Zastosowanie hybrydowej metody optymalizacji rojem cząstek w procesie automatycznej kalibracji modeli złożowych

• Autorzy: Łętkowski P.

Warianty tytułu

EN

The use of a hybrid particle swarm optimization method in the process of automatic calibration of reservoir models

• Języki publikacji: PL

Abstrakty

PL

W artykule przedstawiono hybrydowy algorytm kalibracji złożowych modeli symulacyjnych oparty na metodzie optymalizacji rojowej. W celu zapobiegnięcia zjawisku przedwczesnej zbieżności metodę podstawową – optymalizację rojem cząstek (PSO, ang. particle swarm optimization) połączono z metodą lotów Lévy’ego, otrzymując efektywną technikę optymalizacyjną. Tradycyjna metoda kalibracji polegająca na wielokrotnym powtarzaniu procedury: symulacja – analiza wyników – modyfikacja modelu jest czasochłonna i wymaga dużej wiedzy oraz doświadczenia. Algorytm podstawowy metody (optymalizacja rojem cząstek) opiera się na tzw. próbkowaniu stochastycznym i jest jedną z najbardziej efektywnych metod optymalizacji. W porównaniu z klasyczną optymalizacją rojem cząstek prezentowany algorytm charakteryzuje się odpornością na zjawisko przedwczesnej zbieżności oraz dużą efektywnością w przeszukiwaniu przestrzeni rozwiązań.

EN

The article presents the hybrid algorithm for history matching of reservoir simulation models based on swarm intelligence. To avoid the appearance of “premature” convergence, PSO algorithm was hybridized with Levy’s “flight” which gave an effective optimization method. The traditional method is based on multiple repetition of the same procedure of simulation – result analysis – model modification is time consuming and requires considerable knowledge and experience. The method presented is based on Particle Swarm Optimization which is one of the most effective optimization algorithm. The presented algorithm combines the strengths of classical PSO with the durability of “premature” convergence and efficiency in the exploring of “solutions space”.

Słowa kluczowe

PL

symulacje złożowe; kalibracja; optymalizacja; inteligencja roju; loty Lévy'ego; hybrydyzacja

EN

reservoir simulation; history matching; optimization; swarm intelligence; Levy's "flight"; hybridization

• Wydawca: Instytut Nafty i Gazu - Państwowy Instytut Badawczy
• Czasopismo: Nafta-Gaz
• Rocznik: 2014
• Tom: R. 70, nr 11
• Strony: 784--793
• Opis fizyczny: Bibliogr. 21 poz., il.

Twórcy

autor

Łętkowski P.

• Zakład Symulacji Złóż Węglowodorów i Podziemnych Magazynów Gazu. Instytut Nafty i Gazu — Państwowy Instytut Badawczy ul. Lubicz 25A 31-503 Kraków

Bibliografia

• [1] Anterion F., Eymard F.: Use of parameter gradients for reservoir history matching. SPE Symposium on Reservoir Simulation. Houston, Texas, 6-8 February 1989.
• [2] Arabas J.: Wyklady z algorytmow ewolucyjnych. Wyd. 2, Warszawa, Wydawnictwo Naukowo-Techniczne, 2004.
• [3] Bonabeau B., Dorigo M., Theraukaz G.: Inspiration for optimization from social insect behavior. Nature 2000, vol. 406, no. 6791, pp. 39-42.
• [4] Castellini A., Gullapalli I., Hoang V., Condon P.: Quantifying uncertainty in production forecast for fields with significant history: a West African case study. IPTC 10987, International Petroleum Technology Conference, Doha, Qatar, 21-23 November 2005.
• [5] Chen W. H., Gavalas G. R., Seinfelt J. H., Wasserman M. L.: A new algorithm for automatic history matching. SPE 4545. SPE Journal 1974, vol. 14, no. 6, pp. 593-608.
• [6] Dorigo M., Di Caro G., Gambardella L.: Ant algorithms for discrete optimization. Artificial Life 1999, vol. 5, no. 2, pp. 137-172.
• [7] Gao G., Li G., Reynolds A. C.: A stochastic optimization algorithm for automatic history matching. SPE 90065. SPE Journal 2007, vol. 12, no. 2, pp. 196-208.
• [8] Gwiazda T. D.: Algorytmy genetyczne — kompendium. T. 1. Operator krzyzowania dla problemow numerycznych. Warszawa, Wydawnictwo Naukowe PWN, 2007.
• [9] Gwiazda T. D.: Algorytmy genetyczne — kompendium. T. 2. Operator mutacji dla problemow numerycznych. Warszawa, Wydawnictwo Naukowe PWN, 2007.
• [10] Jafarpour B., McLaughlin D. B.: History matching with an ensemble Kalman filter and discrete cosine parametrization. SPE 108761. SPE Annual Technical Conference and Exhibition, Anaheim, California, 11-14 November 2007.
• [11] Kathrada M.: Uncertainty evaluation of reservoir simulation models using particle swarms and hierarchical clustering. PhD thesis, Institute of Petroleum Engineering, Heriot Watt University, Edinburgh 2009.
• [12] Letkowski P.: Zastosowanie algorytmu mrowkowego w procesie kalibracji symulacyjnego modelu zlozowego. Nafta-Gaz 2012, nr 2, s. 98-104.
• [13] Liu N., Olivier D. S.: Critical Evaluation of the Ensemble Kalman Filter on History Matching of Geologic Fades. SPE 92867. SPE Reservoir Simulation Symposium. The Woodlands, Texas, 31 January - 2 February 2005.
• [14] Lodoen O. P., Omre H.: Scale-corrected ensemble Kalman filter applied to production-history conditioning in reservoir evaluation. SPE 111374. SPE Journal 2008, vol. 13, no. 2, pp. 177-194.
• [15] Mantica S., Cominelli A., Mantica G.: Combining global and local optimization techniques for automatic history matching production and seismic data. SPE 78253. SPE Journal 2002, vol. 7, no. 2, pp. 123-130.
• [16] Maucec M., Douma S., Hohl D., Leguijt J., Jimenez E. A., Gupta A. D.: Streamline-based history matching and uncertainty, Markov-Chain Monte Carlo study of an offshore oilfield. SPE 109943. SPE Annual Technical Conference and Exhibition, Anaheim, California, 11-14 November 2007.
• [17] Mohamed L., Christie M., Demyanov V.: Comparison of stochastic sampling algorithms for uncertainty quantification. SPE 119139. SPE Reservoir Simulation Symposium, Woodlands, Texas, 2-4 February 2009.
• [18] Sousa S. H. G., Maschio C., Schiozer D. J.: Scatter search meta-heuristic applied to the history matching problem. SPE 102975. SPE Annual Technical Conference and Exhibition. San Antonio, Texas, 24-27 September 2006.
• [19] Subbey S., Christie. M., Sambridge M.: A strategy for rapid quantification of uncertainty in reservoir performance prediction. SPE 1967S. SPE Reservoir Simulation Symposium, Houston, 3-5 February 2003.
• [20] Sultan A. J., Quenes A., Weiss W. W.: Automatic history matching for an integrated reservoir description and improving oil recovery. SPE 27712. Permian Basin Oil and Gas Recovery Conference, Midland, Texas, 3-5 February 1994.
• [21] Yang C., Nghiem L., Card C.: Reservoir model uncertainty qualification through computer-assisted history matching. SPE 109825. SPE Annual Conference and Exhibition, Anaheim, California, 11-14 November 2007.

Uwagi

PL

Artykuł powstał na podstawie pracy statutowej pt. Algorytm automatycznej kalibracji modeli symulacyjnych wykorzystujący optymalizacyjne metody inteligencji roju - praca INiG na zlecenie MNiSW; nr zlecenia: 76/KZ/13, nr archiwalny: DK-4100-76/13.