Способ и инструмент для выбора параметров эксплуатации скважин на этапе заводнения зрелых нефтяных месторождений

Группа изобретений относится к разработке зрелых нефтяных месторождений, находящихся на третьей и четвертой стадиях разработки и, в частности, к выбору параметров эксплуатации скважин при добыче углеводородов на таких месторождениях. Технический результат – повышение коэффициента извлечения нефти на месторождениях. По способу получают или загружают базовый вариант режимов работы для подмножества скважин на нефтяном месторождении - текущих параметров эксплуатации в среднесрочной перспективе 3-5 лет. Базовый вариант режимов работы скважин принимают в качестве начальной итерации оптимизации. Осуществляют расчет среднесрочного прогноза профилей добычи - динамики добычи для каждой скважины заданного подмножества в среднесрочной перспективе с использованием интегрированной модели. В эту модель объединяют поверхностную инфраструктуру и фильтрационную модель пласта. Рассчитывают модель снижения продуктивности пласта, откалиброванной по среднесрочному прогнозу добычи, для аппроксимации долгосрочного прогноза добычи для подмножества скважин. Вычисляют метрики эффективности на основе среднесрочного прогноза добычи и, в том числе, коэффициент извлечения нефти – КИН месторождения. Определяют соответствие метрик эффективности заданному критерию. При обнаружении несоответствия метрик эффективности заданному критерию изменяют текущий вариант режимов работы. Осуществляют повторный расчет прогноза и вычисляют метрики эффективности до тех пор, пока заданный критерий не будет выполнен. В случае соответствия метрик эффективности заданному критерию осуществляют проверку текущего варианта режимов работы для подмножества скважин и его корректировку на основании проверки. Отображают текущий вариант режимов работы для подмножества скважин в графическом интерфейсе пользователя. Генерируют и передают сигнал для автоматического задания параметров эксплуатации скважины в соответствии с текущим вариантом режимов работы для подмножества скважин. 4 н. и 16 з.п. ф-лы, 3 табл., 8 ил.

 

Изобретение относится к разработке зрелых нефтяных месторождений, находящихся на 3 и 4 стадиях разработки и в частности к выбору параметров эксплуатации скважин при добыче углеводородов на таких месторождениях.

Доступные современные решения предлагают такое управление параметрами работы скважин, которое трудно применить непосредственно на реальном месторождении.

Технологии управления разработкой зрелых месторождений могут использовать эвристические способы поиска оптимальных параметров работы скважин (на основе опыта или экспертных, как правило, субъективных предположений). Однако эти технологии могут иметь недостаточную точность, например, давать неоптимальные решения, или недостаточную надежность (например, оказаться неприменимым или дать неудовлетворительные результаты).

Задача выбора оптимального режима работы скважин при помощи численных алгоритмов широко представлена в современной научной литературе. Однако, как правило, в работах рассматриваются простые гидродинамические модели, не описывающие поведение реальных резервуаров, при этом методология решения таких задач не подходит для работы с промышленными месторождениями.

Tailai Wen, David Е. Ciaurri и др. в своей работе [1] рассматривают задачу максимизации чистой приведенной прибыли в долгосрочной перспективе разработки («long-term», порядка 15-20 лет). При этом предлагается разбить процесс оптимизации на два этапа: сначала на основе аналитической модели поведения резервуара определяются суммарные темпы закачки/добычи на нескольких более коротких периодах времени («short-term», порядка 1-3 лет), затем на каждом из них целевая функция локально линеаризуется с использованием картины линий тока и подбирается индивидуальное управление для всех скважин. Данный подход позволяет учесть физическую суть процессов вытеснения и обеспечивает высокую скорость вычисления; однако, он имеет несколько недостатков применительно к реальному месторождению. Основная проблема состоит в том, что современные гидродинамические модели позволяют с удовлетворительной точностью прогнозировать лишь краткосрочное поведение резервуара. При этом по мере поступления данных о разработке модель корректируется, и полученная сегодня долгосрочная стратегия может оказаться неактуальной. Вторая проблема заключается в использовании картины линий тока для линеаризации задачи. Практика показывает, что ее использование не всегда дает оптимальное решение, поскольку линеаризация отражает лишь текущую конфигурацию линий тока и не может спрогнозировать эффект от ее изменения. Кроме того, в общем случае целевой функционал не может быть линеаризован в силу экономических факторов, влияющих на итоговую прибыль, в т.ч. налоговых льгот, вычетов и др.

В статьях [2] и [3] подробно рассмотрена двухкритериальная оптимизация, в качестве целевых функций выступает чистая дисконтированная прибыль (NPV) на двух временных горизонтах: всем жизненном цикле месторождения (т.н. long-term) и в краткосрочной перспективе (short-term). Авторы отмечают, что указанные цели могут быть потенциально противоречивыми. Было показано, что при небольшом уменьшении абсолютного NPV можно значительно улучшить прибыль в ближайшей перспективе. В работах предлагается проводить оптимизацию поочередно по одному из параметров: сначала достигается требуемый результат по long-term NPV, а затем оптимизируется short-term с ограничением, что первое значение уменьшится незначительно. Недостатком метода является медленная сходимость из-за большой доли недопустимых (в смысле ограничения) шагов.

Применительно к задаче оптимального управления режимом работы скважин использовались различные методы. В работе [4] проводится обзор возможных методов оптимизации, обсуждаются их преимущества и недостатки. Утверждается, что для данной проблемы наиболее эффективны градиентные методы оптимизации, но только при условии возможности получать дополнительную информацию о производных с помощью сопряженных уравнений напрямую из симулятора. Однако, получение такой информации возможно лишь при наличии доступа к исходному коду ПО, что исключено при использовании коммерческого симулятора. В этом случае применение градиентных методов сталкивается с серьезными проблемами: значительные вычислительные затраты для нахождения производных, трудности при выборе размера возмущения, чувствительностью результата к изменению параметров. Все это приводит к выбору в пользу безградиентных методов, для которых симулятор является «черным ящиком», возвращающим лишь значение целевой функции. Для безградиентных методов вычислительная сложность сильно зависит от числа параметров, однако в большинстве своем они легко распараллеливаются и могут быть эффективны при наличии многоядерной архитектуры. Наиболее часто к задачам управления нефтяным месторождением применяются алгоритмы Generalized Pattern Search, Mesh-Adaptive Direct Search (локальный поиск) и Particle Swarm Optimization, Genetic Algorithms (глобальный поиск).

Современные способы поиска оптимальной стратегии, рассмотренные в [1], [3], [5], [6], предполагают возможность управления объемами добычи и закачки, что в действительности может быть крайне затруднено или даже неосуществимо, поскольку эти объемы так же зависят от постоянно меняющегося состояния пласта. Предлагаемый способ предполагает управление теми параметрами работы скважин, на которые мы можем влиять непосредственно - размеры устьевого штуцера, частота вращения насосов, и, следовательно, на забойные давления на нагнетательных и добывающих скважинах.

Более того, представленный способ предлагает эффективное ускорение поиска оптимального управления скважинами за счет использования дополнительной информации из матрицы связности добывающих и нагнетательных скважин, полученной на основе линий тока, что необходимо при работе с месторождениями с относительно большим фондом скважин (например, более 50).

В отличие от других способов, основанных на симуляторах линий тока, (например, [7], [8]) или на построенных прокси-моделях (например, [9], [10]), данная разработка предполагает автоматический расчет прогноза с помощью, в общем случае, 3D гидродинамической модели месторождения (информация о линиях тока лишь дополняет основной расчет) на каждой итерации, что позволяет учитывать геологическую структуру, неоднородность среды и другие факторы, влияющие на фильтрационные потоки в пласте, и получать более качественное решение.

Дополнительной отличительной особенностью предлагаемого способа от существующих разработок является автоматическая эффективная проверка получаемых решений в долгосрочной перспективе на основе откалиброванных моделей снижения продуктивности пласта.

Таким образом, в отличие от существующих академических работ, представленный способ направлен на повышение эффективности разработки месторождений с учетом особенностей разработки в реальных условиях.

Задачей изобретения является улучшение экономической эффективности (выраженной в величине чистого дисконтированного дохода, NPV) и коэффициента извлечения нефти при разработке зрелых нефтяных месторождений посредством автоматизированного поиска оптимальной стратегии управления параметрами эксплуатации скважин.

Указанный технический результат достигается тем, что способ выбора параметров эксплуатации скважин на нефтяном месторождении, реализуемый по меньшей мере одним аппаратным процессором, содержит следующие шаги:

- получение/загрузка базового варианта режимов работы для подмножества скважин на нефтяном месторождении (т.е. текущих параметров эксплуатации) в среднесрочной перспективе (3-5 лет); базовый вариант режимов работы скважин представляет начальную итерацию оптимизации;

- расчет среднесрочного прогноза профилей добычи (т.е. динамики добычи) для каждой скважины заданного подмножества в среднесрочной перспективе с использованием интегрированной модели, которая объединяет поверхностную инфраструктуру и фильтрационную модель пласта, на основании текущего варианта режимов работы скважин;

- расчет модели снижения продуктивности пласта (или нескольких моделей или их комбинации), откалиброванной по среднесрочному прогнозу добычи, для аппроксимации долгосрочного прогноза добычи для подмножества скважин;

- вычисление метрик эффективности на основе среднесрочного прогноза добычи, в том числе среднесрочной чистой приведенной стоимости, а так же на основе долгосрочного аппроксимированного прогноза добычи, в том числе КИН месторождения, с использованием экономической модели, которая содержит среднесрочную оценку цены реализации нефти и издержек при добыче нефти;

- определение соответствия метрик эффективности заданному критерию;

- при обнаружении несоответствия метрик эффективности заданному критерию происходит изменение текущего варианта режимов работы, повторный расчет прогноза и вычисление метрик эффективности до тех пор, пока заданный критерий не будет выполнен;

- в случае соответствия метрик эффективности заданному критерию происходит проверка текущего варианта режимов работы для подмножества скважин и его корректировка на основании проверки;

- отображение текущего варианта режимов работы для подмножества скважин в графическом интерфейсе пользователя;

- генерация и передача сигнала для автоматического задания параметров эксплуатации скважины в соответствии с текущим вариантом режимов работы для подмножества скважин. Возможен способ, при реализации которого базовый вариант режимов работы скважин предварительно определен: получен каким-либо экспертным способом или с помощью любой другой методики.

Возможен способ, при реализации которого параметры эксплуатации скважины содержат размеры устьевого штуцера.

Возможен способ, при реализации которого параметры эксплуатации скважины содержат частоту вращения электрических насосов.

Возможен способ, при реализации которого изменение текущего варианта режимов работы содержит предварительный выбор подмножества из исходного множества скважин и изменение текущего варианта режимов работы только для выбранного подмножества скважин.

Возможен способ, при реализации которого подмножество скважин выбирается путем реализации алгоритма кластеризации на основе среднесрочного прогноза добычи, при этом выбор добывающих и нагнетательных скважин осуществляется на основе критерия наибольшего воздействия на метрики эффективности.

Способ выбора параметров эксплуатации скважин на нефтяном месторождении, реализуемый по меньшей мере одним аппаратным процессором, содержащий следующие шаги:

- получение базового перечня значений забойного давления для подмножества скважин на нефтяном месторождении (т.е. текущих параметров эксплуатации) в среднесрочной перспективе, причем базовый вариант режимов работы скважин представляет начальную итерацию оптимизации;

- расчет среднесрочного прогноза профилей добычи для каждой скважины заданного подмножества в среднесрочной перспективе путем расчета фильтрационной модели с использованием текущего перечня значений забойного давления для подмножества скважин;

- расчет модели снижения продуктивности пласта (или нескольких моделей или их комбинации), откалиброванной по среднесрочному прогнозу добычи, для аппроксимации долгосрочного прогноза добычи для подмножества скважин;

- вычисление метрик эффективности на основе среднесрочного прогноза добычи, в том числе среднесрочной чистой приведенной стоимости, а так же на основе долгосрочного аппроксимированного прогноза добычи, в том числе КИН месторождения, путем реализации экономической модели, которая содержит среднесрочную оценку цены реализации нефти и издержек при добыче нефти;

- определение соответствия метрик эффективности заданному критерию;

- при обнаружении несоответствия метрик эффективности заданному критерию изменение текущего варианта режимов работы, повторный расчет прогноза и вычисление метрик эффективности до тех пор, пока заданный критерий не будет выполнен;

- в случае несоответствия метрик эффективности заданному критерию проверка текущего перечня значений забойного давления для подмножества скважин и корректировка текущего варианта режимов работы на основании проверки;

- преобразование перечня значений забойного давления в режимы работы скважин через калибровку интегрированной модели;

- отображение текущего варианта режимов работы для подмножества скважин в графическом интерфейсе пользователя;

- генерация и передача сигнала для автоматического задания параметров эксплуатации скважины в соответствии с текущим вариантом режимов работы для подмножества скважин.

Возможен способ, при реализации которого базовый вариант режимов работы скважин предварительно определен: получен каким-либо экспертным способом или с помощью любой другой методики.

Возможен способ, при реализации которого параметры эксплуатации скважины содержат размеры устьевого штуцера.

Возможен способ, при реализации которого параметры эксплуатации скважины содержат частоту вращения электрических насосов.

Возможен способ, при реализации которого изменение текущего варианта режимов работы содержит предварительный выбор подмножества из исходного множества скважин и изменение текущего варианта режимов работы только для выбранного подмножества.

Возможен способ, при реализации которого изменение текущего варианта режимов работы содержит предварительный выбор подмножества из исходного множества скважин и изменение текущего варианта режимов работы только для выбранного подмножества, при этом подмножество скважин выбирается путем реализации алгоритма кластеризации на основе среднесрочного прогноза добычи, при этом выбор добывающих и нагнетательных скважин осуществляется на основе критерия наибольшего воздействия на метрики эффективности.

Инструмент выбора параметров эксплуатации скважин для скважины на нефтяном месторождении, содержащий:

- по меньшей мере один аппаратный процессор;

- устройство отображения, функционально подключенное к аппаратному процессору;

- по меньшей мере один аппаратный процессор, получающий базовый вариант режимов работы для подмножества скважин на нефтяном месторождении в среднесрочной перспективе, причем базовый вариант режимов работы скважин представляет начальную итерацию оптимизации;

- по меньшей мере, один аппаратный процессор, рассчитывающий среднесрочный прогноз профилей добычи для каждой скважины заданного подмножества в среднесрочной перспективе с использованием интегрированной модели, которая объединяет поверхностную инфраструктуру и фильтрационную модель пласта, на основании текущего варианта режимов работы скважин для заданного подмножества;

- по меньшей мере один аппаратный процессор, выполняющий расчет множества моделей снижения продуктивности пласта, откалиброванных по среднесрочному прогнозу добычи и аппроксимирующих долгосрочный прогноз добычи для подмножества скважин;

- по меньшей мере один аппаратный процессор, определяющий метрики эффективности на основе среднесрочного прогноза добычи, в том числе среднесрочную чистую приведенную стоимость и на основе долгосрочных аппроксимированных прогнозов добычи, в том числе КИН месторождения, путем реализации экономической модели, которая содержит среднесрочную оценку цены реализации нефти и издержек производства;

- по меньшей мере один аппаратный процессор, определяющий соответствие метрик эффективности заданному критерию;

- по меньшей мере один аппаратный процессор в зависимости от соответствия или несоответствия метрик эффективности заданному критерию изменяющий текущий вариант режимов работы и повторяющий расчет прогноза и вычисление метрик эффективности до тех пор, пока заданный критерий не будет выполнен;

- по меньшей мере один аппаратный процессор, который при соответствии метрик эффективности заданному критерию проверяет текущий вариант режимов работы для подмножества скважин и корректирует его на основании проверки;

- по меньшей мере, один аппаратный процессор, выводящий на устройство отображения текущий вариант режимов работы скважин для подмножества скважин;

- по меньшей мере, один аппаратный процессор, генерирующий и передающий сигнал для автоматического задания параметров эксплуатации скважины в соответствии с текущим вариантом режимов работы подмножества скважин.

Инструмент выбора, при реализации которого по меньшей мере один аппаратный процессор имеет подключение к устьевому штуцеру.

Инструмент выбора, при реализации которого базовый вариант режимов работы скважин предварительно определен.

Инструмент выбора, при реализации которого параметры эксплуатации скважины содержат размеры устьевого штуцера.

Инструмент выбора, при реализации которого параметры эксплуатации скважины содержат частоту вращения электрических насосов.

Инструмент выбора, при реализации которого изменение текущего варианта режимов работы содержит выбор подмножества из множества скважин и изменение текущего варианта режимов работы для выбранного подмножества скважин.

Инструмент выбора, при реализации которого изменение текущего варианта режимов работы содержит выбор подмножества из множества скважин и изменение текущего варианта режимов работы для выбранного подмножества скважин, при этом подмножество скважин выбирается путем реализации алгоритма кластеризации на основе среднесрочного прогноза добычи, при этом выбор добывающих и нагнетательных скважин осуществляется на основе критерия наибольшего воздействия на метрики эффективности.

Машиночитаемое устройство хранения информации, на котором сохранена программа исполняемых машиной инструкций для осуществления способа выбора параметров эксплуатации скважин на нефтяном месторождении, причем в состав способа входят следующие шаги:

- получение базового варианта режимов работы для подмножества скважин на нефтяном месторождении в среднесрочной перспективе; базовый вариант режимов работы скважин представляет начальную итерацию оптимизации;

- расчет среднесрочного прогноза профилей добычи для каждой скважины заданного подмножества в среднесрочной перспективе с использованием интегрированной модели, которая объединяет поверхностную инфраструктуру и фильтрационную модель пласта, на основании текущего варианта режимов работы скважин;

- расчет множества моделей снижения продуктивности пласта, откалиброванных по среднесрочному прогнозу добычи и аппроксимирующих долгосрочный прогноз добычи для подмножества скважин;

- вычисление метрик эффективности на основе среднесрочного прогноза добычи, в том числе среднесрочной чистой приведенной стоимости, и на основе долгосрочного аппроксимированного прогноза добычи, в том числе КИН месторождения, путем реализации экономической модели, которая содержит среднесрочную оценку цены реализации нефти и издержек производства;

- определение соответствия метрик эффективности заданному критерию;

- при обнаружении несоответствия метрик эффективности заданному критерию изменение текущего варианта режимов работы, повторный расчет прогноза и вычисление метрик эффективности до тех пор, пока заданный критерий не будет выполнен;

- в случае соответствия метрик эффективности заданному критерию проверка текущего варианта режимов работы для подмножества скважин и его корректировка на основании проверки;

- отображение текущего варианта режимов работы для подмножества скважин в графическом интерфейсе пользователя;

- генерация и передача сигнала для автоматического задания параметров эксплуатации скважины в соответствии с текущим вариантом режимов работы для подмножества скважин.

Способ поясняется следующими чертежами, где на Фиг. 1 представлена блок-схема, иллюстрирующая способ выбора параметров эксплуатации скважин в одном из вариантов осуществления изобретения системы по настоящему описанию. На Фиг. 2 представлена блок-схема, иллюстрирующая способ выбора параметров эксплуатации скважин в другом варианте осуществления настоящего изобретения. На Фиг. 3 приведен пример графического вывода, полученного в одном из вариантов осуществления изобретения, когда в качестве параметров эксплуатации скважин выбраны размеры устьевых штуцеров для некоторого числа нагнетательных скважин на месторождении. На Фиг. 4-7 приведены в качестве иллюстрации снимки экрана графического интерфейса пользователя в одном из вариантов осуществления настоящего изобретения. На Фиг. 8 приведена в качестве иллюстрации схема компьютера или системы обработки данных, которые могут реализовывать систему задания параметров эксплуатации скважин в одном из вариантов осуществления настоящего изобретения.

Раскрываются способ и инструмент для выбора параметров эксплуатации скважин при добыче углеводородов на зрелых нефтяных месторождениях, позволяющие находить оптимизированные параметры эксплуатации скважин. Разработка при оптимизированных режимах эксплуатации скважин ведет к эффективной добыче на нефтяном месторождении. Способ и инструмент по настоящему изобретению в одном из вариантов осуществления изобретения могут обеспечивать поиск режимом в среднесрочной перспективе (например, три года) для параметров эксплуатации скважин для всех скважин или для их подмножества на нефтяном месторождении. Среднесрочность в настоящем описании относится к конечному периоду или сроку. Среднесрочность может определяться, например, как конечное число лет. Долгосрочность в настоящем описании относится к периоду или сроку, который длиннее по продолжительности, чем определенный как среднесрочный. В одном из вариантов осуществления изобретения режимы рассчитываются с возможностью получения максимальной метрики эффективности для рассматриваемого периода или срока. В одном из вариантов осуществления изобретения рассматривается экономическая метрика, например, чистая приведенная стоимость, и могут также использоваться производственные метрики, например накопленная добыча нефти. В настоящем изобретении инструмент и способ в одном из вариантов осуществления могут принимать во внимание долгосрочные метрики эффективности, такие как коэффициент извлечения нефти (на весь период эксплуатации месторождения). Например, минимальные приемлемые краткосрочные и долгосрочные (на весь период эксплуатации) метрики (такие как краткосрочная и долгосрочная накопленная добыча нефти на месторождении) могут быть включены в качестве целевой величины и (или) ограничения. Инструмент по настоящему изобретению может также быть непосредственно использован в управлении зрелыми месторождениями для скважин, управляемых посредством задания иных контролей, нежели забойное давление и (или) дебит. Измерения характеристик могут обновляться с частотой, соответствующей тому, как часто можно изменять параметры эксплуатации скважины на практике (например, каждые несколько месяцев).

Многие параметры эксплуатации скважины (например, размер устьевого штуцера) могут быть связаны с забойным давлением в следующем смысле: постоянные параметры эксплуатации скважины на относительно продолжительном временном интервале (по меньшей мере, месяцы) в пределах приемлемой для практического применения точности могут быть связаны с постоянными значениями забойного давления на том же временном интервале (подобного соответствия не ожидается, вообще говоря, между параметрами эксплуатации скважин и дебитами скважины). Однако определение отношения между значениями забойного давления и параметрами эксплуатации скважин (например, размер устьевого штуцера) для всех скважин месторождения обычно не является тривиальной задачей, и поэтому могут потребоваться средства компьютерного моделирования (например, интегрированная модель, которая объединяет поверхностную инфраструктуру и геологическую модель пласта). Поэтому вычислительные ресурсы, соответствующие интегрированной модели, как правило, значительно превышают ресурсы, необходимые для реализации фильтрационной модели пласта.

Также возможны подходы к управлению зрелым месторождением через формальную оптимизацию и точное моделирование для прогнозирования будущей добычи. Эти подходы, как правило, приводят к определенным сложностям в процессе оптимизации, когда необходимо оптимизировать большое число переменных (например, значения забойного давления для всех скважин для всех контрольных временных интервалов), по причине того, что зрелые месторождения часто имеют относительно большое число скважин (по меньшей мере несколько десятков и во многих случаях сотен). Решение проблем оптимизации такого типа на основании только фильтрационной модели пласта (т.е. без учета поверхностной инфраструктуры), например, со значениями забойного давления в качестве управляющих переменных, может занять дни или даже недели даже при использовании высокопроизводительных вычислительных ресурсов, и это может быть неудовлетворительным вариантом во многих практических ситуациях, где решения требуются в более короткие сроки (например, к утру следующего дня или через несколько дней). Ожидается, что решение такого типа проблем оптимизации на основе интегрированной модели непосредственно через существующие формальные способы оптимизации может занять значительно большее время, чем дни или недели, даже при использовании более высокопроизводительных вычислительных систем.

Поиск оптимального решения может быть ускорен путем использования специфической внутренней информации моделирования, например, с применением сопряженных градиентов. В то же время, очень мало коммерческих симуляторов выдают такую информацию (которую невозможно получить без доступа к исходному коду средства моделирования, т.е. симулятора, и существенной работы по программированию). Несколько подходов, которые являются вычислительно эффективными и независимыми в отношении программного обеспечения моделирования, например, моделирование на основе построения линий тока, выдают информацию о дебите скважины вместо значений забойного давления и не основаны на формальной оптимизации. В то же время, управление дебитами скважин может быть труднореализуемо на практике. Например, трудность может представлять связать дебиты скважины, которые являются постоянными в течение относительно продолжительных периодов времени, с параметрами эксплуатации скважин, которые не следует изменять с более высокой частотой, чем это может быть практически реализуемо.

Инструмент и способ в одном из вариантов осуществления изобретения определяют параметры эксплуатации скважины, которые могут быть реализованы на практике. В одном из вариантов осуществления изобретения число степеней свободы в задаче снижается путем выбора подмножества К наиболее значимых скважин из всего множества N скважин. В одном из вариантов осуществления изобретения выбираются скважины, дающие наибольшую прибыль, например, те добывающие и нагнетательные скважины, которые имеют наибольшее влияние на метрики эффективности. Инструмент по настоящему изобретению в одном из вариантов осуществления изобретения ускоряет расчет метрик, которые основываются на долгосрочных прогнозах, посредством аппроксимации. Полноценный расчет долгосрочных прогнозов может быть вычислительно затратным, при этом уровень погрешности таких прогнозов может быть высоким, так что в данном случае разумно использовать аппроксимацию прогноза. В настоящем изобретении в одном из вариантов осуществления изобретения предложено несколько режимов: например, Режим 1 и Режим 2. Режим 1 в общем случае более точен; а Режим 2, который основан на дополнительных упрощениях, может быть столь же точным (но в общем случае является менее точным), как и Режим 1, но вычислительно более быстрым. В то же время, для зрелых месторождений с относительно высоким числом скважин (например, более пятидесяти) Режим 2 может быть столь же точным, как и Режим 1, по причине того, что изменения режима работы одной скважины не оказывают существенного влияния на поведение всей системы скважин в целом, и, в результате этого, скважины могут быть эффективно проанализированы без рассмотрения связи между ними через поверхностную инфраструктуру.

Инструмент и способ в одном из вариантов осуществления настоящего изобретения обеспечивают оптимизацию управления зрелыми месторождениями на основании твердых формальных принципов оптимизации и точных прогнозных моделей, например таких, в которых нагнетательные и добывающие скважины управляются посредством задания иных контролей, нежели забойные давления и (или) дебиты.

Могут существовать доступные эмпирические правила или процедуры для получения обоснованных предположений для определения других параметров эксплуатации скважин, нежели забойное давление и дебиты скважины, но вследствие их эвристической природы им не хватает точности и устойчивости, и в некоторых случаях они могут оказаться неприменимыми или не обеспечивать приемлемых решений.

Взаимозависимость между скважинами через поверхностную инфраструктуру и пласт делает преобразование между параметрами эксплуатации скважин и значениями забойного давления или дебита скважины, в общем случае, достаточно сложным, и для этого могут потребоваться дополнительные вычисления. Задание режима работы скважин посредством забойных давлений является более надежным способом управления скважиной, чем посредством контроля дебита. При этом задание забойных давлений также влияет на другие характеристики работы скважины. В одном из вариантов осуществления изобретения инструмент по настоящему изобретению может использовать эту связь. Инструмент в одном из вариантов осуществления изобретения выводит оптимизированные параметры эксплуатации скважины (например, размер устьевого штуцера), необходимые в среднесрочной перспективе для управления разработкой на зрелом месторождении, и может быть основана на твердых формальных принципах и точных прогнозирующих моделях.

Математические подходы позволяют определять значения забойного давления. Например, одна из существующих методик основана на модели геологической среды пласта, не включая поверхностную инфраструктуру. Эти подходы, которые дают на выходе значения забойного давления, как правило, требуют решения для достаточно высокого числа степеней свободы (например, для значений забойного давления для всех скважин для всех прогнозных временных интервалов), и это, как правило, приводит к использованию инструментов, требующих очень больших временных затрат. Другие существующие методики выдают значения забойного давления с меньшим объемом вычислительных ресурсов, при условии наличия доступа к исходному коду программного обеспечения моделирования. В то же время такой доступ может не быть возможным, когда используется коммерческое программное обеспечение.

Инструмент в одном из вариантов осуществления настоящего изобретения уменьшает число степеней свободы путем выбора подмножества наиболее важных скважин из множества N скважин и ускоряет моделирование, при этом рассчитывается точный прогноз добычи на часть срока эксплуатации месторождения. Инструмент также эффективно аппроксимирует этот прогноз для остальной части срока эксплуатации актива. Вследствие этого инструмент по настоящему изобретению может функционировать значительно быстрее, чем существующие подходы. Кроме того, инструмент по настоящему изобретению неинтрузивен в отношении применяемого программного обеспечения моделирования различных физических процессов при разработке (например, моделирование фильтрации, также именуемое моделированием потоков флюидов в пласте), и, в одном из аспектов, система может быть основана на любом существующем и применимом программном обеспечении моделирования. Инструмент может включать интегрированное средство моделирования, средство, объединяющее поверхностную инфраструктуру и фильтрационную модель пласта и выдающее требуемую информацию.

На Фиг. 1 представлена блок-схема, иллюстрирующая Режим 1 в одном из вариантов осуществления инструмента по настоящему изобретению. Инструмент в одном из вариантов осуществления настоящего изобретения может запускаться с блока 1, используя базовый вариант режимов работы для N скважин в месторождении (N может быть общим числом скважин месторождения или их подмножеством) в среднесрочной перспективе (например, три года). В одном из вариантов осуществления изобретения этот базовый вариант режимов работы скважин уже существует или может быть определен, например, на основании экспертного решения. Примеры параметров эксплуатации скважины могут включать в себя диаметр устьевого штуцера в случае нагнетательных скважин (а также дополнительный вариант, когда устьевой штуцер будет закрыт, т.е скважина отключена), и частоту вращения электрических насосов в случае добывающих скважин. В блоке 2 на основании текущего варианта режимов работы скважины для N скважин (изначально базового варианта режимов) система рассчитывает прогноз добычи для каждой из N скважин в среднесрочной перспективе с использованием интегрированной модели, которая объединяет поверхностную инфраструктуру и фильтрационную модель пласта. Интегрированная модель, например, может включать в себя модель поверхностной инфраструктуры, выходные данные которой подаются на вход фильтрационной модели. Модель поверхностной инфраструктуры принимает в качестве входных данных множество параметров эксплуатации скважины и выдает на выходе значения забойного давления. Такая модель поверхностной инфраструктуры может быть построена путем моделирования отношения между параметрами эксплуатации скважин и забойным давлением. Интегрированная модель также включает в себя фильтрационную модель пласта, на вход которой подаются выходные данные модели поверхностной инфраструктуры. Модель пласта принимает в качестве входных данных, например, значения забойного давления и дебиты скважин, и выдает на выходе параметры фильтрации, например, дебиты воды, нефти и газа на каждой скважине. Таким образом, итерированная модель принимает в качестве входных данных параметры эксплуатации скважины и выдает прогноз движения флюидов в пласте и, как следствие, прогноз добычи на скважинах.

В блоке 3 система аппроксимирует долгосрочный (на весь период эксплуатации) прогноз добычи для всех N скважин, например, на основании совокупности моделей снижения продуктивности пласта, откалиброванных по данным среднесрочного прогноза. Пример модели снижения продуктивности пласта может быть построен на основе экспоненциальной функции затухания добычи на скважине по времени. Поскольку точное вычисление долгосрочных прогнозов может быть сопряжено с большими затратами времени, и уровень погрешности в этих прогнозах обычно высок, в одном из вариантов осуществления изобретения система может аппроксимировать долгосрочные прогнозы.

В блоке 4 могут быть определены метрики эффективности и их минимальные приемлемые значения на основании среднесрочных точных прогнозов (например, среднесрочной чистой приведенной стоимости) и долгосрочных аппроксимированных прогнозов (например, коэффициента извлечения для добычи всего месторождения). Метрики эффективности обычно представляют собой некоторые суммарные метрики, вычисленные для всех N скважин. В одном аспекте реализации метрики эффективности и их минимальные приемлемые значения могут определяться экономической моделью (блок 5), которая включает в себя, например, среднесрочную оценку цены реализации нефти и издержки по добыче нефти. Метрика эффективности может включать в себя чистую приведенную стоимость, которая монетизирует добычу нефти за вычетом себестоимости этой добычи (например, себестоимости поднятия жидкости на добывающих скважинах и (или) себестоимости закачки воды в нагнетательные скважинах). Итерация в блоке 6 (например, цикл, который включает в себя шаги 2, 3, 4, 6, 7 и 8, и опционально 5) максимизирует метрику эффективности, например, чистую приведенную стоимость с учетом действия множества ограничений, таких как общий объем добычи нефти и максимальный объем закачки на месторождении, например, на основании модели оптимизации. В другом аспекте реализации метрики эффективности и их минимальные приемлемые значения могут включать в себя только объем добычи нефти. В таком случае нет необходимости запускать экономическую модель для расчета метрик эффективности.

В блоке 6 определяется, являются ли метрики эффективности приемлемыми, например, в соответствии с предопределенным критерием или порогом. Критерий может быть предопределенным или заданным пользователем и может быть настраиваемым. Например, в одном из вариантов осуществления изобретения пользователь может ввести в систему по настоящему изобретению критерий или порог минимальных приемлемых метрик. Если в соответствии с критерием или порогом эти метрики эффективности неприемлемы, система в одном из вариантов осуществления изобретения изменяет текущий вариант режимов работы скважин для среднесрочной перспективы следующим образом. В блоке 7 система выбирает подмножество, содержащее К наиболее значимых скважин в текущем варианте режимов работы для среднесрочной перспективы, из всего множества N скважин. Этот выбор может быть основан, например, на алгоритмах кластеризации, применимых к данным среднесрочного прогноза добычи, где выбираются наиболее перспективные для оптимизации скважины (например, добывающие скважины и нагнетательные скважины, которые наиболее сильно воздействуют на метрики эффективности). Подмножество К наиболее значимых скважин зависит от конкретного режима работы для среднесрочной перспективы, поэтому в одном из вариантов осуществления изобретения, выбор этого подмножества К скважин может выполняться для всех рассматриваемых вариантов режимов работы для среднесрочной перспективы. Например, все режимы работы для среднесрочной перспективы, рассчитанные при каждой итерации, могут рассматриваться при выборе подмножества К скважин. Затем режимы работы скважин в среднесрочной перспективе для выбранных К скважин изменяются, и связанные с ним новые метрики эффективности снова вычисляются так, как описано выше. Например, в блоке 8, рассчитываются новые режимы работы скважин для добычи в среднесрочной перспективе для выбранных К скважин. Новый режим работы скважин в среднесрочной перспективе может быть рассчитан на основании математической оптимизации, которая определяет улучшенные режимы работы скважин для выбранных К скважин. Выбор К скважин имеет целью эффективное определение возможных модификаций базового режима работы для полного множества N скважин.

Если выбор не рассматривается (т.е. К равно N), число отрицательных ответов в блоке 6 ожидается существенно более значительным, чем когда упоминаемый выбор включен, и это может оказывать ощутимое влияние на производительность процесса. Если критерий в блоке 6 выполняется (например, значение измеряемой метрики эффективности рассматривается как приемлемое), режимы работы скважин для среднесрочной перспективы для всех N скважин проверяются с учетом аппроксимаций, введенных в блоке 3, и корректируются соответствующим образом в блоке 9. Например, в блоке 9 может выполняться проверка результата расчета долгосрочной добычи с помощью интегрированной модели. Результат может сравниваться с порогом или пороговым диапазоном. Могут делаться корректировки на основании других решений (вариантов режимов работы), рассматриваемых в итерации. В одном из вариантов осуществления изобретения корректировки, в общем случае, невелики и не требуют существенных дополнительных вычислительные затрат по причине того, что аппроксимации, обычно рассматриваемые на практике (например, применение моделей снижения продуктивности пласта для долгосрочного прогноза добычи), часто имеют удовлетворительную точность. В блоке 10 режимы работы скважин для среднесрочной перспективы могут отображаться посредством графического интерфейса пользователя или устройства отображения и (или) предоставляться в качестве электронной или печатной копии, например, как показано в блоке 11.

Параметры эксплуатации скважины могут быть заданы автоматически, например, путем управления параметрами эксплуатации скважин в соответствии с выбранным режимом посредством электрического или другого сигнала. При условии получения такого сигнала механическое устройство может автоматически устанавливать заданные параметры эксплуатации скважины. Например, сигнал, сгенерированный на основании полученного режима работы скважин, автоматически устанавливает физические параметры эксплуатации скважины в блоке 12. Например, аппаратный процессор системы, исполняющей операции в соответствии с методикой, показанной на Фиг. 1, может быть связан с устьевыми штуцерами или механическими устройствами, управляющим устьевыми штуцерами и (или) электрическими насосами.

На Фиг. 2 представлена блок-схема, иллюстрирующая Режим 2 в одном из вариантов осуществления настоящего изобретения. В Режиме 2 инструмент может заменить интегрированную модель, рассчитанную (вообще говоря, множество раз) в Режиме 1 в блоке 14 одной из составляющих ее субмоделей, моделью фильтрации. Модель фильтрации моделирует или строит отношение между, например, забойным давлением и выходными дебитами. Может также моделироваться отношение между, например, дебитом скважины и выходной долей составляющих поток фаз. Эта субмодель в общем случае рассчитывается быстрее, чем интегрированная модель, но имеет в качестве входных значений значения забойного давления, а не параметры эксплуатации скважины, которые являются непосредственно задаваемыми на практике, такими как размеры устьевого штуцера; например, результат блоков 18 и 21 для Режима 2 представляет собой перечень значений забойного давления на среднесрочной перспективе для всех N скважин. Выходные данные блока 21 трансформируются в режимы работы скважин через калибровку интегрированной модели. Например, используя описанную выше модель поверхностной инфраструктуры интегрированной модели в Режиме 1, можно преобразовать значения забойного давления в параметры эксплуатации скважины. Инструмент в данном варианте осуществления изобретения может быть запущен в блоке 13 с базовым перечнем значений забойного давления для всех N скважин в месторождении (как и ранее, N может быть общим числом скважин или подмножеством скважин) в среднесрочной перспективе (например, три года). Этот базовый вариант режимов работы скважин может быть уже существующим или может быть определен, например, на основании экспертного решения. Система в одном из вариантов осуществления изобретения в блоке 14 затем рассчитывает прогноз добычи флюидов для каждой из N скважин в среднесрочной перспективе, например, используя модель фильтрации. В одном аспекте модель фильтрации может быть представлена численной сеточной моделью.

В блоке 15 система аппроксимирует долгосрочный (на весь период эксплуатации) прогноз добычи для всех N скважин, например, на основании коллекции моделей снижения продуктивности пласта, откалиброванных в отношении данных среднесрочного прогноза. Примером модели снижения продуктивности пласта является функция экспоненциального затухания по времени. Поскольку стоимость точных долгосрочных прогнозов может быть высока и уровень погрешности в этих прогнозах обычно высок, система в одном из вариантов осуществления настоящего изобретения может аппроксимировать долгосрочные прогнозы.

В блоке 16 система определяет характеристики и минимальные приемлемые метрики на основе среднесрочных точных прогнозов (например, среднесрочной чистой приведенной стоимости) и долгосрочных аппроксимированных прогнозов (например, КИН месторождения), к примеру, с использованием экономической модели в блоке 17, которая включает в себя, например, среднесрочную оценку цены реализации нефти и издержек производства. Экономическая модель может быть экономической моделью, показанной в блоке 5 на Фиг. 1. В одном аспекте метрика эффективности может включать в себя объем добычи нефти, а не чистую приведенную стоимость, причем в этом случае экономическая модель в блоке 17 может не использоваться. Вместо этого метрика эффективности (например, добыча нефти) может быть получена преобразованием напрямую из выходных данных модели фильтрации.

В блоке 18, если в соответствии с критерием или определенным порогом эти метрики эффективности неприемлемы, инструмент изменяет текущий вариант режимов работы скважин для среднесрочной перспективы следующим образом. В блоке 19 инструмент выбирает подмножество К наиболее важных скважин в текущем перечне для среднесрочной перспективы из всего множества N скважин. Этот выбор может быть основан, например, на алгоритмах кластеризации, применимых к данным среднесрочного прогноза добычи, причем выбираются наиболее прибыльные скважины (например, добывающие скважины и нагнетательные скважины, которые имеют наиболее сильное влияние на метрики эффективности). В одном из аспектов подмножество К наиболее важных скважин зависит от конкретного режима работы для среднесрочной перспективы (поэтому выбор этого подмножества К скважин выполняется для всех рассматриваемых режимов работы для среднесрочной перспективы). Затем инструмент изменяет график значений забойного давления для добычи в среднесрочной перспективе для выбранных К скважин. Например, в блоке 20 система рассчитывает новый перечень значений забойного давления для добычи в среднесрочной перспективе для выбранных К скважин, а в блоке 14 снова вычисляются новые метрики эффективности, как описано выше, с использованием измененного, или нового, перечня значений забойного давления для добычи в среднесрочной перспективе для выбранных К скважин.

Выбор К скважин имеет целью эффективное исследование возможных модификаций базового режима работы для полного множества N скважин. Если выбор подмножества не рассматривается (т.е. К равно N), число отрицательных ответов после 18 может быть ожидаемо выше, чем в случаях, когда упомянутый выбор включен, и это влияет на производительность процесса.

Если критерий в блоке 18 выполняется, например, метрики эффективности рассматриваются как приемлемые, перечень значений забойного давления для среднесрочной перспективы для всех N скважин проверяется на соответствие аппроксимациям, вводимых в блоке 15, и корректируется соответствующим образом в блоке 21. В одном аспекте корректировки в общем невелики и не требуют существенных дополнительных вычислительных затрат по причине того, что, как правило, рассматриваемые на практике аппроксимации (например, использование моделей снижения продуктивности пласта для долгосрочного прогноза добычи), часто имеют удовлетворительную точность.

В блоке 22 получаемый перечень значений забойного давления трансформируется в режимы работы скважин через калибровку интегрированной модели. Например, модель поверхностной инфраструктуры, моделирующая отношение между параметрами эксплуатации скважин и забойным давлением, может быть применена для преобразования значений забойного давления в параметры эксплуатации скважины. Для зрелых месторождений с относительно высоким числом скважин (например, более пятидесяти) эта калибровка может требовать меньшего числа оценок интегрированной модели, чем необходимо в Режиме 1. В одном аспекте, поскольку в Режиме 2 калибровка выполняется только в конце процесса, точность результатов Режима 2 может быть ниже, чем в Режиме 1.

В блоке 23 режимы работы скважин для среднесрочной перспективы, определенные в блоке 22, могут отображаться в графическом интерфейсе пользователя на отображающем устройстве и (или) в виде электронной или печатной копии. Параметры эксплуатации скважины могут быть установлены автоматически, например, путем управления параметрами эксплуатации скважин в соответствии с выбранным режимом посредством электрического или другого сигнала. При условии получения такого сигнала механическое устройство может автоматически устанавливать заданные параметры эксплуатации скважины. Например, сигнал, сгенерированный на основании режима работы скважин, автоматически приводит в действие физические параметры эксплуатации скважины в блоке 24. Например, аппаратный процессор системы, исполняющей операции по методике, показанной на Фиг. 2, может быть связан с устьевыми штуцерами или механическими устройствами, которые управляют устьевыми штуцерами и (или) электрическими насосами.

На Фиг. 3 приведен пример графического вывода, полученного (например, на Фиг. 1 в блоке 11 или Фиг. 2 в блоке 23), когда параметры эксплуатации скважин представляют собой размеры устьевого штуцера для некоторого числа нагнетательных скважин на месторождении. Параметры эксплуатации для добывающих скважин не указаны в данном примере. В таблице представлен вариант режимов работы скважин для среднесрочной перспективы (в данном случае, 20 месяцев), указывающий ежемесячно соответствующие размеры штуцера, необходимые для N=6 нагнетательных скважин на месторождении (указаны как I1, I2, I3, I4, I5 и I6.) В данном примере предполагается, что имеется четыре размера штуцеров, которые представлены кругами различного радиуса. В варианте режимов эксплуатации также указывается, должны ли одна или более скважин быть закрыты, что отмечается в таблице крестом.

На Фиг. 4-7 приведены в качестве иллюстрации снимки экрана графического интерфейса пользователя в одном из вариантов осуществления настоящего изобретения. Снимок экрана графического интерфейса пользователя на Фиг. 4 показывает распределение всех скважин (нагнетательных скважин и добывающих скважин) пласта с наименованиями скважин и расходом нагнетаемой воды и объемами добычи нефти и флюидов для нагнетательных скважин и добывающих скважин, соответственно, во время, указанное в полосе прокрутки в нижней части экрана (в данный момент «03.2016»). В графическом интерфейсе пользователя также указывается ранжирование для нагнетательных скважин в виде числа внутри синего круга (ранжирование основано на вкладе отдельных скважин в общие финансовые потоки или чистую приведенную стоимость, сопоставленную добыче из пласта). В данном примере система может быть заинтересована в корректировке параметров эксплуатации скважин для нагнетательных скважин, и таким образом, система может ранжировать этот тип скважин. Для корректировки параметров эксплуатации скважин для добывающих скважин в графическом интерфейсе пользователя также может отображаться ранжирование этой скважины.

Щелчком на скважине или выбором скважины (или каждой скважины) через устройство ввода вызывается отображение в графическом интерфейсе пользователя или представление дополнительной информации. Это показано на снимке экрана на Фиг. 5, где для каждой скважины в графическом интерфейсе пользователя показываются связанные добывающие скважины и числовые данные, использованные при ранжировании.

Верхняя часть графического интерфейса пользователя на Фиг. 5 имеет три вкладки. На Фиг. 5 на снимке экрана показана информация по вкладке «Карта пласта». Вторая вкладка, «Ранжирование скважин», проиллюстрирована на снимке экрана, показанном на Фиг. 6, и представляет ранжирование нагнетательных скважин в виде круговой диаграммы на основании суммарного финансового потока, или чистой приведенной стоимости, во время, показанное в полосе прокрутки в нижней части экрана. Эволюция ранжирования и вклада отдельных скважин (для всех нагнетательных скважин) в общие финансовые потоки или чистую приведенную стоимость между двумя временами, заданными пользователем, показана на снимке экрана графического интерфейса пользователя на Фиг. 7, который соответствует третьей вкладке «Зависимость вклада от времени».

В одном из вариантов осуществления изобретения инструмент по настоящему изобретению может ранжировать нагнетательные скважины и добывающие скважины отдельно. Например, пользователь может решить, какое число добывающих скважин и нагнетательных скважин должно быть выбрано, и ввести в систему соответствующие значения. Ранжирование для каждого типа скважин (например, нагнетательных скважин и добывающих скважин) основано на заданной мере эффективности, которая связана с добычей рассматриваемом месторождении (например, отдельный вклад каждой скважины в общий денежный поток, соотношение общего денежного потоков к капитальным затратам и соотношение общего денежного потока к текущим расходам).

Чтобы установить ранжирование между всеми скважинами, инструмент в одном из вариантов осуществления изобретения может определить матрицы связности скважин. Эти матрицы можно вычислить, например, по информации, доступной при моделировании на основе линий тока. Указанные выше метрики эффективности могут быть определены с помощью матрицы связности скважин и выходных данных фильтрационной модели пласта, таких как объемы закачки воды, добычи нефти и флюидов. В одном аспекте матрица связности скважин, объемы закачки и добычи могут изменяться во времени, что подразумевает, что ранжирование скважин может также изменяться.

В то время как вышеуказанное описание направлено на применение в трудной ситуации, в которой параметрами эксплуатации скважин являются не значения забойного давления или дебиты скважин, инструмент и способ по настоящему изобретению в одном аспекте могут также быть применены в случае, когда параметрами эксплуатации скважин являются значения забойного давления. В этом случае Режим 2, описанный со ссылкой на Фиг. 2, может быть реализован без шага преобразования (калибровки), показанного в блоке 22.

Подобным же образом в другом аспекте инструмент и способ по настоящему изобретению могут быть применены в случае, когда параметрами эксплуатации скважин являются дебиты скважин. Например, существующие подходы, которые могут быть вычислительно эффективными и также неинтрузивными в отношении программного обеспечения моделирования (например, процедуры моделирования на основе способа линий тока), которые выдают информацию о дебите скважины, могут включаться в итерации (или сочетаться с итерациями) выбора подмножества наиболее важных К скважин в перечне для среднесрочной перспективы дебита скважин, рассчитывать новый перечень дебитов скважин для среднесрочной перспективы для наиболее важных К скважин, рассчитывать среднесрочный точный прогноз добычи для всех N скважин, рассчитывать аппроксимацию долгосрочного прогноза добычи для всех N скважин, вычислять метрики эффективности до тех пор, пока не будут определены приемлемые вычисляемые метрики эффективности.

На Фиг. 8 приведена в качестве иллюстрации схема примера компьютера или системы обработки данных, которые могут реализовывать инструмент задания параметров эксплуатации скважин в одном из вариантов осуществления настоящего изобретения. Компьютерная система является только одним примером применимых систем обработки данных и ее упоминание не предназначено служить каким-либо ограничением объема или функциональности вариантов осуществления изобретения по методике, описанной в настоящем документе. Показанная система обработки данных может функционировать с многочисленными другими средами или конфигурациями вычислительных систем общего или специального назначения. Примеры хорошо известных вычислительных систем, сред и (или) конфигураций, которые могут быть применимыми использования с системой обработки данных, показанной на Фиг. 5, могут включать в себя, в том числе, без ограничения, персональные компьютерные системы, серверные компьютерные системы, «тонкие» клиенты, «толстые» клиенты, ручные или переносные компьютерные устройства, многопроцессорные системы, микропроцессорные системы, пользовательские телевизионные приставки, программируемые потребительские электронные устройства, сетевые ПК, мини-компьютерные системы, мэйнфреймовые компьютерные системы и распределенные облачные вычислительные среды, содержащие любые из вышеуказанных систем или устройств и им подобные.

Компьютерная система может быть описана в общем контексте исполнимых компьютерной системой инструкций, таких как программные модули, исполняемые компьютерной системой. В общем случае программные модули могут включать в себя процедуры, программы, объекты, компоненты, логические структуры, структуры данных и так далее, реализующие частные задачи или определенные абстрактные типы данных. Компьютерная система может быть реализована в распределенной облачной вычислительной среде, где задачи выполняются дистанционно расположенными обрабатывающими устройствами, которые связаны через сеть связи. В распределенной облачной вычислительной среде программные модули могут быть расположены на носителях информации как локальных, так и дистанционно расположенных компьютерных систем, в том числе в памяти устройств хранения.

Компоненты компьютерных систем могут включать в себя, в том числе, без ограничения, один или более процессоров или обрабатывающих блоков 25, системную память 26 и шину 27, которая соединяет различные системные компоненты, в том числе системную память 26, с процессором 25. Процессор 25 может включать в себя модуль 34, осуществляющий способы, описанные в настоящем документе. Модуль 34 может быть запрограммирован в интегрированных контурах процессора 25 или загружаться из памяти 26, с устройства хранения 32, из сети 33 или из их сочетания.

Шина 27 может представлять один или более из любых нескольких типов конструкций шин, в том числе шины памяти или контроллера памяти, периферийной шины, ускоренного графического порта и процессора или локальную шину, использующую любую разновидность шинной архитектуры. В качестве примера, а не ограничения, такие архитектуры включают в себя шины Industry Standard Architecture (ISA), Micro Channel Architecture (MCA), Enhanced ISA (EISA), Video Electronics Standards Association (VESA) и Peripheral Component Interconnects (PCI).

Компьютерная система может включать в себя разнообразные машиночитаемые носители информации. Такие носители могут быть доступными носителями, к которым возможен доступ со стороны компьютерной системы, и они могут включать в себя как энергозависимые, так и энергонезависимые носители, съемные и несъемные носители.

Системная память 26 может включать в себя машиночитаемые носители информации в форме энергозависимой памяти, такие как оперативная память (RAM) и (или) кэш-память или прочие. Компьютерная система может также включать в себя другие съемные и несъемные, энергозависимые и энергонезависимые носители информации, применяемые в компьютерных системах. Исключительно в качестве примера, система может оснащаться системой хранения 32 для считывания с несъемных энергонезависимых магнитных носителей (например, жесткого диска) и записи на них. Система может также оснащаться (хотя он не показан) приводом для считывания магнитных дисков, считывающим и записывающим информацию на съемных энергонезависимых магнитных дисках (например, дискетах), и приводом для считывания оптических дисков для считывания или записи информации на съемных, энергонезависимых оптических дисках, таких как CD-ROM, DVD-ROM или другие оптические носители. В таких случаях каждый из них может быть присоединен к шине 27 одним или более интерфейсами носителей информации.

Компьютерная система может также поддерживать связь с одним или более внешних устройств 29, такие как клавиатура, указывающее устройство, дисплей 31 и т.д.; одним или более устройствами, позволяющими пользователю взаимодействовать с компьютерной системой; и (или) любыми устройствами (например, сетевой картой, модемом и т.д.), позволяющими компьютерной системе поддерживать связь с одним или более вычислительными устройствами. Такая связь может осуществляться через интерфейсы ввода-вывода 28.

Кроме того, компьютерная система может поддерживать связь с одной или более сетей 33, таких как локальная вычислительная сеть (LAN), общая широкоохватная сеть (WAN) и (или) публичная сеть (например, Интернет) через сетевой адаптер 30. Как показано, сетевой адаптер 30 поддерживает связь с другими компонентами компьютерных систем через шину 27. Хотя они не указаны, в сочетании с компьютерной системой могут использоваться и другие аппаратные средства и (или) программные компоненты. Примеры включают в себя, в том числе, без ограничения: микрокод, драйверы устройств, резервные обрабатывающие блоки, внешние дисковые массивы, RAID-системы, ленточные накопители, архивные системы хранения данных и т.д.

Настоящее изобретение может быть инструментом, способом и (или) компьютерным программным продуктом. Компьютерный программный продукт может содержать машиночитаемый носитель (или носители) информации, содержащие машиночитаемые программные инструкции, заставляющие процессор выполнять аспекты настоящего изобретения.

Машиночитаемый носитель информации может представлять собой осязаемое устройство, которое может удерживать и содержать в себе инструкции для использования исполняющим инструкции устройством. Машиночитаемый носитель информации может представлять собой, например, но без ограничения, электронное устройство хранения, магнитное устройство хранения, оптическое устройство хранения, электромагнитное устройство хранения, полупроводниковое устройство хранения или любое применимое сочетание вышеперечисленного. Неисчерпывающий перечень более специфических примеров машиночитаемого носителя информации включает в себя следующие: переносная компьютерная дискета, жесткий диск, оперативная память (RAM), память только для чтения (ROM), стираемая программируемая постоянная память (EPROM или флэш-память), статическая оперативная память (SRAM), память только для чтения на основе переносного компакт-диска (CD-ROM), цифровой многофункциональный диск (DVD), носитель "memory stick", гибкий диск, механическое кодирующее устройство, такое как перфокарты или устройство записи инструкций в виде приподнятых элементов в канавке и любые применимые сочетания вышеперечисленного. Машиночитаемый носитель информации при использовании в настоящем документе не следует понимать как нестационарные сигналы сами по себе, такие как радиоволны или другие свободно распространяющиеся электромагнитные волны, электромагнитные волны, распространяющиеся через волновод или другую среду передачи (например, световые импульсы, проходящие через волоконно-оптический кабель), или электрические сигналы, передаваемые по проводам.

Машиночитаемые программные инструкции, описанные в настоящем документе, могут скачиваться на соответствующее вычислительное / обрабатывающее устройства с машиночитаемого носителя информации или на внешний компьютер или внешнее устройство хранения через сеть, например, Интернет, локальную вычислительную сеть, широкоохватную сеть и (или) беспроводную сеть. Сеть может содержать медные сигнальные кабели, оптические волокна для передачи сигнала, беспроводные средства передачи, маршрутизаторы, брандмауэры, коммутаторы, шлюзовые компьютеры и (или) пограничные серверы. Плата сетевого адаптера или сетевой интерфейс в каждом вычислительном или обрабатывающем устройстве получает машиночитаемые программные инструкции из сети и пересылает машиночитаемые программные инструкции для хранения на машиночитаемый носитель информации в пределах соответствующего вычислительного или обрабатывающего устройства.

Машиночитаемые программные инструкции для проведения операций по настоящему изобретению могут представлять собой инструкции ассемблера, инструкции архитектуры системы команд (ISA), машинные инструкции, машинозависимые инструкции, микрокод, инструкции встроенного программного обеспечения, задающие состояние данные, исходный код или объектный код, написанный на любом сочетании одного или более языков программирования, в том числе объектно-ориентированных языков программирования, таких как Smalltalk, С++ или подобные, и обычных процедурных языков программирования, таких как язык программирования С или подобные языки программирования. Машиночитаемые программные инструкции могут исполняться полностью на компьютере пользователя, частично на компьютере пользователя, в качестве автономного пакета программного обеспечения, частично на компьютере пользователя и частично на дистанционно расположенном компьютере или полностью на дистанционно расположенном компьютере или сервере. В последнем сценарии дистанционно расположенный компьютер может быть подсоединен к компьютеру пользователя через любой тип сети, такой как локальная вычислительная сеть (LAN), широкоохватная сеть (WAN) или соединение с внешним компьютером (например, через Интернет с использованием поставщика услуг Интернета). В некоторых вариантах осуществления изобретения электронные контуры, в том числе, например, программируемые логические контуры, программируемые логические интегральные схемы (FPGA) или программируемые логические матрицы (PLA), могут исполнять машиночитаемые программные инструкции путем применения информации о состоянии машиночитаемых программных инструкций для персонализации электронных контуров, чтобы реализовать аспекты настоящего изобретения.

Аспекты по настоящему изобретению описаны в настоящем документе со ссылкой на блок-схемы и (или) диаграммы способов, оборудования (систем) и компьютерных программных продуктов в соответствии с вариантами реализации изобретения. Каждый блок иллюстраций в виде блок-схем и (или) диаграмм, и сочетания блоков на иллюстрациях в виде блок-схем и (или) диаграмм может быть реализован машиночитаемыми программными инструкциями.

Эти машиночитаемые программные инструкции могут быть предоставлены процессору компьютера общего назначения, компьютера специального назначения или другого программируемого оборудования обработки данных для получения машины, которая могла бы исполнять инструкции через процессор компьютера или другого программируемого оборудования обработки данных, создавать средства для реализации функций / действий, указанных в блоках блок-схемы и (или) диаграммы. Эти машиночитаемые программные инструкции могут также храниться в машиночитаемом устройстве хранения, которое может управлять компьютером, программируемым оборудованием обработки данных и (или) другими устройствами для функционирования определенным способом, таким что машиночитаемое устройство хранения, содержащее сохраненные в нем инструкции, содержит изделие, в том числе инструкции, которые реализуют аспекты функций / действий, указанных в блоках блок-схем и (или) диаграмм.

Машиночитаемые программные инструкции могут также загружаться на компьютер, другое программируемое оборудование обработки данных или другое устройство для выполнения серии рабочих шагов на компьютере, другом программируемом оборудовании или другом устройстве для реализации на компьютере процесса, такого что инструкции, которые исполняются на компьютере, другом программируемом оборудовании или другом устройстве, реализуют функции или действия, указанные в блоках блок-схем и (или) диаграмм.

Блок-схемы и диаграммы на фигарах иллюстрируют архитектуру, функциональность и функционирование возможных реализаций систем, способов и компьютерных программных продуктов в соответствии с разными вариантами осуществления настоящего изобретения. В этом отношении каждый блок на блок-схеме или диаграммах может представлять модуль, сегмент или компонент инструкций, который содержит одну или более исполнимых инструкций для реализации указанных логических функций. В некоторых альтернативных реализациях функции, указанные в блоке, могут происходить в порядке, отличном от указанного на рисунках. Например, два блока, указанных последовательно, могут, фактически, выполняться практически одновременно, или блоки могут иногда выполняться в обратном порядке, в зависимости от требуемой функциональности. Каждый блок приводимых в качестве примера блок-схем или диаграмм и сочетания блоков на приводимых в качестве примера блок-схемах и (или) диаграммах могут быть реализованы аппаратными системами специального назначение, которые осуществляют указанные функции или действия или выполняют сочетания инструкций для аппаратных средств и компьютеров специального назначения.

Терминология, используемая в настоящем документе, предназначена только для описания частных вариантов осуществления изобретения и не предназначена для ограничения изобретения. При использовании в настоящем документе формы единственного числа предназначены включать в себя также формы множественного числа, если контекст ясно не указывает на иное. Термин «содержит» и (или) «содержащий» при использовании в данном описании указывает на присутствие указанных особенностей, целых чисел, шагов, операций, элементов и (или) компонентов, но не противоречит присутствию или добавлению одной или более других особенностей, целых чисел, шагов, операций, элементов и (или) компонентов или группы их.

Соответствующие конструкции материалы, действия и эквиваленты всех средств или шагов плюс функциональные элементы в пунктах ниже предназначены включать в себя любую структуру, материал или действие для осуществления функции в сочетании с другим элементом из формулы изобретения в качестве специфического пункта формулы. Описание настоящего изобретения представлено для целей примера и описания, но не предназначено быть исчерпывающим или ограничивающим изобретение в раскрытой здесь форме. Многие модификации и изменения будут очевидными специалистам без отклонения от объема и духа изобретения. Вариант осуществления изобретения выбран и описан таким образом, чтобы наилучшим образом объяснить принципы изобретения и его практическое применение и позволить специалистам понимать изобретение для разных вариантов осуществления изобретения с разными модификациями. Описанный в настоящем патенте способ выбора режима работы скважин был применен на практике на одном из активов компании ПАО «Газпром нефть». В процессе выбора оптимального режима работы скважин (в данном случае рассматривалась оптимизация режимов эксплуатации только на нагнетательных скважинах, горизонт среднесрочного расчета составил 3 года) использовались ключевые идеи данного изобретения, а именно: выбор подмножества из К скважин при наличии N скважин (причем K<N) по критерию наибольшего влияния на метрику эффективности, в данном случае, на величину чистого дисконтированного дохода, NPV; также в процессе выбора оптимального режима работы скважин использовалась модель снижения производительности пласта для оценки КИН на момент окончания разработки месторождения. Было произведено сравнение качества найденного оптимального решения и скорости его получения (выраженное в количестве запусков гидродинамического симулятора для расчета прогноза добычи) при использовании описанного способа выбора подмножества скважин, при экспертном выборе скважин и при оптимизации всех N скважин месторождения. Сравнение показало значительное уменьшение требуемого количества расчетов (в 2-3 раза) при использовании автоматического выбор подмножества из К сважин без существенного отличия полученных решений. В таблицах приведены результаты оптимизации тестового месторождения, базовое значение дисконтированного денежного потока принято равным 100, ставка дисконтирования 16% годовых.

* - момент времени, при котором денежный поток (CF) с месторождения становится отрицательным.

После получения оптимизированного режима работы скважин некоторые из рекомендаций по заданию параметров эксплуатации скважин были применены на реальном месторождении. При этом были снижены объемы закачки и соответствующие операционные затраты, и повышена добыча нефти относительно базового прогноза. Таким образом, поставленная цель повышения эффективности разработки была успешно достигнута.

Предлагаемый способ предполагает управление теми параметрами работы скважин, на которые мы можем влиять непосредственно - размеры устьевого штуцера, частота вращения насосов, и, следовательно, на забойные давления на нагнетательных и добывающих скважинах.

Представленный способ предлагает эффективное ускорение поиска оптимального управления скважинами за счет использования дополнительной информации из матрицы связности добывающих и нагнетательных скважин, что необходимо при работе с месторождениями с относительно большим фондом скважин (например, более 50).

Дополнительной отличительной особенностью предлагаемого способа от существующих разработок является эффективная проверка получаемых решений в долгосрочной перспективе на основе откалиброванных моделей снижения продуктивности пласта.

Таким образом, в отличие от существующих академических работ, представленный способ направлен на повышение эффективности разработки месторождений с учетом особенностей разработки в реальных условиях.

Список работ:

1. Tailai Wen, Marco R. Thiele, David Echeverria Ciaurri, Khalid Aziz, Yinyu Ye. Waterflood management using two-stage optimization with streamline simulation. Elsevier, Computers & Geosciences, 2014. 483-504p.

2. Chen, C., Li, G., Reynolds, A.C.: Robust constrained optimization of short- and long-term net present value for closed-loop reservoir management. SPEJ. 17, 849-864 (2012)

3. van Essen, G., den Hof, P.V., Jansen, J.: Hierarchical long-term and short-term production optimization. SPE J. 16(1), 191-199 (2011)

4. Echeverria Ciaurri, D., Mukerji, Т., Durlofsky, L.J.: Derivative free optimization for oil field operations. In: Yang, X.S., Koziel, S. (eds.) Computational Optimization and Applications in Engineering and Industry, Studies in Computational Intelligence, pp. 19-55. Springer, New York (2011)

5. G.M. van Essen, SPE; M.J. Zandvliet, SPE; P.M.J. Van den Hof; O.H. Bosgra, Delft U. Of Technology; J.D. Jansen, SPE, Delft U. Of Technology and Shell Int. E&P. Robust Waterflooding Optimization of Multiple Geological Scenarios. SPE 102913, 2006. 7p.

6. M. Mohsin Siraj and Paul M.J. Van den Hof, Eindhoven University of Technology; Jan Dirk Jansen, Delft University of Technology. Model and Economic Uncertainties in Balancing Short-Term and Long-Term Objectives in Water-Flooding Optimization. SPE-173285-MS, 2015. 13p.

7. С.В. Кайгородов, Э.Р. Кашапова (ООО «СИАМ-Инжиниринг»), В.Т. Киршин (ООО «ТНК-Уват»), С.А. Павлова (ОАО «Новосибирскнефтегаз»: Оптимизация системы заводнения на месторождении на поздней стадии разработки с помощью модели линий тока. Нефтяное хозяйство, 2013, №3. с. 78-80. Библиогр.: с. 80 (5 назв.). ISSN 0028-2448

8. Костюченко С.В. Методика количественного анализа эффективности реализуемых систем заводнения на основе моделей линий тока. Труды IV Международного технологического симпозиума «Новые технологии разработки и повышения нефтеотдачи». М.: Институт нефтегазового бизнеса, 2005. с. 236-244.

9. Тепляков Н.Ф., Наугольнов М.В., Пислегин М.Н. ООО «Газпромнефть НТЦ». Использование методов математического программирования при оптимизации разработки нефтяных месторождений, 2016

10. A.N. Sitnikov, А.А. Pustovskikh, A.S. Margarit, A.V. Akhmetov, M.V. Naugolnov, E.A. Kozhevnikov, O.Yu. Savelev. Proactive block-factor analysis of oil field development, SPE Russian Petroleum Technology Conference, 26-28 October, Moscow, Russia, SPE-176572, 2015.

1. Способ выбора параметров эксплуатации скважин на нефтяном месторождении, реализуемый по меньшей мере одним аппаратным процессором, характеризующийся тем, что он содержит следующие шаги:

получение/загрузка базового варианта режимов работы для подмножества скважин на нефтяном месторождении - текущих параметров эксплуатации в среднесрочной перспективе; базовый вариант режимов работы скважин принимают в качестве начальной итерации оптимизации;

- расчет среднесрочного прогноза профилей добычи - динамики добычи для каждой скважины заданного подмножества в среднесрочной перспективе с использованием интегрированной модели, в которую объединяют поверхностную инфраструктуру и фильтрационную модель пласта, на основании текущего варианта режимов работы скважин;

- расчет модели снижения продуктивности пласта или нескольких моделей, или их комбинации, откалиброванной по среднесрочному прогнозу добычи для аппроксимации долгосрочного прогноза добычи для подмножества скважин;

- вычисление метрик эффективности на основе среднесрочного прогноза добычи, а также на основе долгосрочного аппроксимированного прогноза добычи, в том числе коэффициента извлечения нефти - КИН месторождения;

- определение соответствия метрик эффективности заданному критерию;

- при обнаружении несоответствия метрик эффективности заданному критерию изменение текущего варианта режимов работы, повторный расчет прогноза и вычисление метрик эффективности до тех пор, пока заданный критерий не будет выполнен;

- в случае соответствия метрик эффективности заданному критерию проверка текущего варианта режимов работы для подмножества скважин и его корректировка на основании проверки;

- отображение текущего варианта режимов работы для подмножества скважин в графическом интерфейсе пользователя;

- генерация и передача сигнала для автоматического задания параметров эксплуатации скважины в соответствии с текущим вариантом режимов работы для подмножества скважин.

2. Способ по п. 1, характеризующийся тем, что базовый вариант режимов работы скважин определяют предварительно - получают экспертным способом.

3. Способ по п. 1, характеризующийся тем, что параметры эксплуатации скважины содержат размеры устьевого штуцера.

4. Способ по п. 1, характеризующийся тем, что параметры эксплуатации скважины содержат частоту вращения электрических насосов.

5. Способ по п. 1, характеризующийся тем, что изменение текущего варианта режимов работы содержит предварительный выбор подмножества из исходного множества скважин и изменение текущего варианта режимов работы только для выбранного подмножества скважин.

6. Способ по п. 5, характеризующийся тем, что подмножество скважин выбирают путем реализации алгоритма кластеризации на основе среднесрочного прогноза добычи, при этом выбор добывающих и нагнетательных скважин осуществляют на основе критерия наибольшего воздействия на метрики эффективности.

7. Способ выбора параметров эксплуатации скважин на нефтяном месторождении, реализуемый по меньшей мере одним аппаратным процессором, характеризующийся тем, что он содержит следующие шаги:

- получение базового перечня значений забойного давления для подмножества скважин на нефтяном месторождении - текущих параметров эксплуатации в среднесрочной перспективе, причем базовый

вариант режимов работы скважин принимают в качестве начальной итерации оптимизации;

- расчет среднесрочного прогноза профилей добычи для каждой скважины заданного подмножества в среднесрочной перспективе путем расчета фильтрационной модели с использованием текущего перечня значений забойного давления для подмножества скважин;

- расчет модели снижения продуктивности пласта или нескольких моделей, или их комбинации, откалиброванной по среднесрочному прогнозу добычи, для аппроксимации долгосрочного прогноза добычи для подмножества скважин;

- вычисление метрик эффективности на основе среднесрочного прогноза добычи, а также на основе долгосрочного аппроксимированного прогноза добычи, в том числе КИН месторождения;

- определение соответствия метрик эффективности заданному критерию;

- при обнаружении несоответствия метрик эффективности заданному критерию изменение текущего варианта режимов работы, повторный расчет прогноза и вычисление метрик эффективности до тех пор, пока заданный критерий не будет выполнен;

- в случае соответствия метрик эффективности заданному критерию проверка текущего перечня значений забойного давления для подмножества скважин и корректировка текущего варианта режимов работы на основании проверки;

- преобразование перечня значений забойного давления в режимы работы скважин через калибровку интегрированной модели;

- отображение текущего варианта режимов работы для подмножества скважин в графическом интерфейсе пользователя;

- генерация и передача сигнала для автоматического задания параметров эксплуатации скважины в соответствии с текущим вариантом режимов работы для подмножества скважин.

8. Способ по п. 7, характеризующийся тем, что базовый вариант режимов работы скважин определяют предварительно - получают экспертным способом.

9. Способ по п. 7, характеризующийся тем, что параметры эксплуатации скважины содержат размеры устьевого штуцера.

10. Способ по п. 7, характеризующийся тем, что параметры эксплуатации скважины содержат частоту вращения электрических насосов.

11. Способ по п. 7, характеризующийся тем, что изменение текущего варианта режимов работы содержит предварительный выбор подмножества из исходного множества скважин и изменение текущего варианта режимов работы только для выбранного подмножества.

12. Способ по п. 11, характеризующийся тем, что подмножество скважин выбирают путем реализации алгоритма кластеризации на основе среднесрочного прогноза добычи, при этом выбор добывающих и нагнетательных скважин осуществляют на основе критерия наибольшего воздействия на метрики эффективности.

13. Инструмент выбора параметров эксплуатации скважин для скважины на нефтяном месторождении, характеризующийся тем, что он содержит:

- по меньшей мере один аппаратный процессор;

- устройство отображения, функционально подключенное к аппаратному процессору;

- по меньшей мере один аппаратный процессор для получения базового варианта режимов работы для подмножества скважин на нефтяном месторождении в среднесрочной перспективе, причем базовый вариант режимов работы скважин представляет начальную итерацию оптимизации;

- по меньшей мере, один аппаратный процессор для расчета среднесрочного прогноза профилей добычи для каждой скважины заданного

подмножества в среднесрочной перспективе с использованием интегрированной модели, которая объединяет поверхностную инфраструктуру и фильтрационную модель пласта, на основании текущего варианта режимов работы скважин для заданного подмножества;

- по меньшей мере один аппаратный процессор для расчета множества моделей снижения продуктивности пласта, откалиброванных по среднесрочному прогнозу добычи и аппроксимирования долгосрочного прогноза добычи для подмножества скважин;

- по меньшей мере один аппаратный процессор для определения метрики эффективности на основе среднесрочного прогноза добычи, а также на основе долгосрочных аппроксимированных прогнозов добычи, в том числе КИН месторождения;

- по меньшей мере один аппаратный процессор для определения соответствия метрик эффективности заданному критерию;

- по меньшей мере один аппаратный процессор в зависимости от соответствия или несоответствия метрик эффективности заданному критерию для изменения текущего варианта режимов работы и повторения расчета прогноза и вычисления метрик эффективности до тех пор, пока заданный критерий не будет выполнен;

- по меньшей мере один аппаратный процессор, который при соответствии метрик эффективности заданному критерию обеспечивает возможность проверки текущего варианта режимов работы для подмножества скважин и корректирования его на основании проверки;

- по меньшей мере, один аппаратный процессор для вывода на устройство отображения текущего варианта режимов работы скважин для подмножества скважин;

- по меньшей мере, один аппаратный процессор для генерирования и передачи сигнала для автоматического задания параметров эксплуатации скважины в соответствии с текущим вариантом режимов работы подмножества скважин.

14. Инструмент по п. 13, характеризующийся тем, что по меньшей мере один аппаратный процессор имеет подключение к устьевому штуцеру.

15. Инструмент по п. 13, характеризующийся тем, что он обеспечен возможностью использования предварительно определенного базового варианта режимов работы скважин.

16. Инструмент по п. 13, характеризующийся тем, что параметры эксплуатации скважины содержат размеры устьевого штуцера.

17. Инструмент по п. 13, характеризующийся тем, что параметры эксплуатации скважины содержат частоту вращения электрических насосов.

18. Инструмент по п. 13, характеризующийся тем, что он обеспечен возможностью изменения текущего варианта режимов работы с выбором подмножества из множества скважин и изменения текущего варианта режимов работы для выбранного подмножества скважин.

19. Инструмент по п. 18, характеризующийся тем, что он обеспечен возможностью выбора подмножества скважин путем реализации алгоритма кластеризации на основе среднесрочного прогноза добычи, при этом выбор добывающих и нагнетательных скважин обеспечен на основе критерия наибольшего воздействия на метрики эффективности.

20. Машиночитаемое устройство хранения информации, на котором сохранена программа исполняемых машиной инструкций для осуществления выбора параметров эксплуатации скважин на нефтяном месторождении, характеризующееся тем, что оно обеспечено возможностью осуществления следующих шагов:

- получение базового варианта режимов работы для подмножества скважин на нефтяном месторождении в среднесрочной перспективе; базовый вариант режимов работы скважин представляет начальную итерацию оптимизации;

- расчет среднесрочного прогноза профилей добычи для каждой скважины заданного подмножества в среднесрочной перспективе с использованием интегрированной модели, которая объединяет поверхностную инфраструктуру и фильтрационную модель пласта, на основании текущего варианта режимов работы скважин;

- расчет множества моделей снижения продуктивности пласта, откалиброванных по среднесрочному прогнозу добычи и аппроксимирующих долгосрочный прогноз добычи для подмножества скважин;

- вычисление метрик эффективности на основе среднесрочного прогноза добычи и на основе долгосрочного аппроксимированного прогноза добычи, в том числе КИН месторождения;

- определение соответствия метрик эффективности заданному критерию;

- при обнаружении несоответствия метрик эффективности заданному критерию изменение текущего варианта режимов работы, повторный расчет прогноза и вычисление метрик эффективности до тех пор, пока заданный критерий не будет выполнен;

- в случае соответствия метрик эффективности заданному критерию проверка текущего варианта режимов работы для подмножества скважин и его корректировка на основании проверки;

- отображение текущего варианта режимов работы для подмножества скважин в графическом интерфейсе пользователя;

- генерация и передача сигнала для автоматического задания параметров эксплуатации скважины в соответствии с текущим вариантом режимов работы для подмножества скважин.