Содержание к диссертации
Введение
Глава 1 20
Раздел 1.1. Математические модели для определения состава и свойств газовой и жидкой фаз углеводородных систем 20
Раздел 1.2. Информационные технологии в задачах моделирования процессов добычи и транспортировки углеводородного сырья 27
Раздел 1.3. Информационные системы в задачах моделирования компонентного состава 30
Глава 2. Разработка технологии 40
Раздел 2.1. Модели фазового состояния 40
Раздел 2.2. Построение единой расчетной модели 61
Раздел 2.3. Предлагаемая технология 64
Раздел 2.4. Алгоритм восстановления компонентного состава системы по нескольким известным составам газовой и жидкой фаз 73
Глава 3 77
Раздел 3.1. Структура информационной системы 77
Раздел 3.2. Перспективы 88
Заключение 94
Список использованной литературы 97
- Информационные технологии в задачах моделирования процессов добычи и транспортировки углеводородного сырья
- Информационные системы в задачах моделирования компонентного состава
- Алгоритм восстановления компонентного состава системы по нескольким известным составам газовой и жидкой фаз
- Структура информационной системы
Введение к работе
Актуальності, работы. Сведения о фазовом состоянии углеводородной системы, компонентном составе ее фаз, газовом факторе, результатах однократного разгазирования и ступенчатой сепарации крайне важны в задачах подсчета запасов, при геологическом и гидродинамическом моделировании залежи, проектировании разработки месторождений и других задачах нефтяной промышленности. Важной проблемой, связанной с оценкой фазового состояния углеводородной смеси, является задача восстановления исходного состава смеси по нескольким известным результатам ее сепарации при неизвестном газовом факторе,
Экспериментальное определение необходимой информации о составе и свойствах углеводородных систем и воды связано с проведением трудоемких и продолжительных исследований на специальной аппаратуре высокого давления. Объем проводимых исследований ограничивается также другими дополнительными факторами:
материальным и временным - в среднем на исследование продукции одной скважины тратится 120-160 человеко-часов, а стоимость проведения исследования не менее 60 тыс. рублей;
невозможностью отбора проб для исследования либо ввиду отсутствия действующих разведочных или эксплуатационных скважин, или других причин;
масштабностью задачи — т.е. необходимостью изучения продукции скважин в масштабах пласта или даже месторождения при действующем фонде в сотни или даже тысячи скважин.
Поэтому в инженерной практике наряду с экспериментальными данными широко используются технологии вычислительного эксперимента [54, 56, 55], позволяющие определить характеристики продукции скважин, а также эмпирические соотношения, устанавливающие взаимосвязь этих характеристик
по результатам накопленного опыта исследования пластовых систем в процессе разработки нефтяных месторождений.[54]
С точки зрения конечного пользователя такой вычислительный эксперимент преследует две цели:
вычислительную - для получения по исходным данным необходимой информации о составе и свойствах углеводородных систем при различных термобарических условиях;
исследовательскую - для проверки разрабатываемой модели путем сравнения результатов ее работы с данными натурных экспериментов или с результатами расчетов по другим моделям.
При этом, поскольку параметры моделей определяются свойствами продукции конкретных месторождений, требуется также обеспечить возможность анализа данных для различных месторождений. Это приводит к необходимости организации многопользовательского доступа к исходным данным и результатам расчетов.
Практическое внедрение результатов вычислительного эксперимента в задачах добычи и транспортировки углеводородного сырья осложняется, в первую очередь, масштабностью задачи. При внедрении технологии, разработанной для анализа одной скважины, на вес месторождение ее необходимо дополнить новыми возможностями - для интерпретации и анализа результатов и исходных данных в системе в целом. Л именно, требуются инструменты для анализа интегральных показателей по месторождению, а также выявления и исследования зависимостей между результатами вычислительного эксперимента в географически близких скважинах. Традиционно для этих целей используются информационные системы.
Далее, модели для оценки фазового состояния углеводородной смеси и компонентного состава ее фаз, подходящие для одних месторождений, не всегда адекватно отражают особенности других. Для этого в состав информационной системы, обслуживающей вычислительный эксперимент,
должна входить база по сложившимся и положительно себя зарекомендовавшим моделям. Необходимо обеспечить динамическое пополнение этой базы, как на уровне параметров моделей, так и новыми моделями.
Ввиду важности как собственно организации вычислительного эксперимента по оценке фазового состояния углеводородных смесей и компонентного состава фаз, так и его практического внедрения, аісгуальньїми являются следующие задачи:
разработка эффективной технологии создания и практическая реализация информационной системы как инструмента поддержки вычислительного эксперимента в задачах, связанных исследованием фазового состояния газонефтяных систем;
разработка, обоснование и тестирование эффективных алгоритмов и методов проведения численных расчётов по оценке фазового состояния;
разработка метода и алгоритма определения состава исходной углеводородной системы по известным компонентным составам ее фаз в различных термобарических условиях при неизвестном газовом факторе.
Целью работы является практическая реализация информационной системы как инструмента поддержки вычислительного эксперимента в задачах, связанных с исследованием фазового состояния газонефтяных систем.
Для достижения поставленной цели в работе решаются следующие задачи:
разработка метода и алгоритма оценки состава исходной углеводородной системы при неизвестном газовом факторе;
разработка эффективных алгоритмов и методов проведения численных расчетов для вычислительных экспериментов для задач исследования фазового равновесия в газонефтяных системах;
развитие технологии, интегрирующей основополагающие принципы вычислительного эксперимента для задач исследования фазового состояния углеводородных смесей и современные подходы к работе с информацией;
практическая реализация информационной системы как инструмента поддержки аспектов вычислительного эксперимента, связанных с применением компьютера для задач исследования фазового равновесия в газонефтяных системах.
Методология исследований. При разработке алгоритмов численных расчетов в качестве основы математических моделей для задач оценки фазового состояния углеводородных смесей и компонентного состава их фаз были выбраны математические модели фазового равновесия, описываемые уравнением состояния Пенга-Робинсона, и эмпирические зависимости, полученные В.И. Шиловым, в которых с помощью математической статистики определены зависимости коэффициентов распределения от давления и температуры. [82, 47]
В качестве базовой методологии создания информационных систем для научных исследований выбран компонентный подход, практикуемый в последнее время при создании сложных программных комплексов и основанный на синтезе современных СОМ технологий, технологий удаленного доступа и баз данных.
При разработке модулей комплексного анализа и визуализации результатов расчетов была обеспечена независимость данных от способа их дальнейшей обработки.
Научная новизна исследования заключается:
в разработке эффективного алгоритма расчета фазового равновесия
многокомпонентной углеводородной системы, позволяющего
проводить расчеты с использованием широкого класса уравнений
состояния;
в разработке нового метода и алгоритма оценки состава исходной углеводородной системы по известным компонентным составам ее фаз в различных термобарических условиях при неизвестном газовом факторе;
в том, что в рамках общей методологии проведения вычислительного эксперимента реализованы новые подходы для задач, связанных с изучением фазового равновесия углеводородных систем, позволяющие учесть масштабность задачи.
Практическая значимость исследования состоит втом, что:
разработана информационная система, значительно облегчающая проведение полного цикла вычислительного эксперимента для задач исследования фазового равновесия в газонефтяных системах;
основные теоретические выводы и технологические положения доведены до уровня конкретных практических рекомендаций и использованы в разработке информационной системы;
предложенная технология интеграции основных принципов вычислительного эксперимента, аппарата баз данных и современных com и web технологий значительно упрощает анализ достоверности результатов натурных и вычислительных экспериментов по исследованию углеводородных смесей;
разработанная информационная система представляет собой виртуальную научную лабораторию для проведения различных этапов вычислительного эксперимента в задачах, связанных с исследованием фазового состояния газоцефтяных систем.
Теоретическая значимость работы
предложенная технология позволяет разрабатывать программные
инструменты для тестирования и определения параметров
математических моделей для изучения фазового и компонентного составов системы;
разработан алгоритм расчета фазового равновесия многокомпонентной углеводородной системы, позволяющий проводить расчеты с использованием широкого класса уравнений состояния;
разработан метод и алгоритм для численных расчетов состава исходной системы по известным составам сё фаз, полученным в результате ее сепарации;
предложенная технология позволяет разрабатывать программные инструменты для поддержки вычислительного эксперимента и в других областях знания.
Достоверность и обоснованность результатов подтверждается качеством выбранного математического аппарата моделирования и сравнением расчетных данных на качественном уровне с результатами натурных исследований.
На защиту выносятся:
технология создания распределенных информационных систем
проведения вычислительного эксперимента для задач исследования фазового равновесия в газонефтяных системах;
практическая реализация информационной системы, основанной на
разработанной технологии;
алгоритмы численных расчетов для вычислительных экспериментов в
задачах определения фазового равновесия газонефтяных систем для нефтяной скважины;
метод и алгоритм определения состава пластовой углеводородной
системы при неизвестном газовом факторе.
Апробация работы. Материалы диссертационной работы были апробированы на следующих конференциях и семинарах:
1. Международной научно-технической конференции. Вологда. 2001.
2. 15 международной научной конференции, Тамбов. 2002.
XII научно-практической конференции молодых ученых и специалистов СибНИИНП, Тюмень 2002 г.
Научных семинарах кафедр программного обеспечения, информационных систем, математического моделирования, моделирования физических процессов и систем, механики многофазных систем Тюменского госуниверситета, в институте СибНИИНП и институте вычислительного моделирования СО РАН г.Красноярск.
Структура работы. Диссертация состоит из введения, трех глав и заключения. Объем диссертации - 105 страниц, включая 22 иллюстрации, 1 таблицу и список литературы из 92 наименований.
Содержание работы
Информационные технологии в задачах моделирования процессов добычи и транспортировки углеводородного сырья
В настоящее время разработано большое количество прикладного программного обеспечения для задач учета и прогнозирования сложных многофакторных систем объектов нефтедобычи и бурения, которое работает как на верхних, так и на нижних информационных уровнях. На нижнем уровне (слой АСУ ТП) границы наблюдаемых и управляемых технологических процессов — от устья скважины на кусте скважин до пункта сдачи товарной нефти в магистральный трубопровод. На этом участке водогазонефтяная эмульсия в виде изначально единого потока (с механическими примесями) проходит по различным агрегатам, которые выполняют свои функции по изменению параметров и свойств потока и превращению его в воду, газ, нефть.[37, 39, 42] Здесь, непосредственно в цехах по добыче нефти и газа, на основе данных по замерам дебитов жидкости, обводненности продукции и времени работы скважин формируется первичный документ оперативной отчетности по добыче нефти -месячный эксплуатационный рапорт. По каждой скважине в месячном эксплуатационном рапорте содержится информация о её принадлежности к месторождению (лицензионному участку) и объекту эксплуатации, способе эксплуатации, дебите нефти, обводненности продукции, отработанном времени и добыче нефти в отчетном месяце и с начала года. На основе данных месячных эксплуатационных рапортов по разработанным формам, организации, осуществляющие добычу нефти, представляют месячную, квартальную и годовую оперативную информацию о работе скважин и объемах добычи нефти.[22] Следует отметить, что еще на первых этапах создания микропроцессорных систем контроля и управления технологическими процессами (так называемых SCADA_CHCTeM) разработчики стремились предоставить пользователю гибкую, понятную систему графического представления технологического процесса на экране монитора, которую можно было бы легко, на ходу перестраивать, дополнять, развивать. [8,16, 24,33]
Чтобы удовлетворять современным функциональным требованиям и тенденциям, наиболее передовые АСУ ТП сегодня реализуются на основе объектно-ориентированного подхода.[23] Это предполагает использование библиотек предметных объектов, начиная от объекта «датчик» и завершая такими объектами, как «ДНС» или «техпроцесс».[6, 48]
Рынок программных продуктов, нацеленных на решение задач нефтегазового комплекса, несомненно, богат. Среди наиболее крупных производителей программного обеспечения следует выделить такие компании, как GeoQuest, Landmark Graphics Corporation, Petroleum Workbench (Scientific Software-Intercomp) и др. [3,35]
Следует отметить и российские программные продукты, направленные на решение задач нефтегазового комплекса: ПАИГЕЯ (ВНИИГеофизика и Jet Infcsistem), предназначенный для интегрированной интерпретации геолого-геофизических данных с целью построения цифровых геологических моделей месторождений нефти и газа; ИНПРЕС (разработана в Центральной геофизической экспедиции) - система программ для интегрированной геологической интерпретации данных сейсморазведки и бурения; интегральный программный комплекс "Баспро-апалитик" и некоторые другие. [3,15,36,9, 53]
При детальном рассмотрении вышеперечисленных программных средств можно увидеть некоторые общие аспекты их построения, а именно: для хранения экспериментальных данных и результатов моделирования широко используются базы данных; в явной или неявной форме используется компонентная (модульная) технология. Эти факты легко объяснимы. Базы данных широко используются не только в перечисленных пакетах.[52] Их применение позволяет эффективно организовать сбор и храпение информации об объектах исследования, производить ее анализ и облегчает доступ и поиск необходимых данных. Применение компонентных (модульных) технологий даёт возможностьболее полно реализовать принцип независимости данных (и их происхождения) отих использования. Например, пакет программ ECLIPSE [91] компании GeoQuest в качестве исходных данных использует файлы с пакетными заданиями. Часть информации подготавливается при помощи пакета PVT-анализа PVTL Этот пакет можно заменить любым другим при условии, что он генерирует данные в том же формате. Аналогичная ситуация наблюдается и с программным продуктом VIP компании Landmark Graphics [92]. Здесь также применяется аналогичный пакет для проведения расчетов по уравнениям состояния. Результаты работы этих пакетов могут быть использованы затем для предоставления информации (другими компонентами системы) в табличном или графическом виде. Анализируя сложившиеся тенденции, можно сделать вывод, что для построения эффективных программных средств необходим комплексный подход, при котором информационная система строится как подбор и увязка различных информационных технологий так, чтобы в результате стало возможным эффективное решение всего комплекса задач - от анализа и первичной обработки исходных данных до расчетов и визуализации интегрированных показателей. [25] При известных константах равновесия и молярном составе системы уравнения (1.16)-(1.19) решаются относительно мольной доли газовой фазы, после чего возможно определение составов газовой и жидкой фаз системы. Решение обычно производят численными методами, поскольку при большом числе компонент аналитического решения уравнения не существует. Для этого часто используются такие методы, как метод деления пополам, метод Ньютона или метод Ныотона-Рафсона. Последний обычно дает более быструю сходимость. [61] В этом случае работа с моделью (1.16)-(1.19) укладывается в классическую схему вычислительного эксперимента. Основные этапы вычислительного эксперимента, сформулированные академиком Л.Л.Самарским [55], приведены на рисунке 1.1.
Информационные системы в задачах моделирования компонентного состава
Ниже ценность — это не только определяемая спросом стоимость, но и функциональность, обеспечиваемая совокупностью Модели + Алгоритмы + Код + Usability (потребительские качества, наглядность представленая результатов). Предлагаемая методология позволяет включить в ценность дополнительные слагаемые - исходные данные и при необходимости, результаты расчетов. В этом случае ценность {ПО + данные) возрастает со временем именно за счет собранных данных.[27] Такого рода программные комплексы не очень приспособлены для создания многотиражного продукта (сложная инсталляция, во время которой может потребоваться не только выбор варианта, по и создание/модификация программного кода). Здесь больше подходит технология с единым центром, в котором находится программный код и откуда происходит управление данными. Расширение круга пользователей такой информационной системы происходит в основном за счет предоставления возможности использовать не только свои данные, но и данные, собранные другими пользователями. [29, 27]
Любой разработчик стремится свести к минимуму число авторских разработок в своем пакете, за счет вызова из своего приложения сторонних сервисов.[27] Поэтому актуальной является задача разработки технологий, позволяющих экспортировать в информационную систему сторонние расчетные модули. Отметим, что увеличение количества данных обычно позволяет ставить и решать качественно новые задачи, то есть количество востребуем ых моделей для развивающейся информационной системы возрастает. Кроме того, оформление кода согласно разработанным для данной информационной системы протоколам может служить своеобразным знаком его (кода) качества.
Средства оперативного доступа к информации по компьютерным сетям обеспечили новые возможности использования ПО — создание виртуальных лабораторий. Под этим термином в контексте вычислительного эксперимента или задач планирования эксперимента понимается программное обеспечение, которое, с одной стороны, позволяет на ваших данных производить те или иные расчеты, а с другой — поставляет справочную информацию о проведенных вычислительных экспериментах и экспериментальных данных, полученных другими исследователями. Такой сервис помогает более осмысленно выбрать ту или иную модель. Эти дистанционные технологии устанавливают связь между удалёнными друг от друга специалистами и делают общедоступными информационные массивы, что особенно актуально при внедрении новых информационных технологий в образовательный процесс. Развитые способы удаленного доступа к базам данных после оформления программного кода, используемого при численном моделировании или планировании эксперимента, в объектные атрибуты для соответствующих таблиц, позволяют создавать тематические виртуальные лаборатории. При достаточном объеме данных такая база в образовательных целях может оформляться и в качестве CD энциклопедии.[29]
Отметим, что этот подход не предполагает разработку инструментальной объектно-ориентированной системы, поскольку здесь мы имеем дело с экземплярами объектов, а не с их классом гаи многоуровневыми конструкциями классов, связанных механизмом наследования. Создание информационной системы при таком подходе представляется как подбор, комбинации и организация взаимодействия технологических решений, предоставляющих в совокупности возмоэ/сность решения требуемой задачи. В качестве базового программного обеспечения можно выбрать любую SQL платформу - InterBase, Access, Ms SQL. COM технологии Объединение данных, результатов и расчетного модуля с помощью технологии работы с базами - путь к созданию информационной системы более высокого уровня, предоставляющей больший набор сервисных функций для научных, прикладных и образовательных целей. В частности, для системы (1.16)-(1.19) такой подход позволяет более эффективно решать проблемы, связанные с многомодельностыо и многовариантностью. Кроме того, он даёт возможность реализовать принцип независимости данных от их последующего использования, что на практике приводит к независимости отдельных компонент системы друг от друга и позволяет создавать гибкие и масштабируемые программные комплексы. [73] С началом развития программирования появилась четко выраженная тенденция к специализации программного кода. Изначально специализация выразилась в отходе от линейного программирования и переходе к процедурному. Следующим этапом явилась попытка разделения программного кода на независимые модули. Затем пришла пора объектно-ориентированного программирования, давшая жизнь новому этапу программных абстракций, предопределяющих независимость основной программы от объектов, с которыми она работает. Синтез модульного подхода и объектно-ориентированного программирования привел к созданию новой технологии, так называемой Компонентно-Объектной Модели (СОМ), сочетающей в себе основные достоинства модульного и объектно-ориентированного подходов. Эта технология позволила реализовать независимость системы от используемых и том или ином компоненте программных средств, создавать гибкие расширяемые и изменяемые программные комплексы,[75, 77, 78, 83,32] Преимущества использования СОМ технологий при создании информационных систем вычислительного эксперимента Суть СОМ технологии заключается в замене конкретного компьютерного объекта его компьютерной абстракцией - интерфейсом. Интерфейс определяет способы взаимодействия конкретной реализации компьютерного объекта с внешним миром.[79, 83,31] Конкретных реализаций может быть очень много. Однако использующая интерфейс программа оказывается независима от выбора конкретного объекта, её не требуется изменять в связи с появлением нового объекта.[69] Добавление, удаление или изменение объектов становится изолированной операцией и не требует внесения изменений в основную программу. [83, 88]
Таким образом, СОМ технологии являются расширением основ вычислительного эксперимента: интерфейс объекта — это фактически расширение понятия математической модели, применённое к компьютерному объекту. СОМ технологии также позволяют эффективно решать один из важнейших аспектов вычислительного эксперимента, а именно - проблемы, связанные с многомодельностью и многовариантностью расчетов.
Алгоритм восстановления компонентного состава системы по нескольким известным составам газовой и жидкой фаз
Результаты экспериментов по определению молярного состава газовой и жидкой фаз будут тем ближе, чем ближе термобарические условия проведения эксперимента.
Таким образом, для применения данного метода требуется использовать результаты экспериментов, проведенных друг от друга на значительном расстоянии на термобарической плоскости. Экспериментально установлено, что разница в давлении сепарации должна быть 5-10 атмосфер.
Следует отметить, что данный метод применим не только к обводненному фонду, но вообще к любым типам скважин. Из скважин необводнённого фонда наиболее актуальным представляется его использование на скважинах газоконденсатного типа.
Для тестирования предложенной математической модели из нескольких скважин были отобраны поверхностные пробы и пробы пластовой нефти. По результатам их анализа по предложенной модели был проведен расчет предполагаемого состава пластовой нефти, который дал вполне удовлетворительные результаты при сравнении с истинными (экспериментально определенными) составами пластовой нефти.
В дальнейшем предполагается произвести оптимизацию модели за счет введения весовых коэффициентов (значимости) отдельных компонент. Например, поскольку погрешность определения мольной доли метана выше, чем октана, то весовой коэффициент ошибки метана можно сделать меньше, чем у октана.
Разработанная информационная система предназначена для проведения комплексного ВЕДчислителыюго эксперимента по оценке фазового состояния углеводородных смесей.
Устройство информационной системы показано на рис. 3.1. Информационная система имеет трехуровневую организацию.
Первым уровнем является ядро. Основные компоненты ядра информационной системы изображены на рис. 3.2. Ядро состоит из отдельных компонентов, обеспечивающих работу информационной системы. В частности, к компонентам ядра относятся компоненты, отвечающие за работу с базой данных, моделирование фазового равновесия, расчет газового фактора, давления насыщения с использованием различных моделей и компоненты, отвечающие за визуализацию результатов и т.д.
Вторым уровнем является внешний интерфейс. Внешний интерфейс предоставляет функции управления информационной системой. В частности, к функциям управления относятся такие функции, как запросы на выбор данных и моделей, запросы на проведение моделирования, запросы на получение результатов моделирования в различных формах. Третьим уровнем является web-адаптер внешнего интерфейса информационной системы. Он отвечает за трансляцию web-запросов на внешний интерфейс информационной системы и за трансляцию результатов запросов из формы, предоставляемой внешним интерфейсом, в web-форму. В настоящее время сбор и редактирование результатов натурных экспериментов в информационную систему осуществляется через WEB интерфейс системы. Это обусловлено в первую очередь тем, что подобный подход не требует установки клиентской части ИС. Система поддерживает операции загрузки - выгрузки моделей. Операция поддерживается через web-интерфейс. В настоящее время в систему загружены две модели. Первая основана на использовании эмпирических зависимостей, полученных В.И.Шиловым. [54] Вторая модель основана на использовании уравнения состояния Пенга-Робинсона. В настоящее время информационная система содержит три вида визуализации результатов моделирования: картографическая — карты равных значений различных параметров углеводородных смесей по месторождению или выбранному для моделирования участку, графическая - построение графических зависимостей и табличное представление. Благодаря различным способам визуализации, система может быть использована для проведения полного цикла вычислительного эксперимента, связанного с определением фазового состояния углеводородных смесей. Т.е. позволяет производить непосредственно сам эксперимент по имеющейся модели и производить анализ модели на основе сравнения результатов численного моделирования с результатами численного моделирования по другим моделям и результатам натурных экспериментов. На рис. 3.4-3.8 приведены примеры картографической визуализации результатов моделирования для продукции скважин пласта БВ3 Варынгского месторождения по данным на 2000 год по двум заложенным в систему моделям. Так, используя рис. 3.4, можно сравнить результаты численного эксперимента по определению газосодержания по СТО 27.000-030-84 с экспериментальными данными. Из рисунка видно, что натурный и численный эксперименты дают очень похожие картины.
Структура информационной системы
Для построения карты стабильности используется сетка 1000x1000, т.е. 1 миллион ячеек. Использование подобных карт позволяет по известным пластовым и устьевым термобарическим условиям спрогнозировать возможность выпадения солей при движении воды в стволе скважины. Из рис. 3.11 и 3.12 видно, что границы зон стабильности имеют не линейный вид и, хотя при пластовых условиях (А) и условиях отбора (В) вода стабильна, в промежуточных условиях вода может проходить через нестабильные участки.
Использование таких карт позволяет учитывать подобные ситуации. Гипотетически, отрезок А-В2 рис. 3.12 соответствует зимнему периоду, в котором следует ожидать выпадения солей. Отрезок А-В) соответствует весеннему и осеннему периодам, в которые возможно выпадение солей. Наконец, отрезок А-В3 соответствует летнему периоду, во время которого выпадение солей маловероятно. Несмотря на то, что реально картина несколько иная, существуют некоторые методы влияния на путь на термобарическии плоскости, проходимый пластовой водой при движении по стволу скважины. Использование подобных карт позволяет значительно упростить выбор таких методов.
Целью диссертационной работы является создание и практическая реализация эффективной технологии информационных систем поддержки вычислительного эксперимента в задачах, связанных с изучением фазового состояния углеводородных смесей.
Исходными данными для проводимых в этой области численных экспериментов являются компонентные составы пластовой нефти. Поэтому одной из задач, стоящих перед вычислительным экспериментом, является задача получения достоверной исходной информации. В результате проведённого исследования был разработан метод, позволяющий оценить компонентный состав пластовой нефти исходя из составов газовой и жидкой фаз нескольких исследований, проведённых при различных термобарических условиях и неизвестном газовом факторе. Разработанный метод позволяет исследовать продукцию обводненных скважин, фонд которых составляет более 80% и практически не исследуется. Абсолютная погрешность определения по каждому компоненту предложенным способом не превышает установленную ГОСТом 14-920-79 погрешность определения состава хроматограф и чес ким методом. Отличие расчётных значений газового фактора продукции от фактических значений также лежит в пределах определения газового фактора прямым классическим способом. При этом себестоимость определения предложенным способом меньше классического в 1,4 раза.
В результате проведенного в работе анализа математических моделей фазового равновесия углеводородных систем был разработан абстрактный алгоритм проведения численного эксперимента для заданной углеводородной системы. Абстрактность алгоритма относительно отдельных этапов расчёта позволила использовать его на широком спектре уравнений состояния и эмпирических зависимостей, применяемых сегодня при моделировании в этой области исследований. Для практического использования этого алгоритма в диссертации разработана технология, позволяющая использовать в качестве исходных данных ие только составы изучаемой углеводородной системы, но и практическую реализацию отдельных этапов численного эксперимента.
Далее в диссертации разработана модификация классической схемы вычислительного эксперимента. Внесенные в схему изменения позволили учесть существующие на сегодня компьютерные технологии и создать на их основе технологию проведения вычислительного эксперимента для задач изучения фазового равновесия в углеводородных системах с учётом масштаба задачи. Масштаб задачи определяется такими факторами, как: Необходимость получения исходных данных по как можно большему спектру углеводородных систем; Необходимость организации сбора и накопления исходной информации; Объем исходных данных - необходимость исследования продукции десятков тысяч скважин; Наличие большого числа математических моделей; Необходимость получения новых данных; Необходимость адаптации существующих моделей к продукции конкретных месторождений и создания новых моделей. В диссертации разработана технология хранения методов расчёта, используемых в алгоритме, в базе данных. Синтез аппарата баз данных, web-технологий, СОМ технологий и классических информационных систем позволил разработать и практически реализовать технологию создания информационных систем поддержки вычислительного эксперимента в задачах, связанных с изучением фазового состояния углеводородных смесей. Созданная на основе предложенных в диссертации технологий информационная система показала их эффективность. Исходными данными для проводимых в этой области численных экспериментов являются компонентные составы пластовой нефти. Поэтому одной из задач, стоящих перед вычислительным экспериментом, является задача получения достоверной исходной информации. В проведённом исследовании разработан метод, позволяющий определить компонентный состав пластовой нефти исходя из составов газовой и жидкой фаз нескольких проб, отобранных при различных термобарических условиях и неизвестном газовом факторе, который позволяет изучать продукцию обводненных скважин, фонд которых составляет более 80% и практически не исследуется.
Практическое применение разработанных в настоящей диссертации технологий и методов не ограничивается рамками вычислительного эксперимента по исследованию фазового равновесия в углеводородных системах. Так, на основе предложенной технологии в систему был подключен модуль для изучения вероятности солеотложения для пластовых вод. Разработанная информационная система представляет собой виртуальную лабораторию. Отдельные элементы, предложенной в диссертации технологии, были успешно использованы при решении задач образовательного плана и в биллинговой системе ТюмГУ.
