本文選題：智能完井 + 生產(chǎn)優(yōu)化　； 參考：《西安石油大學》2017年碩士論文

【摘要】：智能完井在解決水平井找水調(diào)剖以及多層合采等問題時,具有較為明顯的優(yōu)勢,日益得到油田管理者的關(guān)注,但是該技術(shù)經(jīng)過多年發(fā)展卻未在油田得到大規(guī)模應用,其主要原因在于如何通過調(diào)節(jié)井下控制閥從而實現(xiàn)最大的油田經(jīng)濟利益,即如何制定簡單、通用、高效的井下控制閥的調(diào)節(jié)方法。針對以上問題,本文在深入調(diào)研國內(nèi)外研究成果的基礎上,詳細剖析了各種優(yōu)化控制方案在提高智能井產(chǎn)量以及對油藏整體控制能力中的作用。首先,提出了以井下各層含水率作為反饋控制條件的被動控制策略,同時針對不同的實際油藏模型優(yōu)化控制閥面積調(diào)節(jié)公式中的參數(shù),該方法不僅能夠提高智能完井的產(chǎn)量,而且容易在油田中推廣運用;然后,假定在油田開發(fā)中后期油藏模型具有良好的預測性,在此基礎上,以數(shù)值模型為優(yōu)化載體,研究了主動控制策略中不同的優(yōu)化算法的適應性,本文對比了序列二次規(guī)劃、模式搜索算法以及遺傳算法等優(yōu)化算法在優(yōu)化過程中的優(yōu)缺點;最后,將集合卡爾曼濾波引用到油藏實時擬合問題中,通過與優(yōu)化控制相結(jié)合,構(gòu)造智能完井實時閉環(huán)優(yōu)化模型。本文通過Eclipse構(gòu)建智能完井數(shù)值模型,采用MATLAB編寫算法程序,實現(xiàn)油藏數(shù)值模擬與優(yōu)化算法相結(jié)合。經(jīng)過模擬驗證,無論采用了何種優(yōu)化生產(chǎn)方法,智能完井的整體收益都要大于傳統(tǒng)完井方式,累積產(chǎn)油量和累積凈現(xiàn)值增長至少在5%以上,累積產(chǎn)水量下降8%左右,同時在比較各優(yōu)化算法過程中,序列二次規(guī)劃優(yōu)化算法展現(xiàn)了較快的收斂速度,為大規(guī)模油藏生產(chǎn)優(yōu)化提供參考,希望本文的研究為智能完井的生產(chǎn)優(yōu)化方法研究提供有力的幫助。
[Abstract]:Intelligent completion has obvious advantages in solving the problems of water profile control and multi-layer combined production in horizontal wells, and has been paid more and more attention by oil field managers. However, the technology has not been applied on a large scale after many years of development.The main reason lies in how to realize the greatest economic benefits of oil field by regulating the downhole control valve, that is, how to formulate a simple, universal and efficient regulation method of downhole control valve.In view of the above problems, based on the research results at home and abroad, this paper analyzes in detail the role of various optimal control schemes in improving the production of intelligent wells and the overall control ability of the reservoir.First of all, a passive control strategy is put forward in which the water cut of each layer is taken as the feedback control condition. At the same time, the parameters of the control valve area adjustment formula are optimized according to different reservoir models. This method can not only improve the production rate of intelligent completion.Then, assuming that the reservoir model has good predictability in the middle and late stage of oilfield development, on the basis of which, the numerical model is taken as the optimization carrier.This paper studies the adaptability of different optimization algorithms in active control strategy, and compares the advantages and disadvantages of sequential quadratic programming, pattern search algorithm and genetic algorithm in the optimization process.A real-time closed-loop optimization model for intelligent completion is constructed by combining the set Kalman filter with the optimization control in the reservoir real-time fitting problem.In this paper, an intelligent completion numerical model is constructed by Eclipse, and an algorithm program written by MATLAB is used to realize the combination of reservoir numerical simulation and optimization algorithm.After simulation, no matter what optimized production method is adopted, the overall income of intelligent completion is higher than that of traditional completion, the cumulative oil production and cumulative net present value increase by at least 5%, and the cumulative water production decreases by about 8%.At the same time, in the process of comparing each optimization algorithm, the sequential quadratic programming optimization algorithm shows a faster convergence speed, which provides a reference for large-scale reservoir production optimization.It is hoped that the research in this paper will be helpful to the research of production optimization method of intelligent completion.
【學位授予單位】：西安石油大學
【學位級別】：碩士
【學位授予年份】：2017
【分類號】：TE257

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本文編號：1740457