基于层次分析法的海外断块油田群经济高效动用顺序优化

2019-04-14徐庆岩袁新涛石德佩冯国杰李忠杰

复杂油气藏 2019年4期

徐庆岩，雷诚，袁新涛，石德佩，冯国杰，李忠杰

(1.中国石油勘探开发研究院，北京 100083；2.中国石油海外勘探开发公司，北京 100085；3.中国石油大港油田勘探开发研究院,天津 300280；4.中国(天津)国际石油勘探开发技术有限公司，天津 300280)

近些年来，中石油在西非地区发现了数量众多的复杂断块油田，不仅形成了规模断块油田群，而且类型多样，油品性质差异大，分布也十分零散。对于此类海外断块油田群，不仅要考虑断块间储层流体特征的差异，还要兼顾地面分布的远近带来的投资差异[1-3]。本文利用层次分析方法[4-5]，在考虑各断块油藏多个属性的情况下，计算出每个断块的综合得分，即综合因子，然后根据综合因子大小进行排序，确定每个断块的开发动用顺序。

1 经济高效动用顺序优化方法

1.1 建立评价指标体系

本次研究以西非某国A区域为例，该区累计发现了110个断块油田。各断块所处的地理位置、地质条件、储量规模、油品性质等都各不相同。确定指标参数的过程中，既要考虑指标在投产规划中的作用，又要考虑所选指标在断块之间具有可比性和通用性。指标参数的选取要因地制宜，具有代表性，兼顾技术和经济双重考虑，且数量不宜过多，不能重复。从A区域复杂断块群开发实际情况出发，选出对开发效果和经济指标等影响较大的因素，建立一个包含4个关键指标的评价指标集。4个评价指标分别为地质储量、断块产能、钻采投资和地面投资。

本次评价指标均为数量型指标，可以进行精确量化。此外，评价指标还可分为正向型指标和逆向型指标。正向型指标是指越大越好的指标，又称效益型指标，如地质储量；逆向型指标是指越小越好的指标，又称成本型指标，如钻采投资。

1.2 构建层次分析模型

确定评价指标后，依据复杂断块产能影响因素，构建多层次、多因素风险综合评价指标体系层次结构(见图1)。该指标体系由1个目标层、4个评价指标层以及110个方案层构成。

第1层是总目标层，即断块油田群综合评价，主要是衡量各断块的开发顺序。

第2层是评价指标层，即4个评价指标。地质储量主要与含油面积、有效厚度、孔隙度和饱和度相关，属于建产的关键指标；平均单井产能为断块初期的平均单井日产油水平，主要与渗透率、有效厚度、原油黏度、弹性能量和天然水体能量等相关，不仅是建产的关键指标，还直接影响钻采和地面投资；单位产能钻采投资包括各断块平均单位产能的钻完井、采油、注水、防砂等投资；单位产能地面投资则是各断块平均单位产能的地面管线、泵站、营地等投资。

第3层是方案对象层，是具备第2层所列所有属性、被评价的对象，在此指的是参与评价的A区块110个断块。

图1 油田群动用顺序优化评价指标体系层次结构

1.3 指标归一化

分析采用的4个评价指标，可发现在各个指标参与综合评价的过程中有以下问题：(1)各数量型指标量纲不同、数量级不同；(2)主观定性指标需要量化；(3)各指标参与评价时所起的作用，即权重，不尽相同。因此，指标必须进行归一化处理。归一化的目的在于解决各个指标之间量纲不同、数量级不同的问题，建立指标之间的可比性。数量型指标和主观定性指标在归一化方法上略有不同。

对于数量性指标归一化，最常用的归一化方法是分布函数法。利用分布函数将数量型指标进行归一化的过程是：根据大量统计资料得到某一指标(如指标j)的概率分布函数，函数范围必然在0到1之间，i断块指标对应的j指标数值aij在概率分布函数上的概率值eij即为归一化后的数值。

正、逆向指标归一化公式如下：

(1)对于正向型指标aij，归一化后得到标准因子值eij为：

(2)对于逆向型指标aij，归一化后得到标准因子值eij为：

式中：aij为断块i评价指标j(数量型指标)的数值；ajmax、ajmin为参评断块中指标j的最大、最小值。

1.4 形成标准因子集

将各指标归一化后称为标准因子，各断块各指标的众多标准因子则构成了标准因子集，选取部分断块部分指标的标准因子作为示例，如表1所示。

1.5 确定要素的权重

构建标准因子集之后，还需要确定评价指标各因素的权重。采用判断矩阵法确定权重，其优点是指标之间的重要性两两比较重要程度，系统具有内在逻辑性，数学处理过程使方法比专家直接强制规定权重更具有可信度。缺点是仍然存在一定主观性，需要根据实际项目因地制宜，指标间的相对重要程度也因不同人的分析而不同。

所谓的判断矩阵是指将指标中所含的n个元素两两比较重要性，给每组比较结果赋值mij，形成n*n维矩阵M。赋值主要依据两个元素对上一层的相对影响，赋值原则见表1。评价指标层包含的元素需要构造判断矩阵。

表1 判断矩阵赋值原则

依据上述原则，构建的评价指标层的各要素判断矩阵如表2所示。

表2 评价指标层的判断矩阵

该判断矩阵可以相对定量确定每个评价指标在综合评价中的权重。判断矩阵的最大特征值和最大特征向量，经过标准化之后即对应各指标的单层权重值。通过求解可得地质储量、断块产能、钻采投资、地面投资在综合评价中的权重分别为0.260，0.246，0.234，0.260。

1.6 计算综合因子

应用线性加权法计算各断块的综合因子值。根据各断块的综合因子，即可对各断块的开发动用顺序进行优先级排序。

其中：pi为断块i的综合因子值；eij为断块i指标j归一化后的标准因子值；vj为指标j在评价指标中的权重。

2 优化结果分析

根据计算结果，综合因子值大的先投产。综合因子值大一般分两类情况：一是地质储量较大、产能高的断块；二是虽然储量规模不大，产能不是很高，但距离储量规模大的断块很近，可以借助邻近断块的地面设施，相应单位产能地面投资比较小的断块。该油田群断块地面分布比较分散、零碎，地面投资对于开发效益影响较大。

对结果综合分析后，考虑海外实际开发情况，外输原油管道投资大，需要一定的产能规模和稳产期，才能保障获得较好的经济效益。为保障一定的产能建设，并兼顾较长的稳产期，将110个断块根据综合因子值划分为两类：一是作为主力建产的70个断块，综合因子值在0.4以上，该部分断块相对优质且距离处理设施较近，单位产能地面投资小，建产顺序可依据综合因子值大小依次投产；二是作为接替开发的40个断块，综合因子值都在0.4以下，这部分断块相对品质差，距离处理设施远，投资偏高。