用于篩選提高采收率技術的模糊數學模型.pdf

收稿日期 1998209226 基金項目 國家重點科技攻關項目 96 121 07 作者簡介 李艷輝 1972 男 漢族 河北贊皇人 博士 現在中國寰球化學工程公司從事過程系統(tǒng)模擬方面的研究工作 文章編號 100025870 1999 0520042203 用于篩選提高采收率技術的模糊數學模型 李艷輝 陳光進 郭天民 石油大學化工學部 北京102200 摘要 針對各種提高采收率技術的優(yōu)缺點和應用范圍 開發(fā)出了模糊數學模型 EMC 以便于對提高采收率技 術進行篩選 為驗證模型的正確性 利用文獻中的一些油藏數據和生產情況對模型的應用效果進行了檢驗 結果 表明 該模型的輸出結果和油藏工程專家的選擇結果基本一致 該模型具有很強的可調性 在其程序中預先設置 了接口 為加入新的提高采收率技術提供了方便 關鍵詞 提高采收率技術 篩選 三次采油 模糊數學 數學模型 數據庫 中圖分類號 TE 327 文獻標識碼 A 引 言 目前 模糊數學的應用范圍已擴展到工程技術 經濟 管理等多個方面 在石油工業(yè)中 模糊數學已 被廣泛應用到地震解釋 鉆井 錄井及數據解釋 經 濟評估 油藏描述等多個領域 1 應用模糊數學來 篩選提高原油采收率 EOR 技術 開發(fā)相應的技術 軟件 對油田開發(fā)有重要意義 1 提高采收率技術的發(fā)展 通常 油田在經過一次和二次采油后 仍有占地 質儲量約2 3的原油留在地層中 目前每年探明的 新增石油儲量十分有限 發(fā)現大型油田的可能性正 在逐年降低 因此 為了最大程度地開發(fā)和利用現 有的資源 人們發(fā)展了各種提高采收率技術 或稱強 化采油技術 2 3 以盡可能多地開發(fā)有限的石油資 源 目前 世界原油總產量約有3 來自于EOR技 術 可以預料這種產油量今后還會進一步上升 4 常用的EOR技術可以分為3大類 即熱力采 油 化學驅和注氣混相 非混相驅 另外 還有一些 不太常用的方法 如微生物采油等 2 4 當前 從 重質高粘原油的蒸汽驅到高壓輕質油藏的注氮混相 驅 EOR技術的分布范圍是相當寬的 4 從近幾年的發(fā)展趨勢來看 蒸汽驅仍是目前最 主要的提高采收率技術 5 與此相比 化學驅的應 用有所減少 但實踐證明 聚合物驅對提高注水波 及效率效果很好 今后仍會有一定的應用價值 唯 一持續(xù)增長的EOR技術是注CO2 考慮到經濟因 素的限制 預計熱采將繼續(xù)處于主導地位 而化學驅 技術的應用將受到限制 注氣技術今后會有更廣泛 的應用 2 模糊數學模型的原理 各種EOR技術都有一定的適用范圍 但過去在 篩選EOR技術時通常只給出一個確定的界限 例 如 一般認為注氮氣適用于較輕質的原油油藏 Taber等 5 給出的范圍為API密度指數大于35 但 這并不意味著對于API密度指數為34 的油藏就絕 對不能采用注氮氣 顯然 這種傳統(tǒng)的表示方法有 一定的局限性 比較合理的表示方法應為 原油越 輕 油藏壓力越高 則越傾向于采用注氮氣方法 從 技術角度來看 大約80 的油藏可以某種方式注入 CO2 5 但是 實際上并非所有滿足條件的油藏都 采用這種開發(fā)方式 這是因為在選擇開發(fā)方案時還 需要綜合考慮該技術對這一油田在技術和經濟上的 可行性 此外 由于油藏流體的復雜性及油田地質 條件的多樣性 所選EOR技術的應用效果也會受一 些不確定因素的影響 因此只能根據現有數據作簡 單的估計 由于存在上述這些不確定性 使得采用模糊數 學來處理和研究這些問題更具有理論和實際意義 因為模糊數學的宗旨就是把握客觀事物的模糊性和 1999年 第23卷 第5期 石油大學學報 自然科學版 Journal of the University of Petroleum China Vol 23 No 5 Oct 1999 不確定性 從一些初步應用的例子來看 采用模糊 數學模型得出的結論更切合實際 6 7 為此 建立 了一個模糊數學模型 EMC 來幫助選擇合適的提 高采收率技術 并估算出可能的收益 3 EMC模型結構及輸入參數描述 EMC模型主要由數據輸入 計算及判斷 結果 輸出三大部分組成 其結構如下 用戶提供的信息 用戶界面 技術評估經濟評估輸出結果 在輸入的參數中 地質 經濟 操作參數都是單 值的 而輸出結果即所選擇的EOR技術是個多變量 的數值 EMC模型的主要輸入參數包括油藏條件 原油特性及生產歷史 另外還包括原油價格 注入劑 價格等經濟因素 模型中用權重因子表示 具體輸 入參數見表1 表1 EMC模型的主要輸入參數 油 藏 條 件原 油 特 性生 產 歷 史 油藏埋深 原始油藏壓力 油藏溫度 儲層巖性 油 藏傾斜角度 儲層厚度 油藏原始儲量 OOIP 油 藏孔隙度 油藏滲透率及非均質程度 原生水飽和 度 地層水礦化度及酸堿性 原油密度 原油粘 度 原油組成及氣 油比 毛管數 原先的采油機理 彈性驅 重力驅 水驅等 一二 次采油總采出率 殘余油飽和度 最小混相壓力 注CO2 干氣 氮氣等 各種注入物的價格及其 供應情況 原油價格 具體操作時 用戶首先輸入基本的油藏條件和 原油性質參數 第一步篩選時 將輸入的各種參數 與知識庫相比較 然后通過模糊聚類分析得到各種 EOR技術的可行性信息 模型的知識庫由40條推 理規(guī)則構成 每條規(guī)則都用IF和THEN語句來表 示 這些規(guī)則建立在對EOR項目廣泛調查的基礎 上 并且與目前廣泛應用的工業(yè)標準相結合 在這一 步中剔除掉基本不可能采用的EOR技術 如對于裂 縫發(fā)育的油藏可以不考慮注氣 溫度過高的油藏不 考慮化學驅 然后根據輸入的具體數值 用模糊聚 類方法計算出各種EOR技術的可行性 在模型中 用置信度CF 99表示最適合的方法 置信度越小 則表示越不適合 而當置信度小于0時則表示完全 不適合 以堿水驅為例 模型中按照原油的酸值把 油藏分為很適合 適合 一般 不太適合及完全不適 合5個等級 對各等級的置信度分別賦值為99 80 55 25和0 同樣 巖石類型被分為合適 一般及不 合適3個類型 置信度分別為90 50和5 根據用 戶輸入的原油酸值 巖石類型 儲層非均質程度等數 據 經過技術評估模塊得到該EOR技術的總體可行 性信息 用置信度高低表示 從油田的實際應用來說 在篩選提高采收率技 術時主要考慮的是經濟因素 所以在評價一種EOR 技術的實用性時 不僅要看其技術上的可行性 而且 要綜合考慮原油價格 各種注入劑的價格 現場維護 及操作費用等多方面的因素 為此 在模型中加入 了一個對經濟效益進行評估的模塊 其功能是對經 技術評估部分篩選出的EOR技術進行比較 估算出 可能獲得的增產油量和需要的投資 篩選出在經濟 上收益最大的方法 即最后的輸出結果 在這部分 的計算中 最重要的參數是原油的價格 可選的 EOR技術在很大程度上依賴于原油價格 模型中提供的EOR技術主要有注烴類氣體 注 CO2 注N2 蒸汽驅 火燒油層 聚合物驅 堿水驅和 注聚合物 膠束驅等8種 在選擇EOR技術時 不 僅要考慮技術上的可行性 同時也要對經濟因素進 行考慮 兩者結合得出最后的選擇 模型的輸出結 果僅限于上面提到過的8種主要EOR技術 但是 為了給以后程序升級提供方便 程序中預留了接口 可以在需要時很方便地加入新的提高采收率技術 4 模型的應用與檢驗 為了驗證EMC模型的可靠性 用該模型對幾 個實例進行了計算 把計算結果與油藏工程專家的 選擇結果作對比 以判斷其正確性 在檢驗中共采 用了5個油田的數據 前4個分別來自美國和加拿 大 6 第5個則是我國江蘇油田的一個區(qū)塊 具體 的油藏參數及模型計算結果 只列出可行性最大的 兩種方法 見表2 在這5個例子中 原油API密度 指數從16 到46 原油飽和度從0 3到0 82 覆蓋 了一個較寬的范圍 由表2可以看出 本模型所選 取的提高采收率技術與油藏工程專家的選擇方案基 本一致 這說明該模型的選擇結果是可靠的 34 第23卷 第5期 李艷輝等 用于篩選提高采收率技術的模糊數學模型 表2 油田數據及模型選擇的EOR技術 油田地理位置Permian盆地太平洋岸墨西哥灣太平洋岸中國江蘇 油藏條件 油藏埋深D m1 8001201 6804602 100 原始油藏壓力p MPa16 81 216 36 122 0 油藏溫度T 8218492776 油藏原始儲量N Mm343 347 75 7231 80 45 儲層巖性碳酸巖砂巖砂巖砂巖砂巖 油藏傾斜角度 58206 儲層厚度h m1109 17 318 37 油藏孔隙度 2832282425 平均滲透率k m21 201 800 200 601 50 原油飽和度So0 420 820 300 650 60 原生水飽和度Sw0 250 180 300 220 20 地層水礦化度 g L 1 6040654026 粘土含量 114 原油特性 原油類型石蠟基瀝青基石蠟基環(huán)烷基石蠟基 原油密度 kg m 3 0 7950 9620 8550 9000 813 原油粘度 mPa s 1 520003 41802 1 原油pH值6787 毛管準數2 6 10 5 3 0 10 6 2 7 10 3 5 1 10 4 生產歷史 及采油數據 曾使用的采油方法溶解氣驅無水驅溶解氣驅水驅 注液化氣最小混相壓力p1 MPa15 0 注CO2最小混相壓力p2 MPa19 0 20 413 621 8 可供注氣資源烴類氣體 CO2 CO2 原油價格 桶 2525252520 專家選擇方案 注烴類氣體 混相驅 火燒油層 聚合物 膠 束驅 蒸汽驅注CO2 模糊數學模型選擇結果 1 注烴類氣 體混相驅 2 注CO2 1 火燒油層 2 蒸汽驅 1 聚合物 膠束驅 2 聚合物驅 1 蒸汽驅 2 火燒油層 1 注CO2 2 聚合物驅 5 結 論 1 當前 經濟效益是影響EOR技術選擇的主 要因素 從技術角度來看 不同EOR技術的適用范 圍有相互重疊的部分 選擇哪種方案需要結合各油 田的具體情況來決定 2 利用模糊數學模型 EMC 來進行EOR技 術篩選 根據用戶輸入的油藏參數和開發(fā)信息 綜合 考慮技術和經濟可行性 選出可能收益最大的方法 3 實例檢驗結果表明 該模型的輸出結果和油 藏工程專家的選擇方案基本一致 該模型結構簡 單 更新升級方便 并且在程序中預先留有接口 為 加入提高采收率新技術提供了便利條件 參考文獻 1 Lideniro A Potential applicationsfor artificial intelligence in the petroleum industry J JPT 1991 Nov 1306 1309 2 Lake L W Enhanced Oil Recovery M USA Prentice Hall 1989 3 Poettmann F H Improved Oil Recovery M USA In2 terstate Oil Compact Commission 1983 4 Mortis G EOR dips in US but remains a significant fac2 tor J Oil selection tertiary recovery fuzzy mathematics mathematical model About the first author Li Yanhui male obtained Ph D degree f rom the University of Petroleum in1999 Now he works on process simulation in Huanqiu Chemical Engineering Corporation China Beijing 100029 Wu Zenggui and Luan Zhi an FRACT AL DESCRIPTIONOF FORMATION BETWEENWELLS 1999 23 5 45 48 Fractal geostatistics and linear interpolation are used to generate highly detailedfractal distributionsof porosity and perme2 ability for vertical cross sections By adjusting the valueof random seed the multiple realizationsof fractal models are per2 formed A black oil simulator is used to predict the performance of all models Both spatial structure and intermittence of property distributions can be taken into account infractal models Thefractional Gaussian noise fGn method is more ef2 fective than fractional Brownian motion fBm method for describing the formation with more uncertainty Flow simula2 tions in multiple realizationsof fractal modelsprovide three kindsof dynamic predictions the best the worst and the most probable ones Intermittency exponent influences the performance of fGn models more than that of fGm models K ey words formation fractal interpolation rescaled range analysis fractional Gaussian noise fractional Brownian mo2 tion section between wells mathematical models About the first author Wu Zenggui male gained MS degree f rom the University of Petroleum in1998 Now he works on displacement mechanism and reservoir engineering at the Department of Petroleum Engineering in the Uni2 versity of Petroleum China Dongying 257062 Wu Xiaodong Chen Dechun XueJianquan et al OPTIMIZINGDESIGNFORSURFACEDRIVED PROGRESS2 INGCAVITY PUMPINGWELLS BY USING NODAL SYSTEM ANALYSIS 1999 23 5 49 52 Basedon the study of oil production system a model for optimizing the production parameters of progressing cavity pumping wells is presented by using the nodal system analysis The mathematical models for calculating stresses of rod string are developed on the groundsof mechanical analysis The resultsof field experiments show that the optimizing de2 sign model is reasonable and the calculationof the mechanical model is accurate These models can become the theoretical basis and calculating methods for the design of production parameters and for the working condition analysis of surface drived progressing cavity pumping wells K ey words pumping well progressing cavity pump nodal system analysis optimizing design mathematical model About the first author Wu Xiaodong male professor received MS degree f rom the University of Petroleum in 1988 Now he is studying for the Ph D degree in the Academia Sinica Beijing 100871 Wang Kuisheng Liu Laif u and Zhang Qingzhen ANALYSIS AND COMPUT ATION OF AXIAL FORCE IN H Y2 DRAU LIC TORQUE CONVERTEROF DRILLING RIG 1999 23 5 53 56 Formulas of axial forces in working cells of hydraulic torque converter are presented on the analysis of the distribution of static pressure on working cellsof hydraulic torque converter The resultsof computation show that the axial force on the impeller of pump pushes the pump impeller towards turbine that axial force on the turbine makes the turbine close to the pump impeller an