综合生产模型的约束优化,利用历史匹配和生产预测不确定性,通过整体卡尔曼波器进行优化
Mehdi Fadaei1, Mohammad Javad Ameri2, Yousef Rafiei1
1Department of Petroleum Engineering, Amir Kabir University of Technology, No. 350, Hafez Avenue, Valiasr Square, Tehran, Iran.
使用集成卡尔曼波器 (EnKF) 进行随机历史匹配,提高了水库模型的可靠性. 集成PID压力控制器提高了59%的石油产量,最大限度地提高了净现值.
科学领域:
- 石油工程是石油工程中的一个.
- 储水池模拟器 储水池模拟器
- 地质统计学 在地质统计学
背景情况:
- 用生产数据对水库模型进行校准对于可靠的预测至关重要.
- 传统的历史匹配方法往往产生有限的模型,可能无法保存地质解释.
- 对于强大的历史匹配和不确定性量化,需要随机方法.
研究的目的:
- 使用集成卡尔曼波器 (EnKF) 评估开发计划的生产预测不确定性.
- 通过将EnKF与全面的生产系统集成,使历史与真正的田间水库模型相匹配.
- 优化综合生产系统最大净现值 (NPV),考虑到运营约束.
主要方法:
- 集成卡尔曼波器 (EnKF) 用于实时更新水库模型.
- 序列高斯模拟用于建模地质不确定性 (多孔性).
- 将一个真正的油库,油井,表面设施和一个PID压力控制器集成到一个统一的模型中.
主要成果:
- 通过整合生产数据,EnKF成功地降低了孔隙性不确定性.
- 综合系统的优化,包括一个PID控制器,导致石油产量在20年内增加了59%.
- 产生了297万桶的剩余石油,证明了显著的经济效益.
结论:
- EnKF是有效的随机历史匹配和减少不确定性在水库建模.
- 将PID控制器等先进的控制系统集成到生产系统中,可以显著提高石油回收和经济绩效.
- 这项研究开创了EnKF与完全集成的现场生产系统的结合,以优化水库管理.
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