EA014140B1 - Method for field scale production optimization - Google Patents
Method for field scale production optimization Download PDFInfo
- Publication number
- EA014140B1 EA014140B1 EA200801405A EA200801405A EA014140B1 EA 014140 B1 EA014140 B1 EA 014140B1 EA 200801405 A EA200801405 A EA 200801405A EA 200801405 A EA200801405 A EA 200801405A EA 014140 B1 EA014140 B1 EA 014140B1
- Authority
- EA
- Eurasian Patent Office
- Prior art keywords
- wells
- fluid
- soft
- equations
- component
- Prior art date
Links
- 238000000034 method Methods 0.000 title claims abstract description 56
- 238000004519 manufacturing process Methods 0.000 title claims description 144
- 238000005457 optimization Methods 0.000 title claims description 29
- 239000012530 fluid Substances 0.000 claims abstract description 97
- 238000004088 simulation Methods 0.000 claims abstract description 7
- 238000009826 distribution Methods 0.000 claims description 20
- 238000012886 linear function Methods 0.000 claims description 18
- 230000015572 biosynthetic process Effects 0.000 claims description 15
- 230000001419 dependent effect Effects 0.000 claims description 14
- 230000008859 change Effects 0.000 claims description 11
- XLYOFNOQVPJJNP-UHFFFAOYSA-N water Substances O XLYOFNOQVPJJNP-UHFFFAOYSA-N 0.000 abstract description 55
- 230000001747 exhibiting effect Effects 0.000 abstract description 2
- 230000002708 enhancing effect Effects 0.000 abstract 1
- 239000000243 solution Substances 0.000 description 22
- 238000002347 injection Methods 0.000 description 11
- 239000007924 injection Substances 0.000 description 11
- 230000007423 decrease Effects 0.000 description 9
- 238000005755 formation reaction Methods 0.000 description 9
- 238000001595 flow curve Methods 0.000 description 8
- 229930195733 hydrocarbon Natural products 0.000 description 5
- 150000002430 hydrocarbons Chemical class 0.000 description 5
- 230000008569 process Effects 0.000 description 5
- 238000003860 storage Methods 0.000 description 4
- 239000004215 Carbon black (E152) Substances 0.000 description 3
- 238000010348 incorporation Methods 0.000 description 3
- 238000009434 installation Methods 0.000 description 2
- 238000012913 prioritisation Methods 0.000 description 2
- 230000009467 reduction Effects 0.000 description 2
- 102100036563 26S proteasome regulatory subunit 8 Human genes 0.000 description 1
- 101100139861 Arabidopsis thaliana RL2 gene Proteins 0.000 description 1
- 101001136753 Homo sapiens 26S proteasome regulatory subunit 8 Proteins 0.000 description 1
- 101100141529 Saccharomyces cerevisiae (strain ATCC 204508 / S288c) RKM4 gene Proteins 0.000 description 1
- 230000009471 action Effects 0.000 description 1
- 235000012174 carbonated soft drink Nutrition 0.000 description 1
- 239000002131 composite material Substances 0.000 description 1
- 230000001276 controlling effect Effects 0.000 description 1
- 230000003247 decreasing effect Effects 0.000 description 1
- 230000000694 effects Effects 0.000 description 1
- 238000000605 extraction Methods 0.000 description 1
- 230000005484 gravity Effects 0.000 description 1
- 230000002706 hydrostatic effect Effects 0.000 description 1
- 230000006872 improvement Effects 0.000 description 1
- 238000001038 ionspray mass spectrometry Methods 0.000 description 1
- 238000007726 management method Methods 0.000 description 1
- 238000010606 normalization Methods 0.000 description 1
- 230000001105 regulatory effect Effects 0.000 description 1
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
- E21B43/12—Methods or apparatus for controlling the flow of the obtained fluid to or in 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
- E21B43/00—Methods or apparatus for obtaining oil, gas, water, soluble or meltable materials or a slurry of minerals from wells
- E21B43/14—Obtaining from a multiple-zone well
Landscapes
- Life Sciences & Earth Sciences (AREA)
- Engineering & Computer Science (AREA)
- Geology (AREA)
- Mining & Mineral Resources (AREA)
- Physics & Mathematics (AREA)
- Environmental & Geological Engineering (AREA)
- Fluid Mechanics (AREA)
- General Life Sciences & Earth Sciences (AREA)
- Geochemistry & Mineralogy (AREA)
- Management, Administration, Business Operations System, And Electronic Commerce (AREA)
- Feedback Control In General (AREA)
Abstract
Description
Настоящее изобретение относится в основном к способам для управления добычей углеводорода из месторождения со скважинами и более конкретно - к способам оптимизации добычи посредством усовершенствования распределений дебита текучей среды по скважинам.The present invention relates generally to methods for controlling hydrocarbon production from a field with wells, and more particularly, to methods for optimizing production by improving the distribution of fluid flow rates in wells.
Известна оптимизация в масштабе месторождения, при которой стремятся оптимизировать или усовершенствовать добычу добываемых текучих сред, включая углеводороды, из месторождения, в котором содержится один или большее количество подземных пластов-коллекторов. Скважины или стволы скважины соединяют пласты-коллекторы с наземными объектами, в которых собирают и обрабатывают собранные добываемые текучие среды. Обычно указанные добываемые текучие среды содержат в себе компоненты нефти, газа и воды. Для корректировки распределения дебитов по стволам скважины в месторождении используют дроссели или устройства управления потоком. Управление отдельными относительными количествами и коэффициентами для добычи различных компонентов нефти, газа и воды для отдельной скважины может быть осуществлено посредством настройки дросселя для изменения давления в стволе скважины.Optimization is known at the scale of the field, in which they seek to optimize or improve the production of produced fluids, including hydrocarbons, from a field that contains one or more underground reservoirs. Boreholes or boreholes connect reservoir layers to surface facilities in which collected produced fluids are collected and processed. Typically, these produced fluids contain oil, gas, and water components. To adjust the distribution of flow rates in the wellbores in the field, chokes or flow control devices are used. The management of individual relative quantities and coefficients for the production of various components of oil, gas and water for an individual well can be carried out by adjusting the throttle to change the pressure in the wellbore.
Для добычи и обработки добываемых текучих сред необходимы наземные объекты. Эти объекты могут содержать такие устройства, как сепараторы, насосы, резервуары для хранения, компрессоры и т.д. В идеале затраты на это оборудование минимизируют, применяя по возможности наиболее малые и дешевые наземные объекты. Однако мощность обработки текучей среды должна быть достаточно большой, чтобы чрезмерно не ограничивать текущий дебит экономически требуемых нефти и/или газа. Следовательно, в идеале оптимизируют распределение потока текучей среды в скважинах для максимизации денежной отдачи при выполнении производственных ограничений, например, налагаемых мощностями обработки текучей среды наземных объектов.For the production and processing of produced fluids, ground facilities are needed. These objects may contain devices such as separators, pumps, storage tanks, compressors, etc. Ideally, the cost of this equipment is minimized by using the smallest and cheapest ground facilities as possible. However, the processing power of the fluid must be large enough not to unduly limit the current flow rate of economically required oil and / or gas. Therefore, ideally, the distribution of the fluid flow in the wells is optimized to maximize monetary returns while meeting production constraints, such as those imposed by the fluid processing capacities of surface facilities.
В используемых способах оптимизации прогнозируют оптимальное распределение потоков текучей среды в скважинах для заданного набора производственных ограничений. Вначале используют симулятор коллектора для математического моделирования потока текучих сред по месторождению, содержащему пласты-коллекторы и скважины. Смоделированный поток используют для установления кривых дебита компонента или уравнений дебита для каждой скважины, которые описывают, как дебит одного компонента, такого как вода, относится к дебиту другого компонента, т.е. нефти. Обычно создают целевую функцию, которая стремится оптимизировать задачу, такую как максимизация добычи нефти или минимизация добычи воды. Целевая функция содержит дебиты скважины, которые спрогнозированы при моделировании пласта-коллектора. Определяют набор производственных ограничений, таких как задачи добычи нефти или производственные ограничения на газ или воду для месторождения. Формируют ограничительные уравнения для выполнения указанных производственных ограничений. Поток текучей среды по скважинам должен придерживаться этих производственных ограничений. Затем для определения оптимального распределения дебитов по скважинам оптимизируют целевую функцию посредством процедуры, определенной как оптимизатор. Оптимизатор использует в процессе оптимизации уравнения дебита компонента скважины и ограничительные уравнения.In the optimization methods used, the optimal distribution of fluid flows in the wells is predicted for a given set of production constraints. First, a reservoir simulator is used to mathematically model the flow of fluids through a field containing reservoir reservoirs and wells. The simulated flow is used to establish component production curves or production equations for each well, which describe how the production rate of one component, such as water, refers to the production rate of another component, i.e. oil. Typically, a goal function is created that seeks to optimize a task, such as maximizing oil production or minimizing water production. The objective function contains the flow rates of the well, which are predicted by modeling the reservoir. A set of production constraints is defined, such as oil production tasks or production constraints on gas or water for a field. Constraining equations are formed to fulfill the specified manufacturing constraints. Well fluid flow must adhere to these production constraints. Then, to determine the optimal distribution of production rates in wells, the objective function is optimized through a procedure defined as an optimizer. The optimizer uses the production component equations of the well component and the constraint equations in the optimization process.
Первый недостаток обычных схем оптимизации в масштабе месторождения состоит в том, что для указанных производственных ограничений может отсутствовать возможность наличия допустимых решений оптимизации. Например, может быть предпочтительным некоторый уровень добычи нефти при добыче не более определенного количества воды. Допустимое решение целевой функции при этом наборе ограничений может быть невозможным. В этом случае одно или большее количество ограничений должны быть скорректированы и вновь осуществляют прогон симулятора коллектора и оптимизатора для определения, когда возможно допустимое решение. Такие итерационные пробеги при решении многочисленных оптимизаций целевой функции в вычислительном отношении громоздки и нежелательны.The first drawback of conventional field-wide optimization schemes is that for these production constraints, it may not be possible to have feasible optimization solutions. For example, some level of oil production may be preferable when producing no more than a certain amount of water. An acceptable solution to the objective function with this set of constraints may not be possible. In this case, one or more constraints must be adjusted and the collector simulator and optimizer run again to determine when a feasible solution is possible. Such iterative runs when solving numerous optimizations of the objective function are computationally cumbersome and undesirable.
Вторая проблема в некоторых схемах оптимизации состоит в том, что, хотя может быть получено допустимое решение оптимизации целевой функции, результаты не могут быть осуществлены на практике. Например, при первом пробеге или на первом временном этапе оптимизатор может принять решение о том, что первая скважина должна осуществлять добычу на высоком уровне, в то время как вторая скважина, по существу, должна быть закрыта. На следующем этапе оптимизатор может предложить, что вторая скважина должна осуществлять добычу на высоком уровне, в то время как первая скважина, по существу, должна быть закрыта. Следовательно, если следовать предложенным оптимизатором распределениям, то добыча из скважин может колебаться. В основном более практично, если добычу из скважин, имеющих подобные характеристики потока текучей среды, осуществляют на согласованном уровне. Это должно минимизировать колебания по временным этапам в добыче из связанных скважин.The second problem in some optimization schemes is that although a feasible solution to the optimization of the objective function can be obtained, the results cannot be put into practice. For example, in the first run or in the first time step, the optimizer may decide that the first well should produce at a high level, while the second well should essentially be shut. In the next step, the optimizer may suggest that the second well should produce at a high level, while the first well should essentially be shut. Therefore, if we follow the distributions proposed by the optimizer, then production from wells may fluctuate. It is generally more practical if production from wells having similar fluid flow characteristics is carried out at an agreed level. This should minimize fluctuations in the time steps in production from associated wells.
Третий недостаток состоит в том, что создание уравнений или кривых дебита компонента для добычи текучих сред из ствола скважины может быть громоздким в вычислительном отношении. Один способ вычисления указанных кривых дебита состоит в создании подмодели скважин и окружающих пластов-коллекторов и в итерационном решении для текущих дебитов компонентов, т. е. нефти, газа и воды, когда дроссели открыты и падение давления между пластами-коллекторами и скважинами увеличилось. Обычно для формирования каждой точки данных, относящейся к добыче одного компонентаA third disadvantage is that creating equations or flow curves for a component for producing fluids from a wellbore can be computationally cumbersome. One way to calculate these production curves is to create a submodel of the wells and surrounding reservoirs and an iterative solution for the current production rates of components, i.e. oil, gas and water, when the chokes are open and the pressure drop between the reservoirs and wells increases. Usually for the formation of each data point related to the extraction of one component
- 1 014140 относительно другого компонента для заданного падения давления в стволе скважины, должно быть выполнено несколько итераций Ньютона. Вновь, падение давления в скважине зависит от того, насколько открыт дроссель, регулирующий скважину. Этот процесс повторяют неоднократно до вычисления достаточного количества точек данных, возможно 30-50 точек данных, чтобы было получено уравнение или полная кривая дебита. Затем оптимизатор использует уравнения или кривые дебита при оптимизации целевой функции. Формирование, для создания уравнений или кривых дебита, точек данных с использованием указанных многих итераций Ньютона является затратным в вычислительном отношении.- 1 014140 relative to another component for a given pressure drop in the wellbore, several Newton iterations must be performed. Again, the pressure drop in the well depends on how open the throttle regulating the well is. This process is repeated repeatedly until a sufficient number of data points are calculated, possibly 30-50 data points, so that an equation or a complete flow curve is obtained. The optimizer then uses equations or flow curves to optimize the objective function. Formation, to create equations or flow curves, data points using these many Newton iterations is computationally expensive.
Настоящее изобретение обеспечивает решения для вышеупомянутых недостатков обычных схем оптимизации в масштабе месторождения. Во-первых, для создания допустимого решения формируют целевую функцию и ассоциированные ограничительные уравнения, что может быть решено при одиночном пробеге оптимизатора. Во-вторых, для предотвращения существенных колебаний дебитов скважины между временными этапами моделирования пласта-коллектора могут быть созданы ограничительные уравнения, которые требуют зависимости текущих дебитов из подобных скважин. Наконец, описан эффективный способ формирования уравнений или кривых дебита компонента скважины, относящихся к текущим дебитам между компонентами текучей среды скважины.The present invention provides solutions to the aforementioned disadvantages of conventional field-wide optimization schemes. First, to create an feasible solution, the objective function and associated restrictive equations are formed, which can be solved with a single run of the optimizer. Secondly, to prevent significant fluctuations in well production between time stages of reservoir simulation, restrictive equations can be created that require the dependence of current production from similar wells. Finally, an effective method for generating equations or flow curves of a well component relating to current flow rates between components of a well fluid is described.
Сущность изобретенияSUMMARY OF THE INVENTION
Настоящее изобретение содержит способ усовершенствования распределения дебитов текучей среды по нескольким скважинам, соединенным посредством текучей среды по меньшей мере с одним подземным пластом-коллектором. Моделируют поток текучей среды с использованием численного симулятора коллектора по меньшей мере в одном подземном пласте-коллекторе и в нескольких скважинах, соединенных посредством текучей среды с подземным пластом-коллектором. Формируют уравнения дебита компонента в соответствии с смоделированным потоком в скважинах. Выбирают производственные ограничения по меньшей мере с одним из производственных ограничений, в идеале являющимся мягким ограничением, которое, при необходимости, может быть нарушено в процессе оптимизации для обеспечения допустимого решения. Формируют также ограничительные уравнения, соответствующие производственным ограничениям.The present invention provides a method for improving the distribution of fluid flow rates to several wells connected via fluid to at least one subsurface reservoir. A fluid flow is simulated using a numerical reservoir simulator in at least one underground reservoir and in several wells connected by fluid to the underground reservoir. Formation of the flow rate equations of the component in accordance with the simulated flow in the wells. Production constraints are selected with at least one of the manufacturing constraints, ideally being a soft constraint that, if necessary, could be violated during the optimization process to provide an acceptable solution. Constraining equations are also generated corresponding to production constraints.
Формируют целевую функцию, которая соответствует потоку текучей среды в скважинах. Целевая функция может содержать также штрафы за нарушения ограничений, которые соответствуют мягким ограничениям и мягким ограничительным уравнениям. Затем оптимизируют целевую функцию с использованием уравнений дебита компонента и ограничительных уравнения для определения усовершенствованного распределения дебитов текучей среды по скважинам. При необходимости, мягкие ограничения могут быть нарушены для получения допустимого решения для оптимизации целевой функции. Наличие штрафов за нарушения ограничений обеспечивает возможность нарушения мягких ограничений, при этом продолжают удовлетворяться соответствующие ограничительные уравнения. Затем дебиты текучей среды распределяют по скважинам в соответствии с определением, полученным при оптимизации целевой функции.An objective function is generated that corresponds to the fluid flow in the wells. The objective function may also contain penalties for violation of constraints that correspond to soft constraints and soft constraint equations. Then, the objective function is optimized using component production equations and restrictive equations to determine an improved distribution of fluid production over the wells. If necessary, soft constraints can be violated to obtain an acceptable solution for optimizing the objective function. The presence of fines for violation of restrictions provides the possibility of violating soft restrictions, while the corresponding restrictive equations continue to be satisfied. Then the fluid flow rates are distributed among the wells in accordance with the definition obtained by optimizing the objective function.
Мягким ограничениям могут быть назначены приоритеты в отношении того, какое из мягких ограничений должно быть наиболее затруднительным, при необходимости, нарушить для получения допустимого решения для оптимизации целевой функции. Со штрафами за нарушения ограничений в целевой функции могут быть ассоциированы весовые масштабные коэффициенты. Весовые масштабные коэффициенты могут быть взвешены в соответствии с назначением приоритетов для мягких ограничений, чтобы нарушение мягких ограничений с более высоким приоритетом было более затруднительным, чем мягких ограничений с более низким приоритетом.Soft constraints may be prioritized with respect to which of the soft constraints should be the most difficult to violate, if necessary, in order to obtain an acceptable solution for optimizing the objective function. Fines for violation of restrictions in the objective function may be associated with weighted scale factors. Scale weights can be weighted according to prioritization for soft constraints so that breaking soft constraints with a higher priority is more difficult than breaking soft constraints with a lower priority.
Дебиты между выбранными скважинами могут быть взаимозависимы. В частности, скважины, проявляющие подобные характеристики потока, например отношение газ-нефть (СОВ) или отношение воданефть (^ОК), могут иметь взаимозависимые дебиты скважин. Вновь, для указанных зависимых дебитов скважины могут быть сформированы ограничительные уравнения. Тогда усовершенствованное распределение дебитов по зависимым скважинам должно быть взаимозависимым или связанным друг с другом.Production rates between selected wells may be interdependent. In particular, wells exhibiting similar flow characteristics, for example, gas-oil ratio (SOC) or water-oil ratio (^ OK), may have interdependent well flow rates. Again, restrictive equations can be generated for these dependent well production rates. Then the improved distribution of production rates for dependent wells should be interdependent or interconnected.
Согласно другому аспекту этого изобретения смоделированные скважины содержат несколько элементов заканчивания и пласт-коллектор или пласты-коллекторы содержат несколько элементов пластаколлектора. Осуществляют прогон симулятора коллектора для определения давлений в элементах пласта-коллектора и в элементах заканчивания и для определения потоков текучей среды в элементах заканчивания по меньшей мере двух компонентов, т.е. нефти и воды, обусловленных падением давления между элементами пласта-коллектора и элементами заканчивания. Затем формируют точки данных дебита компонента потока текучей среды по диапазону потоков текучей среды для каждой скважины. В идеале точки данных формируют посредством масштабирования и суммирования потоков текучей среды в элементах заканчивания на основе дебитов компонента, определенных первоначальным прогоном симулятора, и в зависимости от расширенного диапазона падений давления между элементами заканчивания и пласта-коллектора.According to another aspect of this invention, simulated wells comprise several completion elements and reservoir formations or reservoir formations comprise several reservoir elements. Run the reservoir simulator to determine the pressures in the elements of the reservoir and in the completion elements and to determine the flow of fluid in the completion elements of at least two components, i.e. oil and water caused by a drop in pressure between the elements of the reservoir and completion elements. Then, the flow rate data points of the fluid flow component are generated over the range of fluid flows for each well. Ideally, data points are generated by scaling and summing the fluid flows in the completion elements based on the flow rates of the component determined by the initial run of the simulator and depending on the extended range of pressure drops between the completion elements and the reservoir.
- 2 014140- 2 014140
Задача настоящего изобретения состоит в обеспечении способа, в котором создают целевую функцию, содержащую по меньшей мере один штраф за нарушения ограничений, соответствующий мягкому ограничению, что обеспечивает возможность оптимизации целевой функции, при этом, при необходимости, мягкое ограничение может быть нарушено для получения допустимого решения для оптимизации.An object of the present invention is to provide a method in which an objective function is created comprising at least one penalty for violation of restrictions corresponding to a soft restriction, which enables optimization of the objective function, while, if necessary, the soft restriction can be violated to obtain an acceptable solution for optimization.
Другая задача состоит в формировании целевой функции, содержащей взвешенные штрафы за нарушения ограничений, которые могут быть взвешены соответствующим образом, так чтобы мягкие ограничения могли быть нарушены в порядке назначения приоритетов.Another objective is to formulate an objective function containing weighted fines for violations of restrictions that can be weighed accordingly, so that soft restrictions can be violated in the order of priority assignment.
Еще одна задача состоит в создании зависимости между текущими дебитами для скважин при оптимизации, так чтобы после выполнения оптимизации дебиты по указанным скважинам были зависимы, что приводит к ограниченным колебаниям дебита указанных скважин между временными этапами в моделировании пласта-коллектора.Another task is to create a relationship between the current production rates for wells during optimization, so that after the optimization is performed, production rates for these wells are dependent, which leads to limited fluctuations in the production rate of these wells between time steps in modeling the reservoir.
Еще одна задача состоит в формировании уравнений дебита компонента, которые формируют посредством масштабирования дебитов компонента в отдельных элементах заканчивания на основе дебитов, первоначально определенных при прогоне моделирования пласта-коллектора, и в зависимости от диапазона изменяющихся профилей давления в скважине.Another task is to formulate the flow rate equations of the component, which are formed by scaling the flow rates of the component in individual completion elements based on flow rates originally determined during the simulation run of the reservoir, and depending on the range of changing pressure profiles in the well.
Краткое описание чертежейBrief Description of the Drawings
Указанные и другие задачи, признаки и преимущества настоящего изобретения станут более понятны в отношении последующего описания, формулы изобретения и приложенных чертежей, которые иллюстрируют:These and other objects, features and advantages of the present invention will become more apparent with respect to the following description, claims and the attached drawings, which illustrate:
фиг. 1 - схематический чертеж возможного действующего месторождения углеводородов, содержащего подземные пласты-коллекторы, которые связаны посредством текучей среды посредством скважины с поверхностью месторождения, с дросселями, используемыми для управления давлением ствола скважины и дебитами, так чтобы могла быть оптимизирована добыча из месторождения;FIG. 1 is a schematic drawing of a possible existing hydrocarbon field containing subsurface reservoirs that are fluidly coupled to the surface of the field with throttles used to control wellbore pressure and flow rates so that production from the field can be optimized;
фиг. 2 - блок-схема возможного способа оптимизации в масштабе месторождения, осуществляемого согласно этому изобретению;FIG. 2 is a flow chart of a possible field-scale optimization method carried out according to this invention;
фиг. ЗА и 3В - кривые дебита компонента, сформированные с использованием способа быстрых скоростей, осуществляемого согласно настоящему изобретению, и кривые дебита компонента, сформированные с использованием итеративного способа Ньютона, громоздкого в вычислительном отношении;FIG. 3A and 3B show component production curves generated using the fast speed method of the present invention and component production curves generated using a computationally cumbersome Newton iterative method;
фиг. 4А и 4В - графики, изображающие зависимость дебитов скважины между двумя скважинами, имеющими подобные характеристики текучей среды.FIG. 4A and 4B are graphs depicting the dependence of well production between two wells having similar fluid characteristics.
Обеспечивают соединение посредством текучей среды между пластами-коллекторами 22 и 24 и скважиной 30, 32 и 34. Скважина 34 соединена только с верхним пластом-коллектором 22.A fluid connection is provided between the reservoirs 22 and 24 and the well 30, 32 and 34. The well 34 is connected only to the upper reservoir 22.
Дроссели или устройства 54, 56 и 60 управления скважиной используют для управления потоком текучей среды в соответствующие скважины 30, 32 и 34 и из них. Как будет описано более полно ниже, дроссели 54, 56 и 60 также управляют профилями давления в соответствующих скважинах 30, 32 и 34. Хотя это не изображено, скважины 30, 32 и 34 должны быть соединены посредством текучей среды с наземными объектами, такими как сепараторы нефти/газа/воды, компрессоры, резервуары для хранения, насосы, трубопроводы и т.д. Дебит текучих сред через скважины 30, 32 и 34 может быть ограничен возможностями обработки текучей среды указанными наземными объектами.Throttles or well control devices 54, 56 and 60 are used to control fluid flow to and from respective wells 30, 32 and 34. As will be described more fully below, throttles 54, 56, and 60 also control pressure profiles in respective wells 30, 32, and 34. Although not shown, wells 30, 32, and 34 must be fluidly coupled to surface objects such as separators oil / gas / water, compressors, storage tanks, pumps, pipelines, etc. The flow rate of fluids through wells 30, 32, and 34 may be limited by the ability of the fluid to be processed by said surface facilities.
Фиг. 2 изображает блок-схему, иллюстрирующую общие этапы, используемые согласно способу оптимизации в масштабе месторождения настоящего изобретения. На основе принципов, содержащихся в этом описании изобретения, специалисты в области моделирования пластов-коллекторов могут простым образом разработать компьютерное программное обеспечение для выполнения способа, изложенного согласно фиг. 2.FIG. 2 is a flowchart illustrating the general steps used according to the field-scale optimization method of the present invention. Based on the principles contained in this description of the invention, specialists in the field of modeling reservoir formations can easily develop computer software to perform the method described in accordance with FIG. 2.
Для моделирования потока текучей среды в месторождении 50, которое содержит пластыколлекторы и скважины (этап 110), используют симулятор пласта-коллектора. В основном для выполнения численного моделирования такая модель пласта-коллектора должна содержать тысячи или даже миллионы отдельных элементов. Указанные отдельные элементы включают в себя элементы пластаколлектора и элементы скважины. Элементы скважины содержат определенные элементы заканчивания, которые перемещают текучую среду вперед и назад между смежными элементами пласта-коллектора и другими элементами скважины, которые соединены посредством текучей среды с дросселем и наземными объектами (не изображены).To simulate the fluid flow in the field 50, which contains reservoir reservoirs and wells (step 110), a reservoir simulator is used. Basically, to perform numerical modeling, such a reservoir model should contain thousands or even millions of individual elements. These individual elements include reservoir elements and well elements. Well elements contain certain completion elements that move the fluid back and forth between adjacent elements of the reservoir and other elements of the well that are fluidly connected to the throttle and ground objects (not shown).
На модели месторождения определяют начальные и граничные условия. Указанные начальные и граничные условия включают в себя, например, первоначальные давления и дебиты в элементах пластаколлектора и элементах скважины, компоненты текучей среды, вязкости и т.д.On the model of the field, the initial and boundary conditions are determined. Said initial and boundary conditions include, for example, initial pressures and flow rates in reservoir elements and well elements, fluid components, viscosities, etc.
Затем выполняют прогон (этап 120) моделирования на модели месторождения для вычисления характеристик потока текучей среды и пласта-коллектора для временного этапа. В частности, дебиты текучей среды между пластами-коллекторами и скважинами определяют в отношении того, какими являются давления в элементах скважины и пласта-коллектора. Эксплуатационные скважины будут получать добываемые текучие среды из пластов-коллекторов, содержащих нефть, воду и газ, которые поставляют в наземные объекты месторождения. Могут быть использованы нагнетательные скважины для создания давления в одном или большем количестве пластов-коллекторов и/или для утилизации воды. Также вThen run a run (step 120) of modeling on the field model to calculate the characteristics of the fluid flow and reservoir for the time stage. In particular, fluid flow rates between reservoirs and wells are determined with respect to what are the pressures in the elements of the well and reservoir. Production wells will receive produced fluids from reservoirs containing oil, water and gas, which are delivered to the field’s onshore facilities. Injection wells may be used to create pressure in one or more reservoirs and / or to utilize water. also in
- 3 014140 скважины может нагнетаться газ для обеспечения добычи текучей среды, выполняемой с помощью газа. Для специалиста очевидно, что с использованием симулятора пласта-коллектора могут быть смоделированы многие другие операции, воздействующие на добычу, и указанные действия включены в контекст этого изобретения.- 3 014140 wells, gas may be injected to provide for the production of a fluid carried out with gas. It will be apparent to those skilled in the art that many other operations affecting production can be simulated using a reservoir simulator, and these steps are included in the context of this invention.
Дебиты текучей среды компонента могут быть определены в терминах потока нефти, газа и воды. В виде варианта компоненты текучей среды, для которых должен быть оптимизирован поток, могут быть композиционными компонентами, такими как легкие (С3-С4), средние (С5-С8) и тяжелые (>Сд) углеводороды. В виде возможного варианта другие возможные комбинации компонентов могут содержать неуглеводородные компоненты, такие как Н28 и СО2.The fluid flow rates of a component can be defined in terms of the flow of oil, gas, and water. Alternatively, the fluid components for which the flow is to be optimized can be composite components such as light (C 3 -C 4 ), medium (C 5 -C 8 ) and heavy (> Cd) hydrocarbons. As a possible embodiment, other possible combinations of components may contain non-hydrocarbon components such as H 2 8 and CO 2 .
Затем вычисляют (этап 130) уравнения дебита компонента для каждой скважины. Эти уравнения дебита компонента описывают оцененный поток одного компонента текучей среды относительно потока другого компонента текучей среды по ожидаемому диапазону дебитов для скважины. Физически, дроссели на скважине могут быть открыты или закрыты для увеличения или уменьшения полного выхода или входа текучей среды в отношении скважины. При открытии и закрытии дросселя, из-за изменения профилей давления в скважине, могут быть изменены относительные показатели нефти, газа и воды, добытые из ствола скважины.Then, component production equations for each well are calculated (step 130). These component flow equations describe the estimated flow of one fluid component relative to the flow of another fluid component over the expected range of flow rates for the well. Physically, throttles in a well can be opened or closed to increase or decrease the total output or inlet of fluid in relation to the well. When opening and closing the throttle, due to changes in pressure profiles in the well, the relative indicators of oil, gas and water extracted from the wellbore may be changed.
На фиг. ЗА и 3В изображены возможные варианты кривых дебита компонента для скважины. На фиг. ЗА изображен текущий дебит газа в М8СР/О (миллионы квадратных кубических футов в день) относительно текущего дебита нефти в 8ΤΒ/Ώ (баррели резервуара для хранения в день). На фиг. ЗВ изображен текущий дебит воды (8ΤΒ/Ο) относительно текущего дебита нефти в 8ΤΒ/Ώ. Текущий дебит газа относительно нефти является относительно линейным по широкому диапазону возможных текущих дебитов нефти. Однако текущий дебит воды является нелинейным относительно текущего дебита нефти. Гораздо большее количество воды формируется при более высоких выходах добычи нефти, чем при более низких текущих дебитах нефти. Высокие выходы добычи соответствуют широко открытому положению дросселя.In FIG. 3A and 3B illustrate possible variations of the component production curves for the well. In FIG. The current gas flow rate in M8СР / О (millions of square cubic feet per day) relative to the current oil flow rate of 8ΤΒ / Ώ (barrels of the storage tank per day) is shown in Beyond. In FIG. ST shows the current water flow rate (8ΤΒ / Ο) relative to the current oil flow rate of 8ΤΒ / Ώ. The current gas flow rate relative to oil is relatively linear over a wide range of possible current oil flow rates. However, the current flow rate of water is non-linear with respect to the current flow rate of oil. A much larger amount of water is formed at higher oil production yields than at lower current oil production rates. High production yields correspond to the wide open throttle position.
В предпочтительном варианте осуществления этого изобретения используют способ быстрых скоростей для формирования отдельных точек данных дебита компонента, которые затем могут быть использованы для быстрого построения графиков или для формирования уравнений дебита компонента. Более подробно способ быстрых скоростей будет описан ниже. Для специалистов очевидно, что могут быть использованы другие способы при формировании оценок в отношении того, как может изменяться добыча одного компонента относительно текущего дебита другого компонента по полному диапазону выхода скважины.In a preferred embodiment of this invention, a fast velocity method is used to generate individual points of component production data, which can then be used to quickly plot or generate component production equations. The method of fast speeds will be described in more detail below. It is obvious to those skilled in the art that other methods can be used in forming estimates as to how the production of one component can change relative to the current production rate of another component over the full range of well output.
Пользователь должен определить производственные ограничения (этап 140) для использования совместно с моделью месторождения. В виде возможного варианта, возможные варианты производственных ограничений включают в себя (1) добычу нефти на заданном уровне; (2) добычу газа на заданном уровне; (3) ограничение добычи газа ниже предварительно определенного предела; (4) ограничение добычи воды ниже предварительно определенного предела; (5) ограничение нагнетания воды до количества, относящегося к воде, добытой из скважины; и (6) ограничение нагнетания газа выше предварительно определенного предела для обеспечения газ-лифта. Дополнительно, указанные задачи и ограничения также могут быть объединены или масштабированы относительно друг друга.The user must determine production constraints (step 140) for use with the field model. As a possible option, possible options for production constraints include (1) oil production at a given level; (2) gas production at a given level; (3) restricting gas production below a predetermined limit; (4) limiting water production below a predetermined limit; (5) limiting the injection of water to an amount related to water produced from a well; and (6) restricting gas injection above a predetermined limit to provide a gas lift. Additionally, these tasks and limitations can also be combined or scaled relative to each other.
Производственные ограничения могут содержать жесткие или мягкие ограничения. Жесткими ограничениями являются ограничения, которые не должны быть нарушены. Мягкими ограничениями являются ограничения, которые, при необходимости, могут быть нарушены для формирования допустимого решения проблемы оптимизации. Возможно, также может быть определен порядок, в котором предпочтительно обеспечена возможность нарушения, при необходимости, мягких ограничений для получения допустимого решения.Production restrictions may include hard or soft restrictions. Hard limits are restrictions that must not be violated. Soft restrictions are restrictions that, if necessary, can be violated to form an acceptable solution to the optimization problem. It may also be possible to determine the order in which it is preferable to violate, if necessary, soft restrictions to obtain an acceptable solution.
Согласно другому аспекту настоящего изобретения, возможно, имеет место определение (этап 150), должны ли быть зависимы дебиты скважины определенных скважин. Например, скважины, имеющие подобные характеристики текучей среды, такие как отношение газ-нефть (СОК.) или отношение воданефть (ШОК), могут быть взаимозависимы. Зависимость текущих дебитов между скважинами должна обеспечивать отсутствие между тактами произвольного колебания текущих дебитов (или скоростей нагнетания) между этими скважинами.According to another aspect of the present invention, it may be determined (step 150) whether well flow rates of certain wells should be dependent. For example, wells having similar fluid characteristics, such as gas-oil ratio (SOC) or water-oil ratio (SOC), may be interdependent. The dependence of the current flow rates between wells should ensure the absence of arbitrary fluctuations in the current flow rates (or injection rates) between these wells between cycles.
Затем формируют (этап 160) ограничительные уравнения из производственных ограничений и в соответствии с зависимыми дебитами скважины. Формируют жесткие ограничительные уравнения для тех ограничений, возможность нарушения которых не обеспечена. Формируют мягкие ограничительные уравнения, соответствующие мягким ограничениям, которые содержат штрафы за нарушения ограничений. Штрафы за нарушения ограничений обеспечивают возможность выполнения мягких ограничительных уравнений, даже когда мягкие ограничения должны быть нарушены для формирования допустимого решения при оптимизации. Формирование указанного набора ограничительных уравнений будет более подробно описано ниже.Then form (step 160) restrictive equations from production constraints and in accordance with the dependent flow rates of the well. Form strict restrictive equations for those restrictions, the possibility of violation of which is not provided. Soft constraint equations are formed that correspond to soft constraints that contain fines for violation of constraints. Penalties for violation of constraints provide the ability to execute soft constraint equations, even when soft constraints must be violated to form an acceptable solution for optimization. The formation of this set of restrictive equations will be described in more detail below.
- 4 014140- 4 014140
На этапе 170 создают целевую функцию, которая стремится оптимизировать задачу, такую как добыча нефти из месторождения 50. Целевая функция в идеале содержит дебиты компонента скважины, а также штрафы за нарушения ограничений, ассоциированные с мягкими ограничительными уравнениями. Со штрафами мягких ограничений в целевой функции может быть ассоциирован весовой масштабный коэффициент. При соответствующем взвешивании указанных весовых масштабных коэффициентов могут быть назначены приоритеты для порядка, в котором могут быть нарушены соответствующие мягкие ограничения. Затем оптимизируют (этап 180) целевую функцию посредством процедуры оптимизации (оптимизатора) для формирования оптимизированного распределения дебитов текучей среды по скважинам. Для оптимизации целевой функции оптимизатор использует уравнения дебита компонента, вычисленные на этапе 130, и ограничительные уравнения, установленные на этапе 160.At step 170, a goal function is created that seeks to optimize the task, such as oil production from field 50. The goal function ideally contains well component production rates as well as fines for constraint violations associated with soft constraint equations. With fines of soft constraints in the objective function, a weight scale factor can be associated. With appropriate weighting of the indicated weighting factors, priorities can be assigned for the order in which the corresponding soft constraints can be violated. Then, the objective function is optimized (step 180) by means of an optimization procedure (optimizer) to form an optimized distribution of fluid flow rates in the wells. To optimize the objective function, the optimizer uses the component debit equations calculated in step 130 and the constraint equations established in step 160.
Затем оптимизированные дебиты текучей среды и другие характеристики потока текучей среды, определенные из оптимизатора, например штрафы за нарушения ограничений, могут быть распределены по скважинам и пластам-коллекторам (этап 190). Тогда указанные оптимизированные дебиты и характеристики могут быть установлены (этап 200) в качестве начальных/граничных условий на следующем итеративном временном этапе в моделировании пласта-коллектора. Затем многое количество временных этапов повторяют этапы 120-200 для обеспечения усовершенствованной добычи в масштабе месторождения, пока не истек достаточный период времени, и затем заканчивают моделирование. Теперь вышеупомянутые этапы будут описаны более подробно.Then, the optimized fluid flow rates and other fluid flow characteristics determined from the optimizer, for example fines for violation of restrictions, can be distributed to wells and reservoirs (step 190). Then, these optimized flow rates and characteristics can be set (step 200) as initial / boundary conditions at the next iterative time step in modeling the reservoir. Then, a large number of time steps are repeated steps 120-200 to provide improved field scale production until a sufficient period of time has elapsed, and then the simulation is completed. Now, the above steps will be described in more detail.
А. Создание целевой функции и ограничительных уравнений.A. Creation of the objective function and restrictive equations.
1. Система ограничительных уравнений.1. The system of restrictive equations.
Система линейного программирования (ЬР) является набором линейных уравнений и линейных ограничений. Система смешанного целочисленного программирования (М1Р) является набором линейных или нелинейных уравнений и ограничений. В настоящем изобретении для получения оптимизированной целевой функции предпочтительно, когда требуется найти решение для набора нелинейных уравнений или ограничений, представленных кусочно-линейными функциями, систему ЬР усовершенствуют системой М1Р. В этом возможном варианте осуществления для оптимизации целевой функции используют открытый исходный пакет программного обеспечения, в котором использованы способы ЬР и М1Р. В частности, в настоящем изобретении используют пакет, называемый ЬР-§о1ус, который доступен по 1Шр://раскас|С5.бсЫап.огд/51аЫс/та111/1р-5о1ус. Также используют альтернативную коммерческую решающую программу, называемую ХА, которую предоставляет корпорация технологии программного обеспечения §ип8С1, Сан-Марино, Калифорния. Для специалистов очевидно, что для оптимизации целевой функции с использованием дебитов текучей среды и ограничительных условий могут быть использованы другие коммерческие пакеты оптимизатора ЬР/МГР.A linear programming system (bp) is a set of linear equations and linear constraints. A mixed integer programming system (M1P) is a set of linear or non-linear equations and constraints. In the present invention, in order to obtain an optimized objective function, it is preferable when it is necessary to find a solution for a set of nonlinear equations or constraints represented by piecewise linear functions, the LP system is improved by the M1P system. In this possible embodiment, to optimize the objective function, an open source software package is used in which the LR and M1P methods are used. In particular, in the present invention, a package called LF-§O1us is used, which is available at 1Bp: // split | C5.bsYap.ogd / 51aYc / ta111 / 1p-5o1us. They also use an alternative commercial solver program called XA, which is provided by §ip8C1 Software Technology Corporation, San Marino, CA. For specialists, it is obvious that other commercial L / MH optimizer packages can be used to optimize the objective function using fluid flow rates and restrictive conditions.
В оптимизатор вводят ограничительные уравнения, уравнения дебита компонента и целевую функцию. Затем оптимизатор выводит допустимое решение проблемы оптимизации, содержащее усовершенствованное распределение дебитов скважины. В идеале также выводят значения для нарушения всех мягких ограничений, требуемых для получения допустимого решения оптимизации. Тогда пользователь может вносить соответствующие изменения в производственные ограничения или в производительность наземных объектов для отражения значения нарушения мягких ограничений.The constraint equations, the debit equations of the component, and the objective function are introduced into the optimizer. Then, the optimizer derives a feasible solution to the optimization problem containing an improved distribution of well production. Ideally, values are also inferred for violating all the soft constraints required to obtain a feasible optimization solution. Then the user can make appropriate changes to production restrictions or to the performance of ground facilities to reflect the value of breaking soft restrictions.
Осуществляют поиск экстремума целевой функции. Простая система ЬР может иметь следующий вид:Search for the extremum of the objective function. A simple bp system can have the following form:
и подчинена ограничениям в видеand subject to restrictions in the form
Στ [ал-ЬЙ {<,>,=} 0 (1) где ί - индекс;Στ [al-b {{,>, =} 0 (1) where ί is the index;
с1 - весовой масштабный коэффициент;with 1 - weight scale factor;
х1 - оптимизируемые параметры;x 1 - optimized parameters;
а1 - постоянный множитель иand 1 is a constant factor and
Ь1 - суммируемая постоянная.B 1 is a summable constant.
В одном варианте осуществления этого изобретения главными переменными являются дебиты скважины. То есть дебиты, при которых из скважины добывают компоненты добычи текучей среды, т. е. нефти, воды и газа. Уравнения дебита компонента предпочтительно формируют с использованием способа быстрых скоростей, который будет описан ниже. Уравнения дебита компонента описывают, какое количество одного компонента транспортируют через скважину по сравнению с другим компонентом текучей среды. Текущие дебиты компонентов могут оставаться линейными относительно друг друга или могут быть нелинейными по возможному диапазону выходов добычи скважины. В настоящем изобретении в идеале манипулируют нелинейным масштабированием между дебитами компонента или фазовыми скоростями через кусочно-линейные функции, определяя систему как задачу М1Р. Производственные ограничения устанавливают в виде жестких ограничений, возможность нарушения которых не обеспечена, и/или в виде мягких ограничений, для которых, при необходимости, обеспечена возможность нарушения для получения решения. Ограничения могут содержать целевые задачи и производственные огра- 5 014140 ничения. Целевую функцию устанавливают по информации, обеспеченной пользователем.In one embodiment of this invention, the main variables are well flow rates. That is, flow rates in which components of fluid production, i.e., oil, water and gas, are extracted from the well. The flow rate equations of the component are preferably formed using the fast velocity method, which will be described below. The flow rate equations of a component describe how much of one component is transported through the well compared to the other component of the fluid. The current production rates of the components may remain linear relative to each other or may be non-linear in the possible range of well production yields. In the present invention, ideally, non-linear scaling is manipulated between the flow rates of a component or phase velocities through piecewise linear functions, defining the system as an M1P task. Production restrictions are set in the form of severe restrictions, the possibility of violation of which is not provided, and / or in the form of soft restrictions, for which, if necessary, the possibility of violation is provided to obtain a decision. Constraints may contain targets and production constraints. The target function is set according to the information provided by the user.
2. Установка целевой функции.2. Setting the target function.
В основном целевой функции соответствует математическое выражение = (2)Basically, the objective function corresponds to the mathematical expression = (2)
I у к где ΟΒ1 - целевая функция, которая должна быть оптимизирована;I у к where ΟΒ1 is the objective function, which should be optimized;
ί - количество компонентов текучей среды в текучей среде скважины;ί is the number of fluid components in the well fluid;
- весовой масштабный коэффициент для добычи ί-го компонента текучей среды в скважине;- weight scale factor for the production of the ί-th component of the fluid in the well;
_) - количество скважин;_) - the number of wells;
с.],., - количество ί-го компонента, добытое _)-й скважиной;S.],., - the amount of the ί-th component, extracted _) -th well;
к - количество штрафов за нарушения ограничений;k - the number of fines for violation of restrictions;
к - весовой масштабный коэффициент для штрафа за нарушение к-го ограничения и k - weight scale factor for a fine for violation of the k-th restriction and
СУРк - штраф за нарушение к-го ограничения.SUR to - penalty for violation of the k-th restriction.
В частности, наиболее возможная целевая функция для системы ЬР/М1Р может состоять из взвешенной суммы текущих дебитов в целом нефти, воды и газа для выбранной совокупности скважин. В настоящем изобретении целевая функция может также содержать переменные штрафа за нарушения ограничений (СУРк), соответствующие использованию мягких ограничений. Обычная целевая функция может быть выражена в следующем математическом виде:In particular, the most feasible objective function for the LF / M1P system may consist of a weighted sum of the current production rates of oil, water and gas in general for the selected set of wells. In the present invention, the objective function may also contain penalty variables for violation of restrictions (CMS to ), corresponding to the use of soft restrictions. The usual objective function can be expressed in the following mathematical form:
= + + О) ί ί ί к где ΟΒί - целевая функция, которая должна быть оптимизирована;= + + O) ί ί ί к where ΟΒί is the objective function, which should be optimized;
о - весовой масштабный коэффициент для добычи нефти; o - weight scale factor for oil production;
с.|о| - количество нефти, добытое ί-й скважиной;with. | about | - the amount of oil produced by the ί-th well;
- весовой масштабный коэффициент для добычи газа;- weight scale factor for gas production;
с.|д| - количество газа, добытое ί-й скважиной;with. | d | - the amount of gas produced by the ί-th well;
- весовой масштабный коэффициент для добычи воды;- weight scale factor for water production;
ц· - количество воды, добытое ί-й скважиной;t · - the amount of water produced by the ί-th well;
к - весовой масштабный коэффициент для (штрафа за нарушение) к-го (ограничения) и k - weight scale factor for (penalty for violation) of k-th (restriction) and
СУРк - штраф за нарушение к-го ограничения.SUR to - penalty for violation of the k-th restriction.
Весовые масштабные коэффициенты или параметры дебита скважины могут быть определены пользователем. Например, пользователь может определить:Weighted scale factors or well production parameters can be defined by the user. For example, a user may define:
νο=1,0; ν9=-0,1 и N„=-0,2ν ο = 1.0; ν 9 = -0.1 and N „= - 0.2
Эти весовые масштабные коэффициенты соответствуют максимизации текущего дебита нефти при попытке минимизировать дебиты газа и воды. В этом случае целевая функция возрастает на 1,0 для каждого барреля резервуара для хранения в день (8ΤΒ/Ώ) добытой нефти (·ο1ι=1,0) и штрафуется на 0,2 за каждый миллион обычных кубических футов в день (М8СЕ/О) газа и на 0,1 за каждый 8ΤΒ/Ο добытой воды. В этом случае единицами целевой функции является комбинация единиц 8ΤΒ/Ο и М8СЕ/О. В идеале выполняют нормализацию компонентов целевой функции для выдачи безразмерной целевой функции.These weighted scale factors correspond to maximizing the current oil flow rate while trying to minimize gas and water flow rates. In this case, the objective function increases by 1.0 for each barrel of the storage tank per day (8ΤΒ / Ώ) of the extracted oil (· ο1 ι = 1.0) and is fined 0.2 for every million ordinary cubic feet per day (M8SE / O) gas and 0.1 for every 8ΤΒ / Ο of produced water. In this case, the units of the objective function is the combination of the units 8ΤΒ / Ο and M8CE / O. Ideally, the components of the objective function are normalized to produce a dimensionless objective function.
В другом предпочтительном способе обработки этого несоответствия единиц в целевой функции используют экономическую информацию, если она является доступной. Например, если доходы от нефти составляют 225/8ΤΒ/Ο, доходы от газа составляют 35/М8СЕ/Э, и каждый 8ΤΒ/Ώ воды стоит 3,5 $, то νο=22,0; и9=3,0 и N„=-3,5Another preferred method for processing this unit mismatch in the objective function uses economic information, if available. For example, if oil revenues are 225 / 8ΤΒ / Ο, gas revenues are 35 / M8SE / E, and each 8ΤΒ / Ώ of water costs $ 3.5, then ν ο = 22.0; and 9 = 3.0 and N „= - 3.5
В этом случае единицами целевой функции являются денежные единицы ($) и согласуются. Предпочтительно масштабировать весовые масштабные коэффициенты так, чтобы о составляло 1,0, следовательно, предыдущие значения параметра дебита скважины должны быть нормализованы на 22,0, что дает νο=1,0; мд=0,136 и ик=-0,159In this case, the units of the objective function are monetary units ($) and are consistent. It is preferable to scale the weighted scale factors so that o is 1.0, therefore, the previous values of the well production rate should be normalized to 22.0, which gives ν ο = 1.0; m d = 0.136 and and k = -0.159
3. Производственные ограничения.3. Production restrictions.
Ограничения могут быть основаны на физических ограничениях, таких как ограничения добычи из скважины, ограничения скорости нагнетания или ограничения скорости газ-лифта. В виде варианта, ограничения могут быть определены так, чтобы удовлетворять техническим предпочтениям, таким как задачи добычи/нагнетания для группы скважин. Другие ограничения, в виде варианта, например, могут содержать отношения газа к нефти (ΟΟΚ), отношения воды к нефти (^ΟΚ.) и ограничения на подсовокупность скважин или заканчиваний.The restrictions may be based on physical restrictions, such as restrictions on production from the well, restrictions on the rate of injection, or restrictions on the speed of the gas lift. Alternatively, restrictions can be defined to suit technical preferences, such as production / injection tasks for a group of wells. Other restrictions, as an option, for example, may include gas to oil ratios (ΟΟΚ), water to oil ratios (^ ΟΚ.), And restrictions on a subset of wells or completions.
Ограничения системы ЬР/МГР классифицируют как жесткие и мягкие ограничения. Например, жесткие ограничения могут быть наложены на пару скважин, так чтобы объединенная максимальная добыча нефти составляла 5,000 8ΤΒ/Ώ. Указанные жесткие ограничения преобразуют в следующие ограничения ЬР/М!Р:Limitations of the LP / MGR system are classified as hard and soft restrictions. For example, stringent restrictions may be imposed on a pair of wells so that the combined maximum oil production is 5,000 8ΤΒ / Ώ. The aforementioned stringent restrictions are converted into the following restrictions LR / M! P:
<Ф*О1А 5,000 <5,000 (4)<Ф * О1А 5,000 <5,000 (4)
- 6 014140 где * - количество нефти, добытой из первой скважины; и _ количество нефти, добытой из второй скважины.- 6 014140 where * is the amount of oil produced from the first well; and _ the amount of oil produced from the second well.
4. Назначение приоритетов для мягких ограничений.4. Prioritization for soft constraints.
Мягкими ограничениями являются ограничения, возможность нарушения которых обеспечена, если, и только если, нет никакого другого способа выполнить мягкие ограничения, при этом получая допустимое решение для системы. В идеале это нарушение ограничений будет минимально возможным, которое требуется для получения решения. Нарушения ограничений могут происходить при наличии в системе противоречивых ограничений/задач.Soft restrictions are restrictions, the possibility of violation of which is provided if, and only if, there is no other way to fulfill the soft restrictions, while obtaining an acceptable solution for the system. Ideally, this violation of the restrictions will be the minimum possible that is required to obtain a solution. Violations of restrictions can occur if there are conflicting restrictions / tasks in the system.
Рассматривается следующая ситуация, где месторождение имеет следующие ограничения, включающие в себя задачу добычи нефти и ограничение на обработку воды по группе скважин:The following situation is considered where the field has the following restrictions, including the task of oil production and the restriction on water treatment for a group of wells:
Задача добычи нефти = 7,500 8ΤΒ/Ώ. (5) Ограничение на добычу воды >5,000 8ΤΒ/Ώ.Oil production task = 7,500 8ΤΒ / Ώ. (5) Water restriction> 5,000 8ΤΒ / Ώ.
Может быть, и наиболее вероятно, должна существовать точка в моделировании, где группа скважин не будет способна осуществлять добычу 7,500 8ΤΒ/Ό нефти без добычи более 5,000 8ΤΒ/Ώ воды. Существует тенденция добычи в скважинах большего количества воды при истощении скважин. В таком случае оптимизатор не будет сообщать об отсутствии решения, но вместо этого обеспечит возможность нарушения одного из мягких ограничений. Предпочтительно будет установлен флаг, указывающий на то, что было нарушено ограничение. Вначале то, какое ограничение выбрано для нарушения, может быть определено пользователем, так же как в этом предпочтительном варианте осуществления этого изобретения.Perhaps, and most likely, there should be a point in the simulation where a group of wells will not be able to produce 7,500 8ΤΒ / Ό of oil without producing more than 5,000 8ΤΒ / Ώ of water. There is a tendency to produce more water in wells during well depletion. In this case, the optimizer will not report the absence of a solution, but instead provide the possibility of violating one of the soft restrictions. Preferably, a flag will be set to indicate that the restriction has been violated. Initially, which restriction is selected for violation can be determined by the user, as in this preferred embodiment of this invention.
Указанную задачу для нефти и условия ограничения для воды преобразуют в следующие три мяг ких ограничительных уравнения:The indicated problem for oil and the constraint conditions for water are transformed into the following three soft constraint equations:
Ограничение + +^^7,500Limit + + ^^ 7,500
ОграничениеLimitation
2; Чр=011 (6) ν^ΡΛΟΙΆ , утгп ς ЛЛП2; Чр = 011 (6) ν ^ ΡΛΟΙΆ, utgp ς LLP
ОграничениеLimitation
В конец целевой функции добавляют переменные штрафа за нарушения ограничений СУРк:At the end of the objective function, add penalty variables for violations of the restrictions of the RMS to :
0Βσ=... - Μι ονΡι - и2 ονρ2 СУР3 (7) подчинена:0Βσ = ... - Μι ονΡι - and 2 ονρ 2 СУР 3 (7) is subordinate:
тек>0, где \ν(: является к-м весовым масштабным коэффициентом, ассоциированным с штрафом за нарушение к-го ограничения; иthose k > 0, where \ ν (: is the k-th weighting coefficient associated with the penalty for violation of the k-th restriction; and
СУРк>0, где СУРк является штрафом за нарушение к-го ограничения, который ассоциирован с к-м ограничительным уравнением.RMS k > 0, where RMS k is a fine for violating the k-th restriction, which is associated with the k-m restrictive equation.
Следует отметить, что эта установка приводит к обнулению переменных СУР, так как они имеют отрицательные веса в целевой функции, что делает их эквивалентными жестким ограничениям каждый раз, когда возможно их выполнение, т.е. когда добыча нефти составляет 7,500 8ΤΒ/Ό и добыча воды составляет менее 5,000 8ΤΒ/Ώ.It should be noted that this setting leads to the zeroing of the variables of the RMS, since they have negative weights in the objective function, which makes them equivalent to hard constraints every time their execution is possible, i.e. when oil production is 7,500 8ΤΒ / Ό and water production is less than 5,000 8ΤΒ / Ώ.
Предположим, что условия пласта-коллектора таковы, что для добычи 7,500 8ΤΒ/Ώ нефти должно быть добыто 5,100 8ΤΒ/Ώ воды. В этом случае существует две возможности:Assume that the conditions of the reservoir are such that 5,100 8ΤΒ / Ώ of water must be produced to produce 7,500 8ΤΒ / Ώ of oil. In this case, there are two possibilities:
уменьшить добычу и выполнить ограничение на воду, но игнорировать задачу по нефти или выполнить задачу по нефти, но добыть большее количество воды, чем соответствует ограничению на воду.reduce production and fulfill the water limit, but ignore the oil task or complete the oil task, but produce more water than meets the water limit.
Выберет ли система ЬР/МГР уменьшение добычи или выполнение ограничения на воду, зависит от коэффициентов или весовых масштабных коэффициентов \ν1: переменных СУРк. Предположим, что ограничение на объем воды является абсолютным и что обеспечена возможность уменьшения добычи нефти для выполнения ограничения на воду. В этом случае предполагается, что ν1=1, ν2=1 и \\3=2. что соответствует ограничению 3 (ограничение на добычу воды), имеющему больший приоритет, чем два других ограничения (задача добычи нефти). Следует отметить, что весовому масштабному коэффициенту \\3 задан больший вес, чем двум другим весовым масштабным коэффициентам и ν2, ассоциированным с добычей нефти. При уменьшении дебитов скважины для выполнения ограничения на добычу воды предполагается, что когда добыча воды составляет точно 5,000 8ΤΒ/Ώ, добыча нефти уменьшается до 7,400 8ΤΒ/Ώ. В этом случае СУР, должен быть отличным от нуля для выполнения ограничения 1, чтобы точно выполнялось СУР1=100. При такой установке из-за определенных значений коэффициентов \ν1: СУР система ЬР/МГР должна выбрать скорее уменьшение дебитов, чем добычу большего количества воды. Для двух указанных случаев элементы целевой функции должны выглядеть следующим образом.Whether the LR / MGR system chooses to reduce production or fulfill the water restriction depends on the coefficients or weighted scale factors \ ν 1: SUR variables k . Assume that the restriction on the volume of water is absolute and that it is possible to reduce oil production to fulfill the water restriction. In this case, it is assumed that ν 1 = 1, ν 2 = 1 and \\ 3 = 2. which corresponds to restriction 3 (restriction on water production), which has a higher priority than the other two restrictions (oil production problem). It should be noted that the weighting scale factor \\ 3 is given more weight than the other two weighting scale factors and ν 2 associated with oil production. With a decrease in well flow rates to meet the water production limit, it is assumed that when water production is exactly 5,000 8ΤΒ / Ώ, oil production decreases to 7,400 8ΤΒ / Ώ. In this case, the RMS must be different from zero to fulfill the restriction 1, so that RMS1 = 100 is exactly fulfilled. With this setting, due to certain values of the coefficients \ ν 1: SUR, the LF / MGR system should choose a reduction in flow rates rather than producing more water. For the two indicated cases, the elements of the objective function should look as follows.
- 7 014140- 7 014140
Если пренебречь задачей добычи нефти и будет обеспечена возможность уменьшения добычи нефти для выполнения ограничения на воду, то . _ν=ΡΧΟΩ2 __ /у Ллп + Яр=т1 — /,400 , ивРЛО02 _ с лапIf we neglect the task of oil production and it will be possible to reduce oil production to comply with water restrictions, then. _ν = ΡΧΟΩ2 __ / y L ln + Yar = t1 - /, 400, ivRLO02 _ with legs
Яршичиег + 5 р^ч>а1ег 5,000Jarshichieg + 5 p ^ h> a1eg 5,000
СТЕх = 100, СТЕ2 =0, СТЕз = ОStekhov = 100 CTE 2 = 0, = O paths
ОВД = ... - 1СУЕ1 - 1СУЕ2 - 2СТГ3 = ... - 100ATS = ... - 1СУЕ1 - 1СУЕ 2 - 2СТГ 3 = ... - 100
Если должна быть выполнена задача добычи нефти, но обеспечена возможность нарушения ограничения на добычу воды, тоIf the task of oil production should be completed, but the possibility of violating the restrictions on water production should be provided, then
Яр^а + ЯР=01/ =7,500 (10) ^РКОВ! ^РЯ0В2 != С 1 П0 Yar ^ a + I P = 0 1 / = 7,500 (10) ^ RKOV! ^ РЯ0В2 ! = С 1 П0
Чрзичт/й· + Чρ^τναΐη' д,гииChrzicht / th + + ρ ^ τναΐη 'd, gii
СУГ1 = О, СУГ2 =0, С7;: =100SUG1 = O, SUG 2 = 0, C7; : = 100
ОВД = ... - 1СТЕ1 - 1СТЕ2 - 2СТГ3 = ... - 200ATS = ... - 1STE1 - 1STE 2 - 2STG 3 = ... - 200
Так как все остальное остается прежним, уменьшение дебитов приводит к большему значению (+100) целевой функции, оптимизатор ΕΡ/ΜΙΡ должен предпочесть уменьшение дебитов. Идентичный подход может быть использован для обработки η мягких ограничений и расположения их в требуемом приоритетном порядке в отношении нарушения.Since everything else remains the same, a decrease in flow rates leads to a higher value (+100) of the objective function, the optimizer ΕΡ / ΜΙΡ should prefer a decrease in flow rates. An identical approach can be used to handle η soft constraints and arrange them in the required priority order with respect to the violation.
Если порядок, в котором должны нарушаться мягкие ограничения, не определен и не назначены приоритеты, то все весовые масштабные коэффициенты равны и не заданы предпочтения в отношении того, возможность нарушения каких ограничений обеспечена прежде всего. В этом случае ^1=^2=^:,= 1. В виде варианта, первому мягкому ограничению может быть задан самый низкий приоритет, второму мягкому ограничению задают немного более высокий приоритет и третьему мягкому ограничению задают самый высокий приоритет. В этом возможном варианте осуществления изобретения весовым масштабным коэффициентам тогда задают значения, соответствующие 10х10р, где р является порядком приоритета, в котором могут быть нарушены мягкие ограничения. Например и1=10х101; «2=10χ102 и иг3=10х103 If the order in which soft restrictions are to be violated is not defined and no priorities are assigned, then all weighted scale factors are equal and no preferences are set as to the possibility of violating which restrictions is provided first of all. In this case, ^ 1 = ^ 2 = ^:, = 1. As an option, the first soft limit can be given the lowest priority, the second soft limit is set to a slightly higher priority, and the third soft limit is set to the highest priority. In this possible embodiment, the weighting factors are then set to values corresponding to 10x10 p , where p is the order of priority in which soft constraints can be violated. For example, u1 = 10x10 1 ; «2 = 10χ10 2 and ig3 = 10x10 3
Общим уравнением для целевой функции являетсяThe general equation for the objective function is
ОВД = ... - ΉιΟν?! - м2СУР2 - ИзСУР;(12)ATS = ... - ΉιΟν ?! - m 2 RMS 2 - ISMS; (12)
Тогда целевая функция с весовыми масштабными коэффициентами становится следующей: ОВД=...-10х101СУЕ1-10х102СУЕг-10х103СТГ3(13)Then the objective function with weighted scale factors becomes the following: ATS = ...- 10x10 1 SUE1-10x10 2 SUEg-10x10 3 STG 3 (13)
Предпочтительно эти коэффициенты нормализуют для задания значений между 0 и 1. Нормализация частично основана на возможном диапазоне штрафа за нарушения ограничений.Preferably, these coefficients are normalized to specify values between 0 and 1. Normalization is partially based on the possible range of the penalty for violation of restrictions.
Ограничение 1: 0<=θνΡηοπηι<=1Constraint 1: 0 <= θνΡ ηοπη ι <= 1
СТРпогяи=(СТР-СТ₽ахп) / (СТРшах-СУР^п)(14) или, так как ΟνΡ^π всегда равен нулю, Μ1=10χ10ρ/ (СТРтак1)(15)STR PST = (STR-STRR ahp ) / (STRP-Sakh-SUR ^ n) (14) or, since ΟνΡ ^ π is always zero, Μ1 = 10χ10 ρ / (STR so1 ) (15)
Параметры 0νΡ]ί оптимизируют совместно с другими параметрами в системе оптимизации (текущие дебиты/скорости нагнетания). Так как любое положительное значение 0νΡ]ί налагает штраф через целевую функцию, система пытается поддерживать нулевые значения ΟνΡ^ 0νΡ]ί получает положительное значение, если, и только если, нет никакого другого способа получить допустимое решение.Parameters 0νΡ] ί optimized jointly with the other parameters in the optimization system (current debits / injection rate). Since any positive value 0νΡ] ί imposes a penalty through an objective function, the system attempts to maintain the zero values ΟνΡ ^ 0νΡ] ί gets a positive value if, and only if, there is no other way to get a feasible solution.
Следует отметить, что если отсутствуют противоречивые задачи для оптимизации, то все переменные ΟνΡ будут нулевыми, и мягкие ограничения будут эквивалентны жестким ограничениям.It should be noted that if there are no conflicting problems for optimization, then all the variables ΟνΡ will be zero, and soft constraints will be equivalent to hard constraints.
- 8 014140- 8 014140
Операторы, используемые мягкими ограничениями, преобразуют в уравнения ЬР/МГР следующим образом. ________________________________________________________________________The operators used by soft constraints are transformed into Lp / MGR equations as follows. ________________________________________________________________________
Следует отметить, что оператор (=) является целевым оператором и должен удовлетворять условию (соответственно вызывает действие), если левая часть критериев не равна правой части критериев.It should be noted that the operator (=) is the target operator and must satisfy the condition (it accordingly calls the action) if the left side of the criteria is not equal to the right side of the criteria.
5. Установление зависимости между дебитами скважины.5. Establishing the relationship between the flow rate of the well.
Системы ЬР/МГР являются строго математическими и, соответственно, не несут никакого физического понятия, лежащего в основе переменных, уравнений и ограничений. Поэтому в некоторых случаях результаты ЬР/МГР, хотя обоснованы математически, могут не иметь большого практического смысла. Такой случай может возникнуть, когда оптимизатор ЬР/МГР принимает решение существенно сдерживать только одну скважину в группе скважин, которые все имеют незначительные различия в свойствах. Это может привести к большим колебаниям дебита для отдельных скважин между временными этапами. Для предотвращения такого случая настоящее изобретение обеспечивает возможность установления зависимости дебитов скважин с близкими характеристиками.The LR / MGR systems are strictly mathematical and, accordingly, do not carry any physical concept underlying the variables, equations, and constraints. Therefore, in some cases, the results of LR / MGR, although mathematically justified, may not have much practical meaning. Such a case may occur when the optimizer LF / MGR decides to significantly contain only one well in the group of wells, which all have insignificant differences in properties. This can lead to large flow rate fluctuations for individual wells between time steps. To prevent such a case, the present invention provides the ability to establish the dependence of the flow rate of wells with similar characteristics.
Если определяют, что дебиты скважины должны быть зависимы, то в дополнение к существующим ограничительным уравнениям устанавливают дополнительные ограничительные уравнения, которые устанавливают зависимость определенных дебитов скважины. Например, если скважины, которые имеют характеристики текучей среды, такие как отношения газ-нефть (ООН) и/или отношения вода-нефть (\νθΡ). которые находятся в пределах предварительно определенного диапазона друг друга, то может быть установлена зависимость дебитов этих скважин. Подобно мягким ограничительным уравнениям, описанным выше, эти уравнения зависимости дебита могут содержать весовые масштабные коэффициенты, которые близки друг к другу, и содержать штрафы за нарушения ограничений.If it is determined that the well production should be dependent, then in addition to the existing restrictive equations, additional restrictive equations are established that establish the dependence of certain well production. For example, if there are wells that have fluid characteristics, such as gas-oil ratios (UN) and / or water-oil ratios (\ νθΡ). which are within a predetermined range of each other, the dependence of the flow rates of these wells can be established. Like the soft constraint equations described above, these flow rate dependence equations can contain weighted scale factors that are close to each other and contain penalties for breaking the constraints.
Теперь согласно фиг. 4 А, например, задан дебит скважины с максимальным ООК(д1), обеспечена возможность нахождения дебита зависимой скважины (с.|2) в заштрихованной области. Это достигают посредством добавления в систему следующих ограничений:Now according to FIG. 4 A, for example, a well production rate with a maximum OOK (d 1 ) is set, and it is possible to find the production rate of a dependent well (p. | 2 ) in a shaded area. This is achieved by adding the following restrictions to the system:
(16) ^1/ где ц1, с.|2 - дебиты, зависимые друг от друга;(16) ^ 1 / where q 1 , p. | 2 - flow rates, dependent on each other;
й1£, Й2£ - максимальное возможное значение дебитов; 1 1 £, 2 2 £ - the maximum possible value of flow rates;
КУР - штраф за нарушения дебита;KUR - fine for violation of the flow rate;
а - значение, определяющее строгость зависимости.and - the value that determines the severity of dependence.
Все КУР добавляют в целевую функцию с отрицательным весом ов4=...~^т (17) где в этом определенном возможном варианте те1 выбирают равным -10.All CSDs are added to the objective function with a negative weight ov4 = ... ~ ^ m (17 ) where in this certain possible variant those 1 are chosen equal to -10.
а задано:and set:
Это означает, что когда ςι=ς*ι, то с.|2 должен находиться в диапазоне [д*2тт, й*2тах]. Функция £ является простой линейной функцией, как изображено на фиг. 4В.This means that when ςι = ς * ι, then c. | 2 should be in the range [d * 2tt , d * 2tax ]. The function £ is a simple linear function, as shown in FIG. 4B.
Настоящее изобретение обеспечивает возможность изменения пользователем порогового значения Г однако для большинства случаев должно действовать 1=1,0. При этой установке при заданном 1=1,0 скважина с СОК2=0,0 не будет зависимой и будет иметь независимый масштабный коэффициент дебита, при этом в другом экстремуме, когда ООК2=ООК1, заштрихованная область на фиг. 4 А должна разрушиться в линию, как изображено на фиг. 4В, и второй ствол скважины будет принудительно иметь масштабный коэффициент, идентичный масштабному коэффициенту ствола скважины 1.The present invention allows the user to change the threshold value of G, however, in most cases, 1 = 1.0 should act. With this setting, for a given 1 = 1.0, a well with a SOC of 2 = 0.0 will not be independent and will have an independent scale rate of production, while at a different extremum, when OOK 2 = OOK1, the shaded area in FIG. 4A should collapse in line, as shown in FIG. 4B, and the second wellbore will be forced to have a scale factor identical to the scale factor of wellbore 1.
- 9 014140- 9 014140
Другой способ установления зависимости дебитов состоит в установлении зависимости через масштабирование дебитов в группе скважин посредством идентичного коэффициента. Например, могут быть зависимы скорости нагнетания всех нагнетательных скважин в первой группе нагнетательных скважин и текущие дебиты всех эксплуатационных скважин в первой группе эксплуатационных скважин. В этом случае эта зависимость не основана на СОВ или ^ОВ; зависимость просто подразумевает, что при масштабировании дебита скважины посредством коэффициента другие скважины в зависимой группе должны масштабироваться посредством идентичного коэффициента.Another way to establish the dependence of the flow rate is to establish the dependence by scaling the flow rate in the group of wells by means of an identical coefficient. For example, the injection rates of all injection wells in the first group of injection wells and the current production rates of all production wells in the first group of production wells may be dependent. In this case, this dependence is not based on SOW or ^ OB; the dependence simply implies that when scaling a well’s production rate by a coefficient, other wells in the dependent group must scale by an identical coefficient.
Например, если скважина в первой группе эксплуатационных скважин должна сократить добычу наполовину (возможно, для выполнения другого ограничения), то все скважины в первой группе эксплуатационных скважин должны сократить добычу наполовину. В идеале несоблюдение правил для этой зависимости должно иметь меньший вес в системе ЬР/М1Р, чем определенные ограничения. Это означает, что зависимости дебита могут быть нарушены для выполнения ограничений. Могут быть использованы параметры для определения относительных весов ограничений и зависимостей дебита в системе ЬР/М1Р. Чем меньше (более отрицательные) эти коэффициенты, тем большее воздействие они должны иметь на систему.For example, if a well in the first group of production wells is to cut production by half (possibly to fulfill another restriction), then all wells in the first group of production wells should cut production by half. Ideally, non-compliance with the rules for this dependence should have less weight in the LF / M1P system than certain restrictions. This means that flow dependencies may be violated to meet restrictions. Parameters can be used to determine the relative weights of constraints and flow dependencies in the LF / M1P system. The smaller (more negative) these coefficients, the greater the impact they should have on the system.
В. Формирование кривых дебита и уравнений дебита компонента.B. Formation of flow curves and component flow equations.
1. Способ быстрых скоростей.1. The method of fast speeds.
Для формирования уравнений и кривых дебита компонента текучей среды предпочтительно используют следующий способ быстрых скоростей. Кривая дебита относится к сравнению добычи одного компонента с добычей другого. Например, при открытии на скважине дросселя или клапана в основном добыча нефти, воды и газа должна возрастать. Возрастание между любыми двумя из компонентов может быть линейным или нелинейным по диапазону добычи текучей среды в целом. Вновь, согласно фиг. ЗА и 3В добыча газа и нефти изображена в основном линейной, в то время как добыча воды и нефти - в основном нелинейной. Кривые дебита формируют из последовательности точек данных. Точки данных, сформированные с использованием итерационной процедуры Ньютона-Рафсона совместно с подучастком модели резервуара, обозначены метками х. Точки данных, обозначенные знаком ромб, были созданы с использованием способа быстрых скоростей. Следует отметить, что оба способа обеспечивают подобные результаты. Однако способ быстрых скоростей существенно более эффективен в вычислительном отношении.For the formation of equations and flow curves of a fluid component, the following fast velocity method is preferably used. The production curve refers to the comparison of the production of one component with the production of another. For example, when a throttle or valve is opened in a well, oil, water, and gas production should generally increase. The increase between any two of the components may be linear or non-linear over the entire range of fluid production. Again, according to FIG. ZA and 3B, gas and oil production is depicted mostly linearly, while water and oil production is mostly nonlinear. Flow curves are formed from a sequence of data points. Data points generated using the Newton-Raphson iterative procedure together with a subset of the reservoir model are indicated by x marks. Data points marked with a rhombus were created using the fast speed method. It should be noted that both methods provide similar results. However, the fast speed method is significantly more computationally efficient.
В способе быстрых скоростей используют тот факт, что в фиксированной точке времени добыча из отдельных элементов заканчивания является в основном линейно пропорциональной падению давления. Падение давления является перепадом давления между давлением в элементе заканчивания скважины и в смежных элементах пласта-коллектора. Это именно тот перепад давления, который вытесняет текучие среды в элементы заканчивания и из элементов заканчивания во время соответствующих операций добычи и нагнетания. С использованием нескольких различных профилей падения давления для каждой скважины формируют набор точек данных. Затем в идеале создают кусочно-линейную функцию, которая наилучшим образом соответствует этим точкам. Затем из этой кусочно-линейной функции формируют уравнение дебита компонента, которое должен использовать оптимизатор.The fast speed method utilizes the fact that, at a fixed point in time, production from individual completion elements is generally linearly proportional to the pressure drop. The pressure drop is the pressure drop between the pressure in the well completion element and in adjacent elements of the reservoir. This is precisely the pressure drop that displaces fluids into and out of the completion elements during the corresponding production and injection operations. Using several different pressure drop profiles, a set of data points is generated for each well. Then ideally create a piecewise linear function that best fits these points. Then, from this piecewise linear function, the debit equation of the component that the optimizer should use is formed.
Полная кривая дебита компонента нефть-вода является кусочно-линейной функцией, которая не является линейной. Фиг. 5А-5Б изображают дебиты отдельных элементов заканчивания для четырех различных общих объемов добычи для скважины. Также изображены профили давления для элементов ствола скважины и пласта-коллектора для этих различных текущих дебитов. Фиг. 5А-5Б иллюстрируют случаи, где последовательно снижают добычу нефти, как это происходит при закрытии воздушного клапана устья скважины. Следует отметить, что при сокращении добычи нефти добыча воды сокращается почти до прекращения добычи воды.The full flow rate of the oil-water component is a piecewise linear function that is not linear. FIG. 5A-5B depict flow rates of individual completion elements for four different total production volumes for a well. Also depicted are pressure profiles for wellbore and reservoir elements for these various current flow rates. FIG. 5A-5B illustrate cases where oil production is successively reduced, as occurs when the wellhead air valve is closed. It should be noted that with a reduction in oil production, water production is reduced almost until the cessation of water production.
При сокращении текущего дебита профиль давления скважины для скважины должен увеличиваться. Предполагают, что профиль давления пласта-коллектора на заданном такте остается постоянным. Это должно привести к уменьшению падения давления в скважине, так как профиль давления скважины увеличивается до профиля давления резервуара. Следует отметить, что давление в более глубоких заканчиваниях должно быть больше, чем в заканчиваниях более мелкой глубины из-за эффектов гидростатического напора/гравитации. Следовательно, падение давления будет более низким на больших глубинах, где более плотная вода лежит ниже менее плотных слоев нефти и газа.With a decrease in the current flow rate, the well pressure profile for the well should increase. It is assumed that the pressure profile of the reservoir at a given cycle remains constant. This should lead to a decrease in the pressure drop in the well, as the pressure profile of the well increases to the pressure profile of the reservoir. It should be noted that the pressure in deeper endings should be greater than in shallower endings due to the effects of hydrostatic pressure / gravity. Consequently, the pressure drop will be lower at greater depths, where the denser water lies below the less dense layers of oil and gas.
В настоящем изобретении используют линейное масштабирование дебита для отдельных заканчиваний скважины. Полный текущий дебит компонента р, т. е. нефти, воды или газа, из скважины является суммой дебитов из поступающих заканчиваний сотрIn the present invention, linear production scaling is used for individual completions. The total current production rate of component p, i.e., oil, water or gas, from a well is the sum of production rates from incoming completions
ЯРт = Σ Яр, (19) ί«1 где с]рт - общее количество потока из скважины;I R t = Σ I r , (19) ί "1 where c] rt is the total amount of flow from the well;
Псотр - количество элементов заканчивания 8 в скважине и др! - количество потока компонента из ΐ-го ствола скважины.Psotr - the number of completion elements 8 in the well, etc.! - the amount of component flow from the ΐ-th wellbore.
- 10 014140- 10 014140
Базовый дебит каждого компонента в каждом отдельном заканчивании получают из пробега моделирования пласта-коллектора на определенном временном этапе и уровня добычи из скважины. Предполагается, что в фиксированной во времени точке дебит заканчивания для каждого отдельного элемента заканчивания скважины линейно пропорционален падению давления.The basic flow rate of each component in each individual completion is obtained from the simulation run of the reservoir at a certain time stage and the level of production from the well. It is assumed that at a fixed point in time, the completion rate for each individual well completion element is linearly proportional to the pressure drop.
Соответственно при снижении падения давления в скважине на количество с отдельные дебиты заканчивания будут соответственно уменьшены и новый полный дебит будет заданAccordingly, with a decrease in the pressure drop in the well by the number s, the individual completion rates will be accordingly reduced and a new full flow rate will be set
(20) где ц*рт - новое полное количество потока из скважины;(20) where q * r t is the new total amount of flow from the well;
с - снижение в падении давления;C - decrease in pressure drop;
псотр - количество элементов заканчивания в скважине;p sotr - the number of completion elements in the well;
ΔΡ1 - первоначальное падение давления в ί-м элементе заканчивания и цр1 - количество потока фазы из ί-й скважины.ΔΡ 1 is the initial pressure drop in the ί-th completion element and q p1 is the amount of phase flow from the ί -th well.
Соответственно количество изменения давления с, требуемое для уменьшения дебита нефти скважины от с.| до с.|*. задано *Accordingly, the amount of pressure change c required to reduce the oil flow rate from s. | to p. | *. set *
,Чвт~Чст ^Р Ча (21) έί ΔΡ;, Ch in t ~ Ch with t ^ R Cha (21) έί ΔΡ;
Как иллюстрирует фиг. 6. это изменение давления приводит к параллельному изменению в профиле давления скважины. При вычисленном количестве с уравнение (20) может быть использовано для вычисления дебитов скважины других компонентов. текущих в скважине. Идентичная процедура может быть также использована для скоростей нагнетания. Как было рассмотрено ранее. согласно фиг. ЗА и 3В. при повторении указанного процесса может быть сформировано несколько точек данных потока компонента. и может быть сформирована кривая.As illustrated in FIG. 6. This pressure change leads to a parallel change in the well pressure profile. With the calculated amount c, equation (20) can be used to calculate well production rates of other components. current in the well. An identical procedure can also be used for discharge rates. As discussed earlier. according to FIG. FOR and 3B. when repeating the specified process, several data points of the component stream can be formed. and a curve can be formed.
2. Создание кусочно-линейной функции.2. Creating a piecewise linear function.
Для каждой из скважин формируют кусочно-линейные функции. которые наилучшим образом представляют указанные наборы точек данных. сформированные способом быстрых скоростей.Piecewise linear functions are formed for each of the wells. which best represent the specified dataset sets. formed by fast speeds.
Кусочно-линейные функции содержат несколько сегментов линии и точки разрыва. Количество и местоположение точек разрыва в идеале выбирают с использованием выравнивания по методу наименьших квадратов набора данных. сформированного способом быстрых скоростей. В этом возможном варианте осуществления для расположения точек разрыва предпочтительно используют способ выравнивания по методу наименьших квадратов Левенберга-Маркуордта (БсуспЬсгд-Магциагй!). Для специалистов очевидно. что для представления сформированных точек данных. которые должен использовать оптимизатор. могут быть использованы другие способы формирования кривой или уравнения.Piecewise linear functions contain several line segments and break points. The number and location of break points is ideally selected using least squares data set alignment. formed by fast speeds. In this possible embodiment, the Levenberg-Marquardt least squares alignment method is used preferably to locate the discontinuity points (BSUPSGD-Magziag!). For experts it is obvious. that to represent the formed data points. which the optimizer should use. other methods of forming a curve or equation may be used.
Теперь согласно фиг. 7А и 7В задан сегмент к. координаты конечных точек сегмента заданы (агк-1/ 32к) и (агк+1/ Э2к+2) (22)Now according to FIG. 7A and 7B, segment k is specified. The coordinates of the endpoints of the segment are set (agk-1 / 32k) and (agk + 1 / E2k + 2) (22)
Для методов наименьших квадратов. таких как Левенберга-Маркуордта. требуется определение производных этой функции у относительно параметров а. Указанные производные равны For least squares methods. such as Levenberg-Marquardt. requires the determination of the derivatives of this function y with respect to the parameters a. These derivatives are equal
& тт1__х~а2к-1 ,& tm1 __ x ~ a 2k-1,
Эа2к ~а2к-1 (23) ду _ (х~ ~а2к} д°2к+1 (й2к+1E a 2k ~ a 2k-1 (23) do _ ( x ~ ~ a 2k} d ° 2k + 1 ( th 2k + 1
Ф' ...F '...
1 —'--------------- 1 > 1 —'--------------- 1 >
&α2ί+2 а2к+\ ~ а2к-1& α 2ί + 2 a 2k + \ ~ a 2k-1
В предпочтительном варианте осуществления в идеале определяют соответствующее количество точек разрыва. а также их оптимальные местоположения. Для выбора количества точек разрыва используют алгоритм. изображенный на фиг. 8.In a preferred embodiment, ideally, the corresponding number of break points is determined. as well as their optimal locations. An algorithm is used to select the number of break points. depicted in FIG. 8.
Первый этап начинается с линейной функции (т.е. одиночного сегмента. двух конечных точек. следовательно. 1=2). Вычисляют χ1 2 для этой линейной функции (χ22). Затем к линейной функции добавляют точку разрыва. что делает ее кусочно-линейной функцией с двумя сегментами и тремя конечными точками (1=1+1. т.е. 1=3). Координаты точки разрыва оптимизируют для минимизации χ12. Если выравнивание улучшено более чем на коэффициент £ относительно первоначального выравнивания. то добавляют новую точку разрыва и процесс повторяют до существенного улучшения. В этом алгоритме продолжаютThe first stage begins with a linear function (i.e. a single segment. Two endpoints. Therefore. 1 = 2). Χ 1 2 is calculated for this linear function (χ2 2 ). Then a break point is added to the linear function. which makes it a piecewise linear function with two segments and three end points (1 = 1 + 1. i.e. 1 = 3). Break point coordinates are optimized to minimize χ1 2 . If alignment is improved by more than a factor of £ relative to the initial alignment. then add a new break point and repeat the process until significant improvement. In this algorithm continue
- 11 014140 добавлять большее количество точек разрыва, только если это улучшает выравнивание на коэффициент ί.- 11 014140 add more break points only if this improves alignment by a factor of ί.
Лучшее выравнивание может быть выполнено при уменьшении значения ί за счет наличия большего количества сегментов. Этот подход в основном является надежным. Может быть сделана проверка, чтобы обеспечить нахождение точек разрыва всегда в допустимой области (первом квадранте). Это обеспечивают штрафованием (Р) решений, которые попадают в недопустимые области, как изображено на фиг. 9.Better alignment can be achieved by decreasing ί due to the presence of more segments. This approach is mostly reliable. A check can be made to ensure that the discontinuity points are always in an acceptable region (first quadrant). This is ensured by penalizing (P) decisions that fall into unacceptable areas, as shown in FIG. nine.
3. Инкорпорация кусочно-линейных функций в линейное программирование.3. Incorporation of piecewise linear functions into linear programming.
Инкорпорация кусочно-линейной кривой в установку ЬР требует введения двоичных, дополнительных непрерывных параметров и некоторых ограничений. Далее следует набор уравнений и переменных, которые должны быть добавлены.The incorporation of a piecewise linear curve into the LP installation requires the introduction of binary, additional continuous parameters and some restrictions. The following is a set of equations and variables to be added.
Точки разрыва:Break points:
(хы, Уы) 4=1, 2 η (24)(xy, yy) 4 = 1, 2 η (24)
Заменяют элементы дебита:Replace debit elements:
д=г1УЬ1 + 32УЬ2+> . . +2пУьпd = r1U1 + 32U2 +>. . + 2npn
Добавляют ограничения:Add restrictions:
Ζ1<Υ1 Ζ2<Υ!+γ2 Ζ3<γ2+Υ3 . . . Ζη-1<γη-2+γη-1 Ζη<γη-ιΖ1 <Υ1 Ζ2 <Υ! + Γ 2 Ζ 3 <γ 2 + Υ3. . . Ζ η -1 <γ η - 2 + γ η -1 Ζ η <γ η -ι
У1+у2+...+Уп-1=1, ζι+ζ2+...+ζη=1, (25}U1 + y 2 + ... + Vn-1 = 1, ζι + ζ 2 + ... + ζ η = 1, (25}
4=ΖιΧμ+ζ2χμ+. · .+гпхЬП; уг ε {0,1} ί-1, 2, ..., η-1, ζΓ>0 1=1, 2, ..., η4 = ΖιΧμ + ζ 2 χ μ +. ·. + R n x bn; y r ε {0,1} ί-1, 2, ..., η-1, ζ Γ> 0 1 = 1, 2, ..., η
Здесь μ является зависимым дебитом и μι является дебитом управления. Теперь, с использованием простой кусочно-линейной функции с двумя сегментами будет продемонстрировано, почему такая установка приводит к правильному поведению. Предполагается, что функция имеет вид, как на фиг. 10. Должно быть определено значение функции в х=15. Постановка, соответствующая этой проблеме, должна быть следующей:Here μ is the dependent rate and μι is the control rate. Now, using a simple piecewise linear function with two segments, it will be demonstrated why such an installation leads to the correct behavior. It is assumed that the function has the form as in FIG. 10. The value of the function at x = 15 must be determined. The statement corresponding to this problem should be as follows:
£(х)=ζιθ+ζ23+ζ39 χ=ζι0+ζ220+ζ330£ (x) = ζιθ + ζ 2 3 + ζ 3 9 χ = ζι0 + ζ 2 20 + ζ 3 30
Ζχ<Υι г2<у1 + у2 г3<у2 (26) γι+γ2=1Ζχ <Υι g 2 <y 1 + y 2 g 3 <y 2 (26) γι + γ 2 = 1
Ζ1+Ζ2+Ζ3=1 у, е {0,1} 1=1, 2 ζχ>0 ί=1, 2, 3Ζ1 + Ζ 2 + Ζ 3 = 1 y, e {0,1} 1 = 1, 2 ζ χ > 0 ί = 1, 2, 3
Двоичное у указывает сегмент, к которому принадлежит х. В этом случае у1 должен равняться единице и у2 должен равняться нулю. Вначале осуществляют проверку для обнаружения, может ли у2 когдалибо равняться единице. Если у2 было равно единице, то у1 должно быть равным нулю, это означает, что ζ1 равняется нулю и ζ2 и ζ3 отличны от нуля. Однако если ζ2 и ζ3 отличны от нуля, то х=15 для второго уравнения никогда не может быть выполнено, соответственно у2 не может быть равным 1. Соответственно если у1 равно единице, то получают следующее решение для ζ:The binary y indicates the segment to which x belongs. In this case, 1 must be equal to one and 2 must be equal to zero. First, a check is carried out to find out if 2 can ever equal one. If 2 was equal to unity, then 1 should be equal to zero, which means that ζ 1 is equal to zero and ζ 2 and ζ 3 are non-zero. However, if ζ 2 and ζ 3 are nonzero, then x = 15 for the second equation can never be satisfied, respectively, 2 cannot be equal to 1. Accordingly, if 1 is equal to unity, then we obtain the following solution for ζ:
ζι=0, 25 ί(х}=2,25 ζ2=0,75ζι = 0.25 ί (x} = 2.25 ζ 2 = 0.75
Инкорпорация уравнений и переменных в уравнение (24) приводит к тому, что оптимизатор ЬР/М1Р удовлетворяет кривым дебита компонента.The incorporation of equations and variables into equation (24) leads to the fact that the optimizer LP / M1P satisfies the debit curves of the component.
Хотя в описании этого изобретения было приведено описание в отношении его определенных предпочтительных вариантов осуществления и для иллюстрации были изложены многие подробности, для специалистов очевидно, что изобретение допускает изменения и что, не удаляясь от основных принципов изобретения, могут быть существенно изменены рассмотренные здесь определенные подробности.Although the description of this invention has been described with respect to its specific preferred embodiments and many details have been set forth to illustrate, it will be apparent to those skilled in the art that the invention is subject to change and that, without departing from the basic principles of the invention, the specific details discussed herein may be substantially changed.
Claims (19)
Applications Claiming Priority (1)
Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
---|---|---|---|
PCT/US2005/042470 WO2007058662A1 (en) | 2005-11-21 | 2005-11-21 | Method for field scale production optimization |
Publications (2)
Publication Number | Publication Date |
---|---|
EA200801405A1 EA200801405A1 (en) | 2009-12-30 |
EA014140B1 true EA014140B1 (en) | 2010-10-29 |
Family
ID=38048944
Family Applications (1)
Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
---|---|---|---|
EA200801405A EA014140B1 (en) | 2005-11-21 | 2005-11-21 | Method for field scale production optimization |
Country Status (8)
Country | Link |
---|---|
EP (1) | EP1955253A4 (en) |
CN (1) | CN101361080B (en) |
AU (1) | AU2005338352B2 (en) |
BR (1) | BRPI0520693A2 (en) |
CA (1) | CA2630411C (en) |
EA (1) | EA014140B1 (en) |
NO (1) | NO20082622L (en) |
WO (1) | WO2007058662A1 (en) |
Families Citing this family (13)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
US8682589B2 (en) * | 1998-12-21 | 2014-03-25 | Baker Hughes Incorporated | Apparatus and method for managing supply of additive at wellsites |
WO2002086277A2 (en) | 2001-04-24 | 2002-10-31 | Exxonmobil Upstream Research Company | Method for enhancing production allocation in an integrated reservoir and surface flow system |
EP2288974A1 (en) | 2008-04-17 | 2011-03-02 | Exxonmobil Upstream Research Company | Robust optimization-based decision support tool for reservoir development planning |
CN102007485B (en) | 2008-04-18 | 2014-06-25 | 埃克森美孚上游研究公司 | Markov decision process-based decision support tool for reservoir development planning |
WO2009131761A2 (en) | 2008-04-21 | 2009-10-29 | Exxonmobile Upstream Research Company | Stochastic programming-based decision support tool for reservoir development planning |
EP2811107A1 (en) * | 2013-06-06 | 2014-12-10 | Repsol, S.A. | Method for selecting and optimizing oil field controls for production plateau |
CN106062713A (en) * | 2014-03-12 | 2016-10-26 | 兰德马克绘图国际公司 | Simplified compositional models for calculating properties of mixed fluids in a common surface network |
WO2015138805A1 (en) * | 2014-03-12 | 2015-09-17 | Landmark Graphics Corporation | Modified black oil model for calculating mixing of different fluids in a common surface network |
AU2015249898B2 (en) * | 2014-04-22 | 2019-07-18 | Blast Motion, Inc. | Initializing an inertial sensor using soft constraints and penalty functions |
CN108229713B (en) * | 2016-12-09 | 2021-11-12 | 中国石油化工股份有限公司 | Optimization design method for multi-layer commingled production scheme of fault block oil reservoir |
CN108729911A (en) * | 2017-04-24 | 2018-11-02 | 通用电气公司 | Optimization devices, systems, and methods for resource production system |
US11808117B2 (en) | 2018-02-02 | 2023-11-07 | Schlumberger Technology Corporation | Method for obtaining unique constraints to adjust flow control in a wellbore |
WO2020046392A1 (en) * | 2018-08-31 | 2020-03-05 | Halliburton Energy Services, Inc. | Sparse deconvolution and inversion for formation properties |
Citations (2)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
US20020165671A1 (en) * | 2001-04-24 | 2002-11-07 | Exxonmobil Upstream Research Company | Method for enhancing production allocation in an integrated reservoir and surface flow system |
US20060085174A1 (en) * | 2004-10-15 | 2006-04-20 | Kesavalu Hemanthkumar | Generalized well management in parallel reservoir simulation |
Family Cites Families (8)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
US5305209A (en) * | 1991-01-31 | 1994-04-19 | Amoco Corporation | Method for characterizing subterranean reservoirs |
CA2329719C (en) * | 1998-05-04 | 2005-12-27 | Schlumberger Canada Limited | Near wellbore modeling method and apparatus |
US6980940B1 (en) * | 2000-02-22 | 2005-12-27 | Schlumberger Technology Corp. | Intergrated reservoir optimization |
WO2001079892A1 (en) * | 2000-04-14 | 2001-10-25 | Lockheed Martin Corporation | Method of determining boundary interface changes in a natural resource deposit |
CA2421863C (en) * | 2000-09-12 | 2009-05-12 | Schlumberger Canada Limited | Evaluation of multilayer reservoirs |
US7487133B2 (en) * | 2002-09-19 | 2009-02-03 | Global Nuclear Fuel - Americas, Llc | Method and apparatus for adaptively determining weight factors within the context of an objective function |
CA2501722C (en) * | 2002-11-15 | 2011-05-24 | Schlumberger Canada Limited | Optimizing well system models |
US7337660B2 (en) * | 2004-05-12 | 2008-03-04 | Halliburton Energy Services, Inc. | Method and system for reservoir characterization in connection with drilling operations |
-
2005
- 2005-11-21 BR BRPI0520693-6A patent/BRPI0520693A2/en not_active IP Right Cessation
- 2005-11-21 EP EP05849297.6A patent/EP1955253A4/en not_active Withdrawn
- 2005-11-21 AU AU2005338352A patent/AU2005338352B2/en not_active Ceased
- 2005-11-21 CA CA2630411A patent/CA2630411C/en active Active
- 2005-11-21 WO PCT/US2005/042470 patent/WO2007058662A1/en active Application Filing
- 2005-11-21 EA EA200801405A patent/EA014140B1/en not_active IP Right Cessation
- 2005-11-21 CN CN2005800525117A patent/CN101361080B/en not_active Expired - Fee Related
-
2008
- 2008-06-12 NO NO20082622A patent/NO20082622L/en not_active Application Discontinuation
Patent Citations (2)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
US20020165671A1 (en) * | 2001-04-24 | 2002-11-07 | Exxonmobil Upstream Research Company | Method for enhancing production allocation in an integrated reservoir and surface flow system |
US20060085174A1 (en) * | 2004-10-15 | 2006-04-20 | Kesavalu Hemanthkumar | Generalized well management in parallel reservoir simulation |
Non-Patent Citations (2)
Title |
---|
ECONOMIDES, M.J. et al., Petroleum Production Systems, Prentice-Hall, 1994, pages 94-96 * |
RARDIN, R.L. Optimization in Operations Research, 1998, pages 389-400 * |
Also Published As
Publication number | Publication date |
---|---|
CA2630411A1 (en) | 2007-05-24 |
EA200801405A1 (en) | 2009-12-30 |
CN101361080A (en) | 2009-02-04 |
NO20082622L (en) | 2008-08-13 |
EP1955253A4 (en) | 2016-03-30 |
EP1955253A1 (en) | 2008-08-13 |
AU2005338352A1 (en) | 2007-05-24 |
CA2630411C (en) | 2015-04-21 |
WO2007058662A1 (en) | 2007-05-24 |
CN101361080B (en) | 2011-12-14 |
BRPI0520693A2 (en) | 2009-06-13 |
AU2005338352B2 (en) | 2012-05-24 |
Similar Documents
Publication | Publication Date | Title |
---|---|---|
EA014140B1 (en) | Method for field scale production optimization | |
US7627461B2 (en) | Method for field scale production optimization by enhancing the allocation of well flow rates | |
EP2100218B1 (en) | Modeling and management of reservoir systems with material balance groups | |
CA2814370C (en) | Lift-gas optimization with choke control | |
WO2008055188A2 (en) | System and method for performing oilfield simulation operations | |
RU2715593C1 (en) | Method of operative control of water flooding of formations | |
Attanucci et al. | WAG process optimization in the Rangely CO2 miscible flood | |
Kosmala et al. | Coupling of a surface network with reservoir simulation | |
Rotondi et al. | The benefits of integrated asset modeling: lesson learned from field cases | |
Selvaggio et al. | New Generation Integrated Asset Modelling: High-Resolution Reservoir Multi Models Coupled with an External Steady-State Network Solver | |
Wingard et al. | A full-field forecasting tool for the combined water/miscible gas flood at Prudhoe Bay | |
Schubarth et al. | Optimizing Unconventional Completion Designs: A New Engineering-and Economics-Based Approach | |
Talabi et al. | Modelling Pipeline and Choke Optimization for Improved Gas Field Production using an Integrated Asset Model: A Case Study | |
Koeck et al. | Phased Redevelopment of a Giant Mature Offshore Field Using Maximum Reservoir Contact MRC Wells | |
Santos et al. | Influence of Well Control Parameters in the Development of Petroleum Fields Under Uncertainties | |
Seth et al. | Integrated Reservoir-Network Simulation Improves Modeling and Selection of Subsea Boosting Systems for a Deepwater Development | |
Kuncir et al. | Analysis and optimal design of gas storage reservoirs | |
Wijesinghe et al. | A Comprehensive Well Management Program for Black Oil Reservoir Simulation | |
Rahmawati et al. | The benefit of integrated asset modeling and optimization in evaluating production strategies under various oil and gas price scenarios | |
Liao et al. | Investigation of intermittent gas lift by using mechanistic modeling | |
Filho et al. | Integrated optimisation of multiple reservoirs in shared production systems | |
Ojha et al. | Modeling a Novel Approach to Delay the Water Breakthrough in Gas Cap Wells Using Smart Completions: Case Study Onshore Abu Dhabi Field | |
Ushmaev et al. | Integrated modeling as a tool for evaluating the effects of well production rates and surface gathering system performance on development of oil rim | |
von Hohendorff Filho et al. | Influence of well management in the development of multiple reservoir sharing production facilities | |
Da Sie et al. | Reactive vs proactive intelligent well injection evaluation for EOR in a stratified gom deepwater wilcox reservoir using integrated simulation-surface network modeling |
Legal Events
Date | Code | Title | Description |
---|---|---|---|
MM4A | Lapse of a eurasian patent due to non-payment of renewal fees within the time limit in the following designated state(s) |
Designated state(s): AM BY KG MD TJ |
|
MM4A | Lapse of a eurasian patent due to non-payment of renewal fees within the time limit in the following designated state(s) |
Designated state(s): AZ |
|
MM4A | Lapse of a eurasian patent due to non-payment of renewal fees within the time limit in the following designated state(s) |
Designated state(s): KZ TM RU |