基于大数据的油气田开发方案智能决策研究
发布时间：2021-01-24 21:32
对于一个新的油藏,油气田开发方案对提高原油采收率、获得更高的经济效益意义重大。目前开发方案制定方法主要有油藏工程、数值模拟,两种方法使用范围广泛,但要建立各种模型往往花费较长时间而且模型与油藏实际动态存在误差导致开发方案可能不合理。为克服以上缺点,本文开展了基于大数据的油气田开发方案智能决策研究。本文首先建立油气田开发效果指标体系,采用模糊多元评价方法对大量已经长期稳定开发的油藏进行开发效果评价,选出评价效果优良的油藏开发方案建立开发方案样本库。其次确定油气田开发方案中开发方式、注水时机及压力保持水平、注水方式、井网密度、生产井的工作制度五个目标的主控因素。最后采用基于大数据的油气田智能决策方法在样本库中优选与待制定区块主控因素最相似的开发区块,从而确定待制定区块的开发方案。本文在样本库中选取1个区块,将其作为待制定区块对基于大数据的油气田开发方案智能决策进行验证。结果表明,基于大数据的油气田开发方案智能决策得到的开发方案设计与该区块实际开发方案十分接近,应用智能决策制定油气田开发方案是准确的。本方法为油气田开发方案提供了一个更快捷且可靠的决策途径。
【文章来源】：西安石油大学陕西省
【文章页数】：73 页
【学位级别】：硕士
【部分图文】：
图１－１研究技术路线图??１．３．２创新点??（１）立；??
?第三章开发方案各个目标及其主控因素的确定???能量评价分级图版上（图３－１），根据实际点所落区域对油藏天然能量大小进行分级。??１０?ｔ???＞??｜?＃?天然能量不足的栓藏??，？幸??卜？－??—???｜?具有一定天然能置的浊截??５?１?？十．???２????出?天然能量较充足拴藏??？?？?？??豳?？?？??Ｓ??????＾?０．１?－?？??？令??％??天然能置充足油鲅?％??？??Ｏ．Ｏｌｌ?１?１?—＇??！?１〇?１００?１０００??无因次累计产＊?＼？??图３－１油田天然能量评价??根据计算出的ＡＶ和以及天然能量分级表（表３－丨），可以在一定程度上确定人??工补充能量的必要性（见表３－１）。???表３－１天然能量分级表???指标??分级????开发方式??Ｄｐｒ?Ｎｐｒ??Ｉ?天然能量充足?＜０．２?＞３０?天然能量开发??。？＾?先期利用天然能量、??ＩＩ天然知里￥父充￥?０．２？０．８?８？３０后期人工补充能量??目右狄台匕且ｎ〇?？ｎ?？ｃ?〇先期利用天然能量、??ｍ具有－定天然知＊?０．８？２＿０?２．５？８后－期人工补充能量??ＩＶ?天然能量不足?＞２．０?＜２．５?人工补充能量??１３??
?西安石油大学硕士学位论文???（３）储层水敏性??含油砂层中的粘土遇水时会膨胀和分散而堵塞孔隙，导致油藏减产、采收率降低。??因此水敏性是选择开发方式的重要因素。??（４）原油粘度、相对密度??当储层性质岩石润湿性、储层渗透率、油水界面张力恒定时，注入相同孔隙倍数的??驱替剂，驱油效率随着原油粘度的增大而降低（图３－２）。??７０?ｒ?２５．９８ｍＰａ?？?ｓ?３２．７８ｒａＰａ?？??６。■??＃?—?５０．０６ｒａＰａ?？?ｓ??．５。－?＾一??＊４０??Ｓ３〇ｆ??ｉ２０?ｆ??１０?■??ｏ??１?１??１?１??０?５?１０?１５?２０??注入孔隙倍数??图３－２驱油效率与注入孔隙倍数关系曲线??当原油粘度大于７０ｍＰａ＿ｓ时油藏采用注水开发比较困难，对于原油粘度大于??２００ｍＰａ．ｓ时水驱基本上失去意义。通过分析国内外开发稠油油藏经验（图３－３），可以??根据原油粘度及原油相对密度决定稠油油藏开发方式（见表３－２）。??５０＊?１５０＊?３５０＊??１００?５００?１０００?１００００?５００００?原油拈度．ｎｉＰａ．ｓ??水驱?Ｍ?蒸汽吞吐?蒸汽吞吐?ＳＡＧＤ??＊?／＼?｝??化学驱丨凝胶职泡沫职｜?蒸汽＃?丨蒸汽驱ＳＡＧＤ?火烧｜???图３－３不同稠油类型的开发方式和转换方式??表３－２稠油开发方式??￣稠油分类?｜?主要指标?｜?辅助指标?￣￣开发方式＾????粘度?相对密度￣￣???普通稠油｜?１－丨＿?５０＊？１５０＊?＞０．９２?注水或注蒸ｆ????１－２?一—１５
【参考文献】：
期刊论文
[1]预测数据分析法在中东某老油田提高采收率中的应用[J]. YOUSEF Alklih Mohamad,KAVOUSI Ghahfarokhi Payam,ALNUAIMI Marwan,ALATRACH Yara. 石油勘探与开发. 2020(02)
[2]基于人工神经网络的注水开发油藏产量预测[J]. NEGASH Berihun Mamo,YAW Atta Dennis. 石油勘探与开发. 2020(02)
[3]智能代理在油藏建模中的应用[J]. SHAHK ARAMI Alireza,MOHAGHEGH Shahab. 石油勘探与开发. 2020(02)
[4]基于模糊推理的致密砂岩气储集层重复压裂井选择方法[J]. ARTUN Emre,KULGA Burak. 石油勘探与开发. 2020(02)
[5]灰色关联与聚类分析方法在油层层系优化重组中的应用[J]. 沈安琪,高琳琳,刘义坤,梁爽,王凤娇,才博. 数学的实践与认识. 2019(09)
[6]论油气勘探开发大数据分析模式[J]. 赵志刚. 信息系统工程. 2019(01)
[7]油田生产中大数据分析技术的研究及应用[J]. 周春燕. 科技创新与应用. 2017(13)
[8]从数字油田到智慧油田——大数据技术在油气生产领域的应用探讨[J]. 封帆. 自动化博览. 2016(08)
[9]大数据分析技术在油田生产中的研究与应用[J]. 段泽英,蔡贤明,滕卫卫,游莉,马钰河. 中国管理信息化. 2015(18)
[10]如何运用大数据技术优化石油上游产业[J]. 李智鹏,许京国,焦涛,吴海燕,安秀娟,姜思诚. 石油工业计算机应用. 2015(01)
硕士论文
[1]大数据环境下油气钻井信息分布式多维分析方法研究[D]. 眭冠男.西安石油大学 2018
[2]南二三区高台子油层注采优化调整技术研究[D]. 杨玲玲.东北石油大学 2018
[3]低渗透油田产量递减规律研究[D]. 李锋.西安石油大学 2013
[4]北二东开采层系重组改善水驱开发效果试验研究[D]. 曾雪梅.东北石油大学 2011
[5]中国油藏开采速度的选择和评价[D]. 李娟.燕山大学 2006
本文编号：2997969
【文章来源】：西安石油大学陕西省
【文章页数】：73 页
【学位级别】：硕士
【部分图文】：
图１－１研究技术路线图??１．３．２创新点??（１）立；??
?第三章开发方案各个目标及其主控因素的确定???能量评价分级图版上（图３－１），根据实际点所落区域对油藏天然能量大小进行分级。??１０?ｔ???＞??｜?＃?天然能量不足的栓藏??，？幸??卜？－??—???｜?具有一定天然能置的浊截??５?１?？十．???２????出?天然能量较充足拴藏??？?？?？??豳?？?？??Ｓ??????＾?０．１?－?？??？令??％??天然能置充足油鲅?％??？??Ｏ．Ｏｌｌ?１?１?—＇??！?１〇?１００?１０００??无因次累计产＊?＼？??图３－１油田天然能量评价??根据计算出的ＡＶ和以及天然能量分级表（表３－丨），可以在一定程度上确定人??工补充能量的必要性（见表３－１）。???表３－１天然能量分级表???指标??分级????开发方式??Ｄｐｒ?Ｎｐｒ??Ｉ?天然能量充足?＜０．２?＞３０?天然能量开发??。？＾?先期利用天然能量、??ＩＩ天然知里￥父充￥?０．２？０．８?８？３０后期人工补充能量??目右狄台匕且ｎ〇?？ｎ?？ｃ?〇先期利用天然能量、??ｍ具有－定天然知＊?０．８？２＿０?２．５？８后－期人工补充能量??ＩＶ?天然能量不足?＞２．０?＜２．５?人工补充能量??１３??
?西安石油大学硕士学位论文???（３）储层水敏性??含油砂层中的粘土遇水时会膨胀和分散而堵塞孔隙，导致油藏减产、采收率降低。??因此水敏性是选择开发方式的重要因素。??（４）原油粘度、相对密度??当储层性质岩石润湿性、储层渗透率、油水界面张力恒定时，注入相同孔隙倍数的??驱替剂，驱油效率随着原油粘度的增大而降低（图３－２）。??７０?ｒ?２５．９８ｍＰａ?？?ｓ?３２．７８ｒａＰａ?？??６。■??＃?—?５０．０６ｒａＰａ?？?ｓ??．５。－?＾一??＊４０??Ｓ３〇ｆ??ｉ２０?ｆ??１０?■??ｏ??１?１??１?１??０?５?１０?１５?２０??注入孔隙倍数??图３－２驱油效率与注入孔隙倍数关系曲线??当原油粘度大于７０ｍＰａ＿ｓ时油藏采用注水开发比较困难，对于原油粘度大于??２００ｍＰａ．ｓ时水驱基本上失去意义。通过分析国内外开发稠油油藏经验（图３－３），可以??根据原油粘度及原油相对密度决定稠油油藏开发方式（见表３－２）。??５０＊?１５０＊?３５０＊??１００?５００?１０００?１００００?５００００?原油拈度．ｎｉＰａ．ｓ??水驱?Ｍ?蒸汽吞吐?蒸汽吞吐?ＳＡＧＤ??＊?／＼?｝??化学驱丨凝胶职泡沫职｜?蒸汽＃?丨蒸汽驱ＳＡＧＤ?火烧｜???图３－３不同稠油类型的开发方式和转换方式??表３－２稠油开发方式??￣稠油分类?｜?主要指标?｜?辅助指标?￣￣开发方式＾????粘度?相对密度￣￣???普通稠油｜?１－丨＿?５０＊？１５０＊?＞０．９２?注水或注蒸ｆ????１－２?一—１５
【参考文献】：
期刊论文
[1]预测数据分析法在中东某老油田提高采收率中的应用[J]. YOUSEF Alklih Mohamad,KAVOUSI Ghahfarokhi Payam,ALNUAIMI Marwan,ALATRACH Yara. 石油勘探与开发. 2020(02)
[2]基于人工神经网络的注水开发油藏产量预测[J]. NEGASH Berihun Mamo,YAW Atta Dennis. 石油勘探与开发. 2020(02)
[3]智能代理在油藏建模中的应用[J]. SHAHK ARAMI Alireza,MOHAGHEGH Shahab. 石油勘探与开发. 2020(02)
[4]基于模糊推理的致密砂岩气储集层重复压裂井选择方法[J]. ARTUN Emre,KULGA Burak. 石油勘探与开发. 2020(02)
[5]灰色关联与聚类分析方法在油层层系优化重组中的应用[J]. 沈安琪,高琳琳,刘义坤,梁爽,王凤娇,才博. 数学的实践与认识. 2019(09)
[6]论油气勘探开发大数据分析模式[J]. 赵志刚. 信息系统工程. 2019(01)
[7]油田生产中大数据分析技术的研究及应用[J]. 周春燕. 科技创新与应用. 2017(13)
[8]从数字油田到智慧油田——大数据技术在油气生产领域的应用探讨[J]. 封帆. 自动化博览. 2016(08)
[9]大数据分析技术在油田生产中的研究与应用[J]. 段泽英,蔡贤明,滕卫卫,游莉,马钰河. 中国管理信息化. 2015(18)
[10]如何运用大数据技术优化石油上游产业[J]. 李智鹏,许京国,焦涛,吴海燕,安秀娟,姜思诚. 石油工业计算机应用. 2015(01)
硕士论文
[1]大数据环境下油气钻井信息分布式多维分析方法研究[D]. 眭冠男.西安石油大学 2018
[2]南二三区高台子油层注采优化调整技术研究[D]. 杨玲玲.东北石油大学 2018
[3]低渗透油田产量递减规律研究[D]. 李锋.西安石油大学 2013
[4]北二东开采层系重组改善水驱开发效果试验研究[D]. 曾雪梅.东北石油大学 2011
[5]中国油藏开采速度的选择和评价[D]. 李娟.燕山大学 2006
本文编号：2997969
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