專利名稱：考慮不確定性優(yōu)化儲(chǔ)層性能的制作方法
技術(shù)領(lǐng)域：
本說明書一般涉及油和氣開采，更具體地涉及用于考慮不確定性的儲(chǔ)層評(píng)價(jià)、儲(chǔ)層管理和/或儲(chǔ)層開發(fā)計(jì)劃的工作方法。
背景技術(shù)：
開發(fā)和管理石油資源通常需要將多年的大量經(jīng)濟(jì)投資寄期望于得到相應(yīng)的大量財(cái)政回報(bào)。石油儲(chǔ)層產(chǎn)生利潤(rùn)或損失很大程度上取決于對(duì)儲(chǔ)層開發(fā)和管理所實(shí)施的對(duì)策和策略。儲(chǔ)層開發(fā)計(jì)劃涉及擬定和/或選擇將長(zhǎng)期產(chǎn)生有利經(jīng)濟(jì)結(jié)果的強(qiáng)有力的對(duì)策和策略。儲(chǔ)層開發(fā)計(jì)劃例如可包括對(duì)于設(shè)施例如生產(chǎn)平臺(tái)、井等的大小、時(shí)間安排和位置， 以及隨后的擴(kuò)建和連接做出決策。關(guān)鍵的決策可涉及平臺(tái)的數(shù)量、位置和分配，以及在每個(gè)油氣田中鉆井和完井的時(shí)間安排。鉆井后決策可包括確定多個(gè)井的產(chǎn)量分配。任何一個(gè)決策或行動(dòng)可具有全系統(tǒng)含義，例如對(duì)整個(gè)石油作業(yè)或儲(chǔ)層產(chǎn)生正或負(fù)影響。鑒于前述的儲(chǔ)層開發(fā)計(jì)劃方面——其僅為面向石油資源管理者的多種決策中有代表性的一些，人們能夠理解該計(jì)劃的價(jià)值和影響。儲(chǔ)層開發(fā)計(jì)劃和生產(chǎn)的優(yōu)化可受若干因素影響。例如，在儲(chǔ)層性能、經(jīng)濟(jì)和/或開發(fā)計(jì)劃的其他組成部分中存在不確定性，并且傳統(tǒng)儲(chǔ)層開發(fā)計(jì)劃過程通常沒有充分考慮不確定性。不確定性在與開發(fā)計(jì)劃相關(guān)的信息和因素中通常是固有的。即，對(duì)優(yōu)化問題(包括該問題的數(shù)學(xué)模擬)的輸入幾乎總是包含不確定性。不確定性可被看做事先不確定的或以其他方式保持未知的特征或方面。通常，有兩種類型的不確定性，偶然不確定性和認(rèn)知不確定性。偶然不確定性是其中特定參數(shù)的值未知但該參數(shù)的概率分布函數(shù)(“PDF”)已知的不確定性。認(rèn)知不確定性是由缺少定性信息引起的并且更加難以估計(jì)的不確定性。這些不確定性可能使圍繞儲(chǔ)層開發(fā)計(jì)劃的工作過程的優(yōu)化變復(fù)雜。傳統(tǒng)儲(chǔ)層開發(fā)計(jì)劃過程通常不充分地解決偶然不確定性。在另一方面，對(duì)于不能充分分析、表征、量化和模擬認(rèn)知不確定性，沒有系統(tǒng)的補(bǔ)救方案。不確定性因素可以以若干方式進(jìn)入儲(chǔ)層模擬過程。例如，在數(shù)據(jù)(“輸入”)例如巖石類型和滲透率圖中有不確定性。在模型中也有不確定性，這些模型用于將對(duì)儲(chǔ)層已知的內(nèi)容轉(zhuǎn)換成數(shù)字模型，例如離散或網(wǎng)格誤差。另外，存在人為因素的不確定性，其可影響包括在模型中的性質(zhì)估計(jì)和范圍估計(jì)，以及與不同不確定性相關(guān)的概率。儲(chǔ)層開發(fā)計(jì)劃的傳統(tǒng)工作方法通常沒有解決模型和人為因素的不確定性。儲(chǔ)層開發(fā)計(jì)劃過程可依靠試驗(yàn)設(shè)計(jì)方法來分析和/或確認(rèn)以及隨后排列對(duì)于不同結(jié)果的首要輸入不確定性因素的重要性。每個(gè)不確定性因素都被指定了一個(gè)值或水平， 例如高、中或低，或只是高和低。基于每個(gè)因素的因素?cái)?shù)和水平數(shù)設(shè)計(jì)參數(shù)空間。雖然試驗(yàn)設(shè)計(jì)方法可減少與確定每個(gè)因素對(duì)結(jié)果的貢獻(xiàn)相關(guān)的運(yùn)行或?qū)嶒?yàn)數(shù)，但該方法假設(shè)在結(jié)果和因素之間的連續(xù)或可定義的關(guān)系，其將不會(huì)估計(jì)未考慮的非確定性，并可導(dǎo)致次優(yōu)化的開發(fā)決策。另一個(gè)影響儲(chǔ)層開發(fā)計(jì)劃優(yōu)化的因素是儲(chǔ)層開發(fā)計(jì)劃中不確定性表達(dá)的分解。需要分析以確定不確定性的主要組成部分和它們的相依性，例如通常最好選擇最小化相依性的組成部分。儲(chǔ)層開發(fā)計(jì)劃的優(yōu)化過程可能受到挑戰(zhàn)，即使在經(jīng)濟(jì)以及儲(chǔ)層性能和表面設(shè)施都完全已知的假設(shè)下。通常，大量的軟和硬約束用于甚至更大量的決策變量。然而，在實(shí)踐中，在儲(chǔ)層性能、經(jīng)濟(jì)和/或決策過程的其他組成部分中都存在不確定性，這使優(yōu)化過程復(fù)雜化。儲(chǔ)層開發(fā)計(jì)劃或管理對(duì)策的優(yōu)化從在優(yōu)化期間保持充分詳細(xì)的不確定性表達(dá)中受
■、Λ
frff. ο目前，通常將對(duì)于儲(chǔ)層性能、經(jīng)濟(jì)或決策過程的其他組成部分中不確定性的考慮因素減少至非常有限的數(shù)據(jù)組(case)，例如由“高側(cè)”數(shù)據(jù)組、可感知的“最有可能”或“中間”數(shù)據(jù)組以及“下側(cè)”數(shù)據(jù)組所代表。例如，對(duì)于上述三個(gè)數(shù)據(jù)組中的每一個(gè)，通過通常對(duì)儲(chǔ)層的不確定性空間內(nèi)的任意點(diǎn)抽樣，隨后分別在第90個(gè)百分位、第50個(gè)百分位和第10 個(gè)百分位選擇三個(gè)產(chǎn)生采油的情況，儲(chǔ)層性能的不確定性被降低至已知值。在此使用的術(shù)語“不確定性空間”通常指的是與正求解問題相關(guān)的不確定性的表述，例如優(yōu)化程序數(shù)據(jù)輸入的集合的不確定性?；诓淮_定性空間的有限抽樣，值被分配到“高側(cè)”數(shù)據(jù)組、“最有可能”或“中間”數(shù)據(jù)組以及“下側(cè)”數(shù)據(jù)組。決策通常優(yōu)化一個(gè)具體的數(shù)據(jù)組，通常為可感知的“最有可能”數(shù)據(jù)組，并且隨后評(píng)估其余兩個(gè)數(shù)據(jù)組以提供風(fēng)險(xiǎn)水平的估計(jì)。然而，這種方法通常低估了不確定性的復(fù)雜性，并可導(dǎo)致次優(yōu)化的解或比一些其他未確認(rèn)的解較不適合(less favorable) 1 角軍。還有另一個(gè)影響儲(chǔ)層開發(fā)計(jì)劃優(yōu)化的因素是可用的傳統(tǒng)優(yōu)化技術(shù)的計(jì)算限制。對(duì)于除了最基本數(shù)據(jù)組以外的數(shù)據(jù)組來說，傳統(tǒng)模型通常都太簡(jiǎn)單，并且對(duì)問題的計(jì)算出的解可能為次優(yōu)化的，或可能甚至是不可行的，特別是如果模型參數(shù)最終與選擇用作被求解的優(yōu)化模型的輸入的那些參數(shù)不同的話。盡管計(jì)算機(jī)速度和優(yōu)化方法的性能已經(jīng)有了改進(jìn)，但考慮不確定性進(jìn)行優(yōu)化所需技術(shù)的計(jì)算成本足夠高，以致在大多數(shù)情況詳細(xì)模型的使用目前是不可行的。儲(chǔ)層開發(fā)計(jì)劃優(yōu)化的還有另一個(gè)組成部分涉及將前述不確定性技術(shù)整合到一起的工作過程。傳統(tǒng)方法通常不考慮優(yōu)化過程中不確定性的表述，因此沒有有效地整合系統(tǒng)的復(fù)雜性、影響決策的不確定性數(shù)量以及不同的開發(fā)或作業(yè)考慮因素的數(shù)量。在此使用的術(shù)語“優(yōu)化的”、“優(yōu)化”、“使優(yōu)化”、“最優(yōu)性”、“最優(yōu)化”(還有這些術(shù)語的衍生詞和其他形式以及語言學(xué)上相關(guān)的詞或短語)，不意欲在要求本發(fā)明找到最好的解或作出最好的決策的意義上進(jìn)行限制。盡管數(shù)學(xué)上優(yōu)化的解可實(shí)際上達(dá)到所有數(shù)學(xué)上可行的最好的可能性，但現(xiàn)實(shí)世界中優(yōu)化程序、方法、模型和過程的實(shí)施方式可向這個(gè)目標(biāo)工作，而不必實(shí)際上達(dá)到完美。因此，獲得本公開益處的本領(lǐng)域技術(shù)人員將理解，在本發(fā)明范圍的上下文中，這些術(shù)語是更一般性的。這些術(shù)語可描述朝著這樣的解工作，這種解可以是最好的可行的解，優(yōu)選的解或在約束范圍內(nèi)提供特別益處的解；或者這些術(shù)語可描述持續(xù)改進(jìn)，或可描述精煉，或可描述搜索目標(biāo)的高點(diǎn)或最大值，或可描述處理以減少補(bǔ)償函數(shù)，等。鑒于上述的討論，在本領(lǐng)域中顯然需要改進(jìn)的工作方法，其能輔助儲(chǔ)層開發(fā)計(jì)劃和/或能提供與儲(chǔ)層開發(fā)和資源管理有關(guān)的決策支持。進(jìn)一步需要能有效分析、表征、量化和模擬與儲(chǔ)層有關(guān)的不確定性的工作方法。對(duì)于進(jìn)一步需要能在將開發(fā)計(jì)劃或管理對(duì)策優(yōu)化的同時(shí)，保持足夠詳細(xì)的不確定性表述的工作方法。進(jìn)一步需要能在保持模型關(guān)鍵特征的同時(shí)，將模型降低至可管理大小的工作方法。進(jìn)一步需要能整合系統(tǒng)復(fù)雜性、影響決策的不確定性數(shù)量以及計(jì)劃或決策支持的不同考慮因素?cái)?shù)量的工作方法。進(jìn)一步需要能在不確定性的存在下幫助優(yōu)化與開發(fā)計(jì)劃或管理對(duì)策有關(guān)的決策的工作方法。在本領(lǐng)域中上述需要的描述意欲為代表性的，而不是窮舉性的。解決一種或多種這類需要或本領(lǐng)域中一些其他相關(guān)缺點(diǎn)的技術(shù)將有益于儲(chǔ)層開發(fā)計(jì)劃，例如更加有效和更加有利地提供用于開發(fā)和管理儲(chǔ)層的決策或計(jì)劃。

發(fā)明內(nèi)容
在此公開的方面支持為開發(fā)和管理石油資源例如石油儲(chǔ)層作出決策、計(jì)劃、對(duì)策和/或策略。具體地，一種或多種示例性實(shí)施方式可用于幫助儲(chǔ)層評(píng)價(jià)、開發(fā)計(jì)劃和/或儲(chǔ)層管理。例如，儲(chǔ)層評(píng)價(jià)可包括基于儲(chǔ)層大小和/或質(zhì)量的評(píng)估針對(duì)性質(zhì)決定適當(dāng)?shù)耐稑?biāo)數(shù)額(bid amount)。開發(fā)計(jì)劃可包括決定要建設(shè)和/或安裝在工地的表面設(shè)施的大小、時(shí)間安排和/或位置。儲(chǔ)層管理可包括確定怎樣操作或管理油氣田例如產(chǎn)量/壓力設(shè)定、要修理的井和/或要鉆的加密井。前述儲(chǔ)層評(píng)價(jià)、開發(fā)計(jì)劃和/或儲(chǔ)層管理的使用的中間應(yīng)用可包括改進(jìn)的儲(chǔ)層表征(以及任何相關(guān)的不確定性)、流動(dòng)模型歷史匹配和/或就提出的技術(shù)使用說服預(yù)期的開發(fā)伙伴。在一個(gè)一般性方面，一種用于優(yōu)化含烴儲(chǔ)層的儲(chǔ)層性能的方法包括(a)確認(rèn)儲(chǔ)層相關(guān)目標(biāo)；(b)表征促成該儲(chǔ)層相關(guān)目標(biāo)的不確定性，其中表征該目標(biāo)的不確定性包括確定決策變量和與該目標(biāo)相關(guān)的不確定性變量；(c)分析所確定的不確定性變量并將不確定性變量與和儲(chǔ)層相關(guān)目標(biāo)有關(guān)的基線模型整合，以便輸出整合了不確定性的修正模型；(d) 將確定的決策變量與該修正模型合并，并優(yōu)化該決策變量以產(chǎn)生優(yōu)化模型結(jié)果；以及(e) 提供該優(yōu)化模型結(jié)果作為對(duì)該基線模型的反饋，其中將該優(yōu)化模型結(jié)果與從該基線模型輸出的結(jié)果相比較，以確定每個(gè)模型結(jié)果的收斂性或重新評(píng)估該基線模型。這方面的實(shí)施可包括以下特征中的一種或多種。例如，儲(chǔ)層相關(guān)目標(biāo)可包括儲(chǔ)層的靜態(tài)儲(chǔ)層特性的評(píng)價(jià)、動(dòng)態(tài)儲(chǔ)層性能的預(yù)測(cè)和/或一種或多種涉及儲(chǔ)層開發(fā)計(jì)劃的方案中的一種或多種。儲(chǔ)層相關(guān)目標(biāo)可與和儲(chǔ)層有關(guān)的表面設(shè)施、地下設(shè)備、資源以及儲(chǔ)層和/ 或兩者相關(guān)?；趦?yōu)化模型結(jié)果，如果基線模型和優(yōu)化模型的結(jié)果不一致，步驟b)至e)可進(jìn)行迭代地重復(fù)，例如，如結(jié)合圖1所示和所述。分析所確定的不確定性變量可包括使用響應(yīng)面模型、概率分布函數(shù)模型和/或其結(jié)合的至少一種，以產(chǎn)生至少一種代理模型和/或至少一種保持修正模型中模型性能和模型特性的概率分布函數(shù)模型?；€模型可包括一種或多種相對(duì)精細(xì)的模型，并且修正模型可包括更多的相對(duì)粗糙的模型?；€模型可為高精確模型，并且修正模型可為該高精確模型的高速(根據(jù)處理時(shí)間)表述?；€模型可為高精確模型，并且修正模型可為該高精確模型的低精確表述。該方法可包括獲得關(guān)于與儲(chǔ)層相關(guān)目標(biāo)有關(guān)的多個(gè)因素的輸入；基于該輸入，將多個(gè)因素中的一些因素表征為決策變量，將多個(gè)因素中的其他因素表征為不確定性變量; 以及響應(yīng)通過基于計(jì)算機(jī)的程序處理決策變量和不確定性變量，提供與完成儲(chǔ)層相關(guān)目標(biāo)有關(guān)的輸出。獲得輸入的步驟可包括實(shí)行特爾裴法(Delphi method)，其包括通過特爾裴法確定與儲(chǔ)層開發(fā)目標(biāo)有關(guān)的因素和范圍。獲得輸入可包括從專家小組獲得輸入。獲得輸入的步驟可包括獲得專家小組中每個(gè)專家的意見；以及從每個(gè)專家征求關(guān)于所獲得意見的反饋，同時(shí)保持每個(gè)所獲得意見匿名。通過基于計(jì)算機(jī)的程序處理決策變量和不確定性變量包括通過定義關(guān)鍵不確定性的試驗(yàn)設(shè)計(jì)技術(shù)或其他方法，產(chǎn)生與不確定性變量相關(guān)的響應(yīng)面模型或一些其他的高速代理模型。通過基于計(jì)算機(jī)的程序處理決策變量和不確定性變量包括通過不確定性相互作用的貝葉斯信任網(wǎng)(Bayesian Belief Networks)或其他方法，產(chǎn)生與不確定性變量相關(guān)的分布函數(shù)模型或其他表述。通過基于計(jì)算機(jī)的程序處理決策變量和不確定性變量可包括通過計(jì)算機(jī)實(shí)施的穩(wěn)健(robust)優(yōu)化，基于至少一個(gè)數(shù)據(jù)參數(shù)和不確定性空間優(yōu)化儲(chǔ)層開發(fā)計(jì)劃的至少一些方面。通過基于計(jì)算機(jī)的程序處理決策變量和不確定性變量可包括通過隨機(jī)規(guī)劃進(jìn)行優(yōu)化?；谟?jì)算機(jī)的程序可包括通過基于馬爾可夫決策過程(Markov decision process)的優(yōu)化進(jìn)行優(yōu)化?？苫趦?yōu)化模型結(jié)果制定儲(chǔ)層開發(fā)計(jì)劃。可根據(jù)該儲(chǔ)層開發(fā)計(jì)劃從儲(chǔ)層中開發(fā)烴資源。在另一個(gè)一般性方面，提供了一種用于確定儲(chǔ)層性能的方法，該方法包括基于專家小組的輸入將與儲(chǔ)層開發(fā)有關(guān)的不確定性表征為決策變量和不確定性變量；用儲(chǔ)層模型分析該不確定性變量，以構(gòu)建代理模型；以及通過計(jì)算機(jī)實(shí)施的穩(wěn)健優(yōu)化、隨機(jī)規(guī)劃和基于馬爾可夫決策過程的優(yōu)化模型中一種或多種，優(yōu)化該決策變量和代理模型。這方面的實(shí)施可包括以下特征中一種或多種。例如，將通過例如保持每個(gè)專家輸入匿名，減少專家小組的偏見。在一個(gè)或多個(gè)前述的方面，基于計(jì)算機(jī)或軟件的方法、過程或工作流程可提供與開發(fā)一個(gè)或多個(gè)石油儲(chǔ)層有關(guān)的決策支持。例如，一種示例性方法可整合各種與儲(chǔ)層開發(fā)計(jì)劃相關(guān)的技術(shù)。在某些實(shí)施方式中，用匿名或特爾裴技術(shù)或方法，將不確定性表征為數(shù)據(jù)參數(shù)。例如該數(shù)據(jù)參數(shù)可包括未知或不確定的流體動(dòng)力學(xué)、儲(chǔ)層大小、目前的開發(fā)狀態(tài)、目前和預(yù)計(jì)的石油價(jià)格、鉆井費(fèi)用、每小時(shí)鉆井時(shí)間的費(fèi)用、地質(zhì)數(shù)據(jù)、資金花費(fèi)、目前和預(yù)計(jì)的可用資源(人、財(cái)政、設(shè)備等)以及監(jiān)管環(huán)境一一列舉幾個(gè)有代表性的可能性。每個(gè)數(shù)據(jù)參數(shù)都可具有不確定性。更具體地，數(shù)據(jù)參數(shù)的每個(gè)要素可具有相關(guān)的不確定性的水平、數(shù)量或指示。一些數(shù)據(jù)參數(shù)可已知具有高水平不確定性，例如目前鉆井時(shí)間的費(fèi)用，而其他的輸入數(shù)據(jù)可具有不同程度的不確定性。例如，將來鉆井時(shí)間費(fèi)用的不確定性通常作為計(jì)劃入將來增加的時(shí)間量而增加或隨著油價(jià)的增加而增加。因此，開發(fā)計(jì)劃第五年的鉆井時(shí)間費(fèi)用的不確定性將有可能高于第二年的鉆井時(shí)間費(fèi)用的不確定性。數(shù)據(jù)參數(shù)的集合不確定性可定義不確定性空間。一種軟件程序可通過處理數(shù)據(jù)參數(shù)和考慮不確定性空間而產(chǎn)生儲(chǔ)層開發(fā)計(jì)劃，例如通過應(yīng)用穩(wěn)健優(yōu)化程序，或基于隨機(jī)規(guī)劃的程序，或基于馬爾可夫決策過程的方法。產(chǎn)生儲(chǔ)層開發(fā)計(jì)劃可包括例如輸出計(jì)劃的一些方面，作出與產(chǎn)生或改變計(jì)劃有關(guān)的決定，或作出對(duì)一種或多種與儲(chǔ)層開發(fā)或管理有關(guān)的決策的推薦。本發(fā)明內(nèi)容中提出的儲(chǔ)層開發(fā)決策支持工具的討論僅是為了說明性目的?？筛鶕?jù)以下公開的實(shí)施方式詳細(xì)描述的研讀，并參考隨后的圖和權(quán)利要求，可更加清楚地理解和領(lǐng)會(huì)各方面。此外，在研究以下的圖和詳細(xì)描述之后，其他的方面、系統(tǒng)、方法、特征、優(yōu)點(diǎn)和目的對(duì)本領(lǐng)域技術(shù)人員而言將是顯然的。所有這樣的方面、系統(tǒng)、方法、特征、優(yōu)點(diǎn)和目的旨在都包括在本說明書內(nèi)，都在本公開的范圍內(nèi)，并且都通過所附的權(quán)利要求保護(hù)。


圖1是根據(jù)某些示例性實(shí)施方式的用于儲(chǔ)層開發(fā)計(jì)劃、儲(chǔ)層評(píng)價(jià)和/或儲(chǔ)層管理的優(yōu)化方法的流程圖說明。圖2是表示根據(jù)某些示例性實(shí)施方式，與儲(chǔ)層模型穩(wěn)健優(yōu)化數(shù)據(jù)相關(guān)的整個(gè)不確定性空間使用的圖示說明。圖3是多階段隨機(jī)規(guī)劃決策樹的說明，其表示根據(jù)某些示例性實(shí)施方式，與在幾個(gè)步驟中解析的儲(chǔ)層模型數(shù)據(jù)相關(guān)的不確定性和不確定性隨時(shí)間的解析。圖4是基于馬爾可夫決策過程的方法的說明，其表示根據(jù)某些示例性實(shí)施方式， 與在幾個(gè)步驟中解析的儲(chǔ)層模型數(shù)據(jù)相關(guān)的不確定性和不確定性隨時(shí)間的解析。圖5是示例性系統(tǒng)的示意圖，該系統(tǒng)用于在虛擬特爾裴環(huán)境內(nèi)由記錄者和主持者向?qū)＜倚〗M征求輸入。圖6是虛擬特爾裴環(huán)境內(nèi)來自主持者觀點(diǎn)的白板圖的示例性屏幕快照。圖7是虛擬特爾裴環(huán)境內(nèi)來自參與者觀點(diǎn)的白板圖的示例性屏幕快照?？蓞⒄丈鲜鰣D更好地理解實(shí)施方式的很多方面。圖中所示的要素和特征不必按比例繪制、強(qiáng)調(diào)，而是基于清楚說明本發(fā)明示例性實(shí)施方式的原理。此外，可夸大某些尺寸以幫助從視覺上傳達(dá)這樣的原理。在圖中，參考數(shù)字指代幾個(gè)圖中相似或相關(guān)的但不必相同的要素。發(fā)明詳述一種或多種示例性實(shí)施方式支持這樣的工作方法，該工作方法整合了與儲(chǔ)層相關(guān)的不確定性的分析和表征，在儲(chǔ)層開發(fā)計(jì)劃、儲(chǔ)層評(píng)價(jià)和/或儲(chǔ)層管理方面作出決策。這種范例使得能夠作出顯著優(yōu)異的決策。公開的方面可以以多種不同的形式來體現(xiàn)，并不應(yīng)理解為限于在此陳述的實(shí)施方式；更確切地，提供這些實(shí)施方式以便本公開是完全和全面的，并且向本領(lǐng)域技術(shù)人員完全傳達(dá)本公開的范圍。另外，在此給出的所有“實(shí)施例”或“示例性實(shí)施方式”都意欲為非限制性的，并且由本公開的表述支持，等等?，F(xiàn)在將參考圖1詳細(xì)描述示例性實(shí)施方式。圖1是考慮不確定性優(yōu)化儲(chǔ)層性能的方法100的流程圖說明。對(duì)于示例性實(shí)施方式中一種或多種而言，在此描述的方法和過程中的某些步驟必須自然地先于其他步驟，以起到所描述的作用。然而，如果這樣的順序或次序不會(huì)不利地改變所述方法或過程的功能，該示例性實(shí)施例不限于所描述的步驟的順序。即，應(yīng)認(rèn)識(shí)到，一些步驟可在其他步驟之前或之后進(jìn)行，或與其他步驟平行進(jìn)行，而不偏離本公開的范圍和精神。
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以下實(shí)施方式中的一種或多種可包括可用計(jì)算機(jī)和/或手工操作實(shí)施的多種過程。以下實(shí)施方式中的一種或多種可包括一種或多種計(jì)算機(jī)程序，該計(jì)算機(jī)程序體現(xiàn)在此所述的某些功能，并在實(shí)施例、圖表、圖和流程圖中進(jìn)行說明。然而，可以有多種不同的用計(jì)算機(jī)編程、手工地、非基于計(jì)算機(jī)的機(jī)器，或結(jié)合計(jì)算機(jī)和手工實(shí)施來實(shí)施所述方面的方法，這應(yīng)該是顯然的。在下文中描述的實(shí)施方式不應(yīng)解釋為限于任何一組計(jì)算機(jī)程序指令。 另外，基于在此提供的本公開和教導(dǎo)，本領(lǐng)域的程序員能夠毫無困難地或不通過過度的實(shí)驗(yàn)寫出這樣的計(jì)算機(jī)程序。因此，不認(rèn)為一組特定程序碼指令的公開對(duì)于充分理解怎樣做出和使用示例性實(shí)施方式來說是必須的。將在以下描述中結(jié)合說明功能及程序流程和過程的圖，更加詳細(xì)地解釋示例性實(shí)施方式的任何編程方面的功能。參看圖1，示例性過程100開始于步驟105。在步驟105中，確認(rèn)研究的目標(biāo)，例如儲(chǔ)層相關(guān)目標(biāo)。在某些示例性實(shí)施方式中，研究的目標(biāo)可為評(píng)價(jià)靜態(tài)儲(chǔ)層特性、預(yù)測(cè)動(dòng)態(tài)儲(chǔ)層性能或開發(fā)與開發(fā)計(jì)劃有關(guān)的可能方案。研究的目標(biāo)將確定包括在模擬過程中的細(xì)節(jié)的范圍。步驟105往下進(jìn)行步驟110。在步驟110中，表征了不確定性。在某些實(shí)施方式中，關(guān)鍵不確定性因素為儲(chǔ)層的大小。在可選實(shí)施方式中，若干因素可影響決策。不確定性可通過若干示例性技術(shù)進(jìn)行表征。例如，不確定性可通過以最小化可能的偏見的方式收集專家意見以確認(rèn)因素、它們的范圍以及它們的分布進(jìn)行表征。除了表征不確定性的傳統(tǒng)方法，步驟110認(rèn)為人為因素也可在不確定性表征中起作用。在另一個(gè)示例性實(shí)施方式中，步驟110利用特爾裴方法來解決人為因素?！疤摂M” 特爾裴方法通過交互式平臺(tái)(interactive arena)系統(tǒng)性地收集專家意見，同時(shí)保持特爾裴方法的匿名方面。小組主持者向?qū)＜医M提供每個(gè)人的匿名意見和他們決策的理由。每個(gè)專家可根據(jù)小組主持者提供的信息修改他們的意見。在若干會(huì)議期或多數(shù)人意見達(dá)成后， 該過程結(jié)束，并且基于平均或中值分?jǐn)?shù)確定因素的重要性，同時(shí)因素范圍基于多數(shù)人的意見。確認(rèn)的因素隨后劃分為決策變量，例如通過所作出的選擇可進(jìn)行控制的因素，或不確定性變量，例如與自然狀態(tài)相關(guān)但沒有足夠的知識(shí)知道它是什么的因素。由步驟110確定的不確定性變量被輸入步驟115。在步驟115中，用現(xiàn)有的或特別構(gòu)建的儲(chǔ)層模型分析不確定性變量。通常必須大大減少該儲(chǔ)層模型的維度，以使優(yōu)化過程可數(shù)字化處理。在一些實(shí)施方式中，可用高速模型分析步驟115中的不確定性變量，該高速模型是計(jì)算有效的，并提供儲(chǔ)層和表面設(shè)施動(dòng)態(tài)(behavior)的近似值。該高速模型提供了比所用的傳統(tǒng)高精確模型更低的計(jì)算精度，并且產(chǎn)生了相對(duì)粗的結(jié)果，并因此在典型的計(jì)算系統(tǒng)中更快地執(zhí)行。該高速模型可由用于儲(chǔ)層和/或表面設(shè)施動(dòng)態(tài)的高精確模型中的一部分軟件碼產(chǎn)生。例如，可調(diào)整高精確模型的軟件以使其運(yùn)行更快，但具有較低的準(zhǔn)確度。 可改變或配置高精確模型，以通過減少參數(shù)輸入數(shù)、通過指定更大的存儲(chǔ)單元(cell)大小等來提供高速模型。用于不確定性變量分析的模型的合適例子包括但不限于響應(yīng)面模型、概率分布函數(shù)(PDF)模型以及其結(jié)合。響應(yīng)面模型可通過試驗(yàn)設(shè)計(jì)技術(shù)或拉丁超立方抽樣(Latin hypercube sampling)來構(gòu)建。分布函數(shù)模型可用將未知變量表示為概率分布的貝葉斯信任網(wǎng)(BBNs)或其他方法例如多項(xiàng)式混沌展開來建立。不確定性變量的分析產(chǎn)生代理模型
9和保持該模型的性能和特性的PDF。在此使用的術(shù)語“代理模型”一般指的是用于開發(fā)決策和一種或多種不確定性變量之間關(guān)系的回歸。由步驟110確定的決策變量及由步驟115確定的代理模型和PDF被輸入步驟120。 在步驟120中，該決策變量被優(yōu)化。通過將數(shù)據(jù)中的不確定性并入優(yōu)化模型，獲得與各種不確定性實(shí)現(xiàn)中的決策相關(guān)的權(quán)衡，因此當(dāng)作出關(guān)于石油和/或天然氣儲(chǔ)層開發(fā)計(jì)劃的決策時(shí)，可得到更好的信息。優(yōu)化方法的合適例子包括但不限于穩(wěn)健優(yōu)化、隨機(jī)規(guī)劃和馬爾可夫決策過程(也稱為隨機(jī)動(dòng)態(tài)規(guī)劃)方法?？蛇x地，步驟120可涉及求解確定性優(yōu)化模型，其中不確定性被降低至單點(diǎn)估計(jì)，并在整個(gè)不確定性空間上評(píng)估所得解的性能。在某些實(shí)施方式中，步驟120的優(yōu)化方法為穩(wěn)健優(yōu)化。儲(chǔ)層開發(fā)計(jì)劃的穩(wěn)健優(yōu)化可包括一種或多種穩(wěn)健優(yōu)化模型，這些模型例如可為線性規(guī)劃問題、或非線性規(guī)劃問題、或混合整數(shù)線性規(guī)劃問題或混合整數(shù)非線性規(guī)劃問題形式。儲(chǔ)層開發(fā)計(jì)劃的穩(wěn)健優(yōu)化也可包括一種或多種用于求解這些模型的普適性求解程序或算法。普適性求解程序可包括商業(yè)上可得的或公開可得的數(shù)學(xué)規(guī)劃求解程序和特別設(shè)計(jì)的模型特異性技術(shù)的結(jié)合。可不通過用于非確定性表示的PDF實(shí)現(xiàn)求解儲(chǔ)層開發(fā)計(jì)劃的穩(wěn)健優(yōu)化模型。這種穩(wěn)健優(yōu)化的目標(biāo)是選擇能最好地處理各種不確定數(shù)據(jù)實(shí)現(xiàn)的解。假設(shè)不確定數(shù)據(jù)未知但是有界的，理論結(jié)果也可假設(shè)不確定性空間的凸性。將帶有不確定參數(shù)的優(yōu)化問題重新表示為對(duì)應(yīng)的穩(wěn)健優(yōu)化問題。在這種情況下，除了已知的或某些數(shù)據(jù)參數(shù)，還有不確定數(shù)據(jù)參數(shù)θ (theta)出現(xiàn)在約束中。將該約束重新表示，以便它們?cè)谌魏慰赡艿牟淮_定參數(shù)實(shí)現(xiàn)下必須得到滿足?，F(xiàn)在也提出決策變量數(shù)組“X”和“y”，以便它們依賴不確定參數(shù)的實(shí)現(xiàn)。min f (x, y)s. t. g(x，y;9)彡OV沒e·[不確定性空間}X e χy( θ ) e Y根據(jù)示例性實(shí)施方式，穩(wěn)健優(yōu)化通過促成整個(gè)給定不確定性空間優(yōu)化問題的可行性，例如就圖2所述基本上覆蓋不確定性空間，保證(或可選地提供或支持)優(yōu)化求解中的穩(wěn)健性和靈活性。參看圖2，根據(jù)本發(fā)明的某些示例性實(shí)施方式，整個(gè)不確定性空間200與儲(chǔ)層模型的穩(wěn)健優(yōu)化的數(shù)據(jù)相關(guān)。描繪了三個(gè)軸205，其中每個(gè)表示任何的三個(gè)不確定性變量，例如正態(tài)分布的。陰影表示各種概率，例如概率分布。然而，不確定性空間200可包括任何數(shù)量的變量和/或任何數(shù)量的概率分布。求解避免了違背(或不違背)任何數(shù)據(jù)實(shí)現(xiàn)的任何約束。另外，穩(wěn)健優(yōu)化允許減少給出最差情況(數(shù)據(jù)組)方案。在某些實(shí)施方式中，步驟120的優(yōu)化方法是基于補(bǔ)償(recourse)的優(yōu)化模型。如在此使用，術(shù)語“補(bǔ)償”指的是在已經(jīng)收到信息后采取正確行動(dòng)的能力。一種示例性的基于補(bǔ)償?shù)膬?yōu)化模型系統(tǒng)地解決了所有不確定數(shù)據(jù)及其隨時(shí)間的演化。這種基于補(bǔ)償?shù)膬?yōu)化模型合并了優(yōu)化模型中的不確定性表示并在所有方案中明確地評(píng)估求解性能。另外，基于補(bǔ)償?shù)膬?yōu)化模型可合并在現(xiàn)實(shí)世界中決策制定者具有的靈活性，以基于隨時(shí)間獲得的新信息調(diào)整決策。決策制定者將能基于該新信息做出正確的決策/行動(dòng)。這種范例允許產(chǎn)生保持可行性的靈活或穩(wěn)固的解，覆蓋不確定性空間，也允許在輸入數(shù)據(jù)的最優(yōu)性和不確定性之間做出權(quán)衡，以反映決策制定者的風(fēng)險(xiǎn)態(tài)度。
基于補(bǔ)償?shù)膬?yōu)化模型可包括長(zhǎng)期的投資、生產(chǎn)或開發(fā)計(jì)劃，其中固定決策隨時(shí)間內(nèi)分階段發(fā)生。因此，創(chuàng)造機(jī)會(huì)以隨時(shí)間流逝考慮更多明確的信息。模型中的決策也可包括相應(yīng)于行動(dòng)的決策，該行動(dòng)可恢復(fù)關(guān)于不確定性的信息。用導(dǎo)向穩(wěn)固、靈活、更高價(jià)值決策的補(bǔ)償和在現(xiàn)實(shí)世界中決策做出的現(xiàn)實(shí)模型，基于補(bǔ)償?shù)膬?yōu)化模型可提供更好的解。在一些實(shí)施方式中，基于補(bǔ)償?shù)膬?yōu)化模型可為隨機(jī)規(guī)劃。在某些示例性實(shí)施方式中，隨機(jī)規(guī)劃提供了儲(chǔ)層開發(fā)計(jì)劃的方法并有效地處理了不確定性，如就圖3進(jìn)一步所述的。在一些實(shí)施方式中，該框架可類似于穩(wěn)健優(yōu)化模型。然而，目標(biāo)中的補(bǔ)償函數(shù)可替換所有被認(rèn)為可能的實(shí)現(xiàn)——有時(shí)稱為“方案”——的可行性。一個(gè)隨機(jī)規(guī)劃的示例性實(shí)施方式利用了這樣的性質(zhì)——控制儲(chǔ)層開發(fā)計(jì)劃數(shù)據(jù)的概率分布通常是已知或可估計(jì)的。在一些實(shí)施方式中，可利用該隨機(jī)規(guī)劃模型以發(fā)現(xiàn)這樣的策略——其對(duì)所有或幾乎所有可能的數(shù)據(jù)例子都是可行的，以及最大化決策和隨機(jī)變量的一些函數(shù)的預(yù)期。在一些實(shí)施方式中，使用了基于多階段隨機(jī)規(guī)劃的方法。在一些實(shí)施方式中，基于隨機(jī)規(guī)劃的方法可進(jìn)一步包括概率或機(jī)會(huì)約束、預(yù)計(jì)的價(jià)值約束的添加和/或優(yōu)化模型目標(biāo)中的風(fēng)險(xiǎn)估量。通常，可對(duì)基于隨機(jī)規(guī)劃的方法進(jìn)行分析求解或數(shù)字求解，并進(jìn)行分析， 以向決策制定者提供有用的信息。在一些示例性實(shí)施方式中，基于隨機(jī)規(guī)劃的方法包括兩階段模型或線性程序，其為基于多階段隨機(jī)規(guī)劃的方法的具體實(shí)施方式
。在這種實(shí)施方式中，決策制定者在第一階段期間采取一些行動(dòng)，在這之后，收到有關(guān)第一階段決策結(jié)果的信息。其后，可在第二階段中做出補(bǔ)償決定，該補(bǔ)償決定補(bǔ)償了由于第一階段決策而可能經(jīng)歷的任何負(fù)效應(yīng)?；趦呻A段隨機(jī)規(guī)劃的方法旨在用時(shí)間范圍的一點(diǎn)上求解的不確定性，優(yōu)化受到約束的目標(biāo)函數(shù)的期望值。來自這種模型的最優(yōu)策略為單一第一階段策略和補(bǔ)償決策的集合，有時(shí)稱為“決策規(guī)則”，其定義了應(yīng)采取第二階段行動(dòng)對(duì)每個(gè)結(jié)果作出響應(yīng)。兩個(gè)用于兩階段模型的數(shù)學(xué)公式如下
權(quán)利要求
1.一種優(yōu)化含烴儲(chǔ)層的儲(chǔ)層性能的方法，包括以下步驟(a)確認(rèn)儲(chǔ)層相關(guān)目標(biāo)；(b)表征促成所述儲(chǔ)層相關(guān)目標(biāo)的不確定性，其中表征所述目標(biāo)的不確定性包括確定決策變量和與所述目標(biāo)相關(guān)的不確定性變量；(c)分析所確定的不確定性變量并將所述不確定性變量與和所述儲(chǔ)層相關(guān)目標(biāo)有關(guān)的基線模型整合，以輸出整合了不確定性的修正模型；(d)將所確定的決策變量與所述修正模型合并，并優(yōu)化所述決策變量以產(chǎn)生優(yōu)化模型結(jié)果；以及(e)提供所述優(yōu)化模型結(jié)果作為對(duì)所述基線模型的反饋，其中將所述優(yōu)化模型結(jié)果與從所述基線模型輸出的結(jié)果相比較，以確定每個(gè)模型的結(jié)果的一致性或重新評(píng)估所述基線模型。
2.根據(jù)權(quán)利要求1所述的方法，其中所述儲(chǔ)層相關(guān)目標(biāo)包括儲(chǔ)層的靜態(tài)儲(chǔ)層特性的評(píng)價(jià)，或動(dòng)態(tài)儲(chǔ)層性能的預(yù)測(cè)。
3.根據(jù)權(quán)利要求1所述的方法，其中所述儲(chǔ)層相關(guān)目標(biāo)包括一種或多種涉及儲(chǔ)層開發(fā)計(jì)劃的方案、一種或多種涉及儲(chǔ)層評(píng)價(jià)的方案、或一種或多種涉及儲(chǔ)層管理的方案。
4.根據(jù)權(quán)利要求2所述的方法，其中所述儲(chǔ)層相關(guān)目標(biāo)與和所述儲(chǔ)層有關(guān)的表面設(shè)施相關(guān)。
5.根據(jù)權(quán)利要求1所述的方法，進(jìn)一步包括基于所述優(yōu)化模型結(jié)果，如果所述基線模型與所述優(yōu)化模型的結(jié)果不一致，迭代地重復(fù)步驟b)至e)。
6.根據(jù)權(quán)利要求1所述的方法，其中分析所確定的不確定性變量包括用響應(yīng)面模型、 概率分布函數(shù)模型或其結(jié)合的至少一種，產(chǎn)生至少一種代理模型或至少一種保持所述修正模型中模型性能和模型特性的概率分布函數(shù)模型。
7.根據(jù)權(quán)利要求1所述的方法，其中所述基線模型是相對(duì)精細(xì)的模型，并且所述修正模型是相對(duì)粗糙的模型。
8.根據(jù)權(quán)利要求1所述的方法，其中所述基線模型是高精確模型，并且所述修正模型是所述高精確模型的高速表述。
9.根據(jù)權(quán)利要求1所述的方法，進(jìn)一步包括獲得關(guān)于與所述儲(chǔ)層相關(guān)目標(biāo)有關(guān)的多個(gè)因素的輸入；基于所述輸入，將所述多個(gè)因素中的一些因素表征為決策變量，和將所述多個(gè)因素中的其他因素表征為不確定性變量；以及響應(yīng)通過基于計(jì)算機(jī)的程序處理所述決策變量和所述不確定性變量，提供與完成所述儲(chǔ)層相關(guān)目標(biāo)有關(guān)的輸出。
10.根據(jù)權(quán)利要求9所述的方法，其中所述獲得輸入的步驟包括實(shí)行特爾裴法，其包括通過所述特爾裴法確定與儲(chǔ)層開發(fā)目標(biāo)有關(guān)的因素和范圍。
11.根據(jù)權(quán)利要求9所述的方法，其中獲得輸入包括從專家小組獲得輸入。
12.根據(jù)權(quán)利要求11所述的方法，其中所述獲得輸入的步驟包括獲得所述專家小組中每個(gè)專家的意見；以及從每個(gè)專家征求關(guān)于所獲得意見的反饋，同時(shí)保持每個(gè)所獲得意見匿名。
13.根據(jù)權(quán)利要求9所述的方法，其中通過基于計(jì)算機(jī)的程序處理所述決策變量和所述不確定性變量包括通過試驗(yàn)設(shè)計(jì)技術(shù)，產(chǎn)生與所述不確定性變量相關(guān)的響應(yīng)面模型。
14.根據(jù)權(quán)利要求9所述的方法，其中通過基于計(jì)算機(jī)的程序處理所述決策變量和所述不確定性變量包括通過貝葉斯信任網(wǎng)，產(chǎn)生與所述不確定性變量相關(guān)的分布函數(shù)模型。
15.根據(jù)權(quán)利要求9所述的方法，其中通過基于計(jì)算機(jī)的程序處理所述決策變量和所述不確定性變量包括通過計(jì)算機(jī)實(shí)施的穩(wěn)健優(yōu)化，基于至少一個(gè)數(shù)據(jù)參數(shù)和不確定性空間，優(yōu)化儲(chǔ)層開發(fā)計(jì)劃的至少一些方面。
16.根據(jù)權(quán)利要求9所述的方法，其中通過基于計(jì)算機(jī)的程序處理所述決策變量和所述不確定性變量包括通過隨機(jī)規(guī)劃進(jìn)行優(yōu)化。
17.根據(jù)權(quán)利要求9所述的方法，其中所述基于計(jì)算機(jī)的程序包括馬爾可夫決策過程。
18.根據(jù)權(quán)利要求1所述的方法，進(jìn)一步包括 基于所述優(yōu)化模型結(jié)果制定儲(chǔ)層開發(fā)計(jì)劃；以及根據(jù)所述儲(chǔ)層開發(fā)計(jì)劃從所述儲(chǔ)層中開發(fā)烴資源。
19.一種確定儲(chǔ)層性能的方法，包括以下步驟基于專家小組的輸入，將與儲(chǔ)層開發(fā)有關(guān)的不確定性表征為決策變量和不確定性變量；用儲(chǔ)層模型分析所述不確定性變量，以構(gòu)建代理模型；以及通過計(jì)算機(jī)實(shí)施的穩(wěn)健優(yōu)化、隨機(jī)規(guī)劃和馬爾可夫決策過程的一種，優(yōu)化所述決策變量和所述代理模型。
20.根據(jù)權(quán)利要求19所述的方法，進(jìn)一步包括減少所述專家小組的偏見。
全文摘要
一種或多種優(yōu)化儲(chǔ)層開發(fā)計(jì)劃的方法，包括特征輸入數(shù)據(jù)源、優(yōu)化模型、用于模擬儲(chǔ)層的基線模型、修正模型以及一種或多種與優(yōu)化模型相關(guān)的求解程序。優(yōu)化模型可直接考慮在優(yōu)化模型內(nèi)具有不確定性的未知參數(shù)。修正模型可系統(tǒng)地解決不確定數(shù)據(jù)，例如綜合或甚至完全考慮所有不確定數(shù)據(jù)。因此，修正模型被優(yōu)化為靈活或穩(wěn)健的解。最終的儲(chǔ)層開發(fā)計(jì)劃基于優(yōu)化的模型結(jié)果產(chǎn)生。
文檔編號(hào)G01V1/40GK102341729SQ200980157873
公開日2012年2月1日 申請(qǐng)日期2009年12月14日 優(yōu)先權(quán)日2009年3月5日
發(fā)明者K·C·弗曼, L-B·W·李, M·A·羅德里格斯, R·T·米夫林, V·戈?duì)?申請(qǐng)人:埃克森美孚上游研究公司