RU2014146091A - Способ оптимизации процесса разработки и выработки запасов нефтяных и газовых месторождений - Google Patents
Способ оптимизации процесса разработки и выработки запасов нефтяных и газовых месторождений Download PDFInfo
- Publication number
- RU2014146091A RU2014146091A RU2014146091A RU2014146091A RU2014146091A RU 2014146091 A RU2014146091 A RU 2014146091A RU 2014146091 A RU2014146091 A RU 2014146091A RU 2014146091 A RU2014146091 A RU 2014146091A RU 2014146091 A RU2014146091 A RU 2014146091A
- Authority
- RU
- Russia
- Prior art keywords
- intellectual
- model
- block
- development
- optimization
- Prior art date
Links
Landscapes
- Geophysics And Detection Of Objects (AREA)
Abstract
Способ оптимизации процесса разработки и выработки запасов нефтяных и газовых месторождений, содержащий разрабатываемое нефтяное и/или газовое месторождение, добывающие и нагнетательные скважины, включает замер, сбор и обработку результатов измерений технологических параметров с помощью приборов, установленных в скважинах и на их поверхности, отличающийся тем, что на основе анализа, оцифровки, переинтерпретации и перерасчета геофизических и дополнительных лабораторных исследований строится интеллектуальная постоянно действующая геолого-технологическая модель (ИПДГТМ), которая выдает заключительный отчет о геологическом строении и гидродинамических параметрах разрабатываемого месторождения, затем на основе анализа работы ИПДГТМ (времени реагирования, влияния скважин, жидкость, давление), баланса закачиваемых и отбираемых объемов жидкости и имеющихся баз данных, производится ее оптимизация для оперативного расчета ситуационных решений в реальном масштабе времени путем преобразования ИПДГТМ в интеллектуально-динамическую модель, после чего на основе нейросетевых моделей и моделирования оптимизационных решений (согласно критериям оптимизации и блоку ввода и формирования ограничений) производится перерасчет и дополнение гидродинамической модели в блоке корректировки интеллектуально-динамической модели, затем производится построение нейросетевой модели, при этом наличие обратной связи оптимизации интеллектуально-динамической модели и блока ввода и формирования ограничений позволяет через блок методов и средств оптимизации интеллектуально-динамической модели осуществлять корректировк
Claims (1)
- Способ оптимизации процесса разработки и выработки запасов нефтяных и газовых месторождений, содержащий разрабатываемое нефтяное и/или газовое месторождение, добывающие и нагнетательные скважины, включает замер, сбор и обработку результатов измерений технологических параметров с помощью приборов, установленных в скважинах и на их поверхности, отличающийся тем, что на основе анализа, оцифровки, переинтерпретации и перерасчета геофизических и дополнительных лабораторных исследований строится интеллектуальная постоянно действующая геолого-технологическая модель (ИПДГТМ), которая выдает заключительный отчет о геологическом строении и гидродинамических параметрах разрабатываемого месторождения, затем на основе анализа работы ИПДГТМ (времени реагирования, влияния скважин, жидкость, давление), баланса закачиваемых и отбираемых объемов жидкости и имеющихся баз данных, производится ее оптимизация для оперативного расчета ситуационных решений в реальном масштабе времени путем преобразования ИПДГТМ в интеллектуально-динамическую модель, после чего на основе нейросетевых моделей и моделирования оптимизационных решений (согласно критериям оптимизации и блоку ввода и формирования ограничений) производится перерасчет и дополнение гидродинамической модели в блоке корректировки интеллектуально-динамической модели, затем производится построение нейросетевой модели, при этом наличие обратной связи оптимизации интеллектуально-динамической модели и блока ввода и формирования ограничений позволяет через блок методов и средств оптимизации интеллектуально-динамической модели осуществлять корректировку нейросетевой модели, рассчитываемой в блоке нейросетевой модели, далее вся информация поступает в блок идентификации режимов работы скважин и прогнозирования параметров их работы и блок дополнительной корректировки интеллектуальной постоянно действующей геолого-технологической модели, затем производится поиск вариантов оптимизации системы заводнения и распределения объемов закачиваемой жидкости в блоке выдачи вариантов оптимизации системы заводнения и распределения объемов закачиваемой жидкости, после чего в блоке интеллектуального анализа и выбора оптимального метода среди предложенных вариантов оптимизации производится основополагающий поиск оптимального метода с помощью генетических алгоритмов, далее вся информация о наиболее приемлемом методе поступает в блок данных разрабатываемого месторождения и с помощью обратной связи интеллектуального анализа и выбора оптимального метода разработки обменивается информацией и передает ее в базу данных эксплуатации месторождения.
Priority Applications (1)
Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
---|---|---|---|
RU2014146091A RU2014146091A (ru) | 2014-11-17 | 2014-11-17 | Способ оптимизации процесса разработки и выработки запасов нефтяных и газовых месторождений |
Applications Claiming Priority (1)
Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
---|---|---|---|
RU2014146091A RU2014146091A (ru) | 2014-11-17 | 2014-11-17 | Способ оптимизации процесса разработки и выработки запасов нефтяных и газовых месторождений |
Publications (1)
Publication Number | Publication Date |
---|---|
RU2014146091A true RU2014146091A (ru) | 2016-06-10 |
Family
ID=56114813
Family Applications (1)
Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
---|---|---|---|
RU2014146091A RU2014146091A (ru) | 2014-11-17 | 2014-11-17 | Способ оптимизации процесса разработки и выработки запасов нефтяных и газовых месторождений |
Country Status (1)
Country | Link |
---|---|
RU (1) | RU2014146091A (ru) |
Cited By (4)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
RU2709047C1 (ru) * | 2019-01-09 | 2019-12-13 | Общество с ограниченной ответственностью "Газпром добыча Ямбург" | Способ адаптации гидродинамической модели продуктивного пласта нефтегазоконденсатного месторождения с учетом неопределенности геологического строения |
CN112282714A (zh) * | 2020-11-30 | 2021-01-29 | 河海大学 | 基于深度学习和图论的全井网注水开发优化方法 |
CN112360411A (zh) * | 2020-11-30 | 2021-02-12 | 河海大学 | 基于图神经网络的局部井网注水开发优化方法 |
CN112819247A (zh) * | 2021-02-25 | 2021-05-18 | 中国石油大学(北京) | 一种油田开发指标的预测分析系统及其预测方法 |
-
2014
- 2014-11-17 RU RU2014146091A patent/RU2014146091A/ru unknown
Cited By (6)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
RU2709047C1 (ru) * | 2019-01-09 | 2019-12-13 | Общество с ограниченной ответственностью "Газпром добыча Ямбург" | Способ адаптации гидродинамической модели продуктивного пласта нефтегазоконденсатного месторождения с учетом неопределенности геологического строения |
CN112282714A (zh) * | 2020-11-30 | 2021-01-29 | 河海大学 | 基于深度学习和图论的全井网注水开发优化方法 |
CN112360411A (zh) * | 2020-11-30 | 2021-02-12 | 河海大学 | 基于图神经网络的局部井网注水开发优化方法 |
CN112282714B (zh) * | 2020-11-30 | 2022-03-25 | 河海大学 | 基于深度学习和图论的全井网注水开发优化方法 |
CN112819247A (zh) * | 2021-02-25 | 2021-05-18 | 中国石油大学(北京) | 一种油田开发指标的预测分析系统及其预测方法 |
CN112819247B (zh) * | 2021-02-25 | 2024-01-19 | 中国石油大学(北京) | 一种油田开发指标的预测分析系统及其预测方法 |
Similar Documents
Publication | Publication Date | Title |
---|---|---|
AU2007211291B2 (en) | Methods, systems, and computer-readable media for fast updating of oil and gas field production models with physical and proxy simulators | |
US8504341B2 (en) | Methods, systems, and computer readable media for fast updating of oil and gas field production models with physical and proxy simulators | |
CN110400006B (zh) | 基于深度学习算法的油井产量预测方法 | |
US10767448B2 (en) | Multistage oilfield design optimization under uncertainty | |
US9921338B2 (en) | Selecting and optimizing oil field controls for production plateau | |
CN102362262A (zh) | 用于表征地下储油层中的裂面的系统和方法 | |
RU2014146091A (ru) | Способ оптимизации процесса разработки и выработки запасов нефтяных и газовых месторождений | |
CN106353809A (zh) | 一种压裂裂缝网络的反演表征方法 | |
US11846175B2 (en) | Estimating reservoir production rates using machine learning models for wellbore operation control | |
KR101474874B1 (ko) | 지능형 생산정 위치 선정 전산 시스템 및 이를 이용한 생산정 위치 선정 방법 | |
US20230358123A1 (en) | Reinforcement learning-based decision optimization method of oilfield production system | |
CN110347720B (zh) | 基于流程化的压裂选井选层方法 | |
US10858912B2 (en) | Systems and methods for optimizing production of unconventional horizontal wells | |
GB2518172A (en) | Improvements in or relating to optimisation techniques | |
Khalili et al. | Reservoir modeling & simulation: Advancements, challenges, and future perspectives | |
Chaves et al. | Selma-pmot?: a production management optimization tool coupled to multiphase flow simulator | |
Xu et al. | Probabilistic evaluation of hydraulic fracture performance using ensemble machine learning | |
CN116911216B (zh) | 一种储层油井产能因素评估与预测方法 | |
Rezaei et al. | Utilizing a Global Sensitivity Analysis and Data Science to Identify Dominant Parameters Affecting the Production of Wells and Development of a Reduced Order Model for the Eagle Ford Shale | |
CN116629112B (zh) | 一种基于科学智能的油藏属性参数反演方法及系统 | |
CN109858196B (zh) | 一种油气藏参数解释方法及系统 | |
RU2608138C1 (ru) | Система определения коэффициентов взаимовлияния скважин | |
WO2014197637A1 (en) | Selecting and optimizing oil field controls for production plateau | |
CN117875154A (zh) | 一种陆域天然气水合物产能预测方法、系统和电子设备 | |
Park | A Hierarchical Multiscale Approach to History Matching and Optimization for Reservoir Management in Mature Fields |