基于数据驱动的油藏流场重构方法.pdf
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1、 第44卷 第5期 新 疆 石 油 地 质Vol.44,No.5 2023年10月 XINJIANG PETROLEUM GEOLOGYOct.2023 文章编号:1001-3873(2023)05-0598-10 DOI:10.7657/XJPG20230512基于数据驱动的油藏流场重构方法冯高城1,2,李金蔓3,刘玉明1,尹彦君1,魏志勇1,张强1,孟凡坤4(1.青岛理工大学 土木工程学院,山东 青岛 266520;2.中海油能源发展股份有限公司 工程技术分公司,天津 300452;3.中海石油(中国)有限公司 天津分公司,天津 300459;4.长江大学 石油工程学院,武汉 430100
2、)摘 要:多层碎屑岩油藏稳油控水一直是油田开发的热点问题,油田进入中高含水期后产油量下降明显,平面剩余油分布零散,层间开发矛盾突出,迫切需要合适的优化调控方法使其持续稳产。根据贝叶斯后验概率方法与油藏流线模拟器,应用随机极大似然函数求解历史拟合问题并构建数据空间集,利用有限记忆的拟牛顿梯度方法来反演数据空间集与推测未来,综合Pollock流线追踪方法表征油藏流场的瞬时流动速度,提出了一种基于数据空间反演的油藏流场重构方法。此方法无需复杂重复的运算就可实现油藏注采参数的实时优化,突破了传统优化方法无法精细描述流场演变的局限性,弥补了数据空间反演在流场优化方面应用的空白。以渤海B油藏为例,利用基于
3、数据空间反演的油藏流场重构方法,揭示了油藏注采结构优化的运行机理,直观展示了油藏流场优化的实现过程。现场调控结果显示,油藏综合含水率较为稳定,调控井组单元零散状剩余油被有效动用,水驱波及面积扩大24.85%,油藏流体疏导效果显著。这些油藏数字化探索与实践,将为同类中高含水期油田开发与数据驱动油藏流场调控的应用提供借鉴。关键词:中高含水期;数据驱动;流场表征;稳油控水;重构方法;数据空间反演;流线模拟器 中图分类号:TE341 文献标识码:A2018 Xinjiang Petroleum Geology.Creative Commons Attribution-NonCommercial 4.0
4、 International License收稿日期:2022-11-20 修订日期:2023-01-16基金项目:海油发展科技重大专项(HFZXKT-GJ2020-02-05)第一作者:冯高城(1987-),男,黑龙江鹤岗人,高级工程师,硕士,油藏工程,(Tel)13302087167(E-mail)A DataDriven Method to Reconstruct Reservoir Flow FieldFENG Gaocheng1,2,LI Jinman3,LIU Yuming1,YIN Yanjun1,WEI Zhiyong1,ZHANG Qiang1,MENG Fankun4(1.
5、School of Civil Engineering,Qingdao University of Technology,Qingdao,Shandong 266520,China;2.EnerTechDrilling&Production Co.,CNOOC Energy Technology&Servies Limited,Tianjin 300452,China;3.Tianjin Branch,CNOOC(China)Co.,Ltd.,Tianjin 300459,China;4.School of Petroleum Engineering,Yangtze University,Wu
6、han,Hubei 430100,China)Abstract:The production stabilization and watercut control of multilayer clastic reservoirs have always been a hot topic in oilfield development.At the medium-high watercut development stage,oilfields usually exhibit obvious decline of production,scattered distribution of rema
7、ining oil,and prominent development conflicts between layers.For these oilfields,there is an urgent need for appropriate optimization and control methods to achieve sustained and stable production.Based on the Bayesian posterior probability method and reservoir streamline simulator,by applying a ran
8、dom maximum likelihood function,the history matching problem was solved and a space data set was constructed.Furthermore,by using finitememory quasiNewton gradient method,the data space set was inverted to predict the future.The transient flow velocity of the reservoir flow field was characterized b
9、y integrating Pollock streamline tracing method.Thus,a reservoir flow field reconstruction method based on data space inversion was proposed.This method allows realtime optimization of the reservoir injectionproduction parameters without the need for complex and repetitive calculations.It overcomes
10、the limitations of traditional optimization methods in finely describing flow field evolution and fills the gap in the application of data space inversion in flow field optimization.Taking reservoir B in the Bohai oilfield as an example,the proposed method was used to reveal the mechanism of the res
11、ervoir injectionproduction structure optimization and intuitively demonstrate the process of reservoir flow field optimization.The field application results show that the overall water cut of the reservoir is relatively steady,the scattered remaining oil in the target flooding unit is effectively ex
12、ploited,and the swept area of water flooding expands by 24.85%,indicating a remarkable flow field control effect.These digitalization efforts for reservoirs will provide valuable reference for the development and datadriven flow field control of similar medium-high watercut oilfields.Keywords:medium
13、-high water cut;datadriven;flow field characterization;production stabilization and water cut control;reconstruction method;data space inversion;streamline simulator油藏流场1概念自1998年被引入到油藏工程领域,已经历了二十余年发展。油藏流场是指在多孔介质中地下流体有序流动的空间场所,其内部流体受控于流场力作用,持续产生物质与能量守恒交换,促使流体从高能量区向低能量区流动。油藏流场属性与电磁场类似,都是客观存在的。流场力对流体质点
14、做第44卷 第5期冯高城,等:基于数据驱动的油藏流场重构方法功,致使储集层特征及流体性质发生变化,易发生无效水循环等流场固化与恶化现象,加剧了流场表征难度。为此,流场表征逐步成为石油工程领域研究的热点问题2-3。国外流场表征与优化侧重于流动路径追踪的解析方法,1956年Hubbert首次提出多孔介质储集层流场运动方程,其后,有学者将注采简化为一维流管系统,求解出 Buckley-Leverett 方程4-5;引入流函数方程,提出了流管路径更新的两相流方程6;提出了半解析的流线轨迹追踪方法7;将饱和度方程与流线方程联立,求解饱和度分布,奠定了流场表征的物理-数学基础与流线数值模拟器的形成8。但由
15、于流线模拟较少考虑毛细管力和重力作用,后续集中于流体扩散的算子分裂求解与方法适用性的修正9-10。中国流场表征与优化侧重于地质因素控制的等效模型,逐步发展了渗流数值试井模型、流动降阶模型、多因素属性融合模型等,如:流线图模型11-12、容量阻力模型13-14和指标评价模型15-17。由于等效模型过度简化或评价指标难以统一,无法清晰刻画河道内纵向剩余油分布,且评价模型的分级标准与动态认识存在分歧。近年来,油藏流场调控得到了海上油田开发的重视:依据流线模型以及流场评价方法,分阶段研究了油藏流场的调整策略18;分析了不同调控方式下的油藏流场动用情况,确定了水平井加密调整策略19。上述应用油藏工程的敏
16、感性分析方法,计算较为耗时,以数据驱动或强化学习为典型代表的人工智能技术的兴起,为油藏流场调控提供了新的思路:利用多次数值模拟方法明确适配系数与累计产油量的关系,并提出基于适配系数调整油藏流场的方法,该方法减少计算量并提高优化调整的速度20;针对强非均质砂岩油藏水驱效率低的问题,采用人工蜂群算法,以油藏流场强度变异系数最小为目标,建立注采调控方法,提高了油藏水驱效果21;基于数据空间反演来拟合油藏生产历史,利用大量初始模型构建数据空间集,建立一种不同于上述模型参数化空间的数学模型,该模型量化了对于每个先验模型的权重关系22;将数据空间反演拓展到油藏生产优化中,将注采工作制度优化合并到数据空间集
17、中,计算得到满足历史观测数据的最优调控方案23;利用改进扰动逼近的数据空间反演,将历史拟合后的反演模型外推得到符合不同工作制度的生产预测与优化方案24。到目前为止,基于数据驱动的油藏流场调控主要是结合深度学习、优化算法、神经网络等对油藏流场进行优化调整,基本操作是利用大量数据和已知类型的算法模型进行学习,从而求解得到最优的油藏流场。数据空间反演也是其中的一种方法,其主要依靠黑油模型预测油藏生产动态、含油饱和度及压力场,尚未涉及流线模型的流场优化研究。因此,有必要将数据空间反演引入到油藏流场优化重构中,以提高注采方案的计算效率,揭示注水驱替过程中流场演化,直观反映目前注采系统对油藏不同位置的驱替
18、强度,重构固有流场、疏导流线并改善水驱效果。1 流场优化目标与重构方法建立油藏流场重构是优化注采单元的生产制度,转变注采流体固有的驱替方向,重新构建弱波及区域的驱替流线,促使流体向弱驱替部位流动,提高能量利用效率的过程。概括地讲,油藏流场控制优化是以累计产油量最大为主要目标,持续调控注采量,促使剩余油饱和度分布差异减小,抽稀局部密集流线与弱化强水洗区域,来深化驱替波及的油藏流场解析与重构的过程(图1)。DocumecntPrscnDoCl:BaDoClk?Ba?cu?k?:?c?c?me?c?k?l?k?c?cu?l?cu?l图1 基于数据驱动的油藏流场重构方法基本思路Fig.1.Proces
19、s of datadriven reservoir flow field reconstruction5992023年新 疆 石 油 地 质数据空间反演的主要原理是根据部分已知历史数据构建出一个完整的数据空间集,再结合未来时刻的相关数据,通过反演得到未来时刻的数据。通过数据空间反演来量化油藏调整的最优解,就是结合数据空间反演,使用尽量短的时间,在动态调整过程中,寻找到调整之后的最佳情况,以此来达到流场重构的目的。因此,把流场重构归结为油藏最优化问题,主要分为油藏当前生产状态客观推测和未来优化预期合理调控2个部分。当前生产状态推测是基于生产历史推测反演油藏物性特征参数,如储集层渗透率、孔隙度、饱
20、和度场等反映储集层流体状态的参数。未来优化预期合理调控是依据当前生产状态,按照预期优化目标,不断调控油藏生产指标,制定注采方案,其优化指标函数和生产优化阶段油藏累计产油量最大的目标函数25-26如下:min O(d)=(d-dpr)TC-1d(d-dpr)+(dH-do)TC-1d(dH-do);(1)max J(s,tk)=n=1Np j=1Npro(Poqon-Sdqdjtkn)-j=1Nin(Ciqijtkn)-tn(1+Ra)tn。(2)生产优化最终结果就是误差最小,累计产油量达到最大的对应方案。其中,优化指标函数中涉及到的油藏流线模拟器,是油藏流场计算表征的关键,其常用方法主要包括欧
21、拉方法、流函数方法和Pollock流线追踪方法,本文采用了流线模拟器内置的Pollock流线追踪方法。在流线模拟追踪流动过程中,依据初始条件与差分离散迭代求解压力场,利用达西公式求取流线速度及流场,同时完成对压力及含水饱和度场27的网格求解,油水相的压力及含水饱和度求解方程分别为:p(s,t)=t(p-gD)+Ql+(0pcow);(3)S(s,t)=()Swt+fwt+1Gw-Qw。(4)油藏油水相的瞬时体积流动速度:vr=vt=1-(pw-wD)-(pw-wD)+0pcow。(5)从(5)式可以看出,油藏剩余油含水饱和度、油水相压力分布与流体瞬时流动速度密切相关,而流体瞬时流动强度和方向客
22、观反映了油藏流场演化与注采驱替效果。这里要指出的是,流线模拟器求解的瞬时流动速度是达西流场条件下的流动强度,需要与储集层孔隙度结合,转化为油藏流场条件下的流动强度。2 基于数据空间反演的优化模型油藏流场优化方式,主要是利用数据空间反演构建优化模型。在油藏流场调控过程中,当前状态模拟与未来优化调控相互影响,二者相互承接,通过相互耦合迭代与闭环控制,更新油藏流场状态,制定流场优化方案;也可以先后衔接,构建数据空间集,加速优化效率。即利用已知的油藏特征参数,构建油藏流场物理映射的数学空间模型,评估油藏当前的生产状态,并预测未来合理的调整方案。数据空间反演的基本思路是利用流线模拟器求解建立的数据模型集
23、,通过贝叶斯理论的随机极大似然函数拟合多个初始模型数据,而后利用拟牛顿梯度方法来进行高效求解,推测当前油藏物性分布与流场状态,反演出多组后验动态估计的数据空间集。该方法是一种已确定模型,未确定参数的观察数据评估模型,立足样本发生的概率推测油藏不确定性参数。在若干次基础模型波动时推演出未来生产特征,利用特征样本参数集推测未来目标发生概率最大的特征项。具体求解步骤如下。(1)特征数据集提取 根据初始油藏模型生产过程中的压力及含水饱和度分布,利用流线模拟器模拟当前生产制度下生产预测数据模型集,获取此时反映油藏流体生产特征的模型先验参数集24,28。令=j,kT,j和k包括孔隙度、渗透率、相对渗透率、
24、油水井注采量、井底流动压力等特征参数。(2)先验参数集合定义 =+pr;(6)=XNr-1;(7)X=1-pr,2-pr,i-pr,Nr-pr;(8)pr=1Nri=1Nri;(9)=Nr-1。(10)(3)建立概率分布函数 由特征参数组成的先验模型集,可近似认为其符合多元高斯型分布,并基于贝叶斯理论建立观测数据和先验模型概率分布函数22:p(|obs)=exp-1/2obs-g()TC-1dobs-g()-1/2(-)TC-1dp(-)。(11)(4)目标函数优化 建立的概率分布函数最大值与目标函数最小值正相关,求解概率分布函数,使目标函数取得最小值。O()=obs-g()TC-1dobs-
25、g()+(-)TC-1dp(-)。(12)(5)历史拟合函数求解 由于油藏系统的不确定性,拟合阶段引入随机极大似然函数23,在观测数据600第44卷 第5期冯高城,等:基于数据驱动的油藏流场重构方法中添加随机扰动噪声,则:O()=(j+prj-uc)TC-1d(j+prj-uc)+(-uc)T(-uc)。(13)通过解析求解方式,得到目标函数一阶梯度,其梯度解析表达式如下:O()=2TjC-1d(j+prj-uc)+2I(-uc)。(14)(14)式求取最小值,即可得到生产动态后验分布,在兼顾系统的不确定性下,能较好地拟合观测数据。观测数据的维数远远小于油藏参数的维数,该目标函数的一阶梯度能通
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