Изобретение относится к нефтедобывающей промышленности и может быть использовано как способ отбора жидких углеводородов и закачки вытесняющих агентов, например вода, углекислый газ, водогазовые смеси, теплоносителей и др., при организации гидродинамического воздействии на пласт с целью достижения максимального эффекта от изменения кинематики потоков в системе скважин.
Изобретение относится к нефтедобывающей промышленности, а именно к технологии управления заводнением нефтяных пластов. Технология управления заводнением заключается в закачке рабочего агента через нагнетательные скважины таким образом, чтобы обеспечивался рост или стабилизация отборов нефти через добывающие скважины.
Способ включает в себя расчет в алгоритмах прокси-модели оптимальных режимов эксплуатации добывающих и нагнетательных скважин, обеспечивающих максимальный эффект от изменения кинематики потоков закачиваемой воды в элементах заводнения, интеграцию расчетных режимов в качестве исходных данных в трехмерную геолого-гидродинамическую модель (ГДМ) и последующий окончательный прогноз технологических показателей эффективности, включая увеличение коэффициента нефтеотдачи.
Известен способ ОПТИМИЗАЦИИ СИСТЕМЫ ЗАВОДНЕНИЯ НА ОСНОВЕ ТРЕХМЕРНОГО ГЕОЛОГО-ГИДРОДИНАМИЧЕСКОГО МОДЕЛИРОВАНИЯ И ИСКУССТВЕННОГО ИНТЕЛЛЕКТА включающий геолого-гидродинамическое моделирование и использование нейронной сети для определения оптимального режима закачки и снижения обводненности продукции добывающих скважин [А.В. Насыбуллин, О.Г. Антонов, А.А. Шутов, А.Р. Рахманов, Н.Ф. Гумаров, Б.Г. Ганиев. Оптимизация системы заводнения на основе трехмерного геолого-гидродинамического моделирования и искусственного интеллекта // «Нефтяное хозяйство» - 2012. - №7. С. 14-16]. Способ дает возможность получить обоснованные рекомендации по объемам закачки воды с целью увеличения или поддержания заданного дебита нефти при минимально допустимой обводненности на выбранном участке.
Несмотря на то, что моделирование вместе с нейросетевым анализом представляет собой мощный инструмент оптимизации системы заводнения, использование геолого-гидродинамических симуляторов связано с использованием большого количества исходных данных и, следовательно, приводит к высокой суммарной погрешности результатов и низкой успешности работ, именно по этой причине геолого-гидродинамическое моделирование не находит реального применения при оптимизации режимов эксплуатации скважин.
Известен способ оперативного управления заводнением пластов [RU 2614338 C1], который решает задачу оптимального распределения закачки при помощи работы искусственной нейронной сети, недостатком которого является едино моментное решение оптимизационной задачи, в котором оптимальные режимы скважин соответствуют текущему состоянию разработки, и не учитывают временного фактора, последовательности выполнения работ, последующих изменений, обусловленных обводнением, выбытием скважин и проведением ГТМ, что влияет на конечный результат. Еще одним недостатком является отсутствие подбора оптимального забойного давления или динамического уровня на добывающих скважинах, что снижает область применения.
Совокупность признаков, наиболее близкая к совокупности существенных признаков заявляемого изобретения (способа), присуща известному способу управления заводнением [RU 2715593 С1], включающего определение взаимного влияния добывающих и нагнетательных скважин и формирование рекомендаций по перераспределению закачки. Способ позволяет определить функциональную зависимость дебита жидкости, забойного давления или динамического уровня добывающих скважин от величины приемистости нагнетательных скважин, при помощи физически-содержательной прокси-модели (CRM) с последующим уточнением и вычислением дебита нефти нейронными сетями, далее на полученной прокси-модели проводится серия многовариантных расчетов для выбора оптимальных режимов работы как нагнетательных, так и добывающих скважин.
Недостатком способа является едино моментное решение оптимизационной задачи, в котором оптимальные режимы скважин соответствуют текущему состоянию разработки, и не учитывают временного фактора, последовательности выполнения работ, последующих изменений, обусловленных обводнением, выбытием скважин и проведением ГТМ, что влияет на конечный результат
Указанные недостатки обусловлены тем, что в прототипе способа не заложен расчет на трехмерной геолого-гидродинамической модели, что не позволяет получать весь набор необходимой для управления добывающими скважинами информации, например данные по устьевому и забойному давлению.
Задачей, на решение которой направлено заявляемое техническое решение, является эффективная организация системы поддержания пластового давления (ППД) и повышение нефтеотдачи пласта (КИН).
Указанный технический результат достигается путем создания математической (прокси-модели) и геолого-гидродинамической моделей месторождения. В первом случае решается обратная задача: на основе исторических промысловых данных происходит обучение искусственной нейронной сети прокси-модели, во втором - прямая задача: основываясь на параметрах пластовой системы, лабораторных экспериментах, осуществляется построение и адаптация физически содержательной геолого-гидродинамической модели пласта и прогноз технологических показателей разработки. Иными словами, в первом случае по известным показателям эксплуатации скважин осуществляется подбор параметров нейронной сети, во втором случае, основываясь на параметрах пластовой системы, воспроизводятся показатели эксплуатации скважин.
При помощи математической модели месторождения (прокси-модель), в основе которой лежат алгоритмы машинного обучения и решение задачи максимизации добычи нефти, определяются оптимальные режимы работы нагнетательных скважин. Методами машинного обучения устанавливается функциональная зависимость показателей эксплуатации добывающих скважин от текущего значения закачки рабочего агента окружающих нагнетательных скважин путем обучения на фактические замеры добычи воды, УВС и объемов закачиваемого агента.
На основе полученной функциональной зависимости добыча-закачка решается задача максимизации добычи нефти. Решение задачи максимизации добычи нефти осуществляется при помощи оптимизационных алгоритмов и заключается в перераспределение приёмистостей в системе нагнетательных скважин, обеспечивающих максимальную добычу нефти в заданных технологических ограничениях (максимально возможная добыча жидкости и закачка воды).
Значения приемистостей и дебитов жидкости, полученных в результате решения оптимизационной задачи и при которых, за счет перераспределения закачки воды, обеспечивается достижение максимальной добычи нефти, являются оптимальными и при помощи технических средств регулирования обеспечиваются на скважинах.
Значение добычи нефти, полученное как результат решения оптимизационной задачи и которое соответствует максимуму в заданных технологических ограничениях, является потенциальным эффектом применения гидродинамических методов увеличения нефтеотдачи пласта.
Рассчитанные оптимальные значения приемистостей и дебитов жидкости задаются в качестве исходных данных в геолого-гидродинамическую модель. На основе геолого-гидродинамической модели и заданных оптимальных приемистостей и дебитов жидкости рассчитывается прогнозная добыча нефти и дополнительно добытая нефть за счет применения гидродинамических методов увеличения нефтеотдачи пласта.
Под гидродинамическими методами увеличения нефтеотдачи пласта понимается такое перераспределение фильтрационных потоков, при котором создаются наиболее благоприятные условия для разработки и в процесс дренирования вовлекаются наибольшее количество запасов нефти. Методы хорошо описаны в литературе и известны, [Смирнова Т. С., Долгова Е. Ю., Меркитанов Н. А., Тулегенов А. Р. - “Гидродинамические методы повышения нефтеотдачи пласта” Вестник Пермского национального исследовательского политехнического университета. Геология, нефтегазовое и горное дело 2013 г.], Однако на практике известные методы применяются редко из-за сложности определения оптимальных режимов на гидродинамических симуляторах и ограниченности области применения аналитических решений. Предлагаемый в настоящем патенте способ позволит существенно повысить как технологическую, так и экономическую эффективность гидродинамических МУН.
Способ иллюстрирует материалы, где:
• на фиг. 1 представлена блок-схема алгоритма способа поиска лучших решений по применению гидродинамических методов увеличения нефтеотдачи пласта, на основе нейросетевой оптимизации кинематики потоков закачки воды в системе скважин;
• на фиг.2 графически представлена динамика суммарных технологических показателей на периоде адаптации прокси-модели (динамика изменения фактических технологических показателей разработки нефтяной залежи во времени: красной линей по левой оси - суммарный дебит нефти, зеленой линией по правой оси - суммарный дебит жидкости, синей линией по правой оси - суммарная приемистость);
• на фиг.3 показано распределение подвижных запасов нефти и линии тока до нейросетевой оптимизации режимов закачки (распределение суммарных подвижных запасов нефти на геолого-гидродинамической модели). Шкала величины подвижных запасов нефти приведена в условных обозначениях к фигуре - красная область характеризует максимальную величину суммарных подвижных запасов нефти, синяя - минимальную. Цифрами обозначены: 2, 4, 6, 8, 11, 13, 15, 17, 20, 22, 24, 26, 29, 31, 33 - добывающие скважины; 3, 5, 7, 10, 14, 18, 19, 23, 25, 28, 32, 34, 38, 39, 40 - нагнетательные скважины. Круговыми диаграммами вокруг скважин представлена величина дебитов нефти и воды, а также приемистости воды на последнюю фактическую дату в геолого-гидродинамической модели: оранжевым цветом изображен дебит нефти, фиолетовым цветом - дебит воды, голубым цветом - приемистость воды. Белые линии представляют собой линии тока между нагнетательными и добывающими скважинами;
• на фиг. 4 представлены результаты геометризации элементов заводнения (показан тестовый пример участка месторождения, схематично показано расположение скважин, цифрами обозначены: 2, 4, 6, 8, 11, 13, 15, 17, 20, 22, 24, 26, 29, 31, 33 - добывающие скважины; 3, 5, 7, 10, 14, 18, 19, 23, 25, 28, 32, 34, 38, 39, 40 - нагнетательные скважины). Значок добывающей скважины на фигуре окрашен черным цветом, нагнетательной скважины - голубым. Серые линии, соединяющие скважины между собой, характеризуют пары скважин, т.е. совокупность добывающей и влияющей на нее нагнетательной скважины;
• на фиг. 5 представлены результаты адаптации прокси-модели (графики качества адаптации прокси-модели) на примере скважин №№ 15, 17, 20, 22 по дебиту жидкости (слева) и доле нефти (справа). Красными линиями показаны расчетные значения, полученные на прокси-модели, синими - фактические показатели. Каналы с зеленой заливкой характеризуют допустимые коридоры отклонений расчетного значения дебита жидкости/доли нефти от фактического на временном промежутке с начала адаптации до завершения адаптации за вычетом трех месяцев, каналы с красной заливкой характеризуют аналогичные коридоры за последние три месяца периода адаптации прокси-модели;
• на фиг.6 представлена диаграмма оптимизации - зависимость расчетного суммарного дебита нефти (красной линией с круглыми маркерами), расчетного суммарного дебита жидкости (зеленой линией с круглыми маркерами) и расчетной компенсации отборов (розовой линией с круглыми маркерами) от суммарной закачки воды. Текущие показатели разработки залежи изображены в виде треугольных маркеров: красным треугольником - текущий суммарный дебит нефти, зеленым треугольником - текущий суммарный дебит жидкости, розовым треугольником - текущая компенсация отборов;
• на фиг.7 показано сопоставление модельных, базовых и прогнозных (расчетных на геолого-гидродинамической модели технологических показателей) разработки, а также уровень стартового дебита нефти. Базовыми технологическим показателями разработки является совокупность дебитов нефти, жидкости и приемистостей воды по скважинам, которые будут наблюдаться в будущем при сохранении текущего распределения приемистостей и дебитов жидкости. Расчетными технологическими показателями на геолого-гидродинамической модели является совокупность дебитов нефти, жидкости и приемистостей воды по скважинам, рассчитанные на прогнозный период на геолого-гидродинамической модели путем задания в качестве целевых уровней по добывающим скважинам оптимального дебита жидкости, а по нагнетательным скважинам - оптимальной приемистости. Стартовыми технологическими показателями является совокупность дебитов нефти, жидкости и приемистостей воды по скважинам на месяц, предшествующий началу работ по нейросетевой оптимизации режимов эксплуатации скважин. На фигуре красной линией с ромбовидными маркерами изображен суммарный фактический дебит нефти, зеленой линией с квадратными маркерами - суммарный фактический дебит жидкости, синей линией с треугольными маркерами - суммарная приемистость, красной линией с круглыми маркерами - суммарный расчетный дебит нефти, зеленой линией с круглыми маркерами - суммарный расчетный дебит жидкости, синей линии с круглыми маркерами - суммарная расчетная приемистость, красной пунктирной линией - суммарный базовый дебит нефти, зеленой пунктирной линией - суммарный базовый дебит жидкости, синей пунктирной линией - суммарная базовая приемистость, красной линией выполненной точками - суммарный стартовый дебит нефти;
• на фиг.8 показано распределение подвижных запасов нефти и линии тока после нейросетевой оптимизации режимов закачки. Шкала величины подвижных запасов нефти приведена в условных обозначениях к фигуре: красная область характеризует максимальную величину суммарных подвижных запасов нефти, синяя - минимальную. Цифрами обозначены: 2, 4, 6, 8, 11, 13, 15, 17, 20, 22, 24, 26, 29, 31, 33 - добывающие скважины; 3, 5, 7, 10, 14, 18, 19, 23, 25, 28, 32, 34, 38, 39, 40 - нагнетательные скважины. Круговыми диаграммами вокруг скважин представлена величина дебитов нефти и воды, а также приемистости воды на последнюю фактическую дату в геолого-гидродинамической модели: оранжевым цветом изображен дебит нефти, фиолетовым цветом - дебит воды, голубым цветом - приемистость воды. Белые линии представляют собой линии тока между нагнетательными и добывающими скважинами.
Способ осуществляют путем выполнения следующих последовательных действий:
1. Формирование элементов заводнения. Результаты приводятся на фиг.4;
2. Установление функциональных зависимостей показателей эксплуатации добывающих скважин от приемистостей нагнетательных скважин в элементах заводнения с использованием алгоритмов машинного обучения. Примеры машинного обучения (функциональных зависимостей) приведены на фиг.5;
3. Решается оптимизационная задача, направленная на поиск такого распределения закачки воды в нагнетательных скважинах, который соответствует максимуму добычи нефти в заданных технологических ограничениях. Решением оптимизационной задачи являются режимы работы нагнетательных и добывающих скважин, обеспечивающие за счет перераспределения закачки воды и последующего снижения обводненности продукции достижение по месторождению потенциала по добыче нефти. Результаты решения оптимизационной задачи представлены на фиг.6 и в таблицах 2, 3;
4. Расчетные на прокси модели режимы эксплуатации скважин, дебиты жидкости, приемистость, при необходимости и забойные давления, принимаются в качестве условий проведения расчетов на полномасштабной, физически содержательной трехмерной геолого-гидродинамической модели пластовой системы месторождения;
5. По мере затухания эффекта, по материалам практической апробации способа, это приблизительно три - пять лет, выполняется актуализация прокси модели уже на основе рассчитанных на геолого-гидродинамической модели показателях эксплуатации скважин, решается оптимизационная задача поиска лучшего распределения закачки воды, обеспечивающего рост добычи нефти;
6. Расчет геолого-гидродинамической модели с заданием условий на скважинах соответствующих решению оптимизационной задачи;
7. С целью актуализации оптимального распределения закачки воды осуществляется повторение расчетов п. 5 и п. 6 на всем этапе предполагаемого внедрения гидродинамических методов увеличения нефтеотдачи пласта;
8. Подтверждение эффективности способа - сравнением динамики показателей и накопленной добычи нефти с базовым вариантом, определение дополнительной добычи нефти, прироста КИН. Под базовым вариантом понимаются прогнозные показатели добычи нефти и жидкости, полученные при текущем распределении закачки в нагнетательные скважины.
9. Изменение режимов эксплуатации скважин на производстве, соответственно условиям достижения максимального КИН.
Пример: рассмотрим участок нефтяной залежи, состоящий из 15 добывающих и 15 нагнетательных скважин (фиг. 3). Среднее расстояние между скважинами составляет 472 метра. Система заводнения по своей интенсивности близка к площадной пятиточечной, соотношение добывающих и нагнетательных скважин 1:1 .
На фиг.2 приводится динамика технологических показателей разработки, в таблице 1 указаны параметры, характеризующие выработку запасов нефти. Участок нефтяной залежи характеризуется обводненностью продукции 79,7%, выработка извлекаемых запасов 68% текущий КИН 0,212. Текущее распределение закачки воды генерирует кинематику потоков, при которой на отдельных участках площади локализуются остаточные подвижные запасы нефти, коэффициент охвата воздействием равен 0,396. Распределение остаточных подвижных запасов нефти, а также линии тока до нейросетевой оптимизации режимов закачки представлены на фиг.3.
Таблица 1
Выбор оптимальной закачки предполагает рассмотрение всех возможных сочетаний по скважинам, каждому из которых соответствует значение КИН. В случае если ограничиться диапазоном изменения приемистости по скважинам, например, тремя режимами, то общее количество комбинаций, которые требуется рассмотреть при геолого-гидродинамическом моделировании, составит 14 348 907 вариантов. Реализовать и проанализировать такой каскад решений проблематично даже на высокопроизводительных кластерах, не говоря уже о реальных условиях оснащения рабочего места специалиста проектировщика. При этом не факт, что найденное решение будет лучшим, вследствие ограниченного диапазона изменений возможных условий закачки воды в скважинах.
Альтернативным выбором технологии гидродинамического воздействия на пласт является предлагаемый гибридный способ, в основе которого положен прототип решений патента РФ №2715593, согласно которого осуществляют следующую последовательность действий:
1. Геометризация элементов заводнения. Результаты приводятся на фиг. 4;
2. Обучение нейронной сети, на исторические показатели эксплуатации добывающих и нагнетательных скважин. Примеры машинного обучения приводятся на фиг. 5. Решение оптимизационной задачи, построение диаграммы оптимизации - фиг. 6.
3. Выбор суммарного уровня закачки, характеризующегося максимальным потенциалом при гидродинамическом воздействии на пласт.
4. Решение оптимизационной задачи по перераспределению закачки в целях максимизации эффекта от организации гидродинамического воздействия на пласт;
5. Экспорт изменений режимов закачки воды на вход геолого-гидродинамической модели пласта;
6. Расчет показателей разработки в условиях изменения кинематики потоков нагнетаемой воды в пласт;
7. Сравнение показателей разработки варианта с базовыми условиями разработки;
8. Контроль кинематики потоков по результатам геолого-гидродинамического моделирования;
9. Оценка прироста КИН.
Согласно предложенной последовательности операций определение оптимального уровня суммарной закачки на месторождении осуществлялось в алгоритмах прокси-модели итерационным способом. Для этого был рассчитан суммарный дебит нефти в результате нейросетевой оптимизации режимов закачки, при различных уровнях суммарной закачки воды (фиг. 6, табл. 2).
Таблица 2
По результатам расчетов установлено, что максимальным уровнем суммарного дебита нефти характеризуется вариант с величиной суммарной приемистости - 800 м3/сут, что на 47% ниже фактического уровня закачки воды - 1500 м3/сут. Распределение приемистости по скважинам, рассчитанное при оптимальном уровне суммарной приемистости приведено в таблице 3.
Таблица 3
Задав в геолого-гидродинамическую модель в качестве целевых значений на прогнозный период дебиты жидкости и приемистости воды, полученные в результате решения оптимизационной задачи в алгоритмах прокси-модели, была получена динамика изменения расчетных технологических показателей разработки участка, эксплуатируемого с применением гидродинамических методов увеличения нефтеотдачи пласта обусловленного изменением кинематики потоков в системе скважин (фиг. 7).
Прирост дебита нефти в результате приведения приемистости нагнетательных скважин в оптимальный режим, обуславливается изменением кинематики потоков нагнетаемой воды. Изменение фильтрационных потоков отмечается практически сразу вслед за оптимизацией режимов закачки воды (фиг. 8). Максимальный уровень добычи нефти достигается спустя 16 месяцев и составляет 251.7 м3/сут, что согласуется с предварительной оценкой добычного потенциала гидродинамических методов увеличения нефтеотдачи, полученного на прокси-модели (таблица 4).
Полученная на ГДМ динамика изменения технологических показателей разработки во времени может в дальнейшем использоваться для оценки ожидаемой технико-экономической эффективности работ.
Таблица 4
(по прокси-модели)
(по ГДМ)
За весь период доразработки участка дополнительная добыча нефти в сравнении с базовым вариантом (фиг.7), составила 631 тыс.т (+43%) нефти. Сокращение непроизводительной закачки составило 47%, сокращение попутно с нефтью добываемой воды составило 2%. Извлекаемые запасы нефти увеличились на 14 %
Эффективность способа разработки залежей нефти по заявляемому техническому решению с применением гибридных решений по обоснованию режимов закачки воды при применении геолого-гидродинамических методов подтверждают расчеты увеличения нефтеотдачи пласта. При этом получены следующие экономические показатели: за два года с момента нейросетевой оптимизации суммарное сокращение операционных затрат составило 5%, чистый дисконтированный доход увеличился на 34%, среднемесячная операционная себестоимость добычи нефти сократилась на 26%.
название | год | авторы | номер документа |
---|---|---|---|
СПОСОБ ОПЕРАТИВНОГО УПРАВЛЕНИЯ ЗАВОДНЕНИЕМ ПЛАСТОВ | 2015 |
|
RU2614338C1 |
Способ оперативного управления заводнением пластов | 2019 |
|
RU2715593C1 |
СПОСОБ РЕГУЛИРОВАНИЯ РАЗРАБОТКИ НЕФТЯНОЙ ЗАЛЕЖИ | 2014 |
|
RU2558093C1 |
СПОСОБ РЕГУЛИРОВАНИЯ РАЗРАБОТКИ НЕФТЯНОЙ ЗАЛЕЖИ | 2013 |
|
RU2521245C1 |
СПОСОБ РЕГУЛИРОВАНИЯ РАЗРАБОТКИ НЕФТЯНОЙ ЗАЛЕЖИ | 2013 |
|
RU2528185C1 |
Способ регулирования разработки нефтяной залежи | 2017 |
|
RU2672921C1 |
СПОСОБ РЕГУЛИРОВАНИЯ РАЗРАБОТКИ НЕФТЯНОЙ ЗАЛЕЖИ | 2006 |
|
RU2328592C2 |
Способ регулирования разработки нефтяной залежи | 2021 |
|
RU2753215C1 |
Способ локализации остаточных запасов на основе комплексной диагностики и адаптации ГГДМ | 2020 |
|
RU2757848C1 |
Способ повышения нефтеотдачи пластов | 2024 |
|
RU2820950C1 |
Изобретение относится к нефтедобывающей промышленности и может быть использовано как способ отбора жидких углеводородов и закачки вытесняющих агентов, например воды, углекислого газа, водогазовых смесей, теплоносителей и др., при организации гидродинамического воздействии на пласт с целью достижения максимального эффекта от изменения кинематики потоков в системе скважин. Технический результат заключается в эффективной организации системы поддержания пластового давления (ППД) и повышении нефтеотдачи пласта (КИН). Способ включает отбор воды и жидких углеводородов через добывающие скважины и закачку рабочего агента через нагнетательные скважины, регистрацию промысловых данных по работе каждой скважины, на основе которых методами машинного обучения воспроизводятся исторические замеры добычи воды и углеводородов, в процессе многовариантных расчетов подбирают оптимальные режимы закачки вытесняющего флюида и режимы работы добывающих скважин, обеспечивающие наибольшую накопленную добычу углеводородов, оптимальные режимы закладывают в трехмерный гидродинамический симулятор, в котором проводится прогнозный расчет и выдаются окончательные команды для управления скважинами в ручном либо автоматическом режиме. При этом для окончательного задания оптимальных режимов работы скважин используют объединение нейронной сети и геолого-гидродинамической модели, позволяющее сформировать оптимальные значения приемистостей и дебитов жидкости для регулирования перераспределения закачки воды, на основе геолого-гидродинамической модели и заданных оптимальных приемистостей и дебитов жидкости рассчитывается прогнозная добыча нефти и дополнительно добытая нефть за счет применения гидродинамических методов увеличения нефтеотдачи пласта. 4 табл., 8 ил.
Способ увеличения добычи жидких углеводородов методами поддержания пластового давления при закачке вытесняющего флюида и повышения эффективности гидродинамических методов воздействия на пласт, увеличения нефтеотдачи пласта (КИН) и добычи нефти, заключающийся в том, что включает отбор воды и жидких углеводородов через добывающие скважины и закачку рабочего агента через нагнетательные скважины, регистрацию промысловых данных по работе каждой скважины, на основе которых методами машинного обучения воспроизводятся исторические замеры добычи воды и углеводородов, в процессе многовариантных расчетов подбирают оптимальные режимы закачки вытесняющего флюида и режимы работы добывающих скважин, обеспечивающие наибольшую накопленную добычу углеводородов, оптимальные режимы закладывают в трехмерный гидродинамический симулятор, в котором проводится прогнозный расчет и выдаются окончательные команды для управления скважинами в ручном либо автоматическом режиме, отличающийся тем, что для окончательного задания оптимальных режимов работы скважин используют объединение нейронной сети и геолого-гидродинамической модели, позволяющее сформировать оптимальные значения приемистостей и дебитов жидкости для регулирования перераспределения закачки воды, на основе геолого-гидродинамической модели и заданных оптимальных приемистостей и дебитов жидкости рассчитывается прогнозная добыча нефти и дополнительно добытая нефть за счет применения гидродинамических методов увеличения нефтеотдачи пласта.
СИСТЕМЫ И СПОСОБЫ ОПТИМИЗАЦИИ ОПЕРАЦИЙ ДОБЫЧИ В РЕАЛЬНОМ ВРЕМЕНИ | 2008 |
|
RU2502120C2 |
СПОСОБ ОПЕРАТИВНОГО УПРАВЛЕНИЯ ЗАВОДНЕНИЕМ ПЛАСТОВ | 2015 |
|
RU2614338C1 |
Способ оперативного управления заводнением пластов | 2019 |
|
RU2715593C1 |
СИСТЕМА И СПОСОБ КОНТРОЛЯ И РЕГУЛИРОВАНИЯ ДЕБИТА СКВАЖИН | 2008 |
|
RU2484242C2 |
СИСТЕМА И СПОСОБЫ ДЛЯ ПРОГНОЗИРОВАНИЯ ПОВЕДЕНИЯ СКВАЖИНЫ | 2011 |
|
RU2573746C2 |
US 20040084180 A1, 06.05.2004. |
Авторы
Даты
2021-11-09—Публикация
2020-11-27—Подача