王守磊 安桂榮 耿站立 張 偉
(1. 中國(guó)地質(zhì)大學(xué)(北京) 北京 100083; 2. 中海油研究總院有限責(zé)任公司 北京 100028)
區(qū)域聯(lián)合開(kāi)發(fā)是海上油田群一種重要的開(kāi)發(fā)模式[1-3],已廣泛應(yīng)用于南海油田群的開(kāi)發(fā)。南海油田群主要為海相沉積,天然能量充足,單井產(chǎn)液量高,進(jìn)入高含水期后需要提高單井產(chǎn)液量維持油田群穩(wěn)產(chǎn),而油田群的工程設(shè)施能力有限,不能滿足所有油井的提液要求,同時(shí)工程設(shè)施擴(kuò)容改造成本大,因此,需要在現(xiàn)有工程設(shè)施約束下合理分配油井產(chǎn)液量,優(yōu)化油田群產(chǎn)液結(jié)構(gòu),從而實(shí)現(xiàn)油田群的高效開(kāi)發(fā)。目前產(chǎn)液結(jié)構(gòu)優(yōu)化研究中多以考慮地質(zhì)油藏因素為主,涉及工程設(shè)施約束較少[4-5]。雖有部分學(xué)者對(duì)考慮工程設(shè)施約束情況下的產(chǎn)液結(jié)構(gòu)優(yōu)化進(jìn)行了研究,但局限于單個(gè)時(shí)間步內(nèi)的優(yōu)化,限制了礦場(chǎng)實(shí)際應(yīng)用[6-8]。
本文考慮各個(gè)平臺(tái)及整個(gè)油田群生產(chǎn)設(shè)施處理和外輸能力,建立了海上油田群產(chǎn)液結(jié)構(gòu)優(yōu)化模型,通過(guò)增廣拉格朗日函數(shù)法和G-SPSA算法,實(shí)現(xiàn)了海上油田群產(chǎn)液結(jié)構(gòu)優(yōu)化模型求解,并在實(shí)際油田群礦場(chǎng)應(yīng)用中取得了良好效果。
產(chǎn)液結(jié)構(gòu)優(yōu)化過(guò)程中根據(jù)單井的產(chǎn)油量和產(chǎn)水量等數(shù)據(jù)計(jì)算目標(biāo)函數(shù)值,所以產(chǎn)液結(jié)構(gòu)優(yōu)化的關(guān)鍵問(wèn)題是單井開(kāi)發(fā)指標(biāo)預(yù)測(cè)。單井開(kāi)發(fā)指標(biāo)預(yù)測(cè)方法主要有油藏工程方法和油藏?cái)?shù)值模擬方法,其中油藏工程方法因操作簡(jiǎn)單、計(jì)算效率高而被廣泛應(yīng)用。水驅(qū)特征曲線是一種常用的預(yù)測(cè)開(kāi)發(fā)指標(biāo)的油藏工程方法[9-12],張金慶提出的廣適水驅(qū)特征曲線能夠表征各種類型油藏含水率上升規(guī)律,適用于油藏開(kāi)發(fā)的全過(guò)程[13-14]。本文采用廣適水驅(qū)特征曲線對(duì)單井開(kāi)發(fā)指標(biāo)進(jìn)行預(yù)測(cè),其表達(dá)式為
(1)
式(1)中:Np為累積產(chǎn)油量,104m3;Wp為累積產(chǎn)水量,104m3;a、q和NR為廣適水驅(qū)特征曲線參數(shù),通過(guò)擬合歷史生產(chǎn)數(shù)據(jù)可以得到。
單井開(kāi)發(fā)指標(biāo)預(yù)測(cè)主要分為兩步:①選取具有代表性的歷史生產(chǎn)數(shù)據(jù),確定廣適水驅(qū)特征曲線;②基于廣適水驅(qū)特征曲線,預(yù)測(cè)不同時(shí)間步的產(chǎn)油量和產(chǎn)水量。這里主要介紹第2步的方法原理。
1) 給定一個(gè)累產(chǎn)油量增量ΔNp,則此時(shí)的累積產(chǎn)油量為
Np=Np0+ΔNp
(2)
2) 利用下式計(jì)算對(duì)應(yīng)的累積產(chǎn)水量:
(3)
得到相應(yīng)的累積產(chǎn)水量增量ΔWp為
ΔWp=Wp-Wp0
(4)
3) 計(jì)算累積產(chǎn)液量增量ΔLp為
ΔLp=ΔNp+ΔWp
(5)
重復(fù)以上步驟即可得到不同油井在不同時(shí)間步的產(chǎn)油量和產(chǎn)水量。
海上油田群產(chǎn)液結(jié)構(gòu)優(yōu)化就是在給定的調(diào)控時(shí)間步數(shù)內(nèi),在平臺(tái)處理和外輸能力一定的情況下,通過(guò)優(yōu)化調(diào)整各油井的產(chǎn)液量,使得油藏的累積產(chǎn)油量或者凈現(xiàn)值最大化。以凈現(xiàn)值(NPV)最大化作為優(yōu)化目標(biāo)函數(shù),即
MaximizeJ(u)=
(6)
海上油田群采用區(qū)域聯(lián)合開(kāi)發(fā)時(shí),油井產(chǎn)出液經(jīng)過(guò)自身平臺(tái)的外輸管線先輸送到中心平臺(tái)進(jìn)行液處理,中心平臺(tái)再將處理后的原油通過(guò)管線外輸?shù)疥懙?。由于生產(chǎn)設(shè)施能力的局限性,海上油田群開(kāi)發(fā)時(shí)受到的約束條件包括以下幾類。
1) 單井邊界約束。
油田實(shí)際生產(chǎn)過(guò)程中,由于泵排量限制,單井的產(chǎn)液量受到一定的約束,這屬于邊界約束。
(7)
處理邊界約束最常見(jiàn)的方法包括截?cái)喾ê蛯?duì)數(shù)變換法,此次研究主要采用對(duì)數(shù)變換法。通過(guò)對(duì)數(shù)變換,可使邊界約束優(yōu)化問(wèn)題轉(zhuǎn)化為無(wú)約束優(yōu)化問(wèn)題,其變換公式為
(8)
式(8)中:xi為變換后控制變量。
求解過(guò)程中,優(yōu)化方法每次迭代都是在變換后的對(duì)數(shù)域上進(jìn)行。當(dāng)計(jì)算目標(biāo)函數(shù)時(shí),需要將控制變量轉(zhuǎn)換到原域,其變換公式為
(9)
2) 平臺(tái)外輸約束。
采油平臺(tái)上油井產(chǎn)液量受外輸管線約束,存在一定上限。對(duì)于任意一個(gè)平臺(tái)上的油井,其產(chǎn)液量之和要小于平臺(tái)的外輸能力,即
(10)
3) 中心平臺(tái)液處理約束。
采出液通過(guò)采油平臺(tái)外輸?shù)街行钠脚_(tái),由于中心平臺(tái)的液處理設(shè)施能力是有限的,因此所有油井的產(chǎn)液量之和要小于中心平臺(tái)的液處理能力,即
(11)
第2類和第3類約束的實(shí)質(zhì)是等式約束或者不等式約束,因此,海上油田群產(chǎn)液結(jié)構(gòu)優(yōu)化數(shù)學(xué)模型可以表示為
MaximizeJ(u)
(12)
s.t.
(13)
ei(u)=0i=1,2,…,Ne
(14)
ci(u)≤0i=1,2,…,Nc
(15)
式(14)~(15)中:ei(u)表示第i個(gè)等式約束;ci(u)表示第i個(gè)不等式約束;Ne為等式約束個(gè)數(shù);Nc為不等式約束個(gè)數(shù)。
由上述分析可知,當(dāng)考慮工程設(shè)施約束時(shí),海上油田群產(chǎn)液結(jié)構(gòu)優(yōu)化問(wèn)題為約束優(yōu)化問(wèn)題。對(duì)于約束問(wèn)題,其求解思路一般是先利用增廣拉格朗日函數(shù)法轉(zhuǎn)化為無(wú)約束問(wèn)題,然后利用優(yōu)化算法對(duì)無(wú)約束問(wèn)題進(jìn)行求解。增廣拉格朗日函數(shù)法是求解約束問(wèn)題的一種常用解法,其思路是將原約束優(yōu)化問(wèn)題轉(zhuǎn)化為一系列無(wú)約束優(yōu)化子問(wèn)題,并以此一系列無(wú)約束優(yōu)化子問(wèn)題的解去逼近原約束優(yōu)化問(wèn)題的解[15-19]。
在增廣拉格朗日函數(shù)法中,將等式約束、不等式約束作為懲罰項(xiàng)與目標(biāo)函數(shù)結(jié)合在一起構(gòu)造增廣拉格朗日函數(shù),其表達(dá)式為
L(u,λ,μ)=J(u)-
(16)
其中
(17)
式(16)、(17)中:μ是懲罰因子;λe,i和λc,j分別為第i個(gè)等式約束和第j個(gè)不等式約束的拉格朗日乘子。
當(dāng)拉格朗日乘子和懲罰因子確定時(shí),此時(shí)優(yōu)化模型為
MaximizeL(u)
(18)
使用增廣拉格朗日函數(shù)法進(jìn)行求解時(shí),主要分為外循環(huán)和內(nèi)循環(huán)兩個(gè)過(guò)程。外循環(huán)中主要根據(jù)約束違反情況來(lái)更新拉格朗日乘子和懲罰因子,從而確定增廣拉格朗日函數(shù);內(nèi)循環(huán)中主要采用G-SPSA算法來(lái)最大化增廣拉格朗日函數(shù)。
具體計(jì)算步驟如下:
1) 確定拉格朗日乘子、懲罰因子等相關(guān)參數(shù)初始值。外循環(huán)迭代步l=1。
2) 建立增廣拉格朗日函數(shù),進(jìn)入內(nèi)循環(huán)。利用G-SPSA算法最大化增廣拉格朗日函數(shù),直至滿足如下收斂條件。
(19)
(20)
式(19)、(20)中:k為內(nèi)循環(huán)迭代步數(shù);ξ1和ξ2分別為內(nèi)循環(huán)中目標(biāo)函數(shù)和控制變量的收斂值。
3)根據(jù)約束違反變量cv和允許約束違反值ηl來(lái)更新拉格朗日乘子和懲罰因子。
約束違反變量cv表達(dá)式為
(21)
若cv≤ηl,則有
(22)
ηl+1=max{ηlmin[(μl)0.2,0.5],η*}
(24)
式(24)中:η*為最小允許約束違反值。
若cv>ηl,則有
μl+1=τμl=0.1μl
(25)
ηl+1=max{ηlmin[(μl)0.1,0.5],η*}
(26)
4) 比較約束違反變量cv和最小允許約束違反值η*。如果cv≤η*,則表示所得的最優(yōu)解滿足約束條件,算法停止;否則,外循環(huán)迭代步l=l+1,返回步驟2,重復(fù)以上求解過(guò)程。
在內(nèi)循環(huán)中,采用G-SPSA算法來(lái)最大化增廣拉格朗日函數(shù)。G-SPSA算法是一種無(wú)梯度優(yōu)化算法,僅需對(duì)目標(biāo)函數(shù)進(jìn)行計(jì)算,不需要梯度的求解,已廣泛應(yīng)用于實(shí)際油藏問(wèn)題中[20-23]。優(yōu)化算法的本質(zhì)就是確定新的搜索方向,生成新的控制變量,直到達(dá)到收斂條件,得到最優(yōu)解。利用G-SPSA算法來(lái)確定新的搜索方向的具體步驟如下。
1) 采用球形模型產(chǎn)生協(xié)方差矩陣Cu。協(xié)方差矩陣中任一元素Cp,q為
(27)
式(27)中:p和q分別表示第p、q個(gè)調(diào)控時(shí)間步;σ代表標(biāo)準(zhǔn)差;t表示相關(guān)聯(lián)的時(shí)間步數(shù)。
2) 生成M個(gè)隨機(jī)控制變量uk,i,其表達(dá)式為
uk,i=uk+εkCu1/2Zk,ii=1,2,…,M
(28)
式(28)中:uk是內(nèi)循環(huán)中第k步最優(yōu)控制變量;εk是擾動(dòng)步長(zhǎng);Cu1/2為Nu×Nu維下三角矩陣,通過(guò)對(duì)Cu進(jìn)行Cholesky分解得到;Zk,i為服從高斯分布的擾動(dòng)向量,Zk,i~N(0,I),其中I是Nu×Nu維單位矩陣。
3) 計(jì)算搜索方向dk,其表達(dá)式為
(29)
其中
(30)
4) 生成新的控制變量uk+1,其表達(dá)式為
(31)
式(31)中:αk為搜索步長(zhǎng),可通過(guò)一維搜索方法來(lái)確定。
圖1 海上油田群產(chǎn)液結(jié)構(gòu)優(yōu)化計(jì)算流程
海上油田群產(chǎn)液結(jié)構(gòu)優(yōu)化模型的求解流程如圖1所示,主要包括以下幾個(gè)步驟:①首先根據(jù)單井歷史生產(chǎn)動(dòng)態(tài),選取具有代表性的擬合段得到反映單井生產(chǎn)特征的水驅(qū)特征參數(shù)。②設(shè)定控制變量、懲罰因子和拉格朗日乘子的初始值,建立增廣拉格朗日函數(shù),開(kāi)始外循環(huán)。③進(jìn)入內(nèi)循環(huán),調(diào)用G-SPSA算法更新控制變量,根據(jù)控制變量,利用廣適水驅(qū)特征曲線預(yù)測(cè)單井開(kāi)發(fā)指標(biāo),從而計(jì)算拉格朗日函數(shù)值。④判斷是否滿足內(nèi)循環(huán)收斂條件,滿足收斂條件,則跳出內(nèi)循環(huán),進(jìn)入外循環(huán);否則,繼續(xù)下一個(gè)內(nèi)循環(huán);⑤判斷是否滿足外循環(huán)收斂條件,滿足收斂條件,則停止;否則,根據(jù)約束違反情況,更新懲罰因子和拉格朗日乘子,進(jìn)入下一個(gè)外循環(huán)。
以海上LP油田群為例進(jìn)行產(chǎn)液結(jié)構(gòu)優(yōu)化。該油田群包括XA、XB、XC等3個(gè)油田,3個(gè)油田均處于特高含水階段,對(duì)應(yīng)有3座平臺(tái),其中PA和PB平臺(tái)為采油平臺(tái),PC平臺(tái)為中心處理平臺(tái)。2個(gè)采油平臺(tái)的采出液外輸能力分別是10 000 m3/d和20 000 m3/d,中心平臺(tái)的液處理能力為50 000 m3/d。該油田群儲(chǔ)層以三角洲前緣的河口砂壩及三角洲平原的分流河道砂體為主,孔隙度為21.5%~31.5%,滲透率為1 256~6 043 mD,地層原油黏度為5.8~21.7 mPa·s,邊底水能量充足,無(wú)注水井,3個(gè)油田的油井?dāng)?shù)分別是4口、7口和10口。每口油井每180 d調(diào)控一次,調(diào)控步數(shù)是6,總的調(diào)控時(shí)間是1 080 d??刂谱兞康膫€(gè)數(shù)是(4+7+10)×6=126。
優(yōu)化過(guò)程中,原油價(jià)格為2 500元/m3,水處理費(fèi)為55元/m3,折現(xiàn)率是12%。油井產(chǎn)液量的最小和最大值分別設(shè)定為1 000 m3/d和3 000 m3/d。油井初始產(chǎn)液量為目前生產(chǎn)過(guò)程中的實(shí)際產(chǎn)液量。
懲罰因子初始值由下式確定:
(32)
由于約束條件中沒(méi)有等式約束,所以等式約束的拉格朗日乘子設(shè)置為零。不等式約束的拉格朗日乘子由下式確定:
初始允許約束違反值η(0)=0.1,最小允許約束違反值η*=0.1η(0)。內(nèi)循環(huán)收斂條件中,分別設(shè)置ξ1=0.01和ξ2=0.01。優(yōu)化算法G-SPSA生成隨機(jī)擾動(dòng)梯度的樣本個(gè)數(shù)M=10。
目前LP油田群中XA和XB平臺(tái)上油井的產(chǎn)液量已分別達(dá)到9 000 m3/d和16 000 m3/d,接近平臺(tái)外輸能力,XC平臺(tái)的液處理能力已達(dá)到上限50 000 m3/d。各油井按照目前產(chǎn)液量繼續(xù)生產(chǎn)作為基礎(chǔ)方案。
在保持平臺(tái)外輸和處理能力不變的情況下,利用本文提出的方法對(duì)LP油田群基礎(chǔ)方案進(jìn)行優(yōu)化。優(yōu)化結(jié)果顯示,每個(gè)時(shí)間步內(nèi),XA和XB平臺(tái)上的油井產(chǎn)液量小于外輸能力約束,整個(gè)油田群的產(chǎn)液量小于XC平臺(tái)液處理能力約束;在油田群相同產(chǎn)液量情況下,優(yōu)化方案累產(chǎn)油174.9×104m3,較基礎(chǔ)方案累產(chǎn)油(166.3×104m3)增幅5.2%。從經(jīng)濟(jì)效益來(lái)看,優(yōu)化方案凈現(xiàn)值為12.9億元,較基礎(chǔ)方案凈現(xiàn)值(12.1億元)增幅6.8%。
目前LP油田群中XA、XB、XC等3個(gè)平臺(tái)的含水率依次增加。如表1所示,優(yōu)化以后,XB和XC平臺(tái)上的油井累積產(chǎn)液量有所下降,累積產(chǎn)油量有所上升,起到了穩(wěn)油控水的效果;XA平臺(tái)通過(guò)增加累積產(chǎn)液量,累積產(chǎn)油量也有所增加,起到了提液增油的效果。可見(jiàn),優(yōu)化方案通過(guò)降低高含水率平臺(tái)產(chǎn)液量,增加低含水率平臺(tái)產(chǎn)液量,改善了該油田群開(kāi)發(fā)效果。
表1 海上LP油田群產(chǎn)液結(jié)構(gòu)優(yōu)化結(jié)果
以XA平臺(tái)的4口井為例,目前XA-1、XA-2、XA-3、XA-4等4口井的含水率依次升高,因此,在平臺(tái)外輸能力有限的情況下,產(chǎn)液結(jié)構(gòu)優(yōu)化中應(yīng)盡量提高含水率較低的油井液量,降低含水率較高的油井液量。從表2可以看出,優(yōu)化后XA-3和XA-4井的液量都有所提高,產(chǎn)油量明顯升高,而XA-2和XA-1井的液量有所降低。盡管這2口井的液量降低導(dǎo)致產(chǎn)油量降低,但從整體來(lái)看,整個(gè)平臺(tái)的產(chǎn)油量得到了增加??梢哉f(shuō),在每個(gè)平臺(tái)內(nèi)部也起到了產(chǎn)液結(jié)構(gòu)優(yōu)化的效果。
表2 海上LP油田群?jiǎn)尉a(chǎn)液結(jié)構(gòu)優(yōu)化結(jié)果表
考慮平臺(tái)處理和外輸能力,建立了海上高含水期油田群產(chǎn)液結(jié)構(gòu)優(yōu)化模型,通過(guò)增廣拉格朗日函數(shù)法和G-SPSA算法,實(shí)現(xiàn)了海相高含水油田群產(chǎn)液結(jié)構(gòu)優(yōu)化模型的求解;礦場(chǎng)應(yīng)用結(jié)果表明,本文方法能有效改善油田開(kāi)發(fā)效果,對(duì)海上高含水期油田群挖潛具有一定指導(dǎo)意義,有較為廣泛的應(yīng)用前景。