遗传算法在苏里格气田井位优化中的应用

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苏里格气田是中国致密砂岩气田的典型代表,储层非均质性及特低的渗透率造成苏里格气田有效泄油面积小。为提高单井控制储量和气田采收率,需要利用井位优化来确定最优井数及其位置。因此,借助Matlab自带的遗传算法工具箱,采用优化理论结合数值模拟的方法进行苏里格气田某区块的井位优化研究。研究中将净现值作为目标函数,将单井控制面积和井位作为变量,优选净现值最大的单井控制面积及井位。结果表明,苏里格气田的最优单井控制面积为0.5km2/井;对于最优单井控制面积,遗传算法得到的最优净现值为14.625 9×108元,大于常规井网的净现值14.337 8×108元,净现值增加幅度为2.01%;基于遗传算法的井位优化方法克服了常规布井方式的经验依赖性;最优井位分布与渗透率关系密切,渗透率高的部位井数多,反之,井数少。
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