NO340159B1 - Fremgangsmåter, system og datamaskinlesbare medier for sann tids olje- og gassfeltproduksjonsoptimalisring ved å bruke proksysimulator - Google Patents

Description

Foreliggende oppfinnelse er relatert til optimalisering av olje- og gassfeltproduksjon. Mer bestemt er foreliggende oppfinnelse relatert til å bruke en proksysimulator for å forbedre beslutningstaking ved kontroll av operasjonen av olje- og gassfelt ved å reagere på data når dataene blir målt.

Reservoir- og produksjonsingeniører som har til oppgave å modellere eller styre store oljefelt som inneholder hundretalls av brønner er konfrontert med realiteten av bare å være i stand til fysisk å evaluere og å styre noen få individuelle brønner per dag. Individuell brønnstyring kan inkludere å utføre tester for å måle raten til olje, gass og vann som kommer ut av en individuell brønn (fra under overflaten) over en testperiode. Andre tester kan inkludere tester for å måle trykket over og under overflaten så vel som strømmen av fluid i overflaten. Som et resultat av tiden som trengs til å styre individuelle brønner i et oljefelt, vil produksjonen i store oljefelt bli styrt av periodisk (dvs. hver få måneder) av måling av fluider ved innsamlingspunkter knyttet til flere brønner i et oljefelt og så å allokere målingen fra samlingspunktene tilbake til de individuelle brønnene. Data innsamlet fra de periodiske målingene blir analysert og brukt for å gjøre produksjonsbeslutninger som inkluderer optimalisering av fremtidig produksjon. De innsamlede data kan imidlertid være flere måneder gamle når de blir analysert og dermed er de ikke hensiktsmessige i sanntidsmålingsbeslutninger. I tillegg til de forannevnte tidsbegrensningene vil flere analyseverktøy kunne bli brukt som gjør det vanskelig å danne en konsistent analyse av et stort felt. Disse verktøy kan være flere fysisk-baserte simulatorer eller analytiske ligninger som representerer olje, gass og vannstrøm og prosessering.

For å forbedre effektiviteten i oljefeltstyring, har sensorer blitt installert i oljefelt de siste år for kontinuerlig å monitorere temperatur, fluidrater og trykk. Som et resultat har produksjonsingeniører langt flere data å analysere enn det som ble generert tidligere ved periodiske målingsfremgangsmåter. Imidlertid gjør de økte data det vanskelig for produksjonsingeniøren å reagere på dataene i tide som reaksjon på detekterte spørsmål og å kunne gjøre sanntidsbeslutninger. For eksempel muliggjør nåværende fremgangsmåter sanntidsbeslutningen av overskytende vann i fluidene fremstilt av en brønn, men gjør ikke ingeniøren i stand til raskt å svare på disse data for å forandre ventilinnstillinger for å redusere mengden av vann ved deteksjon av overskytende vann. Videre utvikling de siste år har resultert i bruken av datamaskinmodeller for å optimalisere oljefeltstyring og produksjon. Særlig har programvaremodeller blitt utviklet for reservoirer, brønner og samlingssystemytelse for å styre og optimalisere produksjon. Typiske modeller brukt inkluderer reservoirsimulering, brønnknuteanalyser og nettverkssimulering fysisk-baserte eller fysiske modeller. Nåværende er bruken av fysisk-baserte modeller i styring av produksjon problematisk på grunn av tidslengden modellen bruker for å utføres. Videre vil fysisk-baserte modeller også bli "innstilt" til feltmålte produksjonsdata (trykk, strømrater, temperaturer etc.) for å optimalisere produksjonen. Innstillingen er oppnådd gjennom en prosess med "historietilpasning", som er kompleks, tidskrevende og ofte ikke resulterer i unike produksjonsmodeller. For eksempel kan historietilpasningsprosessen ta mange måneder for en reservoirspesialist eller produksjonsingeniør. Videre vil nåværende historietilpasningsalgoritmer og arbeidsstrømmer for assistert eller automatisert historietilpasning være komplekse og kompliserte. Særlig, for å ta hensyn til de mange mulige parametrene i et reservoir-system som kan påvirke produksjonsprediksjoner, kan kjøre i en eller flere fysisk-baserte simulatorer som vil trenge å bli utført, som ikke er praktisk i industrien.

«Treating Uncertainties in Reservior Performance Prediction with Neural Networks» SPE 94357, 13. Juni 2005, av J.P. Lechner m.fl. beskriver en framgangsmåte for å bygge en responsoverflate for å forutsi mulige utfall av en numerisk simuleringsmodell av et reservoar. Det er beregningsmessig kostbart å dekke alle mulige parameterkombinasjoner for en simuleringsmodell for å oppnå en sannsynlighetsfordeling av mulige utfall. I stedet er det laget en responsoverflate basert på et redusert antall av simuleringsløp som brukes til å gi tilnærmede resultater for ulike variasjoner av inngangsparametere. De mest følsomme parameterne som påvirker ytelsen til simuleringsmodellen blir bestemt ved anvendelse av et begrenset antall modelløp som spenner over hele rekken av parametervariasjoner. Et kunstig neuralt nettverk (ANN) læres opp ved hjelp av simuleringsresultatene for å tilveiebringe en modellinterpolasjon mellom de enkelte simuleringsscenariene. Det opplærte ANN brukes i en Monte Carlo simulering for å generere sannsynlighetsfordelingen av alle mulige utfall. Siden ANN har en lav beregningsmessig kostnad, kan et stort antall realiseringer beregnes i løpet av kort tid.

Det er med hensyn til disse og andre betraktninger at foreliggende oppfinnelse har blitt gjort.

Illustrative utførelser av foreliggende oppfinnelse adresserer disse spørsmål og andre ved å anordne i sanntid olje- og gassfeltproduksjonsoptimalisering ved å bruke en proksysimulator.

Ifølge et første aspekt ved oppfinnelsen er det tilveiebragt en fremgangsmåte for sanntids olje- og gassfeltproduksjonsoptimalisering ved å bruke en proksysimulator, som innbefatter trinnene: å etablere en grunnmodell over et fysisk system i det minste i en fysisk-basert simulator, hvor det fysiske systemet innbefatter i det minste en av et reservoir, en brønn, et rørnett-verk og et prosesseringssystem og hvor den i det minste ene simulatoren simulerer strømmen av fluider i det minste i en av et reservoir, en brønn, et rørnettverk og et prosesseringssystem; å definere grensebetingelser inkludert et ekstremt nivå for hver av et flertall av kontrollparametere i det fysiske systemet gjennom en eksperimentell konstruksjonsprosess, hvor flertallet av kontrollparametrene som definert av grensebetingelsene innbefatter et sett med konstruksjonsparametere; å tilpasse data innbefattende en serie av innganger, inngangene innbefatter verdiene assosiert med settet av konstruksjonsparametrene, til utganger av den i det minste ene simulatoren ved å bruke en proksymodell, hvor proksymodellen er en proksy for den i det minste ene simulatoren, den i det minste ene simulatoren innbefatter i det minste en av følgende: et reservoirsimulator, en rørnettverkssimulator, en prosessimulator og en brønnsimulator; og et beslutningsstyresystem som bruker proksymodellen for sanntids optimalisering og kontroll med hensyn til valgte parametere over en fremtidig tidsperiode for å forutsi et antall ventilinnstillinger for optimalisering av produksjonen i en produksjonsbrønn, produksjonsbrønnen har en assosiert ventilplassering for å regulere strømmen av et fluid inn i produksjonsbrønnen, og hvor antallet ventilinnstillinger omfatter en rekkevidde av predikerte ventilinnstillinger for de designerte ventilplasseringene for å hindre produksjon av overflødig fluid i produksjonsbrønnen for hvert av et antall av inkrementer av tid over den fremtidige tidsperioden.

Beslutningsstyresystem for å definere kontrollparametere til det fysiske systemet for å tilpasse dette med observerte data. Kontrollparametrene kan inkludere en ventilinnstilling for å regulere strømmen av vann i et reservoir, brønn, rørnettverk eller prosesseringssystem. Fremgangsmåten inkluderer videre å definere grensebetingelser som inkluderer et ekstremt nivå for hver av kontrollparametrene i det fysiske systemet gjennom en eksperimentell produksjonsprosess, automatisk utføring av den ene eller flere simulatorene over et sett av konstruksjonsparametere for å generere en serie med utganger, der settet med konstruksjonsparametere innbefatter kontrollparametrene og utgangene representerer produksjonsprediksjoner, innsamling av karakteriseringsdata i en relasjonsdatabase, karakteriseringsdataene innbefatter verdier assosiert med settet med konstruksjonsparametere og verdier assosiert med utgangene fra den ene eller flere simulatorene, tilpasning av relasjonsdata innbefattende en serie av innganger, inngangene innbefatter verdiene assosiert med settet av konstruksjonsparametere med utgangene til en eller flere simulatorer ved å bruke en proksymodell eller utjevningssystem for det fysiske systemet. Proksymodellen kan være et neuralt nettverk og bli brukt til å beregne avledninger med hensyn til konstruksjonsparametrene for å bestemme sensitiviteter og å beregne korrelasjoner mellom konstruksjonsparametrene og utgangene av den ene eller flere simulatorene. Fremgangsmåten kan videre inkluderer å eliminere konstruksjonsparametere fra proksymodellen for hvilket sensitivitetene er under en terskel, å bruke en optimaliserer med proksymodellen for å bestemme konstruksjonsparameterverdirekkevidder, for konstruksjonsparametere som ikke ble eliminert fra proksymodellen, for hvis utganger fra det neurale nettverket som passer med de observerte data, der konstruksjonsparametrene ikke ble eliminert som så blir konstruert som valgte parametere, ved å plassere de valgte parametrene og deres rekkevidder fra proksymodellen inn i beslutningsstyresystemet, å kjøre beslutningsstyresystemet som en global optimaliserer for å validere de valgte parametrene i den ene eller flere simulatorene.

Et andre aspekt ved oppfinnelsen tilveiebringer et datamaskinlesbart medium inneholdende datamaskineksekverbare instruksjoner, som når utført i en datamaskin, utfører en fremgangsmåte for sanntids olje- og gassfeltproduksjonsoptimalisering ved å bruke en proksysimulator ifølge det første aspektet.

Datamaskinprogramproduktet kan også være som et utbredt signal på en bærebølge lesbart av et datamaskinsystem og som koder et datamaskinprogram med instruksjoner for utførelse i en datamaskinprosess.

Et tredje aspekt ved oppfinnelsen tilveiebringer et system for sanntids olje- og gassfeltproduksjonsoptimali sering ved å bruke en proksysimulator, som innbefatter: et datamaskinlesbart medium ifølge det andre aspektet ved oppfinnelsen, der det datamaskinlesbare mediet er en hukommelse; og en prosessor, funksjonelt koblet til hukommelsen, prosessoren er svarende på de datamaskineksekverbare instruksjonene og operativ for å utføre fremgangsmåten for sanntids olje- og

gassfeltproduksjonsoptimalisering ved å bruke en proksysimulator

Disse og andre egenskaper så vel som fordeler som karakteriserer foreliggende oppfinnelse vil være åpenbare etter lesing av følgende detaljerte beskrivelse og gjennomgang av de assosierte tegninger. Fig. 1 er et forenklet blokkdiagram over et virksomt miljø som kan bli brukt i henhold til de illustrerte utførelser av foreliggende oppfinnelse. Fig. 2 er et forenklet blokkdiagram som illustrerer et datamaskinsystem i det virksomme miljøet i fig. 1, som kan bli brukt for å utføre forskjellige illustrerte utførelser av foreliggende oppfinnelse. Fig. 3 er et flytdiagram som viser en illustrerende rutine for sanntids olje- og gassfeltproduksjonsoptimali sering ved å bruke en proksysimulator, i henhold til en illustrerende utførelse av foreliggende oppfinnelse, og Fig. 4 er et datamaskingenerert bilde over predikert optimal ventilinnstillinger for et antall av brønner som kan bli brukt for å optimalisere produksjonen av olje og gass over en fremtidig tidsperiode, i henhold til en illustrerende utførelse av foreliggende oppfinnelse.

Illustrerte utførelser av foreliggende oppfinnelse gir sanntids olje- og gassfeltproduksjonsoptimalisering ved å bruk en proksysimulator. Med referanse nå til tegningene hvor like tall representerer like elementer, vil forskjellige aspekter av foreliggende oppfinnelse bli beskrevet kort. Særlig vil fig. 1 og tilsvarende diskusjon være ment å gi en kort, generell beskrivelse av et passende operativt miljø hvor utførelser av foreliggende oppfinnelse kan bli implementert.

Utførelser av foreliggende oppfinnelse kan generelt bli anvendt i operativt miljø 100 som viser fig. 1. Det virksomme miljøet 100 inkluderer oljefeltoverflatefasiliteter 102 og brønner og underflatestrømningsinnretninger 104. Oljefeltoverflatefasilitetene 102 kan inkludere ethvert antall av fasiliteter typisk brukt i olje- og gassfeltproduksjon. Disse fasiliteter kan inkludere, uten begrensning, borerigger, "blow out"-forhindrere, slampumper og lignende. Brønnene og overflatestrøminnretninger kan inkludere, uten begrensning, reservoirer, brønner og rørnettverk (og deres assosierte hardware). Det bør være å forstå at som diskutert i følgende beskrivelse og de vedlagte krav, vil produksjonen kunne inkludere olje- og gassfeltboring og utforskning. Overflatefasilitetene 102 og brønnene og overflatestrømningsinnretningene 104 er i kommunikasjon med feltsensorer 106, fjerne teminalenheter 108 og feltkontrollerer 110, på en måte kjent for en fagmann. Feltsensorene 106 måler forskjellige overflate- og underflateegenskaper på et oljefelt (dvs. reservoirer, brønner og rørnettverk) som inkluderer, men ikke er begrenset til, olje, gass og vannproduksjonsrater, vanninjeksjon, rørhode og nodetrykk, ventilinnstillinger i felt, sone og brønnivåer. I en utførelse av den foreliggende oppfinnelsen er feltsensorene 106 i stand til å ta kontinuerlige målinger i et oljefelt og å kommunisere data i sanntid til fjerne terminalenheter 108. Det bør være forstått av en fagmann at det operative miljøet 100 kan inkludere "smarte felt"-teknologi som muliggjør målingen av data på overflaten så vel som under overflaten i brønnene selv. Smarte felt muliggjør også målingen av individuelle soner og reservoirer i et oljefelt. Feltkontrollerne 110 mottar dataene målt fra feltsensorene 106 og muliggjør feltmonitorering av de målte data.

De fjerne terminalenhetene 108 mottar målingsdata fra feltsensorene 106 og kommuniserer de målte data til en eller flere overvåkende kontroll- og data-akvisisjonssystemer ("SCADAer") 112. Som kjent for en fagmann, vil SCADAer være datamaskinsystemer som samler inn og analyserer sanntids data. SCADAene 112 kommuniserer mottatte målingsdata til en sanntids historisk database 114. Sanntids historiedatabase 114 er i kommunikasjon med en integrert produksjonsbore- og konstruksjonsdatabase 116 som er i stand til å aksessere de målte data.

Den integrerte produksjonsboring og teknisk database 116 er i kommunikasjon med et dynamisk aktiva modelldatamaskinsystem 2.1 de forskjellige illustrerte utførelser av foreliggende oppfinnelse utfører datamaskinsystemet 2 forskjellige programmoduler for sanntids olje- og gassfeltproduksjonsoptimali sering ved å bruke en proksysimulator. Generelt inkluderer programmoduler rutiner, program, komponenter, datastrukturer og andre typer av strukturer som utfører bestemte oppgaver eller implementerer bestemte abstrakte datatyper. Programmodulene inkluderer et beslutningsstyresystem ("DMS") applikasjon 24 og en sanntids optimaliseringsprogrammodul 28. Datamaskinsystemet 2 inkluderer også tilleggsprogrammoduler som vil bli beskrevet nedenfor i beskrivelsen av fig. 2. Det vil være forstått at kommunikasjonene mellom feltsensorene 106, de fjerne terminalenhetene 108, feltkontrollerne 110, SCADAene 112, databasene 114 og 116, og datamaskinsystemet 2, kan bli muliggjort ved å bruke kommunikasjonslinker over et lokalt nettverk eller regionalt nettverk på en måte kjent for en fagmann.

Det vil bli diskutert i større detalj nedenfor med hensyn til fig. 2-3 hvordan datamaskinsystemet 2 bruker DMS-applikasjonen 24 i samband med en fysisk eller fysisk-basert simulator og en proksysimulator for å optimalisere produksjonsparameterverdier for sanntids bruk i et olje- eller gassfelt. Kjernefunksjonaliteten til DMS-applikasjonen 24 er relatert til scenariestyring og optimalisering er beskrevet i samtidig US-publisert patentsøknad 2004/0220790, med tittelen "Method and System for Scenario and Case Decision Management", som det her er referert til. Sanntids optimaliseringsprogram-modulen 28 bruker den forannevnte proksymodellen til å bestemme parameterverdi-områder for utganger (fra proksymodellen) som samsvarer med sanntids observerte data målt av feltsensorene 106.

Med referanse til fig. 2, vil en illustrerende datamaskinarkitektur for datamaskinsystemet 2 som blir brukt i de forskjellige utførelsene av oppfinnelsen, bli beskrevet. Datamaskinarkitekturen vist i fig. 2 illustrerer en konvensjonell borddatamaskin eller bærbar datamaskin inkludert en sentral prosesseringsenhet 5 ("CPU"), en system-hukommelse 7, som inkluderer en tilfeldig aksesshukommelse 9 ("RAM') og en ikke-slettbar hukommelse ("ROM') 11, og en systembuss 12 som kobler hukommelsen til CPU 5. Et grunnleggende inngangs/utgangssystem inneholdende de grunnleggende rutinene som hjelper til å overføre informasjon mellom elementene innenfor data-maskinen, slik som ved oppstart, er lagret i ROM 11. Datamaskinsystemet 2 inkluderer videre en masselagringsinnretning 14 for å lagre et operativsystem 16, DMS applikasjon 24, en fysisk-basert simulator 26, sanntids optimaliseringsmodul 28, fysisk-baserte modeller 30 og andre programmoduler 32. Disse modulene vil bli beskrevet i større detalj nedenfor.

Det bør være forstått at datamaskinsystemet 2 for utøvelse av utførelser i henhold til foreliggende oppfinnelse også kan være representative for andre datamaskinsystem-konfigurasjoner, inkludert håndholdte innretninger, flerprosessorsystemer, mikro-prosessorbaserte eller programmerbare forbrukerelektronikk, minidatamaskiner, hoveddatamaskiner og lignende. Utførelser av foreliggende oppfinnelse kan også bli praktisert i distribuerte datamaskinmiljøer hvor oppgavene blir utført av fjerne prosesseringsinnretninger som er linket sammen gjennom et kommunikasjonsnettverk. I et distribuert datamaskinmiljø vil programmoduler kunne være plassert i både lokale og fj erne hukommelseslagringsinnretninger.

Masselagringsinnretningen 14 er koblet til CPU 5 gjennom en masselagrings-kontrollerer (ikke vist) koblet til bussen 12. Masselagringsinnretningen 14 og dens assosierte datamaskinlesbare medier gir ikke-slettbar lagring for datamaskinsystemet 2. Selv om beskrivelsen av det datamaskinlesbare mediet inneholdt her refererer til en masselagringsinnretning, slik som en harddisk eller CD-ROM drive, bør det være å forstå av en fagmann at datamaskinlesbart medium kan være ethvert tilgjengelig medium som kan være aksessert av datamaskinsystemet 2.

Som eksempel, og ikke begrensende, kan datamaskinlesbart medium innbefatte datamaskinlagringsmedier og kommunikasjonsmedier. Datamaskinlagringsmediet inkluderer slettbare og ikke-slettbare, fjernbar og ikke-fjernbare medier implementert i enhver fremgangsmåte eller teknologi for lagring av informasjon slik som datamaskinlesbare instruksjoner, datastrukturer, programmoduler eller andre data. Datamaskinlagringsmediet inkluderer, men er ikke begrenset til, RAM, ROM, EPROM, EEPROM, flash hukommelse eller andre faststoffhukommelsesteknologier, CD-ROM, digitale slettbare disker ("DVD") eller annen optisk lagring, magnetiske kassetter, magnetisk tape, magnetisk disklagring eller andre magnetiske lagringsinnretninger, eller ethvert annet medium som kan bli brukt til å lagre den ønskede informasjonen og som kan være aksessert av datamaskinsystemet 2. 1 henhold til forskjellige utførelser av foreliggende oppfinnelse kan datamaskinsystemet 2 operere i et nettverkmiljø ved å bruke logiske forbindelser til fjerne datamaskiner, databaser og andre innretninger gjennom nettverket 18. Datamaskinsystemet 2 kan være koblet til nettverket 18 gjennom en nettverksgrensesnittenhet 20 koblet til bussen 12. Forbindelser som kan bli gjort av nettverkgrensesnittenheten 20 kan inkludere lokale nettverk ("LAN") eller regionale nettverk ("WAN") forbindelser. LAN- og WAN-nettverksmiljøer er vanlige i kontorer, selskapers datanettverk, intranet og Internet. Det bør være forstått at nettverksgrensesnittenheten 20 også kan være brukt til å kobles til andre typer av nettverk og fjerne datamaskinsystemer. Datamaskinsystemet 20 kan også inkludere en inngangs/utgangskontroller 22 for å ta i mot og å prosessere innganger fra et antall av andre innretninger, inkludert et tastatur, mus eller elektronisk penn (ikke vist i figur 2). Tilsvarende kan en inngangs/utgangskontroller 22 gi utgang til en skjerm, en skriver eller annen type av utgangsinnretning.

Som nevnt kort ovenfor, kan et antall av programmoduler være lagret i masselagrings-nnretningen 14 i datamaskinsystemet 2, inkludert et operativsystem 16 som er passende for å kontrollere operasjonen til en nettverksbasert personlig datamaskin. Masselagringsinnretningen 14 og RAM 9 kan også lagre en eller flere programmoduler. I en utførelse blir DMS-applikasjonen 24 brukt i samband med en eller flere fysisk-baserte simulatorer 26, sanntids optimaliseringsmodul 28 og de fysisk-baserte modellene 30 for å optimalisere produksjonskontrollparametrene for sanntids bruk i et olje- eller gassfelt. Som kjent for en fagmann, vil de fysisk-baserte simulatorene bruke ligninger som representerer fysikken til fluidstrøm og kjemisk konversjon. Eksempler på fysisk-baserte simulatorer inkluderer, uten å begrense, reservoirsimulatorer, rørstrømnings-simulatorer og prosessimulatorer (for eksempel separasjonssimulatorer). I de forskjellige utførelsene av foreliggende oppfinnelse vil kontrollparametrene kunne inkludere uten å begrense, ventilinnstillinger, separasjonslastinnstillinger, innførings-innstillinger, temperaturer, trykkmålerinnstillinger og strupeventilinnstillinger, i både brønnhode (overflate) og nedhullsteder. Særlig vil DMS-applikasjonen 24 kunne bli brukt for å definere innstillinger av kontrollparametere i en fysisk-basert eller fysisk modell som er ukjent og som kan bli justert for å optimalisere produksjon. Som diskutert ovenfor i diskusjonen til fig. 1, vil sanntids data kunne være måledata mottatt via feltsensorer 106 gjennom kontinuerlig monitorering. Den fysisk-baserte simulatoren 25 er operativ for å opprette fysisk-baserte modeller som representerer operasjonen av fysiske systemer slik som reservoirer, brønner og rørledningsnettverk i olje- og gassfelt. For eksempel, den fysisk-baserte modellen 30 kan bli brukt til å simulere strømmen av fluider i et reservoir, en brønn eller i et rørnettverk ved å ta hensyn til forskjellige karakteristikker slik som reservoirarealer, antall av brønner, brønnvei, brønnrørradius, brønnrørstørrelse, rørlengde, rørgeometri, temperaturgradient og typer av fluider som blir mottatt i den fysisk-baserte simulatoren. Den fysisk-baserte simulatoren 26, når det opprettes en modell, kan også motta estimerte eller usikre inngangsdata slik som reservoirreserver.

Med referanse nå til fig. 3, vil en illustrerende rutine 300 bli beskrevet som illustrerer en prosess for sanntids olje- og gassfeltproduksjonsoptimali sering ved å bruke en proksysimulator. Når diskusjonen leses om den illustrerte rutinen som presentert her, bør det være forstått at de logiske operasjonene til forskjellige utførelser av foreliggende oppfinnelse er implementert (1) som en sekvens av datamaskinimplementerte handlinger eller programmoduler som kjører i et datamaskinsystem og/eller (2) er sammenkoblede maskinlogiske kretser eller kretsmoduler innen datamaskinsystemet. Implementasjonen er et spørsmål om valg avhengig av ytelseskrav for beregningssystemet som implementerer foreliggende oppfinnelse. Følgelig vil den logiske operasjonen illustrert i fig. 3 og ved å lage illustrerte utførelser av foreliggende oppfinnelse beskrevet her, være referert til forskjellige typer som operasjoner, strukturelle innretninger, handlinger eller moduler. Det vil være forstått av en fagmann at disse operasjonene, strukturelle innretningene, handlinger og moduler kan bli implementer i programvare, i firmware, i spesiell formålsdigjtal logikk, og enhver kombinasjon av disse uten å avvike fra ånden og rekkevidden av foreliggende oppfinnelse som gitt i de vedlagte krav.

Den illustrerte rutinen 300 begynner med operasjon 305 hvor DSM-applikasjonen 24 utført av CPU 5 instruerer den fysisk-baserte simulatoren 26 til å etablere en "grunn"-modell av et fysisk system. Det bør være forstått at en "base"-modell kan være en fysisk eller fysisk-basert representasjon (i programvare) av et reservoir, en brønn, et rør-ledningsnettverk, eller et prosesseringssystem (slik som et separasjonsprosesserings-system) i et olje- eller gassfelt basert på karakteristiske data slik som reservoirareal, antall av brønner, brønnvei, brønnrørradius, brønnrørstørrelse, rørlengde, rørgeometri, temperaturgradient og typer av fluider som blir mottatt i den fysisk-baserte simulatoren. Den fysisk-baserte simulatoren 26, når det opprettes en "base"-modell", kan også motta estimete eller usikre inngangsdata slik som reservoirreserver. Det bør være forstått at en eller flere fysisk-baserte simulatorer 26 kan bli brukt i utførelser av foreliggende oppfinnelse.

Rutinen 300 fortsetter så fra operasjon 305 til operasjon 310 hvor DMS-applikasjonen 24 automatisk definerer kontrollparametere. Som diskutert ovenfor ved diskusjonen av figur 2, kan kontrollparametere inkludere ventilinnstillinger, separasjonslastinnstillinger, innføringsinnstillinger, temperaturer, trykkmålerinnstillinger og strupeventilinnstillinger.

Med en gang kontrollparametrene er definert, fortsetter så rutinen 300 fra operasjon 310 til operasjon 315, hvor DMS-applikasjonen 24 definerer grensebetingelser for kontrollparametrene. Særlig kan DMS-applikasjonen 24 bruke en eksperimentell konstruksjonsprosess for å definere grensebetingelsene. Grensebetingelsene inkluderer også et eller flere ekstreme nivåer (for eksempel et maksimum, midtpunkt eller minimum) til verdier for hver kontrollparameter. I en utførelse kan den eksperimentelle konstruksjonsprosessen brukt av DMS-applikasjonen 24 være den velkjente ortogonale matrisen, faktoriserbar, eller Box-Behnken eksperimentell konstruksjon.

Rutinen 300 fortsetter så fra operasjon 315 til operasjon 320 hvor DMS-applikasjonen 24 automatisk utfører den fysisk-baserte simulatoren 26 over settet av kontrollparametere som definert av grensebetingelsene bestemt i operasjon 315. Det bør være forstått at, fra dette punktet og fremover, at disse parametrene vil bli referert til her som "konstruksjons"-parametere. Når settet med konstruksjonsparametere utføres, genererer den fysisk-baserte simulatoren 26 en serie med utganger som kan bli brukt til å lage et antall av produksjonsprediksjoner. For eksempel, den fysisk-baserte simulatoren 26 kan generere utganger relatert til strømmen av fluid i et reservoir som inkluderer, uten å begrense, trykk, hydrokarbonstrømningsrater, vannstrømningsrater og temperaturer som er basert på et utvalg av ventilinnstillingsverdier definert av DMS-applikasjonen 24.

Rutinen 300 fortsetter så fra operasjon 320 til operasjon 325 hvor DMS-applikasjonen 24 samler inn karakteriseringsdata i en relasjonsdatabase, slik som den integrerte produksjonsbore- og teknisk database 116. Karakteriseringsdataene kan inkludere verdiutvalg assosiert med konstruksjonsparametrene som bestemt i operasjon 315 (dvs. konstruksjonsparameterdataene) så vel som utgangene fra den fysisk-baserte simulatoren 26.

Rutinen 300 fortsetter så fra operasjon 325 til operasjon 330 hvor DMS-applikasjonen 24 bruker en regresjonsligning for å tilpasse konstruksjonsparameterdataene (dvs. relasjonsdataene til inngangene) til utgangene av den fysisk-baserte simulatoren 26 ved å bruke en proksymodell. Som brukt i den foregående beskrivelsen og i de vedlagte krav, vil en proksymodell være en matematisk ligning brukt som en proksy for de fysisk-baserte modellene fremstilt av den fysisk-baserte simulatoren 26. For en fagmann vil han forstå at i de forskjellige utførelser av foreliggende oppfinnelse kan proksymodellen være en polynom ekspansjon, en understøttelsesvektormaskin, et neuralt nettverk eller en intelligent agent. En illustrerende proksymodell som kan bli brukt i en utførelse av foreliggende oppfinnelse er gitt av følgende ligning:

Det bør være å forstå at i henhold til en utførelse av foreliggende oppfinnelse kan en proksymodell bli brukt samtidig på flere fysisk-baserte simulatorer som predikerer strøm og kjemi over tid.

Rutinen 300 fortsetter så fra operasjon 330 til operasjon 335 hvor DMS-applikasjonen 24 bruker proksymodellen til å bestemme sensitivitet overfor konstruksjonsparametrene. Som definert her, er "sensitivitet" en derivert av en utgang fra den fysisk-baserte simulatoren 26 med hensyn til en konstruksjonsparameter innenfor proksymodellen. Den deriverte for hver utgang med hensyn til hver konstruksjonsparameter kan bli beregnet fra proksymodelligningen (vist ovenfor). Rutinen 300 fortsetter fra operasjon 335 til operasjon 340 hvor DMS-applikasjonen 24 bruker proksymodellen til å beregne korrelasjoner mellom konstruksjonsparametrene og utgangene fra den fysisk-baserte simulatoren 26.

Rutinen 300 fortsetter så fra operasjon 340 til operasjon 345 hvor DMS-applikasjonen 24 eliminerer konstruksjonsparametere fra proksymodellen for hver av sensitivitetene som er under en terskel. Særlig, i henhold til en utførelse av foreliggende oppfinnelse, kan DMS-applikasjonen 24 eliminere en konstruksjonsparameter når sensitiviteten eller den deriverte for denne konstruksjonsparameteren, som bestemt av proksymodellen, blir bestemt til å være nær til en nullverdi. Dermed vil det være å forstå at en eller flere av kontrollparametrene som ble diskutert ovenfor i operasjon 310, kan bli eliminert som å være uviktige eller som å ha minimal påvirkning. Det bør være å forstå at de ikke-eliminerte eller viktige parametrene er valgt for optimalisering (dvs. valgte parametere) som vil bli diskutert i større detalj i operasjon 350.

Rutinen 300 fortsetter så fra operasjon 345 til operasjon 350 hvor DMS-applikasjonen 24 bruker sanntids optimaliseringsmodulen 28 med proksymodellen for å bestemme verdirekkevidder for de valgte parametrene (dvs. de ikke-eliminerte parametrene) bestemt i operasjon 345. Særlig vil sanntids optimaliseringsmodulen 28 kunne generere en feiltilpasningsfunksjon som representerer en kvadert forskjell mellom utgangene fra proksymodellen og de observerte sanntids data lest ut feltsensorene 106 og lagret i databasene 114 og 116. Illustrerende feiltilpasningsfunksjoner for en brønn som kan bli brukt i de forskjellige utførelsene av foreliggende oppfinnelse er gitt av følgende ligninger:

hvor Wi = vekt for brønn i, Wi = vekt for tid t, sim(i,t) = simulert eller normalisert verdi for brønn i på tidspunkt t, og his(i,t) = historisk eller normalisert verdi for brønn i på tidspunkt t.

Det bør være forstått at de optimaliserte verdirekkeviddene bestemt av sanntids optimaliseringsmodulen 28 er verdier for hvilket feiltilpasningsfunksjonen er liten (dvs. nær null). Det bør videre være å forstå at de valgte parametrene og optimaliserte verdirekkeverdiene er representative for en proksymodell som kan bli utført og validert i den fysisk-baserte simulatoren 26, som vil bli beskrevet i større detalj nedenfor.

Rutinen 300 fortsetter så fra operasjon 350 til operasjon 355 hvor sanntids optimaliseringsmodulen 28 plasserer de valgte parametrene (bestemt i operasjon 345) og de optimaliserte verdierekkeviddene (bestemt i operasjon 350) tilbake inn i DMS-applikasjonen 24 som så utfører den fysisk-baserte simulatoren 26 for å validere de valgte parametrene i operasjon 360. Det bør være forstått at alle operasjonene diskutert ovenfor med hensyn til DMS-applikasjonen 24 er automatiserte operasjoner i datamaskinsystemet 2.

Rutinen 300 fortsetter så fra operasjon 360 til operasjon 365 hvor DMS-operasjonen 24 bruker proksymodellen for sanntids optimalisering og kontroll. Det bør være forstått at kontrollen kan inkludere avanserte prosesskontrollbeslutninger eller proaktiv kontroll med hensyn til de valgte parametrene over en fremtidig tidsperiode avhengig av en bestemt feltkonfigurasjon. Særlig, i henhold til en utførelse, kan DMS-applikasjonen 24 generere en eller flere grafiske bilder som viser predikerte kontrollparameterinnstillinger (dvs. ventilinnstillinger) for optimalisering av produksjon i en oljebrønn. Et illustrerende bilde er vist i figur 4 og vil bli diskutert i større detalj nedenfor. Rutinen 300 stopper så.

Med referanse til fig. 4, vil et datamaskingenerert bilde over predikerte optimale ventilinnstillinger for et antall av brønner som kan bli brukt for å optimalisere produksjonen av olje og gass over en fremtidig tidsperiode være vist, i henhold til en illustrerende utførelse av foreliggende oppfinnelse. Som kan bli sett i fig. 4, vil et antall av grafer 410-490 bli generert av DMS-applikasjonen 24 som blir vist. Hver graf representerer en brønnlokalisering av en produksjonsbrønn i et felt og en assosiert ventilplassering for å regulere strømmen av et fluid (for eksempel vann) inn i brønnen. For eksempel, graf 410 er et bilde over en brønn med en designering 415 i P19L1, hvor P19 er brønndesigneringen og LI er ventildesigneringen som indikerer plasser-ingen av en ventil i brønnen (dvs. "sted 1"). Tilsvarende er graf 420 et bilde over den samme brønnen (Pl_9), men for en forskjellig ventil (dvs. L3). Graf 430 er også et bilde over brønn P19 for ventil L5. y-aksen til grafene 410-490 viser en rekkevidde av predikerte ventilinnstillinger for de designerte ventilplasseringene i hver brønn. Som diskutert ovenfor, vil de predikerte ventilinnstillingene bli generert av DMS-applikasjonen 24 som et resultat av operasjonene utført i rutinen 300, diskutert ovenfor i fig. 3. Det bør være forstått at i utførelsen beskrevet her, vil den høyeste ventilinnstillingen (dvs. "8.80") samsvare med en fullstendig åpen ventil, mens den laveste ventilinnstillingen (dvs. "0,00") samsvare med en fullstendig lukket ventil, x-aksen i grafene 410-490 viser en rekkevidde av "trinn" (dvs. trinn 27 til trinn 147) som representerer inkrementer av tid over en fremtidig tidsperiode. For eksempel, tidsaksen for hver graf kan representere ventilinnstillinger for hver brønn i seks måneders inkrementer over en periode over seks år.

Det vil være forstått at grafene 410-490 viser en prediksjon over hvordan forskjellige ventilinnstillinger trenger å bli forandret over den fremtidige tidsperioden. For eksempel, grafen 430 viser at DMS-applikasjonen 24 har predikert at ventilplasseringen "L5" bør forbli fullstendig åpen for den initielle delen av den fremtidige tidsperioden og så bli fullstendig lukket for den senere delen av den fremtidige tidsperioden. Det vil være forstått at en slik situasjon kan finne sted basert på en prediksjon om at en brønn kommer til å produsere overskytende vann, som dermed gjør det nødvendig at ventilen blir lukket. Som et annet eksempel viser grafen 450 at DMS-applikasjonen 24 har predikert at ventilplasseringen "L3" bør initielt bli fullstendig åpen og så bli delvis lukket for den gjenværende delen av den fremtidige tidsperioden.

Basert på det foregående bør det være forstått at de forskjellige utførelsene i henhold til foreliggende oppfinnelse inkluderer fremgangsmåter, systemer og datamaskinlesbart medium for sanntids olje- og gassfeltproduksjonsoptimali sering ved å bruke en proksysimulator. En fysisk-basert simulator i et dynamisk aktivamodell datamaskinsystem blir brukt til å søke rekkevidden av muligheter for kontrollerbare parametere slik som ventilinnstillinger, separasjonslastinnstillinger, innføringsinnstillinger, temperaturer, trykkmålerinnstillinger og strupeventilinnstillinger. En beslutningsstyreapplikasjon som kjører i datamaskinsystemet blir brukt til å bygge en proksymodell som simulerer et fysisk system (dvs. et reservoir, brønn eller rørnettverk) for å lage fremtidig predisjon med hensyn til de kontrollerbare parametrene. Det vil være forstått at simuleringen utført av proksymodellen er nærmest instantan, og dermed hurtigere enn tradisjonelle fysisk-baserte simulatorer som er langsomme og vanskelige å oppdatere. Ulikt konven-sjonelle systemer som er reaktive, er proksymodellen beskrevet i utførelser av foreliggende oppfinnelse prediksjon av kontrollparameterinnstillinger over en fremtidig tidsperiode som dermed muliggjør proaktiv kontroll.

Selv om foreliggende oppfinnelse har blitt beskrevet i samband med forskjellige illustrerte utførelser, vil en fagmann forstå at mange modifikasjoner kan bli gjort til disse innenfor rekkevidden av kravene som er vedlagt. Følgelig er det ikke ment at rekkevidden av foreliggende oppfinnelse på noen måte er begrenset av beskrivelsen ovenfor, men istedenfor er bestemt alene ved referanse til de vedlagte krav.

Claims (10)

1. Fremgangsmåte (300) for sanntids olje- og gassfeltproduksjonsoptimali sering ved å bruke en proksysimulator,karakterisert vedå innbefatte trinnene: å etablere (305) en grunnmodell over et fysisk system i det minste i en fysisk-basert simulator (26), hvor det fysiske systemet innbefatter i det minste en av et reservoir, en brønn, et rørnettverk og et prosesseringssystem og hvor den i det minste ene simulatoren simulerer strømmen av fluider i det minste i en av et reservoir, en brønn, et rørnettverk og et prosesseringssystem; å definere (315) grensebetingelser inkludert et ekstremt nivå for hver av et flertall av kontrollparametere i det fysiske systemet gjennom en eksperimentell konstruksjonsprosess, hvor flertallet av kontrollparametrene som definert av grensebetingelsene innbefatter et sett med konstruksjonsparametere; å tilpasse (330) data innbefattende en serie av innganger, inngangene innbefatter verdiene assosiert med settet av konstruksjonsparametrene, til utganger av den i det minste ene simulatoren ved å bruke en proksymodell, hvor proksymodellen er en proksy for den i det minste ene simulatoren, den i det minste ene simulatoren innbefatter i det minste en av følgende: et reservoirsimulator, en rørnettverkssimulator, en prosessimulator og en brønnsimulator; og et beslutningsstyresystem (24) som bruker (365) proksymodellen for sanntids optimalisering og kontroll med hensyn til valgte parametere over en fremtidig tidsperiode for å forutsi et antall ventilinnstillinger for optimalisering av produksjonen i en produksjonsbrønn, produksjonsbrønnen har en assosiert ventilplassering for å regulere strømmen av et fluid inn i produksjonsbrønnen, og hvor antallet ventilinnstillinger omfatter en rekkevidde av predikerte ventilinnstillinger for de designerte ventilplasseringene for å hindre produksjon av overflødig fluid i produksjonsbrønnen for hvert av et antall av inkrementer av tid over den fremtidige tidsperioden.

2. Fremgangsmåte i henhold til krav 1, viderekarakterisertved å innbefatte: å bruke (335) proksymodellen til å beregne deriverte med hensyn til konstruksjonsparametrene i det fysiske systemet for å bestemme sensitiviteter; å bruke (340) proksymodellen til å beregne korrelasjoner mellom konstruksjonsparameterne og utgangene av den i det minste ene simulator; å rangere konstruksjonsparametrene fra proksymodellen; og å bruke (350) en optimaliserer sammen med proksymodellen for å bestemme konstruksjonsparameterrekkevidder for hver utgang fra proksymodellens tilpassede observerte data.

3. Fremgangsmåte i henhold til krav 2, viderekarakterisertved å innbefatte: å bruke (310) et beslutningsstyresystem for å definere et flertall av kontrollparametere i det fysiske systemet for tilpasning med de observerte data; automatisk å utføre (320) den i det minste ene simulatoren over settet med konstruksjonsparametere for å generere en serie med utganger, utgangene representerer produksjonsprediksjoner; og å samle (325) inn karakteriseringsdata i en relasjonsdatabase, karakteriseringsdataene innbefatter verdier assosiert med settet av konstruksjonsparametere og verdier assosiert med utgangene fra den i det minste ene simulatoren.

4. Fremgangsmåte i henhold til krav 3, viderekarakterisertved å innbefatte: å plassere (355) konstruksjonsparametrene for hvilke sensitivitetene ikke er under en terskel og deres rekkevidder fra proksymodellen inn i beslutningsstyresystemet, konstruksjonsparametrene for hvilke sensitivitetene ikke er under terskelen blir de valgte parametrene; og å kjøre (360) beslutningsstyresystemet som en global optimaliserer for å validere de valgte parametrene i simulatoren.

5. Fremgangsmåte i henhold til krav 1,karakterisertv e d å etablere (305) en grunnmodell over et fysisk system i det minste i en fysisk-basert simulator innbefattende å opprette en daterepresentasjon av det fysiske systemet, hvor datarepresentasjonen innbefatter de fysiske karakteristikkene av i det minste en av reservoiret, brønnen, rørnettverket og prosesseringssystemet, inkludert dimensjoner av reservoiret, antallet av brønner i reservoiret, brønnvei, brønnrørstørrelse, rørgeometri, temperaturgradient, type av fluider, og estimerte dataverdier for andre parametere assosiert med det fysiske systemet.

6. Fremgangsmåte i henhold til krav 2,karakterisertv e d å bruke (335) proksymodellen for å beregne deriverte med hensyn til konstruksjonsparametrene for å bestemme sensitiviteter innbefattende å bestemme en derivert av en utgang av i det minste en simulator med hensyn til en av seriene av innganger.

7. Fremgangsmåte i henhold til krav 1, viderekarakterisertved å fjerne (345) konstruksjonsparametrene fra proksymodellen som bestemt av en bruker til å ha en minimal påvirkning på det fysiske systemet.

8. Fremgangsmåte i henhold til krav 1,karakterisertved at å bruke (365) proksymodellen for sanntids optimalisering og kontroll med hensyn til de valgte parametrene over en fremtidig tidsperiode innbefatter å bruke i det minste en av det følgende: en neuralt nettverk, en polynom ekspansjon, en understøttelsesvektormaskin og en intelligent agent.

9. Datamaskinlesbart medium inneholdende datamaskineksekverbare instruksjoner, som når utført i en datamaskin, utfører en fremgangsmåte for sanntids olje- og gassfeltproduksjonsoptimali sering ved å bruke en proksysimulator som definert i et hvilket som helst av krav 1 til 8.

10. System for sanntids olje- og gassfeltproduksjonsoptimali sering ved å bruke en proksysimulator,karakterisert vedå innbefatte: et datamaskinlesbart medium som definert i krav 9, der det datamaskinlesbare mediet er en hukommelse; og en prosessor, funksjonelt koblet til hukommelsen, prosessoren er svarende på de datamaskineksekverbare instruksjonene og operativ for å utføre fremgangsmåten for sanntids olje- og gassfeltproduksjonsoptimali sering ved å bruke en proksysimulator.