Details

Данная работа посвящена ускорению процесса адаптации 2-D модели пласта, построенной на принципе материального баланса, путем оптимального подбора начальных приближений коэффициента продуктивности и начального объема водоносного горизонта, по модели Фейктовича. В рамках работы были выполнены следующие задачи: 1. Выбор оптимальной модели водоносного горизонта, для описания нестационарного перетока из аквифера. 2. Было получено уравнение для нахождения начального объема водоносного горизонта, путем решения обратной задачи модели Фейтковича, исходя из параметров эксплуатации нефтяного пласта и его физических свойств. 3. Был выбран оптимальный подход к нахождению коэффициента продуктивности водоносного горизонта. 4. Было проведено сопоставление полученных результатов с данными гидродинамических моделей и фактической работы существующих месторождений. В результате был разработан алгоритм позволяющий с необходимой точностью (современные стандарты работы модели) находить начальное приближение объема и коэффициента продуктивности водоносного горизонта для ускорения работы алгоритма автоадаптации.

This study is devoted to enhancing the speed of adaptation processes in two-dimensional reservoir models based on the material balance principle. The focus lies on the optimal estimation of initial values for the productivity index and the initial aquifer volume using the Fetkovich model. The following tasks were addressed during the research: 1. The selection of an optimal aquifer model to describe the transient flow from the aquifer. 2. The derivation of an equation for estimating the initial aquifer volume by solving the inverse problem for the Fetkovich model, based on the operational parameters and physical characteristics of the oil reservoir. 3. The identification of an optimal approach for determining the aquifer productivity index. 4. The comparative analysis of the results obtained with data from hydrodynamic models and the actual performance of existing oil fields. As a result, an algorithm was developed that enables the estimation of the initial aquifer volume and productivity index with the accuracy required by current modelling standards, thereby accelerating the automatic adaptation algorithm.