vlD)进行赋值，初始粒子在允许范围内随机产生，此时个体极值pbest为初始位置，而全局极值gbest为个体极值中的最优值。
S4.2，计算每个粒子的目标函数值，并将每个粒子的目标函数值与其个体历史最优位置比较，如果优于个体最优位置，则将当前位置替换为个体极值。
S4.3，对于每个粒子，将其目标函数值与群体历史最优位置进行比较，若当前是应付函数值优于群体极值，则将其作为群体最优位置，并将当前粒子替换为全局极值。
S4.4，将得到的个体极值和全局极值带入位置和速度公式得到新的位置和速度。
S4.5，检查是否满足系统性能指标或者达到最大迭代次数，若满足条件，则终止程序，否则，返回步骤S4.2。
S5，根据步骤S4筛选出最佳协同开采方案。
根据步骤S4寻优找出的全局最优解，对应粒子位置Pl＝(pl1，pl2，…，plD)就是全局最优的气田采气速度与开发井数组合，该条件下即为指定目标函数下的最佳协同开采方案。
下面以一个具体事例对本发明进行说明
针对B气田和C气田向2艘FLNG联合供气，生产一段时间后将其中1艘移至T气田继续服役的实际生产需要，开展产能部署方案优化研究，确定B气田和C气田合理的采气速度和井网部署，使得联合供气的效益最优，最终实现研究区气田群的高效协同开发。而设计井投产顺序的原则是依据距离钻井平台位置由近及远，以及构造部位由高到低。
1.对于B气田：首先建立B气田的稳产期与采气速度和开发井数定量关系拟合公式。
B气田具有500，750，1000，1500和2000×104m3/d 5种日产气量，对应的采气速度分别为1.787％，2.681％，3.575％，5.362％和7.150％。
B气田井投产顺序依据距离钻井平台位置由近及远，以及构造部位由高到低，共计运算30种组合案例，5种采气速度×6种开发井数，5种采气速度是基于实际市场规模和气田储量大小，设置了从低到高采气速度，开发井数是考虑井的有利部署位置和合理数量，研究开发井数从4、6、8、10、12、14口等6种。
首先运用数值模拟法开展在不同开发井数和采气速度下的稳产期研究，结合各稳产期的结果，拟合得到B气田的稳产期与采气速度和开发井数定量关系拟合公式：
Figure BDA0002693872120000101
式中，
Figure BDA0002693872120000102
为B气田第i种采气速度，％；
Figure BDA0002693872120000103
为第i种开发井数，口；
Figure BDA0002693872120000104
为第i种采气速度和开发井数下的稳产时间，年。B气田数模法和拟合公式法求取稳产时间的对比以及检验结果图如图1所示。
2.对于C气田：首先建立C气田的稳产期与采气速度和开发井数定量关系拟合公式。
C气田具有1000,1500，2000，2500和3000×104m3/d等5种日产气量，对应的地质储量采气速度分别为1.003％，1.505％，2.007％，2.508％和3.010％。与B气田拟合过程类似，得到C气田的稳产期与采气速度和开发井数定量关系拟合公式：
Figure BDA0002693872120000111
式中，
Figure BDA0002693872120000112
为C气田第i种采气速度，％；
Figure BDA0002693872120000113
为第i种开发井数，口；
Figure BDA0002693872120000114
为第i种采气速度和开发井数下的稳产时间，年。C气田数模法和拟合公式法求取稳产时间的对比以及检验结果图如图2所示。
3，建立协同开发模型。
基本假设，GIIPB和GIIPC分别为B气田和C气田的地质储量，108m3；Qcons tan c为需要向2艘FLNG的年供气量，108m3；
Figure BDA0002693872120000115
和
Figure BDA0002693872120000116
以及
Figure BDA0002693872120000117
和
Figure BDA0002693872120000118
分别为B和C气田在第i种开发部署情况下的稳产时间(年)及对应的采气速度(％)和开发井数(口)，其中开发井数受钻井平台限制；Ti为第i种开发部署下能够向2艘FLNG最长的联合供气时间，年，其取值是
Figure BDA0002693872120000119
和
Figure BDA00026938721200001110
中的较小者；a1为平均单井钻井成本，$；单位气操作成本分别为a2,$/m3；第j年累产气为
Figure BDA00026938721200001111
m3；气销售价格为P1，$/m3。
约束条件：
Figure BDA0002693872120000121
目标函数：
Figure BDA0002693872120000122
目标函数的选取方面，考虑实际需要，选取联合供气时间最长和联合供气时间段内净现值最大为目标函数。
4，部署方案优选和协同开发指标预测。
协同开发指标是稳产期的采出程度，是在稳定供气时间内从气田里采出气量与原始气量的比例，采出程度越高代表着技术方案越优。选择联合供气时间最长和联合供气时间段内收益净现值最大为目标函数，采用粒子群优化算法用Matlab编程求解协同开发模型，得到两种目标函数下的最优解，见表1。
表1 两种目标函数下的相应的最优解
Figure BDA0002693872120000123
从表1可看出，两组结果联合供气时间相差不大，但从经济效益方面，以收益净现值最大为目标函数优化得到的最优解优于以联合供气时间最长为目标函数优化得到的最优解。
因此，选择收益净现值最大的部署方案为推荐方案。
并且基于此部署方案，开展了数值模拟预测，对比协同开发模型最优解与数模预测结果见图3，从图3可看出协同开发模型的最优解与数模模拟预测基本吻合，这也进一步验证了所建立的协同开发模型的准确性。
本说明书的描述中，参考术语“一个实施例”、“示例”、“具体示例”等的描述意指结合该实施例或示例描述的具体特征、结构、材料或者特点包含于本发明的至少一个实施例或示例中。在本说明书中，对上述术语的示意性表述不一定指的是相同的实施例或示例。而且，描述的具体特征、结构、材料或者特点可以在任何的一个或多个实施例或示例中以合适的方式结合。
以上所述，仅为本发明较佳的具体实施方式，但本发明的保护范围并不局限于此，任何熟悉本技术领域的技术人员在本发明揭露的技术范围内，根据本发明的技术方案及其发明构思加以等同替换或改变，都应涵盖在本发明的保护范围之内。

Claims (3)

1.一种基于粒子群优化算法的气田群协同开发优化方法，其特征在于，包括以下步骤：
S1，构造气田的稳产期与采气速度和开发井数的拟合关系式：
Figure FDA0002693872110000011
式中，
Figure FDA0002693872110000012
为第m个气田的第i种采气速度；
Figure FDA0002693872110000013
为第m个气田的第i种开发井数；
Figure FDA0002693872110000014
为第m个气田在第i种采气速度和第i种开发井数的稳产时间；k1为关系式中采气速度项的回归系数；k2为关系式中采气速度项的回归幂指数；k3为关系式中开发井数项的回归系数；k4为拟合关系式截距；
S2，建立各气田协同开发的目标函数；
所述目标函数包括目标函数I和目标函数II；
所述目标函数I为联合供气时间最长，具体为：
Max(T)＝Max(Ti)；
Figure FDA0002693872110000015
其中，T为各气田联合供气时间，Ti为各气田在第i种采气速度和第i种开发井数情况下的联合供气时间；Tm i为第m个气田在第i种采气速度和第i种开发井数的稳产时间；
所述目标函数II为联合供气时间段内净现值最大，具体为：
Figure FDA0002693872110000016
Figure FDA0002693872110000017
Figure FDA0002693872110000018
其中，NPV为各气田联合供气时间段内净现值；CIj为第j年收入；COj为第j年支出；
Figure FDA0002693872110000021
为第j年累产气量；P1为气销售价格；I为折现率；
Figure FDA0002693872110000022
为第m个气田的第i种开发井数；a1为平均单井钻井成本；a2为单位气操作成本；
S3，建立目标函数的约束条件；
Figure FDA0002693872110000023
其中，Qcons tan t为需要提供的年供气量，常量；GIIPm为第m个气田的地质储量；
Figure FDA0002693872110000024
为第m个气田的第i种采气速度；M为气田的个数；
Figure FDA0002693872110000025
为第m个气田的第i种开发井数；Km为第m个气田的开发井数的上限；
S4，根据约束条件对目标函数进行求解；
采用粒子群优化算法对两个目标函数进行求解，分别获得两个目标函数的最优解，每个最优解对应一个协同开采方案；
S5，根据步骤S4筛选出最佳协同开采方案。
2.根据权利要求1所述的基于粒子群优化算法的气田群协同开发优化方法，其特征在于，在步骤S4中，具体求解步骤为：
设定粒子数为L，延伸到D维空间，第l个粒子位置矢量表示为Pl＝(pl1，pl2，…，plD)，第l粒子速度矢量表示为Vl＝(vl1，vl2，…，vlD)，第l个粒子历史最优位置为pbestl＝(pbest1，pbest2，…，pbestD)，整个粒子群内历史最优位置为gbest＝(gbest1，gbest2，…，gbestl)；
其中，D为模型优化求解参数的个数，为2*(M-1)，表示需要求解(M-1)个气田的采气速度以及M个气田的开发井数；Pl＝(pl1，pl2，…，plD)为模型寻优过程中的一个解，(pl1，pl2，…，plD)为需要寻优的采气速度与开发井数；
PSO初始化一群粒子，通过跟踪两个极值更新自己的位置和速度，更新公式为：
V＝wV+c1r1(pbest-P)+c2r2(gbest-P)；
P＝P+V；
其中，
Figure FDA0002693872110000031
Figure FDA0002693872110000032
Figure FDA0002693872110000033
wmax为最大惯性权重，wmin为最小惯性权重，k为当前迭代次数，N为最大迭代次数；
S4.1，初始化粒子，对每个粒子的初始位置Pl＝(pl1，pl2，…，plD)和速度Vl＝(vl1，vl2，…，vlD)进行赋值，初始粒子在允许范围内随机产生，此时个体极值pbest为初始位置，而全局极值gbest为个体极值中的最优值；
S4.2，计算每个粒子的目标函数值，并将每个粒子的目标函数值与其个体历史最优位置比较，如果优于个体最优位置，则将当前位置替换为个体极值；
S4.3，将每个粒子的目标函数值与群体历史最优位置进行比较，若当前目标函数值优于群体极值，则将其作为群体最优位置，并将当前粒子替换为全局极值；
S4.4，将得到的个体极值和全局极值带入位置和速度公式得到新的位置和速度；
S4.5，检查是否满足系统性能指标或者达到最大迭代次数，若满足条件，则终止程序，否则，返回步骤S4.2。
3.根据权利要求1所述的基于粒子群优化算法的气田群协同开发优化方法，其特征在于，在步骤S5中，根据步骤S4寻优找出的全局最优解，对应粒子位置Pl＝(pl1，pl2，…，plD)就是全局最优的气田采气速度与开发井数组合，即为指定目标函数下的最佳协同开采方案。
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