2. En 1991, Ganó el tercer premio del Premio al Progreso Científico y Tecnológico de la Corporación Nacional de Petróleo de China (nivel ministerial): Investigación sobre la aplicación de la tecnología kriging.
3. 1996 Ganó el segundo premio del Premio al Progreso Científico y Tecnológico de la Corporación Nacional de Petróleo de China (nivel ministerial): investigación sobre la tecnología de modelos geológicos de yacimientos cuantitativos tridimensionales fluviales de la Formación Guantao en el campo petrolífero Shengli Gudong.
4.1996 Ganó el premio Double Ten Best promovido por la Corporación Nacional de Petróleo de China: Desarrollo y aplicación de un sistema de software de desarrollo y exploración rodante.
5.1999 Ganó el primer premio de Ciencias de la Comisión de Educación Provincial de Shaanxi y Premio al Progreso Tecnológico: Campo de Petróleo y Gas Desarrolló un sistema inteligente de integración de información;
Ganó el segundo premio del Premio al Progreso Científico y Tecnológico de la Comisión Provincial de Educación de Shaanxi y el primer premio del Premio de Ciencia y Tecnología de la Administración de Petróleo de Shengli Premio Progreso en junio de 1996; investigación geoestadística sobre la heterogeneidad de los yacimientos de facies fluviales en el campo petrolífero de Gudong. 7.1999 Ganó el primer premio del 6º Premio de Ciencias Naturales de la provincia de Shaanxi (1999 65438 + 2 meses). Simulación de la estructura del canal del río en el campo petrolífero de Mijingwang en el este de China, 1997 Conferencia y exposición técnica anual de la Sociedad Estadounidense de Ingenieros de Petróleo, Sociedad Estadounidense de Ingenieros de Petróleo San Antio, 38678
8. 1999 Ganó el tercer premio de la provincia de Shaanxi. Premio al Progreso de Ciencia y Tecnología: Desarrollo de campos de petróleo y gas Sistema inteligente de integración de información;
Después de más de 30 años de trabajo acumulado, el profesor Wang Jiahua y sus colegas han investigado métodos y software para el modelado estocástico de yacimientos y su aplicación. del análisis de riesgos y el análisis de decisiones en la gestión de yacimientos. Esta dirección ha formado una ventaja de investigación estable.
Dirección de la investigación:
2.1 Sistema informático de análisis geoestadístico de yacimientos de gas
El sistema de análisis geoestadístico de yacimientos GASOR es desarrollado por profesores y alumnos del Departamento de Informática de Xi Petroleum Institute Se formó un equipo de proyecto bajo la presidencia del profesor Wang Jiahua. Después de catorce años de investigación, se ha convertido en un software informático a gran escala para el modelado estocástico de yacimientos y el establecimiento de modelos geológicos cuantitativos tridimensionales de yacimientos. Actualmente cuenta con 6,5438+0,5 millones de sentencias. Después de experimentar el desarrollo de la versión de microcomputadora, 1.0, 2.0 y otras versiones, se lanzó GASOR 3.0.
Este sistema se utiliza para estaciones de trabajo de la serie SUN y otras estaciones de trabajo de la serie compatibles, y su nivel requerido es estaciones de trabajo SUN 4/75 y superiores. Otros indicadores de rendimiento incluyen: se requiere que la capacidad de la memoria sea superior a 32 M; el espacio en disco debe ser superior a 70 M.
El sistema cuenta con ocho módulos funcionales: carga de datos, análisis de histograma, conversión de datos, variograma bidimensional, variograma tridimensional, análisis estructural, análisis de espesor efectivo, verificación de modelos, simulación aleatoria, engrosamiento de cuadrícula y 3D. visualización de gráficos.
Entre ellos, el módulo de simulación aleatoria es un módulo principal. Actualmente, GASOR 3.0 contiene tres modelos: modelo de indicador secuencial, modelo gaussiano truncado y modelo de paseo aleatorio. Los dos primeros modelos fueron propuestos por el Profesor A. Journel de la Universidad de Stanford y el Profesor G. Matheron del Centro Geoestadístico Francés, respectivamente. El modelo de caminata aleatoria fue propuesto por el profesor Wang Jiahua y el profesor asociado Zhang Tuanfeng basándose en las condiciones reales de los yacimientos petrolíferos de mi país, y ha sido reconocido por Daqing, Liaohe y otros yacimientos petrolíferos.
El módulo de visualización de gráficos tridimensionales es otro módulo principal de este sistema. Se pueden visualizar mapas de contorno bidimensionales y mapas geológicos tridimensionales. En la visualización de mapas tridimensionales, este módulo tiene funciones como escalado, rotación, iluminación, descubrimiento, corte, caracteres chinos y etiquetado de colores, y puede adaptarse para mostrar la superficie y las propiedades internas de varios cuerpos geológicos.
2.2 Aplicación del análisis de riesgos y análisis de decisiones en la gestión de yacimientos
La industria petrolera está llena de riesgos e incertidumbres, y también se reconoce como un área que requiere una evaluación precisa de diversos riesgos. . La evaluación adecuada de los riesgos brinda a las compañías petroleras una ventaja competitiva. La Universidad de Edimburgo (Escocia) estudió el comportamiento de toma de decisiones de 20 empresas que operan en los yacimientos petrolíferos del Mar del Norte. Los resultados muestran que la precisión del análisis de decisiones de cada empresa es directamente proporcional a la tasa de éxito de las decisiones de inversión. Al mismo tiempo, varias compañías petroleras utilizan diversos sistemas de software para el análisis de riesgos y la toma de decisiones.
1) Análisis de decisiones
Se analiza especialmente la aplicación del análisis de decisiones en la exploración petrolera (Newendorp, 1996). Generalmente se cree que el método del árbol de decisión es el método más utilizado en el análisis de decisiones.
Resumir este proceso de toma de decisiones forma el método del árbol de decisión. Los árboles de decisión son modelos de procesos exploratorios de toma de decisiones.
El árbol de decisiones visualiza el proceso de toma de decisiones: lo que hay que decidir es el tronco, y cada rama del tronco representa cada decisión. Entonces, ¿qué sucursal debería elegir? Es decir, ¿qué decisión se debe tomar? Para cosas sencillas, puedes hacer un análisis cualitativo para tomar una decisión. Sin embargo, ante situaciones complejas, el análisis cualitativo no es suficiente y conducirá inevitablemente a errores en la toma de decisiones, afectando así el éxito o el fracaso de la inversión. Por tanto, es necesario cuantificar el proceso de toma de decisiones. Los árboles de decisión están diseñados específicamente para este problema. El método de análisis del árbol de decisiones es un método poderoso para describir y resolver decisiones complejas. Una vez que el problema está claro, el método del árbol de decisión ayuda a encontrar formas de optimizar la solución.
2) Análisis de riesgos
En la actualidad, el análisis de riesgos en la industria petrolera se refiere principalmente a la aplicación de métodos de simulación Monte Carlo. En términos generales, la simulación Monte Carlo combinada con métodos de árbol de decisión constituyen el método de análisis de riesgos más utilizado.
El método de simulación Monte Carlo se centra principalmente en la incertidumbre de los valores de los parámetros y utiliza varias distribuciones estadísticas para describir estos parámetros. Por ejemplo, el flujo de caja se puede expresar anualmente en función de varios parámetros clave: generalmente producción de petróleo, precios del petróleo, consumo de producción, concesiones de desarrollo e impuestos. Utilice distribuciones de probabilidad estándar, como distribuciones normal, lognormal, triangular y uniforme, para describir los cambios en cada parámetro. En general, se supone que las variables son independientes entre sí, ya que esto simplifica enormemente los cálculos. Elija un valor de la distribución de probabilidad de cada parámetro e introdúzcalo en la ecuación para obtener un valor posible. Este trabajo se repetirá cientos de veces hasta que se obtenga una gráfica de distribución de frecuencias de los posibles VPN. Por lo tanto, el método de simulación de Monte Carlo es una extensión natural del método estándar del valor actual neto.
3) Aplicación en la gestión de yacimientos
En los últimos años, el número de artículos de la SPE que informan sobre la aplicación del análisis de riesgos y el análisis de decisiones en la gestión de yacimientos ha aumentado drásticamente. La aplicación del análisis de decisiones y el análisis de riesgos incluye el análisis de riesgos del desarrollo de desvíos, la optimización de los planes de producción de petróleo y gas, el análisis de decisiones del tratamiento del agua producida en yacimientos petrolíferos, la aplicación del análisis de riesgos y el análisis de decisiones en la selección de planes de desarrollo de campos petroleros y el análisis de decisiones. en la evaluación económica de aplicaciones en.
Desarrollamos un sistema de software para análisis de riesgos y análisis de decisiones.
2.3 Rutas técnicas, tecnologías y soluciones clave
El modelado estocástico de yacimientos es una tecnología desarrollada por muchas compañías petroleras internacionales, instituciones de investigación y universidades. Como nueva tecnología que promueve el desarrollo de la descripción de yacimientos en una dirección cuantitativa, cada año se publica una gran cantidad de artículos e informes de investigación. Las mayores ventajas de utilizar métodos de modelado estocástico de yacimientos para describir la heterogeneidad de los yacimientos son:
1. Los métodos estadísticos tienen ventajas sobresalientes en el manejo de la incertidumbre. La falta de información de datos conducirá inevitablemente a incertidumbre en los resultados del modelo. Cuando se utiliza modelado estocástico, hay mayor incertidumbre en los resultados del modelado cuando hay menos datos. Por el contrario, con más datos, hay menos incertidumbre.
2. Favorece la utilización integral de diversos datos. Por ejemplo, los datos obtenidos de sísmica, pruebas de pozos y registros de pozos tienen diferentes resoluciones, pero también se pueden combinar. Los datos de la fase sedimentaria son discretos, mientras que parámetros como la porosidad, la permeabilidad y el espesor de la capa son continuos y también pueden usarse en combinación con grupos.
3. La permeabilidad es un parámetro importante en la ingeniería de yacimientos. La experiencia nos dice que es imposible determinar con precisión la distribución espacial de la permeabilidad utilizando datos de permeabilidad puntuales de pozos y cualquier método de interpolación simple. El modelado estocástico puede determinar con precisión la distribución espacial de las fases sedimentarias y, por tanto, la distribución espacial de la permeabilidad.
El modelado estocástico de yacimientos es una parte importante de la geoestadística. Es un componente importante en el desarrollo de la caracterización de yacimientos. Su propósito es establecer la distribución espacial de las fases sedimentarias en el yacimiento, y con base en esto, establecer la distribución espacial de parámetros físicos como la porosidad y la permeabilidad en el yacimiento. Utilizando los resultados del modelado estocástico de yacimientos de petróleo y gas, la descripción y comprensión de la heterogeneidad de los yacimientos son más razonables, y se puede proporcionar un modelo geológico cuantitativo tridimensional refinado para predecir la distribución espacial del petróleo restante mediante la simulación numérica de yacimientos.
La distribución espacial de las fases sedimentarias (o subfases sedimentarias y microfases sedimentarias) en un embalse es una propiedad importante del embalse. Sus características controlan la distribución y el flujo de fluido en el yacimiento y gobiernan una serie de factores importantes que afectan la producción de yacimientos de petróleo y gas. Por ejemplo, la distribución espacial de la permeabilidad y la porosidad, la distribución espacial y el tamaño geométrico de las lutitas suspendidas en masas de arena, la distribución espacial de las zonas de protección en los yacimientos, la continuidad entre diferentes masas de arena y la ubicación geométrica y el tamaño de los yacimientos son todos factores Controlado por fases sedimentarias, especialmente microfases sedimentarias. La ubicación, dirección, longitud y análisis espacial de las fallas y fracturas en el yacimiento también tienen un gran impacto en la producción de petróleo y gas.
La heterogeneidad del yacimiento incluye la heterogeneidad de las rocas y la heterogeneidad de los fluidos, que es una manifestación de las características inherentes de los factores geológico-físicos del yacimiento. Los parámetros físicos como la fase sedimentaria y la permeabilidad, las fallas y las fracturas tienen una gran influencia en el flujo subterráneo de petróleo y gas y en la producción de petróleo y gas, y pertenecen a la heterogeneidad de los yacimientos. El modelado de la heterogeneidad del yacimiento es la predicción de la distribución espacial de la heterogeneidad del yacimiento, cuyo resultado es un modelo geológico cuantitativo tridimensional del yacimiento. El modelado desde el punto de vista de la geoestadística y la estadística es el contenido del trabajo del modelado estocástico de yacimientos. Dado que los datos de puntos de pozo utilizados son generalmente pequeños y la heterogeneidad es grave, el modelo geológico cuantitativo tridimensional obtenido debería ser obviamente incierto. Especialmente cuando se trata de la distribución espacial de las fases sedimentarias, es más difícil porque los objetos son variables espaciales discretas.
Cabe señalar que en la modelización estocástica de todo el embalse, la predicción de la distribución espacial de las fases sedimentarias es la más desafiante. Las razones son los diferentes tipos de fases sedimentarias, la existencia de incertidumbre y la complejidad de la distribución de las fases sedimentarias en el espacio tridimensional.
Utilizando los métodos y resultados del modelado estocástico de yacimientos, podemos optimizar el plan de desarrollo de petróleo y gas durante todo el proceso de desarrollo del campo de petróleo y gas, mejorar el método de simulación numérica de yacimientos, mejorar su precisión, y determinar ubicaciones razonables de pozos y trayectorias de pozos horizontales para predecir la distribución espacial de los recursos restantes de petróleo e hidrocarburos.
Las principales zonas productoras de petróleo de China se encuentran en el este. La mayoría de sus campos petroleros han entrado en las etapas media y tardía de desarrollo, y la producción promedio de agua de los pozos petroleros ha alcanzado el 80%. La dificultad para desarrollar yacimientos de petróleo y gas ha aumentado considerablemente. La mayoría de estos campos petroleros son depósitos continentales con condiciones geológicas complejas y una gran heterogeneidad.
Según estimaciones de expertos nacionales, debido a la heterogeneidad del yacimiento, el 20% del petróleo móvil no se ve afectado por los agentes desplazadores de la recuperación secundaria de petróleo. En este momento, al profundizar la comprensión de la heterogeneidad de los yacimientos y mejorar la tecnología de recuperación secundaria de petróleo, esta parte del petróleo móvil se puede recuperar por completo. Para describir en detalle la distribución del petróleo restante bajo tierra, es necesario desarrollar cuantitativamente la descripción de la heterogeneidad de los yacimientos a menor escala. El profesor Qiu Yinan, un conocido geólogo nacional de desarrollo de campos petroleros, ha publicado muchos trabajos en los últimos años, exponiendo la importancia del modelado estocástico de yacimientos y el establecimiento de modelos geológicos cuantitativos tridimensionales en el desarrollo de campos petroleros.
Los métodos de modelado estocástico de yacimientos generalmente se dividen en dos categorías. El primer tipo es inferir el variograma de los parámetros de atributos espaciales y luego construir un modelo estocástico basado en el variograma para obtener los resultados del modelado estocástico. El método de simulación gaussiana secuencial, el método de simulación de índice secuencial y el método de simulación gaussiana truncada pertenecen a esta categoría. El otro método estudia principalmente la distribución de formas espaciales y luego proporciona la distribución espacial del objeto de investigación modelando los parámetros geométricos del objeto de investigación. Este enfoque se llama enfoque orientado a objetos. El método de simulación de procesos de puntos característicos pertenece a esta categoría. La simulación del paseo aleatorio también entra en este segundo enfoque. El desarrollo y aplicación de métodos de caminata aleatoria enriquecerá enormemente a Peace y promoverá el desarrollo de métodos de modelado estocástico para yacimientos tipo II.
3. Monografías y artículos:
3.1 Modelado estocástico de yacimientos: 15 artículos (10 nacionales, 6 internacionales).
1. Wang J y MacDonald, A., 1997, "Modelado de estructuras de canales en campos petrolíferos perforados intensamente en el este de China", presentado en la Reunión Técnica Anual de 1997 de la Sociedad Estadounidense de Ingenieros de Petróleo, Sociedad Estadounidense de Petroleum Engineers 38678-10 5-8 de marzo, San Antonio, Texas
2. Wang, Zhang, T. 1995, Método de modelado estocástico de tres etapas para yacimientos fluviales, Sociedad Estadounidense de Ingenieros de Petróleo, 29965, octubre
3. Wang, Zhang, Huang, 1997, Aplicación del modelo de paseo aleatorio en simulación bidimensional de ríos ramificados. En 1930... Jorge. Congrio. , Volumen 25, 115-124, Int. ciencia. Editor, Países Bajos
4. Gao, Wang, Jia Hua, Varianza aleatoria actualizada y diseños de muestreo óptimos, Matemáticas. Geología, abril de 1996
5. Gao, Wang, Jia Hua, Optimización de la ubicación de perforación y probabilidad de muestreo espacial, 30ª Conferencia Nacional de Tecnología de Perforación. Congreso Geológico, 4-14, agosto de 1996
6. Gao, Wang, Jia Hua, Aplicación de probabilidad de identificación y criterio de pseudoentropía en el posicionamiento de perforación, 30ª Conferencia Internacional de Tecnología de Perforación. Conferencia Geológica, 4-14 de agosto de 1996
7. Zhang Tuanfeng, Wang Jiahua, Aplicación geológica de la simulación estocástica de yacimientos de petróleo y gas, Geología matemática china (5), 1994.
8. Zhang Tuanfeng, Wang Jiahua, Jing Ping, Yan: Investigación sobre modelado estocástico de yacimientos tridimensionales y tecnología de simulación estocástica, Geología matemática china (7), 1996.
9. Wang Jiahua et al.: Algoritmo de simulación estocástica en descripción de yacimientos, Revista de la Universidad de Ciencia y Tecnología Electrónica de Xi'an, Volumen 22, 1995.
10. Wang Jiahua et al.: Método de simulación basado en variograma en la evaluación de yacimientos, Chinese Mathematical Geology (6), 1995.
11. Wang Jiahua et al.: Evaluación cuantitativa de la incertidumbre de la distribución espacial de las características del yacimiento, Actas de la Conferencia de Ciencia y Tecnología del Instituto del Petróleo de Angola, Shaanxi Science and Technology Press, 1996.
12. Wang Jiahua et al.: Uso de la simulación estocástica para mejorar el efecto de la simulación numérica de yacimientos, Journal of Angola Petroleum Institute, 11, número 3, 1996.
13. Wang Jiahua et al.: Sobre la diferencia esencial entre la estimación kriging y la simulación estocástica, Journal of Angola Petroleum Institute, Volumen 12, Número 2, 1997.
14. Wang Jiahua et al.: Geometría aleatoria y su aplicación en fases sedimentarias geológicas, Actas de la Tercera Sociedad China de Matemáticas Industriales y Aplicadas, Tsinghua University Press, 1994.
15. Wang Jiahua et al.: Principios básicos de simulación estocástica de yacimientos de petróleo y gas, Logging Technology, Número 4, 1994.
Monografía 2
1. Wang Jiahua, Gao, algoritmo y tecnología de mapeo geológico de Kriging, Petroleum Industry Press, 1999.
2. Wang Jiahua, Zhang Tuanfeng, Modelado estocástico de yacimientos de petróleo y gas, Petroleum Industry Press, 2001
3.2 Tesis de graduación
Doctor:
1. Gao: Modelo de ubicación de pozos de exploración de petróleo y gas y su aplicación: (El profesor Zhao, académico de la Academia de Ciencias de China y presidente de la Universidad de Geociencias de China, es el supervisor y yo soy el supervisor asociado)
Maestría:
1. Guo: Investigación sobre sistemas de análisis de datos de yacimientos (profesional en desarrollo de campos de petróleo y gas);
2. de métodos y software de engrosamiento de la permeabilidad (profesional en el desarrollo de campos de petróleo y gas);
3. He Juhou, Visualización de resultados de modelado estocástico de yacimientos de petróleo y gas basados en áreas poligonales (aplicación informática principal), <. /p>
4. Wang Hongxia, Investigación y aplicación de simulación estocástica distribuida de yacimientos de petróleo y gas basada en CORBA, (especialidad en aplicaciones informáticas);
5. en Desarrollo, (especialidad en aplicaciones informáticas);
6. Zhou Chongli, Computación paralela en red basada en la investigación CORBA: aplicación en modelado estocástico de yacimientos de petróleo y gas (especialidad en aplicaciones informáticas),
7. Yang Hui, Investigación y aplicación de un modelo de sistema de bases de datos múltiples basado en middleware (especialidad en aplicaciones informáticas);
p>
8. visualización de fallas en la descripción de yacimientos, (Aplicación informática principal);
9. Yang Huabin, Aplicación de algoritmos de gráficos por computadora en la descripción fina de yacimientos, (Aplicación informática principal)
10. , Investigación sobre el algoritmo de evaluación de puntos interiores para la visualización de mapas geológicos bidimensionales de yacimientos de petróleo (Aplicación informática principal);
Chen Fengxi: Investigación sobre el software de visualización de fallas y su aplicación en la descripción de yacimientos (petróleo y gas). especialidad en ingeniería de desarrollo de campo);
12 Yang Xiaofei: Investigación sobre visualización tridimensional de la trayectoria del pozo basada en OpenGL, (especialidad en aplicaciones informáticas);