基于改进Nelder-Mead算法的井位优选方法.pdf

计算机技术与应用基于改进 Nelder-Mead 算法的井位优选方法张佳亮1，陈冬2，葛洪魁1，申颍浩1，叶智慧3（1.中国石油大学(北京)非常规油气科学技术研究院,北京 102249；2.中国石油大学(北京)石油工程学院,北京102249；3.中国石油大学(北京)安全与海洋工程学院,北京102249）摘要：在油气田勘探开发过程中，钻井是获取地质参数、掌握油藏特征以及石油和天然气开采的重要手段。由于储层具有非均质性、区块内各井生产状况差异大以及地面地形复杂等情况，井位部署对控制钻井作业风险、降低增产改造难度以及提高油气井经济效益具有极大的影响，因此，钻井井位优选具有重要意义。针对非均质储层、存在避让区等约束条件下的多井井位优选难度大，应用工具软件缺乏等问题，文章通过增加约束项和半程反映点，改进 Nelder-Mead 单纯形调优法，通过不断迭代，以相同生产时间的累产量为优化目标，建立井位优选模型。结果表明：改进的 Nelder-Mead 单纯形井位优选方法可以大幅度提高井位优选精度；在非均质储层中，多井井位优选能够较均匀的控制整个油藏；存在避让区时，井位调整兼顾了地面与控制油藏两方面，累产量也有提高。关键词：井位优选；改进 Nelder-Mead 算法；约束优化；渗流方程；油藏工程中图分类号：TE32+4；TP18文献标志码：A文章编号：1673159X(2023)05004410doi：10.12198/j.issn.1673159X.5094AnImprovedWellLocationOptimizationMethodBasedonNelder-MeadAlgorithmZHANGJialiang1，CHENDong2，GEHongkui1，SHENYinghao1，YEZhihui3（1.Unconventional Petroleum Research Institude,China University of Petroleum(Beijing),Beijing 102249 China;2.College of Petroleum Engineering,China University of Petroleum(Beijing),Beijing 102249 China;3.College of Safety and Ocean Engineering,China University of Petroleum(Beijing),Beijing 102249 China）Abstract:Intheprocessofexplorationanddevelopmentofoilandgasfields,drillingisanimportantmeanstoobtaingeologicalparameters,researchthecharacteristicsofoilreservoirs,andextractoilandnat-uralgas.Duetotheheterogeneityofthereservoir,thelargedifferenceintheproductionstatusofeachwell,andthecomplexterrainontheground,thedeploymentofwelllocationshasagreatimpactoncontrollingtheriskofdrillingoperations,reducingthedifficultyofstimulationandreconstruction,andimprovingthe收稿日期：20230525基金项目：中国石油天然气集团有限公司中国石油大学（北京）战略合作科技专项“准噶尔盆地玛湖中下组合和吉木萨尔陆相页岩油高效勘探开发理论及关键技术研究”(ZLZX2020-01-08-02)；中国石油科技创新基金项目“基于计算机视觉的井眼轨道智能规划方法研究”（2020D50070308）；中国科学院战略性先导科技专项（A 类）“地质模态与导向钻进知识库”（XDA14040402）。第一作者：张佳亮（1992），男，博士研究生，主要研究方向为重复压裂提高采收率理论与方法。ORCID：0000000175424383E-mail：引用格式：张佳亮，陈冬，葛洪魁，等.基于改进 Nelder-Mead 算法的井位优选方法J.西华大学学报（自然科学版），2023，42（5）：4453.ZHANG Jialiang,CHEN Dong,GE Hongkui,et al.An Improved Well Location Optimization Method Based on Nelder-MeadAlgorithmJ.JournalofXihuaUniversity（NaturalScienceEdition）,2023,42（5）:4453.第 42卷第 5 期西华大学学报（自然科学版）2023年9月Vol.42，No.5JournalofXihuaUniversity（NaturalScienceEdition）Sep.2023economicbenefitsofoilandgaswells.Drillingwelllocationoptimizationisofgreatsignificance.Aimingatthedifficultyofmulti-wellwelllocationoptimizationunderconstraintssuchasheterogeneousreservoirsandavoidanceareas,andthelackofapplicationtoolsandsoftware,theNelder-Meadsimplexoptimizationmethodwasimprovedbyaddingconstraintitemsandhalf-wayreflectionpoints.Throughcontinuousitera-tion,awelllocationoptimizationmodelwasestablishedwiththecumulativeproductionofthesamepro-ductiontimeastheoptimizationgoal.TheresultsshowthattheimprovedNelder-Meadsimplexwellloca-tionoptimizationmethodcangreatlyimprovetheaccuracyofwelllocationselection.Inheterogeneousreservoirs,multi-wellwelllocationselectioncancontroltheentirereservoirmoreuniformly.Ifthereisanavoidancearea,thewelllocationadjustmentcantakeintoaccountboththesurfaceandthecontrolofthereservoirtoincreasethecumulativeproduction.Keywords:welllocationoptimization；improvedNelder-Meadalgorithm；constrainedoptimization；seepageequation；reservoirengineering井位优选是油气田开发过程的重要一步，直接影响钻井、压裂和生产的成本与风险1。特别是，在自然造斜能力差的高陡倾角地层，防斜打直控制难度高、地质脱靶风险大；在非均质性强、可压性低的非常规储层，储层改造难度大、作为油气渗流主要通道的复杂缝网难以均匀形成2；在地面地貌复杂的区域，井位部署受到极大制约3：因此，在油气开采过程中，优选井位具有重要意义4。国内外众多学者和工程师就井位优选与部署进行了大量研究，井位优选方法主要包括以下几种。1）优选甜点区是优选井位最直接的方法。井筒连通地质甜点是油气藏高效、经济开发的关键，将地震、测井、地质和油气藏工程结合，综合采用各类地质与工程动静态资料，优选富含油气区，继而优选出井位57。此外，针对非均质性气藏，充分将地震与地质相结合，可精细刻画非均质、微裂缝发育气藏小层、构造、沉积和砂体展布特征，并对地层的地震相干属性、曲率属性和蚂蚁体属性进行分析，或对地震波进行优势波形结构精细分析及反演，进而确定含气富集区内的井位810。该方法目标性强，主要通过分析地质属性确定甜点来优选井位，但忽略了工程因素，有相当大的局限性。2）通过对特征参数进行模糊数学分析，在指标分析的基础上优选出离散有限点位的井位。这在特定功能井的选择上应用较多。储层厚度、TOC、含油/气饱和度、脆性、可压性、孔隙度、渗透率、地层压力、井控储量、可动油量、原油密度、原油黏度、储层温度等是主要指标参量。在中牟页岩气区块，对 5 个储层指标进行数据处理和叠加，钻井压裂后气测显示良好11；在 J 油田稠油提液井优选中，对 9 个储层指标进行模糊分析，通过对各指标的权重和隶属度相乘得到综合模糊评价值，进而优选出提液井位12；在复杂断块高含水油藏加密井位优选中，将剩余可动油量、最深的油层深度、油层平均渗透率、平均含油饱和度、油层厚度/有层数等权重分别设为 0.45、0.05、0.15、0.3、0.05，并应用在大港油田，其效果较好13；在煤层气井位优选和 CO2吞吐井位优选中，分别对 6 个指标和11 个指标进行模糊分析，并应用在韩城地区和东部 W 油田，其效果较好1415。此外，在页岩气地质调查井位优选中，林腊梅等16对 11 个地质指标和7 个工程地质条件指标进行了分级和模糊数学计算，得到了 5 口分析井的综合评价分值。这种方法主要适用于对有限个备选井进行特定功能井的优选，或将地层离散成有限个可能的井位进行的优选，或在老井挖潜增产中。3）数值模拟是优选井位的有效方法。通过数值模拟可以快速计算不同位置布井的产量，近年来该方法在国内外应用较多。不同的模拟器求解精度与效率不同，其中算法和控制方程是主要的制约因素和难点。为提高计算能力同时针对地质工程数据量巨大等特点，近年来神经网络算法被应用于井位优选1721。这种方法逐渐成为主流，便于井位的经济评价，但其要求精准，对储层建模工作量较大，成本较高。4）在工程实践中，往往需要将地质甜点、地形第5期张佳亮等:基于改进 Nelder-Mead 算法的井位优选方法45地貌和工程经济性等综合考虑，经过多轮次筛选逐步确定最佳井位。在苏 6 与苏 36-11 区块水平井位选择时，根据沉积相，发现水平段与河道方向一致时，水平井实施效果比较好22；在子洲气田山2 气藏增产开发中，先通过地质特征筛选有利区，然后从经济角度确定井网，最后结合有利区及砂体展布确定了最佳井位23。在工作流程上，主要采用“多梯次”踏勘的方法优选井位，它包括 3 个阶段：井位意向阶段、井位确定阶段和井位批准后阶段。这种方法需要多梯次组织相关人员进行实地探勘并确定井位24，具有较强的实战意义，但是相对粗放、对经验的要求较高且工作量较大。当前：基于实地踏勘的“多梯次”定井位方法，相对粗放且工作量巨大；基于“瞄准”甜点的优选方法，忽略了部分工程因素，特别是地貌复杂、存在约束区的情况；基于统计规律的数学模糊方法，过分依赖数据的准确性和数量；数值模拟优化选井位方法，以兼顾地质工程因素、高效和低成本的特点，越来越多地被采用25。众多优化算法2630中，无梯度优化算法是处理数值模拟优选井位的主流算法，主要是因为地质储层特征在空间分布上呈强非均质性，往往局部会出现高梯度或无梯度的特征。Nelder-Mead 优化算法通过对目标函数值比较，确定优化方向，非常适合井位优化工作，但该算法在反映计算时，反映点较远，可能会降低收敛速度，并且无法进行约束优化，在避让特定区域时，可能失效31。本文采用数值模拟方法，通过添加边界约束项和半程反映点对 Nelder-Mead 优化算法进行改进，构建的单纯形可以高效优选出带约束条件下产量最高的井位。该方法在均质储层部署一口井的算例中得到了验证，在非均质储层、多口井、规避地面特定区域中也能实现井位优选。1数学模型原油产出是一个复杂过程，包括储层孔缝间的跨孔隙尺度间传质传压、油气水多相多组分运移、热流固化多物理场耦合以及解吸扩散渗流等多过程流动。非常规油气的产出则更为复杂。本文主要研究井位优选工作，故而简化原油渗流过程，假设储层为双孔介质。在基质孔隙中，流动规律满足达西渗流定律；在压裂裂隙中，流动满足裂隙流。1.1渗流控制方程本文采用基质和裂缝耦合渗流模型。达西定律理论假设：当流体流过多孔介质时，流体的速度场由流体的压力梯度、黏度和流过路径决定，忽略重力作用，其表达式为u=k(p)（1）式中：u 是达西流体速度；k 是多孔介质渗透率；是流体动力黏度；是压力梯度算子；p 是流体压力。原油状态方程为=01+Cf(p p0)（2）式中：是流体密度；Cf为流体压缩系数；p 为流体压力；下标“0”表示初始状态。将式（1）代入连续方程，得到基质孔隙中流体流动的控制方程，为Cf+(1)Cppt(kp)=Qm（3）式中：是基质孔隙度；Cp为岩石的压缩系数；Qm是流体的质量交换项。在裂缝中，流体流动满足裂隙流，通过切向导数来计算沿内部边界的流量，以此表征模型内的嵌入裂缝，并与基质孔隙流量和压力耦合。达西定律的切向形式为qf=dfkf(Tp)（4）qfT式中：是单位长度裂缝的体积流量；df是裂缝宽度；表示裂缝切向的梯度算子。裂隙的控制方程为df(f)tT(qf)=0（5）式中 f是人工裂缝的孔隙度。为优选井位，本文使用累积产量作为评价指标，通过对井周处的法向渗流速度进行积分，得到日产量，再对日产量进行时间积分得到累积产量，计算公式为Q(x,y)=wt1t0dtwLuTds（6）式中：Q(x，y)是井位在（x，y）处的累积产量，t 是时间，uT是井周处的法向渗流速度。1.2改进 Nelder-Mead 优化算法根据对优化目标函数是否求导，优化算法被分为梯度优化算法和非梯度优化算法。单纯形调优46西华大学学报（自然科学版）2023年法是一种简单可靠的非梯度优化算法。在井位优选工作中，由于断层等构造的存在，往往会出现梯度无限大的情况，因此，无梯度优化算法更适用。1965 年 Nelder 和 Mead 对正则单纯形调优法进行了改进，使其在迭代计算中，出现的单纯形不一定是正则的，并且单纯形在计算中可以变大，也可以变小，同时改进后的单纯形调优法搜索成功率更高，收敛速度更快。但是该算法存在 2 个缺点：1）Nelder-Mead 算法是无约束优化算法，无法在井位优选中避让不适宜布井的区域；2）当约束起作用的情况时，最坏点被形心 x3另一侧点代替的机会将明显减小，最高点被压缩的次数会增多，甚至导致单纯形过多地收缩，影响收敛。因此，本文对Nelder-Mead 算法进行了改进：添加约束项并控制反映点的延伸速度。改进后的优化算法如下。给定 3 个初始点 x0、x1、x2：xk=(x(k)1,x(k)2,x(k)n)T(k=0,1,n)（7）式中，n 为维数，本文为二维模型，故 n=2。设置反映系数 a=1，收缩系数 b=0.5，扩展系数 c=2，紧缩系数 d=0.5，并构建单纯形，为H(x0,x1,x2)（8）以累计产量为目标函数 Q，分别计算并比较单纯形 H 各点（井位）的函数值，按照目标函数由高到低对各点重新编号后，得到Q(x0)Q(x1)Q(x2)（9）此时，称 x0为 H 最好顶点、x2为最坏点。判断 x0是否满足截止条件，若是则其为最优井位，否则进行最坏点迭代替换，主要步骤如下。1）反映。首先，求取 H 中去掉最坏顶点 x2后，具有 2 个顶点的单纯形 H1（x0，x1）的重心，为x3=121j=0 xj（10）再求最坏顶点x2关于重心x1的反映点，如图1(a)所示。x4=x3+a(x3x2)（11）式中 是反映系数。由于反映点可能出现在约束区（井位优选的避让区），因此，需要对该点进行约束处理。处理方法为：检验反映点是否在约束区，如果在，则将反映点替换为 x2、x4连接线与约束区范围线的近交点；否则反映点成立，如图 1(b)所示。2）扩展。如果 Q(x4)Q(x0)，方向（x4-x3）是使得目标函数值上升的有利方向，可在 x4和 x3连线的延长线上，求得扩展点，并同样检验约束区，为x5=x3+c(x4x3)（12）式中 c 是扩展系数。如果 Q(x5)Q(x0)，就用 x5替换x2，构成新的单纯形 H2（扩展单纯形），如图 2 所示。x2x1x0 x3x4x5x5x2x1x0 x3x4约束区(a)扩展点(x5)(b)约束后的扩展点图2扩展点计算方法Fig.2Computingmethodofextensionpoint3）半程反映点。如果 Q(x4)Q(x1)，方向（x4-x3）是使得目标函数值缓慢上升的有利方向，可在 x4和 x3之间的连线上，求得半程反映点，并同样检验避让约束区，如图 3 所示，如果Q(x4)Q(x1)，并用 x4替换 x2，构建新的单纯形 H3。x2x1x0 x3x4x2x1x0 x3x4约束区(a)半程反映点(x4)(b)约束后的半程反映点图3半程反映点计算方法Fig.3Computingmethodofhalf-wayrefractionpointx4=x3+12a(x3x2)（13）4）紧缩。如果 Q(x4)Q(x1)，考虑到最好顶点x0可能接近最优解，将单纯形向顶点 x0处紧缩，计算紧缩点 x6，并构建新单纯形 H3（紧缩单纯性），并同样检验约束区，如图 4 所示。x6=x0+b(x2x0)（14）xj:=x0+b(xjx0),j=0,1,2（15）5）收缩。当 Q(x6)Q(x2)时，为方便起见，将x4和 x2之间目标函数值较大的点记为 x2，另外一个记为 x4，并在 x2和 x3的连线上靠近点 x2处求一个收缩点 x7，如图 5 所示，并构成新的单纯形 H4x2x1x0 x3x4x2x1x0 x3x4约束区(a)反映点(x4)(b)约束后的反映点图1反映点计算方法Fig.1Computingmethodofrefractionpoint第5期张佳亮等:基于改进 Nelder-Mead 算法的井位优选方法47（收缩单纯形）。x7=x3+d(x2x3)（16）在井位优选中，通过反映点、半程反映点和扩展点向低产能井位 x2的反方向迭代，当反映点方向不利于增产时，通过紧缩点和收缩点向高产量井位 x0的方向迭代。改进后的 Nelder-Mead 优化算法流程如图 6 所示。x2x1x0 x6x3x2x1x0 x6x3约束区(a)紧缩点(x6)(b)约束后的紧缩点图4紧缩点计算方法Fig.4Computingmethodofcontractionpointx2x1x0 x7x3x2x1x0 x7x3约束区(a)紧缩点(x7)(b)约束后的紧缩点图5收缩点计算方法Fig.5Computingmethodofshrinkagepoint开始选取初始值x0=(x10,x20)x1=(x11,x21)x2=(x12,x22)反映系数 a=1紧缩系数 b=0.5扩展系数 c=2收缩系数 d=0.5构建第一个单纯性 H(x0,x1,x2)计算函数值并排序Q(x0)Q(x1)Q(x2)计算收缩点 x7：x7=x3+d(x2 x3)j=0,1,2,并约束处理令:x2:=x6令:x2:=x5令:x2:=x4计算紧缩点 x6X6=x0+d(x2 x0)，并约束处理计算扩展点 x5x5=x3+c(x4 x3)计算反映点 x4x4=x3+a(x3 x2)，并约束处理结束判断是否满足截止条件Q(x4)Q(x0)Q(x4)Q(x1)Q(x5)Q(x4)Q(x6)Q(x2)是否x0 为最优点否是是否否是否是计算半程反映点 x4并约束处理Q(x4)Q(x1)计算(x0,x1)重心 x3，并约束处理是否令:x2:=x7令:x2:=maxx(Q2),x(Q4)x4=x3+0.5 a(x3 x2)，图6基于改进 Nelder-Mead 算法的井位优选方法流程图Fig.6FlowdiagramofwelllocationoptimizationbasedonimprovedNelder-Meadalgorithm48西华大学学报（自然科学版）2023年2模型验证本文以累计产量为优化目标，通过改进 Nelder-Mead 优化算法，逐步迭代出相同生产时间内累积产量最高的井位。为验证该算法的适用性、精度和迭代速度，设置 60m60m 的正方形理想均质油藏模型，井周围设置 2 条裂隙，进行井位优选模型的实验，如图 7 所示。模型几何和工况参数如表 1 所示。从产量公式（6）可知，理想模型的最优井位应在储层的中心位置。对该模型生产 800d 求解，由于油藏在整个油藏区均匀分布，所以最优井位应该在油藏区中心，坐标为（0m，0m）。迭代计算的井位坐标优选过程，如图 8 所示。初始井位在（20m，20m）处，迭代过程中，井位逐步优选到原点附近，最优计算结果为（0.4371m，0.3841m），这与预计结果一致。表1模型参数Tab.1Modelparameter工程参数数值几何参数数值网格参数数值优化参数数值温度/K353.15油藏长度/m60最小尺寸/m0.01井位初始值X/m20黏度/Pss0.001油藏宽度/m10最大尺寸/m5井位初始值Y/m20渗透率/mD30裂隙长度/m10最大增长率1.1井位X上下限/m2020孔隙度0.08裂隙宽度/mm1曲率因子0.2井位Y上下限/m2020生产压差/MPa20井径/m0.1狭窄区域分辨率1误差0.012010001020304050800850900950累产量/t1 0001 050迭代步坐标/m1020产量X 坐标Y 坐标图8理想模型迭代过程井位坐标曲线图Fig.8Welllocationcoordinatecurveofidealmodel为评价计算结果，定义计算的最优井位到理想最优井位的距离，与油藏边界到理想最优井位的距离之比为误差，如公式（17）所示。本例的模型误差为 1.372%，其中 X、Y 坐标的误差分别是 1.457%和1.281%。其计算结果表明，该算法基本可以满足工程应用。=vtX2i+Y2iX2boun+Y2boun100%x=?XiXboun?100%y=?YiYboun?100%（17）xy式中：、分别是模型总误差、X 方向误差和Y 方向误差；Xi、Yi分别是井位 X 和 Y 坐标；Xboun、Yboun分别是 X 方向和 Y 方向的模型边界半长。在优化工作中，COBYLA 算法是常用优化算法32，通过对目标函数进行抽样，构建和控制在移动置信区间内目标的线性近似。该方法收敛速度快，计算量小，被广泛使用。本文通过与 COBYLA算法对比，来验证本文算法的精度。其误差对比结果如图 9 所示，COBYLA 算法误差约为 6.89%，本文算法误差为 1.37%。裂隙流(30,30)60 m60 m无流动无流动无流动无流动井图7理想模型示意图Fig.7Diagramofidealmodel第5期张佳亮等:基于改进 Nelder-Mead 算法的井位优选方法493算例在矿场选井位时，为更准确地优选出最佳井位以提高产量，需考虑储层非均质性、多口井部署、地面约束等情况。本章分别对渗透率非均质性、3 口井部署和避让特定区域 3 种情况进行井位优选，以验证改进的 Nelder-Mead 算法优选井位的适用性。1）考虑渗透率非均质性井位优选算例。由于实际工程中，油气藏的渗透性在空间分布上差异较大，在上述模型的基础上，将油藏渗透率与空间坐标关联，重新计算最优井位。假设油藏空间某点的渗透率，与该点（x,y）到左下方角点的距离成正比，同时保证任一点的渗透率不小于 30mD，表达式如方程式（18），渗透率如图 10(a)所示。模型其他参数仍然如表 1 所示，非均质渗透率下的最优井位迭代计算过程如图 10(b)所示，最优井位的坐标为（10.353,9.726），该点基本在副对角线上且偏向高渗区，在一定程度上说明了该模型是正确的、适用的。k=max6(xx0)2+(yy0)2(2x0)2+(2y0)2,0.03D（18）式中（x0，y0）是空间左下角点位的坐标值。2）3 口井井位优选算例。在油气田规模开发时，需部署多口井同时开采，此时应以当前开采工艺的总体产量为优化目标。部署 3 口井进行井位优选，优选的最佳井位在开采 800d 后的压力分布如图 11(a)所示，3 口井基本均匀分布在整个油藏区上。井位坐标迭代如图 11(b)所示。本文算法在 3 口井井位优化时，迭代 80 步即可基本稳定收敛到结果，相对于 1 口井的井位优选，约需要 30 步迭代（图 8），计算效率有所提高。3）避让地面特定区域井位优选算例。在井位部署时，由于地面可能存在建筑，地形可能存在河流、沟壑等需要避让的区域，因此井位需要避开这些特定区域。在部署 3 口井算例中，对优选到的C 井附近一个圆形区域进行避让运算，优选后的最佳井位如图 12(a)所示。由于避让特定区域，3 口井的井位均发生了较大变化，其中原优选在避让区的井（C 井）调整到避让区外侧，但并非避让区外围边界。井位坐标迭代如图 12(b)所示，迭代步数较无避让区时增加约 30%，避让后 3 口井的累产量没有明显下降。这说明当存在避让区时，本文算法依然可以优选到合适的井位。4结论本文通过添加计算半程反映点步骤和约束项，80705030002468106040038 40 42 44 46 48 50COBYLANelder-Mead521020304050迭代步迭代步误差/%误差/%2010图9算法误差对比图Fig.9Algorithmerrorcomparisonchart6D543210.03(a)渗透率分布与最佳井位(b)井位坐标迭代过程曲线图2030100010203040501 0001 1001 2001 300累产量/t1 4001 500迭代步坐标/m102030X 坐标Y 坐标产量图10渗透率非均质条件下的最佳井位与坐标迭代曲线图Fig.10Optimalwelllocationandcoordinateiterationcurveforheterogeneouspermeability50西华大学学报（自然科学版）2023年对 Nelder-Mead 优化算法进行了改进，并应用到井位优选设计中，研究渗透率非均质性、部署多口井以及避让特定区域 3 种情况的优化计算，得到如下结论。1）改进的 Nelder-Mead 算法可以高效应用于井位优选设计。该方法运行稳定，在验证模型的案例中，井位坐标误差仅 1.372%。2）在渗透率非均质油藏算例中，优选井位符合预期，且迭代步数与验证模型基本相同，说明在非均质储层参数模型中，本文算法也可以高效运算。3）在部署 3 口井算例中，最优井位较全面地控制着整个计算域，且迭代步数少于 3 倍的 1 口井优选迭代步数；当需要避让特定区域时，最优井位不在避让区的外围线上，说明本文算法没有简单地在避让区边界上布井，而是进行了整体优化调整，迭代步数较无避让区时增加了约 30%。参考文献1张大旺.地质与工程因素控制的卸压煤层气地面井井位优选:以鹤岗矿区为例 D.徐州:中国矿业大学,2018.ZHANGDW.Optimizationofgroundwelllocationofpressure-relievedCBMcontrolledbygeologicalanden-gineeringfactorsTakingHegangminingareaasanex-ampleD.Xuzhou:ChinaUniversityofMiningandTech-nology,2018.2陈挺,李青一,熊廷松,等.致密砂岩气藏复杂缝网压裂工艺现场应用J.钻采工艺,2020,43（4）:125128.CHENT,LIQY,XIONGTS,etal.Fieldapplica-tionofcomplexfracturenetworkfracturingtechnologyintight sandstone gas reservoirJ.Drilling&ProductionTechnology,2020,43（4）:125128.3吴晓东,易旭晖.优化剖面设计优选井位技术J.断块油气田,2009,16（4）:130131.A 井B 井C 井MPa3432302826242220(a)部署 3 口井时的最佳井位分布(b)部署三口井时井位坐标迭代过程曲线152010500204080100140120602 4002 4502 5002 6002 8002 700累产量/t2 6502 5502 750迭代步坐标/m1051520A 井 X 坐标A 井 Y 坐标B 井 X 坐标B 井 Y 坐标C 井 X 坐标C 井 Y 坐标累产量图11部署 3 口井时的最佳井位分布与坐标迭代曲线图Fig.11Optimalwelllocationandcoordinateiterationcurveforthreewells(a)避让特定区域时最佳井位分布(b)避让特定区域时坐标迭代过程MPa3432302826242220ABC避让15202510500204080 100140 160 180 200120602 2002 3002 4002 6002 800累产量/t2 7002 500迭代步坐标/m105152025A 井 X 坐标A 井 Y 坐标B 井 X 坐标B 井 Y 坐标C 井 X 坐标C 井 Y 坐标累产量图12避让特定区域时的最佳井位分布与坐标迭代曲线图Fig.12Optimalwelllocationandcoordinateiterationcurveforavoidingcertainanarea第5期张佳亮等:基于改进 Nelder-Mead 算法的井位优选方法51WUXD,YIXH.Optimizingprofiledesignandwelllocation optimization technologyJ.Fault-Block Oil andGasField,2009,16（4）:130131.4姜瑞忠,刘明明,徐建春,等.遗传算法在苏里格气田井位优化中的应用J.天然气地球科学,2014,25（10）:16031609.JIANGRZ,LIUMM,XUJC,etal.ApplicationofgeneticalgorithmforwellplacementoptimizationinSuligegasfieldJ.NaturalGasGeoscience,2014,25（10）:16031609.5白慧,杨国平,杨特波,等.致密碳酸盐岩气藏井位优选技术及其应用:以苏里格气田东区为例J.西北地质,2020,53（3）:264272.BAIH,YANGGP,YANGTB,etal.Researchandapplicationofwelllocationoptimizationtechniqueintightcarbonatitegasreservoir:AcasestudyoftheeasternpartofSuligegasfieldJ.NorthwesternGeology,2020,53（3）:264272.6刘群明,唐海发,冀光,等.苏里格致密砂岩气田水平井开发地质目标优选J.天然气地球科学,2016,27（7）:13601366.LIUQM,TANGHF,JIG,etal.Geologicaltargetoptimizationforhorizontalwelldevelopmentoftightsandgas,SuligeGasfield,OrdosBasin,ChinaJ.NaturalGasGeoscience,2016,27（7）:13601366.7韩双彪,张金川,李玉喜,等.黔北地区下寒武统牛蹄塘组页岩气地质调查井位优选J.天然气地球科学,2013,24（1）:182187.HANSB,ZHANGJC,LIYX,etal.Theoptimumselectingofshalegaswelllocationforgeologicalinvestiga-tion in niutitang formation in lower Cambrian,northernGuizhouareaJ.NaturalGasGeoscience,2013,24（1）:182187.8祝金利.神木双 110 井区非均质气藏井位优化部署技术J.西南石油大学学报(自然科学版),2020,42（4）:8394.ZHUJL.WelllocationoptimizationtechnologyofstrongheterogeneitygasreservoirinShuang110wellblockof Shenmu gas fieldJ.Journal of Southwest PetroleumUniversity(Science&TechnologyEdition),2020,42（4）:8394.9段天柱.地震属性技术在煤层气抽采井井位优选中的应用J.中国煤炭,2019,45（3）:2832.DUANTZ.Applicationofseismicattributetechno-logyinwelllocationselectionandoptimizationofCBMdrainagewellsJ.ChinaCoal,2019,45（3）:2832.10费怀义,徐明华,胡晓新,等.苏 5、桃 7 区块井位优选技术探讨J.天然气工业,2007,27（12）:1921.FEIHY,XUMH,HUXX,etal.AdiscussiononoptimizedwellsitesattheblocksSu-5andTao-7J.Nat-uralGasIndustry,2007,27（12）:1921.11刘家橙,刘家橘,王晓燕,等.中牟区块太原组-山西组页岩气勘探井位优选J.地质找矿论丛,2019,34（4）:572578.LIUJC,LIUJJ,WANGXY,etal.OptimizationofexplorationwellforshalegasintheTaiyuan-ShanxiForma-tionsofZhongmuBlockJ.ContributionstoGeologyandMineralResourcesResearch,2019,34（4）:572578.12吴晓慧,张建民,刘美佳,等.利用模糊评判法优选提液井位研究及应用J.石油地质与工程,2019,33（1）:8487.WUXH,ZHANGJM,LIUMJ,etal.ResearchandapplicationoffuzzyevaluationmethodinliquidenhancedwelllocationoptimizationJ.PetroleumGeologyandEn-gineering,2019,33（1）:8487.13鲍敬伟,李丽,叶继根,等.高含水复杂断块油田加密井井位智能优选方法及其应用J.石油学报,2017,38（4）:444452.BAOJW,LIL,YEJG,etal.Welllocationintelli-gentoptimizationmethodanditsapplicationforinfillwellsin high water cut complex fault-block oilfieldsJ.ActaPetroleiSinica,2017,38（4）:444452.14董银涛,张遂安,杨立源,等.考虑地质因素的煤层气井井位优选技术:以韩城地区为例