用于篩選提高采收率技術(shù)的模糊數(shù)學(xué)模型.pdf

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