Исследование влияния зашумленности исходных данных на точность определения коэффициентов взаимовлияния скважин методом линейной регрессии

Об авторе:

Ганопольский Родион Михайлович, кандидат физико-математических наук, заведующий кафедрой моделирования физических процессов и систем, Физико-технический институт, Тюменский государственный университет, Тюмень, Россия, r.m.ganopolskij@utmn.ru

Аннотация:

Для прогнозирования работы добывающей скважины используются гидродинамические симуляторы. Их работа занимает много времени, поэтому постоянно появляются альтернативные упрощенные методы, например прокси-модели. Сначала эти модели настраиваются на исторические данные, а затем дают прогнозы. Но очень часто исходные данные недостаточно точны и полны. Необходимо изучить, насколько ошибка в каждом исходном параметре влияет на качество прогноза. В статье построен алгоритм определения коэффициентов взаимовлияния скважин методом линейной регрессии. Проведено исследование устойчивости полученного решения к зашумлению исходных данных при различных условиях. Получен прогноз дебита на добывающей скважине, который далее сравнивается с точным значением. Проанализировано, в каких исходных данных погрешность больше всего влияет на ошибку прогноза. Предложены возможные варианты обеспечения устойчивости.

Список литературы:

Данько М. Ю., Бриллиант Л. С., Завьялов А. С. 2019. Применение метода динамического материального баланса и CRM-метода (capacitance-resistive models) к подсчету запасов Ачимовских и Баженовских коллекторов // Недропользование XXI век. № 4 (80). С. 76–85.

Демиденко Е. З. 1981. Линейная и нелинейная регрессия. М.: Финансы и статистика. 302 с.

Ручкин А. А., Степанов С. В., Князев А. В., Степанов А. В., Корытов А. В., Авсянко И. Н. 2018. Исследование особенностей оценки взаимовлияния скважин на примере модели CRM // Вестник Тюменского государственного университета. Физико-математическое моделирование. Нефть, газ, энергетика. Том 4. № 4. С. 148–168. https://doi.org/10.21684/2411-7978-2018-4-4-148-168

Степанов С. В., Тырсин А. Н., Ручкин А. А., Поспелова Т. А. 2020. Использование энтропийного моделирования для анализа эффективности системы заводнения // Нефтяное хозяйство. № 6. С. 62–67. https://doi.org/10.24887/0028-2448-2020-6-62-67

Степанов С. В., Бекман А. Д., Ручкин А. А., Поспелова Т. А. 2021. Сопровождение разработки нефтяных месторождений с использованием моделей CRM: монография. Тюмень: Экспресс. 298 с.

Kim J. S., Lake L.W., Edgar T. F. 2012. Integrated capacitance-resistance model for characterizing waterflooded reservoirs // 2012 IFAC Workshop on Automatic Control in Offshore Oil and Gas Production (31 May — 1 June 2012, Trondheim, Norway). https://doi.org/10.13140/2.1.2060.0964

Olenchikov D., Posvyanskii D. 2019. Application of CRM-like models for express forecasting and optimizing field development // SPE Russian Petroleum Technology Conference (22–24 October 2019, Moscow, Russia). https://doi.org/10.2118/196893-MS

Sayarpour M. 2008. Development and Application of Capacitance-Resistive Models to Water/CO2 Floods. Ph. D diss. The University of Texas at Austin. 236 p.

Sayarpour M., Zuluaga E., Kabir C. S., Lake L. W. 2009. The use of capacitance-resistance models for rapid estimation of waterflood performance and optimization. Journal of Petroleum Science and Engineering. Vol. 69. No. 3–4. Pp. 227–238. https://doi.org/10.1016/j.petrol.2009.09.006

Yousef A. A., Gentil P., Jensen J. L., Lake L. W. 2006. A capacitance model to infer interwell connectivity from production- and injection-rate fluctuations // SPE Reservoir Evaluation & Engineering. Vol. 9. No. 6. Pp. 630–646. SPE-10.2118. https://doi.org/10.2118/95322-PA