автореферат диссертации по информатике, вычислительной технике и управлению, 05.13.18, диссертация на тему:Модели и алгоритмы информационно-аналитических систем для поддержки мониторинга разработки нефтяных месторождений

На правах рукописи

Пьянков Владимир Николаевич

МОДЕЛИ И АЛГОРИТМЫ ИНФОРМАЦИОННО-АНАЛИТИЧЕСКИХ СИСТЕМ ДЛЯ ПОДДЕРЖКИ МОНИТОРИНГА РАЗРАБОТКИ НЕФТЯНЫХ МЕСТОРОЖДЕНИЙ

Специальность 05.13.18 - Математическое моделирование, численные методы и комплексы программ

Автореферат диссертации на соискание ученой степени кандидата технических наук

Тюмень - 2004

Работа выполнена в Тюменском государственном университете.

Научный руководитель: доктор технических наук,

доцент Глухих Игорь Николаевич

Официальные оппоненты: доктор технических наук, профессор

Зашита состоится 3 июня в 13 час. 00 мин. на заседании диссертационного совета К 212.274.01 при Тюменском государственном университете по адресу: 625003, г.Тюмень, ул. Перекопская, 15а, ауд.217.

С диссертацией можно ознакомится в библиотеке Тюменского государственного университета. Автореферат разослан апреля 2004 г.

Туренко Сергей Константинович кандидат физико-математических наук, Ганопольский Родион Михайлович

Ведущая организация: ФГУП «Западно-Сибирский научно-

исследовательский институт геологии и геофизики», г.Тюмень

диссертационного совета

Учёный секретарь

Бутакова Н.Н.

Актуальность работы.

Реалией любого нефтедобывающего предприятия является мониторинг процесса разработки месторождения. Мониторинг включает в себя сбор и хранение геолого-промысловых данных, анализ и прогноз процессов разработки месторождения, планирование геолого-технологических мероприятий (ГТМ) с целью обеспечения воздействия на залежь. Несмотря на достаточно длительный период развития аппарата математического моделирования при решении задач нефтедобычи, эта тема не исчерпана и требует дополнительной разработки:

• в области двумерного геологического моделирования это связано с. характером исходных данных (недостаточное качество, неравномерность покрытия изучаемой площади);

• в области трехмерного геологического моделирования с необходимостью получения новых эффективных алгоритмов учитывающих априорную информацию;

• в области автоматизации мониторинга разработки — математический аппарат для формализации представлений, моделирования, анализа проведенных и планируемых ГТМ, позволяющий отражать не только факт управляющего воздействия (дату, тип ГТМ и т.п.), но так же его структуру, содержание и ситуационный контекст мероприятия.

Мониторинг разработки месторождений предполагает обработку и хранение большого объема предметно-ориентированной информации. Для организации эффективной системы управления разработкой месторождения необходимо наличие в нефтяной компании интегрированной информационно-аналитической системы поддержки мониторинга (ИАС ГТМ), которая позволила бы не только автоматизировать работу с этой информацией, но и обеспечила бы её эффективное использование на основе методов моделирования оптимизации и поддержки принятия управленческих решений. Задачи создания математических моделей и алгоритмов таких

Цель работы: разработка математического и алгоритмического обеспечения, программных средств ИАС ПМ разработки нефтяных месторождений.

Для достижения цели в работе решены следующие задачи:

• проведен анализ предметной области мониторинга нефтяных месторождений, разработаны концептуальные основы построения отраслевой ИАС ПМ;

• разработаны модели представлений ГТМ, обеспечивающие алгоритмизацию задач их анализа средствами ИАС ПМ;

• разработана модель функционала для построения полей геологических параметров используемых при принятии решений в разработке месторождения;

• разработан метод построения цифровых трехмерных геологических моделей в ИАС ПМ с использование двумерных моделей;

• на основе разработанных моделей и алгоритмов реализован интегрированный программный комплекс (ИПК) «Баспро Аналитик 2000».

Научная новизна

В работе предлагаются методы решения задач, возникающих в процессе построения отраслевой ИАС ПМ, основанной на использовании постоянно-действующей геолого-технологической модели (ПДГТМ). Получены следующие новые результаты:

1. Разработаны математические модели представления ГТМ, обеспечивающие алгоритмизацию и автоматизацию решения задач структурного, параметрического и ситуационного анализа ГТМ.

2. Разработана универсальная конструкция функционала для решения задач-построения полей геологических параметров.

3. Разработан метод построения трехмерных геолого-математических моделей позволяющий использовать для трехмерного моделирования существующие двумерные модели. Практическая ценность работы.

Разработанные модели и алгоритмы использовались при создании ИПК «Баспро Аналитик 2000». В настоящее время ИПК успешно используется при реализации процесса мониторинга разработки в геологических подразделениях нефтяной компании ОАО «ТНК-ВР». Ряд положений работы вошёл в регламенты «Тюменского нефтяного научного центра», регламентирующих аналитическую деятельность в подразделениях ОАО «ТНК».

Апробация работы

Результаты работы докладывались на конференциях и в организациях:

1. IV международная научно-техническая конференция «Математическое моделирование физических, экономических, технических, социальных систем и процессов». Ульяновск, УлГТУ, 2001.

2. 11 Всероссийской научной конференции «Геология и нефтегазоносность Западно-Сибирского мегабассейна». Тюмень, ТюмГНГУ, 2002.

3. Научно-техническая конференция, посвященная 90- летию со дня рождения В.И. Муравленко. Тюмень, ТюмГНГУ, 2002.

4. VI • научно-практической конференции «Пути реализации нефтегазового потенциала Ханты-Мансийского автономного округа». Ханты-Мансийск, ГУП ХМАО «НАЦ РН», 2002

5. III Всероссийской научной конференции «Геология и нефтегазоносность Западно-Сибирского мегабассейна». Тюмень, ТюмГНГУ, 2004

Научные и практические результаты работы опубликованы в печатных изданиях, получены свидетельства на регистрацию программ для ЭВМ.

Основные положения, выносимые на защиту

1. Математические модели представления ГТМ.

2. Универсальная конструкция функционала для решения задач построения полей геолого-промысловых параметров 3. Метод построения двухмерных и

трехмерных геолого-математических моделей на основе регуляризационного подхода.

Структура работы

Диссертация состоит из введения, четырех глав, заключения и приложений. Объем диссертации — 145 страниц, включая 26 иллюстраций и список литературы из 54 наименования.

Содержание работы

Во введении обоснована актуальность темы диссертации, сформулированы цель работы, научная новизна, практическая значимость работы, основные положения, выносимые на защиту.

В главе 1 проведён анализ рассматриваемой предметной области. В ней выполнен обзор развития нормативной базы, на которой основывается практика мониторинга нефтяных месторождений, а так же анализ применения специальных видов геологических моделей. Цель анализа -определение направлений по развитию методов мониторинга на основе информационно-аналитических моделей. В главе предложена схема движения потоков информации и принятия решений с использованием ИАС ПМ, приведено описание общих принципов организации корпоративного банка данных нефтяной компании для обеспечения поддержки мониторинга разработки месторождений.

В главе 2 описаны разработанные автором формальные конструкции языка, информационные модели, используемые для представления и анализа ГТМ. При выборе оптимальных технологий воздействия на залежь необходим анализ эффективности уже выполненных ГТМ: используемых операций, рецептур агентов воздействия и т.п. Для решения этой задачи предложена система, позволяющая в рамках единого формализованного языка описывать ГТМ с различной степенью детальности, и учитывающая: • тип проведенного ГТМ по принятой системе классификации, дату проведения, исполнителя ГТМ, успешность мероприятия;

• основные характеристики ГТМ (объем затраченных реагентов, созданные депрессии на пласт и т.п.);

• перечень проведенных операций (в принятой системе классификации), их последовательность, время реализации;

• параметры и ресурс каждой операции.

Первые два пункта относятся к макроуровню описания, последние - к «рецептуре» (микроуровню).

В основе языка лежит обобщенная абстрактная конструкция Т:

(1)

где: К- класс (тип) объекта из универсума классов К;

Р - множество параметров описания объекта р, в виде <атрибут: значение>;

У - множество компонент объекта у), которое может быть пустым. В общем случае у) задается в виде (1). Элемент конструкции Р определяет параметризацию объекта; У предоставляет возможность иерархического описания. Существует, по крайней мере, один из атрибутов, значение которого идентифицирует конкретный объект, описываемый конструкцией Т.

Выделено три основных универсума, формирующих структуру ГТМ: операции (действия) - КР, агенты (оборудование) - КА, среда операции - №. Для каждого из классов универсума вводится зависимость К=> Р, позволяющая путем задания класса объекта однозначно определять множество характеризующих его параметров. Использование универсальной конструкции позволяет формировать дерево произвольной глубины. Связь между узлами дерева реализуется через включение в состав конструкции У. При этом конечный узел дерева (в приведенных примерах это агент операции) не должен содержать компонент, т.е. его У=0. При описании ГТМ в иерархической структуре, как правило, выделяются следующие четыре уровня: уровень мероприятия, уровень операции, уровень фазы (цикла) операции и уровень агента.

Для решения задач анализа ГТМ предложен набор базовых операций над элементами введенных универсумов, представленных конструкцией (1). Среди основных операций над объектами можно выделить теоретико-множественные операции и операции с последовательностями.

На базе предложенного аппарата сформулированы задачи структурного, параметрического анализа ГТМ и предложены их решения на основе введенных мер (показателей):

- структурного сходства (нечёткого равенства) объектов

хь х2) = min {v(X|, х2), v(x2, х,)}, где: хь х2 -объекты вида(1);

V(xj, Хг) - степень нечёткого включения структуры объекта Xj В х2;

- параметрического сходства объектов

Ив(РьР2)=ХР](1-а»,).

где: Р|, Р2 - наборы параметров объектов вида (1) из одного класса;

- степень нечёткого включения структуры объекта

- весовой коэффициент,

- параметр, учитывающий попадание элементов из в одно или разные подмножества домена значений;

- комплексный показатель для оценки сходства объектов:

ц (х,, х2) = as Hs(xi. Х2) + аЕ цЕ(Р|, Р2),

где: - весовые коэффициенты.

В целях учёта ситуационного контекста, на фоне которого выполнялось (планируется) ГТМ, разработаны модели представления ситуаций на гиперграфах. Предметно, в множестве ситуаций выделяются технологическая, геологическая, промысловая ситуации. Введено формальное представление ситуаций набором признаков-атрибутов: В зависимости от степени определённости значений определены: обобщенная, уточненная и конкретная ситуации, а так же

ситуация пользователя (анализируемая, текущая). Для отражения связи между ситуациями и ГТМ используются гиперграфы вида:

Н(и,Х,Г),

где: и — множество рёбер, соответствующее множеству подмножеств

значений А,;

X - множество ГТМ;

Г: и->Х.

В терминах предложенного аппарата сформулированы задачи: идентификации ситуации по ГТМ; поиска ГТМ в базе знаний по описанию ситуации; сравнения ситуаций и др.

На основе полученных выше результатов излагаются основные принципы создания корпоративной базы знаний нефтяной компании, предназначенной для хранения, развития, использования опыта и эмпирических знаний специалистов.

Третья глава посвящена развитию аппроксимационных методов при построении полей параметров цифровых трехмерных и двумерных геологических моделей с использованием априорной информации, учетом неравноправности исходных данных.

В разделе 3.1 дано краткое описание классических подходов к построению полей геологических свойств и признаков. Как правило, аппроксимационная (интерполяционная) функция заданная в двумерном пространстве

находится в виде разложения по некоторому базису

Р(*.У) = 1Х<р„, (5)

неизвестные коэффициенты определяются из условий минимизации некоторого функционала:

Ф(Я) = |Л/>-и£ =пип (6)

где: и - исходные данные (граничные условия), заданные па некотором множестве В; А - оператор, возвращающий значения Р на В; М - метрика, учитывающая различную значимость исходных данных.

При решении задачи аппроксимации возникают следующие проблемы выбора: вида базисных функций количества базисных функций;

весовых коэффициентов, определяющих метрику М. В работе рассматривается последняя из перечисленных проблем.

Анализ используемых данных при построении карт параметров позволяет выделить два типа их неравноправия. Первый тип связан с геометрическим неравноправием: исходные данные, приписанные скважинам (точкам пространства), характеризуются неравномерной плотностью распределения по площади месторождения. Учёт такой неравномерности предлагается производить с помощью весовых коэффициентов.

В работе показан следующий способ получения весовых коэффициентов. Зададим функционал (6), определяющий аппроксимацию существующей функции сложной структуры, модельной функцией

имеющей более простую структуру в виде:

Ф(Р) = |(Р(х,у)-и(х,у))2(1с7 (7)

где: - площадной элемент интегрирования.

Пусть значения аппроксимируемого признака в точках с номером (скважинах) определяются по правилу: Тогда при

численном интегрировании с использованием каких-либо квадратурных формул функционал (7) запишется в виде:

Ф(Р) = £<*5-и,)2-<т, (8)

где: коэффициенты выбранной квадратурной формулы.

Второй тип неравноправия исходных данных связан с использованием существенно разнородной информации, полученной разными средствами и имеющей разную степень точности (например, данные сейсморазведки и скважинных измерений). Учёт влияния этого факта предполагает введение информационных весовых коэффициентов ц, в (8), что придаст ему вид:

N

Ф(/>) = £(/>,-и,)2

(9)

1-1

Функционал внешне напоминает функционал метода наименьших квадратов:

в котором весовые коэффициенты а, должны назначаться экспертом на основе эмпирических сведений. В работе предлагается представление этого коэффициента в виде конструкции в которой геометрический

весовой коэффициент определяется алгоритмическим путем из квадратурных формул.

Введенная конструкция дает понимание того факта, что использование равных весовых коэффициентов в слагаемых функционала (например равных 1) на практике означает некорректный учет качества исходных данных в функционале (10). Действительно, тождество 1 при геометрической

неравнозначности исходных данных, и, как следствие, отличия их геометрических коэффициентов, означает автоматическое включение в

выражение (10) информационных коэффициентов

Далее, принцип учета геометрической и информационной составляющих расширен на случай задания граничных условий не только в точках, но и на произвольных кривых. В результате, в общем случае функционал (10) принимает универсальный вид:

где: 8, - обобщенные весовые коэффициенты, учитывающие геометрическую и информационную составляющие при задании граничных условий на V кривых Рг (представляемых конечным набором точек) и N точек соответствующих скважинам.

Функционал (6) ориентирован на учет граничных условий, какая-либо дополнительная априорная информация в нем не учитывается. В тоже время,

(10)

ну т и

«Ч/Ч-ЁМЧ-«О1а.-р^-и,,)2

(И)

зачастую карту геологического признака необходимо построить на достаточно большой области, на которой возможно существование подобластей не содержащих данных. Закономерности поведения поля в этом случае можно задавать с помощью априорно известной региональной составляющей - тренда. Использование тренда становится возможным при добавлении к минимизируемому функционалу (6) слагаемого вида

\й{Р(х,у)-Т(х,у)]£ь, где Т(х,у) - функция тренда, а Б - некоторый оператор.

Функционал, который следует минимизировать будет иметь вид:

«^■..чви.^.^Д^ЕаЛо.^и^ (12)

« /-1

Пусть введенные в функционал переменные а/, , по которым он минимизируется, входят в представление интерполирующей поверхности следующим образом:

(13)

Базисные функции Тш(х,у) покрывают все поле с равномерным и достаточно большим шагом, тогда их носитель может быть достаточно широким, и число коэффициентов 7Я мало. Базисные функции ВЦх,у) заведомо не покрывают все поле и могут даже не пересекаться.

Раздел 3.2 посвящен формализации методов оценки качества трехмерных геологических моделей. Процедуры экспертизы сведены в граф анализа, в котором наряду с принятыми критериями адекватности модели в скважинах, предлагается использовать критерии, основанные на адекватности связанных с ними функциональных распределений. В качестве одного из таких распределений автором предлагается гистограмма значений поля геологического признака, названного «спектром».

В предлагаемом методе оценки адекватности «спектров» множество ячеек модели рассматривается как генеральная совокупность событий -

„тоА/ _

множество исходных данных в скважинах, как выборочная

совокупность р"*". В качестве критерия, характеризующего степень подобия гистограмм, помимо их визуального сходства, используется величина их среднеквадратичного отклонения:

CP—Jy'i рГ"*' I где М — число диапазонов спектра.

Высокая степень подобия фактических и модельных данных выражается в малом значении критерия СР, уровень значимости которого устанавливается экспертом.

Раздел 3.3 посвящен разработке методов построения двумерных и трехмерных моделей на основе регуляризационного подхода [Тихонов А.Н., Арсенин В.Я.] и введенного автором принципа эквивалентности. Наиболее распространённый вариант построения трехмерной модели предполагает представление геологического пространства декартовым произведением

независимых двумерных подпространств - слоев: = ГТ^1* • Геометрия

каждого слоя определяется по формуле:

параметр, определяющий границу А-ГОслоя; ZKl.(x,y), Z„(x,y) - поверхности кровли и подошвы пласта.

Аппроксимирующий функциональный базис [Волков A.M. 1988] при условии совпадения сеток функций и областей их определения образует линейное пространство. Так, в случае суммы двух

функций: Сумма, как видно,

является ассоциативной и коммутативной, а операция над функциями сводится к выполнению операций над их коэффициентами.

В зависимости от способа представления поля распределения коллектора

выделяют два типа моделей. Первый тип Fi(x,y\k) - интерполяционный, при построении моделей которого предполагается, что коллектор распространен везде, а область определения - односвязанная. Второй тип

идентификационно-интерполяционный, при построении моделей которого решается задача идентификации зон отсутствия коллектора в

каждом слое, совместно образующих семейство Область определения модели этого типа является многосвязанной.

Для сравнения двумерных и трехмерных моделей, последние приводят к

двумерному виду в результате послойного суммирования с

использованием весовых коэффициентов (мощностей слоев или ассоциированных с ними параметров)

= «»..». (14)

Модель /г'(х,у|4) считается эквивалентной ^'(х.у) (2,г- эквивалентной),

если для полей параметров выполняется равенство функций Ог(х,у) и Рг(х,у) в области определения Е?(х,у).

В результате выводов, £эквивалентность была установлена для моделей интерполяционного типа, что связано с линейностью преобразований, используемых при их построении. Установленное соотношение позволило автору предложить алгоритмы построения двумерных моделей эквивалентных трехмерным.

Для моделей идентификационно-интерполяционного типа принцип эквивалентности не выполняется: поля параметров моделей не совпадают, и это отличие будет тем сильнее, чем больше неоднородность среды. Данный факт связан с отсутствием свойств линейности преобразований, использованных при построении таких моделей.

Использование. трехмерных моделей при мониторинге требует расширения возможностей по учёту в них разнородной априорной информации, при минимальных затратах на создание и последующую модификацию. Достижение этой цели видится в использовании регуляризационных методов. Предлагается, что роль стабилизатора, выражающего закономерности изменения свойств по площади и

учитываемого в уравнении коэффициентом будет играть двумерная модель

В частности, при построении на основе одних и тех же

данных и алгоритмов, стабилизатор, в соответствии с принципом эквивалентности, равен нулю. Влияние стабилизатора на результат будет проявляться лишь в том случае, если содержит существенно иную

информацию по сравнению с использованной при построении ЦТАГМ. Решение задачи (15) сводится к решению системы линейных уравнений, относительно неизвестных коэффициентов

Здесь определяется по итерационному алгоритму с

использованием информации об установленном уровне погрешности. Задачу построения модели идентификационно-интерполяционного типа в регуляризационной постановке сводится к минимизации функционала:

Ф(к')=|/?5(х..>'|0-и||1 +у-|с1(-*,у)-с,(*.>)| (17)

Вследствие эквивалентности моделей

Р2(*.у) И ¿'(¿.у!*), в стабилизаторе

вместо можно использовать

Четвёртая глава посвящена описанию структуры и интерфейсов ИПК «БАСПРО Аналитик 2000» и основным результатам решения задач мониторинга Росташинского месторождения с использованием представленных в работе алгоритмов.

Основные результаты диссертации

1. Предложены математические модели представления и анализа ГТМ; ситуационные модели для решения задач анализа ГТМ с учётом

геологической, технологической и промысловой ситуаций, на фоне которой выполняется ГТМ.

2. Разработана универсальная конструкция функционала для построения полей геологических параметров в случае неравнозначной исходной информации.

3. На основе введенных принципов эквивалентности геологических моделей разработаны алгоритмы построения трехмерных и двумерных моделей.

4. На основе полученных теоретических результатов разработан и внедрён в промышленную эксплуатацию программный комплекс «БАСПРО Аналитик 2000» в ОАО «ТНК».

Основное содержание диссертационной работы изложено в следующих публикациях:

1. Джафаров И.С., Пьянков В.Н. Концепция ОАО «ТНК» в области создания и эксплуатации постоянно-действующих геолого-технологических моделей нефтяных месторождений //Нефтяное хозяйство. - 2002. - №6. -С.23-26.

2. Джафаров И.С., Львов В.И., Пьянков В.Н., Алтунин А.Е. Корпоративный банк данных геолого-промысловой информации Тюменской нефтяной компании// Нефтяное хозяйство. - 2002. - №6. - С. 55-58.

3. Пьянков В.Н. Новые информационные технологии в управлении добычей нефти // Нефтяное хозяйство. - 1997. - №10. - С. 76-78.

4. Глухих И.Н., Пьянков В.Н. Математический аппарат гиперграфов в задачах моделирования ситуаций в нефтедобыче // Математическое моделирование физических, экономических, технических, социальных систем и процессов: Тр. IV международной науч.-техн. конф. - Ульяновск: УлГТУ,2001.-С. 52-54.

5. Глухих И.Н., Пьянков В.Н., Заболотнов А.Р. Ситуационные модели в корпоративных базах знаний геолого-технологических мероприятий // Нефтяное хозяйство. - 2002. - №6. - С.45-48.

6. Пьянков В.Н., Глухих И.Н. Математическое моделирование геолого-технологических мероприятий // Математическое и информационное моделирование. - Тюмень: ТГУ, 2002. - Вып. 4. - С. 60-68.

7. Глухих И.Н., Пьянков В.Н. Моделирование задач анализа геолого-технологических мероприятий // Математическое и информационное моделирование. - Тюмень: ТГУ, 2002. - Вып. 4. - С. 69-78.

8. Пьянков В.Н., Медведев- Е.А., Чехонин Г.Д. Разработка системы мониторинга геолого-технологических мероприятий // Математическое и информационное моделирование. - Тюмень: ТГУ, 2002. - Вып. 4. - С. 79-84.

9. Пьянков В.Н. Алгоритмы идентификации параметров модели Баклея-Леверетта в задачах прогноза добычи нефти // Нефтяное хозяйство. - 1997. -№10.-С. 62-65.

10. Кутрунов В.Н., Пьянков В.Н., Дмитриевский М.В., Каскадные алгоритмы обработки геофизической информации // Вестник Тюменского университета. - Тюмень: ТГУ, 2001. - №2. - С. 190-197.

11. Пьянков В.Н., Кутрунов В.Н., Дмитриевский М.В. Схемы решения аппроксимационных задач при задании граничных условий на кривых // Математическое и информационное моделирование. - Тюмень: ТГУ, 2002. -Вып. 4.-С. 7-17.

12. Пьянков В.Н., Дмитриевский М.В. Универсальная конструкция функционала в задачах аппроксимации полей параметров // Геология и нефтегазоносность Западно-Сибирского мегабассейна: Мат. докл. II Всероссийской науч. конф. Мат. докл. - Ч. 4. - Тюмень, 2002. - С. 80-82.

13. Пьянков В.Н., Дмитриевский М.В. Построение математических моделей месторождений с использованием методов регуляризации // Моделирование технологических процессов нефтедобычи. — Тюмень, Вып. 3, Ч. 1. - С. 74-80.

14. Пьянков В.Н., Дмитриевский М.В. Один способ учёта данных различной информационной значимости в задачах построения интерполяционных и аппроксимационных сплайнов на подпространствах // Нефть и газ: проблемы недропользования, добычи и транспортировки: науч.-техн. конф.

посвященная 90- летию со дня рождения В.И. Муравленко. Мат. докл. -Тюмень, ТюмГНГУ, 2002. - С. 5-7.

15. Джафаров И.С., Пьяиков В.Н., Сыртланов В.Р., Исмагилов Р.Г. Самотлорское месторождение, современные подходы, к решению задач разработки // Нефтяное хозяйство. - 2002. - №6. - С. 27-30.

16. Пьянков В.Н., Сыртланов В.Р., Майсюк Д.М. Построение единой геологической модели Самотлорского месторождения // Пути реализации нефтегазового потенциала Ханты-Мансийского автономного округа: VI науч.-практ. конф. Мат. докл. 2002 г. -Ханты-Мансийск, 2003. т.2. С. 152-159. 17..Пьянков В.Н., Сыртланов В.Р., Филев А.И. Экспертная система оценки качества построения геолого-технологическихмоделей месторождений // Нефтяное хозяйство. - 2002. - №6. С. 31-34.

18. Билалов Т.С., Пьянков В.Н. Интегрированный программный комплекс геолого-промыслового анализа «БАСПРО-Аналитик» // Нефтяное хозяйство. -1997.-№10.-С. 73-75.

Авторские свидетельства на программные продукты:

1. Свидетельство об официальной регистрации программы для ЭВМ №2001611672 «GTM» Российское агенство по патентам и товарным знакам, М., 2001, (авторы: Пьянков В.Н, Смирнов А.В, Кончичев М.М).

2. Свидетельство об официальной регистрации программы для ЭВМ №2001611676 «Geoline» Российское агенство по патентам и товарным знакам, М., 2003. (авторы: Пьяиков В.Н, Сидоров А.В, Сергеева Н.С, Кончичев М.М и др.)

3. Свидетельство об официальной регистрации программы для ЭВМ №2001611674 «Cubista» Российское агенство по патентам и товарным знакам, М., 2001, (авторы: Пьянков В.Н, Цушко В.В, Сергеева Н.С и др.)

4. Свидетельство об официальной регистрации программы для ЭВМ №2001611670 «Charvi» Российское агенство по патентам и товарным знакам, М., 2001, (авторы: Пьяиков В.Н, Смирнов А.В, Кончичев М.М и др.)

. Издательство «Вектор Бук» Лицензия ЛР №066721 от 06.07.1999г.

Формат 60x84/16. Бумага Ballet. Печать RISO. Усл. печ. л. 1,06. Тираж 100. Заказ 120.

Отпечатано с готового набора в типографии Издательства «Вектор Бук» Лицензия ПД № 17-0003 от 06.07.2000г.

625004, г.Тюмень, ул. Володарского, 45. тел.(3452) 46-54-04,46-90-03.

H* - 8 4 7 9

Введение

1. Анализ предметной области, концептуальная модель информационной системы мониторинга разработки

1.1. Математические и информационные модели в процессах разработки нефтяных месторождений

1.1.1. Основные положения

1.1.2. Возможности использования ПДГТМ при мониторинге разработки

1.2. Концептуальная модель информационно-аналитической системы мониторинга процессов разработки нефтяных месторождений

1.2.1. Принципы предлагаемой структуры ПДГТМ

1.2.2. Схемы принятия решений на основе ПДГТМ при мониторинге разработки месторождений в нефтяной компании

1.3. Информационная платформа использования ПДГТМ при мониторинге разработки месторождений в нефтяной компании

2. Модели мониторинга и анализа геолого-технологических мероприятий

2.1. Постановка задач

2.2. Формализация представлений геолого-технологических мероприятий

2.2.1. Структура геолого-технологических мероприятий

2.2.2. Формализация описания ГТМ

2.2.3. Базовые операции языка

2.3. Моделирование задач анализа геолого-технологических мероприятий

2.3.1. Структурный анализ

2.3.2. Параметрический анализ

2.3.3. Прикладные задачи анализа 42 2.4. Математические модели ситуационного анализа геологотехнологических мероприятий

2.4.1. Представление ситуаций в корпоративной базе знаний

2.4.2. Прикладные задачи ситуационного анализа и их решение с помощью гиперграфов

3. Развитие методов построения геологических моделей

3.1. Аппроксимационные методы построения полей параметров

3.1.1. Универсальная конструкция функционала в задачах аппроксимации полей параметров

3.1.2. Тренд в роли стабилизирующего функционала

3.2. Формализация методов оценки качества ЦТ ATM

3.3. Развитие методов построения ЦТ ATM

3.3.1. Методы и алгоритмы построения ЦТ ATM

3.3.2. Отношение эквивалентности ЦТАГМ и ЦДГМ

3.3.3. Разработка алгоритмов построения ЦТАГМ

4. Апробация математических моделей и программного обеспечения для мониторинга разработки

4.1. Краткое описание ИПК БАСПРО-Аналитик

4.2. Построение ПДГТМ Росташинского месторождения 110 Заключение 120 Список литературы 121 Приложения

Список сокращений

БЗС (СБЗ) - база знаний о ситуациях (или ситуационная база знаний)

ГТМ - геолого-технологическое мероприятие

ГРП - гидроразрыв пласта

ИПК - интегрированный программный комплекс

ИАС ПМ - информационно-аналитической системы поддержки мониторинга

ИСС - интерактивная ситуационная система

КБД - корпоративный банк данных

КБЗ - корпоративная база знаний

НГДП - нефтегазодобывающее предприятие

НГДУ - нефтегазодобывающее управление

ПДГТМ - постоянно действующая геолого технологическая модель

ППД - поддержание пластового давления

РТЦ - региональный технологический центр

ЦЦГМ - цифровая двухмерная геологическая модель

ЦПТМ - цифровая промыслово-технологическая модель

ЦТ ATM - цифровая трехмерная адресная геологическая модель

ЦТАФМ - цифровая трехмерная адресная фильтрационная модель

BDM - Baspro Data Model (банк данных Баспро)

Введение Актуальность

Реалией любого нефтедобывающего предприятия является мониторинг процесса разработки месторождения. Мониторинг включает в себя сбор и хранение геолого-промысловых данных, анализ и прогноз процессов разработки месторождения, планирование геолого-технологических мероприятий (ГТМ) с целью обеспечения воздействия на залежь. Таким образом, мониторинг, наряду с задачами подбора оборудования, развитием технологий сбора и транспорта продукции, является одним из аспектов управляющей деятельности по оптимизации разработки месторождения. Для эффективного решения задач мониторинга необходимо использование математических моделей, которые, учитывая взаимосвязь всех элементов системы нефтедобычи, должны отражать: статические свойства геологических объектов, динамику изменения состояния залежи в результате протекающих в ней процессов фильтрации, а так же управляющие воздействия со стороны человека, реализуемые в ГТМ. Несмотря на достаточно длительный период развития аппарата математического моделирования при решении задач нефтедобычи, эта тема не исчерпана и требует дополнительной разработки:

• в области двумерного геологического моделирования это связано с характером исходных данных (недостаточное качество, неравномерность покрытия изучаемой площади);

• в области трехмерного геологического моделирования - с необходимостью получения новых эффективных алгоритмов, учитывающих априорную информацию;

• в области автоматизации мониторинга разработки - математический аппарат для формализации представлений, моделирования, анализа проведенных и планируемых ГТМ, позволяющий отражать не только факт управляющего воздействия (дату, тип ГТМ и т.п.), но так же его структуру, содержание и ситуационный контекст мероприятия.

Мониторинг разработки месторождений предполагает обработку и хранение большого объема предметно-ориентированной информации. Для организации эффективной системы управления разработкой месторождения необходимо наличие в нефтяной компании интегрированной информационно-аналитической системы поддержки мониторинга (ИАС ПМ), которая позволила бы не только автоматизировать работу с этой информацией, но и обеспечила бы её эффективное использование на основе методов моделирования оптимизации и поддержки принятия управленческих решений. Центральным элементом интегральной среды, обеспечивающей связь отдельных её компонент и информационных потоков, является корпоративный банк данных. Логическая модель банка данных должна быть ориентирована на хранение информации различных предметных пространств.

Задачи создания математических моделей и алгоритмов таких систем определили содержание диссертационного исследования.

Цель работы

Цель работы состоит в разработке математического и алгоритмического обеспечения, программных средств ИАС ПМ мониторинга разработки нефтяных месторождений. В частности, в создании математических моделей ГТМ и промысловых ситуаций, развитии методов построения двумерных и трехмерных геологических моделей с использованием априорной информации.

Для достижения цели в работе решены следующие задачи:

• проведен анализ предметной области мониторинга нефтяных месторождений, разработаны концептуальные основы построения отраслевой ИАС ПМ;

• разработаны модели представлений ГТМ, обеспечивающие алгоритмизацию задач анализа средствами ИАС ПМ;

• разработана модель функционала для построения полей геологических параметров, используемых при принятии решений по разработке месторождения;

• разработан метод построения цифровых трехмерных геологических моделей в ИАС ПМ с использованием двумерных моделей;

• на основе разработанных моделей и алгоритмов реализован интегрированный программный комплекс (ИПК) «Баспро Аналитик 2000».

Научная новизна

В работе предлагаются методы решения задач, возникающих в процессе построения отраслевой ИАС ПМ, основанной на использовании постоянно-действующей геолого-технологической модели (ПДГТМ). Получены следующие новые результаты:

1. Разработаны математические модели представления ГТМ, обеспечивающие алгоритмизацию и автоматизацию решения задач структурного, параметрического и ситуационного анализа ГТМ.

2. Разработана универсальная конструкция функционала для решения задач построения полей геологических параметров.

3. Разработан метод построения трехмерных геолого-математических моделей, позволяющий использовать для трехмерного моделирования существующие двумерные модели.

Практическая ценность работы

Разработанные модели и алгоритмы использовались при создании ИПК «Баспро Аналитик 2000». В настоящее время ИПК успешно используется при реализации процесса мониторинга разработки в геологических подразделениях нефтяной компании ОАО «ТНК-BP». Ряд положений работы вошёл в регламенты «Тюменского нефтяного научного центра», регламентирующих аналитическую деятельность в подразделениях ОАО «ТНК».

Глава 1. Анализ предметной области, концептуальная модель информационной системы мониторинга разработки

До начала 90-х годов проектирование систем разработки месторождений и мониторинг разработки осуществлялись с использованием традиционных методик и средств, разработанных и реализованных в 70-ые годы [Мухарский Э.Д., Лысенко В.Д. 1972], [Крейг Ф.Ф. 1974], [Максимов М.И. 1975]. Информационной основой такого анализа являются результаты геолого-промысловых исследований в скважинах и карты, отражающие геологическое строение, начальное распределение запасов и энергетическое состояние. Прогноз добычи основывался на инженерных методиках, опирающихся на частные решения задач фильтрации в однородных и близких к ним средах. Геолого-промысловая информация, используемая для принятия решений, хранилась в разрозненных структурах, большей частью на бумажных носителях.

В средине 90-х на уровне Министерства топлива и энергетики было принято решение о начале программы перехода к практике составления проектных документов на основе ПДГТМ. Был составлен перечень первых месторождений, по которым должны были быть построены ПДГТМ. Список начинался с Самотлорского месторождения.

В 1996 был утвержден новый регламент проектирования разработки месторождений, в котором использование ПДГТМ стало одним из основных требований к проектным документам [«Регламент составления проектных технологических документов.» 1996]. Позднее был утвержден регламент по созданию ПДГТМ [«Регламент по созданию постоянно действующих .» 2000].

Создаваемые в рамках проектов модели стали поступать в нефтяные компании, что породило закономерный вопрос об их использовании в практике мониторинга инженерами-нефтяниками. Во многих нефтяных компаниях начала разрабатываться собственная нормативная база по применению ПДГТМ в практике решения задач разработки месторождений. Автор участвовал в создании такой нормативной базы, работая в Тюменском нефтяном научном центре ОАО «ТНК». Результатом этой работы стали регламенты:

• «Регламент ЗАО «ТННЦ» по созданию постоянно действующих геолого-технологических моделей нефтяных и газонефтяных месторождений»

• «Регламент ЗАО «ТННЦ» по передаче постоянно действующих геолого-технологических моделей нефтяных и газонефтяных месторождений»

• «Регламент ЗАО «ТННЦ» по эксплуатации постоянно действующих геолого-технологических моделей нефтяных и газонефтяных месторождений» утвержденные в ОАО «ТНК» в 2001 году и обязательные к применению в её подразделениях.

Ниже будет дано краткое описание основных положений ПДГТМ, изложены основные проблемы внедрения таких моделей и предложены пути их решения.

1.1 Математические и информационные модели в процессах разработки нефтяных месторождений.

1.1.1 Основные положения

Геолого-технологические модели - это математические модели, позволяющие подробно отражать геологическое строение залежи и происходящие в ней процессы фильтрации флюидов. В регламенте структура ПДГТМ представлена двумя компонентами: цифровой трехмерной адресной геологической моделью (ЦТАГМ) F3 и цифровой трехмерной адресной фильтрационной моделью (ЦТАФМ) G [«Регламент по созданию постоянно действующих .», 2000]. Геолого-промысловая и технологическая информация, получаемая в результате исследований на скважинах, трансформирована в форму исходных данных геологической и фильтрационной моделей.

ЦТАГМ месторождения является представлением свойств геологического пространства Q3 в виде набора трехмерных ячеек с заданными в них значениями. Пространственное положение каждой из ячеек фиксируется центральным узлом - точкой с координатами (xbyj,Zj). Совместно они образуют упорядоченную структуру S ={xi,yj,Zj | i=l,I; j=l,J; k=l,K}, в которой числа I, J и К определяют размер модели. Каждому свойству соответствует определенное поле параметра Р (x,y,z). Основными полями модели, являются:

• поле коллектора Col(i,j,k), характеризующее распределение коллектора в объеме залежи;

• поле насыщения Sat(i,j,k), характеризующее тип насыщения флюидом (вода, нефть, газ) ячеек коллектора;

• поле эффективности К^у,к), определяющее долю пород коллекторов в объеме ячейки;

• поле пористости Kpor(i,j,k), определяющее долю пор (пустот) в объеме коллектора ячейки;

• поле нефтенасыщенности Kojl(i,j,k), определяющее долю порового пространства ячейки, насыщенного нефтью.

Трехмерная сетка S3 получается на основе структурных поверхностей кровли ZK(x,y,z) и подошвы Zn(x,y,z) пласта, определяющих геометрию моделируемого пространства. Структурные поверхности строят по данным сейсморазведки и корреляции границ пластов в скважинах.

Поле P3(x,y,z), как правило, определяется в результате применения аппроксимационных процедур к набору функций, выражающих исходные данные о параметре в каждой скважине. Функция параметра характеризует его распределение по глубине вдоль ствола скважины и является кусочно-постоянной на неравномерно заданных интервалах.

Таким образом, ЦТАГМ можно записать в виде следующей конструкции:

F>={ P3n(ij,k)| n=l,NP} = { Col(i,j,k), Sat(i,j,k), Keff<ij,k).}

Всего модель содержит NP полей, основные из которых перечислены выше. ЦТАГМ позволяют достаточно полно отражать распределение продуктивных тел в пространстве и степень неоднородности их свойств. На их основе можно оценить величину и распределение в пространстве начальных геологических запасов нефти.

ЦТАФМпредставляется совокупностью:

• полей, необходимых для моделирования фильтрационных процессов в пласте (проницаемость, гидропроводность и т.д.);

• физико-химические свойства флюидов;

• фазовые и капиллярные характеристики пород и т.д.

Основой для её построения служит ЦТАГМ. Отбор из пласта флюидов и закачка в него агента воздействия задаются режимами работы скважин. Отличительной особенностью ЦТАФМ [«Регламент по созданию постоянно действующих .», 2000] является их ориентация на «макро-уровень» описания процесса. Предметом исследования здесь являются объекты разработки, основными задачами - обоснование извлекаемых запасов, выбор оптимального варианта разработки месторождения, анализ процесса выработки запасов, прогноз добычи нефти. Интервал прогноза оценивается годами, а детальность принятия решений определена на уровне программ ГТМ и объема бурения новых скважин.

Адекватность описанных выше моделей геологическим объектам и процессам фильтрации достигается за счет использования сложного математического аппарата. Так, для построения геологических полей используются различные алгоритмы интерполяции и аппроксимации: сплайн-методы, метод Крайгинга и т.д. [Аронов В.И. 1990, Дмитриевский М.В. 2003], для фильтрационных - численные схемы решений уравнений массопереноса [Генри Б. Кричлоу 1979].

Поскольку состояние залежи, охваченной процессами разработки непрерывно меняется - постоянно поступает новая информация, уточняющая её свойства, модели так же должны изменяться. То есть применяемые модели должны обладать адаптационными свойствами, иметь «постоянно-действующий характер». Именно под таким названием - «постоянно-действующие», они вошли в практику проектирования и мониторинга разработки месторождений.

1.1.2 Возможности использования ПДГТМ при мониторинге разработки.

Мониторинг разработки, как метод оперативного управления, ориентирован на краткосрочный прогноз (год, несколько лет) и принятие решений о мероприятиях в отдельных скважинах (с перечнем реализуемых операций и применяемых реагентов). Высокая стоимость ГТМ (сотни тысяч рублей) определяет уровень требования к точности и надежности решений.

Поэтому на практике предпочитают пользоваться схемами решений, предполагающих:

• выбор объектов аналогов и подобных ситуаций;

• методы прогноза по упрощенным статистически устойчивым зависимостям - кривым вытеснения [«Методическое руководство по оценке .», 1993, В.Н. Пьянков, 1997] , уравнениям добычи [Лысенко В.Д. 2000].

Использование ПДГТМ для этих целей, даже в случае существования таковых, видится достаточно рискованным. Действительно, в результате создания «нормативной» ПДГТМ, нефтяная компания получает достаточно детальную ЦТАГМ и более грубую ЦТАФМ, отражающую наиболее значимые факторы процесса разработки (динамику изменения пластового давления, закономерность вытеснения нефти агентом закачки и т.д.). Ввиду отсутствия в нужном объеме исходных данных и их неточности, получаемые результаты моделирования в той или иной мере носят вероятностный характер. И чем более детальную информацию на выходе модели мы хотим получить, тем меньшую достоверность каждая единица информации будет иметь вследствие влияния случайного фактора. Так, при оценке распределения остаточных запасов нефти длительно разрабатываемых месторождений, моделирование не дает абсолютно достоверного распределения остаточных запасов нефти, а лишь указывает зону их вероятного распределения. В этом сказывается некоторый принцип неопределенности, характерный для сложных динамических систем с длительным временем протекания процесса и отсутствием точных данных о состоянии. Можно с допустимой погрешностью указать некоторую интегральную оценку их состояния, например прогнозную величину извлекаемых запасов нефти месторождения, но не гарантировать точность их распределения в пространстве.

Другим сдерживающим фактором использования ПДГТМ является сложность обеспечения их актуальности. Без пополнения новой геолого-промысловой информацией ЦТАФМ уже через год начинает терять свою актуальность и требует дополнительной «настройки». По мере бурения скважин и проведения геолого-промысловых исследований меняются представления исследователей о залежи, распределении продуктивных тел, степени неоднородности их свойств. Для актуализации моделей необходимо вновь собрать исходную информацию, привести её в вид, требуемый при моделировании и затем произвести до-уточнение («настройку») модели. Временные затраты связанные с этими процедурами достаточно велики.

В тоже время, результаты, получаемые с использованием ПДГТМ, весьма важны, так как дают объективное представление о состоянии процесса в пределах некоторого доверительного интервала, позволяют оценить потенциал объектов, тем самым, предоставляя основу для принятия управляющих решений по разработке месторождения.

Необходимость повышения эффективности управления разработкой месторождениями в ОАО «ТНК», послужило причиной создания специальных компьютерных технологий, обеспечивающих возможности использования ПДГТМ при решении задач мониторинга, а так же развития средств анализа. Такие технологии, в совокупности с предложенными моделями и алгоритмами, послужили основой интегральной информационно-аналитической системы поддержки мониторинга. Краткому описанию принципиальных положений, лежащих в основе этих технологий, посвящены последующие два раздела.

1.2 Концептуальная модель информационно-аналитической системы мониторинга процессов разработки нефтяных месторождений.

1.2.1 Принципы предлагаемой структуры ПДГТМ

Для обеспечения возможностей эксплуатации ПДГТМ при мониторинге разработки в ОАО «ТНК» понятие ПДГТМ было расширено с введением третьего элемента - Цифровой промыслово-технологической модели (ЦПТМ) [Регламент ЗАО «ТННЦ» по созданию постоянно действующих.2001].

ЦПТМ является выражением информационной сущности представлений о геологических, промысловых и технологических объектах и процессах на месторождении. Модель включает основные разделы геолого-геофизической и промыслово-технологической информации, используемой при создании геологической и фильтрационной моделей. ЦПТМ представляется в виде гетерогенной информационной системы, интегрирующей модели данных, построенные на реляционных принципах и предполагающих использование СУБД с файловой системой представления информации в специализированных форматах.

Условно, ЦПТМ можно разделить на три части. Первая часть должна содержать как исходную информацию, так и результаты её корректировки в процессе моделирования:

• геолого-геофизическую информацию (данные ГИС, РИГИС, результаты исследования керна и т.д.) как в варианте первичных «замеров», так и в варианте результатов корректировки в процессе моделирования;

• промысловую информацию (данные по режимам работы скважин, результаты гидродинамических исследований и их интерпретация и т.д.);

• технологическую информацию (данные по конструкции скважины, выполненных ГТМ, подземном оборудовании и т.д.);

• цифровые поля параметров, имеющие статус исходной информации для последующего геологического и гидродинамического моделирования (карты изобар, структурные карты, карты нефтенасыщенных толщин и т.д.).

Вторую часть ЦПТМ составляют результаты геологического и фильтрационного моделирования, представленные в форме, адаптированной к применению инженерных методик для принятия решений в производственных подразделениях компании:

• цифровые поля коллекторских свойств, насыщенности пластовыми флюидами, текущих и прогнозных запасов по всему объекту разработки и выделенным элементам геологической неоднородности (фациальные комплексы и т.п.), которые являются результатом геологического и гидродинамического моделирования;

• прогнозные значения технологических показателей по вариантам разработки (добыча, закачка, обводненность и т.д.).

Третья часть ЦПТМ содержит:

• ситуационные модели;

• модели для расчетов по упрощенным инженерным методикам для получения оперативных, краткосрочных прогнозов.

Необходимость ситуационных моделей связана со сложностью получения решений на основе фильтрационных моделей. Разработка нефтяных месторождений связана с действием множества факторов, как геологических - связанных с пластом, так и технологических - связанных со скважиной и агентами воздействия, которые трудно в полной мере учесть в фильтрационных моделях. Поэтому для решения задачи часто используют принцип аналогий, предусматривающий использование информации о результатах проведенных операций, реализованных решений в схожих геолого-технологических ситуациях.

Для формализации представлений о геолого-технологических ситуациях используются ситуационные модели. Такие модели описывают технологические процессы на скважинах, взаимовлияние скважин при разработке, а так же устанавливают причинно-следственные связи между ними с учетом проводимых ГТМ и изменений режимов работы.

Эффективность использования ситуационных моделей возможна только при наличии достаточного объема исходной информации. Значительные объемы имеющейся и непрерывно поступающей новой информации требуют разработки математических моделей и формализованного языка описания для её представления с учетом последующей обработки.

1.2.2 Схемы принятия решений на основе ПДГТМ при мониторинге разработки месторождений в нефтяной компании.

Структура системы принятия решений по разработке месторождений с использованием ПДГТМ рассмотрена на примере ОАО «ТНК». Процесс контроля и управления разработкой на основе геолого-технологической модели можно разделить на несколько этапов:

• пополнение автоматизированных баз промыслово-технологических и геолого-геофизических данных через системы сбора данных;

• уточнение параметров моделей путем воспроизведения истории разработки с учетом данных бурения, эксплуатации и исследования скважин;

• прогноз технологических показателей при существующем состоянии системы разработки;

• выбор скважин кандидатов для проведения ГТМ, планирование системных воздействий по управлению разработкой месторождения;

• прогноз технологических показателей при реализации ГТМ, системных воздействий по управлению разработкой месторождения. Такими управляющими воздействиями могут быть: изменение режимов работы скважин - дебитов, забойных давлений, изменение интервалов перфорации, проведение других геолого-технических мероприятий, остановка скважин, бурение и ввод в эксплуатацию новых скважин и т.п;

• анализ технологической эффективности реализованной системы ГТМ;

• уточнение модели по результатам выполненных ГТМ.

Система должна состоять из нескольких уровней, связанных между собой потоками информации и управляющими решениями. В качестве таких уровней (рис. 1.1) можно выделить:

• Департамент разработки месторождений;

• Департамент развития ресурсной базы;

• Аналитический центр компании (ЗАО «ТННЦ»);

• Аналитическая группа нефтедобывающего предприятия;

• отделы геологии и разработки нефтедобывающего управление;

• Промысел (Цех);

• Проектный институт;

• РТЦ (региональный технологический центр).

Функцией РТЦ является обслуживание процесса обмена информацией между различными элементами системы через разделы корпоративного банка компании. Ниже приводится описание функциональности отдельных уровней и связей между ними.

Рис. 1.1 Схема принятия решения на основе ПДГТМ

Цех - уровень первичного сбора информации о состоянии разработки месторождения, состоянии фонда скважин и выполненных на скважинах геолого-технических мероприятиях. На этом уровне планируются решения по управлению работой отдельных скважин. Перечень планируемых геолого-технических мероприятий Цех передает в НГДУ.

НГДУ - уровень принятия решения по проведению мероприятий на скважинах, предложенных Цехом. Предварительно оценивается их эффективность, формируется общая программа проведения геолого

Текиологические орпоративный Бани Данных

Геологическая модель

ПДГТМ

Гидродинамичес кая модель

Перечень планируемых ГТМ оценка эффективности ГТМ. прогноз добычи

Экспертиза и утверждение

Утвержденная программа ГТМ

Проектный институт

Техническое сопровождение банка данных

Актуализаций технологической информации

ОАО «

Департамент разработки нефтяных месторождений

Департамент развития ресурсной базы

Анализ и планирование развития системы разработки

Перечень планируемых ГТМ

План решений по системным воздействиям

Аналитический центр (ЗАО «ТННЦ»)

Методическое сопровождение моделей и экспертиза

Аналитическая группа (НГДП)

Гидродинамические расчеты

- базовых уровнен

- программы ГТМ

Программа проведения ГТМ

Утвержденная программа ГТМ технологических мероприятий, бурения новых скважин на год и квартал. Сформированная программа геолого-технологических мероприятий передается в Аналитическую группу НГДП для выполнения расчетов.

Проектный институт - уровень планирования решений по системным воздействиям на процесс разработки месторождения. Проектный институт в рамках договора на авторский надзор за разработкой месторождения проводит анализ выполненных ранее мероприятий и планирует развитие системы разработки в будущий период времени. Институт участвует в формировании программы ГТМ и передает для рассмотрения в НГДУ план решений по системным воздействиям на процесс разработки месторождения. Институт проводит их предварительную оценку средствами фильтрационного моделирования на существующей геолого-технологической модели месторождения.

Аналитическая группа НГДП - уровень проведения расчетов технологических показателей разработки средствами фильтрационного моделирования на существующей ПДГТМ. Моделированию подлежат варианты разработки, планируемые к реализации, в соответствии с принятой НГДУ, при участии Проектного института, программой ГТМ. Результаты выполненных расчетов передаются в НГДУ и Проектный институт для анализа и внесения необходимых изменений в программу проведения ГТМ.

Аналитический центр нефтяной компании - уровень, на котором определяется методология работы с постоянно-действующей моделью, проводятся консультации и обучение специалистов НГДУ, Цеха приемам работы с моделью. Аналитический центр проводит по заданию компании экспертизу состояния работы с моделями в различных НГДП. В ряде случаев, при заключении соответствующих договоров, он выступает в роли Проектного института.

Департамент разработки месторождений - уровень утверждения программы геолого-технологических мероприятий и системных воздействий по управлению разработкой месторождения.

Департамент развития ресурсной базы — уровень утверждения изменений геологической компоненты модели.

1.3. Информационная платформа использования ПДГТМ при мониторинге разработки месторояедений в нефтяной компании.

Производственная реализация концепции принятия решений на основе ПДГТМ, их эксплуатация, послужили причиной интеграции указанных моделей в информационную среду нефтяной компании и создания интегральной ИАС ПМ. Понимание этого факта послужило причиной того, что одновременно с разработкой концепции эксплуатации ПДГТМ в ОАО «ТНК» начались работы по разработке основных принципов организации корпоративного банка данных, его геолого-промыслового сегмента. Автор участвовал в разработке основных компонент корпоративного банка данных (КБД), ориентированных на аналитическую поддержку процесса мониторинга разработки месторождения.

КБД проектируется как распределенная система, все уровни которой объединены сетевыми средствами на уровне научного центра Компании, Центрального офиса Компании и нефтегазодобывающего объединения. Банк данных охватывает все предметное пространство и взаимодействует через интерфейс со специализированными подсистемами: добычи, геологического моделирования, гидродинамического моделирования, технологии добычи т.д. (рис. 1.2). Для поддержания целостности и актуальности информации территориально распределенных банков данных используется механизм репликации.

Одной из задач создаваемой КБД было — организация механизма хранения, пополнения и обмена ПДГТМ (их фрагментами) между различными группами пользователей. В процессе принятия и реализации решений все уровни системы должны работать с единым вариантом постоянно-действующей геолого-технологической модели.

Модель на физическом уровне представляет собой набор файлов программных модулей геологического и фильтрационного моделирования, а гак же разделы геолого-промысловых данных корпоративного банка компании. Па рисунке 1.2 определен порядок и форма обмена фрагментами модели между различными уровнями. Предполагается, что модель создана ранее и передана исполнителем в Аналитическую группу НГДП. ТНК(центр. офисДООС KB А управление, анализ, принятие решений

Тюмень моделирование результаты анализ, экспертиза обработки и 'интерпретация моделирований

Раздел ьГк^Д

Информации Параметров К 'С

Рис. 1.2 Структурная схема корпоративного банка данных ОАО «ТНК»

Цех - получает фрагмент модели в границах своего фонда скважин. Фрагмент также содержит два - три ряда скважин, прилегающих к границе Цеха, для целей учета влияния этих скважин на процесс разработки. Фрагмент геологической и фильтрационной модели передается в Цех на магнитных носителях или по каналам связи из Аналитической группы НГДП. Промыслово-технологическая модель передается в НГДУ через каналы связи из РТЦ с использованием механизма репликации геолого-промысловых разделов банка данных, размещенных на сервере НГДУ, или с применением организации удаленного доступа к серверу РТЦ. Специалисты Цеха используют модель для анализа промысловой ситуации, принятия решений по подбору скважин - кандидатов для проведения ремонтов, а также анализа выполненных ранее работ.

НГДУ - получает модель месторождения полностью или, в случае совместной разработки месторождения, фрагмент модели в границах своего фонда скважин. Фрагмент также содержит два - три ряда скважин прилегающих к границе НГДУ, с целью учета влияния этих скважин на процесс разработки. Геологическая и фильтрационная модели передаются в НГДУ на магнитных носителях или по каналам связи из Аналитической группы НГДП. Промыслово-технологическая модель передается в НГДУ через каналы связи из РТЦ с использованием механизма репликации геолого-промысловых разделов банка данных, размещенных на сервере НГДУ, или с применением организациии удаленного доступа к серверу РТЦ. Специалисты НГДУ используют модель для анализа промысловой ситуации на месторождении, принятия решения по формированию программы ремонтов скважин и организации системных воздействий по управлению разработкой месторождения.

Проектный институт - получает геолого-технологическую модель месторождения. Геологическая и фильтрационная модель передается в НГДУ на магнитных носителях из Аналитической группы НГДП. Промыслово-технологическая модель передается в Проектный институт на магнитных носителях в согласованных форматах обмена информации, принятых в компании. Специалисты Проектного института используют модель для анализа промысловой ситуации на месторождении, принятия решения по организации системных воздействий по управлению разработкой месторождения и авторскому надзору за выполнением проектных решений. Предлагаемые воздействия на процесс разработки месторождения, как самим Проектным институтом, так и НГДУ, моделируются с использованием соответствующих программных средств для оценки их эффективности. Результаты расчетов передаются в НГДУ. Проектный институт в соответствии с условиями договора может проводить корректировку модели с учетом появляющейся новой информации.

Аналитическая группа НГДП — осуществляет сопровождение процесса работы с моделью на всех уровнях. Аналитическая группа производит поставку геологической и фильтрационной модели или их фрагментов в НГДУ и Цеха. Проводит корректировку модели с учетом появляющейся новой информации. Осуществляет прогноз технологических показателей при существующем состоянии системы разработки и с учетом программы мероприятий, предлагаемых НГДУ. Передает окончательный вариант скорректированной модели и заложенной в ней программы мероприятий в Аналитический центр нефтяной компании, Департамент разработки месторождений и Департамент развития ресурсной базы для экспертизы и согласования.

Аналитический центр нефтяной компании — получает окончательный вариант скорректированной геолого-технологической модели месторождения и заложенной в ней программы мероприятий. Геологическая и фильтрационная модели передаются в Аналитический центр на магнитных носителях из Аналитической группы. Промыслово-технологическая модель передается через каналы связи из РТЦ с использованием механизма репликации геолого-промысловых разделов банка данных, размещенных на сервере, в Аналитический центр. Специалисты Аналитического центра используют модель для проведения экспертизы принимаемых решений по заданию Компании, развития методологии использования моделей при мониторинге разработке месторождений. В ряде случаев, при наличии соответствующих договоров, они проводят корректировку модели с учетом появляющейся новой информации.

Департамент разработки месторождений - получает окончательный вариант скорректированной геолого-технологической модели месторождения. Геологическая и фильтрационная модель передается в Аналитический центр на магнитных носителях из Аналитической группы. Промыслово-технологическая модель передается через каналы связи из РТЦ с использованием механизма репликации геолого-промысловых разделов банка данных, размещенных на сервере Центрального офиса ОАО «ТНК». Специалисты Департамента разработки месторождений используют модель для проведения экспертизы принимаемых решений.

Департамент развития ресурсной базы - получает окончательный вариант скорректированной геолого-технологической модели месторождения. Геологическая и фильтрационная модель передается в Аналитический центр на магнитных носителях из Аналитической группы. Промыслово-технологическая модель передается через каналы связи из РТЦ с использованием механизма репликации геолого-промысловых разделов банка данных, размещенных на сервере Центрального офиса ОАО «ТНК». Специалисты развития ресурсной базы используют модель для проведения экспертизы изменения запасов месторождения и модельных представлений о его геологическом строении.

РТЦ - обеспечивает обслуживание процесса обмена информацией между различными элементами системы через геолого-промысловые разделы корпоративного банка компании. Промыслово-технологическая модель, физически реализованная в виде разделов банка данных, передается через каналы связи из РТЦ с использованием механизма репликации геолого-промысловых разделов банка данных, размещенных на сервере потребителя или организацией удаленного доступа к серверу РТЦ.

Актуальность Реалией любого нефтедобывающего предприятия является мониторинг процесса разработки месторождения. Мониторинг включает в себя сбор и хранение геолого-промысловых данных, анализ и прогноз процессов разработки месторождения, планирование геолого-технологических мероприятий (ГТМ) с целью обеспечения воздействия на залежь. Таким образом, мониторинг, наряду с задачами подбора оборудования, развитием технологий сбора и транспорта продукции, является одним из аспектов управляющей деятельности по оптимизации разработки месторождения. Для эффективного решения задач мониторинга необходимо использование математических моделей, которые, учитывая взаимосвязь всех элементов системы нефтедобычи, должны отражать: статические свойства геологических объектов, динамику изменения состояния залежи в результате протекающих в ней процессов фильтрации, а так же управляющие воздействия со стороны человека, реализуемые в ГТМ. Несмотря на достаточно длительный период развития аппарата математического моделирования при решении задач нефтедобычи, эта тема не исчерпана и требует дополнительной разработки: в области двумерного геологического моделирования это связано с характером исходных данных (недостаточное качество, неравномерность покрытия изучаемой площади); в области трехмерного получения геологического новых моделирования с необходимостью эффективных алгоритмов, учитывающих априорную информацию; в области автоматизации мониторинга разработки математический аппарат для формализации представлений, моделирования, анализа проведенных и планируемых ГТМ, позволяющий отражать не только факт управляющего воздействия (дату, тип ГТМ и т.п.), но так же его структуру, содержание и ситуационный контекст мероприятия.Мониторинг разработки месторождений предполагает обработку и хранение большого объема предметно-ориентированной информации. Для организации эффективной системы управления разработкой месторождения необходимо наличие в нефтяной компании интегрированной (ИАС информационно-аналитической системы поддержки мониторинга ПМ), которая позволила бы не только автоматизировать работу с этой информацией, но и обеспечила бы её эффективное использование на основе методов моделирования оптимизации и поддержки принятия управленческих решений. Центральным элементом интегральной среды, обеспечиваюш;ей связь отдельных её компонент и информационных потоков, является корпоративный банк данных. Логическая модель банка данных должна быть ориентирована пространств. Задачи создания математических моделей и алгоритмов таких систем определили содержание

Результаты работы были доведены до практической реализации в виде ИПК «БАСПРО-Аналитик 2000». В настоящее время ИПК успешно используется при реализации процесса мониторинга разработки в таких ведущих нефтяных компаниях страны, как: ОАО «ТНК-BP», ОАО «Славнефть». Программный комплекс непрерывно развивается и ряд положений, разработанных в диссертации, проходит в настоящее время практическую проверку, либо находятся в стадии внедрения.

Заключение

В результате выполнения работы были разработаны отдельные элементы математического и алгоритмического обеспечения, программных средств ИАС ПМ разработки нефтяных месторождений. Получены следующие результаты:

1. Разработаны математические модели представления ГТМ, введены ситуационные модели для решения задач планирования ГТМ.

2. Разработана универсальная конструкция функционала для построения полей геологических параметров в случае неравнозначной исходной информации при задании граничных условий, как в точках, так и на кривых.

3. Для картирования полей геологических признаков с низкой плотностью исходной информации предложен алгоритм аппроксимации с использованием в качестве регуляризатора трендовых поверхностей.

4. На основе введенных принципов эквивалентности двумерных и трехмерных геологических моделей разработаны алгоритмы построения трехмерных и двумерных моделей.

5. Предложен граф проведения экспертизы ЦТАГМ с использованием формализованных критериев качества.

1. Регламент составления проектных технологических документов на разработку нефтяных и газонефтяных месторождений. РД 153-39-007-96. М., Министерство топлива и энергетики, 1996, 201 с

2. Регламент по созданию постоянно действующих геолого-технологических моделей нефтяных и газонефтяных месторождений. РД 153-39.0-047-00. М., ВНИИ, 2000, 120 с

3. Регламент ЗАО «ТННЦ» по созданию постоянно действующих геолого-технологических моделей нефтяных и газонефтяных месторождений. Тюмень, ЗАО «ТННЦ», 2001, 41 с.

4. Регламент ЗАО «ТННЦ» по передаче постоянно действующих геолого-технологических моделей нефтяных и газонефтяных месторождений. Тюмень, ЗАО «ТННЦ», 2001, 11 с.

5. Регламент ЗАО «ТННЦ» по эксплуатации постоянно действующих геолого-технологических моделей нефтяных и газонефтяных месторождений. Тюмень, ЗАО «ТННЦ», 2002, 19 с.

6. Мухарский Э.Д., Лысенко В.Д. Проектирование разработки нефтяных месторождений платформенного типа. М. Недра, 1972, 239 с.

7. Крейг Ф.Ф. Разработка нефтяных месторождений при заводнении. М., «Недра», 1974, 192 с.

8. Максимов М.И. Геологические основы разработки нефтяных месторождений. М., Недра, 1975, 486 с.

9. Генри Б. Кричлоу Современная разработка нефтяных месторождений -проблемы моделирования. М., Недра, 1979, 303 с.

10. Лысенко В.Д. Инновационная разработка нефтяных месторождений. М.,Недра, 2000, 516 с.1. Глава 211. 8. Андрейчиков А.В., Андрейчикова О.Н. Анализ, синтез, планирование решений в экономике. М.: Финансы и статистика, 2000. - 363с.

11. Кук Д, Бейз Г. Компьютерная математика. М.:Наука, 1990. - 384С.

12. Поляков Д.Б., Круглов И.Ю. Программирование в среде Турбо Паскаль. М.: Изд-во МАИ, 1992. - 576С.

13. Мелихов А.Н., Бернштейн JI.C., Коровин С .Я. Ситуационные советующие системы с нечеткой логикой. М.: Наука, 1990. - 272с.

14. Крон, Тензорный анализ сетей. М.: Советское радио, 1978. - 719с.

15. Введение в теорию нечетких множеств. М.: Радио и связь, 1982. — 432с.

16. Корнеев В.В., Гароеев А.Ф., Васютин С.В., Райх В.В. Базы данных. Интеллектуальная обработка информации. -М.: Изд-во Нолидж, 2001. -496С.

17. Поспелов Д.А. Ситуационное управление. Теория и практика. М.: Наука, 1986.

18. Зыков А.А. Гиперграфы //Успехи математических наук. 1974, №6, 89 -155 с.1. Глава 3

19. Волков A.M. Геологическое картирование нефтегазоносных территорий с помощью ЭВМ. М.: Недра. 1988. 221 с.

20. Аронов В.И. Методы построения карт геолого-геофизических признаков и геометризация залежей нефти и газа на ЭВМ. М.:Недра. 1990. 301 с.

21. Шехтер Р.С. «Вариационный метод в инженерных расчётах» М. «Мир», 1971,291 с.

22. Самарский А.А., Гулин А.В. «Численные методы» М., «Мир», 1989, 430 с.

23. Хемминг Р.В. «Цифровые фильтры» М., «Недра», 1987, 221 с.

24. Василенко В.А. Сплайн-функции: теория, алгоритмы, программы. Новосибирск: «Наука». 1983. 42 с.

25. Стечкин С.Б.,Субботин Ю.Н. Сплайны в вычислительной математике. М.: Наука. 1976. 248 с.

26. Петухов А.П. Введение в теорию базисов всплесков. СПб: Издательство СпбТУ. 1999.132 с.

27. Переберин А.Б. Построение изолиний с автоматическим масштабированием //Вычислительные методы и программирование. 2001.Т. 2. с. 22-32.

28. Гмурман А.Н Теория вероятностей и математическая статистика. М. «Наука», 2000, 460 с

29. Иванова М.И, Дементьев Л.Ф, Чаловский Л.Ф. Нефтегазопромысловая геология и геологические основы разработки месторождений нефти и газаМ., «Недра», 1992, 383 с

30. Дементьев Л.Ф., Жданов М.А., Кирсанов А.Н. Применение математической статистики в нефтегазопромысловой геологии М., «Недра», 1977, 254 с.

31. Дэвис Дж.С. Статистический анализ данных в геологии т.2, М. «Недра», 1980, 426 с.

32. Сидоров А.Н, Хорошев Н.Г. Метод восстановления трехмерных геолого-геофизических полей. Геология и Геофизика, 1987, №1, с.135-139.

33. Тихонов А.Н., Арсенин В .Я. Методы решения некорректных задач. М. «Наука», 1979

34. Дмитриевский М.В. Оптимизация некоторых алгоритмов восстановления полей геологических и геофизических параметров // автореферат, Тюмень, 2003, 23 с .1. Список публикаций автора

35. Джафаров И.С., Пьянков В.Н. Концепция ОАО «ТНК» в области создания и эксплуатации постоянно-действующих геолого-технологических моделей нефтяных месторождений //Нефтяное хозяйство. 2002. - №6. -С.23-26.

36. Джафаров И.С., Львов В.И., Пьянков В.Н., Алтунин А.Е. Корпоративный банк данных геолого-промысловой информации Тюменской нефтяной компании// Нефтяное хозяйство. 2002. - №6. - С. 55-58.

37. Пьянков В.Н. Новые информационные технологии в управлении добычей нефти // Нефтяное хозяйство. 1997. - №10. - С. 76-78.

38. Глухих И.Н., Пьянков В.Н., Заболотнов А.Р. Ситуационные модели в корпоративных базах знаний геолого-технологических мероприятий // Нефтяное хозяйство. 2002. - №6. - С.45-48.

39. Пьянков В.Н., Глухих И.Н. Математическое моделирование геолого-технологических мероприятий // Математическое и информационное моделирование. Тюмень: ТГУ, 2002. - Вып. 4. - С. 60-68.

40. Глухих И.Н., Пьянков В.Н. Моделирование задач анализа геолого-технологических мероприятий // Математическое и информационное моделирование. Тюмень: ТГУ, 2002. - Вып. 4. - С. 69-78.

41. Пьянков В.Н., Медведев Е.А., Чехонин Г.Д. Разработка системы мониторинга геолого-технологических мероприятий // Математическое и информационное моделирование. Тюмень: ТГУ, 2002. - Вып. 4. - С. 79-84.

42. Пьянков В.Н. Алгоритмы идентификации параметров модели Баклея-Леверетта в задачах прогноза добычи нефти // Нефтяное хозяйство. 1997. -№10. - С. 62-65.

43. Кутрунов В.Н., Пьянков В.Н., Дмитриевский М.В., Каскадные алгоритмы обработки геофизической информации // Вестник Тюменского университета. Тюмень: ТГУ, 2001. - №2. - С. 190-197.

44. Пьянков В.Н., Кутрунов В.Н., Дмитриевский М.В. Схемы решения аппроксимационных задач при задании граничных условий на кривых // Математическое и информационное моделирование. Тюмень: ТГУ, 2002. -Вып. 4.-С. 7-17.

45. Пьянков В.Н., Дмитриевский М.В. Построение математических моделей месторождений с использованием методов регуляризации // Моделирование технологических процессов нефтедобычи. Тюмень, Вып. 3, Ч. 1. - С. 74-80.

46. Джафаров И.С., Пьянков В.Н., Сыртланов В.Р., Исмагилов Р.Г. Самотлорское месторождение современные подходы к решению задач разработки // Нефтяное хозяйство. 2002. - №6. - С. 27-30.

47. Пьянков В.Н., Сыртланов В.Р., Филев А.И. Экспертная система оценки качества построения геолого-технологическихмоделей месторождений // Нефтяное хозяйство. 2002. - №6. С. 31-34.

48. Билалов Т.С., Пьянков В.Н. Интегрированный программный комплекс геолого-промыслового анализа «БАСПРО-Аналитик» // Нефтяное хозяйство. 1997.-№10.-С. 73-75.

49. Авторские свидетельства на программные продукты:

50. Свидетельство об официальной регистрации программы для ЭВМ №2001611672 «GTM» Российское агенство по патентам и товарным знакам, М., 2001, (авторы: Пьянков В.Н, Смирнов А.В, Кончичев М.М).

51. Свидетельство об официальной регистрации программы для ЭВМ №2001611676 «Geoline» Российское агенство по патентам и товарным знакам, М., 2003. (авторы: Пьянков В.Н, Сидоров А.В, Сергеева Н.С, Кончичев М.М и др.)

52. Свидетельство об официальной регистрации программы для ЭВМ №2001611674 «Cubista» Российское агенство по патентам и товарным знакам, М., 2001, (авторы: Пьянков В.Н, Цушко В.В, Сергеева Н.С и др.)

53. Свидетельство об официальной регистрации программы для ЭВМ №2001611670 «Charvi» Российское агенство по патентам и товарным знакам, М., 2001, (авторы: Пьянков В.Н, Смирнов А.В, Кончичев М.М и др.)