Дипломная работа на тему "ТЮМГУ | Прогнозирование работы нефтяного месторождения при помощи уравнения материального баланса при учете неопределенности исходных данных"

Работа на тему: Прогнозирование работы нефтяного месторождения при помощи уравнения материального баланса при учете неопределенности исходных данных
Оценка: хорошо.
Оригинальность работы на момент публикации 50+% на антиплагиат.ру.
Ниже прилагаю все данные для покупки.
https://studentu24.ru/list/suppliers/Anastasiya1---1326

Описание работы

МИНИСТЕРСТВО НАУКИ И ВЫСШЕГО ОБРАЗОВАНИЯ РОССИЙСКОЙ ФЕДЕРАЦИИ
Федеральное государственное автономное образовательное учреждение высшего образования
«ТЮМЕНСКИЙ ГОСУДАРСТВЕННЫЙ УНИВЕРСИТЕТ»

ВЫПУСКНАЯ КВАЛИФИКАЦИОННАЯ РАБОТА
бакалаврская работа
ПРОГНОЗИРОВАНИЕ РАБОТЫ НЕФТЯНОГО МЕСТОРОЖДЕНИЯ ПРИ ПОМОЩИ УРАВНЕНИЯ МАТЕРИАЛЬНОГО БАЛАНСА ПРИ УЧЕТЕ НЕОПРЕДЕЛЕННОСТИ ИСХОДНЫХ ДАННЫХ

03.03.02 Физика
Профиль «Фундаментальная физика»

Тюмень 2023 год

ОГЛАВЛЕНИЕ
ВВЕДЕНИЕ 3
ГЛАВА 1. ЛИТЕРАТУРНЫЙ ОБЗОР 4
1.1. УРАВНЕНИЕ МАТЕРИАЛЬНОГО БАЛАНСА 4
1.2. ДИНАМИКА ПЛАСТОВОГО ДАВЛЕНИЯ 7
1.3. ПРОГНОЗИРОВАНИЕ РАБОТЫ МЕСТОРОЖДЕНИЯ 9
1.4. ПОГРЕШНОСТИ 10
ГЛАВА 2. МАТЕМАТИЧЕСКАЯ МОДЕЛЬ МАТЕРИАЛЬНОГО БАЛАНСА. 13
2.1. УПРОЩЕНИЕ МОДЕЛИ МАТЕРИАЛЬНОГО БАЛАНСА 13
2.2. МОДЕЛЬ ПРИТОКА ИЗ АКВИФЕРА 16
2.3. АНАЛИТИЧЕСКАЯ МОДЕЛЬ МАТЕРИАЛЬНОГО БАЛАНСА 19
2.4. ЧИСЛЕННАЯ МОДЕЛЬ МАТЕРИАЛЬНОГО БАЛАНСА 20
ГЛАВА 3. РЕШЕНИЕ ТЕСТОВЫХ ЗАДАЧ 22
3.1. ТЕСТОВАЯ ЗАДАЧА №1 22
3.2. ТЕСТОВАЯ ЗАДАЧА №2 23
ГЛАВА 4. РЕЗУЛЬТАТЫ ИССЛЕДОВАНИЯ 26
4.1. РАСЧЕТ ПОГРЕШНОСТЕЙ 26
4.2. ПАРАМЕТРИЗАЦИЯ 31
4.2. ДОСТОВЕРНОСТЬ ПРОГНОЗА 38
ЗАКЛЮЧЕНИЕ 40
БИБЛИОГРАФИЧЕСКИЙ СПИСОК 43
ПРИЛОЖЕНИЕ 1. ПРОГРАММНЫЙ КОД ДЛЯ РЕАЛИЗАЦИИ ПРОГНОЗНОГО РАСЧЁТА НЕЯВНЫМ МЕТОДОМ ЭЙЛЕРА ПРИ ПЕРЕМЕННОМ РЕЖИМЕ РАБОТЫ 46
ПРИЛОЖЕНИЕ 2. ПРОГРАММНЫЙ КОД ДЛЯ РЕАЛИЗАЦИИ ПРОВЕРКИ ПРОГНОЗНОГО РАСЧЁТА 50

ВВЕДЕНИЕ
В настоящее время для моделирования работы нефтяных месторождений широкое распространение получило использование упрощенных математических моделей. Для корректной практической работы модели требуется подбор ее основных параметров. Применимость модели обуславливается ее прогнозными характеристиками, которые зависят как от точности настраиваемых параметров, так и от погрешности исходных данных. Как правило реальные данные характеризуются высокой степенью неопределенности, что приводит к неточности прогнозных значений. Степень неопределенности расчетных значений прямо влияет на выбор стратегии разработки месторождения. Следовательно, создание инструмента, позволяющего оценить доверительный интервал полученных значений является важной задачей.
В данной работе разрабатывается вычислительный алгоритм для определения области изменения пластового давления при относительной погрешности исходных параметров. Значение среднего пластового давления несет в себе важную информацию о тренде, о динамике разработки всего месторождения. Например, увеличение пластового давления, может указывать на то, что значение объемного расхода закачивающей жидкости больше, чем добытой. И такой дальнейший рост может привести к экономическим потерям, к автоматическому гидравлическому разрыву пласта или к тому, что запасы начнут выходить за пределы коллектора. Также зная поведение пластового давления, можно судить о коэффициенте «полезно» закаченной жидкости – вся ли закаченная жидкость поступает в пласт.
С учетом сложности задачи исследование выполнено с помощью модели материального баланса. Сложные модели требуют сложных вычислительный алгоритмов, а также большего количества исходных данных, что увеличивает вероятность получения ошибки при прогнозных расчетах.

БИБЛИОГРАФИЧЕСКИЙ СПИСОК
1. Потрясов, А. А., Мазитов, М. Р., Никифоров, С. С. и др. Управление заводнением нефтяных месторождений на основе прокси-моделирования // Нефть. Газ. Новации. – 2014. – № 12(191). – С. 32-37.
2. Сулейманов, Б. А., Исмаилов, Ф. С., Дышин, О. А. Статистическое моделирование жизненного цикла разработки нефтяного месторождения // Нефтепромысловое дело. – 2013. – № 5. – С. 10-18.
3. Нагавкин, С. В., Кудрявцев, И. Д. Нейросетевое имитационное моделирование нефтяного месторождения // Вестник Казанского государственного технического университета им. А.Н. Туполева. – 2021. – Т. 77.– № 2. – С. 68-73.
4. Сидельников, К. А., Цепелев, В. П., Колида, А. Я. Оптимизационная модель материального баланса для контроля и управления энергетическим состоянием пласта // PROНЕФТЬ. Профессионально о нефти. – 2021. – Т. 6(3). – С. 97–102.
5. В. Ахметзянов, А. Г. Кушнер, В. В. Лычагин Математические модели управления разработкой нефтяных месторождений / Федеральное государственное бюджетное учреждение науки Институт проблем управления им. В. А. Трапезникова Российской Академии наук. — Москва: ИПУ РАН, 2017
— С. 9 – 10.
6. Рублев, А. Б., Федоров, К. М., Шевелёв, А. П., Им, П. Т. Моделирование работы залежи с применением метода материального баланса // Нефть и газ. – 2011. – № 5. – С. 32–41.
7. Дейк, Л. П. Практика инжиниринга нефтяных пластов: Перевод с английского. АНО «Ижевский институт компьютерных исследований», 2007. – С. 111-115, 116.
8. Алтунина, Л., Кувшинов, В. Увеличение нефтеотдачи // Деловой журнал Neftegaz.RU. – 2013. – № 9(21). – 198 с.
9. Амикс, Д., Басе, Д., Уайтинг, Р. Физика нефтяного пласта: Перевод с английского. М.: Гостоптехиздат, 1962. – 569 c.
10. Азиз Х., Сеттари Э. Математическое моделирование пластовых систем: Пер. с англ. М.: Недра, 1982. — 407 с.
11. O.J. Le?pine, d R.C. Bissell Uncertainty Analysis in Predictive Reservoir Simulation Using Gradient Information [Текст] / O.J. Le?pine, d R.C. Bissell // SPE Journal. — September 1999. — № 4 (3). — С. 251-252.
12. Басниев К. С., Кочина И. Н., Максимов В. М. Подземная гидромеханика: Учебник для вузов. — М.: Недра, 1993. — 416 с
13. Морозов, В. В., Соботковский, Б. Е., Шейнман, И. Л. Методы обработки результатов физического эксперимента. Санкт-Петербургский государственный электротехнический университет, Санкт-Петербург, 2004. – С. 12.
14. Патент № 2754741 C1 Российская Федерация, МПК E21B 47/06, E21B 47/10, E21B 49/00. Способ адаптации геолого-гидродинамической модели пласта: № 2021106489: заявл. 12.03.2021: опубл. 07.09.2021 / Кайгородов, С. В., Рукавишников, В. С., Демьянов, В. В. и др.; заявитель Общество с ограниченной ответственностью «Газпромнефть Научно-Технический Центр.
15. О.М. Голицына, А.В. Меремьянин, В.Е. Рисин Математическая обработка результатов измерений в лабораторном практикуме по курсу общей физики [Текст] / О.М. Голицына, А.В. Меремьянин, В.Е. Рисин — Воронеж: Издательский дом ВГУ , 2015 — 5 c.
16. Баврин, И. И., Матросов, В. Л. Общий курс высшей математики: Учеб. для студентов физ.-мат. спец. пед. вузов. М.: Просвещение, 2016. – 464 с.