[發明專利]油田排產優化方法及裝置

在審

• 申請號: 202011306916.1
• 申請日: 2020-11-20
• 公開（公告）號: CN114548466A
• 公開（公告）日: 2022-05-27
• 發明（設計）人: 雷占祥;曾保全;徐暉;黃飛
• 申請（專利權）人: 中國石油天然氣股份有限公司
• 主分類號: G06Q10/04
• 分類號: G06Q10/04;G06Q50/02
• 代理公司: 北京三友知識產權代理有限公司 11127
• 代理人: 王天堯;吳學鋒

1.一種油田排產優化方法，其特征在于，包括：

采集油田預測期內的產量參數，所述產量參數包括油田內多個時間段投產的新井數量和油田內單井投產后多個時間段的產油量；

根據所述產量參數建立預測期內油田的產量預測模型；

對所述產量預測模型進行離散化處理；

利用預設約束條件約束離散化處理后的產量預測模型，所述預設約束條件包括油田內投產的總井數、年最大投產井數、上產期產量、穩產期產量和遞減期產量；

采用最優化方法對約束后的產量預測模型進行計算，以獲取預測期內油田累積總產量最大時，每個時間段油田的投產新井數和產量剖面。

2.如權利要求1所述的方法，其特征在于，所述預測期內油田的產量預測模型為：

其中，NP為預測期內油田的累積產油量，Num_i為油田在第i時間段投產新井數，Q_oi為單井投產后第i時間段產油量，i為時間段序號，t為預測期。

3.如權利要求1所述的方法，其特征在于，采集油田預測期內的產量參數之后，所述方法還包括：

根據所述產量參數獲取油田內單井的產量變化信息；

對所述產量預測模型進行離散化處理，還包括：

結合所述油田內單井的產量變化信息，對所述產量預測模型進行離散化處理。

4.如權利要求1所述的方法，其特征在于，離散化處理后的產量預測模型為：

其中，NP為預測期內油田的累積產油量，Num_j為油田在第j時間段投產的新井數，q_oi-j+1為第j時間段投產井在第i-j+1時間段的產油量，i和j為時間段序號，t為預測期。

5.一種油田排產優化裝置，其特征在于，包括：

參數采集模塊，用于采集油田預測期內的產量參數，所述產量參數包括油田內多個時間段投產的新井數量和油田內單井投產后多個時間段的產油量；

模型建立模塊，用于根據所述產量參數建立預測期內油田的產量預測模型；

離散化處理模塊，用于對所述產量預測模型進行離散化處理；

約束模塊，用于利用預設約束條件約束離散化處理后的產量預測模型，所述預設約束條件包括油田內投產的總井數、年最大投產井數、上產期產量、穩產期產量和遞減期產量；

排產優化模塊，用于采用最優化方法對約束后的產量預測模型進行計算，以獲取預測期內油田累積總產量最大時，每個時間段油田的投產新井數和產量剖面。

6.如權利要求5所述的裝置，其特征在于，所述預測期內油田的產量預測模型為：

其中，NP為預測期內油田的累積產油量，Num_i為油田在第i時間段投產新井數，Q_oi為單井投產后第i時間段產油量，i為時間段序號，t為預測期。

7.如權利要求5所述的裝置，其特征在于，所述裝置還包括：

產量變化信息獲取模塊，用于根據所述產量參數獲取油田內單井的產量變化信息；

離散化處理模塊進一步用于：

結合所述油田內單井的產量變化信息，對所述產量預測模型進行離散化處理。

8.如權利要求5所述的裝置，其特征在于，離散化處理后的產量預測模型為：

其中，NP為預測期內油田的累積產油量，Num_j為油田在第j時間段投產的新井數，q_oi-j+1為第j時間段投產井在第i-j+1時間段的產油量，i和j為時間段序號，t為預測期。

9.一種計算機設備，包括存儲器、處理器及存儲在存儲器上并可在處理器上運行的計算機程序，其特征在于，所述處理器執行所述計算機程序時實現權利要求1至4任一所述方法。

10.一種計算機可讀存儲介質，其特征在于，所述計算機可讀存儲介質存儲有執行權利要求1至4任一所述方法的計算機程序。