Подход к получению вероятностной оценки прогнозных профилей добычи, конденсатогазового фактора и обводнения
Рассмотрен подход к получению вероятностной оценки прогнозных показателей разработки газоконденсатного пласта с применением многовариантных гидродинамических расчетов. Необходимость подобного решения диктуется стремлением к нивелированию влияния значительного числа неопределенностей, присутствующ...
Сохранить в:
| Главные авторы: | , , |
|---|---|
| Формат: | Статья |
| Язык: | Russian |
| Опубликовано: |
2024
|
| Темы: | |
| Online-ссылка: | https://dspace.ncfu.ru/handle/123456789/29374 |
| Метки: |
Добавить метку
Нет меток, Требуется 1-ая метка записи!
|
| Краткое описание: | Рассмотрен подход к получению вероятностной оценки прогнозных показателей разработки газоконденсатного пласта с применением многовариантных гидродинамических расчетов. Необходимость подобного решения диктуется стремлением к нивелированию влияния значительного числа неопределенностей, присутствующих в практике работы с цифровыми моделями месторождений. В качестве основного инструмента было использовано программное обеспечение «тНавигатор», обладающее широким функционалом в указанном направлении. Изучены возможности задания переменных для параметризации модели, проведен обзор методов планирования эксперимента и оптимизационных алгоритмов. С помощью оптимизационного алгоритма Дифференциальной эволюции на первом этапе произведена адаптация исходной версии гидродинамической модели, в которой наблюдались проблемы с воспроизведением отборов по добываемым фазам и динамике давлений, на исторические показатели работы скважин. Полученное качество адаптации контролировалось значениями специально сгенерированной целевой функции. На втором шаге на базе наилучших сценариев настройки исторического периода рассчитаны прогнозные параметры разработки, для которых были построены соответствующие накопленные функции распределения, отражающие интересующую вероятностную оценку. По итогам проделанной работы сформирована необходимая последовательность действий, позволяющая прийти к получению необходимых искомых величин, а также сформулированы возможные варианты модификации рассмотренного подхода в области сокращения числа рассчитываемых моделей через выделение трех базовых сценариев и использование многомерного масштабирования, позволяющего кластеризовать равновероятные сценарии с последующим выбором представительных реализаций. |
|---|