【技術(shù)實(shí)現(xiàn)步驟摘要】
本專利技術(shù)涉及油藏生產(chǎn)優(yōu)化，特別涉及一種基于結(jié)構(gòu)交叉灰色預(yù)測(cè)進(jìn)化的油藏生產(chǎn)優(yōu)化方法及系統(tǒng)。
技術(shù)介紹
1、注水油藏生產(chǎn)是提高油田采收率和延長油田生產(chǎn)壽命的重要技術(shù)手段，在全球范圍內(nèi)得到了廣泛應(yīng)用。通過向油藏中注入水，維持地層壓力、推動(dòng)原油向生產(chǎn)井移動(dòng)，從而增加原油的采收率。尤其在老油田的開發(fā)后期，注水技術(shù)成為保持產(chǎn)量和穩(wěn)定生產(chǎn)的重要措施。近年來，隨著科技的進(jìn)步，注水技術(shù)不斷發(fā)展和優(yōu)化，已經(jīng)遠(yuǎn)遠(yuǎn)超越了傳統(tǒng)的單一水驅(qū)技術(shù)，發(fā)展出了多種方法的結(jié)合，以適應(yīng)不同油藏的特點(diǎn)和需求。在水質(zhì)控制方面，現(xiàn)代技術(shù)通過濾除懸浮顆粒和有害物質(zhì)，確保注入水的質(zhì)量，從而避免對(duì)儲(chǔ)層造成傷害。合理的注水井布置也是關(guān)鍵，通過精確的地質(zhì)勘探和油藏模擬，確定最佳的注水井位置和數(shù)量，以達(dá)到最優(yōu)的驅(qū)油效果。
2、動(dòng)態(tài)注水速度調(diào)節(jié)技術(shù)的應(yīng)用，使得注水過程更加靈活和高效。通過實(shí)時(shí)監(jiān)測(cè)油藏壓力和生產(chǎn)數(shù)據(jù)，調(diào)整注水速度和注水量，確保地層壓力的均衡和穩(wěn)定，避免水竄現(xiàn)象的發(fā)生。但是由于注水效率受多種因素影響，包括注水井的布置、注水速度和地層壓力等。在一些復(fù)雜地質(zhì)條件下，動(dòng)態(tài)實(shí)現(xiàn)最優(yōu)注水效果變得非常困難。
3、此外化學(xué)驅(qū)和微生物驅(qū)等先進(jìn)技術(shù)的應(yīng)用進(jìn)一步提高了注水效果。化學(xué)驅(qū)油技術(shù)包括聚合物驅(qū)、表面活性劑驅(qū)等，通過改變油水界面張力和流體黏度，增強(qiáng)驅(qū)油能力。微生物驅(qū)油技術(shù)則利用特定微生物的代謝產(chǎn)物，改變儲(chǔ)層物理化學(xué)性質(zhì)，促進(jìn)原油流動(dòng)和采收。但化學(xué)驅(qū)油和微生物驅(qū)油等先進(jìn)技術(shù)雖然能夠提高采收率，但其高昂的成本也限制了其廣泛應(yīng)用。
4、在上述油藏生產(chǎn)技術(shù)的背
5、盡管現(xiàn)有的各種算法在解決油藏生產(chǎn)優(yōu)化問題上顯現(xiàn)出優(yōu)越的性能，但對(duì)于復(fù)雜的油藏生產(chǎn)優(yōu)化問題，代理輔助進(jìn)化算法的收斂速度和優(yōu)化效果之間的平衡需要得到進(jìn)一步的加強(qiáng)。
技術(shù)實(shí)現(xiàn)思路
1、本專利技術(shù)的提供一種基于結(jié)構(gòu)交叉灰色預(yù)測(cè)進(jìn)化的油藏生產(chǎn)優(yōu)化方法及系統(tǒng)，能加強(qiáng)代理輔助進(jìn)化算法的收斂速度和優(yōu)化效果之間的平衡。
2、第一方面，提供一種基于結(jié)構(gòu)交叉灰色預(yù)測(cè)進(jìn)化的油藏生產(chǎn)優(yōu)化方法，包括以下步驟：
3、基于灰色預(yù)測(cè)演化算法迭代生成研究區(qū)油藏地的子代種群；
4、基于徑向基算法計(jì)算所述子代種群中每個(gè)子代的預(yù)測(cè)適應(yīng)度；
5、在每一次迭代中，基于貪婪選擇算法選取最優(yōu)所述預(yù)測(cè)適應(yīng)度所對(duì)應(yīng)的目標(biāo)子代進(jìn)行下一次迭代；
6、比對(duì)每一次迭代的所述目標(biāo)子代的注水方案與全局最優(yōu)子代的注水方案之間的經(jīng)濟(jì)效益，并利用結(jié)構(gòu)交叉算法根據(jù)比對(duì)結(jié)果及灰色預(yù)測(cè)演化算法的迭代次數(shù)，得到研究區(qū)油藏地的最優(yōu)注水方案。
7、根據(jù)第一方面，在第一方面的第一種可能的實(shí)現(xiàn)方式中，所述“基于灰色預(yù)測(cè)演化算法迭代生成研究區(qū)油藏地的子代種群”步驟，具體包括以下步驟：
8、前三代子代種群的生成公式如下：
9、
10、第三代之后的子代種群的生成公式如下：
11、設(shè)為從連續(xù)的3代子代種群xg-2,xg-1,xg中分別隨機(jī)選取1個(gè)子代xr1,xr2,xr3；
12、令d12＝|xr1,j-xr2,j|，d13＝|xr1,j-xr3,j|，d23＝|xr2,j-xr3,j|；
13、maxdr＝max{d12,d23,d13},mindr＝min{d12,d23,d13}；
14、則
15、
16、式中，為前三代第t代種群的第i個(gè)子代的第j維；為第三代之后的第g代種群的第i個(gè)子代的第j維；d為維度；upj和lowj分別為第j維的注水量上界和注水量下界；rand(0,1)為由均勻分布在[0,1]范圍內(nèi)產(chǎn)生的隨機(jī)數(shù)；γ為控制預(yù)報(bào)的閾值；w、a、b分別為干擾系數(shù)、灰色發(fā)展系數(shù)、灰色控制參數(shù)。
17、根據(jù)第一方面，在第一方面的第二種可能的實(shí)現(xiàn)方式中，所述徑向基算法的計(jì)算公式如下：
18、
19、式中，為徑向基算法計(jì)算的預(yù)測(cè)適應(yīng)度；||xx-xi||和分別為歐幾里得范數(shù)和基函數(shù)；p(x)為特征空間的維度變量中的線性多項(xiàng)式。
20、根據(jù)第一方面，在第一方面的第三種可能的實(shí)現(xiàn)方式中，所述“在每一次迭代中，基于貪婪選擇算法選取最優(yōu)所述預(yù)測(cè)適應(yīng)度所對(duì)應(yīng)的目標(biāo)子代進(jìn)行下一次迭代”步驟，具體包括以下步驟：
21、比較前三代子代種群與第三代之后當(dāng)前迭代的子代種群之間每個(gè)子代的預(yù)測(cè)適應(yīng)度，將最優(yōu)的預(yù)測(cè)適應(yīng)度所對(duì)應(yīng)的目標(biāo)子代進(jìn)行下一次迭代的計(jì)算公式如下：
22、
23、式中，為前三代子代種群；為第三代之后的子代種群。
24、根據(jù)第一方面，在第一方面的第四種可能的實(shí)現(xiàn)方式中，所述“比對(duì)每一次迭代的所述目標(biāo)子代的注水方案與全局最優(yōu)子代的注水方案之間的經(jīng)濟(jì)效益，并利用結(jié)構(gòu)交叉算法根據(jù)比對(duì)結(jié)果及灰色預(yù)測(cè)演化算法的迭代次數(shù)，得到研究區(qū)油藏地的最優(yōu)注水方案”步驟，具體包括以下步驟：
25、若當(dāng)前迭代對(duì)應(yīng)的目標(biāo)子代的注水方案的經(jīng)濟(jì)效益不為最優(yōu)，則利用結(jié)構(gòu)交叉算法生成當(dāng)前迭代的目標(biāo)注水方案，并判斷當(dāng)前迭代是否達(dá)到最大迭代次數(shù)；若達(dá)到，則將當(dāng)前迭代的目標(biāo)注水方案作為最優(yōu)注水方案；若未達(dá)到，則進(jìn)行下一次迭代，利用結(jié)構(gòu)交叉算法生成當(dāng)前迭代的目標(biāo)注水方案作為下一次迭代中進(jìn)行經(jīng)濟(jì)效益比對(duì)的全局最優(yōu)子代的注水方案，直至達(dá)到最大迭代次數(shù)時(shí)得到最優(yōu)注水方案；
26、若當(dāng)前迭代對(duì)應(yīng)的目標(biāo)子代的注水方案的經(jīng)濟(jì)效益為最優(yōu)，則判斷當(dāng)前迭代是否達(dá)到最大迭代次數(shù)；若達(dá)到，則將當(dāng)前迭代對(duì)應(yīng)的目標(biāo)子代的注水方案作為最優(yōu)注水方案；若未達(dá)到，則進(jìn)行下一次迭代，當(dāng)前迭代對(duì)應(yīng)的目標(biāo)子代的注水方案作為下一次迭代中進(jìn)行經(jīng)濟(jì)效益比對(duì)的全局最優(yōu)子代的注水方案，直至達(dá)到最大迭代次數(shù)時(shí)得到最優(yōu)注水方案。
27、根據(jù)第一方面的第四種可能的實(shí)現(xiàn)方式，在第一方面的第五種可能的實(shí)現(xiàn)方式中，所述“利用結(jié)構(gòu)交叉算法生成當(dāng)前迭代的目標(biāo)注水方案”步驟，具體包括以下步驟：
28、當(dāng)檢測(cè)到當(dāng)前迭代對(duì)應(yīng)的目標(biāo)子代的其中一階段注水方案與全局最優(yōu)子代的其中一階段注水方案之間的含水率相同、且當(dāng)前迭代對(duì)應(yīng)的其中一階段注水方案的經(jīng)濟(jì)效益更優(yōu)，則將當(dāng)前迭代對(duì)應(yīng)的其中一階段注水方案定義為目標(biāo)階段注水方案，并將全局最優(yōu)子代的其中一階段注水方案替換為所述目標(biāo)階段注水方案，將替換后的全局最優(yōu)子代的注水方案視為當(dāng)前迭代的目標(biāo)注水方案。
29、根據(jù)第一方面，在第一方面的第六種可能的實(shí)現(xiàn)方式中，所述經(jīng)濟(jì)效益j(x，s)的計(jì)算公式如下：
30、
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【技術(shù)保護(hù)點(diǎn)】
1.一種基于結(jié)構(gòu)交叉灰色預(yù)測(cè)進(jìn)化的油藏生產(chǎn)優(yōu)化方法，其特征在于，包括以下步驟：
2.如權(quán)利要求1所述的基于結(jié)構(gòu)交叉灰色預(yù)測(cè)進(jìn)化的油藏生產(chǎn)優(yōu)化方法，其特征在于，所述“基于灰色預(yù)測(cè)演化算法迭代生成研究區(qū)油藏地的子代種群”步驟，具體包括以下步驟：
3.如權(quán)利要求1所述的基于結(jié)構(gòu)交叉灰色預(yù)測(cè)進(jìn)化的油藏生產(chǎn)優(yōu)化方法，其特征在于，所述徑向基算法的計(jì)算公式如下：
4.如權(quán)利要求1所述的基于結(jié)構(gòu)交叉灰色預(yù)測(cè)進(jìn)化的油藏生產(chǎn)優(yōu)化方法，其特征在于，所述“在每一次迭代中，基于貪婪選擇算法選取最優(yōu)所述預(yù)測(cè)適應(yīng)度所對(duì)應(yīng)的目標(biāo)子代進(jìn)行下一次迭代”步驟，具體包括以下步驟：
5.如權(quán)利要求1所述的基于結(jié)構(gòu)交叉灰色預(yù)測(cè)進(jìn)化的油藏生產(chǎn)優(yōu)化方法，其特征在于，所述“比對(duì)每一次迭代的所述目標(biāo)子代的注水方案與全局最優(yōu)子代的注水方案之間的經(jīng)濟(jì)效益，并利用結(jié)構(gòu)交叉算法根據(jù)比對(duì)結(jié)果及灰色預(yù)測(cè)演化算法的迭代次數(shù)，得到研究區(qū)油藏地的最優(yōu)注水方案”步驟，具體包括以下步驟：
6.如權(quán)利要求5所述的基于結(jié)構(gòu)交叉灰色預(yù)測(cè)進(jìn)化的油藏生產(chǎn)優(yōu)化方法，其特征在于，所述“利用結(jié)構(gòu)交叉算法生成當(dāng)
7.如權(quán)利要求1、5、6中任一項(xiàng)所述的基于結(jié)構(gòu)交叉灰色預(yù)測(cè)進(jìn)化的油藏生產(chǎn)優(yōu)化方法，其特征在于，所述經(jīng)濟(jì)效益J(x，s)的計(jì)算公式如下：
8.一種基于結(jié)構(gòu)交叉灰色預(yù)測(cè)進(jìn)化的油藏生產(chǎn)優(yōu)化系統(tǒng)，其特征在于，包括：
9.一種計(jì)算機(jī)可讀存儲(chǔ)介質(zhì)，其上存儲(chǔ)有計(jì)算機(jī)程序，其特征在于，所述計(jì)算機(jī)程序被處理器執(zhí)行時(shí)實(shí)現(xiàn)如權(quán)利要求1至7中任一項(xiàng)所述的基于結(jié)構(gòu)交叉灰色預(yù)測(cè)進(jìn)化的油藏生產(chǎn)優(yōu)化方法。
10.一種電子設(shè)備，包括存儲(chǔ)介質(zhì)、處理器以及存儲(chǔ)在所述存儲(chǔ)介質(zhì)中并可在所述處理器上運(yùn)行的計(jì)算機(jī)程序，其特征在于，所述處理器運(yùn)行所述計(jì)算機(jī)程序時(shí)實(shí)現(xiàn)如權(quán)利要求1至7中任一項(xiàng)所述的基于結(jié)構(gòu)交叉灰色預(yù)測(cè)進(jìn)化的油藏生產(chǎn)優(yōu)化方法。
...【技術(shù)特征摘要】
1.一種基于結(jié)構(gòu)交叉灰色預(yù)測(cè)進(jìn)化的油藏生產(chǎn)優(yōu)化方法，其特征在于，包括以下步驟：
2.如權(quán)利要求1所述的基于結(jié)構(gòu)交叉灰色預(yù)測(cè)進(jìn)化的油藏生產(chǎn)優(yōu)化方法，其特征在于，所述“基于灰色預(yù)測(cè)演化算法迭代生成研究區(qū)油藏地的子代種群”步驟，具體包括以下步驟：
3.如權(quán)利要求1所述的基于結(jié)構(gòu)交叉灰色預(yù)測(cè)進(jìn)化的油藏生產(chǎn)優(yōu)化方法，其特征在于，所述徑向基算法的計(jì)算公式如下：
4.如權(quán)利要求1所述的基于結(jié)構(gòu)交叉灰色預(yù)測(cè)進(jìn)化的油藏生產(chǎn)優(yōu)化方法，其特征在于，所述“在每一次迭代中，基于貪婪選擇算法選取最優(yōu)所述預(yù)測(cè)適應(yīng)度所對(duì)應(yīng)的目標(biāo)子代進(jìn)行下一次迭代”步驟，具體包括以下步驟：
5.如權(quán)利要求1所述的基于結(jié)構(gòu)交叉灰色預(yù)測(cè)進(jìn)化的油藏生產(chǎn)優(yōu)化方法，其特征在于，所述“比對(duì)每一次迭代的所述目標(biāo)子代的注水方案與全局最優(yōu)子代的注水方案之間的經(jīng)濟(jì)效益，并利用結(jié)構(gòu)交叉算法根據(jù)比對(duì)結(jié)果及灰色預(yù)測(cè)演化算法的迭代次數(shù)，得到研究區(qū)油藏地的最優(yōu)注水...
【專利技術(shù)屬性】
技術(shù)研發(fā)人員：胡中波，陳捷鑫，王文珍，趙敏，張毅，
申請(qǐng)(專利權(quán))人：長江大學(xué)，
類型：發(fā)明
國別省市：
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