Automatyczna kalibracja symulacyjnego modelu złożowego w bliskim otoczeniu odwiertu

• Autorzy: Łętkowski P.

Warianty tytułu

EN

Automatic history matching of reservoir simulation models in well's surroundings area

• Języki publikacji: PL

Abstrakty

PL

Niniejszy artykuł jest poświęcony analizie możliwości zastosowania algorytmów ewolucyjnych w procesie kalibracji symulacyjnego modelu złożowego dla krótkookresowych, odwiertowych testów produkcyjnych. Tradycyjna metoda kalibracji, polegająca na wielokrotnym powtarzaniu procedury: symulacja - analiza wyników - modyfikacja modelu, jest czasochłonna i wymaga dużej wiedzy oraz doświadczenia. Pomimo pewnych ograniczeń (duża liczba parametrów swobodnych, przedwczesna zbieżność), algorytmy ewolucyjne łączą w sobie zalety tradycyjnych metod optymalizacji oraz odporność na minima lokalne - co sprawia, że stanowią obiecującą alternatywę dla tradycyjnej metody kalibracji modelu złożowego.

EN

The article presents the analysis of possible applications of evolutionary algorithms in the .history matching. process of reservoir simulation models in case of well production tests. The traditional method based on multiple repetition of the same procedure of simulation - result analysis - model modification is time consuming and requires considerable knowledge and experience. Despite their few weaknesses, such as a large number of free parameters and "premature convergence", evolutionary algorithms combine the strengths of the traditional optimization method and durability of local extrema, which makes them a promising alternative to the traditional method used for "history matching" of the reservoir simulation models.

Słowa kluczowe

PL

algorytmy ewolucyjne; kalibracja; metoda kalibracji; symulacyjny model złożowy

EN

evolutionary algorithms; history matching; multiple repetition; reservoir simulation model

• Wydawca: Instytut Nafty i Gazu - Państwowy Instytut Badawczy
• Czasopismo: Nafta-Gaz
• Rocznik: 2011
• Tom: R. 67, nr 3
• Strony: 163--170
• Opis fizyczny: Bibliogr. 13 poz.,

Twórcy

autor

Łętkowski P.

• Instytut Nafty i Gazu, Oddział Krosno

Bibliografia

• 1. Arabas J.: Wykłady z algorytmów ewolucyjnych. Wydanie drugie, Wydawnictwo Naukowo-Techniczne, Warszawa 2004.
• 2. Ballester P.L., Carter J.N.: A parallel real-coded genetic algorithm for history matching and its application to a real petroleum reservoir. Journal of Petroleum Science and Engineering, 59, pp. 157-168, 2007.
• 3. Esmaeilzadeh F., Nourafkan E.: Calculation OOIP in oil reservoir by pressure matching method using genetic algorithm. Journal of Petroleum Science and Engineering, 64, pp. 35-44, 2009.
• 4. Gwiazda T.D.: Algorytmy genetyczne - kompendium. Tom I - Operator krzyżowania dla problemów numerycznych. Wydawnictwo Naukowe PWN, Warszawa 2007.
• 5. Gwiazda T.D.: Algorytmy genetyczne - kompendium. Tom II - Operator mutacji dla problemów numerycznych. Wydawnictwo Naukowe PWN, Warszawa 2007.
• 6. Maschio C., Campane Vidal A., Schioser D.J.: A framework to integrate history matching and geostatistical modeling using genetic algorithm and direct search method. Journal of Petroleum Science and Engineering, 63, pp. 34-42, 2008.
• 7. Olcay Ersel Canyurt, Harun Kemal Öztürk: Three different applications of genetic algoritm (GA) search techniques on oil demand estimation. Energy Conversion and Management, 47, pp. 3138-3148, 2006.
• 8. Schulze-Riegert R.W., Axmann J.K., Hasse O. et al.: Evolutionary algorithms applied to history matching of complex reservoirs. SPE 77301, SPE Reservoir Evaluation and Engineering, pp. 163-173, April 2002.
• 9. Schulze-Riegert R.W., Ghedan S.: Modern Techniques for History Matching. 9th International Forum on Reservoir Simulation, Abu Dhabi, United Arab Emirates, December 9–13, 2007.
• 10. Schulze-Riegert, Hasse O.: Combined global and local optimization techniques applied to history matching. SPE 79668, Reservoir Simulation Symposium, pp. 3–5, February, Huston, Texas.
• 11. Shun-Fa H., Rong-Song H.: Improving real-parameter genetic algorithm with simulated annealing for engineering problems. Advances in Engineering Software, 37, pp. 406–418, 2006.
• 12. Velez-Langs O.: Genetic algorithms in oil industry: An overview. Journal of Petroleum Science and Engineering, 47, pp. 15–22, 2005.
• 13. Yu, T., Wilkinson D., Castellini A.: Constructing Reservoir Flow Simulator Proxies Using Genetic Programming for History Matching and Production Forecast Uncertainty Analysis. Journal of Artificial Evolution and Application, vol. 2008, Article ID 262108.