Тема выпускной квалификационной работы: «Оптимизационные методы в задачах интегрированного моделирования месторождений». Данная работа посвящена исследованию концепции интегрированного моделирования месторождений и применению данного подхода к решению задачи групповой оптимизации режимов работы скважин. Задачи, которые решались в ходе исследования: Изучение иерархии моделей узлов-компонент для интегрированной модели месторождения, изучения возможных подходов к моделированию пласта, скважины, системы сбора и подготовки нефти. Выявление наиболее часто встречающихся и эффективных подходов для решения задач многокритериальной оптимизации. Разработка генетического алгоритма для проведения групповых оптимизаций режимов работы скважин на языке программирования Python. Работа проведена на базе ООО «Газпромнефть НТЦ», где собиралась значительная часть фактического материала: технологические режимы работы скважин действующих месторождений, физико-химические параметры пластов и флюидов. Были проведены расчеты и реализованы методики, показывающие наглядно, каким образом можно проводить процесс групповой оптимизации режимов работ скважин. Разработка алгоритма проводилась на языке программирования Python. Результатом проделанной работы является разработанный генетический алгоритм, позволяющий оптимизировать работу постоянно действующего фонда скважин с учетом глобальных и индивидуальных ограничений по скважинам с учетом влияния наземной инфраструктуры. Были проведены пробные расчеты на реальных месторождениях, в результате которых были отобраны скважины-кандидаты для проведения геолого-технического мероприятия по изменению частот погружного оборудования. В ходе данной апробации разработанной программы была доказана работоспособность алгоритма и получен финансово-экономический эффект.

The theme of the final qualification work: "Optimization Methods in Problems of Integrated Field Modeling". This work is devoted to the study of the concept of integrated reservoir modeling and the application of this approach to solving the problem of group optimization of well operation modes. Tasks that were solved in the course of the study: Study of the hierarchy of model nodes-components for an integrated field model, study of possible approaches to modeling a reservoir, well, oil gathering and treatment system.Identification of the most common approaches for solving problems of multiobjective optimization. Development of a genetic algorithm for group optimization of well operation modes in the Python programming language. The work was carried out on the basis of OOO «Gazpromneft STC», where a significant part of the factual material was collected: technological modes of operation of wells in existing fields, physical and chemical parameters of formations and fluids. Calculations were carried out and methods were implemented that clearly show how the process of group optimization of well operation modes can be carried out. The development of the algorithm was carried out in the Python programming language. The result of the work done is the developed genetic algorithm that allows you to optimize the work of a permanent well stock, taking into account global and individual well restrictions, taking into account the influence of surface infrastructure. Trial calculations were carried out on real fields, as a result of which candidate wells were selected for carrying out geological and technical measures to change the frequencies of submersible equipment. During this approbation of the developed program, the efficiency of the algorithm was proved and the financial and economic effect was obtained.

• Введение
• ГЛАВА 1. Концепция интегрированного моделирования месторождений
• 1.1 Определение интегрированной модели месторождения.
• 1.2 Описание основных подходов к моделированию узлов-компонент
• 1.2.1 IPR модель пласта
• 1.2.2 Модель пласта на основе материального баланса
• 1.2.3 Гидродинамические модели пластов
• 1.2.4 Построение VLP-таблиц для моделирования скважин
• 1.2.5 Описание работы гидравлического симулятора сети сбора
• ГЛАВА 2. Генетический алгоритм в задачах оптимизации
• 2.1 Общее описание генетических алгоритмов
• 2.2 Выделение Парето-фронта в задачах оптимизации
• 2.3 Методы селекции
• 2.4 Методы скрещивания
• 2.5 Методы мутаций
• ГЛАВА 3. Реализация алгоритма оптимизации режима работ скважин
• 3.1 Описание алгоритма и возможных конфигураций для расчета
• 3.2 Исходные данные для расчета
• 3.3 Формализация задачи в терминах генетического алгоритма
• 3.4 Глобальные и индивидуальные ограничения
• 3.5 Обзор используемых методов селекции, скрещивания и мутации
• 3.6 Апробация алгоритма на фонде скважин месторождения X
• 3.7 Апробация алгоритма на фонде скважин месторождения Y
• Заключение
• Список использованной литературы
• Приложение 1. Описание структуры и классов алгоритма оптимизации