Балин Даниил Валерьевич, аспирант кафедры разработки и эксплуатации нефтяных и газовых месторождений
Тюмень
Daniil V. Balin, Post-graduate Student, Development and Exploitation of Oil and Gas Fields
Tyumen
Рассмотрен подход к определению оптимальных параметров системы разработки пласта, базирующийся на серии многовариантных гидродинамических расчетов, направленных на адаптацию модели и последующий прогноз технологических показателей, а также на привлечении нейросетевого анализа. Целесообразность такого алгоритма обуславливается необходимостью повышения точности и надежности получаемых результатов уже на раннем этапе проектирования разработки за счет одновременного учета геологических и гидродинамических неопределенностей. Программное обеспечение «тНавигатор» было выбрано в качестве основного инструмента, поскольку обладает большим набором соответствующих задаче опций. С помощью алгоритма латинского гиперкуба выполнена многовариантная адаптация исходного варианта гидродинамической модели, за счет анализа получаемого качества настройки выбраны представительные реализации для запуска базового прогноза. По итогам базового прогноза с привлечением накопленной функции распределения определены пессимистичный / базовый / оптимистичный сценарии для перехода к оптимизационным расчетам по поиску наилучшей системы разработки с помощью алгоритма дифференциальной эволюции. Контроль качества и уточнение полученных параметров оптимума реализован за счет построения нейронной прокси-модели. По итогам работы сформирован порядок действий по получению искомых оценок, сочетающий в себе достаточно широкий диапазон неопределенности, определяющий многообразие получаемых решений и сокращающий машинное время, затрачиваемое на расчет.
This article presents an approach for determining the optimal parameters of a reservoir development system, based on a series of multivariate hydrodynamic simulations aimed at model adaptation and forecasting of technological indicators, incorporating neural network analysis. The rationale behind this algorithm is to enhance the accuracy and reliability of results during the early stages of design by simultaneously accounting for geological and hydrodynamic uncertain-ties. The software "tNavigator" was selected as the primary tool due to its extensive feature set tailored for this task. Using the Latin Hypercube algorithm, we conducted a multivariate adaptation of the initial hydrodynamic model. By analyzing the quality of the resulting model, we selected representative implementations for the baseline forecast. Based on the outcomes of baseline forecast and using the accumulated distribution function, we identified pessimistic, baseline, and optimistic scenarios for optimization calculations. These calculations were aimed at finding the most effective development system using the differential evolution algorithm.
To ensure quality control and refine the optimal parameters obtained, we constructed a neural proxy model. According to the results of the study, we developed a procedure for obtaining desired estimates, which combines a wide range of uncertainties that define the variety of obtained solutions while also reducing the computational time required for simulations.
The authors declare that there are no conflicts of interest present.