ISSN 0236-235X (P)
ISSN 2311-2735 (E)

Публикационная активность

(сведения по итогам 2016 г.)
2-летний импакт-фактор РИНЦ: 0,493
2-летний импакт-фактор РИНЦ без самоцитирования: 0,389
Двухлетний импакт-фактор РИНЦ с учетом цитирования из всех
источников: 0,732
5-летний импакт-фактор РИНЦ: 0,364
5-летний импакт-фактор РИНЦ без самоцитирования: 0,303
Суммарное число цитирований журнала в РИНЦ: 5022
Пятилетний индекс Херфиндаля по цитирующим журналам: 355
Индекс Херфиндаля по организациям авторов: 499
Десятилетний индекс Хирша: 11
Место в общем рейтинге SCIENCE INDEX за 2016 год: 304
Место в рейтинге SCIENCE INDEX за 2016 год по тематике "Автоматика. Вычислительная техника": 11

Больше данных по публикационной активности нашего журнале за 2008-2016 гг. на сайте РИНЦ

Вход


Забыли пароль? / Регистрация

Добавить в закладки

Следующий номер на сайте

3
Ожидается:
16 Сентября 2018

Программный комплекс алгоритмов прогноза и повышения нефтеотдачи пласта

Program complex of algorithms for increase and forecast of petroreturn of a layer
Статья опубликована в выпуске журнала № 3 за 2010 год.[ 07.09.2010 ]
Аннотация:Рассматривается разработка комплекс-программ, базирующихся на трехэтапном последовательном алгоритме для повышения нефтеотдачи пласта путем выбранного метода воздействия. Программный комплекс разработан в DELPHI 7.
Abstract:In the paper the complexes-programs which are based on the consecutive algorithm, consisted of three stages, for increase of petroreturn of a layer by the chosen method of influence is considered. The program complex is developed in DELPHI 7.
Авторы: Кулиев Р.А. (movludf@mail.ru) - Азербайджанский государственный экономический университет, г. Баку, , , кандидат технических наук
Ключевые слова: нефтеотдача пласта, засоленные и незасоленные состояния скважин, методы воздействия на пласт, нечеткие модели классификации и прогнозирования, прогнозирование, автоматическая классификация, кластер-анализ
Keywords: the salted and not salted conditions of oil wells, the salted and not salted, influence methods on a layer, fuzzy models of classification and forecasting, forecasting, automatic classification, cluster-analysis
Количество просмотров: 6661
Версия для печати
Выпуск в формате PDF (5.84Мб)
Скачать обложку в формате PDF (1.43Мб)

Размер шрифта:       Шрифт:

Большинство месторождений Азербайджана находится на поздней стадии разработки, для которой характерно осложнение добычи высокой обводненностью и коррозионной активностью продукции скважин, образованием стойких эмульсий, отложением солей, асфальто-смоло-парафи­новых соединений. Дебит большинства нефтяных скважин сократился до такой степени, что они стали нерентабельными, выведены из эксплуатации и закрыты. При этом остаток нефти в некоторых скважинах составляет более 70 %.

Одной из основных проблем нефтедобывающей отрасли является увеличение количества скважин с трудноизвлекаемыми запасами. Эффективность разработки низкопродуктивных залежей нефти зависит от качественной и бесперебойной эксплуатации добывающих скважин, работа которых во многом определяется состоянием призабойной зоны пласта. Наличие наибольшей информации по текущему состоянию призабойной зоны пласта позволяет эффективно воздействовать на восстановление и повышение продуктивности нефтедобывающих скважин. При истощении запасов в старом месторождении использование традиционных методов добычи зачастую становится неэффективным.

На нефтяных и нефтегазовых месторождениях Азербайджана для предотвращения осложнений используется комплекс технологий, увеличивающих нефтеотдачу пластов, который реализуется с помощью гидродинамических, газовых, физико-химических и биологических методов воздействия на продуктивные горизонты.

Для современного этапа развития нефтегазодобывающей промышленности республики в условиях истощенности крупных месторождений характерна добыча нефти за счет интенсификации и регулирования отборов, открытия и ускоренного ввода в эксплуатацию средних и мелких месторождений, уменьшения нефтеотдачи пластов, а также внедрения в практику передовых методик и достижений науки.

Эксплуатационные работы ведутся, как правило, не в отдельных скважинах, а по участкам месторождений и целыми пластами. И проблема повышения нефтеотдачи скважин сводится к повышению нефтеотдачи пласта. Поэтому на выделенных участках пласта подробно изучаются структура и распределение остаточных запасов нефти, динамика основных показателей разработки, типы осложнений, уточняются геолого-физико-химические состояния. На основе обобщения полученной информации на практике реализуются принятые геолого-технические мероприятия для конкретного участка.

Решение рассматриваемой задачи сводится к решению следующих подзадач в среде неопределенности:

- выбор информативных признаков, описывающих состояния нефтяных скважин;

- диагностика состояний нефтяных скважин;

- прогнозирование состояний нефтяных скважин по осложнениям (засоленные, незасоленные);

- выбор метода или методов повышения нефтеотдачи пласта на основе двух критериев, а именно по времени и стоимости [1, 2].

Можно совместно использовать методы отбора наиболее информативных показателей и многомерную классификацию, причем этот процесс может быть итеративным: на первом этапе отбираются информативные показатели, на их основе проводится многомерная классификация, затем повторно отбираются информативные показатели, и все объекты вновь классифицируются. Предполагается, что каждая скважина описывается шестнадцатью эксплуатационными признаками, которые даны в шапке таблицы 1.

В каждом временном сечении интервала предыстории [t0, tp] решается задача оптимальной классификации Kl. В работе используется идея итеративного алгоритма классификации, основанная на вычислении оценок.

Исследуются состояния объектов xi(tk), iÎIm, kÎIT, в каждом временном сечении t0, t1, …, tT, каждому объекту будут соответствовать точки, геометрическое место которых образует траекторию изменения состояния объекта. Требуется построить продолжения этих траекторий на интервале [tp+1, tT]. В работе использовано двухпараметрическое семейство алгоритмов прогнозирования An(p1, a). В этом методе важную роль играет параметр сглаживания a. Наблюдению, осу- ществленному в момент  придаются веса p1(1-a)p2, последовательность которых убывает экспоненциально. В моменты  интервала проводится обучение алгоритма прогнозированию, то есть определяется оптимальное значение параметра a из максимума функционала j(An)=, где m¢ – число правильно распознанных объектов. Для прогнозирования состояний объектов применена рекурсивная формула экспоненциального сглаживания в нечеткой среде St=a×Xt+(1-a)×St-1, так как a=0,3.

Подпись:  
Функциональная схема программного комплексаДля решения задачи разработан программный комплекс на DELPHI 7, схема работы которого изображена на рисунке.

Блок 1 предусматривает проведение диагностики состояний нефтяных скважин по осложнениям (засоленность) на базе алгоритмов автоматической классификации – кластерного анализа (модель вычисления оценок в нечеткой среде), где K1 – класс засоленных скважин; K2 – класс незасоленных скважин; K3 – класс неопознанных алгоритмом скважин [3, 4]. Блок 2 прогнозирует состояние нефтяных скважин по осложнениям, то есть выбор обьекта и времени воздействия на пласт (нечеткие модели прогнозирования) [5, 6]. В блоке 3 осуществляется выбор альтернатив, воздействующих на скважины для повышения нефтеотдачи пласта [1, 7].

В таблице 2 даны результаты вычислительных экспериментов для классификации выбранных скважин месторождения Палчыг Тепе (Азербайджан).

Таблица 2

Результаты вычислительных экспериментов для месторождения Палчыг Тепе

(e, dk, ds)

Классы

Количество классов

1.

(2.96*10-2, 6.5*10-2, 2*10-2)

I-1,2,6,7,8,9,10,11, 12,13, 14,15,16,17,18

II-3,4,5

2

2.

(2.34*10-2, 4.16*10-1, 2.56*10-2)

I-1,2,13,16,18,19

II-3,4,5,10,11,15

III-6,7,14,17

IV- 8,9,12

4

3.

(1.32*10-2, 4.14*10-1, 2.55*10-2)

I-1,2,13,16,19

II-3,4,5,10,11,15,18

III-6,7

IV- 8,12,14,17

V-9

5

4.

(1.05*10-2, 2.8*10-1, 2.26*10-2)

I-1,2,6,10,19

II-3,4,5,11,13,15,18

III-7,8,12

IV- 9

V-14,17

VI-16

6

5.

(6*10-3, 6.5*10-2, 2*10-2)

I-1,2,6,7,8,9,10,12, 14,15, 16,17,19

II- 3,4,11,18

III-5,13

3

Из таблицы видно, что при разных значениях порогового вектора (e, dk, ds) для столбца «количество классов» получаются разные значения. Эксперименты показали, что при некоторых значениях получается тривиальная нецелесообразная классификация, то есть либо все объекты входят в один класс, либо каждый объект образует отдельный класс.

В работе предложен программный комплекс повышения нефтеотдачи пласта. Комплекс апробирован как в нескольких модельных задачах, где достигнут стопроцентный результат, так и с использованием реальных данных, относящихся к месторождениям Азербайджана Банк Дарвина, Гум адасы и Палчыг Тепе. На этих месторождениях достигнута реализация свыше 90 %.

Литература

1.   Кулиев Р.А. Об одном подходе к проектированию интеллектуальной системы оптимального выбора объема и технологии повышения нефтеотдачи // Междунар. конф. по мягким вычислениям и измерениям (27–29 июня 2005 г., Санкт-Петербург). СПб: 2005. С. 132–135.

2.   Kuliev R.A. Diagnostic neural network system of states of the oil well functioning / First International Conference on Soft Computing Technologies in Economy, ICSCTE-2007. Baku, Azerbaijan. November 19–20, 2007, pp. 17–20.

3.   Журавлев Ю.И., Никифоров В.В. Алгоритмы распознавания, основанные на вычислении оценок // Кибернетика. 1971. № 3. С. 1–11.

4.   Зенкин А.А., Зенкин А.И. Задача построения оптимальных классификаций: сб. работ по мат. киберн. ВЦ АН СССР. М., 1981. С. 20–33.

5.   Керимов А.К., Ширинов К.Ф., Кулиев Р.А. Об одной прогнозной модели для временных рядов // Изв. НАН Азербайджана: сер. физ.-тех. и мат. наук. 2004. № 3. С. 120–122.

6.   Кулиев Р.А. Нечеткое прогнозирование состояния нефтяных скважин по отношению к солеобразованию // Междунар. конф. по мягким вычислениям и измерениям (25–27 июня 2007 г., Санкт-Петербург). СПб: 2007. С. 148–150.

7.   Кулиев Р.А. Нечетко-гарантированный подход к проблеме выбора методом повышения нефтеотдачи пластов // Там же (17–19 июня 2004 г., Санкт-Петербург). СПб: 2004. С. 89–90.


Постоянный адрес статьи:
http://swsys.ru/index.php?page=article&id=2583
Версия для печати
Выпуск в формате PDF (5.84Мб)
Скачать обложку в формате PDF (1.43Мб)
Статья опубликована в выпуске журнала № 3 за 2010 год.

Возможно, Вас заинтересуют следующие статьи схожих тематик: