[发明专利]一种裂缝油藏井位优化方法

说明书

本发明公开了一种裂缝油藏井位优化方法，涉及裂缝油藏井位优化技术领域，包括以下步骤：建立裂缝油藏的三维地质模型；建立考虑基质‑裂缝系统的两相渗流数学模型和数值模拟模型；引入嵌入式离散裂缝模型对油藏和裂缝进行空间离散；用Newton‑Raphson迭代法求解非线性方程并获得压力和饱和度；耦合嵌入式离散裂缝模型和随机单纯形近似梯度算法，获得近似梯度；采用最速下降算法寻找最佳井位，获取最大的净现值。本发明利用嵌入式离散裂缝法来模拟裂缝，采用随机单纯形近似梯度获得近似梯度，并通过最速下降算法来寻找最佳井位，能够有效对裂缝型油藏进行井位优化，准确预测油藏压力及含油饱和度分布状况。

技术领域

本发明涉及裂缝油藏井位优化技术领域，尤其涉及一种裂缝油藏井位优化方法。

背景技术

在油田开发过程中，确定油水井的位置是至关重要的，合理的井位可以显著提高油田生产最终的净现值。近年来，天然裂缝油藏因其大量的石油储量而受到极大的关注。为了提高油藏开发的效率，提高石油采收率，应该对天然裂缝油藏的井位进行合理优化。然而，对于天然裂缝油藏的井位优化缺少相应的工具。

井位优化是一个涉及油藏生产响应的高度非线性问题。在优化过程中，模拟模型可能需要成千上万次的运行。因此，模拟器应该具有较高的计算效率。对于裂缝性储层，模拟器的开发一般基于两种经典的裂缝模型：双重介质模型、离散裂缝耦合基质模型。双重介质模型在大多数商业数值模拟器中被广泛使用，如Eclipse和CMG。双重介质模型将储层划分为裂缝和基质。通常，当裂缝较密且存在表征单元体时，它可以保持适用性。但当储层中存在少量的大裂缝时，计算的准确性下降。裂缝-基质流动主要由基质属性控制，需要确定形状因子，但当考虑毛细管力、重力时，形状因子将很难计算。

近年来，离散裂缝模型越来越受欢迎。该模型显式的处理每条裂缝，可以捕捉裂缝的几何形状，并准确地描述裂缝和基质之间的流动交换，最近流行的嵌入式离散裂缝模型（EDFM）显示出一些优势，该方法被应用到天然裂缝油藏和水力压裂致密油藏的流动特征分析过程中。

井位优化的另一个重要问题是优化算法的选择，有两种优化算法可用于寻找最佳井位：梯度方法和无梯度方法。梯度方法容易陷入局部最优，而且梯度难以计算，无梯度方法不需要计算梯度，可以实现全局搜索。许多无梯度方法被开发和使用，如粒子群优化（PSO）、遗传算法（GA）、微分进化（DE）和协方差矩阵适应进化策略（CMA-ES）。近期，随机单纯形近似梯度（StoSAG）在鲁棒优化中的优势得到证实，为随机单纯形近似梯度的推广应用提供了理论依据。

发明内容

为解决上述技术问题，本发明公开了一种裂缝油藏井位优化方法。该方法填补了裂缝性油藏井位优化方法的技术空白，利用嵌入式离散裂缝法来模拟裂缝，采用随机单纯形近似梯度获得近似梯度，并通过最速下降算法来寻找最佳井位。

为实现上述目的，本发明采用下述技术方案：

一种裂缝油藏井位优化方法，包括以下步骤：

步骤（1）建立裂缝油藏的三维地质模型；

步骤（2）建立考虑基质-裂缝系统的两相渗流数学模型和数值模拟模型；

步骤（3）引入嵌入式离散裂缝模型对油藏和裂缝进行空间离散；

步骤（4）用Newton-Raphson迭代法求解非线性方程并获得压力和饱和度；

步骤（5）耦合嵌入式离散裂缝模型和随机单纯形近似梯度算法，获得近似梯度；

步骤（6）采用最速下降算法寻找最佳井位，获取最大的净现值。

进一步地，步骤（1）中，确定裂缝油藏的规模、维度，明确裂缝的形态参数和分布参数。

进一步地，步骤（2）中，准确模拟嵌入式离散裂缝模型的基本假设条件包括：考虑基质-裂缝-水力裂缝的储集和流动系统；流动处于等温状态；流体服从达西定律。