油藏生产动态实时优化方法研究

提高原油采收率是油气田开发面临的重大技术难题，智能油田是解决该问题的有效途径，它能够以最小的投资获取最大的开采回报，是未来油田的发展方向。本课题是智能油田理论研究的核心内容，主要探讨复杂油气渗流系统中生产参数（油水井注采量、井位及井数等）的实时优化方法。鉴于数值油藏网格数以十万计，项目以运算速度为首要前提。前期研究工作中，已实现数学模型的构建与求解，此项研究的重点：算法加速求解、模型参数预测和约束生产优化。具体内容包括：1）采用离散极大值原理与全隐式油藏数值模拟相结合，简化梯度求解矩阵构建过程，有效提高求解的速度和精度；2）将高斯牛顿算法引入集合卡尔曼滤波方法，迭代计算，解决非线性地质参数预测问题，并实现鲁棒优化；3）基于对数变换和投影梯度等算法，提出一种混合优化算法，解决线性与非线性约束生产优化和井位优化问题。本课题目标是实时便捷地为油田提供最优生产方案，可取得显著的经济和社会效益。

如何在复杂油藏环境下以最小的投资获取最大的开采回报是油气工业一直追求的目标，也是面临的重大难题。油藏生产动态实时优化是基于油气渗流理论和最优化原理，同化吸收生产监测数据，实时给出油田最优开发调控方案，追求经济效益与原油产量最大化的理论方法。在国家自然资金的资助下，这项理论已取得了突破，主要成果包括：1）基于油藏渗流理论，结合全隐式油藏数值模拟和极大值原理，建立了油藏生产动态实时优化数学模型，并针对复杂大系统优化求解困难的问题，简化了模型构建，实现了快速求解；2）针对复杂油气渗流模型，优选了求解算法，采用随机梯度扰动算法扰动得到控制变量的梯度，制定相应的开发调控方案；3）提出了一种将投影梯度算法与极大值原理和对数变换相结合的混合优化算法，实现了在满足多个线性和非线性约束条件的前提下快速求得约束梯度、实时优化控制参数(注采量、油水井位)的目标；4）引入变分同化理念，采用集合卡尔曼滤波方法辅助拟合油水井生产历史，预测油藏物性场的分布，形成鲁棒优化理论方法。5）综合上述多种理论，提出了最优开发调控方案制定的新方法，成功实现了优化注采、稳油控水、提高开发采收率等多项目标。本成果丰富和发展了传统的油气渗流理论，促进了油气田开发智能化及信息化的进步，开辟了生产方案制定的新途径，拓宽了优化控制理论应用领域。