Добавил:
Upload Опубликованный материал нарушает ваши авторские права? Сообщите нам.
Вуз: Предмет: Файл:
shpory_po_matmodu.docx
Скачиваний:
0
Добавлен:
01.05.2025
Размер:
519.23 Кб
Скачать
  1. Необходимой степени подробности фильтрационной модели

  2. Точности вычисления

  3. Возможности вычислительной техники

Сетка должна быть достаточно мелкой, для того чтобы подробно описать геометрию пласта, изменчивость геофиз параметров коллектора фил-ся флюидов.

При выборе шага учитывается расстояние м/у скв. ,возможность при необходимости моделировать горизонт. скв. или тещину гидравлического разрыва несколькими ячейками.

Размеры расчетных блоков по вертикали определяется в основном толщинами геологических слоев пласта. Обычно кол-во ячеек по вертикали 10-20;кол-во блоков 200-300; размер блока по горизонт. 100*100 м, по вертикал от 1 до нескольких метров

Использование моделей с изменяющимся по площади размерами сеточных блоков позволяет адекватно отображать пласты при минимальных затратах ресурсов.

Для изучения процессов происходящих вблизи скв применяется локальное измельчение сетки.

Необходимо не только правильно выбрать размеры сеточных блоков, но и направление осей координат. В первую очередь необходимо учитывать анизотропию по проницаемости. Оси координат должны быть направлены вдоль направления главн. осей тензора проницаемости

41. Воспроизведение истории разработки

Высокая степень неопределенности исходной информации при построении модели пласта делает необходимым этапом моделирования адаптацию модели по данным наблюдений. На этом этапе путем решения обратной задачи осуществляется идентификация основных фильтрационно-емкостных параметров пласта, заложенных в модель. Этот процесс называется воспроизведением истории разработки . Корректируются обычно те параметры, которые имеют наибольшую неопределенность и при этом сильнее влияют нарешение; чаще всего это - абсолютные и фазовые проницаемости, объем законтурной области, коэффициент сжимаемости пор, коэффициенты продуктивности и приемистости скважин. При воспроизведении истории разработки обычно известны фактические поля давлений, добыча и закачка каждого компонента по скважинам. Обратная задача решается итерационно до тех пор, пока

модель фильтрации не воспроизведет распределение давления и насыщенностей, которые возникают в результате приложенного воздействия - заданной добычи и закачки скважин. Процедура идентификации параметров пласта может быть автоматизированной или осуществляться вручную. При автоматизированной подгонке производятся многократные расчеты по модели с целью отыскания тех значений выбранных параметров пласта, при которых разница между наблюдаемыми и расчетными показателями разработки минимальная. Поэтому при автоматизированном воспроизведении истории обычно используют упрощенные модели и ограничивают набор корректируемых параметров. Алгоритмы автоматизированной идентификации модели обычно основаны на поиске минимума функционала:

S=

Здесь wi - весовые коэффициенты, Xj и Хы - расчетные и наблюдаемые значения показателей, по которым ведется подгонка. Это могут быть значения пластового давления, обводненности и газового фактора по отдельным скважинам или по их группам на заданные моменты времени и т. д. Весовые коэффициенты обычно равны единице, но в зависимости от целей подгонки могут изменяться для того, чтобы обеспечить различное влияние отдельных факторов на результирующее решение. Как известно, обратная задача для системы нелинейных дифференциальных уравнений может иметь не единственное решение, поэтому нельзя принимать найденные в результате идентификации значения параметров пласта в качестве истинных. Особенности строения пласта, выявленные в ходе воспроизведения истории разработки, должны быть непосредственно подтверждены или опровергнуты непосредственными исследованиями. Даже при хорошей подгонке истории по имеющимся данным нет никакой гарантии, что новые фактические данные будут

воспроизведены моделью без ее дополнительной корректировки. Поэтому при решении задачи идентификации модели необходимо использовать всю имеющуюся информацию в наиболее полном

объеме.

Соседние файлы в предмете [НЕСОРТИРОВАННОЕ]