用遗传算法求解油藏动态预测的非线性模型.pdfVIP

维普资讯 ． 】8． 第 l8卷 第 6期 大庆石油地质与开发 P．G．O．D．D． 1999年 12月 用遗传算法求解油藏动态预测的非线性模型 T ) l 蒋 明 仲 颖 王亚洲 (华北 丽 勘探开发研究院)(华北石油 事业部) 摘 要 阐述了油藏动态预测中的几娄有代表性的非线性模型，简单介绍了遗传算法的基本原理及 计算步骤，探讨了其在油藏动态预测中，求解几娄非线性模型的应用，该方法易于在计算机上犏程实 现。以实例进行了验证，结果表明该方法具有很好的精度和实用性。 主题词 遗传算法 非线性模型 塑壁 查 求解 油藏动态预测是油 田开发过程中的一项重要研究 中的参数求解问题。 内容。因油田是一个庞大的复杂非线性系统，要分析 1．Arps双曲产量递减方程 的因素很多，各因素之间的影响关系也很复杂，目前 Ar口s提出的双曲产量递减方程是常规油藏工程分 我们所采用的大多是经验的分析预测方法。在这些预 析中的一项重要内容。由于实际产量数据受多种因素 测方法中，都存在一个非线性模型的求解问题，如 的影响，往往表现出较大的波动性，而累积产量的变 Arps递减规律法、水驱曲线法和数学模型法等。已经 化则相对平稳，所以本文采用累积产量与时间之间的 提出的各种求解方法，都具有各 自的优缺点和适应 变化关系进行分析，以提高拟合精度。根据双曲产量 性 ，如有的依赖于数据的整齐和光滑，否则求解的结 递减方程，累积产量与时间的变化可以表示为 果具有很大的误差；有的求解方法对初值要求很严 n 一I ：fl二! l1一(1+nD一￡) 】 (1) 格：有的具有多船性；有的求解较为繁琐等。本文探 式中 ——累积产量，10L；O——初始递减产 讨了用遗传算法求解油藏动态预测的非线性模型。实 例验证表明，本文提出的方法简便、精度高、实用性强。 量，1 t／a；D——初始递减率，l／a；n——递减指 遗传算法 (GA)是 70年代发展起来的一种优化 数 ，无因次； ——生产时间，a。 拟台方法，由美国学者Holland根据达尔文的生物进 2．水驱曲线方程 化理论提出” 。达尔文的生物进化理论说明，生物 水驱曲线在注水开发油 田中具有重要的作用。由 进化经过了突变、自然选择等过程的逐次分化而得到 文献 [4]知， (2)式适用于各种类型的水驱油田， 它克服了传统的水驱曲线不能适用于高粘、特低粘原 新种 。遗传算法提出了与生物遗传和进化相似的步 油的砂岩或其它非砂岩 (如碳酸盐岩)水驱油田的不 骤，如选择、复制、重组、交叉、变异 遗传算法是 一 足，并能使见水早期的资料得到拟合，因此，寻找对 种随机多点有哪些信誉好的足球投注网站方法 ，由于它对优化设计的限制较 (2)式的比较好的处理方法是很有意义的 少，对 目标函数及其约束条件既不要求可微，也不要 求连续，只要求问题是可计算的。同时，它的有哪些信誉好的足球投注网站范 lg(WOR)=A+BR (2) 式中 蚴 ——水油比，无因次； ——采出程度， 围可以遍及整个空问，能找到近乎全局的最优解，因