试井-分析中反褶积与参数优化方法-研究

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1、第1章绪论地进步,为了使得试并分析方法变得更加方便实用,解释的结果更为精确,科技工作者一直都在孜孜不倦地探索和研究新的试井分析方法。将数学中的褶积和反褶积方法应用到试井分析中为试井领域开辟了一个新的方向和思路。用褶积的方法解决试井分析中的问题已经有很长的历史,也取得了一定的成效,反褶积试井分析由于其计算方法上的困难直到近年来才慢慢地到突破,使得反褶积方法成为试井界一个热点研究方向。有专家认为反褶积方法更为深入的应用是试井分析方法发展史上的又一次重大技术飞跃,他们预言随着测试新工具和新技术的进步和应用,以及与其它相关研究成果的更紧密结合,反褶积试井分析方法能使试井在油气藏特性分析和描述的

2、作用和重要性方面将不断地增加。基于参数自动拟合技术的试井参数优化随着计算机性能的提高和各种数学优化方法的改进和应用而得到不断的进步,因此对反褶积试井分析方法和试井参数最优化技术的进一步研究不仅具有科学意义还有经济实用价值。1.2国内外研究进展褶积试井分析方法的本质就是利用径向流的半对数关系和变流量进行数值褶积,形成一种直线段线性关系来估计地层和井筒参数。Meunier和Wittmann在1985年用褶积方法成功地解决了压力恢复过程中续流问题。但是褶积试井方法只能在实空间内进行,不但计算过程复杂而且对数据中的噪声干扰极其敏感,因此结果可靠性不高。反褶积试井分析方法由于其变换的灵活性受到更

3、多的关注,Ja娼on和V抽p00len在1965首次利用交流量的压力数据反演计算出在定流量下压力响应,Bostic在80年代初也做了类似的工作。Thompson等人以及I沁ynold在1986年提出无误差数据的反褶积技术,Kuchuk于1988年又提出了有约束的反褶积方法。上述方法均是在实空间内进行反褶积运算的,其计算结果表现出两类缺点,一是简单的方法实用性差,二是复杂的方法数值稳定性差,因此基于实空间的反褶积试井分析方法几乎不能应用于实际试井解释中。R.oumboutsos和Stewart在1988年首次提出了数值Laplace变换算法,才使得反褶积方法有了更方便、更稳健的实现途径,

4、实空间中的反褶积关系在Laplace空间中变成简单的乘积关系。Bou唱eois和Home在199l提出了在Laplace空间中直接进行典型曲线模型诊断的试井分析方法,指出在Laplace空间中通过反褶第l章绪论积能够更好地识别模型和解释参数,同时不必要做实空间反演也提高了自动拟合计算的效率。1992年P.S.Fair和J.E.Simmons利用陔方法进行反褶积处理,认为该方法计算稳定性好、速度快。Ouner和Reynolds在1998又对Roumboutsoe和Stew锄的数值Laplace变换算法进行改进,以减少数据的外推效应。N.A1.Ajmi在2008年对数值拉普拉斯逆变换的各种

5、技术进行了对比研究,发现由Iseger于2006年提出的一种新方法能比传统的Stehfest和Cmmp方法更好地实现数值拉普拉斯逆变换,从而为基于拉氏空间下的反褶积试井分析提供了更有力的工具。德州农机的Chengyueming博士在2003首次提出用基于傅里叶变换的反褶积试井分析方法,此后他将傅里叶变换的反褶积试井应用到多级流量和变井筒储存条件下的试井分析中并取得良好的效果。VonScIlroeter、Hollaender和Gring叭en等人于2002年提出了在实空间下通过参数拟合的非线性最小二乘方法研究反褶积试井,随后Levitall对Von.Schroeter的反褶积方法进行了改

6、进,从而使该种反褶积算法用于试井实际测试数据时变得更加可靠。受V0nScIlroeter的启发,T.A.Blasing锄e等人在2006年将B样条曲线拟合的方法应用到反褶积试井分析中。M.0nur在2008专门写了一篇论文来研究从2002年以来关于一类基于参数曲线拟合的反褶积试井分析方法。从以上叙述中可见,反褶积试井分析方法正在日新月异地发生变化,也正在引起国际试井界越来越广泛的关注和研究,而国内的反褶积试井分析方法的研究相对国外进步很慢,几乎没有提出反褶积试井分析的新方法。基于参数自动拟合技术的试井参数优化方法在现代试井方法和解释中的广泛应用,推动了试井分析技术的迅速发展。在现代试井

7、分析方法中,尽量用理论模型去拟合实测数据,这是一个参数最优化过程。当前国内外使用的大多数优化算法中,最优化的目标函数几乎都是实测数据和理论数据之间的残差平方和,这一类算法称为最小二乘法。由于试井问题中的理论模型函数比较复杂,一般都是待求油藏参数的非线性函数,因此问题也称为非线性最小二乘法。尽管这类技术有了很长的历史,但是直到80年代以后才变得流行起来。其中主要有两方面原因限制了它的发展进程,一是计算机发展的水平,二是优化算法的局限性。试井科研人

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