WWW.DISSERS.RU

БЕСПЛАТНАЯ ЭЛЕКТРОННАЯ БИБЛИОТЕКА

   Добро пожаловать!

Pages:     | 1 ||

Рис. 4. Метод линий тока дает быструю оценку степени влияния различных физических свойств потока на эффективность вытеснения [1] Это способствовало появлению исследовательских задач, когда, начиная с самой простой и быстрой модели, происходит постепенное добавление новых физических свойств к моделируемому потоку. Процесс моделирования мог бы, например, начинаться с введения позиций расположения скважин, неоднородности пласта, его строения и указания добываемых/нагнетаемых объемов флюида при условии однофазного и несжимаемого потока, затем постепенно добавляются различные относительные проницаемости и значения вязкости для каждой фазы (коэффициент вытеснения), далее учитывается неодинаковость плотностей фаз _ © Нефтегазовое дело, 2005 http://www.ogbus.ru (гравитация) и, наконец, принимаются во внимание сжимаемость и более сложные режимы фильтрации. Этот естественный процесс усложнения физики возможен в обычных симуляторах, но редко применяется. Вместо этого, стало привычкой включать столько физических свойств, сколько позволяет симулятор, т.е. сразу начинать с наиболее сложной модели, с выявлением вкладов каждого их свойств – полностью противоположно SL-моделированию.

Рисунок 4 иллюстрирует пример реального месторождения, которое было на стадии планирования к разработке. Размер модели составлял 30x140x245 и линии тока быстро показали, что гравитация и проницаемые границы будут важны в определении конечного уровня добычи месторождения. Пробные запуски также показали, что требовалась трехфазная модель, однако сжимаемость имела существенно меньшее влияние. Отношение времени работы для различных моделей составило 1:4:7,3 (1Phase:3Phase:Blackoil). Что примечательно в этом примере так это то, что режим фильтрации мог быть определен уже на ранней стадии геологического моделирования месторождения, таким образом, позволяя геофизикам дополнительно использовать динамическую информацию помимо обычной (керн, ГИС и т.д.).

Поток несжимаемой жидкости и управление скважинами В полностью несжимаемых системах, уровень абсолютного давления системы не существенен. Все что требуется это разность давления для расчета общей скорости фильтрации, используя закон Дарси. Хотя в реальности такие систем не существует, предположение о несжимаемости оказывается математически очень мощным средством, поэтому должно использоваться везде, где это возможно. Для систем с большим водным напором, систем имеющих коэффициент изменения пористости близким к единице или систем с давлением выше давления насыщения, предположение о несжимаемости нашло широкое применение. Метод линий тока также используется в подобных системах.

Очень привлекательным следствием несжимаемости систем состоит в том, что дебит скважин может быть адаптирован без предварительной необходимости того, чтобы модели скважин будут воспроизводить реальное забойное давление, т.е. p > 0. Это имеет существенное значение при адаптации модели по истории разработки месторождения. Вместо того чтобы начинать процесс адаптации с настройки моделей скважин для воспроизведения реальных уровней добычи – другими словами, пытаться минимизировать число скважин, переключая их в режим ОДС (ограничение на дебит скважины) – несжимаемая модель позволяет инженеру немедленно начинать увязку с историей без учета давления по абсолютной величине. В месторождениях, где присутствуют 100, а может и 1000 скважин, практически невозможно провести адаптацию без переключения забойного давления некоторого процента скважин в режим ограничения или вообще исключить их из рассмотрения. Попытки индивидуальной настройки каждой скважины являются дорогим и медленным решением, и даже не нужным в свете того факта, что давление могло бы само по себе иметь вторичное значение. Возможность адаптировать внутрисхемный поток и получать новые, специфические для метода линий тока данные делает процесс воспроизведения истории разработки больших моделей с множеством скважин особенно подходящим для SL-моделирования. Прямым следствие этого является уменьшение времени затрачиваемого на увязку модели месторождения с реальной картиной разработки.

_ © Нефтегазовое дело, 2005 http://www.ogbus.ru Новая (специфическая для метода линий тока) информация Метод линий тока далеко выходит за рамки более наглядной визуализации, т.к. может предоставлять новые данные недоступные для стандартных симуляторов. Это возможно наиболее интересный и значительный вклад SL-моделирования в область моделирования месторождений, хотя промышленность еще не нашла лучшего применения этой информации. Поскольку линии тока начинаются в источнике и заканчиваются в стоке, есть возможность, например, определить какая добывающая скважина (или часть водоносного слоя) «обслуживает» какую-либо добывающую скважину, и в какой степени. Высокий водонапор в добывающей скважине может быть отслежен к определенным нагнетающим скважинам или границам с притоком воды. Наоборот, можно определить какой объем воды из какойлибо нагнетающей скважины закачивается в добывающую скважину – особенно значимая информация при попытке сбалансировать схему расположения скважин.

Линии тока также позволяют идентифицировать область пласта связанной с любым источником или стоком в системе, т.к. любой блок, который пересекается линией привязанной в свою очередь к определенной скважине, будет принадлежать к его области дренирования. Для начала, можно разделить пласт на динамически определяемые зоны дренирования, привязанные к определенным скважинам. Все свойства обычно связанные с выделенными областями пласта могут тогда быть точно выражены в базисе «единиц на скважину». Например, количество нефти, воды и среднее давление, приходящееся на единицу объема, и т.д. Эти данные были не доступны ранее и мало описаны в литературе по их использованию. Тем не менее, одно применение можно выделить: определение «эффективности» вытеснения и добычи в базисе «от скважины к скважине».

FD- и SL-моделирования Из анализа литературы, посвященной сравнению SL-моделирования с обычными подходами, может сложиться мнение о кажущейся тенденции к полной смене основной концепции при гидродинамическом моделировании. На наш взгляд «исчезновение» FD-моделирования маловероятно, поскольку наряду с большим количеством достоинств SL-моделирования, у подобного подхода существуют и ощутимые недостатки, не всегда ясно указываемые авторами работ посвященных этой теме. Скорее всего, это связано с действительно высокой перспективностью метода на базе линий тока и его относительно недавним «переоткрытием». Тем не менее, наиболее ясно вырисовывается ориентированность к комбинированию обоих подходов, совмещая достоинства и того и другого методов с минимизацией недостатков каждого. Другими словами, вполне вероятное будущее стоит за так называемыми «гибридными» симуляторами, позволяющими на различных этапах моделирования применять тот или иной подход, в зависимости от стадии. Поэтому в качестве заключения приводится уже апробированный результат совмещения FD- и SL-моделирования применительно к процессу адаптации гидродинамической модели по истории разработки месторождения.

Для решения проблемы повышения эффективности компьютерного моделирования месторождений был предложен один из способов, т.н. параллельный метод моделирования (parallel modeling approach) [4, 5]. Главным достоинством подобного подхода является возможность работы с множеством масштабов модели сообща. Такой подход предоставляет различные типы данных, каждый из которых дает информацию о разных масштабах, для их последующей интеграции.

_ © Нефтегазовое дело, 2005 http://www.ogbus.ru Более подробное описание методологии параллельного подхода можно найти в [4] и [5], по сути, в статье [4] представлен фрагмент перевода [5].

Основной недостаток параллельного подхода представленного на рис. состоит в том, что не учитываются ошибки усреднения. Адаптация в мелком масштабе может быть достигнуто, только если поведение потока в усредненном масштабе ( zup r ) соответствует характеристикам потока в точном масштабе ( ) ( z r ). Цель состоит в том, чтобы получить полностью адаптированную мелко( ) зернистую модель с историей разработки.

Рис. 5. Параллельный подход к моделированию пласта [4] В этом случае методология также заключается в создании мелкозернистой модели с распределением основных свойств пласта z r. Однако вместо немед( ) ленного проведения фазы ремасштабирования, проводится оптимизация генерируемой сетки с целью уменьшения ошибок усреднения между обеими моделями.

Истинная, но не известная ошибка может быть представлена следующим соотношением = FSM zup r - FSM z r, ( ) ( ) ( ) ( ) где представляет ошибку усреднения, а FSM – аббревиатура, означающая процесс полного FD-моделирования движения флюида. Однако в действительности не может быть вычислена, т.к. это потребовало бы проведение FSM в мелком масштабе. Поэтому задача состоит в уменьшении ошибки усреднения без знания результатов FSM z r. Для достижения этого, авторы [5] ввели «быст( ) ( ) рую» аппроксимацию моделирования движения жидкости в пласте FSM, позволяющая определить примерную ошибку усреднения = FSM zup r - FSM z r.

( ) ( ) ( ) ( ) При этом сделано следующее допущение: уменьшение должно подобным образом отражать уменьшение. Оптимизация генерируемой сетки начина ется с выполнения FSM в мелком масштабе. Затем мелкозернистая модель ус редняется по некоторым данным начальным параметрам S и. FSM затем выполняется множество раз над крупнозернистой моделью для нахождения набора S,, который бы минимизировал. Единственное требование состоит в том, _ © Нефтегазовое дело, 2005 http://www.ogbus.ru чтобы уменьшение должно сопровождаться таким же уменьшением, хотя эти величины могут различаться по абсолютной величине.

Параллельный подход к моделированию с дополнительной оптимизацией генерируемой сетки, являющийся основным методом определения параметров пласта, представлен на рис. 6. Детали решения (технология адаптации модели, алгоритмы усреднения и генерации сетки и т.п.) могут варьироваться в зависимости от присутствующих задачи и средств.

Рис. 6. Базовый параллельный подход к моделированию с оптимизацией генерируемой сетки [5] Рис. 7. Блок-схема рабочего процесса для учебного примера [5] В работе [5] приведен конкретный учебный пример с представленным специфическим рабочим процессом моделирования (рис. 7). Рабочий процесс начи нается с создания подробной мелкозернистой модели. SL-моделирование ( FSM ) выполняется над мелкозернистой моделью с получением диаграммы обводненности (дебит воды, деленный на суммарный дебит воды и нефти). Используя алго_ © Нефтегазовое дело, 2005 http://www.ogbus.ru ритм 3D-DEGA (алгоритм генерации трехмерной гибкой сетки, [5]), подробная модель усредняется до получения крупнозернистой модели. Затем выполняется SL-моделирование над усредненной моделью и вычисляется ошибка рассогласования (O r ) между диаграммами обводненности обеих моделей. Моделирование ( ) на базе метода линий тока выполняется множество раз до тех пор, пока не будут оптимизированы параметры, заданные для 3D-DEGA, и минимизировано расхождение O r.

( ) Результатом предложенного алгоритма является крупнозернистая модель с оптимально сгенерированной сеткой, которая с достаточной точностью воспроизводит историю разработки и предоставляет надежные прогнозы на будущее при той же самой схеме расположения скважин. Пожалуй, самым большим достоинством подобного подхода является то, что FD-моделирование проводится только в крупном масштабе, а дополнительная оптимизация сетки за счет применения SL-моделирования позволяет получить полностью адаптированную мелкозернистую модель.

Литература 1. Thiele, M.R. Streamline Simulation // 6th International Forum on Reservoir Simulation, 3-7 September 2001. – Schloss Fuschl, Austria.

2. Ates, H. Use of Streamline Simulations for Integrated Reservoir Modeling:

Dissertation for the degree of Doctor of philosophy. – The University of Tulsa, 2005. – 164 p.

3. Сидельников К.А., Васильев А.В. Решение матричных уравнений алгебраическим многосеточным методом при моделировании течения жидкости в нефтяных пластовых системах // Надежность и качество. Труды международного симпозиума / Под ред. Н.К. Юркова. – Пенза: Изд-во Пенз. гос. ун-та, 2005. – C.

224-226.

4. Сидельников К.А., Васильев В.В. Анализ современных способов увеличения эффективности моделирования нефтяных месторождений // Надежность и качество. Труды международного симпозиума / Под ред. Н.К. Юркова. – Пенза:

Изд-во Пенз. гос. ун-та, 2005. – C. 227-230.

5. Tureyen, O.I., Karacali, O., Caers, J. A. Parallel, Multiscale Approach to Reservoir Modeling // 9th European Conference on the Mathematics of Oil Recovery, August - 2 September 2004. – Cannes, France.

_ © Нефтегазовое дело, 2005 http://www.ogbus.ru

Pages:     | 1 ||



© 2011 www.dissers.ru - «Бесплатная электронная библиотека»

Материалы этого сайта размещены для ознакомления, все права принадлежат их авторам.
Если Вы не согласны с тем, что Ваш материал размещён на этом сайте, пожалуйста, напишите нам, мы в течении 1-2 рабочих дней удалим его.