运用EnABLE进行方案优化的方法及案例

刘萝卜锅

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这是阿什卡微信公众号的第563篇原创文章

首发于2018年9月21日

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作者：刘苗

关键字：EnABLE  井位部署  方案优化

在本文中，我们将学习如何运用Tempest EnABLE进行直井井位优化设计研究。

我们的目标是，通过对生产井组中的生产井的井位进行优化设计，使油田总产油量达到最佳。

我们调整的是该井在I、J方向上的位置，并保持射孔段长度不变，换句话说，我们仅仅只需要调整两个参数。这样使我们能够更加容易地去理解评估者的“思想”而不是深入研究算法。

一：在EnABLE中进行方案优化的方法

通过设置目标函数和方案参数，通过实验设计方法，对方案参数进行合理设计，采用较少的方案覆盖全部的方案参数范围，快速的对开发、调整方案进行优化。

（1）EnABLE多参数优化方法

我们传统进行多参数方案优化时，一次只能优选一个参数，而需要固定其它参数；结果就会忽略多种其它的参数组合。而且这种参数组合过多，根本无法全部模拟完成，浪费极大的时间和精力，未必能得到最理想的结果。

传统的优化计算方法

优选参数	参数的选择	需运行模型
1	10	10
2	10	102
3	10	103
……	……	……
10	10	1010

而EnABLE采用拉丁超立方的实验室设计方法，用较少的方案覆盖全部的方案参数范围，大大提高工程师的效率。

△ EnABLE的参数组合优化方法

（2）EnABLE合理的直井井位优化方法

例如：下图是Eclipse模型中的一个井区，我们要在图中所示范围内（即：I方向3-11、J方向4-12、K方向 1-10）加密1口直井P井，使井区累产油量达到最大，以下是EnABLE软件中优化该加密井井位的方法，只需简单四步，即可优化出P井的最佳井位：

P井初始位置：I=7  J=8  射孔层段K：3-8

优化范围：I方向 3-11 J方向 4-12  K方向1-10

预测时间：10年

优化目标：全油田十年后的最大累计产油量  

△ 优化井位区域图

第一步：通过UserModifiers进行井位和射孔层段设置

添加User Modifiers：

Schedule部分添加新井井位及射孔定义：

第二步：设置ScopingRuns

一个Scoping run就是TempestEnABLE生成的一组油藏运行模型用来尝试解空间。解的空间是用来描述所有可能生成的参数数值的技术术语。TempestEnABLE会为每一个Scopingrun选择调整参数数值（在用户指定范围内）。

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第三步：选择estimatorpoints（估算点）

在区块累积产油曲线上选择估计点（优化点）。

第四步：设置Refinement Runs

对于Tempest EnABLE而言，研究的目标有两个：

1、通过参数域取样的方法以最有效率的方式（最少的数模运算次数）建立最优的估计模型。

2、在单次数值模拟中，尽量改善用于预测数模结果的Estimator的效果。

第一个目标是在Scoping runs中实现，而第二个目标就是在Refinement runs中实现。Tempest EnABLE用Estimator扫描响应面确定参数的组合具有最大的不确定性。Estimator更能够运用其预测数模结果的功能对模型进行运算、拾取结果、更新Estimator并选取下一个最大不确定值，以此循环。

运算完成之后我们便可以找出所有模型中累产油量最高的模型，该模型中新井井位的I、J及射孔层位的参数取值组合便是本次优化的结果。

二：案例展示

在本井区我们需要优化10口部署井，包括井点位置X、Y、Z，井斜和方位角以及射孔长度等60个参数，要求有最大的采出程度和经济效益。

EnABLE根据前面设置的参数范围，抽取模型，通过135次计算，其中第126次结果为最大累积产油和净现值方案，那么第126次运算模型中10口部署井的井位即是我们优化的结果。

△ 136次计算模型累产油量曲线

△ 136次计算模型净现值曲线

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