[科普中国]-油藏动态预测技术

具体内容

对于高含水期的老油田, 动态预测包括基于现有井网层系的油田开发动态评价和开发调整方案优选。开发调整方案中通常遇到的问题有:

①调整注采水平来控制和维持地层压力;

②研究剩余油饱和度分布以及与此相关的加密钻井和油水井注采关系调整;

③提高原油采收率方法评价等。1

动态预测的方法油气田开发指标预测方法分为三类：

第一类是从数理统计角度出发，以统计量为研究对象的研究方法，即统计型方法。此方法是运用数学统计方法对油田（区块或单井）已发生的动态开发指标间的相互关系进行加工、整理、推导出的数学公式或模型，由于资源信息来源方便、准确，相关指标的关系简洁，资料处理过程简单，预测结果可以满足油田生产需要，在实际应用中最为广泛。

第二类是从油藏工程理论角度出发，以信息体系为研究对象的研究方法，即机理型方法。如物质平衡法、油藏数值模拟法等，其中物质平衡法和数值模拟法由于对油藏动、静态资料的精度或数据量的要求较高，实际应用中有较大的局限性。其特点是理论基础扎实、可靠，表达式物理意义明确，但也存在所需参数多、计算方法繁琐、不易掌握的缺点。 第三类方法是从系统工程理论角度出发，以控制论、信息论、模糊数学等为基础，描述有限生命体系发展过程的研究方法，即系统功能模拟法。

1．统计型方法

统计型方法是对油气藏生产规律的直接分析和总结，要求直接、系统地观察油藏的生产动态，收集足够的生产数据，通过详细的分析和研究来发现油田的生产规律，其中包括主要的生产指标变化规律，以及各指标间的相互关系等。 统计型方法的研究和运用可以分为三个阶段：

第一阶段所研究的油气藏生产史通常称为油气藏的拟合期，要求系统地观察油藏的生产动态，准确、全面地收集能说明生产规律的资料，其中包括必要的分析化验资料，对其深入地分析并找出其中的规律性；然后按一定的理论方法，如统计分析、曲线拟合等，总结出表达这些规律的经验公式。

第二阶段称为油气藏动态的预测期。之前拟合期对生产规律的总结给人们提供了研究方法，但是还需应用这些方法来对油藏的未来动态，至少要对今后某一有限阶段的动态，包括各种开发指标进行预测，以达到研究的最终目的。

最后阶段是方法本身的校正和完善。对比预测期内理论方法提供的油气藏动态指标的变化与实际油气藏动态指标，可以发现两者往往是有所差别的，某些差别的出现是由于偶然因素影响的结果，而大多数情况下还是由于方法本身还不够完善，这就需要根据新的生产情况，不断修正和完善方法本身，实现认识论与方法论的统一。

目前所建立的统计型动态预测方法包括广义翁氏预测模型法、威布尔（Weibull）模型法、HCZ（胡—陈—张）预测法、对数正态分布（Log—Normal—Distribution）预测法、Logistic预测法、递减法、水驱曲线法、经验公式法等十几种方法，用来预测油气田开发过程中所涉及的各类重要指标。上述预测方法一般是带有几个待定常数的非线性函数，结合历史数据，利用线性或非线性函数变量寻优算法求解得到具体值，然后代入时间序列中的某个值，即可求出相应开发指标的预测值。这些基于时间序列的预测方法可以预测油气田的可采储量、累计产量、含水比等随时间变化的趋势，且实用性强，预测结果可靠，容易掌握和使用。

2．机理型方法

机理型方法主要是根据油藏工程理论建立预测模型的方法。这类方法的特点是机理比较明确，但有时过于理想化，与实际差别较大，主要用于开发前期的开发指标变化趋势与开发机理研究、初步开发方案的对比与优选。有两类具有代表性，即物质平衡方程法和油藏数值模拟方法。

物质平衡方程法由美国薛尔绍斯建立，主要用于描述罐模型，即零维模型(一般为代数方程，有时也用常微分方程描述)。在忽略油层非均质性和压力分布差别的情况下可以使用，一般用于弹性驱动、溶解气驱动和水驱油田宏观开发指标变化趋势的预测或开发机理的研究。这类方法机理比较明确，计算简单，但不能给出非均质油层的精细预测。

油藏数值模拟法的原理是运用偏微分方程组描述油藏的开采状态，通过计算机数值求解得到开发指标变化。这种方法不仅机理明确，可以考虑油层非均质性和复杂的边界条件，而且能够考虑黏滞力、重力和毛细管力的综合影响，给出油层各处的饱和度分布和压力分布及各井的开采指标。与其他方法相比，其局限性是需要输入很多的数据，计算工作量大，费用高。由于节点数、计算速度和输入数据的限制，目前这种方法主要用于油田开发方案设计与调整过程中的开发指标预测、各种措施的机理分析与效果预测，还不能用于较大规模或区块的整体预测。目前，油藏数值模拟技术在油藏工程中具有极其重要的地位，各类油藏数值模拟商品化软件种类繁多。

3．系统功能模拟法

系统功能模拟法认为，对于非线性系统必须研究其复杂性和整体性，并且认为结构复杂系统的整体功能或特性不是系统诸要素功能或特性的简单线性累加，而是系统要素间协调与合作之后呈现出来的一种功能或特性，因此适用于那些直接观察与试验无法进行的复杂系统。功能模拟所依据的原理是，给定的功能并不是由给定的唯一结构所决定的，而是与一整类结构有关，功能对于结构的这种相对独立性就是功能模拟的理论基础。也就是说，考察一个系统机理不清楚或不完全清楚的发展趋势，主要不是从它的内部因果联系方面去看，而是从它与周围环境基于反馈机制的平衡角度去看；不是从揭露系统内部机制到功能的复现，而是从功能到功能，撇开了对物质、能量和内部因果关系的完整描述，从过程和控制过程的角度来刻画对象。这种过程的现实存在，就是功能模拟的物质基础，它的主要特点是在不断的运动和变化中考察它所研究的一切过程和现象，既立足于随机过程理论和方法，建立系统的动态数学方程，并通过历史的拟合实现功能的同构，进而经后验预报的检验确定模型的可靠性，再外推至将来。 从预测角度看有着独立的预测功能。

一般来说，油气藏具有同一的水动力系统，正因为如此，油气藏动态系统具有整体性特征。在未投入开发前，它是一个油、气、水和岩石的集合体，并处于静平衡状态；投入开发后，它是一个油、气、水运动过程的集合体，并在注采平衡前提下处于动平衡状态。对于油气藏这个可控动态系统来说，种种可控与不可控因素中任何单一因素或某些因素的结合发生变化都能使油气藏动态发生变化，这是系统具有随机特征的主要原因。也就是说，系统注水或注气后，油气层中渗流质点的运动是在极其复杂的多孔介质中，在驱动力、重力、毛细管力、黏滞力，以及油气水和岩石间的物理化学作用力等同时作用下进行的。这些力相互间的变化和作用与地面上的各种随机影响又相互联系，使油气藏动态带有明显的随机特征，从而表明油气藏动态系统是一个具有整体性、统计规律性和时变特征的非平衡过程集合体。如果分别利用神经网络、微分方程、灰色系统及支持向量机的理论和方法来表示此非平衡过程集合体，就是相应的微分模拟预测法、神经网络预测法、灰色系统法及支持向量机预测法。

微分模拟预测法首先对输入输出样本数据进行处理，如累加，使随机性弱化，为建模提供中间信息，由处理后的输入输出中间信息通过参数识别建立其关联关系，并根据这一关联关系对系统进行预测，再由预测结果还原到原输出向量。它既考虑了影响因素对预测指标的影响，又考虑了预测指标自身的历史变化规律，克服了其他预测法未能重视油田开发指标自身变化趋势的缺陷，预测拟合精度高，可靠性好，但只适合于短期或单步预测；当进行长期或多步预测时会导致较大的偏差，历史数据确定的模型参数未随时间的推移而发生变化，较适用于非时变系统的预测。

神经网络预测法是利用为某种目的而设计的神经网络在确定网络的预测功能之后，就能预测某一指标的未来值，即输入一组值X=（x1，x2，x3，⋯，xn），就能得到一组输出值Y（y1，y2，⋯，yn）的预测值。它完成预测过程需要经历两个过程：第一是学习过程，当一对学习模式提供给网络后，各神经元获得网络的输入响应产生连接权值，然后按期望输出与实际输出误差减小的方向，从输出层经各中间层逐层修正各连接权，回到输入层，此过程反复交替进行，直至网络的全局误差趋向给定的极小值，即完成学习的过程；第二是预测过程，网络结构选定后，就要确定网络的“功能”，作为网络的“预测功能”，一旦根据某种方式设定了神经网络中各神经元的阈值及各神经元之间的权值后，网络就具有了预测功能，即输入一组值，就能得到一组输出值。此方法模拟拟合精度极高，但缺点是网络结构一经确定，其预测就仅与输入信息向量有关，而与输出向量的历史趋势无关，从而可能导致预测结果与趋势的不符。

灰色系统法是利用灰色系统理论建立预测模型的一种预测方法，1982 年由我国学者邓聚龙创立。灰色系统理论就是研究本征性灰色系统的量化问题，是研究系统的建模、预测、分析决策和控制的理论。它是一种处理数据不准确，即有一定灰度的通用预测方法。具有代表性的有GM(1，1)模型，其适用于数据量较少、很难使用概率统计方法建模的情形。同样，这种方法也不追求机理，目前应用较多。

支持向量机预测法利用支持向量机基本原理，即以结构风险最小化原则为理论基础，通过核函数的方法把线性不可分的模式输入、映射到一个高维Hilbert 特征空间；在这个高维的特征空间中，构造最优分离超平面；通过引入核函数的概念，得到决策函数，然后利用线性可分的技术进行求解。核心算法实质上是一个凸的二次规划问题，它能够保证找到的极值解就是最优解，进而求出一个最优分类超平面，使问题得到解决。它不仅结构简单，而且各种性能特别是泛化能力明显提高。因此，利用支持向量机具有的理论完备、适应性强、全局优化、训练时间短、泛化性能好等优点，进行开发指标的预测也同样具有这些优点。目前，这种预测方法的应用刚刚起步，还处于探索阶段。

由于系统功能模拟法抛开了物质与能量的概念，利用数学模型来研究系统的本质属性，从形式上看与以往的曲线拟合没有什么区别，于是人们往往认为这类模型的最大弱点在其多解性。然而，就油气田开发动态预测研究来说，从整体上考察系统状态变化的全过程，尽可能全面地把握影响系统状态变化的因素，这种基于观测数据的不确定性和统计规律所建立的功能模拟预测模型必然具有一定的概率性。模型的概率性决定了解的实质是随机变量的一种期望值，它也必然带有概率性，但这种随机性并不等于多解性。对于不确定系统来说，预测结果是否精确并不一定在于解释的唯一性，而应该首先看它对各种随机事件出现的概率有无必要的了解，特别是功能模拟模型的建立过程是在控制论的负反馈原理指导下完成的，从而避免了因人而异和多解性的发生。

油藏数值模拟结果及提交形式1. 油藏数值模拟结果

(1) 油藏综合及各小层开发指标, 如各开发时间的平均压力、采油量、采水量、含水

率、采油速度、采出程度、注采比等;

(2) 单井指标, 如采油量、采水量、含水率、井底压力、平均压力、采油指数等;

(3) 动态参数场, 如压力场、饱和度场、温度场、各组分分布等。

2. 油藏数值模拟结果形式

油藏数值模拟结果形式包括综合研究报告、油藏综合及各小层开发指标, 单井开发指标通常以数据表格或与开发时间关系曲线的形式出现, 动态参数场通常以等值线形式给出, 或者以图像显式形式给出。

预测科学及其在油田开发中的应用预测是认识客观世界的一种方法，是一门跨越时空的透视科学。预测科学的显著特征是“植根过去，立足现在，推断未来”，即在可靠原则信息的基础上研究客观事物过去、现在和未来的演变规律，为未来的最优控制提供依据。预测技术或方法成立的基础包括知识性原理、惯性原理、相关性原理、近小远大原理、概率推断原理、反馈原理等几个方面。只有在保证上述原理的有效性的基础上，才可能确保利用这些原理所建立的预测方法的有效性。

预测科学理论技术在石油工业中的应用，比较多的是预测油田开发技术指标。开发指标是人们在石油工程领域常用的能够计量和测试到的表征油层开采状态的量值。开发指标预测就是对其自身的变化规律进行的定量预测，这种预测我们通常称为动态预测。

动态预测方法展望油气田开发动态指标的预测是进行优化决策的基础。迄今为止，国内外常用的油田开发指标预测方法有很多，这些方法由于适用范围不尽相同，适用的开发阶段不同、适用的油藏类型不同，对预测要求的条件和复杂程度也有所不同，因而各有其局限性。因此，在开展新的油气田开发动态预测方法研究时，应重视以下几个方面：

（1）预测模型要不断完善。由于探井和测井技术不断提高，在更多考虑油气田的开发指标和参数时，有必要对模型进行修正和创新，以提高预测模型的预测精度。

（2）要注意引入智能技术。智能技术和计算机技术的飞速发展，为油气田开发指标预测带来了广阔的前景，运用智能技术有利于提高预测模型的精确性、适应性和持续性。

（3）要技术集成。要从单一的模型预测发展到多模型的组合预测。为避免单一预测模型丢失有用信息，可运用组合预测方法，这对提高预测精度会有所帮助。如对同一预测问题而言，多个不同预测模型的线性组合在一定条件下能够有效地改善模型的拟合能力，提高预测的精度，从而得到一种全新的基于时变系统的油气田开发指标的预测方法。

（4）开展模糊数学、灰色系统理论、人工智能、神经网络、遗传算法与传统的动态预测方法的耦合研究。如用灰色系统理论中的灰关联分析技术处理油气田开发指标及其影响因素的相关性分析；用模糊数学法处理影响开发指标的不确定性因素等。1