简介:本文总结了目前边际油田开发过程中采用的各种平台设计方案,并分析了推动成本上升的主要因素,认为平台安装费用是主要的成本动因。本文提出了一种低成本的平台概念设计,这种平台不需要传统、昂贵的大型起重船进行安装,从而能够大大降低平台造价。通过对各种新型平台概念设计的分析比较,得出了一种新型、低成本的边际油田平台概念设计,即所谓的吸力基础平台(Suction-piledStackedFrame,SSF)。本文将从技术可行性和经济可行性两方面对这种吸力式基础平台进行探讨。文中介绍了组成SSF平台的关键结构。平台用框架结构支撑导管,并且由吸力罐和油井导管组成复合基础,可以用自升式钻井平台安装。本文将论证平台性能和安装过程。技术评价结果显示,SSF平台概念在北海南部水深40米的海域是可行的,并且其应用范围还有可能进一步扩大。相比传统的3腿钢质导管架,这种SSF平台概念的安装费用会降低25%左右。
简介:在为特定的油藏管理问题寻求最佳解决方法的过程中,正规的优化策略一般都要评价数百种乃至数千种方案。如果用地下的数值模拟模型来预测这些方案的效果,那么这一过程就会耗费大量时间。为了在某些优化技术[例如遗传算法(GA)或模拟退火(SA)]所主导的搜寻求解的过程中取代此类模拟模型,可以采用训练人工神经网络(ANN)的做法。可以从一个有代表性的模拟样本出发来训练神经网络,而这一样本则构成了解决许多不同管理问题所需的可反复使用的知识库。这些概念已被应用于BP公司彭帕那(Pompano)油田的一个注水项目。这里的管理问题是确定1—4口注水井的组合位置,它将使彭帕那油田今后七年的简单纯利获得最大化。利用石油行业的一个标准油藏模型,为取样于25个潜在注水井井位不同组合的550次模拟创建了一个知识库。首先要查询这个知识库,以回答三年和七年内使简单纯利最大化的最优方案问题。有关的答案表明,如能将仅依靠改变现有生产井的注水扩大为新钻三至四口注水井,就可能实现利润的可观增加,但资本费用也会增加。当这一知识库用作人工神经网络训练和测试的样本来源时,可以获得更好的答案。训练人工神经网络是为了预测最高注水量以及开始注水后三年和七年的油、气产量。人工神经网络对这些数量的快速估算可以用于纯利润计算中,而遗传算法又可以利用这一计算来评估不同注水井组合方案的效果。遗传算法的探索扩展了求解的空间,它含有的新方案在纯利润上超过了仅查询上述知识库所找到的最佳方案。为了评估预测误差对求解质量的影响,可以将人工神经网络预测油、气产量时所得出的最佳方案,与油藏模拟模型本身预测油、气产量时找到的最佳方案加以对比。虽然完成基于模拟模型的方案�
简介:沃思堡盆地的纽瓦克东(巴尼特页岩)气田目前是得克萨斯州日产量最高的气田,而且还在以每年10%以上的速度增长。尽管多家公司经验丰富的地质家和工程师们已花费多年时间对巴尼特页岩气成藏层带进行了详细研究,但对于得克萨斯州北部巴尼特页岩气勘探开发成功的根本因素仍有许多误解。巴尼特页岩气的产量在断层和构造挠曲(背斜和向斜)附近较低。虽然在这些构造中裂缝非常发育,但它们对巴尼特页岩气的产量并无益处。巴尼特页岩中开启的天然裂缝很少,因而对巴尼特页岩的产能几乎或根本没有作用。在巴尼特页岩已达到生成天然气热成熟度的地区,它略有超压(大约11.76千帕/米)。巴尼特组的灰岩层是当今盆地中心以北碳酸盐岩陆架上的碎屑流产物。巴尼特页岩可作为其他盆地的勘探模型,对于沃希托(Quachita)构造带中的类似盆地尤为如此。得克萨斯州北部巴尼特页岩气的开发史是一个良好实例,它表明了坚持不懈的努力是如何在非常规天然气层带取得成功的。