油田开发规划模糊优化模型及其应用研究
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摘要
产量优化是油田开发规划的主要内容之一,其目的是在各种条件约束下实现油田产量的最大化、效益的最大化或者成本的最小化,主要包括产量构成优化、产量分配优化、措施产量构成优化等方面。由于目标以及约束之间的相互制约性,因此需要利用数学规划来处理产量优化的问题。目前针对该问题的研究都是在确定性条件下进行的,无法解决实际生产中参数、变量、约束条件以及目标具有模糊性的问题。然而在油田产量优化过程中的模糊性却是时常存在的,如资源评估的模糊性、油价预测的模糊性、市场需求的模糊性等。忽略产量优化过程中的模糊因素建立的确定性产量优化模型必将和规划实际具有较大的差异。因此以模糊规划理论为基础进行模糊环境下的油田产量优化研究具有重要的理论和现实指导意义。
本文首先对油田开发过程中的不确定性进行深入的分析,发掘油田产量优化过程中的模糊性因素和表现形式。其表现形式主要体现在以下三个方面：①约束条件具有模糊性。决策者由于各种原因无需约束条件强制满足,即允许约束条件具有一定的弹性增加减少量。②目标函数具有模糊性。口标本身不存在确定的准则值,或者决策者希望目标达到的期望估计值不是一个确定的数值。③模型中的参数、系数或变量为模糊数。
其次,本文以模糊规划理论为基础根据模糊性的不同表现形式建立模糊目标资源型和模糊系数型产量优化模型。根据规划年限以及优化目标的不同,将上述具有不同模糊性的产量优化模型进一步细化。当视整个油田为一个整体进行规划时,根据规划年限和优化目标的不同建立相应的年度及多年度(含单目标、多目标)模糊目标资源型和模糊系数型产量优化模型。当将油田及采油厂视为一个二层系统进行规划时,建立相应的单目标、多目标模糊目标资源型和模糊系数型二层产量模糊优化模型。
第三,以油田生产实际数据为例,借助隶属度函数和三角模糊数采用不同方法对不同的类型的模糊规划模型进行确定性转换,从而采用确定性优化问题求解方法对其进行求解,得到不同的模糊规划方案。通过与确定性产量优化方案的比较分析可以看出,基于模糊优化理论的产量优化方案不仅能通过三角模糊数的引入体现参数的变化区间和可能性程度,而且允许模糊约束条件和模糊目标的存在,从而使得产量模糊优化方案更符合生产实际。
最后,由于不同的规划目标、不同的求解方法(尤其是多目标规划问题的求解方法具有多样性且求解结果的不唯一)会造成求解得到的规划方案具有差异,因此需要借助有效的评价方法对得到的多种方案进行优选。评价本身的非线性以及突出影响因素的非线性造成原有的模糊综合评判方法具有一定的局限性。本文引入突出影响因子的非线性模糊综合评价方法,既能克服传统模糊评判方法忽略了突出影响因素的弊端,又具有线性模糊评判方法的优势。以产量构成优化方案为例,通过非线性评价方法得到的结果与传统线性模糊评价方案得到的评价结果相比具有一定的一致性,当指标具有突出影响因素时,非线性模糊方法得到的方案排序能体现突出影响因素对方案优劣的影响,因此更符合评价的本质和实际。因此采用非线性模糊综合评价法得到的产量构成规划方案排序更加合理,更符合生产实际。
The production optimization is the main content of oilfield development planning, which aims at obtaining the maximization of productivity and benefit or the minimization of oilfield development cost under a limited investment. Production optimization can be further divided into production composition, production distribution and stimulation production composition. Generally, mathematic programming method is applied to solve the restrictiveness problem between goal and constraint during optimization process. However, most of the methods were established under definite condition and can not solve the actual production problems with fuzzy characters in parameter, variable, constraint and goals. In fact, during production optimization of oilfield development, fuzzy characters are widely existed in resource evaluation, oil price predicting, market demanding and so on. The definite models which ignore fuzzy factors during production optimization can not reflect the actual process. So, it's important and meaningful to study oilfield production optimization based on fuzzy programming theory.
Firstly, this paper made a comprehensive analysis on the uncertainly during oilfield development process, and defined the fuzzy factors and their manifestation in production optimization process. The fuzzy factors mainly include the flexibility of constraints, the fuzzy objective and the fuzzy number of parameters coefficient or variable in the model.
Secondly, according to fuzzy programming theory, we established fuzzy objective resource models and fuzzy coefficient models based on the different fuzzy manifestation in the model..Each model was further classified according to planning period (annual or multiple years) and optimization target (single or multiple objectives). When the oilfield was considered as a whole, we established fuzzy objective resource and fuzzy coefficient production optimization models with various planning period and optimization target. In addition, two-level fuzzy objective resource models and fuzzy coefficient parameters models with different optimization targets were established when the oilfield was considered as a two layer system.
Thirdly, membership function and triangular fuzzy number were applied to convert fuzzy models to deterministic models based on fuzzy theory. Then, the established fuzzy models were solved by the solution of deterministic optimization process and various programming plans were obtained. Compared to deterministic production optimization method, fuzzy production optimization were more suitable to the production practice by introducing membership and fuzzy numbers which reflected the changeable interval and the degree of probability.
As the programming plans varied with optimization target and method, it is necessary to establish an effect evaluation method to obtain the best plan. In this paper, a non-linear fuzzy comprehensive evaluation method with prominent impact factors was set up and this method combined the characteristics of prominent impact factor and overcome the limitation of tradition fuzzy comprehensive evaluation method. In addition, both the non-linear fuzzy comprehensive evaluation and linear fuzzy comprehensive evaluation method were applied to the evaluation of fuzzy coefficient production composition models. The evaluation results were consistent partly, but the result of non-linear fuzzy evaluation reflected the effect of prominent impact factors and was more suitable for the oilfield production optimization, which possesses prominent impact factors in evaluation indicator system.
本文首先对油田开发过程中的不确定性进行深入的分析,发掘油田产量优化过程中的模糊性因素和表现形式。其表现形式主要体现在以下三个方面：①约束条件具有模糊性。决策者由于各种原因无需约束条件强制满足,即允许约束条件具有一定的弹性增加减少量。②目标函数具有模糊性。口标本身不存在确定的准则值,或者决策者希望目标达到的期望估计值不是一个确定的数值。③模型中的参数、系数或变量为模糊数。
其次,本文以模糊规划理论为基础根据模糊性的不同表现形式建立模糊目标资源型和模糊系数型产量优化模型。根据规划年限以及优化目标的不同,将上述具有不同模糊性的产量优化模型进一步细化。当视整个油田为一个整体进行规划时,根据规划年限和优化目标的不同建立相应的年度及多年度(含单目标、多目标)模糊目标资源型和模糊系数型产量优化模型。当将油田及采油厂视为一个二层系统进行规划时,建立相应的单目标、多目标模糊目标资源型和模糊系数型二层产量模糊优化模型。
第三,以油田生产实际数据为例,借助隶属度函数和三角模糊数采用不同方法对不同的类型的模糊规划模型进行确定性转换,从而采用确定性优化问题求解方法对其进行求解,得到不同的模糊规划方案。通过与确定性产量优化方案的比较分析可以看出,基于模糊优化理论的产量优化方案不仅能通过三角模糊数的引入体现参数的变化区间和可能性程度,而且允许模糊约束条件和模糊目标的存在,从而使得产量模糊优化方案更符合生产实际。
最后,由于不同的规划目标、不同的求解方法(尤其是多目标规划问题的求解方法具有多样性且求解结果的不唯一)会造成求解得到的规划方案具有差异,因此需要借助有效的评价方法对得到的多种方案进行优选。评价本身的非线性以及突出影响因素的非线性造成原有的模糊综合评判方法具有一定的局限性。本文引入突出影响因子的非线性模糊综合评价方法,既能克服传统模糊评判方法忽略了突出影响因素的弊端,又具有线性模糊评判方法的优势。以产量构成优化方案为例,通过非线性评价方法得到的结果与传统线性模糊评价方案得到的评价结果相比具有一定的一致性,当指标具有突出影响因素时,非线性模糊方法得到的方案排序能体现突出影响因素对方案优劣的影响,因此更符合评价的本质和实际。因此采用非线性模糊综合评价法得到的产量构成规划方案排序更加合理,更符合生产实际。
The production optimization is the main content of oilfield development planning, which aims at obtaining the maximization of productivity and benefit or the minimization of oilfield development cost under a limited investment. Production optimization can be further divided into production composition, production distribution and stimulation production composition. Generally, mathematic programming method is applied to solve the restrictiveness problem between goal and constraint during optimization process. However, most of the methods were established under definite condition and can not solve the actual production problems with fuzzy characters in parameter, variable, constraint and goals. In fact, during production optimization of oilfield development, fuzzy characters are widely existed in resource evaluation, oil price predicting, market demanding and so on. The definite models which ignore fuzzy factors during production optimization can not reflect the actual process. So, it's important and meaningful to study oilfield production optimization based on fuzzy programming theory.
Firstly, this paper made a comprehensive analysis on the uncertainly during oilfield development process, and defined the fuzzy factors and their manifestation in production optimization process. The fuzzy factors mainly include the flexibility of constraints, the fuzzy objective and the fuzzy number of parameters coefficient or variable in the model.
Secondly, according to fuzzy programming theory, we established fuzzy objective resource models and fuzzy coefficient models based on the different fuzzy manifestation in the model..Each model was further classified according to planning period (annual or multiple years) and optimization target (single or multiple objectives). When the oilfield was considered as a whole, we established fuzzy objective resource and fuzzy coefficient production optimization models with various planning period and optimization target. In addition, two-level fuzzy objective resource models and fuzzy coefficient parameters models with different optimization targets were established when the oilfield was considered as a two layer system.
Thirdly, membership function and triangular fuzzy number were applied to convert fuzzy models to deterministic models based on fuzzy theory. Then, the established fuzzy models were solved by the solution of deterministic optimization process and various programming plans were obtained. Compared to deterministic production optimization method, fuzzy production optimization were more suitable to the production practice by introducing membership and fuzzy numbers which reflected the changeable interval and the degree of probability.
As the programming plans varied with optimization target and method, it is necessary to establish an effect evaluation method to obtain the best plan. In this paper, a non-linear fuzzy comprehensive evaluation method with prominent impact factors was set up and this method combined the characteristics of prominent impact factor and overcome the limitation of tradition fuzzy comprehensive evaluation method. In addition, both the non-linear fuzzy comprehensive evaluation and linear fuzzy comprehensive evaluation method were applied to the evaluation of fuzzy coefficient production composition models. The evaluation results were consistent partly, but the result of non-linear fuzzy evaluation reflected the effect of prominent impact factors and was more suitable for the oilfield production optimization, which possesses prominent impact factors in evaluation indicator system.
引文
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