Оптимизация модели разрабатываемой газовой скважины сложного профиля

В рамках работ по изучению вопроса притока к газовым горизонтальным скважинам, проводимых на базе Тюменского Индустриального Университета, был разработан алгоритм расчетов параметров работы скважины по известным параметрам (дебит скважины, скорость потока флюидов и т.д.) [1]. На основе этого алгоритма разработано программное решение, позволяющие с высокой скоростью и точностью обрабатывать входные данные и выдавать результат.

Однако, не всегда исходные параметры, введенные пользователем, являются наиболее оптимальными. Чаще всего имеется возможность увеличить эффективность скважины за счет оптимизации тех или иных параметров (например, скорректировать траекторию скважины или изменить зоны перфорации и т.д.). В данной статье речь пойдет о так называемом «режиме оптимизации – одном из режимов работы разработанного программного обеспечения.

Алгоритм работы данного режима в настоящий момент следующий:

• 1.    загрузить исходные данные;

• 2.    произвести расчет параметров по имеющимся данным (необязательный шаг);

• 3.    выбрать параметры, которые на взгляд пользователя можно было бы изменить, выбрать шаг и диапазон значений, за границы которого значение выбранного параметры не будет выходить;

• 4.    запустить оптимизацию.

В результате будет выполнен поиск набора параметров, при котором показатели эффективности будут наилучшими.

Самый большой минус текущей реализации заключается в том, что для расчетов используется алгоритм полного перебора. Очевидно, что при большом наборе данных, выполнение расчета может занимать несколько минут, в отдельных случаях несколько часов.

Основной задачей на сегодняшний день является замена алгоритма полного перебора на другой, более эффективный.

В настоящее время существуют следующие пути решения:

— Распараллеливание процесса. Так как каждый последующий шаг по своей сути независим от предыдущего, имеется возможность запускать несколько вычислений с разными параметрами одновременно. При этом нужно выбрать оптимальное количество запускаемых потоков, так как если их выбрать недостаточное количество, то не удастся получить максимальной производительности, а если переборщить, то можно перегрузить процессор, вследствие чего также возможно падение производительности.

— Метод ветвей и графов. При использовании данного метода, основной идеей является то, что изначально отсекаются явно некорректные варианты. Самым простым случаем является оценка на основе предыдущих расчетов. Если при изменении параметра видна тенденция к ухудшению результата, то нет смысла и дальше шагать по данному ребру. Вторым моментом является оптимизация указанных пользователем диапазонов. Зная алгоритм расчета, можно предугадать, как поведет себя программа при вводе тех или иных значений.

— Дополнительная оптимизация. Алгоритм жадности, алгоритм отсечения по ответу [2].

На тестовых проектах, где расчеты проводились при помощи упрощенной модели, применение данных алгоритмов показывало ощутимый прирост в производительности. К примеру, при полном переборе программа отрабатывала за 4,5 минуты. При внесение правок это время сократилось до 3-х секунд.

Таким образом, использование приведенных выше алгоритмов позволяет существенно сократить время работы программы, что оказывает свое влияние на результат в целом.