3.2 Ứng dụng mơ hình hóa, đánh giá định lượng ảnh hưởng của các yếu tố không
3.2.3 Thiết kế phương án chạy mô phỏng và kết quả
Mơ hình sau khi được hiệu chỉnh sẽ được dùng cho việc dự báo khai thác trong tương lai. Mơ hình này kết hợp các giá trị khác nhau của các thơng số khơng chắc chắn tồn tại trong q trình hiệu chỉnh (history matching) (Bảng 3.8) với những yếu tố không chắc chắn tồn tại trong tương lai (thời gian khoan thêm giếng, số lượng giếng, vị trí giếng khoan, lưu lượng khai thác, gaslift,..) (Bảng 3.9), sẽ đưa ra một khoảng thay đổi của kết quả dự báo khai thác. Từ những sự thay đổi, kết quả dự báo khai thác được đánh giá mức độ tin cậy ở các mức P10, P50, P90 [35] [36].
Bảng 3.21: Thông số không chắc chắn trong giai đoạn phát triển.
Thông số không chắc chắn Thấp Cơ sở Cao
Số lượng giếng phát triển - 14 -
Hiệu suất làm việc giếng 0.5 0.95 1
Hệ số cho dòng (PI) 0.5 1 5
Hệ số Skin -2 4 8
Quy trình đánh giá phương án chạy mô phỏng và kết quả được thực hiện theo các bước như Hình 3.32.
Hình 3.64: Quy trình đánh giá phương án chạy mô phỏng và kết quả.
Để đánh giá và tính tốn mức độ tin cậy kết quả dự báo khai thác ở các cấp P10, P50, P90 cho ST-X từ những thông số không chắc chắn nêu trên, phương pháp mô phỏng Monte Carlo được tiến hành chạy với số lượng lần chạy là 10.000 lần để có thể đánh giá tồn bộ khơng gian kết quả có thể đạt được ứng với sự thay đổi giá trị của các thông số không chắc chắn trong khoảng biến thiên của chúng. Với số lượng chạy mơ phỏng như thế thì rất tốn thời gian và chi phí thực hiện, do đó phương pháp bề mặt phản hồi được áp dụng nhằm thay thế cho việc chạy mô phỏng, và phương pháp mơ phỏng Monte Carlo có thể áp dụng trên phương trình bề mặt phản hồi này giảm thiểu rất nhiều thời gian và công việc của người thực hiện. Để xây dựng được bề mặt phản hồi này thì một số lượng mơ phỏng thực sự cần phải được tiến hành để lấy thông tin ban đầu về kết quả của sản lượng khí cộng dồn (FGPT) tại một thời điểm dự báo trong tương lai. Trên cơ sở đó, phương pháp thiết kế thực nghiệm Latin Hypercube được áp dụng nhằm tạo ra các thực nghiệm đảm bảo tồn bộ khơng gian mẫu được lấy mang tính đại diện, và số lượng thực nghiệm ít nhất có thể.
Kết quả chạy mô phỏng dự báo khai thác ban đầu từ thiết kế thực nghiệm Latin Hypercube được minh họa trong hình 3.33.
Hình 3.65: Kết quả dự báo khai thác từ thiết kế thực nghiệm Latin Hypercube. Một hàm mục tiêu cho sản lượng khai thác khí cộng dồn (FGPT) đã được xây dựng. Hàm mục tiêu này là hàm của các thơng số khơng chắc chắn từ mơ hình hiệu chỉnh và yếu tố không chắc chắn giai đoạn phát triển như thời gian khoan thêm giếng, số lượng giếng, vị trí giếng khoan, chế độ khai thác, lưu lượng khai thác.
Một số lượng vị trí giếng khai thác (20 vị trí) đã được đưa vào chạy nhằm tối ưu hóa số lượng giếng cho hàm mục tiêu khai thác khí cộng dồn đạt cực đại. Kết quả hàm mục tiêu đạt cực đại với trường hợp chạy có 14 giếng khai thác.
Hình vẽ 3.34 minh họa vị trí các giếng khai thác trong qua trình tối ưu hóa số lượng giếng khoan phát triển.
Hình 3.66: Vị trí các giếng phát triển.
Kết quả chạy tối ưu số lượng giếng khai thác cho hàm mục tiêu cực đại (FGPT) được minh họa trong hình 3.35.
Hình 3.67: Kết quả chạy tối ưu số lượng giếng khai thác cho hàm mục tiêu cực đại. Sau khi có được kết quả mô phỏng của sản lượng khai thác cộng dồn ban đầu từ phương pháp thiết kế thực nghiệm, phương pháp bề mặt phản hồi ban đầu được xây dựng cho các đại lượng sản lượng cộng dồn tại một thời điểm trong tương lai dựa trên các bước sau:
• Dựa trên các mô phỏng được thiết lập từ thiết kế thực nghiệm (LH). • Dựa trên trường hợp số lượng giếng tối ưu (14 giếng).
• Lựa chọn các thời điểm dự báo và kết quả khảo sát (FGPT, FOPT) trong tương lai cần tính tốn.
• Kiểm tra chất lượng tin cậy của mơ hình bề mặt phản hồi.
• Chạy mơ phỏng Monte Carlo dựa trên mơ hình bề mặt phản hồi.
• Tính tốn độ tin cậy (P10, P50, P90) từ kết quả mơ phỏng Monte Carlo. Quy trình xây dựng bề mặt phản hồi (RSM) được minh họa trong Hình 3.36.
Một bề mặt phản hồi (RSM) cho đại lượng FGPT tại một thời điểm dự báo trong tương lai đã được thiết lập và minh họa trong Hình vẽ 3.37.
Hình 3.69: Bề mặt phản hồi (RSM) cho đại lượng FGPT.
Do bề mặt phản hồi có thể dùng để thay thế cho việc chạy mô phỏng thực sự nên các thông số không chắc chắn trên bề mặt phản hồi có ảnh hưởng đến kết quả chạy mơ phỏng cho đại lượng FGPT đã được sàng lọc và sắp xếp theo thứ tự ảnh hưởng của chúng. Những thơng số khơng chắc chắn có ảnh hưởng ít hoặc ảnh hưởng khơng đáng kể sẽ được loại bỏ nhằm giảm thiểu mức độ phức tạp trong tính tốn trên bề mặt phản hồi này. Biểu đồ Pareto mô tả sự ảnh hưởng của các thơng số khơng chắc chắn được minh họa trong Hình 3.38.
Hình 3.70: Biểu đồ Pareto mơ tả sự ảnh hưởng của các thông số không chắc chắn. Sau khi các thông số khơng chắc chắn ít ảnh hưởng nhất đến kết quả dự báo khai thác được loại bỏ, phương trình bề mặt phản hồi xây dựng cho sản lượng khai thác cộng dồn dự báo trong tương lai được viết lại và minh họa trong Hình 3.39.
Nhằm đánh giá chất lượng của bề mặt phản hồi thay thế cho kết quả chạy mô phỏng một biểu đồ crossplot được xây dựng. Từ biểu đồ này, nếu giá trị tính tốn trên bề mặt phản hồi và giá trị từ kết quả mô phỏng nằm tiệm cận với đường 45º thì bề mặt phản hồi này được tin cậy và dùng để chạy mô phỏng Monte Carlo. Kết quả đánh giá chất lượng bề mặt phản hồi thể hiện trong Hình 3.40.
Hình 3.72: Biểu đồ crossplot đánh giá chất lượng bề mặt phản hồi.
Sau khi bề mặt phản hồi được kiểm tra và đạt chất lượng cần thiết, phương pháp Monte Carlo được thiết lập trên bề mặt phản hồi này với số lượng chạy mô phỏng là 10.000 lần nhằm tạo ra hàm phân bố xác suất (CDF) của kết quả cho các đại lượng tính tốn trong dự báo khai thác (FGPT, FWPT). Phương pháp mô phỏng Monte Carlo trên bề mặt phản hồi được minh họa trong Hình 3.41.
Hình 3.73: Thiết lập mơ phỏng Monte Carlo trên bề mặt phản hồi.
Mức độ tin cậy của các kết quả dự báo khai thác cho sản lượng khai thác khí cộng dồn được thể hiện qua các Hình 3.42 đến 3.44.
Hình 3.74: Biểu đồ histogram và phân bố xác suất cộng dồn của sản lượng khí cộng dồn (FGPT).
Hình 3.75: Sản lượng khai thác cộng dồn từ chạy mô phỏng bằng phương pháp thiết kế thực nghiệm Latin Hypercube.
Dựa vào đánh giá các yếu tố không chắc chắn, các trường hợp cao, vừa và thấp cùng khả năng thu hồi được đưa ra theo Bảng 3.10 và 3.11.
Bảng 3.22: Các yếu tố không chắc chắn dựa trên trường hợp cao, vừa và thấp.
Trường hợp Cao Vừa Thấp
Trữ Lượng P1 + P2 + P3 P1 + P2 P1
Hệ số nhiễm bẩn -4 -2 +25
Tính chất biên Biên chắn Biên chắn ½ Biên mở
Độ thấm tương đối pha khí – dầu
Dựa trên đường cong thuận lợi
Dựa trên đường cong trung bình
Dựa trên đường cong kém
Độ thấm trung bình
Lớn hơn 100% độ thấm trường hợp vừa
Được tính dựa trên độ tương quan rỗng thấm
Nhỏ hơn 50% độ thấm trường hợp vừa Bảng 3.23: Khả năng thu hồi các trường hợp cao, vừa và thấp.
Trường hợp
Thu hồi dầu (triệu thùng) Thu hồi khí (Tỷ bộ khối ) Trữ lượng dầu (P50) (triệu thùng) Trữ lượng khí (P50) (Tỷ bộ khối ) Hệ số thu hồi dầu (%) Hệ số thu hồi khí (%) Cao 125.5 1200 588 3065 21 39 Vừa 84.8 755 588 3065 14 25 Thấp 44.3 384 588 3065 8 12