تخمین توابع اشباع با مدل تکه ای پیوسته با استفاده از الگوریتم بهینه سازی ژنتیک چند هدفه

نوع مقاله : مقاله پژوهشی

نویسندگان

1 دانشکده مهندسی نفت و گاز، پژوهشکده نفت و گاز سهند، دانشگاه صنعتی سهند، تبریز

2 عضو هیأت علمی دانشگاه صنعتی سهند-دانشیار دانشکده مهندسی نفت و گاز - پژوهشکده نفت و گاز سهند، دانشگاه صنعتی سهند- تبریز - ایران

10.22078/pr.2024.5266.3337

چکیده

تراوایی نسبی یکی از پارامترهای دارای نقش کلیدی در مطالعات مهندسی مخزن و ازدیاد برداشت می باشد. برای تعیین مقادیر این پارامتر از روش‌های مختلفی شامل مطالعات آزمایشگاهی، روابط تجربی و تحلیلی استفاده می‌گردد. در این مطالعه از تطابق تاریخچه داده‌های تولیدی آشام و تخلیه (داده های افت فشار و نفت تولیدی تجمعی) و نتایج شبیه‌سازی سیلابزنی در مغزه با در نظر گرفتن مدل های تجربی مختلف مانند مدل های Corey و Brooks-Corey و مدل تحلیلی تکه ای پیوسته برای تخمین منحنی‌های تراوایی نسبی استفاده گردید. برای این کار الگوریتم‌های بهینه‌سازی هوشمند تک هدفه و چند هدفه ژنتیک برای تعیین ضرایب مدل های تجربی و مدل تکه‌ای پیوسته به کار گرفته شد. ضرایب مدل های فوق و مقدار میانگین مربعات خطا به ترتیب به عنوان پارامترهای تصمیم‌گیری و تابع هدف در نظر گرفته شد. در فرآیند آشام مدل Corey با بهینه‌سازی تک هدفه و مدل تکه ای پیوسته با بهینه‌سازی چند هدفه عملکرد بهتری داشتند. در فرآیند تخلیه مدل تکه ای پیوسته با بهینه‌سازی چند هدفه و مدل Brooks-Corey با بهینه‌سازی چند هدفه بهترین عملکرد را داشتند. نتایج نشان دهنده‌ی عملکرد مناسب مدل تکه‌ای پیوسته برای فرآیندهای آشام و تخلیه با ضرایب همبستگی به ترتیب برابر با 9957/0 و 9932/0 با استفاده از الگوریتم ژنتیک تک هدفه بود. علاوه براین جبهه ای از پاسخ‌های بهینه به کمک الگوریتم بهینه‌سازی ژنتیک چند هدفه ایجاد گردید و در نهایت به منظور تصمیم‌گیری در خصوص بهترین پاسخ از الگوریتم های تصمیم‌گیری استفاده گردید. نتایج به دست آمده دقت بالای کاربرد مدل تکه‌ای پیوسته را برای فرآیند‌های آشام و تخلیه با ضرایب همبستگی به ترتیب برابر با 9916/0 و 9958/0 نشان داد. بنابراین، مدل تکه‌ای پیوسته به عنوان یک روش کارآمد برای تخمین تراوایی نسبی بر اساس تطابق داده‌های آزمایشگاهی و شبیه سازی پیشنهاد می‌گردد.

کلیدواژه‌ها

موضوعات


عنوان مقاله [English]

Using Multi-Objective Optimization Genetics Algorithm for Estimation of Saturation Functions by Piecewise Model

نویسندگان [English]

  • Majid Sheshbolouky 1
  • Hossein Kheirollahi 1
  • Elnaz Khodapanah 2
1 Faculty of Petroleum and Natural Gas Engineering, - Sahand Oil and Gas Research Institute -, Sahand University of Technology -, Tabriz -, Iran
2 Faculty of Petroleum and Natural Gas Engineering-, Sahand Oil and Gas Research Institute,- Sahand University of Technology,- Tabriz, -Iran
چکیده [English]

Saturation/flow functions, i.e., water and oil relative permeability and capillary pressure are the most critical input parameters that play a key role in porous media simulation studies and forecasting the fluids recovery. Various methods including laboratory tests (steady or unsteady core flooding), and mathematical methods can be utilized to measure or estimate the flow function curves. In this research, history matching technique was performed using optimization genetic algorithms to adjust the parameters of the proposed model based on laboratory water flooding data (pressure drop and cumulative oil production) and the results of core flooding simulation. To do so, multi-objective genetic algorithms were employed to find optimum solutions for piecewise model and then the results are compared with several empirical models (e.g. Corey and Brooks-Corey models).
History matching results showed that single objective optimization, i.e., considering cumulative oil production as an objective function provides a good fit for Corey’s model (R-squared= 99.56%) and single and multi-objective optimization lead to the best fits, respectively, with the accuracies of 99.57 and 99.16% for piecewise model during the imbibition process. Moreover, the drainage history matching results showed that the piecewise model exhibits the best performance employing the single objective and multi-objective optimization algorithms with the accuracies of 99.32 and 99.85%, respectively.
Overall, the piecewise model can be utilized to address the history matching problem using multi-objective optimization and estimate the flow functions curves. Hence, it is proposed as an efficient method for estimating fluid relative permeability and capillary pressure functions based on experimental and simulation data.

کلیدواژه‌ها [English]

  • Relative permeability
  • piecewise model
  • optimization
  • genetics algorithm
  • history matching