автореферат диссертации по информатике, вычислительной технике и управлению, 05.13.01, диссертация на тему:Оценка эффективности и оптимальное планирование геолого-технических мероприятий на нефтяных месторождениях

УДК 519.7

%

на правах рукописи

КОЛТУН Александр Александрович

ОЦЕНКА ЭФФЕКТИВНОСТИ И ОПТИМАЛЬНОЕ ПЛАНИРОВАНИЕ ГЕОЛОГО-ТЕХНИЧЕСКИХ МЕРОПРИЯТИЙ НА НЕФТЯНЫХ МЕСТОРОЖДЕНИЯХ

Специальность 05.13.01 - Системный анализ, управление и обработка информации (по отраслям)

I

I

АВТОРЕФЕРАТ

диссертации на соискание ученой степени кандидата технических наук

Москва 2005

Работа выполнена в Институте проблем управления им. В.А. Трапезникова РАН

Научный руководитель - доктор технических наук, в.н.с.

Першин Олег Юрьевич

Официальные оппоненты - доктор технических наук, профессор

Цвиркун Анатолий Данилович

- кандидат технических наук, доктор экономических наук Слепян Макс Аронович

Ведущая организация - кафедра АСУ Российского государственного

университета нефти и газа им. И.М. Губкина

Защита состоится «10» октября 2005 г. в 14:00 часов на заседании Диссертационного совета № 1 (Д 002.226.01) Института проблем управления им. В.А. Трапезникова РАН по адресу: 117997, Москва, ул. Профсоюзная, 65.

Автореферат разослан «_» _ 2005 г.

Ученый секретарь Диссертационного совета, доктор технических наук

Акинфиев В.К.

Общая характеристика работы

Актуальность темы. При эксплуатации нефтяного месторождения основным способом воздействия на нефтяной резервуар является проведение геолого-технических мероприятий (ГТМ). Под геолого-техническими мероприятиями понимается либо выполнение последовательностей технологических операций на существующих скважинах (капитальные и текущие ремонты, смены насосов, воздействия на призабойную зону скважин для улучшения притока нефти и т.п.), либо бурение новых скважин. Классификаторы мероприятий в различных нефтяных компаниях насчитывают от нескольких сотен до тысяч различных видов ГТМ. ГТМ являются основным инструментом по выполнению планов по добыче нефти, а затраты на их проведение составляют основную часть затрат на эксплуатацию месторождения. Поэтому мониторинг эффективности проведения ГТМ и оптимальное планирование ГТМ являются очень актуальными задачами для нефтегазодобывающих предприятий.

Цель работы. Целью работы является разработка комплексной методики и ее информационного, математического и программного обеспечения для оценки фактической и прогнозной эффективности ГТМ и выбора оптимального множества планируемых ГТМ на заданном интервале планирования в условиях ограниченных ресурсов и плановых заданий по объему дополнительной добычи нефти.

Основные задачи работы. Для осуществления цели работы оказалось необходимым решить следующие основные задачи:

1. Разработать компьютерную методику оценки результатов фактически проведенных геолого-технических мероприятий.

2. Разработать компьютерную методику прогноза эффективности планируемых геолого-технических мероприятий.

3. Дать постановку, провести исследование математических особенностей и разработать метод решения оптимизационной задачи выбора множества геолого-технических мероприятий из альтернативного списка планируемых ГТМ на заданный плановый период при экономических и произвоп<^^ну^1Д^гщ1ничениях.

i библиотека

—пнщттга Л

4. Разработать типовую корпоративную многопользовательскую распределенную компьютерную информационно-управляющую систему (КИУС), реализующую алгоритмы методик оценки эффективности и оптимального планирования ГТМ и осуществляющую сбор и обработку необходимых данных.

Методы исследований. Для решения вышеперечисленных задач использовались численные методы решения алгебраических уравнений, методы целочисленного программирования, математические модели фильтрации жидкости в пластах, методы проектирования многопользовательских реляционных баз данных.

Научная новизна. Разработана комплексная методика оценки эффективности и оптимального планирования геолого-технических мероприятий на нефтяных месторождениях, разработаны ее математическое, программное и информационное обеспечение. В процессе создания методики предложена и исследована оптимизационная задача выбора множества ГТМ. Разработан алгоритм ее решения.

Практическое значение работы. Разработана типовая корпоративная компьютерная система для нефтедобывающей компании для оценки эффективности и оптимального планирования проведения геолого-технических мероприятий на месторождении. Система реализована для одной из ведущих нефтяных компаний России в среде Oracle.

Апробация работы. Основные положения и результаты диссертационной работы докладывались и обсуждались на Второй международной конференции по проблемам управления (г. Москва, 2003 г.), на Научной конференции аспирантов, молодых преподавателей и сотрудников вузов и научных организаций «Молодежная наука - нефтегазовому комплексу» (г. Москва, 2004 г.) и на расширенном семинаре в лаборатории многосвязных систем Института проблем управления РАН (г. Москва, 2005 г.).

Публикации по теме диссертации. По теме диссертации опубликовано 5 печатных работ.

Структура и объем диссертации. Диссертационная работа состоит из введения, трех глав, заключения, списка литературы и двух приложений.

Работа содержит 112 страниц, 38 рисунков, 10 таблиц. Список литературы включает 56 наименований.

Содержание работы

Во введении приводится обзор литературы по теме диссертации, обосновывается актуальность диссертационной работы, определяется цель работы и формулируются задачи, описывается структура работы.

В первой главе работы разрабатываются методики оценки эффективности ГТМ как фактических, так и прогнозных. Проводится сравнение прогноза добычи, полученного на основе двух предложенных методик, и полученного с использованием математической гидродинамической модели пласта.

Первый параграф посвящен вопросам оценки эффектов от фактически проведенных ГТМ.

Проведение ГТМ на скважине приводит к смене режима ее работы и, как следствие, к изменению добычи нефти и жидкости. Принципиально возможны два подхода к оценке эффекта: использование математической гидродинамической модели пласта и использование данных по истории разработки (метод базовой кривой). В работе используется второй подход. Он заключается в том, что эффект от ГТМ определяется как разница между фактическим и базовым дебитом. Под базовым дебитом понимается такое значение дебита на скважине в месяц после ГТМ, которое было бы на ней в этот месяц, если бы ГТМ не проводилось. Таким образом, для определения эффекта необходимо построить базовые кривые — зависимости значений базовых дебитов от времени - по дебиту нефти и по дебиту жидкости на скважине, где проводилось ГТМ.

Обычно отклик на проведенное ГТМ наблюдается не только на скважине, где это мероприятие проводилось, но и на окружающих скважинах. Чтобы учесть это влияние, в работе вводится понятие псевдомероприятия, под которым понимают изменение режима работы скважины, вызванное проведением мероприятия на ней самой или на другой скважине. Таким образом, проведение мероприятия не некоторой скважине можно рассматривать как совокупность псевдомероприятай на некоторой группе

скважин. Эта группа скважин определяет зону влияния исходной скважины. В работе предполагается, что зоны влияния задаются экспертным путем.

Для построения базовых кривых в работе предлагаются два метода. Первый основан на использовании физических зависимостей дебита нефти от времени и накопленной добычи нефти от накопленной добычи жидкости, рекомендованных Министерством топлива и энергетики РФ.

Ян ~ fm (Т) ~ кривая падения дебита нефти 6« = /овШж) -криваяобводнения

Второй метод использует физические зависимости дебита нефти от времени и дебита жидкости от времени.

Ч„ =/т(г) -кривая падения дебита нефти Я ж ~ /*ж(Т) -кривая падения дебита жидкости

В каждом из методов фактические физические зависимости аппроксимируются аналитическими кривыми на интервале времени, предшествующем проведенному ГТМ. Продолжительность интервала аппроксимации выбирается таким образом, чтобы он не превышал два года, и чтобы на него не приходилось проведение других ГТМ. Если продолжительность интервала аппроксимации, удовлетворяющего этим условиям, оказывается меньше полугода, то это слишком короткий промежуток времени для того, чтобы аппроксимирующая кривая корректно отразила тенденции в пласте. Поэтому в такой ситуации в качестве базовых кривых выбираются константные уровни дебита нефти и жидкости, равные значению дебитов в последний месяц до проведения оцениваемого ГТМ, такой, что скважина проработала в этот месяц более 15 суток. Если такой месяц не может быть найден в промежутке между оцениваемым ГТМ и предыдущим, то значения базовых уровней дебита берутся в последний месяц перед проведением оцениваемого ГТМ.

Во всех остальных случаях, когда интервал аппроксимации оказывается не менее полугода, в качестве аналитических аппроксимационных кривых в работе используются следующие функции:

у = /1(х)=А,х+В1

vx

У = fs(x) = ^e*'* +Csx + D,, где x-T-T0, y = q„ ~ для зависимости дебита нефти от времени (оба метода); X~-Q*~ йжо ■> У-Qh-Qm ~ Для зависимости накопленной добычи нефти от накопленной добычи жидкости (метод 1); х = Т-Т0, у = qx - для зависимости дебита жидкости от времени (метод 2); Г0 - последний месяц до начала интервала аппроксимации, а QM и - накопленные добычи нефти и жидкости на скважине на конец месяца Т0.

Коэффициенты А, В, С, D находятся методом наименьших квадратов. Первые четыре функции линейны относительно коэффициентов, поэтому коэффициенты разрешаются аналитически. Последняя функция нелинейна относительно В, поэтому для нахождения ее коэффициентов используется квазиньютоновский метод Бройдена-Флетчера-Шенно.

После аппроксимации для каждой физической зависимости из пяти аналитических кривых выбирается наилучшая в смысле наименьшего значения суммы квадратов отклонений от фактических значений за последние полгода интервала аппроксимации.

• 'г-г„_-6

где Ткошр - последний месяц интервала аппроксимации.

Выбранная наилучшая аналитическая кривая экстраполируется в будущее. Из экстраполированной кривой находится соответствующая базовая кривая. В случае зависимостей дебитов нефти и жидкости от времени они непосредственно являются базовыми кривыми. В случае зависимости накопленной добычи нефти от накопленной добычи жидкости базовая кривая дебита жидкости находится из базового значения дебита нефти через функцию, обратную аналитической кривой, аппроксимирующей зависимость наколенной добычи нефти от жидкости. Обратная функция для /, /2, /3 или /4 может быть записана в аналитическом виде. В случае с /5 значение обратной функции

находится численно комбинированным методом, объединяющим метод хорд и метод касательных.

Физические зависимости, аппроксимируемые в работе аналитическими кривыми, обладают рядом свойств, отражающих природу этих зависимостей. В диссертационной работе проведено исследование этих свойств, и они формализованы в виде ограничений, накладываемых на аналитические кривые. Получены условия на коэффициенты А, В, С, О аналитических кривых. Показано, что для части аналитических кривых эти условия всегда выполняются. Для остальных аналитических кривых выполнение условий проверяется после аппроксимирования, и кривые, не удовлетворяющие им, исключаются из дальнейшего рассмотрения.

В работе проводится сравнение базовых кривых, полученных двумя изложенными выше методами на данных с одного из месторождений Западной Сибири. При использовании первого метода зависимость накопленной добычи нефти от накопленной добычи жидкости в большинстве случаев аппроксимируется прямой, в результате чего базовая кривая дебита жидкости оказывается связанной с базовой кривой дебита нефти домножением на константу, что не позволяет базовой кривой дебита жидкости адекватно отразить процессы в нефтяном пласте.

Базовые кривые, построенные вторым методом, очень хорошо продолжают соответствующие им физические зависимости. Поэтому в работе сделан вывод о том, что для месторождений, находящихся в схожей стадии разработки, что и исследуемое, не рекомендуется использование первого метода базовых кривых, в то время как второй метод дает хорошие результаты.

Второй параграф первой главы посвящен задаче построения прогнозной оценки эффективности планируемых ГТМ. Оценка строится как усреднение фактических эффектов по множеству подобных ГТМ. Такое множество строится для каждого планируемого ГТМ и состоит из фактических ГТМ, проведенных на том же объекте разработки, что и планируемое к проведению мероприятие, и удовлетворяющих следующему условию. Такие параметры, как дебит жидкости, обводненность, коэффициент продуктивности и забойное давление на скважинах в месяц до проведения ГТМ должны попадать в дельта-

окрестности значения этих параметров на скважине, где планируется проведение оцениваемого ГТМ.

После построения множества подобных ГТМ прогнозный эффект определяется как среднее значение фактических эффектов множества подобных ГТМ. При этом прогнозный эффект за первый месяц после планируемого ГТМ есть среднее значение фактических эффектов в первый месяц после проведения соответствующих фактических ГТМ. Прогнозный эффект за второй месяц после планируемого ГТМ есть среднее значение фактических эффектов во второй месяц после проведения соответствующих ГТМ и так далее. То есть время для каждого ГТМ отсчитывается от момента его окончания независимо от других ГТМ.

В третьем параграфе первой главы диссертации проводится сравнение прогнозов, получаемых с помощью метода базовых кривых и с помощью геологической модели пласта.

Базовые кривые можно рассматривать как прогноз добычи нефти и жидкости на скважине в отсутствие на ней ГТМ. Математическая геологическая модель пласта также используется для прогнозирования добычи. С этой точки зрения они сравниваются в данной работе. Для этого используется модель, разработанная в лаборатории Многосвязных систем управления Института проблем управления РАН. Это двухфазная двумерная математическая модель, описывающая изменение во времени и пространстве функций распределения давления Р(и нефтенасыщенности а(х,г) (где х = (х„х2) - вектор в пространстве Дг) в предположении несжимаемости жидкости и в пренебрежении капиллярным скачком.

где Ка(х) - абсолютная проницаемость коллектора пласта, в котором происходит двухфазная фильтрация нефти и воды; Ки (сг(х, г)) = с, (<х - <ттш) и К,{сг(х,{^ = Сг(<утт - а)2 - фазовые проницаемости пласта по нефти и воде соответственно; и - динамические вязкости нефти и воды в пласте; т(х) -

распределение пористости; С,, С2 и и^ - параметры, подбираются при идентификации модели по истории разработки для каждого конкретного месторождения.

Начальные и граничные условия задаются следующим образом:

Р{х,1)=Р„0), *еГ0 />(х,г) =?„(/), хеГп, п б

Г, ч Р* } ОУ

где область £2<= йг ограничена внешним контуром (контур месторождения) Г0 и внутренними контурами (контуры скважин) Г„; 5а - множество номеров скважин, для которых в качестве граничных условий заданы (¿„к) - расход жидкости на скважине п (положительный расход означает добычу, отрицательный - нагнетание); - множество номеров скважин, для которых в качестве граничных условий заданы забойные давления (5Р и 5е удовлетворяют условиям: 115е и ^ П= 0, где 5 - все множество номеров скважин); V - направление внешней нормали к контуру Г„; 5„ -множество номеров нагнетательных скважин; <тт„ - остаточная нефтенасыщенность в пласте.

Определенную постановочную проблему при сравнении результатов прогнозирования добычи представляет то, что используемая модель настраивается по десятилетней истории разработки месторождения, и ее прогноз отражает долгосрочные тенденции в нефтяном пласте. Для проведения адекватного сравнения участвующие в нем базовые кривые также строятся по десятилетней истории.

На рис 1 приведены результаты сравнения дебитов нефти на трех скважинах одного из месторождений Западной Сибири. В диссертационной работе также приведены результаты сравнения дебитов жидкости и кривых обводнения на этих и других скважинах.

Скважина 3

8 I: 1 2 ' о. Л-- 1 | -М- - а V /и I С «и_ - —

в*«—* V Н-- . ■ 1 1

О 12 24 38 48 60 72 64 96 108 120 132 144

------- Факт Базовая кривая — - -Модель

Скважина 7

О 12 24 36 48 во 72 64 96 108 120 132 144

------------[мес!

• факт Базовая кривая — - - Модель

Скважина 8

! 1 ' , 1 ; | :

- "V- ! I " '

О 12 24 36 48 60 72 84 86 108 120 132 144

факт " Базовая кривая — - -Модель

Рис 1. Зависимости дебита нефти от времени на скважинах 3,7 и 8.

Прогнозные данные добычи, построенные на основе базовых кривых, достаточно хорошо согласуются с модельными прогнозными данными. Некоторые различия между ними можно объяснить, во-первых, принципиально разными подходами в прогнозировании, а, во-вторых, тем, что модель, с

которой осуществлялось сравнение, настраивается не по месячным данным, а по данным за полугодовые интервалы.

Вторая глава работы посвящена вопросу оптимального планирования проведения ГТМ. В первом параграфе этой главы формулируется задача оптимизации, исследуются ее особенности и описывается подход к ее решению.

Задача оптимального планирования в нефтедобыче формулируется как задача нахождения оптимального множества планируемых ГТМ, которое дает максимально возможный объем дополнительной добычи нефти1 за все время слежения за эффектами от мероприятий при следующих производственных ограничениях.

1. В заданный промежуток времени - плановый период - требуется добыть не менее заданного объема дополнительной добычи нефти у -плановое задание.

2. Суммарная стоимость проведения всех ГТМ из данного множества не должна превышать величину * - бюджетное ограничение.

Предполагается, что известны месяцы проведения планируемых мероприятий, и, соответственно, задача оптимального распределения мероприятий по месяцам не ставится. Поскольку добычная информация в промысловой базе данных нефтедобывающего предприятия хранится с дискретностью в один месяц, то такой точности задания моментов проведения мероприятий вполне достаточно.

В терминах целочисленного программирования задача оптимального планирования ГТМ может быть сформулирована следующим образом:

н

2>Л => шах

<-1

N

1-1

N

1-1

х, е {0;1},

1 Под дополнительной добычей нефти понимается эффект от проведенного мероприятия При планировании эффекты рассчитываются исходя из условия, что в процессе эксплуатации все скважины работают некоторое регламентируемое среднее количество дней в месяц.

где с, - эффект, измеряемый в объеме дополнительной добычи нефти, которую ожидается получить за все время слежения за эффектом от I -го мероприятия; е, - затраты на проведение / -го мероприятия; I, - эффект, измеряемый в объеме дополнительной добычи нефти, которую ожидается получить за время с момента проведения /-го мероприятия и до окончания планового периода; х, -переменная, соответствующая /-му мероприятию и принимающая значение равное единице, если данное мероприятие входит в оптимальное множество, или равное нулю, если данное мероприятие не входит в оптимальное множество.

Эта задача обладает двумя существенными особенностями. Во-первых, левая часть планового задания и целевая функция описывают одну и ту же физическую величину, но за разные промежутки времени. Поэтому эти выражения хорошо коррелируют в том смысле, что ГТМ, имеющие больший эффект за весь срок слежения за ними, обычно имеют больший эффект и за небольшой период времени. Во-вторых, снятие ограничения на плановое задание приводит к классической целочисленной задаче о ранце, для решения которой существует эффективный метод динамического программирования.

Эти две особенности позволяют воспользоваться идеей метода построения последовательности планов. Идея данного метода в применении к задаче оптимального планирования ГТМ заключается в том, что строится последовательность решений задачи о ранце в порядке неубывания целевой функции. Первое решение, удовлетворяющее плановому заданию, и будет решением исходной задачи оптимального планирования.

Во втором параграфе второй главы диссертационной работы предлагается алгоритм построения такой последовательности и доказывается ряд теорем, утверждающих, что строящаяся предложенным алгоритмом последовательность решений является невозрастающей в смысле значения целевой функции и полной в том смысле, что никакие решения не пропускаются. Дается оценка сложности данного алгоритма.

В векторном виде целочисленную задачу о ранце можно представить следующим образом:

С„Хи=*тах (1)

где Хк = %г ; Ск=(с, с2 ■■■ ск); = (е, ег ■■■ ек).

(2) (3)

Все множество векторов Х„ задает область определения этой задачи. Определение 1. Областью определения к-ого ранга, построенной на

первые к элементов могут принимать произвольное значение, а остальные элементы совпадают с соответствующими элементами вектора Хы.

№ определения видно, что область определения нулевого ранга совпадает с вектором, на основе которого она построена, а область определения Л'-го ранга - с областью определения исходной задачи (1-3), независимо от того, на основе какого вектора она построена.

Особенностью таким образом построенной области определения Л-ого ранга является то, что на ней легко решить задачу нахождения оптимального значения, поскольку она является задачей о ранце £-ой размерности.

Определение 2. Вектором, сопряженным по элементу к данному вектору Х„, будем называть вектор, отличающийся от вектора Хы только к-и элементом.

Определение 3. Областями, сопряженными по данному вектору Xы, будем называть совокупность областей определения, построенных следующим образом. Построим N векторов, сопряженных Х„ по каждому из его элементов: Х'„*, при к = \.Я. На основе каждого из этих векторов построим по области определения (£-1)-го ранга: Мк, (х'^), при к = 1 N.

основе вектора Хк, будем называть множество

векторов, у которых

Далее в работе исследуются свойства сопряженных областей, для чего доказываются следующие теоремы.

Теорема 1. Области, сопряженные по вектору, представляют собой непересекающиеся множества: )П )= 0, при

Теорема 2. Объединение областей, сопряженных по вектору,

представляет собой область определения исходной задачи без вектора

к , . сопряжения: )= М„ \ Хы.

4-1

Теорема 3. Из двух различных векторов области определения задачи (1-3) один из них всегда принадлежит одной из областей, сопряженных по другому вектору, и наоборот, причем ранги этих областей совпадают:

ЧХН,%Н*МК,ХИ *ХЫ 3*6 (*;')« X, е Мк_{х^\

Элементы обоих векторов с индексом, превышающим ранг такой области на единицу, различны: хк=\-хк, а с индексами, превышающими ранг такой области более чем на единицу, попарно совпадают: х, = х, при к+1 < / 5 N.

Теорема 4. Пусть даны два различных вектора Х„,Х„еМ„. Если элементы этих векторов с индексом к различны, а со всеми индексами,

большими к, попарно совпадают -Г* 1 *к |,то:

Цх,

1) сопряженные по этим векторам области рангом к и больше также попарно совпадают: М, (х'^' )= М, (х'„м), при к £ / < N -1;

2) объединение сопряженных по первому вектору областей рангом ниже к-1 и первого вектора совпадает с областью ранга к-1, сопряженной

по второму вектору: ¡им.^'Г'Ш^

3) объединение сопряженных по второму вектору областей рангом ниже к-1 и второго вектора совпадает с областью ранга к-1, сопряженной

по первому вектору: = МкА{х'Ц).

Определение 4. Будем называть к -ым оптимальным решением системы (1-3) вектор Х„ и обозначать его кХы, если:

1) существует не менее к-1 векторов, удовлетворяющих (2-3), и имеющих значение целевой функции (1) не меньшее чем у данного вектора: V/ < к => С„ 'Х„ > С„ кХы;

2) все остальные вектора, удовлетворяющие (2-3) имеют значение целевой функции (1) не большее чем у данного вектора:

Очевидно, что первое оптимальное решение системы (1-3) совпадает с оптимальным решением этой системы.

Теорема 5. Пусть на области М„ известны первые п оптимальных решений задачи (1-3). Тогда первое оптимальное решение этой задачи на

области Мы\\^кХы является (л+1)-ым оптимальным решением этой задачи на ы

области М„ и наоборот.

Для построения последовательности решений воспользуемся следующим алгоритмом. Нарисуем таблицу 1. В левую часть таблицы будем помещать оптимальные решения. В правую часть - решения-кандидаты, которые затем постепенно будут вычеркиваться из правой части и заноситься в левую.

| Решение-кандидат

Оптимально 1 I Решение-е решение | | кандидат Вектор -основа области Ранг области Значение целевой функции

1 ] 2 3 4 5

|

Таблица 1

14

Для начала найдем оптимальное решение задачи (1-3). Оно же будет первым оптимальным решением данной задачи. Запишем его в левую часть таблицы 1 (в столбец 1).

Дальнейшие наши действия будут носить итеративный характер. На каждом шаге мы будем вначале дополнять множество решений-кандидатов, а затем выбирать из всего этого множества наилучшее и переносить его в левую часть таблицы, добавляя, таким образом, по одному оптимальному решению за итерацию. Наш алгоритм построен таким образом, что оптимальные решения добавляются упорядоченными по номеру оптимальности.

Начнем первую итерацию. Построим области, сопряженные по первому оптимальному решению. На каждой из этих областей найдем свое оптимальное решение. Все эти решения являются кандидатами, поэтому запишем их в правую часть таблицы 1 (в столбец 2). В остальные столбцы правой части таблицы 1 запишем соответствующие атрибуты решений-кандидатов. В столбец 3 запишем вектор, на основе которого была построена область, к которой принадлежит данный кандидат. В столбец 4 - ранг этой области, а в столбец 5 - значение целевой функции для решения-кандидата. Выберем то решение-кандидат, которое имеет наибольшее значение целевой функции. Это будет вторым оптимальным решением нашей задачи (1-3). Вычеркнем это решение из правой части таблицы и перенесем в левую.

Перейдем ко второй итерации. Для только что найденного второго оптимального решения (записанного последним в столбце 1) проделаем схожую процедуру. Построим области, сопряженные по этому вектору, рангом меньшие ранга области, на которой этот вектор был найден как оптимальное решение на предыдущей итерации (ранг этой области можно найти в столбце 4 таблицы 1 в вычеркнутой строке с данным вектором - решением-кандидатом). В дальнейшем вторая итерация один в один повторяет первую. Находим оптимальные решения на построенных областях, записываем их (вместе с атрибутами) в правую часть таблицы 1, выбираем среди всех решений-кандидатов из правой части таблицы 1 то, у которого значение целевой функции имеет наибольшее значение, и переносим его в левую часть таблицы, вычеркнув из правой.

Все последующие итерации совершаются аналогично второй. Отсутствие решений-кандидатов в правой части таблицы говорит о том, что построен полный список оптимальных решений. На этом процесс построения прекращается.

Возможны ситуации, когда не на всех областях удается найти оптимальное решение. Это происходит в случае, когда ни один вектор из данной области не удовлетворяет условию (2). Тогда в правую часть таблицы никакая запись не добавляется.

Доказательство этого алгоритма осуществляется следующей теоремой, доказанной в диссертационной работе.

Теорема 6. По окончании п-ой итерации (для всех п от 1 до 2" -1) по приведенному выше алгоритму:

1) последней записью в левой части таблицы 1 будет являться (л+1)-ое оптимальное решение задачи (1-3), а область, на которой это решение искалось (когда записывалось еще в правую часть таблицы), обозначим Л/"' (эта область может быть построена на основании записей из 3-го и 4-го столбцов таблицы 1 вычеркнутой строки, содержавшей данное решение);

2) объединение областей, на которых были найдены оптимальные решения, присутствующие в правой части таблицы 1, есть:

а, следовательно, наилучшее из этих решений в смысле значения целевой функции (1) есть первое оптимальное решение на области (4);

3) все области, на которых найдены решения-кандидаты из правой части таблицы 1 (эти области могут быть построены на основе значений столбцов 3 и 4, а объединение этих областей есть (4)), есть непересекающиеся множества.

В работе показано, что сложность данного алгоритма полиноминальна относительно сложности алгоритма нахождения оптимального решения задачи о ранце и относительно количества искомых решений последовательности

(4)

решений задачи о ранце. Сложность алгоритма может быть оценена как: o(k2Nc), где к - количество решений в последовательности; N - количество рассматриваемых альтернативных ГТМ; С - сложность решения задачи о ранце.

В третьей главе подробно описывается компьютерная информационно-управляющая система (КИУС), разработанная в работе. Она представляет собой многопользовательскую распределенную систему, построенную по технологии клиент/сервер. Серверная часть реализована в СУБД Oracle, клиентская часть написана в среде Delphi и функционирует на платформе Windows.

В первом параграфе этой главы формулируются основные требования, предъявляемые к такой системе, и описываются подходы, примененные в работе для выполнения этих требований.

Большой объем обрабатываемой информации делает актуальной проблему сбора данных. По типу обрабатываемых данных их можно разделить на две группы - БД ГТМ и промысловая БД. Первая включает всю информацию о фактических и планируемых ГТМ, а вторая содержит промысловую информацию (например, дебиты нефти и жидкости) с объектов, на которых проводятся ГТМ. Промысловые данные уже присутствуют в корпоративных БД. В крупных российских нефтяных компаниях стандартом де-факто такой БД стала система OilInfoSystem (OIS). Эта громоздкая информационная система, насчитывающая тридцатилетнюю историю. Современная версия OIS работает в СУБД Oracle. Несмотря на это, OIS сохранила многие черты предыдущих версий, в том числе ряд форматов хранения данных, обладающих избыточностью, которые в совокупности с отсутствием необходимых механизмов контроля целостности данных приводят к нарушению их целостности. Поэтому сбор промысловых данных из OIS, реализованный в КИУС, снабжен механизмом контроля целостности, защищающим БД КИУС от попадания в нее некорректных данных. Этот механизм позволяет выгрузить результаты контроля в виде отчета для подразделений, обслуживающих OIS. Однако не всегда имеется возможность ждать внесения изменений в БД OIS, поэтому в системе предусмотрена возможность непосредственной корректировки ошибочных данных перед

внесением их в БД КИУС, что во многих случаях позволяет ускорить работу соответствующих подразделений нефтедобывающих компаний.

Другим важным свойством КИУС является масштабируемость, то есть возможность расширять систему за счет добавления к уже действующей системе новых БД на новых объектах заказчика. С этой целью КИУС поделена на части, называемые юнитами. Первичный юнит - это полнофункциональный экземпляр системы, осуществляющий сбор, обработку и выдачу информации. Первичные юниты могут устанавливаться в НГДУ1 или в цехах нефтедобывающих предприятий. Количество первичных юнитов в системе не ограничено, что позволяет ей расширяться по мере необходимости.

Современные нефтяные компании состоят из большого количества добывающих предприятий, разбросанных по территории страны и зарубежья на сотни и тысячи километров. Контроль над деятельностью добывающих предприятий осуществляется в центральном офисе компании, отстоящем от предприятий, как правило, тоже на сотни или тысячи километров. Такая удаленность объектов компании друг от друга не позволяет подключить всех потребителей информации первичного юнита непосредственно к его БД. Для решения этой проблемы используется вторичный юнит. Он хранит и отображает копию информации первичного юнита, поэтому во вторичном юните отсутствуют средства сбора данных. Однако он позволяет осуществлять ряд манипуляций с данными, такие как корректировка планов проведения ГТМ и прогнозных оценок эффективности ГТМ, полученных из первичного юнита. При этом скорректированные данные не замещают собой исходные, а дополняют их, что позволяет более полно оценить предлагаемые с мест планы проведения ГТМ и оптимизировать их с точки зрения дополнительных неформализуемых критериев.

Второй параграф третьей главы посвящен описанию структуры системы (см. рис 2). В нем дается описание блоков, составляющих систему, приводятся схемы блоков, описываются механизмы их функционирования.

' НГДУ - нефтегазодобывающее управление

Рис 2 Структура системы (стрелками указаны направления потоков данных)

1. Блок «Данные КБПД» содержит промысловую информацию из корпоративной базы промысловых данных (сисемы OilInfoSystem). Также в первичном юните блок включает в себя средства закачки этой информации из системы OIS.

2. Блок «Факт» содержит информацию по фактически проведенным ГТМ, включая оценки эффективности мероприятий. Блок также включает в себя средства ручного ввода исходной информации (только для первичного юнита) и средства расчета оценок эффективности.

3. Блок «План» содержит информацию как о планируемых к выполнению ГТМ, так и о кандидатах в планируемые ГТМ, то есть все множество возможных мероприятий, из которых будут выбираться планируемые к выполнению. Также этот блок включает в себя средства расчета прогнозной оценки эффективности выполнения таких мероприятий и средства ручного ввода исходной информации.

4. Блок «Оптимизатор» содержит средства построения оптимального, с точки зрения заданных критериев, множества ГТМ из множества возможных мероприятий-кандидатов, хранимых в блоке «План». Построенное оптимальное множество может быть сохранено в блоке «План» в качестве множества планируемых к проведению мероприятий.

5. Блок «Репликация1» содержит средства для передачи информации блоков «Данные КБПД», «Факт» и «План» первичного юнита в соответствующие блоки вторичного юнита. Также блок содержит средства разрешения конфликтов рассогласования данных между первичным и вторичным юнитами.

6. Блок «Отчеты» содержит макеты корпоративных отчетов, а также средства формирования этих отчетов на основе информации блоков «Данные КБПД», «Факт» и «План».

7. Блок «Аудит» содержит информацию обо всех операциях, осуществленных клиентами системы в блоках «Факт», «План» и «Оптимизатор» первичного юнита и в блоках «План» и «Оптимизатор» вторичного юнита. Блок также содержит средства сбора данной информации в режиме реального времени.

Третий параграф третьей главы диссертации посвящен юниту администрирования. Это дополнительная часть системы, предназначенная для упрощения процесса администрирования большого количества основных (первичных или вторичных) юнитов системы.

Типичная для крупных российских нефтяных компаний архитектура КИУС состоит из большого количества первичных юнитов, расположенных в регионах добычи нефти в каждом НГДУ компании. Каждому первичному юниту соответствует вторичный юнит, находящийся в центральном офисе компании. При этом сотрудники компании, работающие с КИУС в центральном офисе, работают сразу со всеми вторичными юнитами системы, а их базы данных администрируются одной группой администраторов. Все это приводит к необходимости выполнения одних и тех же действий с большим количеством схожих элементов системы. Юнит администрирования позволяет упростить этот процесс, синхронизируя операции администрирования сразу на всех вторичных юнитах.

В приложениях к диссертационной работе приводятся графики базовых кривых, полученных разными методами, изложенными в первой главе, и

1 Устоявшийся в России термин «репликация» происходит от английского слова replication копирование - означает тиражирование данных из одного экземпляра БД в другой.

- дублирование,

графики сравнения прогноза добычи по методу базовых кривых и с применением математической гидродинамической модели пласта.

Основные результаты работы

В работе решена научно-техническая задача создания комплексной методики и ее математического, программного и информационного обеспечения для оценки эффективности и оптимального планирования геолого-технических мероприятий на нефтяных месторождениях. При этом получены следующие результаты.

1. Поставлена и сформулирована в виде задачи целочисленного математического программирования оптимизационная задача выбора множества геолого-технических мероприятий из альтернативного списка планируемых ГТМ на заданный плановый период при экономических и производственных ограничениях и исследованы особенности математической модели данной задачи.

2. На основании выделенных особенностей математической модели задачи разработан алгоритм решения, основанный на идее метода построения последовательности планов. Центральной частью алгоритма является предложенная в диссертации процедура получения невозрастающей (по значению целевой функции) последовательности решений целочисленной задачи о ранце с полиномиальной оценкой сложности от числа членов последовательности и сложности алгоритма решения задачи о ранце. Разработка данной процедуры позволила эффективно применить идею построения последовательности планов для решения исследуемой в работе задачи оптимального планирования ГТМ.

3. Разработана методика прогнозирования эффективности планируемых ГТМ, основанная на обработке данных о фактической эффективности ГТМ по истории разработки. Методика оценки эффективности ГТМ основана на сравнении фактических данных и базовых кривых, которые представляют собой прогноз оцениваемых параметров (добычные показатели скважин по нефти и жидкости и обводненность) в предположении, что оцениваемое ГТМ не проводилось. Проведен математический анализ условий применимости аналитических функций, используемых для построения базовых кривых.

Создание данной методики дало инструмент для формализованного построения прогнозной оценки эффективности ГТМ и расчета входных данных, необходимых для постановки задачи оптимального планирования ГТМ.

4. Проведено сравнение результатов прогнозирования добычи нефти и жидкости, полученных с помощью методики базовых кривых и с использованием математической гидродинамической модели нефтяного пласта. Проведенное исследование показало хорошее совпадение результатов.

5. Разработана типовая корпоративная информационно-управляющая система (КИУС) оценки эффективности и оптимального планирования ГТМ, представляющая собой компьютерную распределенную многопользовательскую систему, реализованную по технологии клиент/сервер на базе СУБД Oracle.

6. КИУС, интегрированная с корпоративной промысловой базой данных, успешно внедрена в одной из крупных российских нефтяных компаний. Создание такой системы позволило существенно повысить достоверность оценки проводимых ГТМ и повысить качество планирования их проведения.

Основные публикации по теме диссертации

1. Ахметзянов A.B., Колтун A.A., Кулибанов В.Н., Флейшман И.В. Проблемы комплексного моделирования гидродинамических процессов при разработке нефтяных месторождений // Труды Института проблем управления РАН. Том XXI. 2003, стр. 132-144.

2. Берщанский Я.М., Колтун A.A., Флейшман И.В. Сравнение двух методов прогнозирования динамических процессов в практике нефтедобычи // Труды Института проблем управления РАН. Том XXI., 2003, стр. 97-107.

3. Колтун A.A. Компьютеризация процесса оценки эффективности геолого-технических мероприятий на нефтяных месторождениях // Автоматизация, телемеханизация и связь в нефтяной промышленности, 2004, №12, стр. 1620.

4. Колтун A.A., Кулнбанов В.Н., Перпшн О.Ю. Компьютерная система мониторинга и оценки эффективности проведения геолого-технических мероприятий на нефтяных месторождения // Вторая международная конференция по проблемам управления. Тезисы докладов. Том 2,2003, стр. 79.

5. Колтун A.A., Першин О.Ю., Пономарев A.M. Модели и алгоритмы выбора оптимального множества геолого-технических мероприятий на нефтяных месторождениях // Автоматика и телемеханика, 2005, №8, стр. 36-45.

6. Колтун A.A., Пономарев A.M. Разработка математического и программного обеспечения для оценки эффективности проведения геолого-технических мероприятий на нефтяных месторождениях // Научная конференция аспирантов, молодых преподавателей и сотрудников вузов и научных организаций «Молодежная наука - нефтегазовому комплексу». Тезисы докладов. Том 7,2004, стр.18.

Личный вклад автора в совместные публикации: [1] - проведено исследование интерференции (взаимовлияния) скважин при изменении граничных условий на них; [2] - предложена методика прогнозирования нефтедобычи на основе метода базовых кривых, проведен сравнительный анализ результатов прогнозирования, полученных по методу базовых кривых и с применением математических гидродинамической модели пласта; [4] -разработана типовая структура корпоративной информационной системы для мониторинга ГТМ и метод расчета прогнозных оценок эффективности их проведения; [5] - разработан алгоритм решения задачи оптимизации; [6] -разработаны алгоритмы расчета оценок эффективности для различных видов ГТМ в зависимости от условий работы скважин, описан интерфейс взаимодействия клиентских приложений системы с серверной частью для интерактивной работы с системой.

Принято к исполнению 03/08/2005 Исполнено 05/08/2005

Заказ № 968 Тираж. 100 экз

ООО «11-й ФОРМАТ» ИНН 7726330900 Москва, Балаклавский пр-т, 20-2-93 (095) 747-64-70 www.autoreferat.iu

»14825

PH Б Русский фонд

2006-4 11898

ВВЕДЕНИЕ.

ГЛАВА 1. ОЦЕНКА ЭФФЕКТОВ ОТ ФАКТИЧЕСКИХ И ПЛАНИРУЕМЫХ МЕРОПРИЯТИЙ.

§1.1 Фактические мероприятия.

1.1.1 Понятие эффекта.

1.1.2 Построение базовых кривых: выбор интервала аппроксимации.

1.1.3 Построение базовых кривых: использование кривой падения и кривой обводнения.

1.1.4 Построение базовых кривых: использование двух кривых падения.

1.1.5 Построение базовых кривых: методика аппроксимации и нахождение значений обратной функции.

1.1.6 Определение множества псевдомероприятий.

1.1.7 Сравнение двух методов построения базовых кривых.

§ 1.2 Планируемые мероприятия.

1.2.1 Понятие прогнозного эффекта.

1.2.2 Принципы формирования множества подобных мероприятий.

1.2.3 Особенности расчета прогнозных эффектов от бурения новых скважин.

§ 1.3 Сравнение прогноза добычи на основании данных по истории разработки с прогнозом на основании математической гидродинамической модели пласта.

1.3.1 Описание модели.

1.3.2 Сравнение прогнозной добычи.

ГЛАВА 2. ВЫБОР ОПТИМАЛЬНОГО МНОЖЕСТВА ГТМ.

§2.1 Постановка задачи оптимального планирования ГТМ и метод решения.

2.1.1 Понятие оптимального множества ГТМ.

2.1.2 Постановка задачи целочисленного программирования и метод решения.

§2.2 Алгоритм построения последовательности планов.

2.2.1 Определение дополнительных понятий.

2.2.2 Вспомогательные теоремы.

2.2.3 Основная теорема алгоритма.

2.2.4 Оценка сложности алгоритма.

2.2.5 Пример работы алгоритма.

ГЛАВА 3. ПОСТРОЕНИЕ ИНФОРМАЦИОННО-УПРАВЛЯЮЩЕЙ СИСТЕМЫ.

§3.1 Задачи, возлагаемые на систему, и общий подход к их решению.

3.1.1 Задачи, решаемые информационно-управляющей системой, и требования, предъявляемые к ней

3.1.2 Проблема сбора и обработки информации.

3.1.3 Масштабируемость.

3.1.4 Проблемы администрирования.

3.1.5 Вопросы безопасности.

§3.2 Реализация основных юнитов.

3.2.1 Структурная схема.

3.2.2 Блок «Данные КБПД».

3.2.3 Блок «Факт».

3.2.4 Блоки «План» и «Оптимизатор».

3.2.5 Блок «Отчеты».

3.2.6 Блок «Аудит».

3.2.7 Блок «Репликация».

§3.3 реализация юнита администрирования.

Областью исследований в данной работе являются задачи оптимального планирования и оперативного управления разработкой нефтяного месторождения. Работам в этой области традиционно уделяется большое внимание, и они имеют очень большую литературу (например, [2,4,5,10,15,16,31,32,34,41,42,46,47,53]).

При эксплуатации нефтяного месторождения основным способом воздействия на нефтяной резервуар является проведение геолого-технических мероприятий (ГТМ). Под геолого-техническими мероприятиями понимается либо выполнение последовательностей технологических операций на существующих скважинах, либо бурение новых скважин. Классификаторы мероприятий в различных нефтяных компаниях насчитывают от нескольких сотен до тысяч различных видов ГТМ, традиционно разделяемых на четыре основные группы: КРС — капитальные ремонты скважин; ТРС - текущие ремонты скважин, БР — бурение и ввод новых скважин и ПНП — повышение нефтеотдачи пласта (в некоторых компаниях последнюю группу принято называть МУН - методы увеличения нефтеотдачи).

К первой группе мероприятий (КРС) относятся такие ГТМ, как:

• отключение отдельных пластов,

• ликвидация негерметичностей в скважине,

• ликвидация аварий на скважине путем извлечения аварийного оборудования и посторонних предметов,

• очистка ствола и забоя скважины от отложений, солей, песчаных пробок и пр.,

• переход на другие горизонты (нефтяные пласты),

• приобщение пластов (подключение новых пластов),

• бурение боковых стволов,

• проведение гидро-разрыва пласта (закачивание в скважину жидкости под большим давлением с целью пробить, образовавшуюся в пласте пробку),

• исследование скважины (например, оценка ее технического состояния),

• перевод скважины на использование по другому назначению (например, перевод добывающей скважины в нагнетательный фонд),

• консервация и расконсервация скважин,

• ликвидация скважин

• и прочие.

К группе текущих ремонтов (ТРС) относятся мероприятия следующего вида:

• оснащение скважины скважинным оборудованием при вводе ее в эксплуатацию,

• перевод скважины на другой способ эксплуатации (например, перевод скважины из фонтанного способа эксплуатации в газлифтный),

• оптимизация режима эксплуатации скважины (например, смена насоса или изменение глубины его подвески),

• ремонт скважинного оборудования,

• промывка ствола и забоя скважины горячей нефтью или другими составами,

• испытания новых видов подземного оборудования

• и прочее.

К бурению (БР) относятся мероприятия по бурению различных видов скважин, таких как:

• разведочные,

• эксплуатационные,

• поисковые,

• оценочные

• и прочие.

Четвертая группа (ПНП или МУН) состоит из мероприятий, оказывающих воздействие на пласт путем закачки различных химических реагентов, таких как:

• растворители,

• кислоты,

• щелочные растворы,

• газожидкостные смеси,

• гидрофобизаторы,

• полимерные составы,

• осадкообразующие составы,

• вязкоупругие составы,

• гелеобразующие составы

• и другие составы, а также путем гидродинамических воздействий вызывающих изменение фильтрационных потоков внутри пласта путем изменения режимов работы нагнетательных и добывающих скважин.

Более подробное описание многих групп ГТМ можно найти, например, в [30,45].

Для эффективного управления процессом проведения ГТМ с использованием компьютерных технологий необходимо решение трех следующих проблем:

• создание и ведение базы данных ГТМ;

• разработка методов оценки результатов проведения ГТМ, как фактических - для выполненных мероприятий, так и прогнозных для - планируемых мероприятий;

• разработка моделей и алгоритмов выбора оптимального набора ГТМ в условиях ограниченных ресурсов на их проведение за планируемый интервал времени.

Принципиальная структура интегральной информационно-управляющей системы представлена на рис В. t.

Задача оценки фактических ГТМ

Задача оценки планируемых ГТМ

Задача сбора и обработки данных

Задача выбора оптимального множества планируемых ГТМ

Промысловая БД

БД ГТМ

Прогнозные эффекты от ГТМ

Оптимальное множество планируемых ГТМ

Фактические эффекты от ГТМ

Рис В.1. Задачи управления процессом проведения ГТМ

Для оценки эффективности проведения ГТМ, принципиально, возможны два подхода.

Первый из них основан на применении математических гидродинамических моделей нефтяного пласта [1,3,24,28]. Такие модели построены на основе дифференциальных уравнений в частных производных, описывающих движение различных фаз вещества, таких как нефть, вода, газ в пласте. Гидродинамические модели хорошо согласуются с пониманием физических явлений, происходящих внутри нефтяного пласта, однако, их применение на практике затруднено, во-первых, из-за трудоемкости создания и, во-вторых, из-за необходимости периодической и также достаточно трудоемкой подстройки (актуализации) модели по истории разработки. Кроме того, точность математических моделей не достаточно высока для применения их в оперативном управлении применительно к отдельным скважинам. Поэтому на практике гидродинамические математические модели используются, как правило, для целей проектирования (допроектирования) нефтяных месторождений на долгосрочную (несколько десятков лет) и среднесрочную (обычно, каждые пять лет) перспективу с выдачей обобщенных показателей разработки, таких как объемы добычи нефти, объемы закачки воды, густота сетки, интенсивность разбуривания и т.п. Для целей оперативного управления математические гидродинамические модели иногда используются при расчете прогнозных эффектов некоторых видов дорогостоящих ГТМ, например, бурения новых скважин.

На практике геологи нефтегазодобывающих предприятий, как правило, оценивают эффективность фактически проведенных мероприятий вручную как прирост добычи нефти по отношение к состоянию добычи на момент начала проведения ГТМ. Такой расчет имеет существенный недостаток, поскольку не учитывает динамики изменения добычи нефти, существующей независимо от проводимого мероприятия. Это может привести как к завышению эффекта, так и к его занижению.

Как решение этой проблемы в данной работе предлагается использовать второй подход, основанный на методике построения базовых кривых, то есть таких кривых, которые отражали бы динамику добычи в предположении отсутствия мероприятия [18,19,21,33]. Базовые кривые строятся при помощи аппроксимации фактических данных эксплуатации скважины по истории разработки. В этом случае эффект от фактически проведенного мероприятия следует рассматривать как разность между кривой фактической добычи и базовой кривой.

Для оценки прогнозного эффекта в работе предлагается использовать усреднение фактических эффектов от данного вида ГТМ по истории разработки. Как будет показано в главе 1, усреднение проводится по «принципу подобия»: по мероприятиям данного вида, проводившимся на однотипных скважинах, эксплуатировавшихся при близких условиях разработки. Такой подход позволяет уйти от применения громоздких гидродинамических моделей, прогнозная точность которых по отдельным скважинам не соответствует затратам на их создание и эксплуатацию.

Задача выбора оптимального множества ГТМ относится к классу задач оптимизации на конечных множествах [22,23,35,36,40,50].

Еще в 1974 году проблема оптимального выбора геолого-технических мероприятий рассматривалась в диссертации Слепяна М.А. [43]. В этой работе ставилась задача оптимизации в общей постановке, состоящей в оптимизации эффекта от проведения ГТМ при условиях технико-экономического характера без ограничения на их количество. Показывалось, что данная задача может быть поставлена как типичная задача целочисленного линейного программирования, и предлагался эвристический алгоритм ее решения. В этой же работе рассматривалась оригинальная постановка с определением коэффициентов влияния между скважинами на сеточных моделях, которым в то время уделялось большое внимание. В отличие от данной работы в диссертации рассматривается задача с двумя основными ограничениями: на бюджет и плановое задание по приросту добычи нефти от проведения ГТМ. Такая постановка, как будет показано далее, позволила выявить особенности математической модели задачи и разработать точный алгоритм решения. Кроме того, в диссертации уделено большое внимание созданию типовой корпоративной информационно-управляющей системы, позволяющей практически реализовать методику оптимального планирования ГТМ и в том числе расчет коэффициентов целевой функции задачи на основе данных по истории разработки. Технический уровень вычислительных средств 70-х годов не позволял ставить и решать подобные проблемы.

Общих универсальных эффективных алгоритмов для решения задач целочисленного программирования большой размерности на настоящий момент нет. Более того, как известно [2,11,26,54,56], в настоящее время принята гипотеза, что алгоритмов решения с полиномиальной оценкой сложности для большинства задач на конечных множествах не существует. В нашем случае на основании исследования особенностей задачи разработан специальный алгоритм решения, основанный на идеи общего метода построения последовательности планов [14,20,37].

Теоретическим вопросам построения баз данных (БД) посвящено большое количество литературы, например [27,39]. Практическая реализация всегда имеет свои особенности, поэтому большое значение имеет правильный выбор системы управления базами данных (СУБД). БД ГТМ помимо собственно информации о мероприятиях должна содержать огромный объем вспомогательных данных, например, промысловая и геологическая информация по десяткам тысяч скважин, рассчитанные оценки эффективности мероприятий и т.д. за все время существования месторождения. В данный момент на мировом рынке СУБД имеется несколько решений, способных обрабатывать такие объемы информации, это системы Oracle, Microsoft SQL Server и некоторые другие. В настоящее время в ведущих российских нефтяных компаниях стандартом СУБД является Oracle. Вопросам практического применения СУБД Oracle посвящено много работ, рассматривающих проблемы, начиная от общих теоретических и практических вопросов проектирования и разработки информационных систем с применением программных продуктов этой компании [17,48,49] и заканчивая вопросами взаимодействия клиентских приложений, созданных разными средствами разработки, с СУБД Oracle [6,13,44,52].

Актуальность темы диссертации. В настоящее время не существует комплексной компьютерной методики оценки эффективности и оптимального планирования геолого-технических мероприятий на нефтяных месторождениях. В то же время наличие подобной методике в сочетании с соответствующим информационным, математическим и программным обеспечением позволило бы существенно повысить качество управления процессом проведения ГТМ.

Цель диссертации. Целью работы является разработка комплексной методики и ее информационного, математического и программного обеспечения для оценки фактической и прогнозной эффективности ГТМ и выбора оптимального множества планируемых ГТМ на заданном интервале планирования в условиях ограниченных ресурсов и плановых заданий по объему дополнительной добычи нефти.

Основные задачи диссертации. Для осуществления цели диссертации оказалось необходимым решить следующие основные задачи:

1. Разработать методику оценки результатов фактически проведенных геолого-технических мероприятий.

2. Разработать методику прогноза эффективности планируемых геолого-технических мероприятий.

3. Дать постановку, провести исследование математических особенностей и разработать метод решения оптимизационной задачи выбора множества геолого-технических мероприятий из альтернативного списка планируемых ГТМ на заданный плановый период при экономических и производственных ограничениях.

4. Разработать типовую корпоративную многопользовательскую распределенную компьютерную информационно-управляющую систему (КИУС), реализующую алгоритмы методик оценки эффективности и оптимального планирования ГТМ, и осуществляющую сбор и обработку необходимых данных. Данная система реализована в одной из ведущих нефтедобывающих компаний России.

Научная новизна. Разработана комплексная методика и ее математическое, программное и информационное обеспечение для оценки эффективности и оптимального планирования геолого-технических мероприятий на нефтяных месторождениях. В процессе создания методики предложена и исследована оптимизационная задача выбора множества ГТМ. Разработан алгоритм ее решения.

Практическое значение работы. Разработана типовая корпоративная компьютерная система для нефтедобывающей компании для оценки эффективности и оптимального планирования проведения геолого-технических мероприятий на месторождении. Система реализована для одной из ведущих нефтяных компаний России в среде Oracle.

Апробация работы. Основные положения и результаты диссертационной работы докладывались и обсуждались на Второй международной конференции по проблемам управления (г. Москва, 2003г.), на Научной конференции аспирантов, молодых преподавателей и сотрудников вузов и научных организаций «Молодежная наука -нефтегазовому комплексу» (г. Москва, 2004г.) и на расширенном семинаре в лаборатории многосвязных систем Института проблем управления РАН (г. Москва, 2005г.).

Публикации по теме диссертации. По теме диссертации опубликовано 6 печатных работ.

Структура и объем диссертации. Диссертационная работа состоит из введения, трех глав, заключения, списка литературы и двух приложений. В первой главе диссертации излагаются методики оценки результатов фактически проведенных ГТМ и прогноза эффективности планируемых ГТМ. Вторая глава диссертации посвящена вопросу выбора оптимального множества ГТМ. В ней формулируется задача оптимизации на конечном множестве и предлагается методика ее решения. В третьей главе диссертации рассматриваются вопросы создания компьютерной информационно-управляющей системы. В первом приложении приводятся результаты сравнения двух методов построения базовых кривых. Во втором приложении проводится сравнение прогнозов добычи нефти и жидкости, построенных с использованием методов базовых кривых и с использованием гидродинамической модели пласта.

Заключение

В работе решена научно-техническая задача создания комплексной методики и ее математического, программного и информационного обеспечения для оценки эффективности и оптимального планирования геолого-технических мероприятий на нефтяных месторождениях. При этом получены следующие результаты.

1. Поставлена и сформулирована в виде задачи целочисленного математического программирования оптимизационная задача выбора множества геолого-технических мероприятий из альтернативного списка планируемых ГТМ на заданный плановый период при экономических и производственных ограничениях и исследованы особенности математической модели данной задачи.

2. На основании выделенных особенностей математической модели задачи разработан алгоритм решения, основанный на идеи метода построения последовательности планов. Центральной частью алгоритма является предложенная в диссертации процедура получения невозрастающей (по значению целевой функции) последовательности решений целочисленной задачи о ранце с полиномиальной оценкой сложности от числа членов последовательности и сложности алгоритма решения задачи о ранце. Разработка данной процедуры позволила эффективно применить идею построения последовательности планов для решения исследуемой в работе задачи оптимального планирования ГТМ.

3. Разработана методика прогнозирования эффективности планируемых ГТМ, основанная на обработке данных о фактической эффективности ГТМ по истории разработки. Методика оценки эффективности ГТМ основана на сравнении фактических данных и базовых кривых, которые представляют собой прогноз оцениваемых параметров (добычные показатели скважин по нефти и жидкости и обводненность) в предположении, что оцениваемое ГТМ не проводилось. Проведен математический анализ условий применимости аналитических функций, используемых для построения базовых кривых. Создание данной методики дало инструмент для формализованного построения прогнозной оценки эффективности ГТМ и расчета входных данных, необходимых для постановки задачи оптимального планирования ГТМ.

4. Проведено сравнение результатов прогнозирования добычи нефти и жидкости, полученных с помощью методики базовых кривых и с использованием математической гидродинамической модели нефтяного пласта. Проведенное исследование показало хорошее совпадение результатов.

5. Разработана типовая корпоративная информационно-управляющая система (КИУС) оценки эффективности и оптимального планирования ГТМ, представляющая собой компьютерную распределенную многопользовательскую систему, реализованную по технологии клиент/сервер на базе СУБД Oracle.

6. КИУС, интегрированная с корпоративной промысловой базой данных, успешно внедрена в одной из крупных российских нефтяных компаний. Создание такой системы позволило существенно повысить достоверность оценки проводимых ГТМ и повысить качество планирования их проведения.

1. Азиз X., Сеттари Э. Математическое моделирование пластовых систем. М.: Недра, 1982.

2. Алексеев В.Б., Носов В.А. NP-полные задачи и их полиномиальные варианты. Обзор. // Обозрение прикладной и промышленной математики, т. 4, вып. 2, 1997.

3. Ахметзянов А.В., Колтун А.А., Кулибанов В.Н., Флейшман И.В. Проблемы комплексного моделирования гидродинамических процессов при разработке нефтяных месторождений // Труды Института проблем управления РАН. Том XXI. 2003, стр. 132-144.

4. Ахметзянов А.В., Кулибанов В.Н., Першин О.Ю. и др. Интегрированная компьютерная технология поддержки принятия решений в разработке нефтяных месторождений // Нефтяное хозяйство, 2001, №11, стр. 87-90.

5. Ахметзянов А.В., Кулибанов В.Н., Першин О.Ю. и др. Проблемы интеграции компьютерных систем планирования развития и управления в нефтедобыче // Нефть Татарстана, 1999, №1-2,48-51.

6. Баженова И.Ю. ORACLE 8/8i. Уроки программирования. М.: Диалог-МИФИ, 2000.

7. Берщанский Я.М., Колтун А.А., Флейшман И.В. Сравнение двух методов прогнозирования динамических процессов в практике нефтедобычи // Труды Института проблем управления РАН. Том XXI., 2003, стр. 97-107.

8. Берщанский Я.М., Кулибанов В.Н., Мееров М.В., Першин О.Ю. Управление разработкой нефтяных месторождений. М.: Наука, 1983.

9. Бравичева Т.Б., Ермолаев С.А. Формирование рациональной очередности ввода кустов скважин в эксплуатацию на основе пакетов по гидродинамическому моделированию // Нефтепромысловое дело, 2004, №1, стр. 6-9.

10. Гумерский Х.Х., Жданов С.А., Гомзиков В.К. Прирост извлекаемых запасов нефти за счет применения методов увеличения нефтеотдачи // Нефтяное хозяйство. 2000, №5, стр. 38-40.

11. Гэри М., Джонсон Д. Вычислительные машины и труднорешаемые задачи. — М.: «Мир», 1982.

12. Демидович Б.П., Марон И.А. Основы вычислительной математики. М.: Наука, 1970.

13. Дженнингс Р. Руководство разработчика баз данных на Visual Basic 6. СПб.: Издательский дом «Вильяме», 2000.

14. Емеличев В.А., Комлик В.И. Метод построения последовательности планов для решения задач дискретной оптимизации, М.: Наука, 1981.

15. Жданов С.А. Применение методов увеличения нефтеотдачи пластов: состояние, проблемы, перспективы // М.: Нефтяное хозяйство, 2001, №4, стр. 38-40.

16. Казаков А.А. Некотороые замечания по поводу оценки технологической эффективности различных геолого-технических мероприятий (в порядке обсуждения) // Нефтяное хозяйство, 1999, №5, стр. 39-43.

17. Колетски П., Дорси П. Oracle Designer. Настольная книга пользователя. Второе издание. М.: ЛОРИ, 1999.

18. Колтун А.А. Компьютеризация процесса оценки эффективности геолого-технических мероприятий не нефтяных месторождениях // Автоматизация, телемеханизация и связь в нефтяной промышленности, 2004, №12, стр. 16-20.

19. Колтун А.А., Першин О.Ю., Пономарев A.M. Модели и алгоритмы выбора оптимального множества геолого-технических мероприятий на нефтяных месторождениях // Автоматика и телемеханика, 2005, №8, стр. 36-45.

20. Корбут А.А., Финкелыптейн Ю.Ю. Дискретное программирование. М.: Наука, 1969.

21. Кристофидес Н. Теория графов. Алгоритмический подход. М.: Мир, 1978.

22. Кричлоу Г.Б. Современная разработка нефтяных месторождений проблемы моделирования. - М.: Недра, 1979.

23. Кулибанов В.Н. Оптимальное управление в задачах подземной гидромеханики. Диссертация на соискание ученой степени доктора физ.-мат. наук. Москва, 2000.

24. Левин JI.A. Универсальные задачи перебора // Проблемы передачи информации, 1973, т. IX, вып. 3, стр.115-116.

25. Мейер М. Теория реляционных баз данных. М.: Мир, 1987.

26. Методика оптимального управления разработкой нефтяных месторождений Западной Сибири. РД 39-3-530-81. / Министерство нефтяной промышленности

27. СССР. Институт проблем управления Минприбора СССР и АН СССР. СибНИИНП Миннефтепрома СССР. Москва, 1980.

28. Мирзаджанзаде А.Х., Аметов И.М., Хасаев A.M., Гусев В.И. Технология и техника добычи нефти: Учебник для вузов М.: Недра, 1986.

29. Мирзаджанзаде А.Х., Салаватов Т.Ш. Альтернативный подход к управлению процессом разработки нефтегазовых месторождений // Территория нефтегаз, 2005, №3, стр. 40-50.

30. Мищенко И.Т. Скважинная добыча нефти: Учебное пособие для вузов. — М:. ФГУП Изд-во «Нефть и газ» РГУ нефти и газа им. И.М. Губкина, 2003.

31. Муслимов Р.Х. Планирование дополнительной добычи и оценка эффективности методов увеличения нефтеотдачи пластов. Казань: КГУ, 1999.

32. Муслимов Р.Х. Современные методы управления разработкой нефтяных месторождений с применением заводнения: Учебное пособие. Казань: Изд-во Казанского университета, 2003.

33. Пападимитриу X., Стайглиц К. Комбинаторная оптимизация. Алгоритмы и сложность. -М.: Мир, 1985.

34. Першин О.Ю., Бабич О.А. Методы оптимизации на конечных множествах. М.: РГУ нефти и газа им. И.М. Губкина, 2004.

35. Першин О.Ю. Метод нахождения последовательности лучших решений для задач оптимизации на конечных множествах и задача реконструкции сети // Автоматика и телемеханика, 2002, №6, стр.73-84.

36. Поляк Б.Т. Введение в оптимизацию. М.: Наука, 1983.

37. Райордан Р. Основы реляционных баз данных. — М.: Издательско-торговый дом «Русская Редакция», 2001.

38. Рейнгольд Э., Нивергельт Ю., Део Н. Комбинаторные алгоритмы. Теория и практика. М.: Мир, 1980.

39. Слепян М.А., Зозуля Ю.И., Муравский А.К. Использование современных информационных технологий при разработке интегрированных АСУТП в нефтегазодобыче // Промышленные АСУ и контроллеры. 2000, №7, стр. 14-19

40. Слепян М.А. Опыт системной интеграции АСУТП в нефтяной промышленности // Промышленные АСУ и контроллеры, 2001, №12, стр. 1-3.

41. Слепян М.А. Планирование геолого-технических мероприятий в автоматизированной системе управления нефтедобывающего предприятия. Диссертация на соискание ученой степени кандидата технических наук. Москва, 1973.

42. Смирнов С.Н. Работаем с Oracle: Учебное пособие. М.: Гелиос, 1998.

43. Справочное руководство по проектированию разработки и эксплуатации нефтяных месторождений. Добыча нефти / Под общ. ред. Ш.К. Гиматудинова. — М.: Недра, 1983.

44. Сургучев M.J1. Вторичные и третичные методы увеличения нефтеотдачи пластов. М.: Недра, 1985.

45. Сургучев J1.M. Обзор третичных методов увеличения нефтеотдачи // Нефтяное хозяйство, 2001, №5, стр. 50-54.

46. Урман С. Oracle 8i: Новые возможности программирования на языке PL/SQL. — М.: ЛОРИ, 2001.

47. Урман С. Oracle 8: Программирование на языке PL/SQL. М.: ЛОРИ, 2001.

48. Финкелынтейн Ю.Ю. Приближенные методы и прикладные задачи дискретного программирования. М.: Наука, 1976.

49. Хедли Дж. Нелинейное и динамическое программирование. -М.: Мир, 1967.

50. Хендерсон К. Delphi 3 и системы клиент/сервер. Руководство разработчика. — К.: Диалектика, 1997.

51. Шахвердиев А.Х. Унифицированная методика расчета эффективности геолого-технических мероприятий // Нефтяное хозяйство, 2001, №5, стр. 44-48.

52. Cook S.A. The complexity of theorem-proving procedures // Proc.3rd Ann. Acm. Symp. On Theory of Computing, association for Computing Machinery, New York, 1971, p.151-158.

53. Ernst В., Rasmussen H.R., Venkatachalam V. Enterprise DBA Часть1: Архитектура и Администрирование. Руководство слушателя. Том 2. М:. Учебно-Консультационный Центр ФОРС, 2001.

54. Karp R.M. Reducibility among combinatorial problems // Complexity of Computer Computations, Plenum Press, New York, 1972, p.85-103.