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囿复斋
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1 从储层到加工厂的生产优化 Alvin Barber Mack E. Shippen 美国得克萨斯州休斯敦 Santanu Barua 印度孟买当今的油气田正在经历一场数字革命更多的数据快速进行评价及更好的控制已经改变了原有的油田管理模式目前, 油田管理正经历着另一场变革人们正利用新的工作流软件对从储层到加工厂的整个资产链进行整合模拟, 以此来实现更好的经济效益 Juan Cruz Velázquez 墨西哥塔瓦斯科 Villahermosa Aaron Marino Garrido Hernández 墨西哥石油公司墨西哥恰帕斯 Reforma Hans Eric Klumpen 奥地利 Baden Sanjay Kumar Moitra ONGC 印度孟买 Fernando L. Morales 墨西哥韦拉克鲁斯 Poza Rica Scott Raphael Bob Sauvé 加拿大艾伯塔省卡尔加里 Jan Richard Sagli StatoilHydro 挪威特隆赫姆 Mike Weber BP 公司得克萨斯州休斯敦在编写本文过程中得到以下人员的帮助, 谨表谢意 : 卡尔加里的 Andrew Howell 以及美国马萨诸塞州坎布里奇的 Josephine P. Mawutor Ndinyah Avocet,ECLIPSE,ECLIPSE Blackoil, Merak Economics Module,Merak Peep,NODAL,Petrel 和 PIPESIM 等是斯伦贝谢公司的商标 Aspen HYSYS 是 AspenTech 公司的商标 Intel 386,Intel Dual Core Itanium 2 和 Intel Pentium 等是英特尔公司的商标 18 油田新技术

2 1010 ມ Intel Itanium ጲ ۯ ፕ ײ ժ ت (SPE ) ᅃ ጨ ॺఇఇ ኝ ဣཥ ڦ ݔ ඪခ ܠ ᇺ ײ ዃ (SPE , OTC 18678) ට ۉ స ڦ ᄇՎ 8 10 ए ت ǈຕଉ (SPE ) ੦ (SPE 78278) 7 10 ሗ ڦ ඪခ ڇ ᅃ ዃ ૧ᆩ แ ܠ ଉ (SPE 77655) ጲ ۯ ഘਉ(SPE 69404) Intel Pentium 106 ሗ ڦ ඪခ ڇ ᅃ ዃ ᆳགྷຕጴरຍ ڦ ᄇՎ Intel ጆ ဣཥ (SPE 24997) ० ڇ ໙ ጲ ۯ ဣཥ (SPE 10005) ٷ ႙ຕ ण ݴ ဆ (SPE 56419) ᇺ ײ ഘTDBEB ဣཥ (SPE 20644) ଉĂ ଉ ݴ ဆ ጲ ۯ ጎዃ (SPE 54599) !! ݻ > 数字技术的演变过程在过去的 25 年里计算技术和油田数字技术经历了类似的演变过程最初的台式电脑注重简单的计算和绘图而数字技术在油气田中的早期应用则促进了自动化数据采集系统和计量技术的进步20 世纪 90 年代的计算机已经能够进行日益复杂的图形处理和计算2000 年油气田的数字技术能力得到了很大的提高能够针对单一位置完成更加复杂的计量和自动化处理此后计算能力的发展和向油气田中引入数字技术的步伐都得到了加快现在的台式电脑已经拥有了双核和四核的处理器及快速的无线联网能力无线联网能力使现场作业者能够执行可能涉及多个不同位置的整个系统范围内的任务[ 年 10 月 26 日浏览 ] 请参见参考文献 1 和 2 中的 SPE 和 OTC 论文目前的油气生产作业难度大而且成本也很高不管是在偏远的陆上环境还是在深水环境下生产成本都很高在资源不断减少成本不断提高的今天作业公司正试图从现有资源中尽可能多地获得产量并对新设备的设计进行优化而要实现这一增效目标应用越来越多的智能数字技术即所谓的智能技术将发挥关键作用数字技术正不断地走向成熟目前已经渗透到了大多数的油气田作业中对在产油气田的主要参数进行远程测量和图基可视化处理等技术已经为油田生产所普遍采用[1]此类技术始于 20 世纪 80年代在过去的15年里得到了越来越广泛的应用上图 [2]尽管数字技术与油田结合后人们给它赋予了多个名称但智能油田一词更能体现该技术的本质 2007 年冬季刊 1. McConnell JD: Remote Gas Measurement for Production Allocation:Douglas Creek Arch Region SPE 发表在 SPE 技术年会暨展览会上新奥尔良 1990 年 9 月日 Weber MJ Vergari AB和Shippen M Online Integrated Asset Models with Map-Based Visualization SPE 发表在SPE数字能源大会暨展览会上休斯敦 2007 年 4 月日 2. Hardy IJ 和 Wetzel GP Automated Production Systems SPE 发表在 SPE国际石油展览会暨技术研讨会上北京 1982年3月17-24日发表在SPE拉美和加勒比地区石油工程会议上布宜诺斯艾利斯 2001年3月25-28日 Kragas TK Bostick FX III Mayeu C Gysling DL 和 van der Spek A Downhole Fiber-Optic Multiphase Flowmeter Design Operating Principle and Testing SPE 发表在SPE技术年会暨展览会上得克萨斯州圣安东尼奥 2002年9月29日-10月2日 Brouwer DR 和Jansen JD Dynamic Optimization of Waterflooding with Smart Wells Using Optimal Control Theory SPE 发表在 SPE 欧洲石油会议上阿伯丁 2002 年 10 月日 McConnell 参考文献 1 Weber 等人参考文献 1 Cosenza G Tambini M 和 Paccaloni G A Knowledge-Based Approach to Problem Identification in Producing Wells SPE 发表在 SPE 欧洲石油大会上法国戛纳 1992年11月16-18日 Morales FL Velázquez JC和Garrido AG Integration of Production and Process Facility Models in a Single Simulation Tool SPE 发表在 SPE 技术年会暨展览会上美国加利福尼亚州Anaheim 2007 年 11 月日 Carnahan BD Clanton RW Koehler KD Harkins GO 和 Williams GR Fiber Optic Temperature Monitoring Technology SPE 发表在 SPE 西部地区会议上安克雷奇 1999年5月26-28日 Athichanagorn S Horne RN 和 Kikani J Processing and Interpretation of Long-Term Data from Permanent Downhole Pressure Gauges SPE 发表在 SPE 技术年会暨展览会上休斯敦 1999 年 10 月 3-6 日 Correa JF Santos OG 和 Inazumi PCM Intelligent Automation for Intermittent-Gas-Lift Oil Wells SPE Moitra SK Subhash C Barua S Adenusi D 和 Agrawal V A Field-Wide Integrated Production Model and Asset Management System for the Mumbai High Field OTC 发表在海洋技术大会上休斯敦 2007 年 4 月 30 日 -5 月 3 日 Sagli JR Klumpen HE Nunez G 和 Nielsen F Improved Production and Process Optimization Through People Technology and Process SPE 发表在 SPE 技术年会暨展览会上加利福尼亚州 Anaheim 2007 年 11 月日 19

! ڢ ஏ ঢ়षೠ PD WC% W Pres GOR 0 1 2 3 years Ti, yea Time Time, y 4 5 ᆳ > 常规生产模拟在一般情况下油藏工程人员通过油藏模拟来分析流体流经孔隙介质时的流动状态并将存在的任何天然驱动机制和人工驱动机制考虑在内左下针对目标井所做的模拟

管道和加工模拟过程的数据被输送到经济评价软件中右下油气生产者并不是最近才开始使用数字技术的而将各种技术相结合来完成一项系统任务才是数字技术的新亮点同时也是智能油田技术的一部分重要内容请参见一体化资产管理系统方法第 34 页智能油田技术具有很高的回报率预计在未来的5 10年中该技术可以为全球增加 200 亿米 3 1250

一体化的资产建模模拟能够帮助在产油田改进生产及帮助新油田优化前期设计本文重点介绍的是一体化资产建 20 模模拟的应用即该技术的工作流程及如何利用该技术解决生产难题本文通过墨西哥印度沿海北海及美国等地的实例研究对智能油田技术应用所涉及的各个方面进行了分析说明在具体讨论一体化资产建模模拟之前我们先来了解一下常规的油田规划方法

应用常规方法进行油田规划存在投入到了信息技术中在硬件软件两个重大问题首先油藏模型下游的和信息服务方面的投入达 20 亿美元[4] 所有模拟都是静态的它们在资产的此类信息技术包由油藏管道网络处整个生命周期中只能代表一个时间点理设施和经济评价模拟器组成过去要想分析任何其他的时间点都必须几年中这些模拟器的精度和可靠性得

3 ! ڢ ஏ ঢ়षೠ PD WC% W Pres GOR years Ti, yea Time Time, y 4 5 ᆳ > 常规生产模拟在一般情况下油藏工程人员通过油藏模拟来分析流体流经孔隙介质时的流动状态并将存在的任何天然驱动机制和人工驱动机制考虑在内左下针对目标井所做的模拟其中一个输出结果是作为时间函数的生产剖面采油工程师根据这些数据建立各油井的模型并对管道网络进行模拟左上工程人员利用该软件来分析流体流经管道时的情况并获得流动保障问题的相关信息随后地面设备工程人员利用生产剖面和组分数据建立起加工厂模型对各种可能存在的压缩分离和化学流程进行模拟右上最后来自油藏管道和加工模拟过程的数据被输送到经济评价软件中右下油气生产者并不是最近才开始使用数字技术的而将各种技术相结合来完成一项系统任务才是数字技术的新亮点同时也是智能油田技术的一部分重要内容请参见一体化资产管理系统方法第 34 页智能油田技术具有很高的回报率预计在未来的5 10年中该技术可以为全球增加 200 亿米亿桶的原油产量[3]尽管智能油田技术中的某些组成部分还需要经历一段时间后才能完全成熟但其他一些组成部分现已投入使用一体化的资产建模模拟便是其中一项可以为人们带来实际效益的智能油田新技术该技术将诸如 ELIPSE 油藏模拟软件之类的常规工具与人们所熟知的其他生产系统模型相结合来提供一种端对端的解决方案一体化的资产建模模拟能够帮助在产油田改进生产及帮助新油田优化前期设计本文重点介绍的是一体化资产建 20 模模拟的应用即该技术的工作流程及如何利用该技术解决生产难题本文通过墨西哥印度沿海北海及美国等地的实例研究对智能油田技术应用所涉及的各个方面进行了分析说明在具体讨论一体化资产建模模拟之前我们先来了解一下常规的油田规划方法生一些问题各个资产和各学科之间的数据传递通常以电子表格的形式进行 [5] 其中缺少相互沟通上图任何一个油田的组成部分出现变化都会对其上游和下游的绩效造成梯级效应要想完全反应这一情况需要在模拟过程中实施大量的人为干预然而在某些情况下此类干预可能是不现实的甚至是完全常规方法无法实现的 2006 年油气行业将总收益的 3% 应用常规方法进行油田规划存在投入到了信息技术中在硬件软件两个重大问题首先油藏模型下游的和信息服务方面的投入达 20 亿美元[4] 所有模拟都是静态的它们在资产的此类信息技术包由油藏管道网络处整个生命周期中只能代表一个时间点理设施和经济评价模拟器组成过去要想分析任何其他的时间点都必须几年中这些模拟器的精度和可靠性得重新建立模型其次常规方法未能将到了显著提高利用这些模拟器可以油田开发规划工作的动态性考虑在内更方便地对复杂储层和多相流动动态例如在某区域钻几口新井可能会对进行模拟并对压缩机之类的重要设该区域现有井的产量造成影响从而备的性能进行优化与原计划的初衷不符另外更换压缩尽管将这些模拟器应用在油田的单机或随后实施各种二次采油作业等情个领域能够取得不错的效果但当将它况将有可能使模型之间最初进行的数们成套地应用于整个油田分析时便会产据交换失去意义油田新技术

这些不利因素可能导致常规全油田分析过程中出现一系列问题包括实施了不必要的钻井作业及设施尺寸过大或过小等针对全油田模拟缺陷而制定的解决方案正在成为智能油田技术的一部分智能油田已经实现了从原先的系列工作流向可以全面考虑前馈和反馈效应的实时动态流程的转变智能油田的一个重要特征是可以在整个油田范围内将某一学科的边界条件扩展到另一学科中[6]利用实时动态处理技术来对相关事件的影响

系统中节点可能位于几个位置当中的一个位置上比较常见的节点为井底和井口位于节点上游的部分被称为内流段而节点下游的部分则被称为外流段例如位于井口节点上游的射孔段是内流段的一部分而通往加工厂的管道则是外流段的一部分不管节点的位置位于何处它必须满足两个边界条件 1 流入节点的流体量必须等于流出节点的流体量 2 一个节点上只能有一个压力作业人员由此绘制出流入节点和流出节点

4 这些不利因素可能导致常规全油田分析过程中出现一系列问题包括实施了不必要的钻井作业及设施尺寸过大或过小等针对全油田模拟缺陷而制定的解决方案正在成为智能油田技术的一部分智能油田已经实现了从原先的系列工作流向可以全面考虑前馈和反馈效应的实时动态流程的转变智能油田的一个重要特征是可以在整个油田范围内将某一学科的边界条件扩展到另一学科中[6]利用实时动态处理技术来对相关事件的影响包括历史影响及预计影响进行模拟为预测油田动态以使之更适合不断变化的作业环境创造了条件这一概念是一体化资产建模模拟的核心内容悄然发生的革命一体化资产建模模拟技术是在人们所熟知的 NODAL 生产系统分析技术基础之上演化发展而来的人们利用这一技术来研究诸如管道网络电路和石油生产系统之类的复杂且相互关联的系统该工艺要求选择一个基准点或节点来划分系统在原油或天然气生产系统中节点可能位于几个位置当中的一个位置上比较常见的节点为井底和井口位于节点上游的部分被称为内流段而节点下游的部分则被称为外流段例如位于井口节点上游的射孔段是内流段的一部分而通往加工厂的管道则是外流段的一部分不管节点的位置位于何处它必须满足两个边界条件 1 流入节点的流体量必须等于流出节点的流体量 2 一个节点上只能有一个压力作业人员由此绘制出流入节点和流出节点的压力和流量曲线两条曲线交点的流量和压力可以同时满足流入和流出 3. Snieckus D Switching on to Doff Offshore Engineer 29 卷第 1 期 2004 年 1 月 Howell A Szatny M 和 Torrens R From Reservoir Through Process From Today to Tomorrow-The Integrated Asset Model SPE 发表在 SPE 智能能源大会暨展览会上阿姆斯特丹 2006 年 4 月日 5. 针对实际电子表格的审核研究表明存在大量的错误请参见 Pankow RR What We Know 2007 年冬季刊的约束条件从而解决了上述难题[7] 将NODAL分析从单井扩展到更复杂的系统中这一想法并不是最近才提出来的1971 年就曾有人提出了一个具有开拓性的方案它向人们展示了如何将油藏模型和地面模型相结合来为气田采集系统提供解决方案而在该方案之后又出现了其他的一些方案[8] 而能够综合各种油藏管道处理设施和生产经济学模型来提供一种优化解决方案的商业软件的出现才真正是一种全新的新生事物这些新技术并不是简单地将多个模拟器包括在一个软件包中而是一个能够将各种资产计算环境和位置条件下的模拟器联系在一起的计算框架体系 Avocet 一体化资产模拟器生产软件能够帮助人们对资产建模的联系框架方法有全面的了解这一综合性的软件能够提供一种端对端的资产解决方案能够将油藏 ECLPSE 油藏模拟软件油井和地面基础设施 PIPESIM 生产系统分析软件和处理设施 HYSYS 处理模拟软件在同一个生产管理环境下联系起来 [9]除了这些商业模拟软件之外专家们还可以将他们各自学科的模型或他们公司的专有模型整合到整个模型体系中使各个软件的计算结果贯穿于整个体系中利用 AVOCET 软件不同地点的专家可以进行协作安装于一台计算机中的模型框架能够指导和影响远处计算机中安装的油藏管道加工处理和经济评价应用程序模型框架的界面能够使操作者以图形的方式将各个模型联系起来并在获得最佳解决方案的过程中随时查看中间结果下图该方法为油田全生命周期动态预测提供了一个阶式的迭代解与NODAL分析相似工程人员利用现有的边界条件对一个节点的每个时间步长进行两次迭代计算第一次计算用于确定油藏内部可以达到的产量和压力数值第二次计算用于确定设施网络内的产量和压力数值 > Avocet一体化资产模拟器界面Avocet软件中所进行的每个单独的模拟都可以被整合到一个代表总一体化资产模型的流量图中这些模拟的综合模拟结果可以以图解或列表的形式进行显示 About Spreadsheet Errors hawaii.edu/ssr/mypapers/whatknow.htm 2007 年 11 月 13 日浏览 6. Howell 等人参考文献 4 7. Beggs HD Production Optimization Using NODALTM Analysis塔尔萨 OGCI 出版公司 1991 年 8. Dempsey JR Patterson JK Coats KH 和 Brill JP An Efficient Model for Evaluating Gas Field Gathering System Design Journal of Petroleum Technology 23 卷第 9 期 1971 年 9 月 Barroux CC Duchet-Suchaux P Samier P 和 Nabil R Linking Reservoir and Surface Simulators How to Improve the Coupled Solutions SPE 发表在 SPE 欧洲石油会议上巴黎 2000 年 10 月日 9. Ghiselin D Source-to Sales Asset Management E&P 78 卷第 1 期 2005 年 1 月

P1 1 ઠጲᆳ ఇ ഗ ڦ უ ઠጲ ڢ ఇ ഗ ڦ 6 4 P2 2 Q1 5 3 ଉ Q3 > 耦合和网络平衡Avocet 模拟器中的缺省网络平衡方法是弦长斜率法在这一算法中油井模拟器将油井压力极限值 P1 作为起始估算值从而获得一个相应的流量值 Q1流量值 Q1 被输入管道模拟器以计算出与该流量相对应的压力值 P2然后压力值 P2 被输入储层模拟器以生成与该压力值相对应的外

当需要查询其中一个储层的流量数据时控制器便会将流量数据转化为地面网络的 K 组分集同样当流量数据从地面网络传送到任意一个储层时将会被转化成该储层模型的特定组分集 22 上述两种迭代计算会反复进行下去直到整个耦合系统的流量和压力达到匹配为止左图随后资产模拟器对下一个时间步长进行计算并重复该步骤这样的迭代计算一直进行下去直至达到期望的油田寿命在每一个时间步长上

5 P1 1 ઠጲᆳ ఇ ഗ ڦ უ ઠጲ ڢ ఇ ഗ ڦ 6 4 P2 2 Q1 5 3 ଉ Q3 > 耦合和网络平衡Avocet 模拟器中的缺省网络平衡方法是弦长斜率法在这一算法中油井模拟器将油井压力极限值 P1 作为起始估算值从而获得一个相应的流量值 Q1流量值 Q1 被输入管道模拟器以计算出与该流量相对应的压力值 P2然后压力值 P2 被输入储层模拟器以生成与该压力值相对应的外流量 Q3通过两点之间的弦长可以计算出生产指数 PI 值将该值传入管道网络模拟器后可以生成点4上述迭代流程将一直重复下去直到在一个特定误差范围内实现收敛为止即获得点 6在点 6 的位置上储层和地面管道网络之间的压力和流量是一致的系统也是平衡的这样可以计算下一个时间步长弦长斜率耦合需要多次迭代计算可能未必适合所有的生产系统 Avocet 软件还包括其他一些耦合和网络平衡方法 ں ௬ ஏKፇ ݴ ੦ ഗ ئ ఇ A N1ፇ ݴ ئ ఇ B!N2ፇ ݴ ئ ఇ C ᆳĂഘ > 具有不同组分模型的储层在一些资产建模模拟中可能有必要将部分储层与不同的组分模型联系起来以将三个不同储层与一个地面网络相连接为例储层 A 采用一个具有 N1 个组分的模型储层 B 采用一个具有 N2 个组分的模型而储层C 采用一个具有三个组分的黑油模型上述三个储层都与同一个控制器相连接通过该控制器组分转变成地面网络所采用的最终的 K 组分集例如当需要查询其中一个储层的流量数据时控制器便会将流量数据转化为地面网络的 K 组分集同样当流量数据从地面网络传送到任意一个储层时将会被转化成该储层模型的特定组分集 22 上述两种迭代计算会反复进行下去直到整个耦合系统的流量和压力达到匹配为止左图随后资产模拟器对下一个时间步长进行计算并重复该步骤这样的迭代计算一直进行下去直至达到期望的油田寿命在每一个时间步长上系统的约束条件都在上游和下游的各模型及相应的模拟器之间传播尽管 Avocet 软件利用这种通用方法来求解但模拟器的最终组合将由所研究问题的性质及复杂性所决定节点上最严格的耦合位置位于井底而且对大多数系统而言在井底耦合所需的计算时间也最长[10]通常当耦合点移向井口到达网络的其他位置时计算时间也将随之减少在分析复杂油田时井底耦合方法可能并不实用或者根本不可能实施因此可能需要将耦合点往地面方向移动除了耦合位置之外组分条件的选择也会对模拟器的计算时间和收敛性造成影响对于那些流体组分对流动特征影响不是很大的油藏 ECLIPSE 黑油有限差分模拟三组分模型可能比较适合该模型假设油藏具备油相气相和水相三相系统当注入液能够与储层油气发生混相时也可以采用四组分系统对油藏进行模拟对于一些复杂的油气系统也可以进行显式组分模拟当需要利用状态方程对油藏流体动态随深度的变化进行描述时显式组分模拟可能是一种合适的选择这种模型可能最适合凝析油挥发油稠油注气开发和二次采油系统这些模拟具有足够的灵活性使具有不同组分模型的多个油藏能够与地面网络相连接左图通过上述方法及其他一些约束条件就可以确定利用 Avocet 软件来解决某个特定问题的具体方法一旦合适的模型被建立起来就为端对端的油田优化提供了一条明确的路径利用模型得到一个收敛的解后便可以对前馈和反馈效应进行处理[11]该系统开放的架构体系可以避免因软件版本不同而引发各种问题而其所具有的与远程计算机进行交流的能力也使跨学科合作及计算硬件的最佳利用得以实现[12] 油田新技术

6 共有六组处理装置用于收集大约来自 65 口生产井的原油和天然气产量最近几年 PEMEX 一直在关注 San Manuel 项目中出现的几个问题该项目的原始设计产量要远远高于当前的产量随着系统的老化主输气管道中的凝析油生成现象成为一个难以解决的问题由于地形复杂天然气温度较高以及管线的天然气输送速度较低等原因导致凝析油容易在管道较低的位置聚集起来从而形成不稳定的段塞这些段塞在上游形成回压后会导致天然气产量下降这迫使PEMEX的作业人员不得不频繁地在某些分支管中开展清管作业以清洗管线恢复产量[13] 为此 PEMEX和斯伦贝谢公司合作实施了一项一体化资产建模模拟来了解和优化整个San Manuel 资产的绩效包括工作井处理装置及相关的管线使用了 Avocet 一体化资产模拟器将各口油气井管线以及处理模拟器整合到一个单一的环境下[14] 模拟结果实际上与他们所使用的数据相差无几而在对San Manuel这类综合网络进行模拟时需要采用大量的数据合作小组的首要任务是为油气井管线和处理设施开发一个数据库采集到的数据包括产量数据管汇和压缩设备中的压力和温度数据以及一些流体性 2007 年冬季刊 16 in. x5.6 km ഘ ᆳ ᆳഘ ஏ Muspac in. in. x1 ၄ ت ጎዃ 0.3 x1 0.3 km Chiapa km ت 36 in ᆳഘ ଉ ߛ ۯ ԍቱ ڟڥ ഽ ই گ ፕᄽ Ԩ ፕᄽ ڦ ଳऄႠ Copano 12 in. x 14.9 km 赋予老油田新的生命世界上很大一部分油气产量都来自一些已经生产了几十年的陆上油气田由墨西哥国家石油公司 PEMEX 负责作业的San Manuel综合项目就是一个很好的例子San Manuel 项目位于崎岖的丘陵地带在墨西哥Villahermosa以南大约 160 公里 100 英里处该项目是 25 年前建立的其天然气产量和原油产量分别超过790 万米 3/ 日 2.79 亿英尺 3/日和 2080 米 3/ 日桶 / 日该油气田 Catedral 8 in. x 4.8 km 以上各因素共同使作业者得以有效地应对生产过程中出现的问题例如提高现有油田产量的最有经济效益的方法之一就是通过一体化资产建模模拟来优化生产.x1 4.9 km Giraldas 24 in. Cactus Cactus 16 in. x 10.7 km 12 in. Cactus Sunuapa 16 in. x 10.1 km 16 in. x 10.1 km > 生产系统示意图San Manuel 产品收集系统利用六组处理装置采集分离和压缩或泵送油气在一体化资产建模模拟的基础上许多潜在的优化措施彩色的菱形都得到了实施包括避开Catedral 装置中的高压分离器以及通过改造使 40 厘米 16 英寸输气管线具备多相流的能力Catedral 装置中的这一变化增加了油气产量显著地减少了为消除段塞和液锁而需要开展的清管作业的次数在 Copano 装置中在绕过一个高压分离器后油气产量得到了提高管汇回压出现了下降针对系统其他部分和各井的一些建议也得到了落实从而提高了产量根据 Morales 等人的资料修改质数据此外还必须具备 San Manuel 基础设施方面的数据如管道直径地理位置和地形剖面数据等合作小组利用上述数据为整个San Manuel综合项目的各组成部分包括65 口井 8个管道网络和6个处理设施分别进行了模拟[15]该小组利用Avocet软件将这些模拟器整合到了同一个框架体系内进行动态耦合并根据系统中一些点位的现场实际测量结果对得自模拟模型的结果进行了检验结果表明原油预测产量与实际产量的差异为5.9% 而相应的气产量差异为1.6%[16] 合作小组对模拟结果很满意受此结果的鼓舞他们又开发了多种优化方案来降低成本解决设施的瓶颈问题以及增加油气产量接着合作小组根据这些方案在提高产量和降低成本上的潜在效果对它们进行了排序然后利用 Avocet软件对最有潜力的方案进行了模拟以为目标方案的实施确定地点[17] 对 San Manuel 综合项目所做的动态模拟产生了一系列具体的方案在实施这些方案时可以利用现有资源而同时不需要增加投资成本上图上述项目给 P E M E X 带来的效益是每年直接为公司节省 60 万美元的作业成本并带来价值相当于 3500 万美元的油气产量的增加[18]这些费用的节省是通过改变 San Manuel 综合项目的作业方式实现的 10. 井底耦合使各个模拟器可以分别处理它们各自所针对的问题例如储层模拟器是专门为流体流经孔隙介质而设计的而井筒和网络模拟器则是为流体流经油管而设计的 11. 总的来说流动条件前馈而压力条件反馈 12. 此处所指的开放架构体系是指可以资料交换并指导远程计算机的能力不管模拟器位于何处该体系都能够使各模拟程序的最新版本涵盖在基准框架内 13. 在San Manuel项目中某些管道每年需要进行高达 42 次的清管作业 14. Morales 等人参考文献在储层和油井模拟过程中采用了 ECLIPSE 储层模拟器在管道模拟中采用了 PIPESIM 模拟器而在处理设施模拟中则采用了 HYSYS 处理模拟器 16. 气产量数据比液产量数据更准确 17. Avocet 软件的迭代双向解确保了整个 San Manuel 综合项目的压力和流动平衡条件都符合要求每个方案都获得了一个收敛的解 18. Garrido AM Morales F 和 Cruz J Brownfields Benefit from Integrated Models E&P 2007 年 11 月

7 通过绕开两个高压分离器和一个中压分离设施一个管汇的回压降低了 3.3 MPa 475 psi 而另一个管汇的回压降低了 0.2 MPa 30 psi 从而额外地增加了 240 米 3/ 日 1500 桶 / 日的油产量和14.3万米3/日 500万英尺 3/日的气产量通过模拟还确认了另一项重要的改进需求即通过采取液体冷却和回收等措施来对一条天然气管道实施露点控制PEMEX 的作业人员估计通过将温度降低到 20 C 68 F 并在液体进入管道之前将它们收集起来这两种方法凝析油产量可以增加 210 米 3/ 日 1320 桶 / 日清管次数可以减少 90% San Manuel项目的一体化资产模型建立起来之后 PEMEX的采油工程师便开始利用其来进行日常作业的决策以及为油田生产的进一步优化进行规划需要进行分析的潜在变化因素包括新井和现有井产量递减分析以及进一步改变地面基础设施所带来的影响等一体化资产建模模拟技术在 San Manuel 油田中的应用很好地说明了如何将 NODAL 分析由单井向一个包含有 65口井的油田中拓展应用下面的一个实例将涉及到更多数量的井大型资产一体化建模模拟实例 1974 年发现的 Mumbai High 油田位于印度大陆架附近由印度石油天然气 [19] 公司 ONGC 负责作业下图油气产自 690 口油气井有 200 口注水井维持储层压力当前该油田的油气产量分别为米 3/ 日 25 万桶 / 日和 43 万米 3/ 日 1520 万英尺 3/ 日左右利 > 由 ONGC 负责作业的 Mumbai High 油田Mumbai High 油田位于印度大陆西北部以西的海上 160 公里 100 英里处上面积大约为 1200 公里英里 2 该油田右插图包含 650 口产油井和 40 口产气井690 口井生产出来的油气流入 5 个处理站而整个系统通过 2900 公里 1800 英里长的管线连接原油和不用于气举作业的部分天然气通过一些干线管道输送到 Uran 陆上终端 24 用处理设施流体被分离成原油天然气和水原油和部分天然气被输送到一个陆上终端而剩余的天然气则被用于产油井的气举作业这部分井占油井总数的 80% 左右在通常情况下要想使处于产量递减阶段的大型老油田实现高效管理和优化并非易事 Mumbai High 油田也不例外该油田的原油产量占印度原油总产量的40% 而ONGC的目标不仅仅是要止住产量下滑而且还要提高产量这些情况进一步加大了在该油田实现高效管理和优化的难度[20]要想实现上述目标作业者需要开展的工作便远远不止过去所做的单分支 NODAL 分析那么简单优化气举作业一直是 ONGC 的一个主要目标尽管为实现这一目标该公司先前曾定期地对油气井逐一实施工程方面的改造但这些工作一直没有为该油田带来期望的产量增长在实施气举的油田中需要将部分产出的天然气用于气举作业因此利用单井分析的方法无法分析出交互作用效应ONGC 认识到建立在整个油田基础之上的一体化资产模型模拟方法能够捕获所有网络交互作用效应从而使公司能够更好地进行决策并在降低成本的同时提高产量为此 ONGC 在斯伦贝谢公司的帮助下开发了一个从储层到终端的一体化资产模型概念及一个相应的分阶段的项目实施方案该方案包括三个阶段第一阶段的目标是开发一个与整个 Mumbai High 油田网络整合在一起的生产模型后两个阶段的目标主要是网络优化与 ECLIPSE 油藏模型的整合以及实时模拟为第一阶段的综合生产模型设立的目标非常宏大即开发一个精确的多相流黑油模型该模型将 Mumbai High 的所有设施都考虑了进来包括油井平台管道处理船气举装置注水装置以及与陆上终端相连接的设施并选择了PIPESIM油井和网络分析软件作为其建模框架体系油田新技术

8 与本文前面提到的 PEMEX 的经历类似 Mumbai High 项目的首要目标也是数据采集这对一个包含近 900 口井及配套设施的油田而言是一项令人畏惧的浩大工程 ONGC 在数据采集工作的初期做出了三个重要的决策首先由于该油田处于一个动态环境下 ONGC 选择了一个数据截止日期而不是试图去实现一个不断变化中的目标其次为了确保工作流的结构合理以提高速度和效率 ONGC 对员工进行了广泛的培训最后为了确保数据质量和数据的准确性 ONGC对数据库进行了一致性检查在 Mumbai High 油田的数据采集过程中获得了大量的生产数据包括油井井位图和压力 - 体积 - 温度数据以及每口井的生产测试史和井下设备详情数据在将各油井数据整合进网络模型之前必须为油田开发出校准数据于是工程人员根据最新的生产测试数据对各类油井模型分别实施了校准在完成数据采集工作建立和校准油井模型之后就可以开展网络模型工作了 ONGC 在 PIPESIM 软件中构建的综合网络模型涉及到了所有的井立管管道和处理设备[21]在建立模型时使用了一个六层架构体系右上图建模的最后一个步骤是将模型的压力温度和产量预测数据与实际生产数据进行历史拟合整个模型的历史拟合在加工厂和井口平台的水平上展开在模型建立校准和验证过程中 ONGC 的工程人员发现了 350 多个可能提高 Mumbai High油田产量的机会这些机会出现在气举优化高回压瓶颈定位及产量趋势不稳的油气井的识别等多个领域中建模和测试工作完成以后 ONGC 利用第一阶段的模型开展了除瓶颈研究及网络化气举优化工作以提高第二阶段的产量结果表明原油产量可增加 475 米 3/ 日 3000 桶 / 日而气举所需的天然气可减少 40%[22]注入气量的显著减少具有两大好处首先压缩机储备功率的提高带来了更好的作业稳定 2007 年冬季刊 ஏఇ႙ ߅ ڢ ت ᆳ ஏ ੨ ੨ ݴڇ ኧఇ႙ > 一体化流程模型的结构尽管Mumbai High油田各处理设施所接收的油气都来自与之相连接的油气井但气举和注水可能会穿过流程边界为了确保所有液流和交叉层都能够得到准确的计算工程人员利用PIPESIM模拟器将一体化资产模型的结构分为 6 层其中的 5 层在网络模型中而另 1 层则是每口井的单分支模型最顶层为交互层在那里有生产和注水系统及发生平台流体交换干线管道层包含平台间的管道连接以及输送用的管道连接处理平台层包括分离处理和气举界面随后是出油管线网络层该层包含若干位于处理装置内与井口平台相连的出油管线网络模型中的最后一层是井口平台层包含与特定平台相连的所有油井最后一层由各井的单分支模型组成不同颜色的箭头代表不同的网络连接在连通性回到与网络另一部分连通性相同的水平之前它会扩大至最高水平根据 Moitra 等人的资料修改参考文献 2 性可控性以及生产和注气作业的可预测性从而增加了远处井口平台中气举措施的作用范围其次气举作业所需天然气量的减少意味着可以输出和销售更多的天然气目前 ONGC 正利用第一阶段综合生产模型开展进一步的优化工作尽管 ONGC 的 Mumbai High 油田综合生产网络模型的开发工作才刚刚起步但公司已经在展望着第二阶段的工作在该项目的第二个阶段 ONGC 将利用Avocet 软件将ECLIPSE油藏模拟器耦合到第一阶段建立起来的PIPESIM网络模拟中这一阶段取得的成果将被用于提高产量优化决策和制定油田二次开发方案项目第三阶段和最后阶段将对实时模拟和优化进行展望规划在项目最后阶段所开发的模型将能够从数据监控和采集系统 SCADA 及其他数据库那里获得自动更新该模型将与油藏 -地面综合模型一起被用于时间步长规划研究 ONGC 从以上工作中获得的重要经验之一是工作流的优化和油田作业人员与办公室人员之间的协作是 Mumbai High资产建模项目获得成功的关键一体化资产建模模拟是一场新的技术革命浪潮的一部分它不仅正在改变作业公司的作业内容而且还在改变着他们的作业方式StatoilHydro目前正在实施的技术就是此一体化资产建模模拟技术的一个很好的例子 19. Moitra 等人参考文献 India Produces mmt of Crude Oil United Press International 2007 年 8 月 21 日 /08/21/india_produces_31513_mmt_of_crude_ oil/1560/(2007 年 8 月 30 日浏览) 21. 处理设备包括分离器压缩机加热器和泵等 22. Barua S Integrated Asset Model Crucial to FieldWide Optimization Upstream Technology 2 卷第 10 期 2007 年 10 月

而且一旦处理设备出现故 Snorre-A Visund 障也可以利用油井和油藏控制及时调整节流阀位置现场动态分析器用于为 WAG 周期分析以及随后的作业提供指南最后 Avocet 一体化资产模拟器是 Statfjord 一种优化软件Avocet软件的控制参数是水和天然气的注入量和注入时间而产量则受节流阀侵蚀速度和井底流动压 Gullfaks 力的制约一体化资产建模软件能够为

9 主要使用手动操作仪器和工作流的系统转变成一个能对实际生产系统进行实时优化的系统这一过程十分复杂值得! ۆ Tampen ں 进一步的研究[25]! 作业小组的首要工作是通过SIPOC Ԛ ߵ Ԛ 分析确定WAG周期优化的相关内容[26] ຯ 分析结果表明 WAG 周期优化需要四个要素一个简化的油藏模型油井和油藏控制一个现场动态分析器和一个一体化资产模型在将简化后的油藏模型与油井模型结合后工程人员可以利用它们进行层段 Snorre-B 压力变化预测和短期产量预测通过油井和油藏控制可以确定节流阀位置以稳定产量而且一旦处理设备出现故 Snorre-A Visund 障也可以利用油井和油藏控制及时调整节流阀位置现场动态分析器用于为 WAG 周期分析以及随后的作业提供指南最后 Avocet 一体化资产模拟器是 Statfjord 一种优化软件Avocet软件的控制参数是水和天然气的注入量和注入时间而产量则受节流阀侵蚀速度和井底流动压 Gullfaks 力的制约一体化资产建模软件能够为每口井提供两年的原油产量预测和两年的油藏压力预测 0 ࠅ! 3 StatoilHydro 利用一个监控工作流 ᆈ 0 3 自动化模块将上述各要素联系起来其 > Snorre 油田StatoilHydro 的 Snorre 油田位于北海挪威海域长约 20 公里 12 英里宽 8 公里 5 自动化功能使各要素可以协调一致地为英里位于油田最北部的 Snorre-B 圆圈内是一个水下开发项目由回接在一个半潜式钻井处 Snorre-B的水气交替驱作业实施四项完理和生活平台上的两个生产系统和两个注水系统组成Snorre-B 的产量来自 Lunde 油藏该油藏结构复杂储层性质差异较大其流动动态受许多阻挡层的影响该油藏的特点是水平井长难以实施修全不同的工作任务优化分析生产井作业此图经 StatoilHydro 同意后修改而成监测和调整下一页图在开发和测试期间控制和连接展望未来在挪威卑尔根西南部大约 150 公里 90 Snorre-B WAG 工作流所使用的是一种能 2006 年作为 Statoil 即现在的英里处上图 Snorre-A 平台于 1992 够在 Web 环境下将各节点内和节点间 StatoilHydro 提高水下原油采收率年投产而 Snorre-B 则于 2001 年投产松散耦合的流程整合在一起的技术 SIOR 项目的一部分该公司与斯伦目前两个平台的油气总产量分别为 23. Improved Recovery from Subsea Fields 贝谢合作开展了一项研发项目[23]项目 8000 米 3/ 日桶 / 日和 175 万米 3/ nsf?opendatabase&lang=en 2007年 9 月 4 日浏览设想通过建立一套稳定的水下和顶边综日 6200 万英尺 3/ 日 Snorre-B 的地层 SIOR 项目由 Statoil 于 2004 年启动目的是使合模型来为未来的实时优化提供依据性质十分复杂现有的水气交替 WAG 该公司 2008 年前的水下油田平均采收率达到 55% 即相当于增加近 1.91 亿米 3 12 亿项目目标是开发出一些工具和作业流驱方案在经过改进后已经被确定为SIOR 桶的可采石油储量程以在油田整个寿命周期内利用它们的一个候选方案[24]StatoilHydro 希望能 24. Challenges in Developing and Draining the Lunde Reservoir on Snorre B Statoil 经常性地对油藏动态油井产量和处理够通过优化工作流和提高跨学科生产管 no/stavanger/doc/past%20events/spe_meeting_11_ 设施进行优化上述目标目前正在理水平来提高资产效益 01_06.pdf 2007 年 9 月 4 日浏览 StatoilHydro 的 Snorre-B 资产论证项目尽管 Snorre-B 论证项目目前仍处 25. Sagli 等人参考文献 SIPOC 是一个用来识别复杂流程各要素的工中得到逐步实现于实施阶段但致力于优化 WAG 驱技具其使用的指标由供应源 S 输入 I Snorre油田位于北海Tampen地区术的这一做法却具有启发性的意义从流程 P 输出 O 和客户 C 五部分构成 26 油田新技术

10 > Snorre-B 水气交替驱工作流利用自动化监测模块可以实施四项重要的工作流, 上图对其中的三项流程进行了描述优化工作流 ( 上 ) 用于为资产进行长期规划它使用一个简化后的油藏模型进行模拟, 对产量和注入量进行预测, 在将预测数据输入一体化资产模拟器后能够为地面设施网络提供一个解基于此,ECLIPSE 油藏模拟软件对拟定的解进行验证, 并将新的预测数据回传到工作流自动化系统中分析工作流 ( 中 ) 是离线评估要素的核心部分, 由外围目标或限制条件触发启动基于触发事件而预先定义的指令加快了分析过程, 而在分析过程中可能需要实施一个新的一体化资产模拟器生产监测工作流 ( 下 ) 的更新最为频繁任何一个关键的性能指标超过界限都将触发警报, 从而使上文描述的分析工作流程开始工作而如果所有指标都在设定范围内, 那么生产监测工作流将完成计算, 并将油藏压力和油井产量估算值输送到调整工作流以控制节流阀 ( 未显示 ) 上述工作流通过对节流阀位置进行设置来实现注采目标 ( 根据 Sagli 等人的资料修改, 参考文献 2 ) 2007 年冬季刊 27

其中部分计算和处理可能需要持续数个星期或数个月而不是几分钟或几小时强调应用和位置之间的数据完整性和安全性的联结是非常重要的各流程之间的连接通过一个独特的两级连接方式来实现即各种应用之间的连接及各个位置之间的连接各种应用之间的通信协议使用的是 PRODML 它是勘探开发界标准的数据交换界面[27]将挪威的几个地点与全球其他四个地方的中心联系起来的通信构架体系使作

11 其中部分计算和处理可能需要持续数个星期或数个月而不是几分钟或几小时强调应用和位置之间的数据完整性和安全性的联结是非常重要的各流程之间的连接通过一个独特的两级连接方式来实现即各种应用之间的连接及各个位置之间的连接各种应用之间的通信协议使用的是 PRODML 它是勘探开发界标准的数据交换界面[27]将挪威的几个地点与全球其他四个地方的中心联系起来的通信构架体系使作业人员可以远程获得论证结果和生产数据下图 [28] 尽管为优化 Snorre-B 的水气交替驱而开展的工作流自动化项目仍处于开发阶段但StatoilHydro已经开始从这项工作中受益首先让现有客户参与到开发和论证项目中可以使客户积累的经验融入到优化后的工作流中其次该项目开发了一个简化的油藏模型能够在数分钟内而不是需要数小时提供结果这是将模型融入优化流程的必备条件之一最后在生产监测中推广应用自动化技术具有重大意义警报的触发条件设置得非常合理数据监测和监测结果分析这两个流程的结合使用户能够对意外事件更快地做出反应 Avocet 软件在被整合进入校正和监控工作流之后将在实现上述项目益处上发挥关键性的作用 ຯ ਆᇘ ༬ ఛਆᇘ 向智能油田迈进尽管石油工业在几年前就已经开发出了数据实时采集和传输技术但该技术并未被迅速地采用[29]随着该技术在提高采收率方面获得肯定评价的增多越来越多的油田开始采纳这项技术同时由于一些实时技术的功能越来越强大而费用却越来越低这也促进了这一技术的推广[30]例如 BP 公司为智能油田创造了未来油田这一名称而且正在采取措施使公司的设想变为现实[31] 通过结合图基可视化技术该公司已将一体化资产建模模拟技术应用在了位于 Arkoma 的 Red Oak West 油田中 [32] 该油田位于美国俄克拉何马州东南部的 Wilburton 附近由 BP 北美天然气 Snorre-B ਆᇘ Stjørdalਆᇘ StatoilHydro ਆᇘ Snorre-B ᄇ๖ ຕ ޜ ခഗ! ײ ੦ ޜ ခഗ SOIL ᅃ ጨ ፕ ጲ ޜ ۯ ခഗ ॺఇఇ ޜ ခഗ ૦ ຕ ޜ ခഗ ຯ Ԟ ਆᇘ ӎ ں ૧Baden ᆈࡔAbingdon ధ ٷ ਸ਼ ڥ ਖ਼ ຯዝႩຯ ܘ > 工作流演示和测试计算架构StatoilHydro 公司在挪威的几个地方包括斯塔万格特隆赫姆 Stajørdal 和 Snorre-B 对工作流数据库控制措施及一体化资产建模模拟等例行程序进行控制而位于奥地利 Baden 英国 Abingdon 卡尔加里和休斯敦的斯伦贝谢的技术部门可以通过安全石油信息链接 SOIL 使用这些工作流程和生产数据根据 Sagli 等人的资料修改参考文献有关 PRODML 更多的信息请登陆 www. prodml.org 2007 年 9 月 10 日浏览 28. 有关安全石油信息链接 SOIL 网络更多的信息请登陆 tabid/93/default.aspx 2007 年 9 月 10 日浏览 29. Snieckus 等人参考文献 Mochizuki S Saputelli LA Kabir CS Cramer R Lochmann MJ Reese RD Harms LK Sisk CD Hite JR 和 Escorcia A Real Time Optimization Classification and Assessment SPE 发表在 SPE 技术年会暨展览会上休斯敦 2004 年 9 月日 31. Reddick C Field of the Future Making BP s Vision a Reality SPE 发表在 SPE 智能能源大会暨展览会上阿姆斯特丹 2006 年 4 月日 32. Weber 等人参考文献 Howell 等人参考文献 4 油田新技术

0 0 5 10 5 15 km 10 mi > Arkoma 油田动态的图基可视化处理通过从图基可视化工具获得的屏幕截图可以看出工程人员是如何来观测资产动态的图中的红色黄色和绿色部分左代表 Arkoma 油田将 Red Oak West 部分放大后可以按井型平均产量和相对健康程度来查看油井右图中的泡式图用于显示主要作业参数的影响根据 Weber 等人的资料修改参考文献 1

12 km 10 mi > Arkoma 油田动态的图基可视化处理通过从图基可视化工具获得的屏幕截图可以看出工程人员是如何来观测资产动态的图中的红色黄色和绿色部分左代表 Arkoma 油田将 Red Oak West 部分放大后可以按井型平均产量和相对健康程度来查看油井右图中的泡式图用于显示主要作业参数的影响根据 Weber 等人的资料修改参考文献 1 公司负责作业该油田有800口气井管线总长度为 400 公里 250 英里这些设施分布在一个长32公里 20英里宽 10 公里 6 英里的区域内其他油田资产包括7个压缩站和70多个便携式井口压缩机在过去要对像 Red Oak West 这样的油田实施优化意味着需要花费很大的精力去检验大量来自多个数据源的数百口井的数据作为未来油田项目的一部分 BP 公司已经成功地使该油田走在了智能油田的前列为了实现全油田优化和图基可视化 BP公司将SCADA系统与Avocet 一体化资产模拟器整合在了一起 Red Oak West油田的在线一体化资产模型既可以以实时追踪的模式运行来监测当前的作业也可以通过离线的方式对各种备选生产方案进行评估除了在线建模之外 BP 公司还开发了一种被称为 MAPS 可以使 Red Oak West 油田的数据实现可视化的工具为 BP 公司的工程人员了解大型油田动态提供了制图工具上图上述技术使工程人员可以快速确定哪些油井未达到潜在产能并使他们能够发现诸如集液或设施故障之类的作业问题尽管该项目的主要目的是提高产量但 BP 公司也发现了该项目所带来的其他一些重要效益通过利用可视化指标和动画演示来对管道腐蚀冲蚀和 ߛNPVയ, % ศ ᆳགྷ ႎᆳགྷ NPV =38ᅢ ᇮ! ศ ᆳགྷ ᆳགྷ NPV =18ᅢ ᇮ റ ഘགྷ ႎഘགྷ NPV =15ᅢ ᇮ റ ഘགྷ ഘགྷ NPV =38ᅢ ᇮ > 智能油田的潜能在油气田中应用数字技术有望能够使新油田未开发和老油田已开发的 NPV 净现值均获得大幅提高这要得益于几项关键技术的应用即遥感技术数据可视化技术智能钻井和完井技术自动化技术和数据整合技术 2007 年冬季刊液流速度进行分析一体化管理能力得到了提高BP公司发现MAPS工具不仅可以对油井和管道的动态及完整性变量进行监测而且还可以对从事维护钻井或紧急疏散之类活动的人员和设备进行追踪尽管许多因素都推动了智能油田的发展但最能吸引作业公司的莫过于减少成本和提高产量这两个因素项目价值的显著提高将推动作业公司去发展那些能够决定智能油田远景的技术左下图 [33]而一体化资产建模模拟技术在这一领域有着十分重要的地位数字技术正在改变着油气田的面貌石油工业目前正经历一场向数字技术的经典转变而一体化资产建模模拟正是这一转变的部分内容这一转变始于 25 年前当时的规模还只能算是涟漪而已而如今它的发展势头正旺已经演变成了浪涛一体化资产建模模拟及所有组成智能油田的相关技术的核心是信息整合和信息交流原有的一整套工作流程将逐步消失它们目前正在为新的工作流程所取代这一新流程能够在各学科之间对信息进行无缝整合并能够不受地域界限的限制来对这些信息进行传递由于组成这一新的工作流程的技术是主动式而非被动式的它们将有助于消除各种障碍及人员之间协作的展开随着实时优化技术在石油工业中的不断推广一体化资产建模模拟技术将在智能油田中发挥越来越重要的作用 DA 29

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