Optimization of nonconventional wells under uncertainty using statistical proxies

The determination of the optimal type and placement of a nonconventional well in a heterogeneous reservoir represents a challenging optimization problem. This determination is significantly more complicated if uncertainty in the reservoir geology is included in the optimization. In this study, a genetic algorithm is applied to optimize the deployment of nonconventional wells. Geological uncertainty is accounted for by optimizing over multiple reservoir models (realizations) subject to a prescribed risk attitude. To reduce the excessive computational requirements of the base method, a new statistical proxy (which provides fast estimates of the objective function) based on cluster analysis is introduced into the optimization process. This proxy provides an estimate of the cumulative distribution function (CDF) of the scenario performance, which enables the quantification of proxy uncertainty. Knowledge of the proxy-based performance estimate in conjunction with the proxy CDF enables the systematic selection of the most appropriate scenarios for full simulation. Application of the overall method for the optimization of monobore and dual-lateral well placement demonstrates the performance of the hybrid optimization procedure. Specifically, it is shown that by simulating only 10% or 20% of the scenarios (as determined by application of the proxy), optimization results very close to those achieved by simulating all cases are obtained.     

Challenges in reservoir forecasting

The combination of geostatistics-based numerical geological models and finite difference flow simulation has improved our ability to predict reservoir performance. The main contribution of geostatistical modeling has been more realistic representations of reservoir heterogeneity. Our understanding of the physics of fluid flow in porous media is reasonably captured by flow simulators in common usage. Notwithstanding the increasing application and success of geostatistics and flow simulation there remain many important challenges in reservoir forecasting. This application has alerted geoscientists and physicists that geostatistical/flow models in many respects, are, engineering approximations to thereal spatial distribution andreal flow processes. This paper reviews current research directions and presents some new ideas of where reserach could be focused to improve our ability to model geological features, model flow processes, and, ultimately, improve reservoir performance predictions.     

On optimization algorithms for the reservoir oil well placement problem

Determining optimal locations and operation parameters for wells in oil and gas reservoirs has a potentially high economic impact. Finding these optima depends on a complex combination of geological, petrophysical, flow regimen, and economical parameters that are hard to grasp intuitively. On the other hand, automatic approaches have in the past been hampered by the overwhelming computational cost of running thousands of potential cases using reservoir simulators, given that each of these runs can take on the order of hours. Therefore, the key issue to such automatic optimization is the development of algorithms that find good solutions with a minimum number of function evaluations. In this work, we compare and analyze the efficiency, effectiveness, and reliability of several optimization algorithms for the well placement problem. In particular, we consider the simultaneous perturbation stochastic approximation (SPSA), finite difference gradient (FDG), and very fast simulated annealing (VFSA) algorithms. None of these algorithms guarantees to find the optimal solution, but we show that both SPSA and VFSA are very efficient in finding nearly optimal solutions with a high probability. We illustrate this with a set of numerical experiments based on real data for single and multiple well placement problems.     

多物源条件下的储层地质建模方法

濮城沙三中油藏具有两个主物源,分别为NE向与SE向。油藏数值模拟需要在一套地质网格中对其进行模拟。经典的地质统计学利用变差函数描述区域化变量的空间几何结构特性。变差函数的计算是基于两点进行统计的,对其描述主要涉及方位角、变程、块金值和基台值。为了在一套模拟网格中模拟出多个物源条件下储层的分布特征,必须在不同的位置设置不同的变差函数参数。文中给出了两种方法实现这一目的:一是采用人为分区,把不同物源影响的区域分成不同的区块,分别对不同的区块设置不同的变差函数参数;二是采用变方位角,即根据不同的位置设置不同的变差函数方位角。这两种方法都实现了在一套网格中模拟具有多个物源方向的储层分布,更真实地再现了储层的空间展布特征。     

应用生烃动力学法定量评价碳酸盐岩的二次生烃:以朱家墩气藏为例

针对碳酸盐岩发育区烃源岩普遍存在二次生烃的问题,以苏北盐城凹陷朱家墩气藏源岩二叠系栖霞组灰岩为目标,应用化学动力学方法定量研究该源岩的二次生烃(气).在模拟实验基础上,选取动力学模型,求取动力学参数,再结合朱家墩地区的埋藏史和热史,最终求取了源岩生气史曲线.得出在距今240-190 Ma(三叠纪-早侏罗世)时二叠系灰岩第一次生气,随后地层抬升,生气过程中止;在距今54 Ma(始新世)时该烃源岩埋藏条件达到了第一次生气终止时的条件,开始第二次生气,生气过程一直持续到现今,第一次生气量(10%)远无法与第二次生气量(80%)相比.并通过储层包裹体的均一化温度判断朱家墩气藏流体注入期次,结果显示,二次生气的生气高峰与流体注入期相匹配,验证了用动力学方法评价二次生烃、多次生烃的合理性,同时也佐证了二叠系灰岩对朱家墩气藏的贡献.     

储层建模研究进展及发展趋势

油气田开发的后期进入高含水阶段,为了更加经济准确地进行油气开发,有必要采用储层地质建模的方法对老油气田进行储层研究。详细阐述了国内外储层地质建模的发展史,对储层地质建模的方法进行了细致的分类及论述。方法分类包括确定性建模方法和随机性建模方法。每一种建模方法又有多种子方法。提出了目前储层地质建模研究尚未很好解决的一些问题,如建模的对象局限于常规的碎屑岩储层。虽然有学者对火成岩、裂缝碳酸盐岩进行了相关的探究工作,但目前对非常规储层涉及较少,储层建模的精度也有待提高。     

地震非线性随机反演技术在煤层气储层厚度预测中的应用

对煤层气储层进行识别和预测是煤层气勘查工作的一个重要问题。常规的反演方法对储层厚度预测精度不高,不能很好满足实际需要。利用非线性随机反演方法,在充分利用地震资料的基础上,以钻井、测井等已知信息作为约束条件,同时,考虑地下介质的随机性,通过拾取目的层地震反射波振幅、频率、相位等信息,提高了储层预测的精度。该方法在沁水煤田榆社-武乡煤层气区块得到了良好的应用,与实际地质资料对比发现,预测精度与钻井揭露成果吻合率较高,预测的煤层气储层厚度的分布与地质规律吻合。     

煤层气储层产水量的分类和成因分析

利用统计分析、数值模拟手段将煤层气储层按照日产水量的多少分为四种类型,即：日产水量在1 m³以下的为特低产水煤层气储层,日产水量在1~5 m³的为低产水煤层气储层,日产水量在5~20 m³的为中产水煤层气储层,日产水量在20 m³以上的为高产水煤层气储层。深入分析了煤层气储层高产水、低产水的成因,发现含水层富水性与构造条件以及压裂措施是煤层气储层高产水的主要控制因素,煤层气储层物性是煤层气储层低产水的主要控制因素,同时排采模式等也间接影响着煤层气储层的产水量。进一步给出了产气量不理想情况下的高产水、特低产水煤层气储层的开发建议。     

中国高效天然气藏形成的基础理论研究进展与意义

介绍了国家重点基础项目(2001CB209100)关于高效天然气藏形成的研究进展,提出气源灶有效性、成藏过程有效性以及要素组合有效性是高效气藏形成的核心研究内容。在两年多研究中,提出了“有机质接力成气演化模式”、“高效气源灶概念与评价方法”、“高效成藏过程的评价指标”、“叠合盆地深层优质储层形成的机理与模式”以及“高效气藏形成的三大要素组合”等认识上的进展。这些进展,不仅丰富和完善了中国天然气地质理论,而且对指导高效气藏的勘探、拓展天然气勘探领域都有十分重要的意义。     

塔河油田碳酸盐岩缝洞型油藏远井储集体定量化表征及动用技术

塔河油田奥陶系碳酸盐岩储层主要储集空间为溶洞和裂缝,直接钻遇溶洞比例达50%。针对目前远井储集体特征认识模糊、动用难度大等问题,基于物质平衡原理及注水指示曲线、液面恢复曲线等资料,对远井储集体的规模、裂缝导流系数、地层能量进行定量化研究,形成了一套远井储集体参数定量化表征技术。基于远井储集体特征,运用酸化、高压注水、复合措施等方法提高对远井储集体的动用,并在塔河油田推广应用,高效井占75%以上,有较好的应用前景。     

油气储层表征与随机建模的发展历程及展望

油气储层表征与随机建模自提出至今仅经历了22年,但其发展的迅速可以说让世人刮目相看,其在油气勘探与油田开发中的作用与日俱增。文中应用历史唯物主义的观点,分阶段地从这一学科的形成背景、石油工业发展的需求、专业化的形成与发展、学科的相互渗透与多技术应用等方面简述了储层表征与其相关学科的关系及其发展的主要历程;着重对这一学科当前的发展方向与存在的问题进行讨论,并对学科中的不同研究方向对油气勘探与开发的作用、当前国内外面临的挑战以及应注意的问题进行逐一论述,提出了相应观点与建议。     

Integrating Large-Scale Soft Data by Simulated Annealing and Probability Constraints

Interpretation of geophysical data or other indirect measurements provides large-scale soft secondary data for modeling hard primary data variables. Calibration allows such soft data to be expressed as prior probability distributions of nonlinear block averages of the primary variable; poorer quality soft data leads to prior distributions with large variance, better quality soft data leads to prior distributions with low variance. Another important feature of most soft data is that the quality is spatially variable; soft data may be very good in some areas while poorer in other areas. The main aim of this paper is to propose a new method of integrating such soft data, which is large-scale and has locally variable precision. The technique of simulated annealing is used to construct stochastic realizations that reflect the uncertainty in the soft data. This is done by constraining the cumulative probability values of the block average values to follow a specified distribution. These probability values are determined by the local soft prior distribution and a nonlinear average of the small-scale simulated values within the block, which are all known. For each realization to accurately capture the information contained in the soft data distributions, we show that the probability values should be uniformly distributed between 0 and 1. An objective function is then proposed for a simulated annealing based approach to enforce this uniform probability constraint. The theoretical justification of this approach is discussed, implementation details are considered, and an example is presented.     

坪北油田储层随机建模及结果检验

在坪北油田沉积微相和高分辨率层序地层学研究的基础上，采用顺序指示模拟方法以中期旋回为单位建立沉积微相的三维模型。结合层序地层学研究的结果对模拟结果进行检验，把不同时间单元的沉积微相平面分布提取出来，根据时间的先后顺序进行排列，甚至做成动画，对沉积微相的演化得到直观的认识。结合基准面在此期间的变化情况，进而判断模拟结果的合理性，为模拟结果的判断提供了新手段。     

序贯模拟方法在储层建模中的应用研究

条件模拟方法是地质统计学发展的一个主要方向和研究热点。作者通过序贯模拟方法在储层建模中的应用，对模拟结果进行了参数统计和变异函数分析；并对克立格和序贯模拟方法进行了比较。应用研究的结果证明了该方法的各种特点，弥补了条件模拟方法在理论研究上的不足，为进一步的方法改进和拓宽其应用范围提供了理论依据和实例参考。     

地震资料曲流河辫状河油气储层识别与预测

曲流河、辫状河储层在我国的陆相盆地中广泛分布。由于曲流河相沉积砂体的单层薄、横向变化;辫状河相沉积的砂体迁移快、垂向加积等特点,增加了在勘探过程中对其分辨的难度。因此,对地震资料曲流河、辫状河油气储层的识别与预测,必须综合多种与其相关的地质资料,结合地震数据体中给出的信息来判断分析,以达到提高分辨率的目的。     

溪洛渡水电站库首岩溶渗漏可能性研究

溪洛渡巨型水电站岩溶水渗漏研究,面临着范围大,地形地质条件复杂,基础资料缺乏,以及隐伏岩溶不易获取实证等多重困难。本文通过地质学、第四纪地质学、岩深水文地质学等多学科联合,将零星不完整的各种资料进行了整体系统性的分析。运用定性分析与灰域模拟方法对库区岩溶发育、蓄水前后渗流特征进行综合性量化分析,对溪洛渡水电站库首岩溶渗漏可能作出了较全面可信的评价。     

火山岩储层岩相研究进展

火山岩岩相与储层物性关系密切,火山岩岩相研究对火山岩储层表征具有十分重要的意义。系统总结火山岩岩相研究进展,为火山岩储层表征提供参考和依据。采用地质统计学等方法,从火山岩岩相划分、火山岩岩相划分的原则和火山岩岩相划分的步骤3方面分析了火山岩岩相研究的现状。结合文献调研和科研实践,将火山岩岩相研究方法总结为5种类型,主要包括岩性识别方法、测井研究方法、地震研究方法、地质建模方法以及地质统计方法等,分析了每种研究方法的优缺点。在此基础上指出了火山岩岩相研究中存在的6方面问题和火山岩岩相未来6方面发展方向。火山岩岩相研究中,应该充分考虑资料基础和作者工作经验,综合多种方法,提高火山岩岩相研究的精确度和储层预测的准确度。     

龚家方4号斜坡涌浪数值模拟分析

对于库区滑坡来说,不能只考虑滑坡体本身造成的灾害,还要考虑滑坡体引起的涌浪灾害,为了研究滑坡涌浪的传播、衰减规律,在Geo-wave软件的技术上,二次开发形成FAST软件。以三峡库区龚家方4号斜坡为研究对象,分别在175、156、145 m的库水位条件下,在长约23 km、宽约10.4 km的区域内进行涌浪数值模拟,获得涌浪传播模拟数据。经过模拟软件数据处理模块的计算分析,形成了分析涌浪传播规律的一系列图件。对不同水位下涌浪模拟的计算结果进行对比分析发现,随着库水位的下降,滑坡产生的最大涌浪值和在对岸的爬高值都有增长的趋势,但其对航道存在威胁的时间逐渐变短。模拟区各位置的最大波高空间分布形态具有中间内凹、两翼沿岸坡延伸的特征。涌浪传播的急剧衰减区基本分布在涌浪源附近1 km的范围内,涌浪源处的波高越大,单位距离内的涌浪下降高度也越大。由于涌浪在岸边有叠加、壅高现象,建议航道内船只经过地质灾害点附近时应沿江中心快速通行。     

煤矿采动条件下煤层气储层模型及应用

煤矿区煤层气开发受煤矿采动影响,为实现煤矿采动条件下煤层气井产能数值模拟,抽象概化了采动条件下煤层气开发的地质模型,构建了采动条件下煤层气储层的数学模型,并通过对CBM-SIM软件二次开发,实现了采动条件下煤层气储层的数值模拟。在建模和数值解算软件开发中,基于采动离层量变化曲线公式构建了采动条件下储层渗透率变化曲线公式,利用采动井水位变化规律构建了储层漏失水量变化公式,利用时间卡机制解决了煤储层渗透率及漏失水量的动态求解和循环迭代过程中作为系数和边界条件的调用赋值,实现了渗透率随采动影响的动态变化、储层水漏失降压和储层产气的耦合解算。应用开发的软件对淮南矿区某矿采动条件下煤层气抽采井生产数据进行历史拟合和产量模拟应用,预测煤层气产量曲线与实际生产曲线基本一致,判定系数达到0.92。     

建立储层四维地质模型的新尝试——以冀东高尚堡沙三段储层模型的建立为例

油田注水开发过程中，储层物性、微观孔隙结构和非均质性都会发生动态变化。建立反映储层性质动态变化的四维地质模型对于深化高含水期油田地质特征的认识、预测剩余油的分布规律、提高油田开发效果具有十分重要的地质意义。论文立足于油田开发过程中储层的动态变化，以冀东高尚堡沙三段储层建模为例，综合不同开发阶段的井网及相应的取心、测井和实验测试资料，研究注水过程中储层参数的变化规律，应用随机建模方法建立了不同开发阶段的储层三维地质模型，对储层四维地质模型的建立进行了有益的尝试，并在油田的实际应用中取得了较好的效果。