СПОСОБ (ВАРИАНТЫ), СИСТЕМА (ВАРИАНТЫ) И МАШИНОЧИТАЕМЫЙ НОСИТЕЛЬ (ВАРИАНТЫ) ДЛЯ ОСУЩЕСТВЛЕНИЯ ОПЕРАЦИЙ РАСПРЕДЕЛЕНИЯ ПОДЪЕМНОГО ГАЗА НА НЕФТЯНОМ МЕСТОРОЖДЕНИИ
METHOD (VERSIONS), SYSTEM (VERSIONS) AND MACHINE-READABLE MEDIUM (VERSIONS) FOR EXECUTION OF OPERATIONS OF SUPPORTING GAS DISTRIBUTION IN OIL FIELD

Область техники
Настоящее изобретение относится к способам осуществления операций на нефтяном месторождении, связанном с геологическими пластами, в которых имеются пласты-коллекторы. В частности, изобретение относится к способам осуществления операций на нефтяном месторождении, предусматривающим анализ условий эксплуатации нефтяного месторождения, например, газлифта, темпов добычи, оборудования и других вопросов, и их влияния на такие операции.
Уровень техники
Операции на нефтяном месторождении, например, разведка, бурение, кабельное исследование, заканчивание, эксплуатация, планирование и анализ нефтяного месторождения, обычно осуществляются для определения местоположения и отбора ценных скважинных флюидов. Различные аспекты нефтяного месторождения и связанные с ними операции показаны на фиг.1A-1D. Согласно фиг.1A, разведка часто осуществляется с использованием методов сбора данных, например, сейсмического сканирования или изыскания для генерации карт геологических пластов. Эти пласты часто анализируют для определения наличия полезных ископаемых, например, ценных флюидов или минералов. Эта информация используется для оценивания геологических пластов и отыскания пластов, содержащих нужные полезные ископаемые. Эту информацию также можно использовать для определения, имеют ли пласты характеристики, пригодные для сохранения флюидов. Данные, собранные методами сбора данных, можно оценивать и анализировать для определения, присутствуют ли такие ценные элементы, и достаточно ли они доступны.
Согласно фиг.1B-ID, одно или несколько мест расположения скважины может располагаться вдоль геологических пластов для отбора ценных флюидов из пластов-коллекторов. Места расположения скважины снабжены инструментами, способными находить и извлекать углеводороды, например, нефть и газ, из пластов-коллекторов. Согласно фиг.1B, буровые инструменты обычно продвигаются от нефтяных или газовых буровых установок в толщу земли по некоторому пути для нахождения пластов-коллекторов, содержащих полезные ископаемые. Флюид, например, буровой раствор, нагнетается в ствол скважины через буровой инструмент и выходит из буровой коронки. Буровой раствор течет через кольцевое пространство между буровым инструментом и стволом скважины и выходит на поверхность, вынося обломки породы, образующиеся в ходе бурения. Буровой раствор возвращает породу на поверхность и герметизирует стенку ствола скважины, препятствуя проникновению флюида из окружающей породы в ствол скважины, вызывающему ′выброс′.
В ходе операции бурения, буровой инструмент может осуществлять измерения в скважине для исследования условий в скважине. Буровой инструмент можно использовать для отбора образцов керна в геологических пластах. В ряде случаев, как показано на фиг.1C, буровой инструмент удаляется, и кабельный прибор погружается в ствол скважины для осуществления дополнительного скважинного испытания, например, каротажа или отбора образцов. Стальную обсадную трубу можно опускать в скважину до нужной глубины и зацементировать на месте вдоль стенки ствола скважины. Бурение может продолжаться, пока не будет достигнута нужная полная глубина.
По завершении операции бурения, можно подготавливать скважину для эксплуатации. Согласно фиг.1D, оборудование заканчивания ствола скважины погружается в ствол скважины для заканчивания скважины при подготовке к добыче флюида. После этого флюид может течь из скважинного пласта-коллектора в ствол скважины и на поверхность. Технологическое оборудование располагается на поверхности для отбора углеводородов из мест(а) расположения скважин(ы). Флюид, извлеченный из пласта(ов)-пласта-коллектора(ов), поступает на технологическое оборудование через транспортные механизмы, например, НКТ. Различные приспособления могут располагаться вокруг нефтяного месторождения для отслеживания параметров нефтяного месторождения для манипулирования операциями на нефтяном месторождении и/или для разделения и направления флюидов из скважин. Наземное оборудование и оборудование заканчивания также можно использовать для нагнетания флюидов в пласт-коллектор, либо для хранения, либо в стратегических точках для повышения отдачи пласта-коллектора.
В ходе операций на нефтяном месторождении, данные обычно собирают для анализа и/или мониторинга операций на нефтяном месторождении. Такие данные могут включать в себя, например, геологический пласт, оборудование, исторические и/или другие данные. Данные, касающиеся геологического пласта, собираются с использованием различных источников. Такие данные пласта могут быть статическими или динамическими. Статические данные относятся, например, к структуре пласта и геологической стратиграфии, которые определяют геологические структуры геологического пласта. Динамические данные относятся, например, к флюидам, текущим через геологические структуры геологического пласта, в течение времени. Такие статические и/или динамические данные можно собирать для того, чтобы больше узнавать о пластах и содержащихся в них полезных ископаемых.
Источники, используемые для сбора статических данных, могут представлять собой сейсмические инструменты, например, самоходную сейсмическую станцию, которая посылает волны сжатия в землю, как показано на фиг.1A. Сигналы из этих волн обрабатываются и интерпретируются для описания изменений в анизотропных и/или упругих свойствах, например, скорости и плотности, геологического пласта на разных глубинах. Эту информацию можно использовать для генерации базовых структурных карт геологического пласта. Другие статические измерения можно собирать с использованием измерений в скважине, например, методов взятия кернов и каротажа скважины. Образцы керна можно использовать для отбора физических образцов пласта на разных глубинах, как показано на фиг.1B. Каротаж скважины предусматривает погружение скважинного инструмента в ствол скважины для проведения различных измерений в скважине, например, плотности, удельного сопротивления и т.д. на разных глубинах. Такой каротаж скважины можно осуществлять с использованием, например, бурового инструмента, показанного на фиг.1B и/или кабельного прибора, показанного на фиг.1C. После того, как скважина сформирована и закончена, флюид течет на поверхность через эксплуатационную НКТ и другое оборудование заканчивания, как показано на фиг.1D. Когда флюид проходит к поверхности, различные динамические измерения, можно отслеживать например, расход, давление и состав флюида. Эти параметры можно использовать для определения различных характеристик геологического пласта.
Датчики могут располагаться вокруг нефтяного месторождения для сбора данных, относящихся к различным операциям на нефтяном месторождении. Например, датчики в бурильном оборудовании могут отслеживать условия бурения, датчики в стволе скважины могут отслеживать состав флюида, датчики, расположенные вдоль пути потока, могут отслеживать расходы, и датчики на устройстве обработки могут отслеживать добытые флюиды. Можно обеспечить другие датчики для отслеживания условий в скважине, на поверхности, на оборудовании или другие условия. Такие условия могут относиться к типу оборудования в месте расположения скважины, к рабочим настройкам, параметрам пласта или другим переменным нефтяного месторождения. Отслеживаемые данные часто используются для принятия решения в различных местах нефтяного месторождения в различные моменты времени. Данные, собранные этими датчиками, можно дополнительно анализировать и обрабатывать. Данные можно собирать и использовать для текущих или будущих операций. При использовании для будущих операций в тех же или других местах, такие данные иногда можно называть историческими данными.
Данные можно использовать для прогнозирования условий в скважине и принятия решений относительно операций на нефтяных месторождениях. Такие решения могут предусматривать планирование скважин, нацеливание скважин, заканчивание скважин, уровни эксплуатации, темпы добычи и другие операции и/или рабочие параметры. Эта информация часто используется для определения, когда бурить новые скважины, перезаканчивать существующие скважины или изменять выход ствола скважины. Условия нефтяного месторождения, например, геологические, геофизические характеристики и характеристики разработки пласта-коллектора, могут оказывать влияние на операции на нефтяном месторождении, например, анализ рисков, экономическую ценность и механические соображения относительно производительности пластов-коллекторов.
Данные из одного или нескольких стволов скважины можно анализировать для планирования или прогнозирования различных исходов на данном стволе скважины. В ряде случаев, данные из соседних стволов скважины, или стволов скважины со сходными условиями или оборудованием можно использовать для прогнозирования поведения скважины. Обычно приходится учитывать большое количество переменных и большие объемы данных при анализе операций на нефтяном месторождении. Поэтому часто бывает полезно моделировать поведение операции на нефтяном месторождении для определения нужного образа действия. В ходе текущих операций, может потребоваться регулировка рабочих параметров при изменении условий нефтяного месторождения и поступления новой информации.
Были разработаны методы моделирования поведения геологических пластов, скважинных пластов-коллекторов, стволов скважины, наземного оборудования, а также других частей операции на нефтяном месторождении. Примеры этих методов моделирования описаны в опубликованных патентных заявках №№ US 5992519, WO 2004/049216, WO 1999/064896, US6313837, US2003/0216897, US 7248259, US 2005/0149307 и US 2006/0197759. Обычно существующие методы моделирования используются для анализа лишь отдельных частей операций на нефтяном месторождении. В последнее время были предприняты попытки использовать более чем одну модель при анализе определенных операций на нефтяном месторождении. См., например, опубликованные патентные заявки №№ US 6980940, WO 2004/049216, US 2004/0220846 и US 10/586283. Дополнительно, были разработаны методы моделирования некоторых аспектов нефтяного месторождения, например, OPENWORKS™ с, например, SEISWORKS, STRATWORKS™, GEOPROBE™ или ARIES™ от LANDMARK™ (см. www.lgc.com); VOXELGEO, GEOLOG и STRATIMAGIC от PARADIGM (см. www.paradigmgeo. com); JEWELSUITE от JOA (см. www.jewelsuite.com); продукты RMS от ROXAR (см. www.roxar.com), и PETREL от SCHLUMBERGER (см. www.sib.com/content/services/software/index.asp?).
Также были разработаны методы повышения отдачи нефтяного месторождения из геологических пластов. Один такой метод предусматривает использование газлифтных скважин. Газлифт это метод добычи, в котором газ нагнетается в эксплуатационную НКТ для снижения гидростатического давления столба флюида. Полученное снижение давления на забое позволяет коллекторным жидкостям поступать в ствол скважины с более высоким расходом. Нагнетаемый газ обычно распространяется по межтрубному пространству и поступает в эксплуатационную сборку через ряд газлифтных клапанов. Различные параметры для осуществления газлифтной эксплуатации, например, положение газлифтного клапана, рабочие давления и темп нагнетания газа, могут определяться конкретными условиями скважины. Нагнетаемый газ (или подъемный газ) обеспечивается для снижения давления на забое и для того, чтобы больше нефти втекало в ствол скважины. Хотя нижеприведенное описание относится к подъемному газу, специалисту в данной области техники очевидно, что для обеспечения газлифтной добычи можно использовать любой ресурс (например, газлифтная скважина с помощью газа, энергии для погружного электрического насоса (ESP), агенты интенсификации, например, метанол, размер отверстия штуцера и т.д.).
При проектировании газлифтной эксплуатации приходится учитывать множество факторов. Оптимальные условия для осуществления газлифтной эксплуатации могут зависеть от различных факторов, например, количества нагнетаемого подъемного газа, производительности нагнетания, оборудования (например, НКТ), наземного гидравлического оборудования, эксплуатационных ограничений, стоимости, возможности обработки, требований к сжатию и доступности подъемного газа. Кроме того, сеть газлифтных скважин может ограничиваться количеством газа, доступного для нагнетания или, в другие моменты времени, полным количеством добытого газа, которое можно добыть, вследствие ограничений, налагаемых сепаратором. Согласно любому из этих ограничений, инженер может распределять подъемный газ между скважинами для максимизации темпа добычи нефти. Это пример сценария в реальных условиях, который можно моделировать в сетевых симуляторах.
Также были разработаны методы прогнозирования и/или планирования эксплуатационных операций, например, газлифтной эксплуатации. Например, модель сети сбора можно использовать для расчета оптимального количества подъемного газа, нагнетаемого в каждую скважину, на основании статических граничных условий на пласте-коллекторе и устройстве обработки. Другие методы повышения добычи на нефтяных месторождениях могут включать в себя газлифтные скважины добычи с помощью погружного электрического насоса (ESP), интенсификацию путем нагнетания химикатов, и т.д. Примеры некоторых методов газлифта представлены в опубликованных патентных заявках №№ US 2006/0076140 и US 2007/0246222. Дополнительно, были разработаны методы моделирования некоторых аспектов нефтяного месторождения, например, PIPESIM™ от SCHLUMBERGER™.
Несмотря на развитие и усовершенствование методов интенсификации пласта-коллектора при операциях на нефтяном месторождении, существует необходимость в обеспечении методов, позволяющих моделировать и реализовать газлифтные операции на основании комплексного анализа разнообразных параметров, влияющих на операции на нефтяном месторождении. Желательно, чтобы такие методы позволяли учитывать изменения в нефтяном месторождении с течением времени. Также желательно, чтобы эти методы позволяли учитывать разнообразные факторы, например, условия пласта-коллектора, требования к газлифту и эксплуатационные ограничения (например, требования к мощности для процессов сжатия и обработки). Такие методы, предпочтительно, предусматривают, в том числе, одно или несколько действий: использование данных, генерируемых на этапе предварительной обработки, для помощи на этапах моделирования, преобразование задачи моделирования к более простому виду для решения, сравнение результатов моделирования с фактическими параметрами, и осуществление автономных процедур оптимизации совместно с оперативными процедурами оптимизации.
Сущность изобретения
Один аспект настоящего изобретения предусматривает способ осуществления операций на нефтяном месторождении, имеющем, по меньшей мере, одно обрабатывающее устройство и, по меньшей мере, одно место расположения скважины, оперативно подключенное к нему, причем каждое из, по меньшей мере, одного места расположения скважины имеет ствол скважины, пронизывающий геологический пласт, для извлечения флюида из находящегося в нем пласта-коллектора, способ содержит этапы, на которых: оптимально распределяют подъемный ресурс согласно, по меньшей мере, одному, выбранному из группы, состоящей из ограничения на полный подъемный ресурс и ограничения по полному количеству добытого газа, для генерации распределения подъемного ресурса, причем на этапе распределения распределяют подъемный ресурс среди множества газлифтных скважин в сети для максимизации расхода жидкости/нефти на стоке.
Еще один аспект настоящего изобретения предусматривает способ осуществления операций на нефтяном месторождении, имеющем, по меньшей мере, одно обрабатывающее устройство и, по меньшей мере, одно место расположения скважины, оперативно подключенное к нему, причем каждое из, по меньшей мере, одного места расположения скважины имеет ствол скважины, пронизывающий геологический пласт, для извлечения флюида из находящегося в нем пласта-коллектора, способ содержит этапы, на которых: оптимально распределяют подъемный ресурс согласно, по меньшей мере, одному, выбранному из группы, состоящей из ограничения на полный подъемный ресурс и ограничения по полному количеству добытого газа, для генерации распределения подъемного ресурса, причем на этапе распределения распределяют подъемный ресурс среди множества газлифтных скважин в сети для максимизации расхода жидкости/нефти на стоке, причем на этапе распределения дополнительно: используют данные кривой производительности подъема, сгенерированные на этапе предварительной обработки, для решения распределения подъемного ресурса; преобразуют систему N скважин с ограничением в виде линейного неравенства к одной переменной с ограничением в виде линейного равенства с использованием ньютонова разложения для генерации решения; и определяют, согласуется ли решение с фактической сетевой моделью для давления на устье скважины для множества газлифтных скважин, с использованием сетевого симулятора.
Еще один аспект настоящего изобретения предусматривает способ осуществления операций на нефтяном месторождении, имеющем, по меньшей мере, одно обрабатывающее устройство и, по меньшей мере, одно место расположения скважины, оперативно подключенное к нему, причем каждое из, по меньшей мере, одного места расположения скважины имеет ствол скважины, пронизывающий геологический пласт, для извлечения флюида из находящегося в нем пласта-коллектора, способ содержит этапы, на которых: оптимально распределяют подъемный ресурс согласно, по меньшей мере, одному, выбранному из группы, состоящей из ограничения на полный подъемный ресурс и ограничения по полному количеству добытого газа для генерации распределения подъемного ресурса, причем на этапе распределения распределяют подъемный ресурс среди множества газлифтных скважин в сети для максимизации расхода жидкости/нефти на стоке, причем сетевая модель содержит множество газлифтных скважин, причем на этапе распределения дополнительно: (a) на этапе предварительной обработки, генерируют множество кривых производительности подъема для, по меньшей мере, одной скважины в сети, причем множество кривых производительности подъема предназначены для описания предполагаемого расхода жидкости для данного количества применяемого подъемного ресурса при данных давлениях на устье скважины; (b) получают первое давление на устье скважины для, по меньшей мере, одной скважины в сети, причем первое давление на устье скважины предназначено для задания рабочей кривой для, по меньшей мере, одной скважины; (c) реализуют процедуру распределения для генерации оптимальных значений подъемного ресурса в соответствии с первым давлением на устье скважины; (d) генерируют второе давление на устье скважины с использованием реальной сетевой модели при оптимальных значениях подъемного ресурса, присвоенных множеству газлифтных скважин сетевой модели; и (e) повторяют этапы (b)-(d), пока не произойдет сближение между первым давлением на устье скважины и вторым давлением на устье скважины.
Еще один аспект настоящего изобретения предусматривает компьютерную программу, предназначенную для выполнения процессором, причем компьютерная программа, при выполнении процессором, осуществляет процесс оптимального распределения ресурса, процесс содержит этапы, на которых: оптимально распределяют подъемный ресурс согласно, по меньшей мере, одному, выбранному из группы, состоящей из ограничения на полный подъемный ресурс и ограничения по полному количеству добытого газа для генерации распределения подъемного ресурса, причем на этапе распределения распределяют подъемный ресурс среди множества газлифтных скважин в сети для максимизации расхода жидкости/нефти на стоке.
Еще один аспект настоящего изобретения предусматривает компьютерную программу, предназначенную для выполнения процессором, причем компьютерная программа, при выполнении процессором, осуществляет процесс оптимального распределения ресурса, процесс содержит этапы, на которых: оптимально распределяют подъемный ресурс согласно, по меньшей мере, одному, выбранному из группы, состоящей из ограничения на полный подъемный ресурс и ограничения по полному количеству добытого газа для генерации распределения подъемного ресурса, причем на этапе распределения распределяют подъемный ресурс среди множества газлифтных скважин в сети для максимизации расхода жидкости/нефти на стоке, причем на этапе распределения дополнительно: используют данные кривой производительности подъема, сгенерированные на этапе предварительной обработки, для решения распределения подъемного ресурса; преобразуют систему N скважин с ограничением в виде линейного неравенства к одной переменной с ограничением в виде линейного равенства с использованием ньютонова разложения для генерации решения; и определяют, согласуется ли решение с фактической сетевой моделью для давления на устье скважины для множества газлифтных скважин, с использованием сетевого симулятора.
Еще один аспект настоящего изобретения предусматривает компьютерную программу, предназначенную для выполнения процессором, причем компьютерная программа, при выполнении процессором, осуществляет процесс оптимального распределения ресурса, процесс содержит этапы, на которых: оптимально распределяют подъемный ресурс согласно, по меньшей мере, одному, выбранному из группы, состоящей из ограничения на полный подъемный ресурс и ограничения по полному количеству добытого газа для генерации распределения подъемного ресурса, причем на этапе распределения распределяют подъемный ресурс среди множества газлифтных скважин в сети для максимизации расхода жидкости/нефти на стоке, причем сетевая модель содержит множество газлифтных скважин, причем на этапе распределения дополнительно: (a) на этапе предварительной обработки, генерируют множество кривых производительности подъема для, по меньшей мере, одной скважины в сети, причем множество кривых производительности подъема предназначены для описания предполагаемого расхода жидкости для данного количества применяемого подъемного ресурса при данных давлениях на устье скважины; (b) получают первое давление на устье скважины для, по меньшей мере, одной скважины в сети, причем первое давление на устье скважины предназначено для задания рабочей кривой для, по меньшей мере, одной скважины; (c) реализуют процедуру распределения для генерации оптимальных значений подъемного ресурса в соответствии с первым давлением на устье скважины; (d) генерируют второе давление на устье скважины с использованием реальной сетевой модели при оптимальных значениях подъемного ресурса, присвоенных множеству газлифтных скважин сетевой модели; и (e) повторяют этапы (b)-(d), пока не произойдет сближение между первым давлением на устье скважины и вторым давлением на устье скважины.
Еще один аспект настоящего изобретения предусматривает устройство хранения программ, считываемое машиной и вещественно воплощающее программу, состоящую из инструкций, выполняемых машиной для осуществления способа оптимального распределения ресурса, способ содержит этапы, на которых: оптимально распределяют подъемный ресурс согласно, по меньшей мере, одному, выбранному из группы, состоящей из ограничения на полный подъемный ресурс и ограничения по полному количеству добытого газа для генерации распределения подъемного ресурса, причем на этапе распределения распределяют подъемный ресурс среди множества газлифтных скважин в сети для максимизации расхода жидкости/нефти на стоке.
Еще один аспект настоящего изобретения предусматривает систему, предназначенная для оптимального распределения ресурса, содержащую: устройство, предназначенное для оптимального распределения подъемного ресурса, согласно, по меньшей мере, одному, выбранному из группы, состоящей из ограничения на полный подъемный ресурс и ограничения по полному количеству добытого газа, причем устройство содержит дополнительное устройство, предназначенное для распределения подъемного ресурса среди множества газлифтныз скважин в сети для максимизации расхода жидкости/нефти на стоке.
Некоторые варианты осуществления изобретения могут относиться к программной системе, предназначенной для хранения в компьютерной системе, предназначенной для осуществления способа оптимального распределения подъемного газа при ограничении на полное количество подъемного газа или ограничении по полному количеству добытого газа.
Один аспект настоящего изобретения предусматривает способ оптимального распределения подъемного газа, содержащий этапы, на которых: оптимально распределяют подъемный газ при ограничении на полное количество подъемного газа или ограничении по полному количеству добытого газа, причем на этапе распределения распределяют подъемный газ между всеми газлифтными скважинами в сети для максимизации расхода жидкости/нефти на стоке.
Еще один аспект настоящего изобретения предусматривает способ оптимального распределения подъемного газа, содержащий этапы, на которых: оптимально распределяют подъемный газ при ограничении на полное количество подъемного газа или ограничении по полному количеству добытого газа, причем на этапе распределения распределяют подъемный газ между всеми газлифтными скважинами в сети для максимизации расхода жидкости/нефти на стоке, причем на этапе распределения: используют данные кривой газлифта, сгенерированные на этапе предварительной обработки, для решения распределение подъемного газа; используют ньютоново разложение для преобразования N скважин и линейного неравенства в одну из одной переменной с ограничением в виде линейного равенства, и запускают сетевой симулятор для определения, согласуется ли решение с фактической сетевой моделью для давлений на устье скважины на каждой скважине.
s
s
RND
<mrow><mrow><mo>(</mo><mover accent="true"><mi>L</mi><mo>^</mo></mover><mo>)</mo></mrow></mrow>
<mrow><mrow><mo>(</mo><mover accent="true"><mi>L</mi><mo>^</mo></mover><mo>)</mo></mrow><mo>,</mo></mrow>
Еще один аспект настоящего изобретения предусматривает способ оптимального распределения подъемного газа, содержащий этапы, на которых: оптимально распределяют подъемный газ при ограничении на полное количество подъемного газа или ограничении на полное количество добытого газа (или производительность), причем на этапе распределения распределяют подъемный газ между всеми газлифтными скважинами в сети для максимизации расхода жидкости/нефти на стоке, причем сетевая модель включает в себя множество скважин, причем на этапе распределения: (a) на этапе предварительной обработки, генерируют множество кривых производительности подъема для каждой скважины в сети, предназначенных для описания предполагаемого расхода жидкости для данного количества нагнетаемого газа при данных давлениях на устье скважины; (b) присваивают каждой скважине в сети начальное давление на устье скважины (P), предназначенное для задания рабочей кривой для каждой скважины; (c) в соответствии с начальным давлением на устье скважины (P), присвоенным каждой скважине в сети, реализуют процедуру распределения, включающую в себя оптимальное распределение подъемного газа
между N скважинами согласно ограничению на полное количество подъемного газа (C) для максимизации суммарного расхода (F); (d) при условии, что процедура распределения завершена, вызывают реальную сетевую модель с оптимальными значениями подъемного газа
присвоенными скважинам сетевой модели; и (e) повторяют этапы (a)-(d), пока не произойдет сближение между старыми оценками и новыми оценками давления на устье скважины для всех скважин в сетевой модели.
Еще один аспект настоящего изобретения предусматривает компьютерную программу, предназначенную для выполнения процессором, причем компьютерная программа, при выполнении процессором, осуществляет процесс для оптимального распределения подъемного газа, процесс содержит этапы, на которых: оптимально распределяют подъемный газ при ограничении на полное количество подъемного газа или ограничении на полное количество добытого газа (или производительность), причем на этапе распределения распределяют подъемный газ между всеми газлифтными скважинами в сети для максимизации расхода жидкости/нефти на стоке.
Еще один аспект настоящего изобретения предусматривает компьютерную программу, предназначенную для выполнения процессором, причем компьютерная программа, при выполнении процессором, осуществляет процесс для оптимального распределения подъемного газа, процесс содержит этапы, на которых: оптимально распределяют подъемный газ при ограничении на полное количество подъемного газа или ограничении на полное количество добытого газа (или производительность), причем на этапе распределения распределяют подъемный газ между всеми газлифтными скважинами в сети для максимизации расхода жидкости/нефти на стоке, причем на этапе распределения: используют данные кривой газлифта, сгенерированные на этапе предварительной обработки, для решения распределение подъемного газа; используют ньютоново разложение для преобразования N скважин и линейного неравенства в одну из одной переменной с ограничением в виде линейного равенства, и запускают сетевой симулятор для определения, согласуется ли решение с фактической сетевой моделью для давлений на устье скважины на каждой скважине.
s
s
RND
<mrow><mrow><mo>(</mo><mover accent="true"><mi>L</mi><mo>^</mo></mover><mo>)</mo></mrow></mrow>
<mrow><mrow><mo>(</mo><mover accent="true"><mi>L</mi><mo>^</mo></mover><mo>)</mo></mrow><mo>,</mo></mrow>
Еще один аспект настоящего изобретения предусматривает компьютерную программу, предназначенную для выполнения процессором, причем компьютерная программа, при выполнении процессором, осуществляет процесс для оптимального распределения подъемного газа, процесс содержит этапы, на которых: оптимально распределяют подъемный газ при ограничении на полное количество подъемного газа или ограничении на полное количество добытого газа (или производительность), причем на этапе распределения распределяют подъемный газ между всеми газлифтными скважинами в сети для максимизации расхода жидкости/нефти на стоке, причем сетевая модель включает в себя множество скважин, причем на этапе распределения: (a) на этапе предварительной обработки, генерируют множество кривых производительности подъема для каждой скважины в сети, предназначенных для описания предполагаемого расхода жидкости для данного количества нагнетаемого газа при данных давлениях на устье скважины; (b) присваивают каждой скважине в сети начальное давление на устье скважины (P)/ предназначенное для задания рабочей кривой для каждой скважины; (c) в соответствии с начальным давлением на устье скважины (P), присвоенным каждой скважине в сети, реализуют процедуру распределения, включающую в себя оптимальное распределение подъемного газа
между N скважинами согласно ограничению на полное количество подъемного газа (C) для максимизации суммарного расхода (F); (d) при условии, что процедура распределения завершена, вызывают реальную сетевую модель с оптимальными значениями подъемного газа
присвоенными скважинам сетевой модели; и (e) повторяют этапы (a)-(d), пока не произойдет сближение между старыми оценками и новыми оценками давления на устье скважины для всех скважин в сетевой модели.
Еще один аспект настоящего изобретения предусматривает устройство хранения программ, считываемое машиной и вещественно воплощающее программу, состоящую из инструкций, выполняемых машиной для осуществления способа для оптимального распределения подъемного газа, способ содержит этапы, на которых: оптимально распределяют подъемный газ при ограничении на полное количество подъемного газа или ограничении на полное количество добытого газа (или производительность), причем на этапе распределения распределяют подъемный газ между всеми газлифтными скважинами в сети для максимизации расхода жидкости/нефти на стоке.
Еще один аспект настоящего изобретения предусматривает систему, предназначенную для оптимального распределения подъемного газа, содержащую: устройство, предназначенное для оптимального распределения подъемного газа при ограничении на полное количество подъемного газа или ограничении на полное количество добытого газа (или производительность), причем устройство включает в себя дополнительное устройство, предназначенное для распределения подъемного газа между всеми газлифтными скважинами в сети для максимизации расхода жидкости/нефти на стоке.
Дополнительный объем применимости вытекает из представленного ниже подробного описания. Однако следует понимать, что подробное описание и конкретные примеры, приведенные ниже, служат исключительно для иллюстрации, поскольку различные изменения и модификации в рамках сущности и объема ′способа оптимального распределения подъемного газа′, описанного и заявленного в этом описании изобретения, станут ясны специалистам в данной области техники по прочтении нижеследующего подробного описания.
Краткое описание чертежей
Вышеописанные признаки и преимущества настоящего изобретения можно лучше понять, обратившись к более подробному описанию изобретения, кратко описанного выше, которое может содержать ссылки на варианты его осуществления, которые проиллюстрированы на прилагаемых чертежах. Заметим, однако, что прилагаемые чертежи иллюстрируют лишь типичные варианты осуществления этого изобретения, и поэтому не призваны ограничивать его объем, поскольку изобретение может предусматривать другие, столь же эффективные варианты осуществления. Кроме того, используемый здесь термин "подъемный газ" должен включать в себя любой возможный ресурс, который может обеспечивать подъем, и не ограничивается использованием только газа.
На фиг.1A-1D показан упрощенный схематический вид нефтяного месторождения, имеющего геологические пласты, содержащие пласты-коллекторы, и различных операций на нефтяном месторождении, осуществляемых на нефтяном месторождении. На фиг.1A показаны разведочные работы, осуществляемые самоходной сейсмической станцией. На фиг.1B показана операция бурения, осуществляемая буровым инструментом, подвешенном на буровой установке и продвигающимся в геологические пласты. На фиг.1C показаны канатные работы, осуществляемые кабельным прибором подвешенным на буровой установке и продвигающимся в ствол скважины, показанный на фиг.1B. На фиг.1D показана эксплуатационная операция, осуществляемая с помощью технологического оборудования, идущего от эксплуатационного оборудования в законченный ствол скважины, показанный на фиг.1C, для отбора флюида из пластов-коллекторов на наземное оборудование.
На фиг.2A-2D оказано графическое представление данных, собранных с помощью инструментов, показанных на фиг.1A-1B, соответственно. На фиг.2A показана сейсмическая трасса геологического пласта показанного на фиг.1A. На фиг.2B показана результат исследования керна для образца керна, показанного на фиг.1B. На фиг.2C показана каротажная диаграмма геологического пласта, показанного на фиг.1C. На фиг.2D показана кривая падения добычи флюида, текущего в геологическом пласте, показанном на фиг.1D.
Фиг.3 - схематический вид, частично в разрезе, нефтяного месторождения, имеющего множество инструментов сбора данных, расположенных в разных местах вдоль нефтяного месторождения для сбора данных из геологических пластов.
Фиг.4 - схематический вид, частично в разрезе, эксплуатационной операции на нефтяном месторождении.
Фиг.5 - рабочая станция или другая компьютерная система, а которой хранится программное обеспечение оптимального распределения подъемного газа, раскрытое в этом описании изобретения.
Фиг.6 - сетевая модель, содержащая газлифтную сеть с четырьмя скважинами.
Фиг.7 - логическая блок-схема программного обеспечения оптимального распределения подъемного газа.
Фиг.8 - кривые производительности подъема.
Фиг.9 - формирование кривой обратной производной.
Фиг.10 - решение 1-D задачи (показан случай двух скважин).
Фиг.11 - более детальная конструкция этапа 20.3, показанного на фиг.7.
Фиг.12 - логическая блок-схема решения относительно лямбда.
Фиг.13 - решение относительно L для данной нужной лямбда.
Фиг.14 - зависимость суммарного расхода (F) от доступного количества газа (C).
Фиг.15 - газлифтная сеть.
Фиг.16 - полное количество добытого газа, оставшееся в пласте.
Фиг.17 - зависимость суммарного расхода (F) от добытого количества газа (Р).
Фиг.18 - обработка локального ограничения.
Фиг.19 - видоизменение кривой.
Фиг.20 - решение относительно лямбда с видоизменением кривой.
Фиг.21 - иллюстративные рабочие кривые при моделировании распределения нагнетания газлифта.
Фиг.22-23 - иллюстративная кривая производной при моделировании распределения нагнетания газлифта.
Фиг.24-29 - иллюстративные кривые производной при моделировании распределения нагнетания газлифта при различных локальных ограничениях.
ПОДРОБНОЕ ОПИСАНИЕ ИЗОБРЕТЕНИЯ
Предпочтительные в настоящее время варианты осуществления изобретения показаны на вышеозначенных фигурах и подробно описаны ниже. При описании предпочтительных вариантов осуществления, сходные или одинаковые позиции используются для обозначения общих или сходных элементов. Фигуры не обязательно выполнены в масштабе, и некоторые признаки и некоторые виды фигур могут быть показаны более крупно или схематически для ясности и лаконичности. Кроме того, используемый здесь термин «подъемный газ» должен включать в себя любой возможный ресурс, который может обеспечивать подъем, и не ограничивается использованием только газа.
На фиг.1A-1D показаны упрощенные, иллюстративные, схематические виды нефтяного месторождения (100), имеющего геологический пласт (102), содержащий пласт-коллектор (104), и обозначены различные операции на нефтяном месторождении, осуществляемые на нефтяном месторождении (100). На фиг.1A показаны разведочные работы, осуществляемые разведочным инструментом, например, самоходной сейсмической станцией (106a), для измерения свойств геологического пласта. Разведочные работы представляют собой сейсмические разведочные работы, в ходе которых создаются звуковые вибрации (112). Согласно фиг.1A, одна такая звуковая вибрация (112) генерируется источником (110) и отражается от множества горизонтов (114) в геологическом пласте (116). Звуковая(ые) вибрация(и) (112) поступает(ют) на датчики (S), например, геофоны-приемники (118), находящиеся на поверхности земли, и геофоны-приемники (118) вырабатывают электрические выходные сигналы, именуемые принятыми данными (120) на фиг.1.
В соответствии с принятой(ыми) звуковой(ыми) вибрацией(ями) (112), представляющими разные параметры (например, амплитуду и/или частоту) звуковой(ых) вибрации(ий) (112), геофоны (118) вырабатывают электрические выходные сигналы, содержащие данные, касающиеся геологического пласта. Принятые данные (120) поступают в качестве входных данных на компьютер (122a) самоходной сейсмической станции (106a), и, в соответствии с входными данными, компьютер (122a) генерирует запись (124) выходных сейсмических данных. Сейсмические данные можно, при желании, сохранять, передавать или дальше обрабатывать, например, посредством сжатия данных.
На фиг.1B показана операция бурения, осуществляемая буровым инструментом (106b), подвешенными на буровой установке (128) и продвигающимся в геологические пласты (102) для формирования ствола скважины (136). Резервуар (130) для бурового раствора используется для подачи бурового раствора в буровой инструмент (106b) через напорную линию (132) для циркуляции бурового раствора через буровой инструмент (106b), вверх по стволу скважины и обратно на поверхность. Буровой инструмент (106b) продвигается в геологические пласты, чтобы достигнуть пласта-коллектора (104). Каждая скважина может пронизывать один или несколько пластов-коллекторов. Буровые инструменты (106b), предпочтительно, способны измерять свойства в скважине с использованием инструментов каротажа во время бурения. Инструмент каротажа во время бурения (106b) также может быть способен брать образец керна (133), как показано, или удаляться, чтобы образец керна (133) можно было взять с использованием другого инструмента.
Наземное устройство (134) используется для связи с буровыми инструментами (106b) и/или для операций за пределами скважины. Наземное устройство (134) способно осуществлять связь с буровыми инструментами (106b) путем отправки команд на буровые инструменты и приема данных от них. Наземное устройство (134), предпочтительно, снабжено компьютерным устройством для приема, сохранения, обработки и/или анализа данных из нефтяного месторождения (100). Наземное устройство (134) собирает данные, сгенерированные в ходе операции бурения, и вырабатывает выходные данные (135), которые можно сохранять или передавать. Компьютерное устройство, например, принадлежащее наземному устройству (134), может располагаться в разных местах вокруг нефтяного месторождения (100) и/или в удаленных местах.
Датчики (S), например, измерительные приборы, могут располагаться округ нефтяного месторождения для сбора данных, относящихся к различным операциям на нефтяном месторождении, описанным выше. Как показано, датчик (S) располагается в одном или нескольких местах в буровых инструментах и/или на буровой установке для измерения параметров бурения, например, нагрузки на долото, крутящего момента на долоте, давлений, температур, расходов, составов, скорости вращения и/или других параметров операции на нефтяном месторождении. Датчик (S) также может располагаться в одном или нескольких местах системы циркуляции.
Данные, собранные датчиками (S), можно собирать с помощью наземного устройства (134) и/или других источников сбора данных для анализа или другой обработки. Данные, собранные датчиками (S), можно использовать отдельно или совместно с другими данными. Данные можно собирать в одной или нескольких базах данных и/или всех или передавать в них или за пределы скважины. Все или выбранные фрагменты данных можно избирательно использовать для анализа и/или прогнозирования операций на нефтяном месторождении для текущего и/или других стволов скважины. Данные могут представлять собой исторические данные, оперативные данные или их комбинации. Оперативные данные можно использовать в реальном времени, или сохранять для дальнейшего использования. Данные также можно объединять с историческими данными или другими входными данными для дополнительного анализа. Данные можно сохранять в отдельных базах данных или объединять в одну базу данных.
Данные, поступающие от различных датчиков (S), расположенных вокруг нефтяного месторождения, можно обрабатывать для использования. Данные могут представлять собой исторические данные, оперативные данные или их комбинации. Оперативные данные можно использовать в реальном времени, или сохранять для дальнейшего использования. Данные также можно объединять с историческими данными или другими входными данными для дополнительного анализа. Данные можно сохранять в отдельных базах данных или объединять в одну базу данных.
Собранные данные можно использовать для осуществления анализа, например, моделирования операций. Например, выходные сейсмические данные можно использовать для осуществления геологической, геофизической разведки и/или разработки пласта-коллектора. Данные пласта-коллектора, ствола скважины, поверхности и/или процесса можно использовать для осуществления моделирования пласта-коллектора, ствола скважины, геологического, геофизического или иного моделирования. Данные, выводимые из операции на нефтяном месторождении, могут генерироваться непосредственно от датчиков (S) или после некоторой предварительной обработки или моделирования. Эти выходные данные могут, выступать в качестве входных данных для дополнительного анализа.
Данные собираются и сохраняются на наземном устройстве (134). Одно или несколько наземных устройств (134) могут находиться на нефтяном месторождении (100) или подключаться к нему дистанционно. Наземное устройство (134) может быть единым устройством или сложной сетью устройств, используемых для осуществления необходимых функций управления данными на нефтяном месторождении (100). Наземное устройство (134) может представлять собой систему с ручным или автоматическим управлением. Наземное устройство (134) может эксплуатироваться и/или регулироваться пользователем.
Наземное устройство (134) может быть снабжено приемопередатчиком (137) для обеспечения связи между наземным устройством (134) и различными участками нефтяного месторождения (100) или другими местами. Наземное устройство (134) также может быть снабжено или функционально с соединено с одним или несколькими контроллерами для активации механизмов на нефтяном месторождении (100). Затем наземное устройство (134) может передавать командные сигналы на нефтяное месторождение (100) в соответствии с принятыми данными. Наземное устройство (134) может принимать команды через приемопередатчик или может само выдавать команды на контроллер. Может быть обеспечен процессор для анализа данных (локального или дистанционного) и принятия решений и/или активации контроллера. Таким образом, нефтяное месторождение (100) можно избирательно регулировать на основании собранных данных. Эту методику можно использовать для оптимизации частей операции на нефтяном месторождении, например, для управления бурением, нагрузкой на долото, подачи насосов или другими параметрами. Эти регулировки могут производиться автоматически на основании компьютерного протокола и/или вручную оператором. В ряде случаев, можно регулировать планы скважин для выбора оптимальных условий эксплуатации или во избежание проблем.
На фиг.1C показано проведение кабельных работ, осуществляемых кабельным прибором (106c), подвешенным на буровой установке (128) и продвигающимся в ствол скважины (136), показанный на фиг.1B. Кабельный прибор (106c), предпочтительно, приспособлен для погружения в ствол скважины (136) для генерации каротажных диаграмм, осуществления скважинных испытаний и/или сбора образцов. Кабельный прибор (106c) можно использовать для обеспечения других способа и устройства для осуществления сейсмических разведочных работ. Кабельный прибор (106c), показанный на фиг.1C, может, например, иметь взрывной, радиоактивный, электрический или акустический источник энергии (144), который посылает и/или принимает электрические сигналы в окружающие геологические пласты (102) и флюиды в них (не показаны).
Кабельный прибор (106c) может быть оперативно подключен, например, к геофонам (118), установленным в компьютере (122a) самоходной сейсмической станции (106a), показанной на фиг.1A. Кабельный прибор (106c) также может выдавать данные на наземное устройство (134). Наземное устройство (134) собирает данные, сгенерированные в ходе канатных работ, и вырабатывает выходные данные (135), которые можно сохранять или передавать. Кабельный прибор (106c) можно располагать на разных глубинах в стволе скважины (136) для обеспечения съемки или другой информации, касающейся геологического пласта.
Датчики (S), например, измерительные приборы, могут располагаться вокруг нефтяного месторождения для сбора данных, относящихся к различным операциям на нефтяном месторождении описанным выше. Как показано, датчик (S) располагается в кабельном приборе для измерения параметров в скважине, которые относятся, например, к пористости, проницаемости, составу флюидов и/или другим параметрам операции на нефтяном месторождении.
На фиг.1D показана эксплуатационная операция, осуществляемая с помощью технологического оборудования (106d), идущего от эксплуатационного оборудования или фонтанной арматуры (129) в законченном стволе скважины (136), показанной на фиг.1C, для отбора флюида из скважинных пластов-коллекторов на наземное оборудование (142). Флюид течет из пласта-коллектора (104) через перфорационные отверстия в обсадной колонне (не показаны) и поступает в технологическое оборудование (106d) в стволе скважины (136) и на наземное оборудование (142) через сеть сбора (146).
Датчики (S), например, измерительные приборы, могут располагаться вокруг нефтяного месторождения для сбора данных, относящихся к различным операциям на нефтяном месторождении описанным выше. Как показано, датчик (S) может располагаться в технологическом оборудовании (106d) или связанном с ним оборудовании, например, в фонтанной арматуре, сети сбора, наземном оборудовании и/или производственном оборудовании, для измерения параметров флюида, например, состава, расхода, давления, температуры флюида и/или других параметров эксплуатационной операции.
Хотя показаны лишь упрощенные конфигурации места расположения скважины, очевидно, что нефтяное месторождение (100) может охватывать участок суши, моря и/или водоемы, в которых располагаются одна или несколько скважин. Добыча также может включать в себя нагнетательные скважины (не показаны) для повышения отдачи. Одна или несколько установок сбора могут быть оперативно подключены к одной или нескольким местам расположения скважины для избирательного сбора скважинных флюидов из мест(а) расположения скважины.
Хотя на фиг.1B-1D изображены инструменты, используемые для измерения свойств нефтяного месторождения (100), очевидно, что инструменты можно использовать совместно с операциями не на нефтяном месторождении, например, в копях, водоносных слоях, хранилищах или других подземных сооружениях. Кроме того, хотя изображены определенные инструменты сбора данных, очевидно, что можно использовать различные измерительные приборы, способные измерять параметры, например, время двойного прохождения сейсмической волны, плотность, удельное сопротивление, темп добычи, и т.д., подземного образования и/или его геологических пластов. Различные датчики (S) могут располагаться в различных позициях вдоль ствола скважины и/или инструментов мониторинга для сбора и/или мониторинга нужных данных. Другие источники данных также можно обеспечивать из мест вне скважины.
Конфигурации нефтяного месторождения, показанные на фиг.1A-1D, призваны обеспечивать краткое описание примера нефтяного месторождения, в котором можно использовать настоящее изобретение. Нефтяное месторождение (100) может частично или полностью находиться на суше и/или в море. Кроме того, хотя показано одно нефтяное месторождение (100), измеренное в одном месте, настоящее изобретение можно использовать с любой комбинацией из одного или нескольких нефтяных месторождений (100), одного или нескольких устройств обработки и одного или нескольких мест расположения скважины.
На фиг.2A-2D графически представлены примеры данных, собранных с помощью инструментов, показанных на фиг.1A-D, соответственно. На фиг.2A показана сейсмическая трасса (202) геологического пласта показанного на фиг.1A, полученная самоходной сейсмической станцией (106a). Сейсмическую трассу можно использовать для обеспечения данных, например, двустороннего отклика в течение периода времени. На фиг.2B показана образец керна (133), взятый с помощью бурового инструмента (106b). Образец керна можно использовать для обеспечения данных, например, графика плотности, пористости, проницаемости или другого физического свойства образца керна (133) по длине керна. Тесты на плотность и вязкость можно проводить на флюидах в керне с переменными давлениями и температурами. На фиг.2C показана каротажная диаграмма (204) геологического пласта показанного на фиг.1C, полученная с помощью кабельного прибора (106c). Метод канатного каротажа обычно обеспечивает удельное сопротивление или другое измерение пластов на разных глубинах. На фиг.2B показана кривая или график падения добычи (206) флюида, текущего через геологический пласт, показанный на фиг.1D, измеренного на наземном оборудовании (142). Кривая падения добычи (206) обычно обеспечивает темп добычи Q как функцию времени t.
Соответствующие графики, показанные на фиг.2A-2C, демонстрируют примеры статических измерений, которые могут описывать информацию о физических характеристиках пласта и содержащихся в нем пластов-коллекторов. Эти измерения можно анализировать для более точного задания свойств пласта(ов) и/или определения точности измерений и/или для контроля ошибок. Графики каждого из соответствующих измерений можно выравнивать и масштабировать для сравнения и проверки свойств.
На фиг.2D показан пример динамического измерение свойств флюида на протяжении ствола скважины. Когда флюид течет по стволу скважины, производятся измерения свойств флюида, например, расхода, давления, состава, и т.д. Как описано ниже, статические и динамические измерения можно анализировать и использовать для генерации моделей геологического пласта для определения его характеристик. Аналогичные измерения также можно использовать для измерения изменений в аспектах пласта с течением времени.
На фиг.3 показан схематический вид, частично в разрезе нефтяного месторождения (300), имеющего инструменты сбора данных (302a), (302b), (302c) и (302d) расположенные в разных местах вдоль нефтяного месторождения для сбора данных геологического пласта (304). Инструменты сбора данных (302a-302d) могут быть такими же, как инструменты сбора данных (106a-106d), показанные на фиг.1A-1D, соответственно, или другие не показаны. Согласно фигуре, инструменты сбора данных (302a-302d) генерируют графики или измерения данных (308a-308d), соответственно. Эти графики данных изображены вдоль нефтяного месторождения для демонстрации данных, генерируемых различными операциями.
Графики данных (308a-308c) представляют собой примеры графиков статических данных, которые могут генерироваться инструментами сбора данных (302a-302d), соответственно. График статических данных (308a) представляет собой время двустороннего сейсмического отклика и может совпадать с сейсмической трассой (202), показанной на фиг.2A. Статический график (308b) представляет собой данные образца керна, измеренные из образца керна пласта (304), аналогичного образцу керна (133), показанному на фиг.2B. График статических данных (308c) представляет собой каротажную кривую, аналогичную каротажной диаграмме (204), показанной на фиг.2C. Кривая или график падения добычи (308d) является динамическим графиком данных, который выражает расход флюида в течение времени, аналогично графику (206), показанному на фиг.2D. Можно собирать и другие данные, например, исторические данные, пользовательские вводы, экономическую информацию и/или другие измерение данные и другие параметры, представляющие интерес.
Геологический пласт (304) имеет множество геологических пластов (306a-306d). Как показано, структура имеет несколько пластов или слоев, включающих в себя слой сланца (306a), слой карбоната (306b), слой сланца (306c) и слой песка (306d). Линия сброса (307) проходит через слои (306a, 306b). Инструменты сбора статических данных, предпочтительно, способны проводить измерения и регистрировать характеристики пластов.
Хотя показан конкретный геологический пласт (304) с конкретными геологическими структурами, очевидно, что нефтяное месторождение может содержать различные геологические структуры и/или пласты, иногда весьма сложные. В некоторых местах обычно ниже контура водоносности, флюид может занимать поровые пространства пластов. Каждое измерительное устройство можно использовать для измерения свойств пластов и/или их геологических особенностей. Хотя показано, что каждый инструмент сбора находится в определенном положении в нефтяном месторождении, очевидно, что один или несколько типов измерений можно проводить в одном или нескольких местах в одном или нескольких нефтяных месторождениях или других местах для сравнения и/или анализа.
Данные, собранные из различных источников, например, инструментов сбора данных, показанных на фиг.3, можно затем обрабатывать и/или оценивать. Обычно, сейсмические данные, отображаемые на графике статических данных (308a) из инструмента сбора данных (302a), используется геофизиком для определения характеристик геологического пласта (304) и особенностей. Керновые данные, показанные на статическом графике (308b) и/или каротажные данные из каротажной диаграммы (308c) обычно используется геологом для определения различных характеристик геологического пласта (304). Данные добычи из графика (308d) обычно используется инженером-разработчиком для определения характеристик пласта-коллектора, связанных с течением флюидов. Данные, анализируемые геологом, геофизиком и инженером-разработчиком, можно анализировать с использованием методов моделирования. Примеры методов моделирования описаны в опубликованных патентных заявках №№ US 5992519, WO 2004/049216, WO 1999/064896, US 6313837, US 2003/0216897, US 7248259, US 2005/0149307 и US 2006/0197759. Системы для осуществления таких методов моделирования описаны, например, в патенте №7248259, одержание которого в полном объеме включено, таким образом, в порядке ссылки.
На фиг.4 показано нефтяное месторождение (400) для осуществления эксплуатационных операций. Как показано, нефтяное месторождение имеет множество мест расположения скважины (402), оперативно подключенных к центральному устройству обработки (454). Конфигурация нефтяного месторождения, показанная на фиг.4, не призвана ограничивать объем изобретения. Нефтяное месторождение может, полностью или частично находиться на суше и/или в море. Кроме того, хотя показаны одно нефтяное месторождение с одним устройством обработки и множество мест расположения скважины, может присутствовать любая комбинация из одного или нескольких нефтяных месторождений, одного или нескольких устройств обработки и одного или нескольких мест расположения скважины.
В частности, активность нефтяного месторождения (400) включает в себя несколько мест расположения скважины (402), имеющих оборудование, которое формирует ствол скважины (436) в земле, которые могут использовать нагнетание пара для добычи углеводорода (например, нефти, газа, и т.д.); опираются на газлифт для добычи углеводорода; или добывают углеводород на основе естественного течения. Стволы скважины проходят через геологические пласты (406), включающие в себя пласты-коллекторы (404). Эти пласты-коллекторы (404) содержат флюиды, например, углеводороды. Места расположения скважины отбирают флюид из пластов-коллекторов и подают их на устройство обработки через наземные сети (444). Наземные сети (444) имеют трубопровод к механизму управления для управления течением флюидов из места расположения скважины в устройство обработки (454).
Возвращаясь к фиг.1D, можно видеть, что эксплуатационную операцию можно усовершенствовать за счет применения газлифтной эксплуатации. В таких случаях, газ нагнетается в эксплуатационную НКТ для снижения гидростатического давления столба флюида для снижения давления на забое, что позволяет коллекторным жидкостям поступать в ствол скважины с более высоким расходом. Нагнетательный (или подъемный) газ обычно распространяется по межтрубному пространству и поступает в эксплуатационную сборку через ряд газлифтных клапанов (не показаны). Положение газлифтного клапана, рабочие давления и темп нагнетания газа определяются конкретными условиями скважины. Пример газлифтной эксплуатации описан в патентной заявке США №2006/0076140. Однако, очевидно, что для осуществления газлифтной эксплуатации можно использовать различные оборудование и/или конфигурации.
Сеть газлифтных скважин ограничивается количеством газа, доступного для нагнетания или, в другие моменты времени, полным количеством добытого газа, которое можно добыть, вследствие ограничений, налагаемых сепаратором. Согласно любому из этих ограничений инженерам необходимо оптимально распределять подъемный газ между скважинами для максимизации темпа добычи нефти. Это сценарий в реальных условиях, часто моделируемый в сетевых стимуляторах, например, ′PipeSim′, который принадлежит и используется Schlumberger Technology Corporation, Хьюстон, Техас.
Способ оптимального распределения подъемного ресурса, описанный в этом описании изобретения, осуществляется на практике посредством "процедуры оптимального распределения для оптимизации добычи" (20) которая проиллюстрирована на фиг.5 и 7. Как описано выше, методы повышения добычи на нефтяных месторождениях могут включать в себя газлифтные скважины например, газлифтные скважины, газлифтные скважины с помощью погружного электрического насоса (ESP), скважины, интенсифицируемые нагнетанием химикатов, скважины с управлением фонтанным штуцером, и т.д. При применении этих различных методов, сеть скважин, в общем случае, ограничивается подъемными ресурсами, например, доступным количеством газа для нагнетания, величиной доступной мощности для газлифтных скважин с помощью ESP, доступным количеством химиката для скважин, интенсифицируемых нагнетанием химикатов, или, в другие моменты времени, ограничениями на полную добычу. Например, полным количеством добытого газа, допустимым вследствие ограничений сепаратора.
Способ оптимального распределения подъемного ресурса служит для оптимального распределения подъемных ресурсов при ограничении на полный подъемный ресурс или ограничении по полному количеству добытого газа. В каждом случае, способ оптимального распределения подъемного ресурса распределяет подъемный ресурс между всеми скважинами в сети для максимизации расхода жидкости/нефти на стоке. На фиг.7 одна конструкция "процедуры оптимального распределения для оптимизации добычи" (20), показанной на фиг.5. Конструкция "процедуры оптимального распределения для оптимизации добычи" (20), показанная на фиг.7, включают в себя автономную/оперативную процедуру оптимизации, в которой используются заранее сгенерированные кривые производительности подъема, на этапе предварительной обработки (этап 20.1) на фиг.7. Кривая производительности подъема может представлять собой кривую производительности подъема для газлифтной скважины или газлифтные скважины с помощью ESP, кривую производительности интенсификации для скважины с химической интенсификацией или кривую производительности штуцера для скважины с управлением штуцером. Кривая производительности подъема описывает соотношение между выделенным ресурсом (например, подъемным газом, мощностью, агентом интенсификации, размером отверстия штуцера или суммой нормированных значений отверстия для каждого используемого штуцера) для повышения темпа добычи. ′Автономную′ задачу можно решать с помощью любого пригодного решателя на основе нелинейного программирования (NLP) для решения задачи с ограничением в виде неравенства с N переменными. Кроме того, "процедура оптимального распределения для оптимизации добычи" (20), показанная фиг.7, использует новый подход к ньютонову разложению, на этапе 20.3 на фиг.7, для решения ′автономной′ задачи. Таким образом, получается задача с одной переменной с ограничением в виде линейного равенства. Согласно фиг.7, почти любой сетевой симулятор можно применять для генерации кривых или, при желании, для запуска сети для ′оперативного′ решения с использованием распределений подъемного ресурса из ′автономного′ решения.
Заметим, что способ оптимального распределения подъемного ресурса в равной степени применим к распределению подъемного газа для газлифтных скважин, мощности для газлифтных скважин с помощью ESP и его также можно использовать для выделения (или управления) настроек скважинного штуцера (например, размеров штуцера) и оптимального нагнетания химикатов, например, метанола для интенсификации, для максимизации уровня добычи. Действительно, способ оптимального распределения подъемного ресурса может рассматривать смешанную сеть, включающую в себя любые вышеупомянутые элементы, например, сеть, содержащую газлифтные скважины и газлифтные скважины с помощью ESP.
В примере, сетевая модель для газлифтных скважин (или других скважин, например, с газлифтной добычей с помощью ESP, скважин, интенсифицируемых нагнетанием химикатов или скважин с управлением скважинным штуцером) в сетевых симуляторах, например, ′PipeSim,′ включает в себя топологическое описание сети, граничные ограничения на источниках и стоках, составы флюидов в скважинах, используемые корреляции расходов и уровень газа, нагнетаемого в скважины. Последние можно рассматривать как управляющие переменные, тогда как все остальные элементы можно считать постоянными (сетевыми параметрами), в отношении оптимизации добычи (расхода жидкости/нефти) на узле стока в сценарии оптимизации газлифта.
nw
Для сети с N скважинами, на впуске нужно оптимально выделить фиксированное количество подъемного ресурса (С) (например, подъемного газа, мощности ESP, нагнетаемого химиката, размеров штуцера, и т.д.), чтобы максимизировать добычу на стоке F.
См. уравнение (1) приведенное ниже, на которое мы будем ссылаться ниже в этом описании изобретения:
<mrow><msub><mi>F</mi><mrow><mi>n</mi><mi>w</mi></mrow></msub><mo>=</mo><mi>P</mi><mi>S</mi><mi>i</mi><mi>m</mi><mrow><mo>(</mo><mrow><mi>L</mi><mo>;</mo><mtext> </mtext><mi>п</mi><mi>а</mi><mi>р</mi><mi>а</mi><mi>м</mi><mi>е</mi><mi>т</mi><mi>р</mi><mi>ы</mi><mtext> </mtext><mi>с</mi><mi>е</mi><mi>т</mi><mi>и</mi></mrow><mo>)</mo></mrow><mtext> </mtext><mrow><mo>(</mo><mn>1</mn><mo>)</mo></mrow></mrow>
максимизировать
<mrow><mstyle displaystyle="true"><munderover><mo>∑</mo><mrow><mi>i</mi><mo>=</mo><mn>1</mn></mrow><mi>N</mi></munderover><mrow><msub><mi>L</mi><mi>i</mi></msub><mo>≤</mo><mi>C</mi></mrow></mstyle></mrow>
так, что
N
где L∈R,
где L описывает вектор (размер N) подъемного ресурса в скважинах.
Распределение фиксированного количества подъемного ресурса по N скважинам это задача оптимизации с нелинейным ограничением, которая решается для максимизации темпа добычи на стоке. Существует три (3) пути решения этой задачи оптимизации: прямой, косвенный и с использованием упрощенного подхода, который описан ниже.
(1) Прямая оптимизация предусматривает использование стандартного решателя на основе нелинейного программирования (NLP), например, метода последовательного квадратичного программирования (SQP) или метода пополненного лагранжиана (ALM), над реальной целевой функцией (1), где каждая функциональная оценка является вызовом сетевого симулятора. Если количество переменных (скважин) велико, и запускать моделирование дорого, этот подход может требовать много времени и больших вычислительных мощностей. Решатели в этом классе часто требуют взятия производных и могут гарантировать только нахождение локального оптимума при заданных начальных условиях.
Например, этот подход доступен с использованием таких симуляторов, как инструмент Avocet Integrated Asset Management (IAM) от Schlumberger через симулятор растения процесса, (например, ′Hysys′ (разработанный Aspentech с головным офисом в Берлингтоне, Массачусетс) и Schlumberger Doll Research (SDR) Optimization Library, и т.д.). Используемый здесь термин ′Schlumberger′ означает Schlumberger Technology Corporation, располагающуюся в Хьюстоне, Техас. Дополнительно, численные симуляторы пласта-коллектора, например, приложение численного моделирования пласта-коллектора от Schlumberger, Eclipse, также содержит оптимизатор распределения подъемного газа. Однако этот симулятор основан на эвристической процедуре распределения, которая предусматривает дискретизацию доступного подъемного ресурса и перемещение более мелких блоков в скважины с возрастающими дискретными градиентами добычи. Процедура распределения завершается по достижении стабильного состояния в каждой скважине. Наконец, нелишне отметить, что решатель SQP также реализован в виде приложения GAP от Petroleum Expert.
(2) Косвенная оптимизация связана с применением стандартного NLP решателя не над реальной целевой функцией, но над ее аппроксимацией. Это достигается путем взятия выборки реальной функции в интересующей области и создания поверхности отклика, с использованием, например, нейронной сети (NN), на которой применяется оптимизатор. Если поверхность отклика имеет достаточное качество и последовательно обновляется результатами из реальной функции, можно получить решение, близкое к оптимальному, вместо того, чтобы оптимизировать фактическую функцию, причем с гораздо меньшими затратами. Этот подход возможен, например, в SDR Optimization Library с использованием оптимизатора, например, в оптимизаторе NN-Amoeba. Используемое здесь обозначение Amoeba относится к модифицированной версии алгоритма Downhill Simplex (симплекс-метода) Нелдера-Мида.
(3) Упрощенный подход состоит в замене исходной усложненной модели или задачи более податливой и простой для решения. Это упрощение несомненно привносит ряд ошибок моделирования, однако это оправдывается доступностью и скоростью решения. Для задачи распределения газлифта в качестве примера распределения подъемных ресурсов, можно использовать приложение, именуемое ′Goal′ (разработанное фирмой Schlumberger). Приложение использует упрощенное представление реальной сетевой задачи (т.е. использует только тяжелые фракции нефти) и работает на семействе кривых производительности подъема с использованием эвристического подхода. Его преимущество в том, что оно надежно и обеспечивает быстрое решение. Однако оно имеет тот недостаток, что сеть нужно специально упрощать и воссоздавать в приложении. Дополнительно, тестирование показало, что оптимальное решение не гарантируется. Эта проблема нивелируется для крупномасштабных сетей (100 и более скважин).
На фиг.5 показана рабочая станция или другая компьютерная система, в которой хранится "процедура оптимального распределения для оптимизации добычи", раскрытая в этом описании изобретения.
На фиг.5 показана рабочая станция, персональный компьютер или другая. компьютерная система (10), предназначенная для хранения "процедуры оптимального распределения для оптимизации добычи". Компьютерная система (10), показанная на фиг.5, может включать в себя процессор (12), оперативно подключенный к системной шине (14), память или другое устройство хранения программ (16), оперативно подключенное к системной шине (14), и устройство записи или отображения (18), оперативно подключенное к системной шине (14). В памяти или другом устройстве хранения программ (16) может храниться "процедура оптимального распределения для оптимизации добычи" (20), которая реализует способ ′распределения′, предназначенный для "оптимального распределения подъемного ресурса при ограничении на полный подъемный ресурс или ограничении на полное количество добытого газа (или добычу)", которое раскрыто в этом описании изобретения (ниже именуемый способом оптимального распределения подъемного ресурса). "Процедура оптимального распределения для оптимизации добычи" (20), которая может храниться в памяти (16), показанной на фиг.5, может первоначально храниться на жестком диске или CD-ROM (22), причем жесткий диск или CD-ROM (22) также является устройством хранения программ. CD-ROM (22) можно вставлять в компьютерную систему (10), и "процедура оптимального распределения для оптимизации добычи" (20) может загружаться с CD-ROM (22) в память/устройство хранения программ (16) компьютерной системы (10), показанной на фиг.5. Процессор (12) выполняет "процедуру оптимального распределения для оптимизации добычи" (20), которая хранится в памяти (16), показанной на фиг.5; и, в соответствии с ней, процессор (12) распределяет подъемный ресурс между всеми скважинами в сетевой модели (показанной на фиг.6) для максимизации расхода жидкости/нефти на стоке.
Компьютерная система (10), показанная на фиг.5, может представлять собой персональный компьютер (ПК), рабочую станцию, микропроцессор или универсальный компьютер. Примеры возможных рабочих станций включают в себя рабочую станцию Silicon Graphics, рабочую станцию Sun SPARC, рабочую станцию Sun ULTRA или рабочую станцию Sun BLADE. Память или устройство хранения программ (16) (включающая в себя вышеупомянутый жесткий диск или CD-ROM (22)) является ′компьютерно-считываемым носителем′ или ′устройством хранения программ′, которое считывается машиной с использованием процессора (12). Процессор (12) может представлять собой, например, микропроцессор, микроконтроллер или процессор универсального компьютера или рабочей станции. Память или устройство хранения программ (16), где хранится "процедура оптимального распределения для оптимизации добычи" (20), может представлять собой, например, жесткий диск, ПЗУ, CD-ROM, DRAM, или другое ПЗУ, флэш-память, магнитное ЗУ, оптическое ЗУ, регистры или другую энергозависимое и/или энергонезависимую память.
На фиг.6 показана сетевая модель, включающая в себя сеть газлифтных скважин с четырьмя (4) скважинами, где четыре скважины включают в себя скважину_11, скважину_12, скважину_21 и скважину_22. На фиг.6, способ, раскрытый в этом описании изобретения, предусматривает доступность сетевой модели, например, сетевой модели, показанной на фиг.6. Напомним, что, хотя существуют другие сетевые симуляторы, ′PipeSim′ является сетевым симулятором, который принадлежит и эксплуатируется Schlumberger Technology Corporation, находящейся в Хьюстоне, Техас. Сетевая модель, показанная на фиг.6, описывает топологию сети и определяет скважины, обеспеченные газлифтной добычей, штуцерами или интенсификацией. Способ оптимизации этого сценария эксплуатации способен оперировать с сетью, содержащей любой из вышеупомянутых элементов или любую их комбинацию, при условии фиксированного количества подъемного ресурса, например, подъемного газа, мощности,. агента интенсификации или суммы нормированных значений отверстия для каждого используемого штуцера. Описанный здесь способ одинаково применим к этим различным элементам подъемных ресурсов, описанных выше, в смешанных сетях.
"Процедура оптимального распределения для оптимизации добычи" (20), показанная на фиг.7, может осуществлять на практике способ оптимального распределения подъемного ресурса, раскрытый в этом описании изобретения. Способ оптимального распределения подъемного ресурса, раскрытый в этом описании изобретения: (1) использует данные кривой производительности подъема, сгенерированные на этапе предварительной обработки, как показано на этапе 20.1 на фиг.8, для автономного решения задачи распределения подъемного ресурса, (2) использует новое развитие ньютонова разложения по Рашиду (RND) (показанное на фиг.12) в ходе оптимального распределения (этап 20.3) на фиг.8 для преобразования исходной задачи N скважин и линейного неравенства в одну из одной переменной с ограничением в виде линейного равенства, и затем (3) запускает сетевой симулятор, например, ′PipeSim′ (который принадлежит и используется Schlumberger Technology Corporation, Хьюстон, Техас), для определения, согласуется ли решение с фактической сетевой моделью для давлений на устье скважины на каждой скважине. Кроме того, способ оптимального распределения подъемного ресурса, раскрытый в этом описании изобретения, имеет преимущество быстроты, точности и обеспечения оптимального решения, поскольку он использует ′реальную сетевую модель′, показанную на фиг.6 и значительно сокращает количество функциональных оценок симулятора (например, ′PipeSim′) по сравнению с вышеупомянутым методом прямой оптимизации. Следовательно, способ оптимального распределения подъемного ресурса, раскрытый в этом описании изобретения, имеет преимущество упрощенного подхода с точностью решения, свойственной прямой оптимизации, и т.д. Результаты были успешно получены в сетях с до 100 скважин и согласуются с традиционными подходами.
Соответственно, способ оптимального распределения подъемного ресурса, который раскрыт в этом описании изобретения, осуществляется на практике посредством "процедуры оптимального распределения для оптимизации добычи" (20), хранящейся в памяти (16), показанной на фиг.5. Одна конструкция «процедуры оптимального распределения для оптимизации добычи» (20), показанной на фиг.5 проиллюстрирована на фиг.7. В результате, конструкция «процедуры оптимального распределения для оптимизации добычи» (20), показанной на фиг.5, подробно рассмотрена в нижеследующих абзацах этого описания изобретения со ссылкой на фиг.7.
На фиг.7 показана логическая блок-схема "процедуры оптимального распределения для оптимизации добычи" (20), показанной на фиг.5.
Согласно фиг.8, способ оптимального распределения подъемного ресурса осуществляется на практике посредством «процедуры оптимального распределения для оптимизации добычи» (20), показанной на фиг.6 и 8, использует автономную/оперативную процедуру оптимизации. Таким образом, после получения кривых производительности подъема, автономная задача оптимизации задается уравнением (2) и уравнением (3), приведенными ниже.
<mrow><mrow><mo>(</mo><mover accent="true"><mi>L</mi><mo>^</mo></mover><mo>)</mo></mrow></mrow>
<mrow><mrow><mo>(</mo><mover accent="true"><mi>L</mi><mo>^</mo></mover><mo>)</mo></mrow><mo>,</mo></mrow>
<mrow><msub><mi>F</mi><mrow><mi>R</mi><mi>N</mi><mi>D</mi></mrow></msub><mo>=</mo><mi>o</mi><mi>f</mi><mi>f</mi><mi>l</mi><mi>i</mi><mi>n</mi><mi>e</mi><mrow><mo>(</mo><mrow><mi>L</mi><mo>;</mo><msub><mi>P</mi><mi>s</mi></msub></mrow><mo>)</mo></mrow><mtext> </mtext><mtext> </mtext><mrow><mo>(</mo><mn>2</mn><mo>)</mo></mrow></mrow>
nw
s
s
Когда оптимальное распределение расходов подъемного ресурса
(т.е. расходы при применении подъемных ресурсов) получены автономно, ′реальная сетевая задача′ решается с использованием уравнения (1), приведенного выше, с использованием оптимального распределения расходов подъемного ресурса
для получения значения производительности на стоке (F) совместно с обновленными давлениями на устье скважины на каждой из скважин (P). Затем автономная процедура оптимального распределения повторяется с использованием уравнения (2), приведенного ниже, и с использованием обновленных давлений на устье скважины (P). Уравнение (2) приведено ниже, следующим образом: максимизировать
<mrow><mstyle displaystyle="true"><munderover><mo>∑</mo><mrow><mi>i</mi><mo>=</mo><mn>1</mn></mrow><mi>N</mi></munderover><mrow><msub><mi>L</mi><mi>i</mi></msub><mo>≤</mo><mi>C</mi></mrow></mstyle></mrow>
так что
N
где L∈R.
В частности, это задается уравнением (3), приведенным ниже, следующим образом:
<mrow><msub><mi>F</mi><mrow><mi>R</mi><mi>N</mi><mi>D</mi></mrow></msub><mo>=</mo><mstyle displaystyle="true"><munderover><mo>∑</mo><mrow><mi>i</mi><mo>=</mo><mn>1</mn></mrow><mi>N</mi></munderover><mrow><msub><mi>Q</mi><mi>i</mi></msub></mrow></mstyle><mtext> </mtext><mrow><mo>(</mo><mn>3</mn><mo>)</mo></mrow></mrow>
максимизировать
<mrow><mstyle displaystyle="true"><munderover><mo>∑</mo><mrow><mi>i</mi><mo>=</mo><mn>1</mn></mrow><mi>N</mi></munderover><mrow><msub><mi>L</mi><mi>i</mi></msub><mo>≤</mo><mi>C</mi></mrow></mstyle></mrow>
так что
N
где: L∈R,
i
i
s
где: Q=f(L; P) описывает кривую производительности подъема, например, кривую производительности подъема для данного давления на устье скважины.
На фиг.7 способ оптимального распределения подъемного ресурса, раскрытый в этом описании изобретения и осуществляемый на практике посредством «процедуры оптимального распределения для оптимизации добычи» (20), показанной на фиг.5 и 7, задан в виде алгоритма на фиг.7 для ограничения по полному доступному ресурсу.
На фиг.6, 7 и 8, показана сетевая модель, включающая в себя сеть газлифтных скважин с четырьмя (4) скважинами на фиг.6, логическая блок-схема "процедуры оптимального распределения для оптимизации добычи" (20), показанной на фиг.5, представлена на фиг.7, и семейство кривых производительности подъема показано на фиг.8.
Этап 20.1 на фиг.7 - предварительная обработка
Согласно фиг.7 и 8, на этапе предварительной обработки (этап 20.1), показанном на фиг.7, согласно фиг.8, семейство кривых производительности подъема, показанное на фиг.8, генерируется для каждой скважины (т.е. скважины_11, скважины_12, скважины_21 и скважины_22) в сетевой модели на фиг.6. Они описывают предполагаемый расход жидкости для данного количества применяемого подъемного ресурса (например, нагнетание газа) при данных давлениях на устье скважины. Для скважин с ESP, это будет зависимость расхода от мощности; для штуцеров - зависимость расхода от дельта Р (или размера отверстия); и для интенсификации - зависимость расхода от темпа нагнетания метанола. Этап предварительной обработки (этап 20.1) на фиг.7 осуществляется с использованием сетевого симулятора, например, ′PipeSim′, ′Prosper/GAP′ от Petroleum Experts, и т.д.
Заметим, что значения по оси x являются общими по всем скважинам, и что они нормированы. Это позволяет находить решение для смешанных сетей, хотя каждый тип газлифтной добычи эффективно рассматривается как подзадача. Таким образом, например, все газлифтные скважины решаются относительно доступного газа, и все скважины с ESP решаются относительно доступной мощности. В результате, нормируется также значение ограничения.
Этап 20.2 на фиг.7 - задание рабочей кривой
s
s
s
На фиг.7, по завершении этапа предварительной обработки (этапа 20.1), осуществляется этап задания рабочих кривых (P) (этап 20.2), где каждой скважине присваивается начальное давление на устье скважины (P). Это задает рабочую кривую для скважины: [расход (Q) против подъемного газа (или количества) (L); при данном (P)]. При последовательных итерациях, устанавливается обновленное давление на устье скважины, полученное на этапе сетевого вызова (этапе 20.4). Если желаемое давление на устье скважины не согласуется с семейством сохраненных кривых, оно генерируется путем интерполяции.
Этап 20.3 на фиг.7 - Оптимальное распределение
<mrow><mrow><mo>(</mo><mover accent="true"><mi>L</mi><mo>^</mo></mover><mo>)</mo></mrow></mrow>
RND
Согласно фиг.7, на этапе оптимального распределения (L) (этапе 20.3), расходы подъемного ресурса
оптимально распределяются между N скважинами сетевой модели, показанной на фиг.6 (т.е. скважиной_11, скважиной_12, скважиной_21 и скважиной_22 на фиг.6), получаются согласно ограничению на полный подъемный ресурс (С) для максимизации суммарного расхода (F), согласно вышеприведенным уравнениям (2) и (3). Это ограниченная нелинейная задача, которая обычно решается с использованием решателя SQP или подхода ALM.
Способ оптимального распределения подъемного ресурса осуществляется на практике посредством «процедуры оптимального распределения для оптимизации добычи» (20), показанной на фиг.5 и 7, раскрытый в этом описании изобретения, отличается от любых стандартных подходов к решению уравнения (2) с следующих отношениях.
Во-первых, и нетривиально, задача преобразуется к одной из одной переменной и, во-вторых, задача решается напрямую с использованием метода Ньютона. Это разложение позволяет гарантированно избежать рассмотрения ограничения как неравенства, при формировании и прямом использовании кривых обратной производной для решения условий оптимизации Каруша-Куна-Таккера (ККТ). Следовательно, способ предусматривает ньютоново разложение по Рашиду (RND).
Например, пополненная штрафная функция задается следующим уравнением (4):
<mrow><mi>M</mi><mrow><mo>(</mo><mrow><mi>L</mi><mo>;</mo><mi>λ</mi></mrow><mo>)</mo></mrow><mo>=</mo><mo>−</mo><msub><mi>F</mi><mrow><mi>R</mi><mi>N</mi><mi>D</mi></mrow></msub><mo>+</mo><mi>λ</mi><mrow><mo>{</mo><mrow><mi>m</mi><mi>a</mi><mi>x</mi><mrow><mo>(</mo><mrow><mn>0</mn><mo>,</mo><mrow><mo>(</mo><mrow><mstyle displaystyle="true"><munderover><mo>∑</mo><mrow><mi>i</mi><mo>=</mo><mn>1</mn></mrow><mi>N</mi></munderover><mrow><msub><mi>L</mi><mi>i</mi></msub><mo>−</mo><mi>C</mi></mrow></mstyle></mrow><mo>)</mo></mrow></mrow><mo>)</mo></mrow></mrow><mo>}</mo></mrow></mrow>
минимизировать
, где:
<mrow><mi>L</mi><mo>∈</mo><msup><mi>R</mi><mi>N</mi></msup><mo>,</mo><mtext> </mtext><mi>λ</mi><mo>∈</mo><mi>R</mi><mtext> </mtext><mrow><mo>(</mo><mn>4</mn><mo>)</mo></mrow></mrow>
где λ - штрафной коэффициент. Однако, если предположить, что оператор будет использовать весь доступный подъемный газ, то штрафную функцию можно задать следующим уравнением (5):
<mrow><mi>M</mi><mrow><mo>(</mo><mrow><mi>L</mi><mo>;</mo><mi>λ</mi></mrow><mo>)</mo></mrow><mo>=</mo><mo>−</mo><msub><mi>F</mi><mrow><mi>R</mi><mi>N</mi><mi>D</mi></mrow></msub><mo>+</mo><mi>λ</mi><mrow><mo>(</mo><mrow><mstyle displaystyle="true"><munderover><mo>∑</mo><mrow><mi>i</mi><mo>=</mo><mn>1</mn></mrow><mi>N</mi></munderover><mrow><msub><mi>L</mi><mi>i</mi></msub><mo>−</mo><mi>C</mi></mrow></mstyle></mrow><mo>)</mo></mrow></mrow>
<mrow><mi>L</mi><mo>∈</mo><msup><mi>R</mi><mi>N</mi></msup><mo>,</mo><mtext> </mtext><mi>λ</mi><mo>∈</mo><mi>R</mi><mtext> </mtext><mrow><mo>(</mo><mn>5</mn><mo>)</mo></mrow></mrow>
минимизировать
, где:
Применим условия оптимизации ККТ в уравнениях (6) и (7), следующим образом:
<mrow><mfrac><mrow><mo>∂</mo><mi>M</mi></mrow><mrow><mo>∂</mo><msub><mi>L</mi><mi>i</mi></msub></mrow></mfrac><mo>=</mo><mo>−</mo><mfrac><mrow><mo>∂</mo><msub><mi>Q</mi><mi>i</mi></msub></mrow><mrow><mo>∂</mo><msub><mi>L</mi><mi>i</mi></msub></mrow></mfrac><mo>+</mo><mi>λ</mi><mo>=</mo><mn>0</mn></mrow>
<mrow><mfrac><mrow><mo>∂</mo><msub><mi>Q</mi><mi>i</mi></msub></mrow><mrow><mo>∂</mo><msub><mi>L</mi><mi>i</mi></msub></mrow></mfrac><mo>=</mo><mi>λ</mi></mrow>
<mrow><msub><mi>Q</mi><mi>i</mi></msub><mo>=</mo><mi>f</mi><mrow><mo>(</mo><mrow><msub><mi>L</mi><mi>i</mi></msub><mo>;</mo><msub><mi>P</mi><mi>s</mi></msub></mrow><mo>)</mo></mrow><mtext> </mtext><mrow><mo>(</mo><mn>6</mn><mo>)</mo></mrow></mrow>
, следовательно:
, где:
<mrow><mfrac><mrow><mo>∂</mo><mi>M</mi></mrow><mrow><mo>∂</mo><mi>λ</mi></mrow></mfrac><mo>=</mo><mstyle displaystyle="true"><munderover><mo>∑</mo><mrow><mi>i</mi><mo>=</mo><mn>1</mn></mrow><mi>N</mi></munderover><mrow><msub><mi>L</mi><mi>i</mi></msub><mo>−</mo><mi>C</mi></mrow></mstyle><mo>=</mo><mn>0</mn></mrow>
<mrow><mstyle displaystyle="true"><munderover><mo>∑</mo><mrow><mi>i</mi><mo>=</mo><mn>1</mn></mrow><mi>N</mi></munderover><mrow><msub><mi>L</mi><mi>i</mi></msub><mo>=</mo><mi>C</mi></mrow></mstyle><mtext> </mtext><mrow><mo>(</mo><mn>7</mn><mo>)</mo></mrow></mrow>
, следовательно:
где уравнение (7) просто выражает выделенный подъемный ресурс как ограничение в виде равенства в отношении доступного подъемного ресурса, и уравнение (6) предполагает, что наклоны рабочих кривых для каждой из скважин имеют одно и то же значение λ. Но какое значение должен принимать штрафной коэффициент λ? Если производная рабочей кривой [Q от L] используется для задания [dQ/dL от L], то можно видеть, что λ просто указывает уровень производной. Следовательно, λ это граница между максимальным и минимальным возможными значениями производной dQ/dL для всех скважин. Решение можно найти, находя уровень для λ, который также удовлетворяет уравнению (7).
На фиг.9 показано формирование кривой обратной производной. Согласно фиг.9, важным этапом является формирование кривой, обратной к кривой производной из [dQ/dL от L] в [L от dQ/dL] для каждой скважины. См. фиг.9.
i
i
<mrow><mi>E</mi><mo>=</mo><mstyle displaystyle="true"><munderover><mo>∑</mo><mrow><mi>i</mi><mo>=</mo><mn>1</mn></mrow><mi>N</mi></munderover><mrow><msub><mi>L</mi><mi>i</mi></msub></mrow></mstyle></mrow>
Если L=g(λ), то находят суперпозицию всех кривых обратной производной, и суммирование дает:
,.
На фиг.10 показано решение 1-D задачи (показан случай 2 скважин). Согласно фиг.10, Е ограничено полным доступным ресурсом С, поэтому, на практике, Е≤С. Однако, если С рассматривается как ограничение в виде равенства, исходя из того, что используется весь доступный подъемный ресурс, можно задать функцию вычета, в уравнениях (8), (9), (10) и (11), следующим образом:
<mrow><mi>R</mi><mrow><mo>(</mo><mi>λ</mi><mo>)</mo></mrow><mo>=</mo><mi>E</mi><mrow><mo>(</mo><mi>λ</mi><mo>)</mo></mrow><mo>−</mo><mi>C</mi><mtext> </mtext><mtext> </mtext><mtext> </mtext><mtext> </mtext><mrow><mo>(</mo><mn>8</mn><mo>)</mo></mrow></mrow>
и решить R(λ)=0 относительно λ с использованием метода Ньютона (см. фиг.10):
<mrow><msub><mi>λ</mi><mrow><mi>n</mi><mi>e</mi><mi>w</mi></mrow></msub><mo>=</mo><msub><mi>λ</mi><mrow><mi>o</mi><mi>l</mi><mi>d</mi></mrow></msub><mo>−</mo><mfrac><mrow><mi>R</mi><mrow><mo>(</mo><mi>λ</mi><mo>)</mo></mrow></mrow><mrow><mi>R</mi><mo>'</mo><mrow><mo>(</mo><mi>λ</mi><mo>)</mo></mrow></mrow></mfrac><mtext> </mtext><mtext> </mtext><mtext> </mtext><mrow><mo>(</mo><mn>9</mn><mo>)</mo></mrow></mrow>
где:
<mrow><mi>R</mi><mrow><mo>(</mo><mi>λ</mi><mo>)</mo></mrow><mo>=</mo><mstyle displaystyle="true"><munderover><mo>∑</mo><mrow><mi>i</mi><mo>=</mo><mn>1</mn></mrow><mi>N</mi></munderover><mrow><msub><mi>g</mi><mi>i</mi></msub></mrow></mstyle><mrow><mo>(</mo><mi>λ</mi><mo>)</mo></mrow><mo>−</mo><mi>C</mi><mtext> </mtext><mtext> </mtext><mtext> </mtext><mrow><mo>(</mo><mrow><mn>1</mn><mn>0</mn></mrow><mo>)</mo></mrow></mrow>
и:
<mrow><mi>R</mi><mo>'</mo><mrow><mo>(</mo><mi>λ</mi><mo>)</mo></mrow><mo>=</mo><mfrac><mrow><mi>d</mi><mi>R</mi></mrow><mrow><mi>d</mi><mi>λ</mi></mrow></mfrac><mo>=</mo><mstyle displaystyle="true"><munderover><mo>∑</mo><mrow><mi>i</mi><mo>=</mo><mn>1</mn></mrow><mi>N</mi></munderover><mrow><mfrac><mrow><mi>d</mi><msub><mi>g</mi><mi>i</mi></msub><mrow><mo>(</mo><mi>λ</mi><mo>)</mo></mrow></mrow><mrow><mi>d</mi><mi>λ</mi></mrow></mfrac></mrow></mstyle><mtext> </mtext><mtext> </mtext><mtext> </mtext><mrow><mo>(</mo><mrow><mn>1</mn><mn>1</mn></mrow><mo>)</mo></mrow></mrow>
Согласно фиг.7 и 11, логическая блок-схема "процедуры оптимального распределения для оптимизации добычи" (20), показанной на фиг.5, показана на фиг.7, и более детальная конструкция этапа оптимального распределения (этапа 20.3) на фиг.7 показана на фиг.11. Согласно фиг.7 и 11, этап оптимального распределения (этап 20.3) на фиг.7 теперь можно обозначить как "ньютоново разложение по Рашиду (RND)" для решения нелинейной задачи с N переменными с ограничением в виде линейного неравенства. На фиг.11 показано "ньютоново разложение по Рашиду (RND)" и решение нелинейной задачи с N переменными с ограничением в виде линейного неравенства.
Согласно фиг.10 и 12, на фиг.10 показано решение 1-D задачи (показан случай 2 скважин), и на фиг.12 показана логическая блок-схема для решения относительно лямбда. На фиг.10 и 12, согласно фиг.10, решение относительно ′лямбда′ ищется с использованием метода Ньютона. Процедура отыскания решения относительно ′лямбда′ показана на фиг.12. Согласно фиг.12, в связи с этапом решения (лямбда) (этапом 30.1), начальные оценки задаются по умолчанию для высоких и низких значений ′лямбда′.
<mover accent="true"><mi>λ</mi><mo>¯</mo></mover>
В связи с этапом функции вычета (этапом 30.2) на фиг.12, оценивается функция вычета (этап 30.2). Если скобка не найдена, выполняются последовательные этапы секанса, пока решение не будет заключено в скобки. После нахождения скобки применяется метод Ньютона для изоляции решения
, начиная со средней точки скобки. Согласно фиг.12, на этапе 30.2, функция вычета (которая является функцией ′лямбда′) оценивается путем реализации этапа 30.3 на фиг.12, который является этапом решения (L) (этапом 30.3). Таким образом, функция вычета (которая является функцией ′лямбда′) оценивается путем решения относительно значения ′L′ на каждой рабочей кривой для каждой скважины для данного значения лямбда (этап 30.3 на фиг.12). Функция вычета задается как сумма отдельных рабочих кривых при данном ′лямбда′. См. уравнение (10) выше.
i
Согласно фиг.12 и 13, на фиг.13 показана логическая блок-схема для решения относительно ′лямбда′, и на фиг.13 показано решение относительно значения ′L′, при нужном значении ′лямбда′. Согласно фиг 13, монотонно убывающая кривая производной для каждой скважины решается относительно ′значения подъема (L)′ при нужном значении ′лямбда′ (этап 30.3). Обратим внимание на продолжения штрафной линии, которые гарантируют, что решение ′лямбда′ всегда возвращается в случае очень высоких или отрицательных значений лямбда.
i
i
i
Согласно фиг.9, важно заметить, что обратная задача (т.е. решение относительно L для нужного ′лямбда′) решается для избавления от необходимости в моделировании кривой обратной производной (функция: L=g(λ)). Хотя в результате требуется больше функциональных оценок, это лучше, чем снижение качества решения при последовательной аппроксимации кривой (см. фиг.9).
Поскольку ось х нормирована по умолчанию, скобка также задается по умолчанию. Следовательно, метод деления пополам применяется на нескольких этапах для уменьшения размера скобки до применения этапов Ньютона для обеспечения сходимости. Это обеспечивает вычислительно эффективное и надежное решение.
Этап 20.4 на фиг.7 - сетевой вызов
s
s
nw
RND
<mrow><mrow><mo>(</mo><mover accent="true"><mi>L</mi><mo>^</mo></mover><mo>)</mo></mrow></mrow>
<mrow><mrow><mo>(</mo><mrow><msubsup><mi>P</mi><mi>s</mi><mrow><mi>n</mi><mi>e</mi><mi>w</mi></mrow></msubsup></mrow><mo>)</mo></mrow></mrow>
<mrow><mrow><mo>(</mo><mrow><msubsup><mi>P</mi><mi>s</mi><mrow><mi>n</mi><mi>e</mi><mi>w</mi></mrow></msubsup></mrow><mo>)</mo></mrow></mrow>
Согласно фиг.7, исходя из того, что процедура распределения генерирует решение задачи, представленной уравнением (2) для данного множества давлений на устье скважины (P), когда процедура распределения завершена, и решение задачи, представленной уравнением (2) для данного множества давлений на устье скважины (P), получено, ′реальная сетевая модель′, представленая уравнением (1), вызывается при оптимальных значениях подъемного ресурса
, присвоенных скважинам сетевой модели, показанной на фиг.6. Темп добычи на стоке (F) можно использовать для сравнения решения из автономного решения (F), хотя первоначально ищутся новые давления на устье скважины
, что указано как ′Сетевой вызов
′ (этап 20.4 на фиг.7).
Этап 20.5 на фиг.7 - тест на сходимость
2
Согласно фиг.7, процедура повторяется, пока не произойдет сближение между старыми оценками и новыми оценками давления на устье скважины для всех скважин (этап 20.5 на фиг.7). Можно провести два теста, по норме L или по бесконечной норме (максимальной абсолютной разности):
2
<mrow><mi>e</mi><mi>r</mi><msub><mi>r</mi><mn>1</mn></msub><mo>=</mo><msqrt><mrow><mi>A</mi><msup><mi>A</mi><mi>T</mi></msup></mrow></msqrt></mrow>
Норма L
∝
<mrow><mi>e</mi><mi>r</mi><msub><mi>r</mi><mn>2</mn></msub><mo>=</mo><mi>m</mi><mi>a</mi><mi>x</mi><mrow><mo>(</mo><mi>A</mi><mo>)</mo></mrow><mtext> </mtext><mtext> </mtext><mrow><mo>(</mo><mrow><mn>1</mn><mn>3</mn></mrow><mo>)</mo></mrow></mrow>
Норма L
<mrow><mi>A</mi><mo>=</mo><mi>a</mi><mi>b</mi><mi>s</mi><mrow><mo>⌊</mo><mrow><msubsup><mi>P</mi><mi>s</mi><mrow><mi>n</mi><mi>e</mi><mi>w</mi></mrow></msubsup><mo>−</mo><msub><mi>P</mi><mi>s</mi></msub></mrow><mo>⌋</mo></mrow></mrow>
где
Если тест на сходимость не прошел, процедура повторяется путем возвращения к этапу 20.2 на фиг.7. Рабочая кривая для каждой скважины ′сетевой модели′ на фиг.6 обновляется согласно новому давлению на устье скважины.
Этап 20.6 на фиг.7 - остановка
<mrow><mrow><mo>(</mo><mover accent="true"><mi>L</mi><mo>^</mo></mover><mo>)</mo></mrow></mrow>
<mrow><mrow><mo>(</mo><mrow><msub><mover accent="true"><mi>P</mi><mo>^</mo></mover><mi>s</mi></msub></mrow><mo>)</mo></mrow></mrow>
<mrow><mrow><mo>(</mo><mover accent="true"><mi>Q</mi><mo>^</mo></mover><mo>)</mo></mrow></mrow>
<mrow><mrow><mo>(</mo><mover accent="true"><mi>F</mi><mo>^</mo></mover><mo>)</mo></mrow></mrow>
На фиг.7, в связи с остановкой (этап 20.6), по достижении сходимости (на этапе 20.5 на фиг.7), вектор оптимального распределения
, сходящиеся давления на устье скважины
, результирующие выходы скважин
, и полный дебит
возвращаются совместно с другими метриками алгоритма (этап 20.6).
Результаты тестовых исследований
Тестовые исследования показали, что способ оптимального распределения подъемного газа требует гораздо меньше функциональных оценок по сравнению с прямой оптимизацией. В нижеприведенных таблицах 1-3 показаны результаты для газлифтных сетей, содержащих 2, 4 и 100 скважин соответственно. Способ оптимального распределения подъемного газа требует меньших вычислительных усилий во времени и меньшего количества вызовов сетевого симулятора по сравнению с подходами прямой или косвенной оптимизации. Использование решателей NLP (например, ALM и SQP), требующее численных оценок производной, требует еще больше функциональных оценок. Эти различия нивелируется для крупномасштабных сетей, и достигнутое значительное сокращение количества вызовов реальной функции принимает более высокое значение.
Таблица 1
Результаты для сети GL с 2 скважинами
Выделение: 2 mmscfd
GLOPT с использованием RND (предлагается)
Amoeba (прямой)
NN-Amoeba (косвенный)
скважина-11
1,1010
1,0962
1,1003
скважина-12
0,8990
0,9032
0,8997
F (автономный)
2834,58
-
-
F (оперативный)
2836,20
2837,23
2836,20
время предварительной обработки (с)
30
-
-
Время прохода (с)
12
42
36
Полное время (с)
42
42
36
сетевые вызовы
3
20
14
Таблица 2
Результаты для сети GL с 4 скважинами
Выделение: 4 mmscfd
GLOPT с использованием RND (предлагается)
Amoeba (прямой)
NN-Amoeba (косвенный)
скважина-11
1,1396
1,0739
1,0110
скважина-12
0,9315
0,8170
0,9890
скважина-21
0,7404
0,8246
0,9353
скважина-22
1,1885
1,2846
1,0647
F (автономный)
5743,71
-
-
F (оперативный)
5760,08
5764,22
5750,11
время предварительной обработки (с)
60
Время прохода (с)
19
201
111
Полное время (с)
79
201
111
сетевые вызовы
3
59
18
Таблица 3
Результаты для сети GL со 100 скважинами
Выделение: 40 mmscfd
GLOPT с использованием RND (предлагается)
Amoeba (прямой)
F (автономный)
30098
-
F (оперативный)
27365
27438
Отличие от результата Amoeba
0,27%
время предварительной обработки (мин)
25,0
Время прохода (мин)
5,02
153,6
Полное время (мин)
30, 02
153,6
сетевые вызовы
8
369
Дополнительные соображения
Оптимальность задачи с ограничением по доступному ресурсу На фиг.14 показана зависимость суммарного расхода (F) от доступного подъемного ресурса (С). Согласно фиг.14, ограничение по полному доступному ресурсу рассматривается как ограничение в виде равенства. Чтобы гарантировать отсутствия снижения производительности при этом предположении (например, слишком много газа, нагнетаемого в скважины), необходимо оценивать чувствительность полного дебита к уменьшению полного доступного ресурса. См. фиг.14. Если производная отрицательна, ограничительный предел ресурса следует снизить для получения максимально возможной производительности. Это делается методом итераций с использованием подходящей численной схемы до получения нулевой производной, которая указывает максимальный темп добычи. Если производная положительна, можно предположить, что производительность достигает максимума, когда применяется весь ресурс (например, нагнетается весь доступный газ).
Ограничение по полному количеству добытого газа
con
con
На фиг.15 показана сеть газлифтных скважин. Согласно фиг.15, способ оптимального распределения подъемного ресурса, описанный в этом описании изобретения, предусматривает ограничение по всему доступному газу. Наложение ограничение на полное количество добытого газа (или добычу) (см. фиг.15) также можно использовать, находя максимально возможное количество добытого газа. Ограничение по полному количеству добытого газа применяется путем минимизации остатка полного количества добытого газа (Р) и ограничения по количеству добытого газа (P). Таким образом, R(P)=P-P. Очевидно, если ограничение по полному количеству добытого газа задано как доступный газ, количество добытого газа превысит вышеупомянутое ограничение. Это образует правую скобку функции вычета. Значение половины ограничения по полному количеству добытого газа задается как доступный газ для решения левого вычета, закрывающего скобку для ограниченного решения. Объединенная процедура деления пополам и секанса применяется для уменьшения размера скобки и изоляции решения.
max
max
con
На фиг.16 показано полное количество добытого газа, оставшееся в пласте. Согласно фиг.16, схождение дает максимальную возможную добычу (F) при условии оптимального распределения данного количества газа (C), удовлетворяющего ограничению по полному количеству добытого газа (P). См. фиг.16. Этот подход можно аналогично применить к рассмотрению глобальных ограничений и ограничений на уровне стока. Например, ограничения на полный расход жидкости на стоке или на полную сумму расходов на скважинах.
Оптимальность задачи с ограничением по добытому газу
В предыдущем разделе этого описания изобретения, ограничение по полному количеству добытого газа решается как равенство. Совершенно верно, что максимальная добыча возрастает, когда ограничение по полному количеству добытого газа выполняется в результате нагнетания максимально возможного количества газа и ограничения дополнительного газа, добываемого на стоке. Следовательно, в отношении задачи с ограничением по полному количеству доступного газа, необходимо оценивать чувствительность темпа добычи к снижению при ограничении по полному количеству добытого газа.
На фиг.17 показана зависимость суммарного расхода (F) от добытого газа (Р). Согласно фиг.17, если производная отрицательна, ищется решение, которое максимизирует полную возможную добычу путем итерационного снижения ограничения по полному количеству добытого газа посредством подходящей процедура поиска экстремума функции в заданном направлении. См. фиг.17. Если производная положительна, идентифицированное решение является оптимальным решением. Таким образом, благодаря добыче газа с предельным ограничением, оптимизируется полная производительность.
Применение локального ограничения
Ниже описаны процедуры для применения локального ограничения. Каждую процедуру можно использовать с разными уровнями производительности на основании количества доступного газа и используемых типа данных и модели.
Процедура 1
min
min
max
max
Ограничение по ′полному доступному газу′ и ограничение по ′полному количеству добытого газа′ являются глобальными ограничениями. Они действуют на всей сетевой модели. Локальные ограничения, с другой стороны, это ограничения, которые действуют локально на уровне скважины. В этом разделе описания. изобретения описан подход для применения локальных ограничений на кривой производительности подъема данной скважины. В частности, рассмотрено применение минимального нагнетания (L), минимального расхода (Q), максимального нагнетания (L) и максимального расхода (Q). Эти ограничения можно применять в любом количестве или их комбинации в отношении отдельной скважины.
Существует два основных варианта применения ограничений. Первый это ′сдвиг кривой′, при котором рабочая кривая сдвигается влево для учета фиксированной величины нагнетания. Второй это ′видоизменение кривой′, при котором рабочая кривая видоизменяется относительно данной контрольной точки. Неизменно, эта контрольная точка является точкой пересечения рабочей кривой с линейным ограничением расхода.
min
min
max
max
Четыре ограничения можно разделить на те, которые обеспечивают нижние рабочие пределы (L и Q) и те, которые обеспечивают верхние рабочие пределы (L и Q). В отношении первых, рабочая кривая сдвигается и видоизменяется (т.е. сдвиг кривой), тогда как последние предусматривают только видоизменение кривой (т.е. видоизменение кривой). Для множественных ограничений, преимущество состоит в установлении нижних пределов (сдвиг кривой) до применения верхних ограничивающих пределов путем видоизменения кривой. Эти элементы рассмотрены ниже.
min
min
min
m
min
min
min
min
Применение ограничения по минимальному расходу и ограничения по минимальному нагнетанию сводится к случаю ограничения [L Q] на рабочей кривой. Если L это наименьшее количество подъемного газа, которое может принять скважина, исходная задача преобразуется в задачу распределения (C=C-L) газа, где С является полным подъемным газом, доступным для нагнетания. Если L заранее выделено, профиль газлифтной добычи для скважины начинается с точки [L Q]. Следовательно, кривая повторно определяется со сдвигом влево, процедура видоизменения кривой используется для завершения кривой по диапазону нормированной оси. Падающий характер функции видоизменения гарантирует, что расход получил результаты из наименьшего возможного количества нагнетания. Таким образом, невозможно ввести больше газа для той же величины добычи. Функция видоизменения также выбирается таким образом, чтобы поддерживать требование монотонности кривой производной.
min
На фиг.18 показано применение локального ограничения. Согласно фиг.18, в конце концов, ось х ′повторно нормируется′, в пределах от 0 до 1. Уменьшение ′С′ гарантирует, что правильная задача решается решателем. Необходимо добавлять обратно компонент L к решению от решателя до применения газлифтной добычи к скважине в сетевой модели. См. фиг.18 в отношении процедуры применения локального ограничения.
max
max
max
max
max
max
max
max
max
min
min
Согласно фиг.18, 19 и 20, на фиг.18 показано применение локального ограничения, на фиг.19 - видоизменение кривой, и на фиг.20 - решение относительно лямбда с видоизменением кривой. Согласно фиг.18, 19 и 20, применение ограничения ′максимального расхода′ и ограничения ′максимального нагнетания′ сводится к случаю ограничения [L Q] на рабочей кривой. Очевидно, что, для ограничения расхода величиной Q, максимальная величина нагнетания равна L, и, аналогично, ограничение нагнетания в скважину величиной L ограничивает добычу величиной Q. Следовательно, ограничение Q или L можно применять одинаково с использованием процедуры видоизменения кривой путем эффективного штрафования темпа добычи (Q) для темпов нагнетания, превышающих L. См. фиг.19 и фиг.20 в отношении влияния на кривую производной. Процедура применения локального ограничения представлена на фиг.13. Однако заметим, что, если применяются ограничения L и Q, они сначала реализуются с использованием сдвига кривой, рассмотренного выше.
Процедура 2 (Применение локальных ограничений на основании штрафной формулы)
Процедура применения локального ограничения для оптимизации газлифта использует решатель на основе ньютонова разложения по Рашиду (RND). Описанную ниже процедуру можно применять в случае, когда большие объемы газа делаются доступными. Обновленная процедура использует штрафную формулу, в которой каждая кривая скважины задана точками скобки (с назначением локального ограничения или без него) и вне этой скобки назначается штраф. Раньше штраф применялся только в случае применения границ нагнетания. Теперь выделяется правильное количество газа, применяются кривая максимального нагнетания и локальные ограничения.
s
s
тоП
mono
Процедура оптимизации газлифта действует на данной кривой производительности подъема для каждой скважины, заданной при конкретном давлении на устье скважины [L против Q; P]. Этап автономной оптимизация с использованием решателя RND требует, чтобы кривые производной [L против dQ; P] были монотонно убывающими. Это требование является ключевым, и обеспечивается путем идентификации монотонно стабильной точки (Ро) Д-ля каждой текущей рабочей кривой (см. фиг.21). Следовательно, если выделенное L меньше, чем значение x для P, производная это линия, продолжающаяся до оси y с низким отрицательным градиентом, и линейная интерполяция используется для оценки расхода, как показано на фиг.21.
mono
По завершении процедуры оптимального распределения, сетевой симулятор вызывается с оптимальными расходами газлифта из автономного решения, и получаются обновленные давления на устье скважины. Рабочая кривая каждой скважины надлежащим образом регулируется, и P повторно устанавливается до определения нового автономного решения.
В ходе процедуры решения, монотонно убывающая кривая производной решается для значения L газлифта для нужного значения лямбда для каждой скважины. См. фиг.22. Продолжения штрафной линии задаются для очень высоких или отрицательных значений лямбда, чтобы гарантировать, что решение для всех значений лямбда возможно.
min
max
В отсутствие локальных ограничений, скобка задается минимальным и максимальным допустимыми темпами нагнетания. Поскольку ось x нормирована по умолчанию, скобка первоначально задается в интервале [x(0) x(1)], но может быть уменьшена в случае применения локальных ограничений.
mono
Когда P не равна нулю (фиг.23), концевая точка LHS на кривой производной продлевается до оси у для выполнения требования монотонности кривой производной. Заметим, что обратная задача, нахождение L для нужной лямбда, решается для избавления от необходимости в моделировании кривой обратной производной. Хотя в результате требуется больше функциональных оценок, это лучше, чем снижение качества решения при последовательной аппроксимации кривой.
min
min
max
max
В этом разделе описана процедура для применения локальных ограничений на кривой производительности подъема данной скважины. В частности, рассматриваются применение ограничения минимального нагнетания (L), минимального расхода (Q), максимального нагнетания (L) и максимального расхода (Q). Эти ограничения можно применять в любом количестве или их комбинации в отношении отдельной скважины.
Заметим, что обратная задача (т.е. нахождение L для нужной лямбда), решается для избавления от необходимости в моделировании кривой обратной производной. Хотя в результате требуется больше функциональных оценок, это лучше, чем снижение качества решения при последовательной аппроксимации кривой.
min
Qmin
max
max
Ограничения по полному количеству доступного газа и по полному количеству добытого газа являются глобальными ограничениями. Они действуют на всей сетевой модели. С другой стороны, локальные ограничения это ограничения, которые действуют локально на уровне скважины. В этом разделе описана процедура для применения локальных ограничений на кривой производительности подъема данной скважины. В частности, рассмотрено применение минимального нагнетания (L), минимального расхода (), максимального нагнетания (L) и максимального расхода (Q). Эти ограничения можно применять в любом количестве или их комбинации в отношении отдельной скважины.
min
max
Согласно фиг.24, ограничение по минимальному нагнетанию уменьшает допустимую скобку [x x]. Профиль производной штрафуется вне этого диапазона, и рабочие профили показаны жирными линиями на фиг.24.
min
max
Согласно фиг.25, ограничение по максимальному нагнетанию уменьшает допустимую скобку [x x]. Профиль производной штрафуется вне этого диапазона, и рабочие профили показаны жирными линиями на фиг.25.
min
max
min
min
min
min
min
max
Согласно фиг.26, ограничение по минимальному расходу сводится к ограничению по минимальному и максимальному нагнетанию. Последнее имеет место, если профиль газлифтной добычи не является монотонно возрастающим. Допустимая скобка представляет собой [x x], и профиль производной штрафуется вне этого диапазона. Рабочие профили показаны жирными линиями на фиг.26. Заметим, что если Q задан меньшим минимального уровня добычи (Q<F), то ограничение не действует. Заметим также, что если Q задан превышающим максимальный уровень добычи (Q>F), то ограничение не может выполняться и отменяется.
min
max
max
max
min
max
max
max
Согласно фиг.27, ограничение по максимальному расходу сводится к ограничению по минимальному нагнетанию. Строго говоря, если профиль газлифтной добычи не является монотонно возрастающим, то профиль газлифтной добычи является допустимым после второго корня. Однако, если предполагается, что всегда желательно решение с наименьшим темпом нагнетания, правой частью профиля газлифтной добычи можно пренебречь. Допустимая скобка представляет собой [x x], и профиль производной штрафуется вне этого диапазона. Рабочие профили показаны жирными линиями на фиг.27. Заметим, что если Q задан меньшим минимального уровня добычи (Q<F), то ограничение не может выполняться и отменяется. Заметим также, что если Q задан превышающим максимальный уровень добычи (Q>F), то ограничение не действует.
max
max
min
max1
max2
max3
В предыдущем разделе показано, что ограничения L и Qсводятся к ограничению по максимальному нагнетанию. Ограничение Q также может обеспечивать ограничение по максимальному нагнетанию, если кривая является немонотонной. Если применяется каждое из этих ограничений, вариант ограничения выбирается как: min(L, L, L). См. фиг.28.
min
min
min1
min2
Ограничение Q также, с необходимостью, обеспечивает ограничение по минимальному нагнетанию. Вблизи ограничения L, вариант ограничения выбирается как: max(L, L). См. фиг.29. В вышеуказанных вариантах, после установления ограничений по темпу нагнетания, можно надлежащим образом задать допустимые диапазон и профиль производной. Решение осуществляется вышеописанным образом.
min
max
min
max
Заметим, что пользователь должен соблюдать меры предосторожности во избежание взаимоисключающих и невыполнимых ограничений. Иными словами, чтобы ограничение по минимальному темпу нагнетания не превышало ограничение по максимальному темпу нагнетания [x>x]. В настоящее время выдается предупреждение, и, для сохранения решения, границы резервируются так, чтобы скобка [x x] оставалась допустимой. Альтернативно, можно установить иерархию ограничений для классификации заданных ограничений по степени важности.
Вторичные или сопряженные ограничения
water
gas
oil
max
min
max
min
Вторичные ограничения это ограничения, связанные с кривой производительности подъема некоторым данным соотношением. Например, GOR и WC, заданные как доля расхода добываемой жидкости Q, можно использовать для видоизменения данной рабочей кривой для локальных Ограничений Q, Q или Q. В этом случае, можно преобразовать задачу в эквивалентную задачу с ограничением по Q, Q, L или L, как указано выше.
Нулевое нагнетание
Удаление скважины из задачи распределения.
min
max
Решение подзадачи с М скважинами, где (M=N-1). Альтернативно, с использованием описанной штрафной формулы, задание x=x=0.
Предотвращение закрытия
min
Во избежание закрытия скважины, задание локального ограничения по расходу Q по умолчанию. Это можно применять в начале или реализовать в качестве превентивной меры, если сетевой симулятор (например, ′PipeSim′) возвращает решение закрытой скважины.
set
Ограничение L
set
m
set
min
max
set
Принудительный ввод в скважину L. Удаление скважины из процедуры распределения. Уменьшение всего доступного газа для распределения: C=C-L. Решение подзадачи с М скважинами, где (M<N). Альтернативно, с использованием описанной штрафной формулы, задание x=x=L.
Множественные локальные ограничения
min
min
max
max
Разрешение каждого активного ограничения для большинства вариантов ограничения. Использование сдвига кривой для ограничения типа L и Q. Использование видоизменения кривой для ограничения типа L и Q. Использование вышеописанной процедуры для разрешения этих ограничений.
Вспомогательные глобальные ограничения
Глобальные ограничения, действующие на стоке, можно применять для каждой задачи с ограничением по полному количеству добытого газа. Функция вычета задается так, чтобы значение ограничения за минусом нужного значения было равно нулю. Диапазон решений может быть необходим для идентификации истинного оптимума в отношении неравенства.
Третичные ограничения
Третичные ограничения это ограничения, которые не имеют прямого отношения к кривым газлифтной добычи, например, ограничения манифольде. Этими ограничениями невозможно управлять неявно в решателе. Решатель будет выдавать решение, и можно лишь оценивать промежуточное ограничение, вызывая сетевую модель.
Затем необходимо назначить корректирующее действие для каждого конкретного типа применяемого локального ограничения. Следовательно, тип и порядок действия, необходимого для разрешения ограничения, например, уменьшение количества подъемного газа или использование клапанов управления, нужно задавать априори. Альтернативно, следует применять более подходящий решатель, например, решатель на основе альтернативного генетического алгоритма. С этой целью была использована реализация непрерывного генетического алгоритма с плавающей точкой.
Ограничения по расходу жидкости на манифольде См. применение третичного ограничения, определенного выше. Решается исходная задача и тестируется ограничение на манифольде. Если оно допустимо, никаких дополнительных действий не требуется. Если ограничение действует, устанавливается оптимальное допустимое количество газа в подсети, содержащей скважины, которые находятся выше по течению относительно ограничения на манифольде. Разность между исходным распределением и оптимальным распределением в этой подсети перераспределяется на остальную подсеть. Вызывается реальная сетевая модель и тестируется ограничение на манифольде. Разность между решением с действующим автономным ограничением и решением с недействующим оперативным ограничением обеспечивает недостаток в уровне автономного ограничения на манифольде. Это ограничение на манифольде увеличивается для автономного решения для эффективного уменьшения недостатка между уровнями автономного и оперативного ограничения и дополнительно максимизирует производительность сети. Итерационный подход необходим для применения множественных ограничений на манифольде. Этот подход требует идентификации скважин, расположенных выше по течению, что может приводить к усложнению для больших циклических сетей.
Функциональное описание действия "процедуры оптимального распределения для оптимизации добычи" (20), показанной на фиг.5 и 7, приспособленное для практического применения способа оптимального распределения подъемного ресурса, будет приведено в нижеследующих абзацах со ссылкой на фиг.5-17 чертежей.
Согласно фиг.5, когда процессор (12) компьютерной системы (10) выполняет "процедуру оптимального распределения для оптимизации добычи" (20), хранящуюся в памяти (16), процессор (12) может выполнять этапы 20.1-20.6 на фиг.7. В результате, когда процессор (12) выполняет этапы 20.1-20.6 на фиг.7, компьютерная система (10), показанная на фиг.5, осуществляет следующие функции.
Процессор (12) выполняет "процедуру оптимального распределения для оптимизации добычи" (20), показанную на фиг.7, и осуществляет способ оптимального распределения подъемного ресурса, который включают в себя оптимальное распределение подъемного ресурса при ограничении на полный подъемный ресурс или ограничении на полное количество добытого газа (или добычу), причем этап распределения содержит распределение подъемного ресурса по всем газлифтным скважинам в сети для максимизации расхода жидкости/нефти на стоке.
Одна конструкция «процедуры оптимального распределения для оптимизации добычи» (20), показанной на фиг.5, представлена на фиг.7. Конструкция «процедуры оптимального распределения для оптимизации добычи» (20), показанная на фиг.7, включают в себя автономную/оперативную процедуру оптимизации, в которой используются заранее сгенерированные кривые производительности подъема, на этапе предварительной обработки (этапе 20.1 на фиг.7). ′Автономную′ задачу можно решать с помощью любого пригодного решателя NLP для решения задачи с ограничением в виде неравенства с N переменными. Кроме того, «процедура оптимального распределения для оптимизации добычи» (20), показанная фиг.7, использует новый подход к ньютонову разложению, на этапе 20.3 на фиг.7, для решения ′автономной′ задачи. Таким образом, получается задача с одной переменной с ограничением в виде линейного равенства.
Согласно фиг.7, любой сетевой симулятор (отличный от сетевого симулятора ′PipeSim′, принадлежащего и эксплуатируемого Schlumberger Technology Corporation, Хьюстон, Техас) можно применять для генерации кривых или, при желании, для запуска сети для ′оперативного′ решения с использованием распределений подъемного ресурса из ′автономного′ решения.
<mrow><mrow><mo>(</mo><mover accent="true"><mi>L</mi><mo>^</mo></mover><mo>)</mo></mrow><mo>,</mo></mrow>
<mrow><mrow><mo>(</mo><mover accent="true"><mi>L</mi><mo>^</mo></mover><mo>)</mo></mrow></mrow>
nw
s
Этап распределения (т.е. этап оптимального распределения ограниченного ресурса при ограничении на полный подъемный ресурс или ограничении на полное количество добытого газа (или добычу)) включают в себя: использование данных кривой производительности подъема, сгенерированных на этапе предварительной обработки, для решения распределения подъемного ресурса, использование ньютонова разложения для преобразования N скважин и линейного неравенства в одну из одной переменной с ограничением в виде линейного равенства, и запуск сетевого симулятора для определения,. согласуется ли решение с фактической сетевой моделью для давлений на устье скважины на каждой скважине. В частности, этап распределения (т.е. этап оптимального распределения подъемного ресурса при ограничении на полный подъемный ресурс или ограничении на полное количество добытого газа (или добычу)) дополнительно включают в себя: использование автономной/оперативной процедуры оптимизации, причем автономная/оперативная процедура оптимизации включает в себя: извлечение кривых производительности подъема, решение автономной процедуры оптимального распределения для определения оптимального распределения расходов подъемного ресурса
решение реальной сетевой задачи, включающей в себя множество газлифтных скважин, с использованием оптимального распределения расходов подъемного ресурса
для получения значения производительности на стоке F и обновленных давлений на устье скважины на каждой из скважин (Р), и повторение автономной процедуры оптимального распределения с использованием обновленных давлений на устье скважины.
s
s
RND
<mrow><mrow><mo>(</mo><mover accent="true"><mi>L</mi><mo>^</mo></mover><mo>)</mo></mrow></mrow>
<mrow><mrow><mo>(</mo><mover accent="true"><mi>L</mi><mo>^</mo></mover><mo>)</mo></mrow></mrow>
С учетом того, что полностью работающая сетевая модель включают в себя множество скважин, и со ссылкой на этапы 20.1-2 0.6, показанные на фиг.7, этап распределения (т.е. этап оптимального распределения подъемного ресурса при ограничении на полный подъемный ресурс или ограничении по полному количеству добытого газа) дополнительно содержит: (a) на этапе предварительной обработки, генерацию множества кривых производительности подъема для каждой скважины в сети, предназначенных для описания предполагаемого расхода жидкости для данного количества нагнетаемого газа при данных давлениях на устье скважины; (b) присвоение каждой скважине в сети начального давления на устье скважины (P), предназначенного для задания рабочей кривой для каждой скважины; (c) в соответствии с начальным давлением на устье скважины (P), присвоенным каждой скважине в сети, реализацию процедуры распределения, включающей в себя оптимальное распределение подъемного ресурса
среди N скважин согласно ограничению на полный подъемный ресурс (C) для максимизации суммарного расхода (F); (d) при условии, что процедура распределения завершена, вызов реальной сетевой модели при оптимальных значениях подъемного ресурса
, присвоенных скважинам сетевой модели; и (e) повторение этапов (a)-(d), пока не произойдет сближение между старыми оценками и новыми оценками давления на устье скважины для всех скважин в сетевой модели.
Оптимизацию газлифта можно усовершенствовать одним или несколькими из нижеследующих методов: (1) добавление динамических ограничений на минимальный расход для обеспечения стабильности скважины; (2) применение методов к двуствольным скважинам; (3) применение методов к газлифту с помощью водоотделяющей колонны для глубоководных скважин; и (4) соединение сетей с нагнетанием. Каждый из них описан ниже.
Динамические ограничения на минимальный расход для обеспечения стабильности скважины
Для определения стабильности скважины можно использовать огибающую Алханати и штрафную функцию. В частности, вычисление кривой для скважины посредством сетевого симулятора, например, ′Pipesim′, обеспечивает информацию о значениях критериев Алханати, которая преобразуется в минимальный расход газлифта или минимальный расход жидкости и затем используется для оптимизации. Когда ограничение задано очень низким, применяется логика для закрытия скважин и перенаправления подъемного газа, например, возникает проблема, когда максимальный расход задан ниже полного расхода скважин при минимальном газлифте.
Двуствольные скважины
Можно взять кривые производительности НКТ отдельной скважины и, когда СНР одинаково, сложить их друг с другом для вычисления кривой производительности псевдоскважины для двуствольных скважин. Затем осуществляется возврат расходов газлифта для скважин. Также может потребоваться идентификация двуствольных скважин и определение, когда отключить ствол, если один из них закрыт.
Газлифт с помощью водоотделяющей колонны для глубоководных скважин
Помимо добавления газлифта в отдельные скважины, которые соединены друг с другом в подводный напорный трубопровод, оптимизацию газлифта также можно добавлять в нижнюю часть водоотделяющей колонны (т.е. в середине сети). Оптимизация используется для выравнивания нагнетания в нижней части водоотделяющей колонны с нагнетанием в скважинах на основании разделения доступного газлифта.
Соединение сетей с нагнетанием
Сеть можно рассчитать так, чтобы граничные условия по расходу поступали от оптимизатора газлифта (т.е. темп нагнетания в скважину). Затем расчетное давление газлифта подается на эксплуатационную скважину в виде постоянного давления на устье скважины.
Помимо вышеперечисленных соединений, давление из выходных каналов газовых компрессоров в ′Hysys′ можно использовать для подачи ограничения по давлению нагнетания газлифта в случае эксплуатационной сети. В этом случае, может существовать необходимость в итерации для балансировки решения, поскольку ограничения не известны при первом проходе через решатель.
Помимо вышеперечисленных соединений, фактические объемы газа можно пропускать через соединитель обратно от ′Hysys′ на ′Pipesim′. В частности, клапаны управления в ′Hysys′ можно использовать для регулировки необходимого перепада давления обратно в модель ′Pipesim′.
Из вышеприведенного описания способа и системы для оптимального распределения подъемного ресурса при ограничении на полный подъемный ресурс или ограничении на полное количество добытого газа (или добычу), следует, что их можно реализовать по-разному. Такие варианты не следует рассматривать как отклонение от сущности и объема заявленных способа или системы или устройства хранения программ или компьютерной программы, и все подобные модификации, очевидные для специалистов в данной области техники, подлежат включению в объем нижеследующей формулы изобретения.
Хотя изобретение было описано в отношении лишь некоторых вариантов осуществления, специалисты в данной области техники, на основании этого раскрытия, могут предложить другие варианты осуществления, которые не выходят за рамки объема раскрытого здесь изобретения. Соответственно, объем изобретения должен ограничиваться только формулой изобретения.