Quản lý reservoir theo thời gian thực: Một phương pháp tối ưu hóa và điều khiển thích ứng đa quy mô

Computational Geosciences - Tập 10 - Trang 61-96 - 2006
L. Saputelli1,2, M. Nikolaou2, M. J. Economides2
1Landmark Division, Houston, USA
2Chemical Engineering Department, University of Houston, Houston, USA

Tóm tắt

Chúng tôi đề xuất một phương pháp ra quyết định nhằm tối ưu hóa lợi nhuận của các reservoir hydrocarbon. Phương pháp này đối phó với sự phức tạp quá mức của vấn đề tối ưu hóa tổng thể bằng cách gợi ý một hệ thống phân cấp hoạt động trong các mỏ dầu có chứa các quy mô thời gian khác nhau. Chúng tôi thảo luận về việc nhận dạng hệ thống, tối ưu hóa và điều khiển phù hợp ở các cấp độ khác nhau của hệ thống phân cấp, đồng thời tận dụng khả năng của các mỏ có thiết bị cảm biến vĩnh viễn và có thể điều khiển từ xa. Việc tối ưu hóa được thực hiện theo thời gian thực và dựa trên phản hồi. Chúng tôi cung cấp chi tiết về việc nhận dạng theo thời gian thực các mô hình hỗn hợp và sự sử dụng của chúng ở cấp độ lập lịch và điều khiển giám sát. Các nghiên cứu trường hợp sử dụng dữ liệu mô phỏng đã được hiệu chỉnh từ thực địa chứng minh tính khả thi và giá trị của phương pháp đề xuất. Hướng đi cho sự phát triển trong tương lai được nêu rõ.

Từ khóa

#tối ưu hóa #quản lý reservoir #thiết bị cảm biến vĩnh viễn #điều khiển giám sát #mô hình hỗn hợp

Tài liệu tham khảo

J. Murphy, Matching elegance and brawn: the challenges of smart well technology, Oil Gas J. (1999 April). L.A. Saputelli, S. Mochizuki, L. Hutchins, R. Cramer, M.B. Anderson, J.B. Mueller, A. Escorcia, A.L. Harms, C.D. Sisk, S. Pennebaker, J.T. Han, A. Brown, C.S. Kabir, R.D. Reese, A.R. Wood, G.J. Núñez, K. Landgren, C.J. McKie and C. Airlie, Promoting real-time optimization of hydrocarbon producing systems, SPE 83978 (2003). L. Saputelli, Real time reservoir simulation, SPE 51915 (1999). J.J. Arps, Estimation of decline curves, Trans. AIME 160 (1945) 228–247. J.V. Vogel, Inflow performance relationships for solution gas drive wells, JPT (1968, January) 83–92. J. Ternyik, H. Bilgesu, S. Mohaghegh and D. Rose, Virtual measurement in pipes, part 1: flowing bottom hole pressure under multi-phase flow and inclined wellbore conditions, SPE 30975 (1995). X. Zhu, Y.C. Soh and L. Xie, Design and analysis of discrete-time robust Kalman filters, Automatica 38 (2002) 1069–1077. F.E. Jansen and M.G. Kelkar, Application of wavelets to production data in describing inter-well relationships, SPE 38876 (1997). G. Renard, D. Dembele, J. Lessi and J.L. Mari, System identification approach applied to watercut analysis in waterflooded layered reservoirs, SPE 39606 (1998). S.J. Qin and T.A. Badgwell, A survey of industrial model predictive control technology, Control Eng. Pract. 11(7) (2003) 733–764. A.S. Cullick, D. Heath, K. Narayanan, J. April and J. Kelly, Optimizing multiple-field scheduling and production strategy with reduced risk, SPE 84239 (2003). V. Goel and I.E. Grossmann, A stochastic programming approach to planning of offshore gas field developments under uncertainty in reserves, Comput. Chem. Eng. 28(8) (2004) 1409–1429. P. Jacquard and C. Jain, Permeability distribution from field pressure data, Soc. Pet. Eng. J. (1965, December) 281–294. B. Yeten, L.J. Durlofsky and K. Aziz, Optimization of nonconventional well type, location and trajectory, SPE 77565 (2002). W. Ramirez, Application of Optimal Control Theory to Enhanced Oil Recovery (Elsevier, 1987). J.A. Holmes, T. Barkve and ∅. Lund, Application of a multi-segment well model to simulate flow in advanced wells, SPE 50646 (1998). F. Nyhavn, F. Vassenden and P. Singstad, Reservoir drainage with downhole permanent monitoring and control systems. Real-time integration of dynamic reservoir performance data and static reservoir model improves control decisions, SPE 62937 (2000). B. Yeten, L.J. Durlovsky and K. Aziz, Optimization of smart well control, SPE 79031 (2002). M. Litvak, L. Hutchins, R.C. Skinner, B. Darlow, R.C. Wood and L.J. Kuest, Prudhoe Bay E-field production optimization system based on integrated reservoir and facility simulation, SPE 77643 (2002). B. Sudaryanto, Optimization of displacement efficiency of oil recovery in porous media using optimal control theory, PhD Thesis, Southern California University, November, 1999. L. Ljung, System Identification: Theory for the Users (Prentice-Hall, Englewood Cliffs, NJ, 1987). L. Saputelli, H. Malki, J. Canelon and M. Nikolaou, A critical overview of artificial neural network applications in the context of continuous oil field optimization, SPE 77703 (2002). A.W. Moore, Cross-validation for detecting and preventing over fitting, www.cs.cmu.edu/∼awm/tutorials, 2001. H. Akaike, Information theory and the extension of the maximum likelihood principle, in Second International Symposium on Information Theory, eds. V.N. Petrov and F. Csaki, Akailseoniai-Kiudo, Budapest (1973), pp. 267–281. P. Albertos and A. Sala, Multivariable Control Systems–An Engineering Approach (Springer, 2004). H. Genceli and M. Nikolaou, New approach to constrained predictive control with simultaneous model identification, AIChE J. 42(10) (1996) 2857–2869. I.T. Jolliffe, Principal Component Analysis (Spriger Verlag, New York, USA, 1986). S. Wold, A. Ruhe, H. Wold and W. Dunn, The collinearity problem in linear regression: the partial least squares approach to generalized inverses, SIAM J. Sci. Stat. Comput. 5(3) (1984, September) 753–743. W.F. Ramirez and W. Liu, Interactive personal computer optimal control calculations for steamflooding, SPE 25523 (1992). B. Sudaryanto and Y.C. Yortsos, Optimization of displacements in porous media using rate control, SPE 71509 (2001). D.R. Brouwer and J.D. Jansen, Dynamic optimization of water flooding with smart wells using optimal control theory, SPE 78278 (2002). D.R. Brouwer, J.D. Jansen, S. van de Starr, C.P.J.W. van Kruijsdijk and C.W.J. Berentsen, Recovery increase through water flooding with smart well technology, SPE 68979 (2001). N.V. Queipo, J.V. Goicochea and S. Pintos, Surrogate modeling-based optimization of SAGD processes, SPE 69704 (2001). E.F. Camacho and C. Bordons, Model Predictive Control (Springer-Verlag, Berlin, 1999). J.B. Rawlings, Tutorial overview of model predictive control, IEEE Control Syst. Mag. 20(3) (2000, Jun) 38–52. M. Nikolaou, Model predictive controllers: a critical synthesis of theory and industrial needs, in Advances in Chemical Engineering Series (Academic Press, 2001). D.Q. Mayne, J.B. Rawlings, C.V. Rao and P.O.M. Scokaert, Constrained model predictive control: stability and optimality, Automatica 36(6) (2000) 789–814. M. Morari and E. Zafiriou, Robust Process Control (Prentice-Hall, 1989). Schlumberger, Eclipse Reservoir Simulator Reference Manual (UK, 2001).