氣田調(diào)峰生產(chǎn)的多目標(biāo)配產(chǎn)優(yōu)化模型及其求解

摘 要

摘要 氣田調(diào)峰是天然氣調(diào)峰的主要方式之一,但目前國(guó)內(nèi)關(guān)于天然氣產(chǎn)量配產(chǎn)優(yōu)化模型主要適用于中長(zhǎng)期規(guī)劃和年度計(jì)劃優(yōu)化,而對(duì)于短期調(diào)峰產(chǎn)量?jī)?yōu)化配產(chǎn)方面的研究尚不多見(jiàn)。為此

摘要  氣田調(diào)峰是天然氣調(diào)峰的主要方式之一,但目前國(guó)內(nèi)關(guān)于天然氣產(chǎn)量配產(chǎn)優(yōu)化模型主要適用于中長(zhǎng)期規(guī)劃和年度計(jì)劃優(yōu)化,而對(duì)于短期調(diào)峰產(chǎn)量?jī)?yōu)化配產(chǎn)方面的研究尚不多見(jiàn)。為此,分析了氣田調(diào)峰生產(chǎn)的性質(zhì)及其對(duì)氣田全生命周期成本的影響,提出了產(chǎn)量波動(dòng)指數(shù),并以該指數(shù)衡量調(diào)峰生產(chǎn)的間接成本。在此基礎(chǔ)上,建立了以調(diào)峰生產(chǎn)期間的直接成本、間接成本最小為目標(biāo)的多目標(biāo)調(diào)峰配產(chǎn)優(yōu)化模型。該模型綜合考慮了氣田各區(qū)塊的產(chǎn)量和總需求量約束,其特點(diǎn)是可以形成氣田不同區(qū)塊、井組的配產(chǎn),為實(shí)現(xiàn)調(diào)峰生產(chǎn)作業(yè)的配產(chǎn)提供指導(dǎo)意見(jiàn)和方案選擇。該模型采用自適應(yīng)遺傳算法求解,實(shí)例計(jì)算結(jié)果表明,其產(chǎn)生的一組Pareto解在綜合成本方面優(yōu)于其他方法配產(chǎn)結(jié)果,并且所提供的一組解能為決策者提供更多選擇,因而實(shí)用性強(qiáng)。

關(guān)鍵詞  氣田調(diào)峰  短期調(diào)峰  配產(chǎn)優(yōu)化  多目標(biāo)優(yōu)化  成本  產(chǎn)量波動(dòng)指數(shù)Pareto 解集

2011年我國(guó)天然氣表觀消費(fèi)量達(dá)l 290×108 m3,同比增長(zhǎng)206%。隨著天然氣需求量的快速增長(zhǎng)[l-2],天然氣調(diào)峰成為天然氣供給中的一個(gè)重要課題。目前的調(diào)峰方式包括:地下儲(chǔ)氣庫(kù)調(diào)峰、氣田調(diào)峰、LNG調(diào)峰、用氣項(xiàng)目調(diào)峰、管道調(diào)峰等[3]。由于國(guó)內(nèi)其他幾種調(diào)峰設(shè)施及相關(guān)機(jī)制還不完備,氣田調(diào)峰便成為保障高峰期需求的主要方式之一。因此,有必要分析氣田調(diào)峰期產(chǎn)量的各項(xiàng)成本,在保障供應(yīng)的前提下,建立能在各區(qū)塊內(nèi)進(jìn)行配產(chǎn)優(yōu)化的模型,以保證和維護(hù)氣田綜合效益。

但是,目前國(guó)內(nèi)關(guān)于氣田產(chǎn)量?jī)?yōu)化配置的研究主要集中在產(chǎn)量構(gòu)成優(yōu)化[4-7]方面,以產(chǎn)量、效益或成本為單獨(dú)優(yōu)化目標(biāo),結(jié)合多年氣田實(shí)際開(kāi)發(fā)數(shù)據(jù),通過(guò)研究構(gòu)成產(chǎn)量與優(yōu)化目標(biāo)的關(guān)聯(lián)關(guān)系,在一定投入產(chǎn)出約束條件下,建立優(yōu)化模型。但上述優(yōu)化模型僅僅適用于中長(zhǎng)期規(guī)劃或年度計(jì)劃。而對(duì)于氣田短期應(yīng)急調(diào)峰生產(chǎn),由于不發(fā)生新增投資,需求量也是一定的,主要的投入體現(xiàn)在成本方面,所以目前已有的優(yōu)化模型均不適用。本文針對(duì)這一現(xiàn)狀,通過(guò)研究氣田調(diào)峰各種成本,建立了氣田優(yōu)化配產(chǎn)模型。

1 氣田調(diào)峰生產(chǎn)的成本

11 氣田調(diào)峰生產(chǎn)的間接成本

氣田調(diào)峰的實(shí)質(zhì)是通過(guò)采用放大生產(chǎn)壓差等手段來(lái)提高單井產(chǎn)量,實(shí)現(xiàn)總量增產(chǎn)保障供應(yīng),是一種破壞原有穩(wěn)定生產(chǎn)規(guī)律的做法。但天然氣開(kāi)發(fā)與其他工業(yè)產(chǎn)品生產(chǎn)過(guò)程不同,不穩(wěn)定生產(chǎn)大幅增加了對(duì)氣藏動(dòng)態(tài)特征認(rèn)識(shí)的難度,并將在一定程度上影響氣田最終采收率。此外,因不穩(wěn)定生產(chǎn)需要實(shí)時(shí)調(diào)整開(kāi)發(fā)方案、開(kāi)采方式等,增加了工作量和工作難度。這些都構(gòu)成了氣田因調(diào)峰引發(fā)不穩(wěn)定生產(chǎn)的間接成本。這些間接成本并不一定在調(diào)峰當(dāng)期表現(xiàn),而是分布在氣田整個(gè)生命期內(nèi),難以度量。但這種間接成本的大小,與氣田產(chǎn)量的波動(dòng)程度相關(guān),因此提出氣田在時(shí)刻的產(chǎn)量波動(dòng)指數(shù)St

 

式中m表示氣田內(nèi)的區(qū)塊數(shù)量;St表示區(qū)塊在時(shí)刻的產(chǎn)量波動(dòng)指數(shù);qit表示區(qū)塊在時(shí)刻的產(chǎn)量。為降低因調(diào)峰生產(chǎn)引起的間接成本,氣田應(yīng)盡可能保持平穩(wěn)生產(chǎn),即盡可能減小氣田波動(dòng)指數(shù)St。

12 氣田調(diào)峰生產(chǎn)的直接成本

氣田調(diào)峰生產(chǎn)的直接成本變化體現(xiàn)在操作成本的變化上。受氣藏類型、氣體性質(zhì)、地理環(huán)境和開(kāi)發(fā)階段、工藝技術(shù)不同的影響,不同區(qū)塊操作成本互不相同。因此,通常按照地質(zhì)單元或產(chǎn)能建設(shè)單元將氣田劃分成相對(duì)獨(dú)立的生產(chǎn)作業(yè)區(qū),并以生產(chǎn)作業(yè)區(qū)作為油氣成本核算單位,則對(duì)于同一作業(yè)區(qū),天然氣物性、開(kāi)采工藝等趨于相同,在特定研究期,有唯一的油氣成本值。

天然氣操作成本按規(guī)定由材料費(fèi)、燃料費(fèi)、動(dòng)力費(fèi)、生產(chǎn)人員工資、職工福利費(fèi)、井下作業(yè)費(fèi)、測(cè)井試井費(fèi)、維護(hù)及修理費(fèi)、天然氣凈化費(fèi)、運(yùn)輸費(fèi)、其他直接費(fèi)、廠礦管理費(fèi)、自用天然氣產(chǎn)品等組成。根據(jù)天然氣操作成本性態(tài)分析,可將生產(chǎn)人員工資、職工福利費(fèi)、廠礦管理費(fèi)等不受產(chǎn)量變化影響費(fèi)用歸集為固定成本,這部分成本不因產(chǎn)量變化而變化。將材料費(fèi)中的化學(xué)藥品、燃料費(fèi)、井下作業(yè)費(fèi)、測(cè)井試井費(fèi)、天然氣凈化費(fèi)等與天然氣產(chǎn)量密切相關(guān)的費(fèi)用歸集為可變成本[8],可變成本隨著產(chǎn)量的增加而增加。由此可獲得氣田產(chǎn)量與成本的關(guān)系:

 

式中Ct表示氣田在t時(shí)刻的總操作成本;cit表示區(qū)塊i的操作成本;cfi表示區(qū)塊i的固定成本;cvi表示區(qū)塊i的變動(dòng)成本。

氣田調(diào)峰生產(chǎn)時(shí),一定階段內(nèi)總需求量和價(jià)格是確定的,因此在氣田不同區(qū)塊內(nèi)配產(chǎn)時(shí),成本是決定當(dāng)期效益的直接指標(biāo)。

2 氣田調(diào)峰生產(chǎn)優(yōu)化模型

21 決策變量

由上述分析可知,調(diào)峰階段氣田內(nèi)各區(qū)塊的產(chǎn)量決定了氣田生產(chǎn)的直接成本和間接成本,所以采用氣田內(nèi)各區(qū)塊在t時(shí)刻的產(chǎn)量qti為決策變量。

22 目標(biāo)函數(shù)

氣田調(diào)峰生產(chǎn)一般是通過(guò)在現(xiàn)有區(qū)塊上增加產(chǎn)量保障供給,不涉及新增投資,所以本文以滿足一定產(chǎn)量需求下的成本最低為模型優(yōu)化目標(biāo)建立目標(biāo)函數(shù)。根據(jù)以上對(duì)調(diào)峰生產(chǎn)間接成本、直接成本的分析,提出氣田調(diào)峰生產(chǎn)中的優(yōu)化模型的目標(biāo)函數(shù)如下:

 

(3)(5)構(gòu)成優(yōu)化模型的目標(biāo)函數(shù),該函數(shù)以氣田產(chǎn)量變化幅度最小和氣田成本最小為優(yōu)化目標(biāo),從而控制了因調(diào)峰生產(chǎn)發(fā)生的間接成本和直接成本。

23 約束條件

氣田調(diào)峰生產(chǎn)的目的是為了滿足特定需求量,同時(shí),還要考慮各個(gè)區(qū)塊實(shí)際生產(chǎn)能力。因此,本模型的約束條件為:

 

式中Dt表示調(diào)峰期需求總量;Qi表示區(qū)塊的實(shí)際最大生產(chǎn)能力。

24 模型求解方法

以上建立的模型是一個(gè)具有多變量多約束的多目標(biāo)優(yōu)化問(wèn)題(Multi-object programming,MOP)MOP問(wèn)題求解的難點(diǎn)在于:大多數(shù)情況下,各子目標(biāo)可能是相互沖突的,需要權(quán)衡和折中處理,由此得到的解是一組均衡解,即Pareto最優(yōu)解。Pareto最優(yōu)解的定義為:在決策空間Ω中,對(duì)于任意解x,不存在xΩ,使得F(x)=[f1(x)f2(x),,fk(x)]優(yōu)于F(x)=[f1(x),f2(x),fk(x)],則稱x為Ω上的Pareto最優(yōu)解[9-10]。

遺傳算法(Genetic Algorithm,簡(jiǎn)寫(xiě)為GA)是一種模擬生命進(jìn)化機(jī)制的搜索方法,通過(guò)模擬生物演化過(guò)程,從一個(gè)初始種群出發(fā),不斷重復(fù)執(zhí)行選擇、交叉和變異操作,使種群進(jìn)化越來(lái)越接近某一目標(biāo),從而獲得最優(yōu)解或滿意解。由于遺傳算法具備高度并行性,能很好地逼近非凸性或不連續(xù)的均衡曲線和曲面的能力,成為求解多目標(biāo)優(yōu)化問(wèn)題應(yīng)用較多的搜索算法。本文采用自適應(yīng)遺傳算法[11]求解模型的Paret0前沿。

3 應(yīng)用實(shí)例

A氣田6個(gè)主要區(qū)塊某年810月平均產(chǎn)氣量為7 917×104 m3/月,預(yù)計(jì)11月至次年3月凈需求量為9 600×104 m3/月,6個(gè)區(qū)塊的月固定成本、可變成本及最大產(chǎn)量、810月的月產(chǎn)量數(shù)據(jù)如表1所示。

 

如果各區(qū)塊按需求增長(zhǎng)量同一比例增長(zhǎng)配產(chǎn),則每個(gè)區(qū)塊增長(zhǎng)產(chǎn)量2125%,調(diào)峰期氣田滿足需求9 600×104 m3的總操作成本為1 413萬(wàn)元/月,氣田產(chǎn)量波動(dòng)指數(shù)為2125。

筆者根據(jù)歷史數(shù)據(jù)建立各區(qū)塊產(chǎn)量、成本關(guān)系,根據(jù)需求總量、區(qū)塊標(biāo)定產(chǎn)能建立優(yōu)化模型,利用自適應(yīng)遺傳算法求解,結(jié)果如表2所示。

 

2給出模型的Pareto解集,該解集包含5個(gè)Pareto解,這5個(gè)解滿足約束條件,總操作成本介于1 3951 403萬(wàn)元/月,產(chǎn)量波動(dòng)指數(shù)在143156范圍內(nèi),均優(yōu)于按同比例增長(zhǎng)方案。決策者可以根據(jù)各區(qū)塊實(shí)際情況,在上述解中選取一組進(jìn)行調(diào)峰配產(chǎn)。

4 結(jié)論

1)本文對(duì)氣田短期調(diào)峰生產(chǎn)的直接成本、間接成本進(jìn)行分析,建立了綜合考慮氣田生命周期生產(chǎn)成本和調(diào)峰期成本的多目標(biāo)優(yōu)化模型,對(duì)氣田調(diào)峰產(chǎn)量?jī)?yōu)化有實(shí)際意義。與以往的調(diào)峰期增產(chǎn)集中在成本較低的區(qū)塊,或產(chǎn)量基數(shù)大的區(qū)塊的做法相比,建立的優(yōu)化模型綜合考慮了以上兩個(gè)因素,避免了對(duì)低成本或高產(chǎn)量區(qū)塊的集中過(guò)度開(kāi)發(fā),對(duì)延長(zhǎng)整個(gè)氣田的穩(wěn)產(chǎn)期有較大意義。

2)對(duì)模型求解獲得一組Pareto解,與傳統(tǒng)單目標(biāo)優(yōu)化模型獲得一個(gè)解相比,能為決策者提供更多選擇,決策者可以根據(jù)實(shí)際情況及決策偏好進(jìn)行決策,大大增加了優(yōu)化模型的實(shí)用性。

3)利用自適應(yīng)遺傳算法能很好地求解建立的多目標(biāo)優(yōu)化模型的Pareto前沿,但由于該模型變量為實(shí)數(shù)變量,如何提高算法穩(wěn)定性是今后要重點(diǎn)研究的問(wèn)題之一。

 

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本文作者:李豐  曲德斌  張曉輝  楊旸

作者單位:中國(guó)石油勘探開(kāi)發(fā)研究院   中國(guó)石油天然氣集團(tuán)公司辦公廳   中國(guó)石油遼河石油勘探局通信公司