最优化理论与方法在油田产量优化研究中的改进

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1、第25卷第10期技术经济Vo1．25．No．102006正10月TechnologyEconomics0ct．．2006文章编号：1002—980XI2006)10—0044—04最优化理论与方法在油田产量优化研究中的改进赵兰水，罗东坤(中国石油大学工商管理学院，北京102249)摘要：结合油田生产实际对最优化理论与方法在油田产量优化中的应用作了切实的改进，提出了新的模型设计。并以某油田的数据参数为例对改进后的优化模型进行了实证分析，取得了较好的模拟效果。关键词：产量优化；优化模型；经济效益；区块中图分类号：F403．7文献标志码：A产量优化研究是一个多约束条件并以追求经济机这一有利的计算工具

2、，就使最优化技术和理论得效益最大化为目标的目标规划问题，产量优化强调以迅速发展。的是如何合理配置资源，实现经济效益的最大化。最优化技术和理论在管理工程上的应用，主要目前，就最优化理论与方法在油田产量优化过程中有两种类型，一类是在资金、成本、生产能力等要素的应用已有不少研究，但这些研究大多仍停留在理有限的情况下，如何优化组合使效益最大；另一类是论的高度，与油田企业产量优化过程中的具体运用在目标产量一定的情况下，如何优化配置使耗费、成还有一定的距离，为此，笔者结合在油田企业长时间本最低。的调查研究，深入油气生产一线获取了许多宝贵的最优化问题的一般形式为：第一手资料，对最优化理论与方法在油田产量优化

3、F=MinIMaxf(z)中的应用研究做出了切实的改进，使其具有更强的约束条件：现实指导性。fg(z)=0(等式约束)i=1，2，⋯m。}h(z)>／0(不等式约束)i=1，2，⋯m2一、最优化理论与方法概述其中z=(zl，z2，⋯z)，z∈R是决策变最优化理论与方法是一门应用性很强的学科，量，f(z)为目标函数。当目标函数和约束条件均为它研究某些数学问题的最优解，即对于给出的实际线性函数时，最优化问题称为线性规划。当目标函问题，从众多的方案中选出最优方案。最优化理论数或约束条件至少有一个变量为非线性函数时，则的快速发展和广泛应用，主要得益于以下两个因素。称为非线性规划。一是近代科技与生产发展

4、的需要。随着工程与技术二、建立产量优化模型应遵循的原则的复杂化、大型化与精密化，经济计划与管理的科学化与综合化，使得一个决策的好坏，对经济效果产生(一)可持续发展原则重大影响。因此，要求寻找最优的决策，以便获得更1．采油速度。产量优化必须在对油藏工程进好的经济效果，这就促进了最优化技术和理论的迅行工程评价的基础上，结合当时的油价水平确定合速发展。二是由于计算机的飞速发展，为最优化技理的采油速度，不能对油藏造成破坏性开采，只有这术提供了有利的计算工具。由于最优化技术是要在样才能既追求短期利益又兼顾长期利益。一切可能的方案中寻求最优的方案，往往需要进行2．采收率。采收率是反映原油最终采出程度大量的

5、计算。若没有计算机计算而用人工计算，则的技术指标。科学合理的开发方案可以提高最终采不仅工作量大，且有时是难以实现的。而有了计算收率，实现资源的最佳利用和油田的最大效益。如收稿日期：2006—06—12作者简介：赵兰水(1963一)，男，河北隆尧人，中国石油大学(北京)在读博士研究生，高级工程师，现任大庆油田工程有限公司总工程师，主要研究方向为石油工程项目管理。44最优化理论与方法在油田产量优化研究中的改进果油气开发方案、开采方式不合理，不符合油田自身义。预测的主要依据就是过去的开发数据，因此要的开发规律，近期产量可能会较高，但会降低最终采求建立近几年油气田开发建设与生产的综合数据收率，影响长远

6、利益。因此，建立产量优化模型应以库，并对收集的数据去伪存真，确保基础数据的真实提高资源的经济采出程度为条件。可靠、有代表性。针对各个参数的不同变动趋势以3．储采比。储采比是反映油田储量平衡的重及同一参数在不同的开发时期也有所不同的特点，要指标。储采比过大，会导致投资规模盲目扩大和进行预测必须具有一定的灵活性。在预测参数的过油气资源浪费等一系列弊病，储采比过小，又会引起程中，不仅要考虑过去的开发数据，也要考虑现有的后备资源不足。勘探、开发技术水平以及现有的地质情况等因素，并4．新建产能。石油开采业存在着自然递减和对预测的结果进行相应的调整。综合递减的客观规律，要想维持油田产量稳升、稳定【四)现实

7、性原则或平稳下降，新建产能是根本保障，每年新建产能的现实性原则要求所作出的产量优化结果必须符确定，要视油田可供开发的储量以及油_田的长远发合油田实际能力、开发方针、各项主要技术指标和政展规划等具体情况来定。策界限。(二)最大经济效益原则三、油田产量优化模型的设计研究产量优化的最终目标是在现有开采技术条件下，谋求经济效益最大化。既要谋求短期效益最油田企业作为油公司的生产单位，其生产的原大化，又要考虑