[发明专利]一种合采原油产能贡献率的测定方法

权利要求书

1.一种合采原油产能贡献率的测定方法，包括下述步骤：

步骤一选井

在同一油田范围内选取油层连通的s口油井，并对所取油井进行编号，所述油井的编号依次为1、2直至s，所述s口油井同时合采m个油层，且s≥m，所述m≥2；

步骤二每口油井井口所得原油的色谱分析

在相同色谱分析条件下，分别对每口所选油井井口所得单位质量的原油进行色谱分析，分别得到每口油井的全烃色谱图，从每口油井的全烃色谱图中选取n个色谱峰，n≥m，且每口油井的全烃色谱图中选取的色谱峰的个数相等；

对每口油井的全烃色谱图中选取的色谱峰进行编号，计为kj号峰，其中K表示油井的编号，所述kj号峰表示第k口井的第j个所选取的色谱峰；所述kj号峰的面积计为b_kj，所述b_kj表示第k口井，第j个所取色谱峰所对应的面积；

从不同油井的全烃色谱图中选取的色谱峰并编号时，按照下述原则进行：

当j取值相同时，kj号峰与(k+1)j号峰和/或(k-1)j号峰所对应的保留时间相等；

步骤三模型建立

a、变量定义

定义

x_ki表示第k口采油井中第i个油层所产油占第k口井所产原油的质量百分比，即第k口井中第i个油层的产能贡献率；所述i选自1至m中的任意一个整数，所述m为s口油井同时合采的油层数；所述k选自1至s中任意一个整数；所述s为所选取油井的数目；

b_kj表示第k口井所得原油全烃色谱图中所选的第j个色谱峰的面积；其中j选自1至n任意一个整数；所述n为每口油井的全烃色谱图中选取色谱峰的个数；

假设可以得到单个油层的原油，取单个油层，单位质量的原油，在与步骤一相同的色谱分析条件下进行色谱分析，则假设可以得到的单个油层的原油也会得到该单个油层的全烃色谱图，在该单个油层的全烃色谱图中选取n个虚拟色谱峰，并将所取虚拟色谱峰进行编号，则第i个油层的j虚拟色谱峰表示虚ij号峰，其中i表示所取油层,其中j选自1至n任意一个整数；所述n为每口油井的全烃色谱图中选取色谱峰的个数；

从单个油层所得全烃色谱图中选取的虚拟色谱峰的个数与从单口油井所得原油的全烃色谱图中选取的色谱峰个数相等；且当j取值相等时，虚ij号峰与kj号峰所对应的保留时间相等；

根据上述假设，

定义a_ij表示第i个油层全烃色谱图中第j个虚拟峰的峰的面积；

b、数学模型

根据步骤一以及步骤二中的定义，由于对于油井编号为k的井，其单位质量的井口原油色谱分析中,其第i个油层所产油占第k口井所产原油的质量百分比为x_ki，对应的第i个油层单位质量全烃色谱图中第j个虚拟峰的面积为a_ij，所以对于第k口油井的全烃色谱图中所选取的第j个色谱峰的面积b_kj可表示为：

b_k,j＝x_k,1a_1,j+x_k,2a_2,j+...+x_k,ma_m,j(k＝1,2,…s；j＝1,2,…,n)    (1)

将1式推广，则可以得出如下方程组：

bk,1=xk,1a1,1+xk,2a2,1+...+xk,mam,1bk,2=xk,1a1,2+xk,2a2,2+...+xk,mam,2...bk,n=xk,1a1,n+xk,2a2,n+...+xk,mam,n⇒bk,j=Σi=1i=mxk,iai,j,(k=1,2,..s;j=1,2...n)---(2)]]>

其中，第i个油层所产油占第k口井所产原油的质量百分比为x_ki，且Σi=1mxk,i=1---(5);]]>

由于第i个油层所产油占第k口井所产原油的质量百分比x_ki的取值范围为0～100％，即x_ki为取值范围为0～1；另外，对应的第i个油层单位质量全烃色谱图中第j个虚拟峰的峰的面积为a_ij压该满足，a_ij≥0；即方程组(2)的约束条件为

1≥xk,i≥0ai,j≥0Σi=1mxk,i=1(i=1,2...m;j=1,2...n;k=1,2...s)---(3)]]>

步骤四求解模型

由于b_k,j为已知量，且

方程组(2)在边界条件方程组(3)下进行求解，

bk,j=Σi=1i=mxk,iai,j]]>

S.t.1≥xk,i≥0ai,j≥0Σi=1mxk,i=1(i=1,2...m;j=1,2...n;k=1,2...s)]]>

得到x_k,i，a_i,j。

2.根据权利要求1所述的本发明一种合采原油产能贡献率的测定方法；步骤四中，求解模型是通过下述方法实现的：

由于方程组(2)的求解为约束条件下多元非线性方程组的求解，所以将其转换成有约束非线性多元变量下的优化问题，采用优化求解方式求取最优解；

其求解过程如下：

①定义(x_k,i,a_i,j)的初值为X₀和精度(e1,e2)；其中i选自1至m中的任意一个整数，所述m为s口油井同时合采的油层数；其中k选自1至s中任意一个整数，所述s为所选取油井的数目；所述j选自1至n中任意一个整数，所述n为从每个油井的全烃色谱图中选取n个色谱峰，n≥m；

所述且S为正整数；

②构建F=Σk=1sΣj=1n(Σi=1mxk,iai,j-bk,j)2]]>函数,要得到bk,j=Σi=1mxk,iai,j]]>和的近似解，即求F的最小值，其约束条件为1≥x_k,i≥0，a_i,j≥0，　(i＝1,2...m；j＝1,2...n；k＝1,2...s)。

则就转化成了非线性最优化计算模型，

即

Min F=Σk=1sΣj=1n(Σi=1mxk,iai,j-bk,j)2]]>

s.t.1≥xk,i≥0ai,j≥0Σi=1mxk,i=1(i=1,2...m;j=1,2...n;k=1,2...s)]]>

③求解

依据《非线性最优化计算方法》，对编写matlab程序求解，优选出fmincon多元非线性优化函数进行优化计算；

构建目标函数：

function F＝fun1(x)

F=Σk=1sΣj=1n(Σi=1mxk,iai,j-bk,j)2,(i=1,2...m;j=1,2...n;k=1,2...s)]]>

构建主函数：

输入：

x0＝[x_k0,i0,a_i0,j0](i0＝1,2...m；j0＝1,2...n；k0＝1,2...s)

Aeq=x1,1,x1,2,...x1,m,0,0,...,0x2,1,x2,2,...x2,m,0,0,...,0............xk,1,xk,2,xk,m,0,0,...,0beq=11...1]]>

(i＝1,2...m；j＝1,2...n；k＝1,2...s),其中Aeq和beq矩阵的行数为m，Aeq矩阵每行“0”的个数为n个，即Aeq矩阵的总列数为m+n；

x＝fmincon('fun1',x0,[],[],Aeq,beq,[0,0,…,0；0,0,…,0],[1,1…1；a,a,…a],[],options)；该公式中[0,0,…,0；0,0,…,0]的前部分[0,0,…,0；表示x_k,i的最小值，其“0”的个数为m×k个，该公式中[0,0,…,0；0,0,…,0]的后部分0,0,…,0]表示a_i,j的最小值，其“0”的个数为m×n个；[1,1…1；a,a,…a]中的前部分[1,1,…,1；表示x_k,i的最大值，其“1”的个数为m×k个；[1,1…1；a,a,…a]中的后部分a,a,…,a]；表示a_i,j的最大值，其“a”的个数为m×k个；

④运行、结果输出

x_k,i，a_i,j。