CN114575801A - 基于流线模拟的水驱注采井液量优化方法及装置 - Google Patents
基于流线模拟的水驱注采井液量优化方法及装置 Download PDFInfo
- Publication number
- CN114575801A CN114575801A CN202011381854.0A CN202011381854A CN114575801A CN 114575801 A CN114575801 A CN 114575801A CN 202011381854 A CN202011381854 A CN 202011381854A CN 114575801 A CN114575801 A CN 114575801A
- Authority
- CN
- China
- Prior art keywords
- streamline
- flow
- bundle
- injection
- production
- Prior art date
- Legal status (The legal status is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the status listed.)
- Granted
Links
- 238000004519 manufacturing process Methods 0.000 title claims abstract description 238
- 238000002347 injection Methods 0.000 title claims abstract description 155
- 239000007924 injection Substances 0.000 title claims abstract description 155
- 238000000034 method Methods 0.000 title claims abstract description 148
- 239000007788 liquid Substances 0.000 title claims abstract description 125
- 238000004088 simulation Methods 0.000 title claims abstract description 75
- 238000005457 optimization Methods 0.000 claims abstract description 108
- 238000004364 calculation method Methods 0.000 claims abstract description 46
- 238000011084 recovery Methods 0.000 claims abstract description 17
- 239000012530 fluid Substances 0.000 claims description 43
- 238000007716 flux method Methods 0.000 claims description 39
- XLYOFNOQVPJJNP-UHFFFAOYSA-N water Substances O XLYOFNOQVPJJNP-UHFFFAOYSA-N 0.000 claims description 38
- 230000004907 flux Effects 0.000 claims description 33
- 238000004590 computer program Methods 0.000 claims description 16
- 238000012545 processing Methods 0.000 claims description 8
- 239000011148 porous material Substances 0.000 claims description 6
- 238000003860 storage Methods 0.000 claims description 6
- 230000015572 biosynthetic process Effects 0.000 claims description 4
- 230000000694 effects Effects 0.000 abstract description 9
- 230000008901 benefit Effects 0.000 abstract description 7
- 239000000126 substance Substances 0.000 abstract description 7
- 239000003921 oil Substances 0.000 description 81
- 238000010586 diagram Methods 0.000 description 12
- 238000000605 extraction Methods 0.000 description 9
- 238000011161 development Methods 0.000 description 6
- 230000006872 improvement Effects 0.000 description 5
- 238000006073 displacement reaction Methods 0.000 description 4
- 238000009826 distribution Methods 0.000 description 4
- 230000006870 function Effects 0.000 description 4
- 230000035699 permeability Effects 0.000 description 4
- 230000008859 change Effects 0.000 description 3
- 239000000243 solution Substances 0.000 description 3
- 230000009467 reduction Effects 0.000 description 2
- 229920005830 Polyurethane Foam Polymers 0.000 description 1
- 230000009286 beneficial effect Effects 0.000 description 1
- 238000011217 control strategy Methods 0.000 description 1
- 239000010779 crude oil Substances 0.000 description 1
- 230000007246 mechanism Effects 0.000 description 1
- 230000004048 modification Effects 0.000 description 1
- 238000012986 modification Methods 0.000 description 1
- 230000003287 optical effect Effects 0.000 description 1
- 229920000642 polymer Polymers 0.000 description 1
- 239000011496 polyurethane foam Substances 0.000 description 1
- 230000008569 process Effects 0.000 description 1
- 238000011160 research Methods 0.000 description 1
- 239000004576 sand Substances 0.000 description 1
- 238000006467 substitution reaction Methods 0.000 description 1
Images
Classifications
-
- E—FIXED CONSTRUCTIONS
- E21—EARTH OR ROCK DRILLING; MINING
- E21B—EARTH OR ROCK DRILLING; OBTAINING OIL, GAS, WATER, SOLUBLE OR MELTABLE MATERIALS OR A SLURRY OF MINERALS FROM WELLS
- E21B43/00—Methods or apparatus for obtaining oil, gas, water, soluble or meltable materials or a slurry of minerals from wells
- E21B43/16—Enhanced recovery methods for obtaining hydrocarbons
- E21B43/20—Displacing by water
-
- E—FIXED CONSTRUCTIONS
- E21—EARTH OR ROCK DRILLING; MINING
- E21B—EARTH OR ROCK DRILLING; OBTAINING OIL, GAS, WATER, SOLUBLE OR MELTABLE MATERIALS OR A SLURRY OF MINERALS FROM WELLS
- E21B43/00—Methods or apparatus for obtaining oil, gas, water, soluble or meltable materials or a slurry of minerals from wells
- E21B43/30—Specific pattern of wells, e.g. optimising the spacing of wells
-
- E—FIXED CONSTRUCTIONS
- E21—EARTH OR ROCK DRILLING; MINING
- E21B—EARTH OR ROCK DRILLING; OBTAINING OIL, GAS, WATER, SOLUBLE OR MELTABLE MATERIALS OR A SLURRY OF MINERALS FROM WELLS
- E21B49/00—Testing the nature of borehole walls; Formation testing; Methods or apparatus for obtaining samples of soil or well fluids, specially adapted to earth drilling or wells
-
- G—PHYSICS
- G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
- G06F—ELECTRIC DIGITAL DATA PROCESSING
- G06F30/00—Computer-aided design [CAD]
- G06F30/20—Design optimisation, verification or simulation
-
- Y—GENERAL TAGGING OF NEW TECHNOLOGICAL DEVELOPMENTS; GENERAL TAGGING OF CROSS-SECTIONAL TECHNOLOGIES SPANNING OVER SEVERAL SECTIONS OF THE IPC; TECHNICAL SUBJECTS COVERED BY FORMER USPC CROSS-REFERENCE ART COLLECTIONS [XRACs] AND DIGESTS
- Y02—TECHNOLOGIES OR APPLICATIONS FOR MITIGATION OR ADAPTATION AGAINST CLIMATE CHANGE
- Y02A—TECHNOLOGIES FOR ADAPTATION TO CLIMATE CHANGE
- Y02A10/00—TECHNOLOGIES FOR ADAPTATION TO CLIMATE CHANGE at coastal zones; at river basins
- Y02A10/40—Controlling or monitoring, e.g. of flood or hurricane; Forecasting, e.g. risk assessment or mapping
Landscapes
- Engineering & Computer Science (AREA)
- Geology (AREA)
- Life Sciences & Earth Sciences (AREA)
- Mining & Mineral Resources (AREA)
- Physics & Mathematics (AREA)
- Geochemistry & Mineralogy (AREA)
- Fluid Mechanics (AREA)
- General Life Sciences & Earth Sciences (AREA)
- Environmental & Geological Engineering (AREA)
- Theoretical Computer Science (AREA)
- Computer Hardware Design (AREA)
- Evolutionary Computation (AREA)
- Geometry (AREA)
- General Engineering & Computer Science (AREA)
- General Physics & Mathematics (AREA)
- Management, Administration, Business Operations System, And Electronic Commerce (AREA)
Abstract
本发明公开了一种基于流线模拟的水驱注采井液量优化方法及装置,其中该方法包括:建立目标区域流线模型,并进行流线模拟;根据流线模拟的结果,以及预先建立的流线束属性计算公式,确定不同时间步注采井间流线束属性值;根据所述注采井间流线束属性值及对应的预设液量优化策略,确定流线束流量调整权重;根据当前时间步的流线束流量及所述流量调整权重,确定新时间步的流线束流量;根据新时间步的流线束流量,得到各注采井注采优化液量。本发明通过流线模拟手段,定义了流线束属性,并通过相应的液量优化策略,实现了注采井网多井平面的定量液量优化,调整精度更好,效果更好;相对其他化学方法提高了采收率,还同时具有成本低,易操作的优点。
Description
技术领域
本发明涉及油气开采技术领域,尤其涉及基于流线模拟的水驱注采井液量优化方法及装置。
背景技术
本部分旨在为权利要求书中陈述的本发明实施例提供背景或上下文。此处的描述不因为包括在本部分中就承认是现有技术。
高含水、特高含水期油藏受井网形式、平面非均质性以及压力分布差异等因素影响,水驱波及不均衡,注采关系不协调,严重影响注水开发效果。
为调整注水开发效果,一般有化学方法和水动力学方法。其中,化学方法主要通过注入聚合物调整水的流度,进而实现均匀驱替。水动力学方法也即调整注采井液量,进而调整注采井间流场强度,实现低流场区域的剩余油采出,实现采收率的提高。注采井液量优化相对其他提高采收率方法具有成本低,易操作的优点,尤其在当前低油价时期,注采井液量优化实现采收率提高更受青睐。传统的液量优化(人工配注)主要根据临井资料进行单井液量劈分,很难预测各井组配注后相互之间的影响,不确定性强且效果差,因此急需精确度高的定量优化方法。
发明内容
本发明实施例提供一种基于流线模拟的水驱注采井液量优化方法,用以实现注采井网多井平面的定量注采液量优化,该方法包括:
建立目标区域流线模型,并进行流线模拟;
根据流线模拟的结果,以及预先建立的流线束属性计算公式,确定不同时间步注采井间流线束属性值;
根据所述注采井间流线束属性值及对应的预设液量优化策略,确定流线束流量调整权重;
根据当前时间步的流线束流量及所述流量调整权重,确定新时间步的流线束流量;
根据新时间步的流线束流量,得到各注采井注采优化液量。
本发明实施例还提供一种基于流线模拟的水驱注采井液量优化装置,用以实现注采井网多井平面的定量注采液量优化,该装置包括:
流线模拟单元,用于建立目标区域流线模型,并进行流线模拟;
流线束属性确定单元,用于根据流线模拟的结果,以及预先建立的流线束属性计算公式,确定不同时间步注采井间流线束属性值;
权重确定单元,用于根据所述注采井间流线束属性值及对应的预设液量优化策略,确定流线束流量调整权重;
流量调整单元,用于根据当前时间步的流线束流量及所述流量调整权重,确定新时间步的流线束流量;
优化单元,用于根据新时间步的流线束流量,得到各注采井注采优化液量。
本发明实施例还提供一种计算机设备,包括存储器、处理器及存储在存储器上并可在处理器上运行的计算机程序,所述处理器执行所述计算机程序时实现上述基于流线模拟的水驱注采井液量优化方法。
本发明实施例还提供一种计算机可读存储介质,所述计算机可读存储介质存储有执行上述基于流线模拟的水驱注采井液量优化方法的计算机程序。
本发明实施例中,基于流线模拟的水驱注采井液量优化方案,与现有技术中通过化学方法等方法调整注水开发效果,成本高、不易操作;或通过传统的液量优化方法中主要根据临井资料进行单井液量劈分,很难预测各井组配注后相互之间的影响,不确定性强且效果差,优化精度低的技术方案相比,通过:建立目标区域流线模型,并进行流线模拟;根据流线模拟的结果,以及预先建立的流线束属性计算公式,确定不同时间步注采井间流线束属性值;根据所述注采井间流线束属性值及对应的预设液量优化策略,确定流线束流量调整权重;根据当前时间步的流线束流量及所述流量调整权重,确定新时间步的流线束流量;根据新时间步的流线束流量,得到各注采井注采优化液量。本发明通过流线模拟手段,定义了流线束属性,并通过相应的液量优化策略,实现了注采井网多井平面的定量液量优化,调整精度更好,效果更好;相对其他化学方法提高了采收率,还同时具有成本低,易操作的优点。
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。在附图中:
图1为本发明实施例中典型模型的模型参数表;
图2a-图2b为本发明实施例中典型模型,其中:图2a对应井分布,图2b对应渗透率分布;
图3a-图3c为本发明实施例中不同时间步流线束流量分布,其中:图3a为1年对应流线束流量,图3b为5年对应流线束流量,图3c为10年对应流线束流量;
图4a-图4c为本发明实施例中不同时间步流线束潜力分布,其中:图4a为1年对应流线束潜力,图4b为5年对应流线束潜力,图4c为10年对应流线束潜力;
图5a-图5c为本发明实施例中不同时间步流线束含油率分布,其中:图5a为1年对应流线束含油率,图5b为5年对应流线束含油率,图5c为10年对应流线束含油率;
图6为本发明实施例中流线束属性对应权重示意图;
图7a-图7c为本发明实施例中液量优化前流线束属性,其中:图7a对应流线束流量,图7b对应流线束潜力,图7c对应流线束含油率;
图8a-图8c为本发明实施例中各液量优化策略对应的权重,其中:图8a为流线束流量对应权重,图8b为流线束潜力对应权重,图8c为流线束含油率对应权重;
图9a-图9c为本发明实施例中各液量优化策略优化后的流线束流量,其中:图9a为流线束流量对应的流线束流量,图9b为流线束潜力对应的流线束流量,图9c为流线束含油率对应的流线束流量;
图10为本发明实施例中各液量优化策略对应的模型采出程度;
图11为本发明实施例中X区块综合开发曲线;
图12a-图12c为本发明实施例中X区块注采井间流线束属性;
图13为本发明实施例中X区块液量优化后的各采油井液量;
图14为本发明实施例中X区块液量优化后的各注水井液量;
图15为本发明实施例中X区块液量优化后采出程度变化;
图16为本发明实施例中基于流线模拟的水驱注采井液量优化方法的流程示意图;
图17为本发明实施例中基于流线模拟的水驱注采井液量优化装置的结构示意图。
具体实施方式
为使本发明实施例的目的、技术方案和优点更加清楚明白,下面结合附图对本发明实施例做进一步详细说明。在此,本发明的示意性实施例及其说明用于解释本发明,但并不作为对本发明的限定。
图16为本发明实施例中基于流线模拟的水驱注采井液量优化方法的流程示意图,如图16所示,该方法包括如下步骤:
步骤101:建立目标区域流线模型,并进行流线模拟;
步骤102:根据流线模拟的结果,以及预先建立的流线束属性计算公式,确定不同时间步注采井间流线束属性值;
步骤103:根据所述注采井间流线束属性值及对应的预设液量优化策略,确定流线束流量调整权重;
步骤104:根据当前时间步的流线束流量及所述流量调整权重,确定新时间步的流线束流量;
步骤105:根据新时间步的流线束流量,得到各注采井注采优化液量。
本发明实施例提供的基于流线模拟的水驱注采井液量优化方法通过流线模拟手段,定义了流线束属性,并通过相应的液量优化策略,实现了注采井网的液量优化,调整精度更好,效果更好;相对其他化学方法提高采收率,具有成本低,易操作的优点,尤其在当前低油价时期,是实现降本增效的有效工程手段,具有很高的工程应用价值。
具体实施时,流线束是指一口注水井到另一口采油井之间所有流线的集合。流线束可以具有三个方面的属性,分别是流线束流量、流线束潜力和流线束含油率。当前时间步即已发生的最新的时间节点,新时间步即未来需要进行液量优化的时间节点。
在一个实施例中,所述流线束属性可以包括流线束流量,流线束流量是指流线束上所有流线的流量和,流线束流量反映了注水井和采油井之间流量的大小。
在一个实施例中,所述流线束属性计算公式可以包括如下流线束流量的计算公式:
具体实施时,上述确定流线束流量的实施方式进一步提高了水驱注采井液量优化的精度,进而提高了采收率。
在一个实施例中,预设液量优化策略可以包括:流线束流量法优化策略;所述流线束流量法优化策略可以包括:流线束流量大,在下一步调整时,减少该流线束流量;流线束流量小,在下一步调整时,增加该流线束流量。
具体实施时,上述流线束流量法优化策略的详细实施方式进一步提高了水驱注采井液量优化的精度。
在一个实施例中,所述流线束属性可以包括流线束潜力,流线束潜力是指流线束上所有流线波及体积内的剩余油含量,流线束潜力反映了注水井和采油井之间剩余油潜力的大小。
在一个实施例中,所述流线束属性计算公式可以包括如下流线束潜力的计算公式:
其中,SP为流线束潜力,m3;(RPORV×So)(i,j)为网格(i,j)的含油体积,m3;slb为注采井间流线束。
具体实施时,上述确定流线束潜力的实施方式进一步提高了水驱注采井液量优化的精度,进而提高了采收率。
在一个实施例中,预设液量优化策略可以包括:流线束潜力法优化策略;所述流线束潜力法优化策略可以包括:流线束潜力高,在下一步调整时,增加该流线束流量;流线束潜力低,在下一步调整时,减少该流线束流量。
具体实施时,上述流线束潜力法优化策略的详细实施方式进一步提高了水驱注采井液量优化的精度。
在一个实施例中,所述流线束属性可以包括流线束含油率,流线束含油率是指流线束上所有流线波及体积内的剩余油占总孔隙体积的百分比,流线束含油率反映了注水井和采油井之间含油率的大小。
在一个实施例中,所述流线束属性计算公式可以包括如下流线束含油率的计算公式:
其中,SOC为流线束含油率;(RPORV×So)(i,j)为网格(i,j)的含油体积,m3;(RPORV)(i,j)为网格(i,j)的孔隙体积,m3;slb为注采井间流线束。
具体实施时,上述确定流线束含油率的实施方式进一步提高了水驱注采井液量优化的精度,进而提高了采收率。
在一个实施例中,预设液量优化策略可以包括:流线束含油率法优化策略;所述流线束含油率法优化策略可以包括:流线束含油率高,在下一步调整时,增加该流线束流量;流线束含油率低,在下一步调整时,减少该流线束流量。
具体实施时,上述流线束含油率法优化策略的详细实施方式进一步提高了水驱注采井液量优化的精度,进而提高了采收率。
在一个实施例中,所述流线束属性可以包括流线束流量、流线束潜力和流线束含油率;
根据流线模拟的结果,以及预先建立的流线束属性计算公式,确定不同时间步注采井间流线束属性值,可以包括:根据流线模拟的结果,以及预先建立的流线束流量的计算公式、流线束潜力的计算公式和流线束含油率的计算公式,确定不同时间步注采井间流线束流量值、流线束潜力值和流线束含油率值,详见图3a-图3c;即,根据流线模拟的结果,以及预先建立的流线束流量的计算公式,确定不同时间步注采井间流线束流量值(详见图3a-图3c),根据流线模拟的结果,以及预先建立的流线束潜力的计算公式,确定不同时间步注采井间流线束潜力值(详见图4a-图4c),根据流线模拟的结果,以及预先建立的流线束含油率的计算公式,确定不同时间步注采井间流线束含油率值(详见图5a-图5c);
根据所述注采井间流线束属性值及对应的预设液量优化策略,确定流线束流量调整权重,可以包括:根据注采井间流线束流量值及对应的流线束流量法优化策略、流线束潜力值及对应的流线束潜力法优化策略、流线束含油率值及对应的流线束含油率法优化策略,确定流线束流量法对应的流量调整权重,流线束潜力法对应的流量调整权重,流线束含油率法对应的流量调整权重,详见图8a-图8c;即,根据注采井间流线束流量值及对应的流线束流量法优化策略,确定流线束流量法对应的流量调整权重,根据流线束潜力值及对应的流线束潜力法优化策略,确定流线束潜力法对应的流量调整权重,根据流线束含油率值及对应的流线束含油率法优化策略,确定流线束含油率法对应的流量调整权重;
根据当前时间步的流线束流量及所述流量调整权重,确定新时间步的流线束流量,可以包括:根据当前时间步(调整时间步)的流线束流量,及流线束流量法对应的流量调整权重,流线束潜力法对应的流量调整权重,流线束含油率法对应的流量调整权重,确定新时间步的流线束流量法对应的流线束流量,流线束潜力法对应的流线束流量,流线束含油率法对应的流线束流量,详见图9a-图9c;即,根据当前时间步的流线束流量,及流线束流量法对应的流量调整权重,确定新时间步的流线束流量法对应的流线束流量,根据当前时间步的流线束流量,及流线束潜力法对应的流量调整权重,确定新时间步的流线束潜力法对应的流线束流量,根据当前时间步的流线束流量,及流线束含油率法对应的流量调整权重,确定新时间步的流线束含油率法对应的流线束流量;
根据新时间步的流线束流量,得到各注采井注采优化液量,可以包括:根据新时间步的流线束流量法对应的流线束流量,流线束潜力法对应的流线束流量,流线束含油率法对应的流线束流量,确定各注采井的流线束流量法对应的注采优化液量,流线束潜力法对应的注采优化液量,以及流线束含油率法对应的注采优化液量;即,根据新时间步的流线束流量法对应的流线束流量,确定各注采井的流线束流量法对应的注采优化液量,根据新时间步的线束潜力法对应的流线束流量,确定各注采井的流线束潜力法对应的注采优化液量,根据新时间步的流线束含油率法对应的流线束流量,确定各注采井的流线束含油率法对应的注采优化液量。
具体实施时,上述实施方式得到了三种注采优化液量,便于后续采收率研究。
在一个实施例中,上述基于流线模拟的水驱注采井液量优化方法还可以包括:
将流线束流量法对应的注采优化液量代入流线模型,得到流线束流量法对应的模型采出程度;将流线束潜力法对应的注采优化液量代入流线模型,得到流线束潜力法对应的模型采出程度;将流线束含油率法对应的注采优化液量代入流线模型,得到流线束含油率法对应的模型采出程度,如图10所示;
将流线束流量法对应的模型采出程度、流线束潜力法对应的模型采出程度和流线束含油率法对应的模型采出程度中最高采出程度对应的注采优化液量作为最优注采优化液量。
具体实施时,上述实施方式确定了三种模型采出程度,进而将采出程度最高对应的注采优化液量作为最优注采优化液量,进一步提高了水驱注采井液量优化的精度,进而提高了采收率。
在一个实施例中,所述流线束流量调整权重的计算公式可以为:
Wij=1.0+Wlim×Δβ0.5;
其中,Wij为流线束ij对应的权重;βij是流线束ij对应归一化流线束属性,它与具体控制策略(流线束流量法、流线束潜力法和流线束含油率法)有关,如果选择流线束流量法,βij就是流线束流量,以此类推;βavg是参与优化的井间所有流线束的属性平均值;[βmin,βmax]定义了应用加权的参数范围,在这个范围内使用成比例的权重,βmin和βmax的计算由range控制。
具体实施时,上述流线束流量调整权重的实施方式进一步提高了水驱注采井液量优化的精度,进而提高了采收率。
在一个实施例中,根据当前时间步的流线束流量及所述流量调整权重,确定新时间步的流线束流量,可以包括按照如下公式确定新时间步的流线束流量:
具体实施时,上述确定新时间步的流线束流量的实施方式进一步提高了水驱注采井液量优化的精度,进而提高了采收率。
在一个实施例中,根据新时间步的流线束流量,得到各注采井注采优化液量,可以包括按照如下公式确定各注采井注采优化液量:
具体实施时,上述确定各注采井注采优化液量的实施方式进一步提高了水驱注采井液量优化的精度,进而提高了采收率。
在一个实施例中,上述基于流线模拟的水驱注采井液量优化方法还可以包括:将注采井注采优化液量进行成比例缩放处理。
具体实施时,注采井液量为了满足总的注水量与调整前的注水量一致,计算出的注采井的液量会成比例缩放,进一步提高了水驱注采井液量优化的精度,进而提高了采收率。
下面再举一例进行说明,以便于理解本发明如何实施。
实施例1:机理模型注采井液量优化。
S1.建立典型的数值模拟模型,并进行流线模拟,模型参数如图1所示,模型如图2a-图2b所示,渗透率非均质分布。
S2.根据各流线束属性计算公式计算不同时间步注采井间流线束属性值,如图3a-图5c所示,图中注采井间流线束上的数字表示流线束属性值。由图3a-图3c可以看出,在固定井网条件下,注采井间流线束流量比较稳定,随时间的变化较小。通过减少流线束流量高的井间流量,增加流线束流量低的井间流量,实现均衡驱替。注水井IN1与采油井P7和采油井P10之间以及注水井IN2与采油井P12之间的流线束流量较大,后期调整时,需要降低所述井之间的流线束流量,以减少无效水循环。由图4a-图4c可知,在固定井网条件下,注采井间流线束潜力随时间的变化趋于变小。通过增加流线束潜力高的井间流量,减少流线束潜力低的井间流量,实现有效驱替。注水井IN1与采油井P2之间、注水井IN2与采油井P4之间以及注水井IN4与采油井P13和采油井P19之间的流线束潜力较大,后期调整时,需要增加所述井之间的流线束流量,促使所述井之间的剩余油能够被采出。由图5a-图5c可知,在固定井网条件下,各注采井间流线束含油率随时间的变化逐渐变小。通过增加流线束含油率高的井间流量,减少流线束含油率低的井间流量,实现有效驱替。注水井IN1与采油井P9和采油井P11之间以及注水井IN2与采油井P13之间的流线束含油率较大,后期调整时,需要增加所述井之间的流线束流量,促使所述井之间的剩余油能够被采出。
S3.按液量优化策略计算流量调整权重,流线束属性对应的权重示意图如图6所示。流量调整权重大于1时,表明应该增加该流线束流量;流量调整权重小于1时,表明应减少该流线束流量。当权重范围(range)小于1可能会导致流线束流量为零(比如当β小于0.1时,权重等于0),同时也会限制流线束属性最高值的流线束流量(比如当β大于0.8时,权重均等于2)。液量优化前的流线束属性如图7a-图7c所示,由流线束属性计算得到的权重如图8a-图8c所示;
S4.根据调整时间步的流线束流量和步骤S3计算得到的流量调整权重,计算新时间步的流线束流量,如图9a-图9c所示;
S5.计算各注采井注采液量,并将优化后的液量代入模型计算,得到模型采出程度,如图10所示。经过液量优化,各方法对应采出程度均提高,对于该模型而言,流线束流量法的采出程度最高,是该模型的最优液量优化策略,即最高采出程度对应的注采优化液量作为最优注采优化液量。
实施例2:X区块油藏数值模拟模型液量优化。
X区块位于油田西南端,是一个被断层切割的半背斜构造,全区地势北高南低。X区块构造比较完整,属复杂断块中构造较简单的区块。在北部发育马棚口断层,延伸约10km。X区块包含I、II、III和IV四个砂层。储层平均孔隙度28%,属于高孔储层。储层平均有效渗透率341mD,属中高渗储层。平均地面原油密度0.85-0.92g/cm3,地下粘度1.2-19.2mPa·s,具有重质低粘的特点。原始地层压力为16.39MPa。X区块油藏自1966年投入开发,共历经5个开发阶段,目前已经入高含水低产油阶段,如图11所示。
对流线束属性进行计算,计算结果如图12a-图12c所示。由图12a可以看出,井GS17和D4-12K之间、G1-69和G2-68之间流线束流量较大。由图12b可以看出,井GS17和G1-60-4之间流线束潜力较高。由图12c可以看出,井GQ9-16和G5-66-2之间、D5-11和G266之间流线束含油率较高。
对X区块流场进行注采井液量优化。液量优化后各井的注采液量如图13、图14所示。流场重构后采出程度如图15所示。由图15可以看出,经过注采井液量优化,采出程度得到显著提高,比基础方案高3.76个百分点。
本发明实施例中还提供了一种基于流线模拟的水驱注采井液量优化装置,如下面的实施例所述。由于该装置解决问题的原理与基于流线模拟的水驱注采井液量优化方法相似,因此该装置的实施可以参见基于流线模拟的水驱注采井液量优化方法的实施,重复之处不再赘述。
图17为本发明实施例中基于流线模拟的水驱注采井液量优化装置的结构示意图,如图17所示,该装置包括:
流线模拟单元01,用于建立目标区域流线模型,并进行流线模拟;
流线束属性确定单元02,用于根据流线模拟的结果,以及预先建立的流线束属性计算公式,确定不同时间步注采井间流线束属性值;
权重确定单元03,用于根据所述注采井间流线束属性值及对应的预设液量优化策略,确定流线束流量调整权重;
流量调整单元04,用于根据当前时间步的流线束流量及所述流量调整权重,确定新时间步的流线束流量;
优化单元05,用于根据新时间步的流线束流量,得到各注采井注采优化液量。
在一个实施例中,所述流线束属性可以包括流线束流量,流线束流量是指流线束上所有流线的流量和,流线束流量反映了注水井和采油井之间流量的大小。
在一个实施例中,所述流线束属性计算公式可以包括如下流线束流量的计算公式:
在一个实施例中,预设液量优化策略可以包括:流线束流量法优化策略;所述流线束流量法优化策略可以包括:流线束流量大,在下一步调整时,减少该流线束流量;流线束流量小,在下一步调整时,增加该流线束流量。
在一个实施例中,所述流线束属性可以包括流线束潜力,流线束潜力是指流线束上所有流线波及体积内的剩余油含量,流线束潜力反映了注水井和采油井之间剩余油潜力的大小。
在一个实施例中,所述流线束属性计算公式可以包括如下流线束潜力的计算公式:
其中,SP为流线束潜力,m3;(RPORV×So)(i,j)为网格(i,j)的含油体积,m3;slb为注采井间流线束。
在一个实施例中,预设液量优化策略可以包括:流线束潜力法优化策略;所述流线束潜力法优化策略可以包括:流线束潜力高,在下一步调整时,增加该流线束流量;流线束潜力低,在下一步调整时,减少该流线束流量。
在一个实施例中,所述流线束属性可以包括流线束含油率,流线束含油率是指流线束上所有流线波及体积内的剩余油占总孔隙体积的百分比,流线束含油率反映了注水井和采油井之间含油率的大小。
在一个实施例中,所述流线束属性计算公式可以包括如下流线束含油率的计算公式:
其中,SOC为流线束含油率;(RPORV×So)(i,j)为网格(i,j)的含油体积,m3;(RPORV)(i,j)为网格(i,j)的孔隙体积,m3;slb为注采井间流线束。
在一个实施例中,预设液量优化策略可以包括:流线束含油率法优化策略;所述流线束含油率法优化策略可以包括:流线束含油率高,在下一步调整时,增加该流线束流量;流线束含油率低,在下一步调整时,减少该流线束流量。
在一个实施例中,所述流线束属性可以包括流线束流量、流线束潜力和流线束含油率;
流线束属性确定单元具体可以用于:根据流线模拟的结果,以及预先建立的流线束流量的计算公式、流线束潜力的计算公式和流线束含油率的计算公式,确定不同时间步注采井间流线束流量值、流线束潜力值和流线束含油率值;
权重确定单元具体可以用于:根据注采井间流线束流量值及对应的流线束流量法优化策略、流线束潜力值及对应的流线束潜力法优化策略、流线束含油率值及对应的流线束含油率法优化策略,确定流线束流量法对应的流量调整权重,流线束潜力法对应的流量调整权重,流线束含油率法对应的流量调整权重;
流量调整单元具体用于:根据当前时间步(调整时间步)的流线束流量及流线束流量法对应的流量调整权重,流线束潜力法对应的流量调整权重,流线束含油率法对应的流量调整权重,确定新时间步的流线束流量法对应的流线束流量,流线束潜力法对应的流线束流量,流线束含油率法对应的流线束流量;
优化单元具体可以用于:根据新时间步的流线束流量法对应的流线束流量,流线束潜力法对应的流线束流量,流线束含油率法对应的流线束流量,确定各注采井的流线束流量法对应的注采优化液量,流线束潜力法对应的注采优化液量,以及流线束含油率法对应的注采优化液量。
在一个实施例中,上述基于流线模拟的水驱注采井液量优化装置还可以包括:
采出程度确定单元,用于将流线束流量法对应的注采优化液量代入流线模型,得到流线束流量法对应的模型采出程度;将流线束潜力法对应的注采优化液量代入流线模型,得到流线束潜力法对应的模型采出程度;将流线束含油率法对应的注采优化液量代入流线模型,得到流线束含油率法对应的模型采出程度;
优化单元具体可以用于:将流线束流量法对应的模型采出程度、流线束潜力法对应的模型采出程度和流线束含油率法对应的模型采出程度中最高采出程度对应的注采优化液量作为最优注采优化液量。
在一个实施例中,流量调整单元具体可以用于按照如下公式确定新时间步的流线束流量:
在一个实施例中,所述流线束流量调整权重的计算公式可以为:
Wij=1.0+Wlim×Δβ0.5;
其中,Wij为流线束ij对应的权重;βij是流线束ij对应归一化流线束属性值;βavg是参与优化的井间所有流线束的属性平均值;[βmin,βmax]定义了应用加权的参数范围range;βmin=βavg×(1.0-range);βmax=βavg×(1.0+range)。
在一个实施例中,优化单元具体可以用于按照如下公式确定各注采井注采优化液量:
在一个实施例中,上述基于流线模拟的水驱注采井液量优化装置还可以包括:优化液量处理单元,用于将注采井注采优化液量进行成比例缩放处理。
本发明实施例还提供一种计算机设备,包括存储器、处理器及存储在存储器上并可在处理器上运行的计算机程序,所述处理器执行所述计算机程序时实现上述基于流线模拟的水驱注采井液量优化方法。
本发明实施例还提供一种计算机可读存储介质,所述计算机可读存储介质存储有执行上述基于流线模拟的水驱注采井液量优化方法的计算机程序。
本发明具有如下有益效果:(1)通过流线模拟手段,定义了流线束属性,并通过相应的液量优化策略,实现了注采井网的液量优化,调整精度更好,效果更好;(2)相对其他化学方法提高采收率,具有成本低,易操作的优点,尤其在当前低油价时期,是实现降本增效的有效工程手段,具有很高的工程应用价值。
本领域内的技术人员应明白,本发明的实施例可提供为方法、系统、或计算机程序产品。因此,本发明可采用完全硬件实施例、完全软件实施例、或结合软件和硬件方面的实施例的形式。而且,本发明可采用在一个或多个其中包含有计算机可用程序代码的计算机可用存储介质(包括但不限于磁盘存储器、CD-ROM、光学存储器等)上实施的计算机程序产品的形式。
本发明是参照根据本发明实施例的方法、设备(系统)、和计算机程序产品的流程图和/或方框图来描述的。应理解可由计算机程序指令实现流程图和/或方框图中的每一流程和/或方框、以及流程图和/或方框图中的流程和/或方框的结合。可提供这些计算机程序指令到通用计算机、专用计算机、嵌入式处理机或其他可编程数据处理设备的处理器以产生一个机器,使得通过计算机或其他可编程数据处理设备的处理器执行的指令产生用于实现在流程图一个流程或多个流程和/或方框图一个方框或多个方框中指定的功能的装置。
这些计算机程序指令也可存储在能引导计算机或其他可编程数据处理设备以特定方式工作的计算机可读存储器中,使得存储在该计算机可读存储器中的指令产生包括指令装置的制造品,该指令装置实现在流程图一个流程或多个流程和/或方框图一个方框或多个方框中指定的功能。
这些计算机程序指令也可装载到计算机或其他可编程数据处理设备上,使得在计算机或其他可编程设备上执行一系列操作步骤以产生计算机实现的处理,从而在计算机或其他可编程设备上执行的指令提供用于实现在流程图一个流程或多个流程和/或方框图一个方框或多个方框中指定的功能的步骤。
以上所述的具体实施例,对本发明的目的、技术方案和有益效果进行了进一步详细说明,所应理解的是,以上所述仅为本发明的具体实施例而已,并不用于限定本发明的保护范围,凡在本发明的精神和原则之内,所做的任何修改、等同替换、改进等,均应包含在本发明的保护范围之内。
Claims (20)
1.一种基于流线模拟的水驱注采井液量优化方法,其特征在于,包括:
建立目标区域流线模型,并进行流线模拟;
根据流线模拟的结果,以及预先建立的流线束属性计算公式,确定不同时间步注采井间流线束属性值;
根据所述注采井间流线束属性值及对应的预设液量优化策略,确定流线束流量调整权重;
根据当前时间步的流线束流量及所述流量调整权重,确定新时间步的流线束流量;
根据新时间步的流线束流量,得到各注采井注采优化液量。
2.如权利要求1所述的基于流线模拟的水驱注采井液量优化方法,其特征在于,所述流线束属性包括流线束流量,流线束流量是指流线束上所有流线的流量和,流线束流量反映了注水井和采油井之间流量的大小。
4.如权利要求2所述的基于流线模拟的水驱注采井液量优化方法,其特征在于,预设液量优化策略包括:流线束流量法优化策略;所述流线束流量法优化策略包括:流线束流量大,在下一步调整时,减少该流线束流量;流线束流量小,在下一步调整时,增加该流线束流量。
5.如权利要求1所述的基于流线模拟的水驱注采井液量优化方法,其特征在于,所述流线束属性包括流线束潜力,流线束潜力是指流线束上所有流线波及体积内的剩余油含量,流线束潜力反映了注水井和采油井之间剩余油潜力的大小。
7.如权利要求5所述的基于流线模拟的水驱注采井液量优化方法,其特征在于,预设液量优化策略包括:流线束潜力法优化策略;所述流线束潜力法优化策略包括:流线束潜力高,在下一步调整时,增加该流线束流量;流线束潜力低,在下一步调整时,减少该流线束流量。
8.如权利要求1所述的基于流线模拟的水驱注采井液量优化方法,其特征在于,所述流线束属性包括流线束含油率,流线束含油率是指流线束上所有流线波及体积内的剩余油占总孔隙体积的百分比,流线束含油率反映了注水井和采油井之间含油率的大小。
10.如权利要求8所述的基于流线模拟的水驱注采井液量优化方法,其特征在于,预设液量优化策略包括:流线束含油率法优化策略;所述流线束含油率法优化策略包括:流线束含油率高,在下一步调整时,增加该流线束流量;流线束含油率低,在下一步调整时,减少该流线束流量。
11.如权利要求1所述的基于流线模拟的水驱注采井液量优化方法,其特征在于,所述流线束属性包括流线束流量、流线束潜力和流线束含油率;
根据流线模拟的结果,以及预先建立的流线束属性计算公式,确定不同时间步注采井间流线束属性值,包括:根据流线模拟的结果,以及预先建立的流线束流量的计算公式、流线束潜力的计算公式和流线束含油率的计算公式,确定不同时间步注采井间流线束流量值、流线束潜力值和流线束含油率值;
根据所述注采井间流线束属性值及对应的预设液量优化策略,确定流线束流量调整权重,包括:根据注采井间流线束流量值及对应的流线束流量法优化策略、流线束潜力值及对应的流线束潜力法优化策略、流线束含油率值及对应的流线束含油率法优化策略,确定流线束流量法对应的流量调整权重,流线束潜力法对应的流量调整权重,流线束含油率法对应的流量调整权重;
根据当前时间步的流线束流量及所述流量调整权重,确定新时间步的流线束流量,包括:根据当前时间步的流线束流量及流线束流量法对应的流量调整权重,流线束潜力法对应的流量调整权重,流线束含油率法对应的流量调整权重,确定新时间步的流线束流量法对应的流线束流量,流线束潜力法对应的流线束流量,流线束含油率法对应的流线束流量;
根据新时间步的流线束流量,得到各注采井注采优化液量,包括:根据新时间步的流线束流量法对应的流线束流量,流线束潜力法对应的流线束流量,流线束含油率法对应的流线束流量,确定各注采井的流线束流量法对应的注采优化液量,流线束潜力法对应的注采优化液量,以及流线束含油率法对应的注采优化液量。
12.如权利要求11所述的基于流线模拟的水驱注采井液量优化方法,其特征在于,还包括:
将流线束流量法对应的注采优化液量代入流线模型,得到流线束流量法对应的模型采出程度;将流线束潜力法对应的注采优化液量代入流线模型,得到流线束潜力法对应的模型采出程度;将流线束含油率法对应的注采优化液量代入流线模型,得到流线束含油率法对应的模型采出程度;
将流线束流量法对应的模型采出程度、流线束潜力法对应的模型采出程度和流线束含油率法对应的模型采出程度中最高采出程度对应的注采优化液量作为最优注采优化液量。
16.如权利要求1所述的基于流线模拟的水驱注采井液量优化方法,其特征在于,还包括:将注采井注采优化液量进行成比例缩放处理。
17.一种基于流线模拟的水驱注采井液量优化装置,其特征在于,包括:
流线模拟单元,用于建立目标区域流线模型,并进行流线模拟;
流线束属性确定单元,用于根据流线模拟的结果,以及预先建立的流线束属性计算公式,确定不同时间步注采井间流线束属性值;
权重确定单元,用于根据所述注采井间流线束属性值及对应的预设液量优化策略,确定流线束流量调整权重;
流量调整单元,用于根据当前时间步的流线束流量及所述流量调整权重,确定新时间步的流线束流量;
优化单元,用于根据新时间步的流线束流量,得到各注采井注采优化液量。
18.如权利要求17所述的基于流线模拟的水驱注采井液量优化装置,其特征在于,还包括:优化液量处理单元,用于将注采井注采优化液量进行成比例缩放处理。
19.一种计算机设备,包括存储器、处理器及存储在存储器上并可在处理器上运行的计算机程序,其特征在于,所述处理器执行所述计算机程序时实现权利要求1至16任一所述方法。
20.一种计算机可读存储介质,其特征在于,所述计算机可读存储介质存储有执行权利要求1至16任一所述方法的计算机程序。
Priority Applications (1)
Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
---|---|---|---|
CN202011381854.0A CN114575801B (zh) | 2020-12-01 | 2020-12-01 | 基于流线模拟的水驱注采井液量优化方法及装置 |
Applications Claiming Priority (1)
Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
---|---|---|---|
CN202011381854.0A CN114575801B (zh) | 2020-12-01 | 2020-12-01 | 基于流线模拟的水驱注采井液量优化方法及装置 |
Publications (2)
Publication Number | Publication Date |
---|---|
CN114575801A true CN114575801A (zh) | 2022-06-03 |
CN114575801B CN114575801B (zh) | 2024-03-01 |
Family
ID=81766986
Family Applications (1)
Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
---|---|---|---|
CN202011381854.0A Active CN114575801B (zh) | 2020-12-01 | 2020-12-01 | 基于流线模拟的水驱注采井液量优化方法及装置 |
Country Status (1)
Country | Link |
---|---|
CN (1) | CN114575801B (zh) |
Citations (3)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
US20120191432A1 (en) * | 2011-01-26 | 2012-07-26 | Schlumberger Technology Corporation | Visualizing fluid flow in subsurface reservoirs |
RU2715593C1 (ru) * | 2019-09-28 | 2020-03-02 | Общество с ограниченной ответственностью "Тюменский институт нефти и газа" (ООО "ТИНГ") | Способ оперативного управления заводнением пластов |
CN111119815A (zh) * | 2020-01-03 | 2020-05-08 | 中国石油化工股份有限公司 | 一种均衡驱替的确定生产井配产比例的方法 |
-
2020
- 2020-12-01 CN CN202011381854.0A patent/CN114575801B/zh active Active
Patent Citations (3)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
US20120191432A1 (en) * | 2011-01-26 | 2012-07-26 | Schlumberger Technology Corporation | Visualizing fluid flow in subsurface reservoirs |
RU2715593C1 (ru) * | 2019-09-28 | 2020-03-02 | Общество с ограниченной ответственностью "Тюменский институт нефти и газа" (ООО "ТИНГ") | Способ оперативного управления заводнением пластов |
CN111119815A (zh) * | 2020-01-03 | 2020-05-08 | 中国石油化工股份有限公司 | 一种均衡驱替的确定生产井配产比例的方法 |
Non-Patent Citations (3)
Title |
---|
刘家军: "流线影响因素分析及其在断块油藏开发调整中的应用", 《油气藏评价与开发》, vol. 9, no. 6, pages 1 * |
柏明星: "高含水期砂岩油田优势流场调整研究", 《油气藏评价与开发》, vol. 7, no. 4, pages 1 * |
谷建伟: "《油气田开发设计与应用》", 中国石油大学出版社, pages: 96 - 97 * |
Also Published As
Publication number | Publication date |
---|---|
CN114575801B (zh) | 2024-03-01 |
Similar Documents
Publication | Publication Date | Title |
---|---|---|
CN110334431A (zh) | 一种低渗透致密气藏单井控制储量计算及剩余气分析方法 | |
CN103939066B (zh) | 一种一注多采井组定注水量确定油井产液量的方法 | |
Li et al. | Estimation of relative permeability by assisted history matching using the ensemble Kalman filter method | |
CN104750896B (zh) | 一种缝洞型碳酸盐岩油藏数值模拟方法 | |
CN109829217B (zh) | 压裂性裂缝油藏产能模拟方法及装置 | |
CN104179499A (zh) | 考虑油藏参数时变的数值模拟方法 | |
CN106951641B (zh) | 一种缝洞型油藏数值模拟的方法及系统 | |
CN106875286A (zh) | 一种聚合物驱油田全过程注聚参数分阶段优化决策方法 | |
CN112160734B (zh) | 注采井相关性分析方法、装置、存储介质及计算机设备 | |
Zhang et al. | Water flooding optimization with adjoint model under control constraints | |
CN114528780A (zh) | 一种考虑稠油非牛顿特性的数值模拟方法 | |
CN114575801A (zh) | 基于流线模拟的水驱注采井液量优化方法及装置 | |
CN105005635B (zh) | 基于并行自调整差分进化的三元复合驱优化方法 | |
CN114687715A (zh) | 一种用于控制油田注水系统的方法及装置 | |
CN104747154B (zh) | 一种利用驱油效率比提高蒸汽驱剩余油研究精度的方法 | |
CN106150454B (zh) | 海上油田矢量化配产配注方法 | |
CN104675372B (zh) | 一种用于聚合物驱注入采出量分配的方法 | |
CN112528573B (zh) | 一种特高含水期油井的堵剂参数优化方法及系统 | |
CN113496301B (zh) | 油气田资产评价方法及装置 | |
CN108119110A (zh) | 一种聚合物驱油技术效果预测方法 | |
CN111364955A (zh) | 注采井间流场演化模拟方法 | |
CN113468476A (zh) | 一种聚合物驱增油量预测方法及装置 | |
WO2020229785A1 (en) | A method of optimizing production from a hydrocarbon reservoir | |
CN114592838B (zh) | 一种层状超稠油油藏蒸汽驱潜力评价方法及系统 | |
CN114282451B (zh) | 一种离散缝洞网络模型连通性参数确定方法及系统 |
Legal Events
Date | Code | Title | Description |
---|---|---|---|
PB01 | Publication | ||
PB01 | Publication | ||
SE01 | Entry into force of request for substantive examination | ||
SE01 | Entry into force of request for substantive examination | ||
GR01 | Patent grant | ||
GR01 | Patent grant |