基于油藏不确定性的适应性井网生成及优化方法研究

摘要

为了提高井网对复杂不确定性油藏的开发效率,针对传统井网存在结构简单,变化不灵活,适应性差等缺点,提出了1种新型的自适应性井网构建方法,利用Delaunay三角形剖分与Frontal Delaunay四边形剖分法生成大规模高质量的三角形及四边形井网,能够有效地约束各种复杂边界,并实现变密度调整,体现出良好适应性。基于油藏建模存在不确定性,以油田的净现值(netpresentvalue,NPV)的期望值和标准差为目标函数,利用PSO算法与k聚类算法相结合,对不确定性油藏模型进行聚类,并循环优化,在保证计算精度的同时,提高收敛效率。经不确定性油藏实例验证,利用所提方法生成的井网能够充分适应油藏的非均质性及复杂边界条件,在降低计算量的同时保证结果精确性,显著降低不确定性带来的开发风险,提高预期收益。