УДК 00
НЕЧЕТКО ЛОГИЧЕСКАЯ ГЕОЛОГО - ГИДРОДИНАМИЧЕСКАЯ МОДЕЛЬ В СИСТЕМЕ «ДЕЛЬФОР»
1, 2
1– Ухта, Ухтинский государственный технический университет
2–Ухта, филиал «Печорнипинефть»
*****@***ru
Рассматриваются параметры расчета геолого-гидродинамической модели в системе «Дельфор». Система «Дельфор» в отличие от других систем сосредоточена именно на последнем этапе суммирования факторов и получении результирующего вывода и более высокой степени формализации и абстракции.
Ключевые слова: нейросетевые модели, нечетко - логическая модель, скважина, запасы нефти, геологическая модель, дебит нефти, геолого-технические мероприятия.
Интеллектуальные нейросетевые модели объектов разработки, реализуются в программном комплексе «Дельфор» на основе новых информационных технологий. Основное их отличие от традиционно применяемых методов нефтепромыслового анализа, включая регламентные геолого-гидродинамические модели, заключается в более высокой степени формализации и абстракции. Традиционные методы тесно привязаны к предметным представлениям, сложившимся в нефтегазовой отрасли еще в «до компьютерную эпоху» и многие программные пакеты стремятся приблизиться к тому, что геолог делает руками. Геологические модели все более измельчают сетку с целью добиться максимальной детальности отображения объекта, хотя реальные данные имеются только в точках скважин, а все остальное интерполяция. По сути усреднение, которое дает мало информации по сравнению с затратами расчетного времени и пространства. С другой стороны предметный анализ значимости и влияния различных физических параметров на стояние разработки, оформленный в сотни страниц текста и графиков, хотя и кажется естественно-необходимым, но на самом деле малоэффективен, потому что не вполне ясно как из всего этого получить основание для принятия решений. Какого либо четко определенного формального метода суммирования этих текстов и графиков не существует. На этом последнем наиболее важном этапе все опирается, как и раньше на опыт и интуицию специалиста и вся проделанная детальная аналитическая работа используется косвенно и малоэффективно.
Компьютерные методы при этом работают только на подготовительном этапе. Например, гидродинамическая модель дает остаточные запасы нефти, но не решение о том надо ли бурить скважину или проводить геолого-технические мероприятия. Одних только запасов для принятия решения мало, потому нет уверенности, что они правильные. Нужны еще какие-то факторы, чтобы получить такую уверенность, но чем больше факторов, тем больше и противоречий. На самом деле получение различных влияющих факторов хотя и трудоемко, но идеологически просто, а вот метод их интегрирования для принятия решения требует значительно меньше труда, но его идеология не ясна, как не ясны две страницы часто расплывчатых выводов и рекомендаций в конце хорошо проработанного отчета по анализу состояния разработки.
Основное отличие системы «Дельфор» от других систем заключается в том, что она сосредоточена именно на последнем этапе суммирования факторов и получении результирующего вывода. При этом мы понимаем, что нет смысла детализировать подготовительные этапы и моделирование, если нет нужной степени детальности на этом последнем этапе. Также не всегда можно и нужно наглядно представить влияющие факторы или объяснить их физический смысл. Система основана на информационно-вероятностном нечетко-логическом подходе, что связано как с размытостью входных данных, так и с отсутствием реального аналитического математического аппарата для описания процесса разработки. Поэтому все промежуточные результаты, например геолого-гидродинамическая модель или «свернутые» промысловые параметры не имеют самостоятельного значения. Мы не прогнозируем остаточные запасы нефти, но непосредственно дебит нефти, который может быть получен после геолого-технические мероприятия или бурения новой скважины. Принцип системы – интегрирование малых значимостей – подразумевает использование множества параметров, не разделяя их на главные и второстепенные.
Общая схема анализа и прогноза состояния разработки в системе «Дельфор» похожа на ту, которую специалисты проделывают вручную и модель в этой схеме является основой, для определения наиболее важного параметра – плотности остаточных запасов в окрестности скважин или в перспективных для бурения зонах. Однако компьютерная система работает с моделью иначе, чем специалист. Для нее не имеет значения внешний вид модели и насколько она соответствует традиционным представлениям о способах предметного отображения геологического строения объекта разработки. В принципе эту модель не обязательно визуализировать. Модель просто является некоторой подсистемой адекватно реагирующей на внешние воздействия. При соблюдении этого условия она может быть вообще не похожа на то, что привыкли видеть геологи. Компьютер работает с моделью не визуальными, а численными методами, поэтому здесь важны не абсолютные значения, а относительные.
Построенная в рамках системы «Дельфор» геолого-гидродинамическая модель является не целью, а средством для расчетов прогноза уровней добычи и эффекта от ГТМ. В отчетном периоде методика расчета модели существенно изменилась и теперь это модель принципиально иного типа, чем существующие регламентные модели. Необходимость изменения методики расчета определялась тем, что существующие методики моделирования характеризуются чрезмерной детерминированностью. Например, если в какой-то точке модели указана плотность запасов 1т/м., то это именно 1т/м. Конечно специалисты понимают, что это приблизительное необязательное число и соответственно используют модель как нечто приблизительное, но в самом представлении модели эта нечеткость явно не указана. Но если модель будет использоваться не специалистом, а самой же системой, то ее приблизительность нужно указать явно. Полагаем, что оптимальной геолого-гидродинамической моделью является нечетко-логическая, в которой определено не только само по себе геологическое строение объекта, но степень неопределенности его отображения в модели.
Неоднородность исходных данных
Обычно в построенной модели не отражается непосредственно степени неопределенности конкретных ее участков, в то время как мы имеем по ним разное количество информации. Например, по пермо - карбоновой залежи РИГИСы имелись только по 679 скважинам из 1212. Причем распределение наличия РИГИСов характеризуется определенной зональностью (рис.1). Естественно достоверность построения зон с различной информативностью неодинакова. При интерполяции зоны отсутствия информации характеризуются взвешенным средним и выглядят более сглаженными, чем информативные зоны, но, тем не менее, им присваиваются равноправные значения, которые с равными значимостями входят в дальнейший анализ. Ситуацию можно улучшить, если полученные значения перевести в вероятностную форму и умножить на некий коэффициент достоверности меньше единицы. Тогда вероятность высокого значения в неинформативной зоне уменьшится, но все-таки она не будет равна нулю, и зона останется перспективной.
Рисунок 1. Карта наличия РИГИС по пермо - карбоновой залежи
Даже имеющаяся информация часто может трактоваться неоднозначно в смысле положения ВНК, трещиноватости, емкости и ряда других параметров, способных существенно повлиять на результаты гидродинамического моделирования и оценку плотностей остаточных запасов нефти. Особенно когда речь идет о залежи высоко вязкой нефти, для которой пока нет адекватного симулятора. Поэтому если значения таких параметров, определеных детерменированно это не скажется на внешнем виде модели, которая внешне будет казаться достаточно детальной, но зато скажется на результатах прогноза в случаях вполне возможных ошибок. Зато если такие параметры представить в нечеткой форме, то внешне модель покажется сглаженной и невыразительной, но их влияние на результат прогноза уменьшится и станет как бы обобщенным. В то же время если мы имеем ряд таких размытых параметров, то они могут либо усиливать друг друга, либо ослаблять и таким образом добиться нужного результата прогноза.
Принципы представления нечеткости
Специалисты геологи и разработчики интуитивно оперируют терминами нечеткой логики такими как, например, «большая эффективная толщина», «малая эффективная толщина», «высокая плотность запасов», «низкая плотность запасов». Здесь нет конкретных величин, а сама терминология подразумевает сравнение.
Граница между категориями «высокая» - «низкая» четко не определена и обычно зависит от контекста конкретно рассматриваемых объектов. «Здесь плотность высокая относительно другой точки, а там соответственно низкая». Особенностью этого представления является деление всего множества объектов(точек где оценивается плотность запасов) на две существенно различные группы, между которыми есть резкий переход. Объекты внутри группы подразумеваются одинаковыми, хотя между ними и существует разница, но она полагается менее значительной, чем разница с объектами другой группы. Но самое главное, что граница между группами может смещаться в зависимости от точки зрения различных специалистов и какие то объекты попадают то в одну группу, то в другую и образуют некое промежуточное неопределенное подмножество. Следуя такому подходу определения множеств с позиции произвольной группы специалистов, мы и формируем нечетко-логическую модель.
В нечетко-логической модели нет значений геологических параметров как таковых. Они при компьютерном анализе не нужны, ведь в нем используются только абстрактные числа. В голове специалиста каждому параметру неявно присвоена определенная значимость и потому для него все параметры различаются. Но в компьютерном анализе эта значимость вычисляется явно через корреляционные зависимости, поэтому конкретные значения параметров не имеют значения.
Усовершенствована методика построения геолого-гидродинамической модели. В нее гораздо шире и более последовательно вошли элементы нечеткой логики, что больше соответствует неопределенности входных данных и методике использования результатов моделирования.
Литература
С. Хайкин, «Нейронные сети», Москва – Санкт - Петербург – Киев, 2006. И, , Ошкарин работы скважин с помощью искусственных нейронных сетей.// Нефтяное хозяйство №10, 2002 г., с 92-98.FUZZY LOGIC GEOLOGICAL – HYDRODYNAMIC MODEL SYSTEM «DELFOR»
V. I. Serkova1, S. O. Ursegov 2
1 - Ukhta, Ukhta State Technical University
2-Ukhta, "Pechornipineft"
We consider the calculation parameters of geological and hydrodynamic model in the "Delfor." The system "Delfor" unlike other systems is concentrated in the last stage of factors and summing the resulting output delivery and a higher degree of formalization and abstraction.
Keywords: neural network models, fuzzy - logic model, well, oil reserves, geological model, oil production, geological and technical measures.
