非常规井型的井位与控制联合优化

最优井位布置和最优井控是油田开发中的两个重要研究领域。尽管这两个问题在几个方面有所不同，但它们都是优化油田总产量的重要考量因素，因此该领域的近期工作考虑了同时解决这两个问题的联合问题。解决联合问题的两种通用方法是同步方法，即同时优化所有参数；或是顺序方法，即通过将优化问题分为两个（或更多）阶段来保持布置参数和控制参数之间的区别，其中某些阶段仅考虑总变量数的一个子集。后一种方法将问题分解为更易于解决的较小问题，但可能不如同步方法那样充分地探索搜索空间。在本文中，我们结合了一种随机全局算法（粒子群优化）和一种局部搜索（网格自适应直接搜索），以比较几种针对联合布置和控制问题的同步与顺序方法。具体而言，我们研究了增加井模型复杂度（需要更多变量来描述井的位置和路径）如何影响这两种方法的各自性能。使用合成油藏模型进行的几项实验结果表明，与同步方法相比，顺序方法能够更好地处理日益复杂的井参数化问题。