«Автоматизация и информатизация ТЭК»

Анализ моделей и методов оптимального размещения скважин на залежах нефти и газа

УДК: 622.32:519.85
DOI: -

Авторы:

¹ Институт проблем управления им. В.А. Трапезникова Российской академии наук, Москва, Россия

Ключевые слова: газ, генетический алгоритм, месторождение, нейронная сеть, нефть, оптимизация, проектирование, размещение скважин

Аннотация:

В статье представлен детальный анализ результатов исследований, посвященных разработке моделей и алгоритмов оптимального размещения скважин на залежах нефти и газа за период 1973–2024 гг. Анализируются ключевые этапы развития подходов, направленных на повышение эффективности добычи углеводородов и снижение затрат. Рассматривается применение методов математического программирования (линейное и нелинейное, частично-целочисленное), стохастических алгоритмов (генетические алгоритмы, оптимизация роем частиц), методов машинного обучения (нейронные сети, физически-информированные сети), их интеграция с гидродинамическим моделированием пластовых систем для учета сложных геологических условий и фильтрационных процессов. Подробно анализируются достоинства подходов, такие как возможность учета неопределенности и автоматизация поиска, и их недостатки, в частности высокая вычислительная сложность и многократное обращение к гидродинамическим симуляторам. Особое внимание уделено альтернативному подходу к оптимизации, основанному на эвристических правилах рациональной разработки, позволяющему обойти вычислительные затруднения традиционных методов. Результаты анализа могут быть полезны при создании и внедрении систем автоматизированного проектирования разработки месторождений.

Список литературы:

1. Rosenwald G.W., Green D.W. A Method for Determining the Optimum Location of Wells in Reservoir Using Mixed-Integer Programming // SPE J. – 1974. – Vol. 14, Issue 01. – P. 44–54. – DOI: 10.2118/3981-PA
2. Pan Yan, Horne R.N. Improved Methods for Multivariate Optimization of Field Development Scheduling and Well Placement Design // SPE Annual Technical Conf. and Exhibition, New Orleans, Louisiana, Sept. 27–30, 1998. – DOI: 10.2118/49055-MS
3. Optimal location of vertical wells: Decomposition approach / M.G. Ierapetritou, C.A. Floudas, S. Vasantharajan, A.S. Cullick // AIChE J. – 1999. – Vol. 45, Issue 4. – P. 844–859. – DOI: 10.1002/aic.690450416
4. Optimization of Well Placement in a Gulf of Mexico Waterflooding Project / B. Guyaguler, R.N. Horne, L. Rogers, J.J. Rosenzweig // SPE Annual Technical Conf. and Exhibition, Dallas, Texas, Oct. 1–4, 2000. – DOI: 10.2118/63221-MS
5. Cullick A.S., Navayanan K., Gorell S. Optimal Field Development Planning of Well Locations with Reservoir Uncertainty // SPE Annual Technical Conf. and Exhibition, Dallas, Oct. 9–12, 2005. – DOI: 10.2118/96986-MS
6. Forouzanfar F., Li Gaoming, Reynolds A.C. A Two Stage Well Placement Optimization Method Based on Adjoint Gradient // SPE Annual Technical Conf. and Exhibition, Florence, Italy, Sept. 19–22, 2010. – DOI: 10.2118/135304-MS
7. Joint optimization of oil well placement and controls / M.C. Bellout, D. Echeverría Ciaurri, L.J. Durlofsky [et al.] // Computational Geosciences. – 2012. – Vol. 16. – P. 1061–1079. – DOI: 10.1007/s10596-012-9303-5
8. Optimize Well Placement Based on Genetic Algorithm and Productivity Potential Maps / He Yifan, Chang Pengxu, Liu Yingxian [et al.] // Frontiers in Energy Research. – 2022. – Vol. 10. – P. 860220. – DOI: 10.3389/fenrg.2022.860220
9. Fast Joint Optimization of Well Placement and Control Strategy Based on Prior Experience and Quasi-Affine Transformation / Wang Haochen, Zhang Kai, Liu Chengcheng, Zhang Liming // Applied Sciences. – 2024. – Vol. 14, Issue 18. – P. 8167. – DOI: 10.3390/app14188167
10. Afshari S., Pishvaie M.R., Aminshahidy B. Well Placement Optimization Using a Particle Swarm Optimization Algorithm, a Novel Approach // Petroleum Science and Technology. – 2014. – Vol. 32, Issue 2. – P. 170–179. – DOI: 10.1080/10916466.2011.585363
11. Tom I., Nguyen Quang Minh, Onur M. Performance Comparison of Gradient-Free Optimization Methods for Well Placement and Well Controls Optimization for Geologic CO2 Storage // SPE Europe Energy Conf. and Exhibition, Turin, Italy, June 26–28, 2024. – DOI: 10.2118/220026-MS
12. Cruz P.S., Horne R.N., Deutsch C.V. The Quality Map: A Tool for Reservoir Uncertainty Quantification and Decision Making // SPE Annual Technical Conf. and Exhibition, Houston, Texas, Oct. 3–6, 1999. – DOI: 10.2118/56578-MS
13. Bruyelle J., Guérillot D. Well Placement Optimization with an Artificial Intelligence Method Applied to Brugge Field // SPE Gas & Oil Technology Showcase and Conf., Dubai, UAE, Oct. 21–23, 2019. – DOI: 10.2118/198656-MS
14. Data-driven evolutionary algorithm for oil reservoir well-placement and control optimization / Chen Guodong, Luo Xin, Jiao Jimmy Jiu, Xue Xiaoming // Fuel. – 2022. – Vol. 326. – P. 125125. – DOI: 10.1016/j.fuel.2022.125125
15. Salasakar S., Prakash S., Thakur G. Recent Trends in Proxy Model Development for Well Placement Optimization Employing Machine Learning Techniques // Modelling. – 2024. – Vol. 5, No. 4. – P. 1808–1823. – DOI: 10.3390/modelling5040094
16. Nasrabadi H., Morales A., Zhu Ding. Well placement optimization: A survey with special focus on application for gas/gas-condensate reservoirs // J. of Natural Gas Science and Engineering. – 2012. – Vol. 5. – P. 6–16. – DOI: 10.1016/j.jngse.2011.10.002
17. Well Optimization Strategies in Conventional Reservoirs / G. AlQahtani, R. Vadapalli, S. Siddiqui, S. Bhattacharya // SPE Saudi Arabia Section Technical Symposium and Exhibition, Al-Khobar, Saudi Arabia, April 8–11, 2012. – DOI: 10.2118/160861-MS
18. Ермолаев А.И., Ибрагимов И.И. Модели рационального размещения скважин при разработке газовых и газоконденсатных месторождений // Тр. Ин-та проблем упр. им. В.А. Трапезникова РАН. Т. XXVII. – М.: Ин-т проблем упр. им. В.А. Трапезникова РАН, 2006. – С. 118–123.
19. Ермолаев А.И., Кувичко А.М., Соловьев В.В. Модели и алгоритмы размещения кустовых площадок и распределения скважин по кустам при разработке нефтяных и газовых месторождений // Автоматизация, телемеханизация и связь в нефтяной пром-сти. – 2011. – № 9. – С. 29–32.
20. Latipov A., Ermolaev A. Decomposition of the Model of Optimal Well Placement at Gas Fields // IFAC-Papers Online. – 2023. – Vol. 56, Issue 2. – P. 2644–2649. – DOI: 10.1016/j.ifacol.2023.10.1354