Численно-аналитическое моделирование добычи нефти горизонтальной скважиной из-под газовой шапки с автоматической адаптацией

В статье представлена численно-аналитическая модель прорыва газа к скважине при разработке горизонтальными скважинами нефтяных месторождений с газовой шапкой. Используемая полуаналитическая модель позволяет описать процесс развития газового конуса и воспроизводить параметры добычи нефти и газа по скважине с применением настройки на фактическую историю добычи при помощи нескольких коэффициентов. Численная схема модели была реализована в виде расчетной библиотеки на языке программирования Python ver. 3.6.
Алгоритм протестирован на залежах нефти с газовой шапкой Ямальской нефтегазоносной области и показал хорошие результаты при адаптации и прогнозных расчетах. Среднее время расчета одной итерации менее 10 с позволяет проводить многовариантные запуски расчета модели с использованием оптимизационных алгоритмов для автоматической настройки модели на фактические данные о добыче. Результаты использования автоматизированной настройки на историю добычи показали удовлетворительную сходимость с фактическими данными. Таким образом, созданный алгоритм позволяет снизить трудо- и времязатраты при расчете прогноза добычи, тем самым повышая эффективность принимаемых решений по оптимизации разработки.

1. Лисковец О.А. (1965). Метод прямых. Дифференциальные уравнения, 1(12), с. 1662–1678.

2. Davarpanah A, Mirshekari B. (2018). A simulation study to control the oil production rate of oil-rim reservoir under different injectivity scenarios. Energy Reports, 2018(4), pp. 664–670. https://doi.org/10.1016/j.egyr.2018.10.011

3. Dupuit J. (1863). Études Théoriques et Pratiques sur le Mouvement des Eaux dans les Canaux Découverts et a Travers les Terrains Perméables (Theoretical and Practical Studies on Water Movement in Open Channels and across Permeable Terrains); Second edition; Dunod: Paris, France, pp. 229–293.

4. Gao F., Han L. (2012). Implementing the Nelder-Mead simplex algorithm with adaptive parameters. Computational Optimization and Applications. 51(1), pp. 259–277. https://doi.org/10.1007/s10589-010-9329-3

5. Mjaavatten A., Aasheim R. (2006). A model for gas coning and rate-dependent gas/oil ration in an oil-rim reservoir. SPE Russian Oil and Gas Technical Conference and Exhibition, pp. 1–6. https://doi.org/10.2118/102390-MS2006

6. Nash S.G. (1984). Newton-Type Minimization Via the Lanczos Method. SIAM Journal of Numerical Analysis, 21, pp. 770–778. https://doi.org/10.1137/0721052

7. Storn R., Price K. (1997). Differential Evolution – a Simple and Efficient Heuristic for Global Optimization over Continuous Spaces. Journal of Global Optimization, 11, pp. 341–359. https://doi.org/10.1023/A:1008202821328