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高温高盐油藏聚合物驱最优控制方法研究

雷阳  
【摘要】:随着油田的不断开发,油藏条件不断恶化,高温高盐油藏不断增加,如何提高这类油田的采收率成为油田稳产的基础。聚合物驱是一种重要的高温高盐油藏提高采收率技术。但聚合物价格昂贵,并且其注入过程漫长而复杂。为了科学合理地制定开发方案,获得更好的经济效益,本文采用最优控制方法研究了高温高盐油藏聚合物驱的注入方案优化问题。 以原油开采获得的利润最大为性能指标,以聚合物驱的渗流力学方程为支配方程,建立了高温高盐油藏聚合物驱最优控制模型,并根据生产实际情况考虑聚合物最大用量约束、注入浓度的上下限约束及终端时刻的含水率约束。选取各段塞间的聚合物注入浓度、段塞时间段长度及驱油结束时间为该最优控制问题的优化变量。利用极大值原理推导了连续和离散形式的最优控制必要条件,并给出了一种改进的离散伴随方程构造方法,提高了计算效率。 针对高温高盐油藏聚合物驱最优控制问题的求解,提出了一种非均匀控制向量参数化方法。通过引入标准化的时间变量,原问题转化为均匀参数化的固定终端时间最优控制问题。将各段塞时间段长度作为新的控制变量,求解离散伴随方程获得目标和约束函数的梯度,采用序列二次规划获得数值解。 针对非均匀控制向量参数化方法对初始控制值敏感、容易陷入局部最优的缺陷,提出了一种混合遗传算法。将骨干粒子群的位置更新操作作为遗传算法的变异算子,充分利用染色体的历史信息和种群的共享信息,在保证全局搜索能力的同时,使得局部搜索更加高效。 混合遗传算法计算量非常大,而且在实际的聚合物驱过程中,段塞时间段长度通常以整数天为单位。针对这些问题,在经典的迭代动态规划算法中引入时间标准化和整数截断步骤,提出了一种混合整数迭代动态规划算法,既不依赖于初始控制值的选取,又具有较快的收敛速度。 原油价格是影响聚合物驱实施的重要因素,采用小波神经网络对未来原油价格走势进行了预测。综合考虑原油生产的利润最大和成本最小两个性能指标,建立了高温高盐油藏聚合物驱多目标最优控制模型,并给出了求解算法。 以胜利油田利21区块的聚合物驱方案优化问题为例,进行实例研究,以验证所提出最优控制方法的有效性。针对固定油价的单目标最优控制问题,计算并比较了利润、采收率和原油产量,最优控制方法获得的开发方案能够显著地提高利润和增加原油产量。针对油价变化下的多目标问题,给出了不同指标权重系数下的优化结果,表明最优控制方法可以根据原油价格的变化和指标权重系数的不同,制定合理的开发方案。


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