BR102020025015A2 - Processo para atualizar um modelo estratigráfico de uma bacia sedimentar em função de medições - Google Patents

Abstract

A presente invenção refere-se a um processo para atualizar um modelo estratigráfico em função de medições realizadas na bacia. O processo de acordo com a invenção compreende as seguintes etapas: i) determinar pelo menos uma primeira distribuição espacial dos valores de um atributo representativo da estratigrafia da bacia, e aplicar um método de classificação para transformar esta primeira distribuição espacial em uma primeira imagem classificada; ii) executar uma simulação estratigráfica com primeiros valores parâmetros da dita simulação, deduz-se daí uma segunda distribuição espacial dos valores do dito atributo e aplica-se o mesmo método de classificação de maneira idêntica para determinar uma segunda imagem classificada; iii) determinar uma distribuição de dissimilaridades locais entre as ditas primeira e segunda imagens classificadas, e modificar os valores de pelo menos um dos parâmetros da simulação estratigráficas de modo a minimizar uma função objetivo formada a partir de pelo menos a distribuição das dissimilaridades locais; iv) atualizar o modelo estratigráfico executando pelo menos uma simulação estratigráfica com os valores dos parâmetros de simulação modificados.

Description

PROCESSO PARA ATUALIZAR UM MODELO ESTRATIGRÁFICO DE UMA BACIA SEDIMENTAR EM FUNÇÃO DE MEDIÇÕES Domínio Técnico

[001] A presente invenção refere-se ao domínio da prospecção e da exploração das jazidas de petróleo ou de sítios de estocagem geológica de gás. A presente invenção refere-se igualmente ao domínio das energias novas, tais como a geotermia ou a estocagem de energia no subsolo. De maneira geral, a presente invenção pode ser utilizada em qualquer domínio que precise de uma caracterização da geometria e da natureza das camadas sedimentares que compõem o subsolo.

[002] A prospecção de petróleo consiste em pesquisar jazidas de hidrocarbonetos no seio de uma bacia sedimentar. A compreensão dos princípios da gênese dos hidrocarbonetos e suas ligações com a história geológica do subsolo permitiu a criação de métodos de avaliação do potencial petrolífero de uma bacia sedimentar. A abordagem geral da avaliação do potencial petrolífero de uma bacia sedimentar comporta idas e voltas entre uma predição do potencial petrolífero da bacia sedimentar, realizada a partir de informações medidas relativas à bacia estudada (análise de afloramentos, campanhas sísmicas, perfurações, por exemplo), e perfurações de prospecção nas diferentes zonas que apresentam o melhor potencial, a fim de confirmar ou invalidar o potencial mencionado anteriormente, e de adquirir novas informações que permitam precisar as predições de potencial petrolífero da bacia estudada.

[003] A exploração petrolífera de uma jazida consiste, a partir das informações colhidas na fase de prospecção petrolífera, em selecionar as zonas da jazida que apresentam o melhor potencial petrolífero, em definir os esquemas de exploração para essas zonas (por exemplo, com o auxílio de uma simulação de reservatório, a fim de definir números e posições dos poços de exploração que permitam uma recuperação de hidrocarbonetos máxima), em perfurar poços de prospecção e, de modo geral, em criar infraestruturas de produção necessárias ao desenvolvimento da jazida.

[004] A avaliação do potencial petrolífero de uma bacia sedimentar pode ser feita ou de maneira probabilista ou de maneira analítica. A abordagem analítica é implementada com mais frequência por meio de softwares executados por computador, permitindo a síntese dos dados disponíveis e a simulação da história geológica da bacia estudada. Em função da complexidade da história geológica da bacia estudada, a família dos softwares implementados para a abordagem analítica pode compreender a simulação em uma, duas ou três dimensões, dos processos sedimentares, tectônicos, térmicos, hidrodinâmicos, de química orgânica e inorgânica que intervêm quando da formação de uma bacia petrolífera. Fala-se então de uma abordagem chamada de "modelização de bacia").

[005] Com referência mais particularmente à modelização dos processos sedimentares, implementam-se softwares chamados de modelização estratigráfica ou ainda de simulação estratigráfica. A modelização estratigráfica tem o objetivo de simular a evolução de uma bacia sedimentar no decorrer dos tempos geológicos a fim de quantificar notadamente a geometria das camadas sedimentares, o tipo de sedimentos depositados, a profundidade de água no momento do depósito, etc. São conhecidos modelos estratigráficos 3D, resolvidos de maneira digital, via softwares executados em computador, tais como o simulador estratigráfico DIONISOS FLOW® (IFP Energies nouvells, França).

[006] De maneira geral, uma simulação estratigráfica utiliza um conjunto de equações que derivam os processos físicos que intervêm na formação das bacias sedimentares, cuja resolução permite obter uma sequência de modelos estratigráficos que representam a arquitetura e a composição das camadas sedimentares do subsolo de uma bacia sedimentar. Uma simulação estratigráfica necessita da definição da topografia da bacia na idade de começo da unidade estratigráfica estudada mais antiga. Depois, a simulação calcula a repartição da quantidade e da composição dos sedimentos erodidos, deslocados ou depositados na bacia no decurso do tempo em função de acréscimos de sedimentos (por exemplo, acréscimo fluvial ou produção carbonatada), da capacidade dos sedimentos de serem transportados na bacia, e da deformação da bacia (por exemplo, tectônica, variações do nível do mar e dos lagos, compactação).

[007] No fim de uma simulação estratigráfica, obtém-se um modelo estratigráfico sob a forma de uma representação digital da bacia estudada. A representação digital da bacia apresenta-se geralmente sob a forma de uma grade ou de uma rede de malha que representa a estrutura das camadas sedimentares depositadas na bacia. Cada malha da grade é caracteriza igualmente pela composição dos sedimentos que estão depositados aí e pelo ambiente de depósito.

[008] O resultado de uma simulação é diretamente função dos parâmetros de entrada da simulação, tais como a matimetria inicial, os coeficientes de transporte de sedimento ou os acréscimos sedimentares. Ora, esses parâmetros de entrada da simulação estratigráfica não são conhecidos de maneira exata, na maioria das vezes. De fato, procede-se geralmente a uma estimativa desses parâmetros, a partir de diferentes medições realizadas in situ. Assim, a batimetria inicial pode ser estimada por uma interpretação em ambientes de depósito (fluvial, litoral, marinho, profundo) de dados de poços e de dados sísmicos; os coeficientes de transporte podem ser definidos a partir dos ambientes sedimentares modernos (isto é, observados no tempo atual), comparando, por exemplo, o fluxo de sedimento transportado pelos rios com o débito desses rios; quanto aos acréscimos de sedimentos, eles podem ser avaliados a partir do volume de sedimentos depositados na zona de estudo. Assim, os parâmetros da sedimentação estratigráfica não resultam de uma medição direta, mas de uma interpretação de medições realizadas in situ.

[009] Por conseguinte, se os parâmetros de entrada não são exatos, o resultado de simulação também não representa a verdadeira estratigrafia da bacia estudada. A fim de poder ser utilizado para caracterizar o subsolo de uma bacia sedimentar, um modelo estratigráfico só será representativo dessa se ele for coerente com as diferentes informações disponíveis na bacia, e pelo menos as informações diagráficas medidas ao longo de um poço de prospecção (informando, por exemplo, sobre o tipo de rochas ou sobre a porosidade das camadas sedimentares encontradas ao longo do poço) e as informações que resultam da campanhas sísmicas 2D e 3D (informando, por exemplo, sobre a geometria das camadas sedimentares que constituem a bacia sedimentar, e eventualmente sobe o tipo de depósito).

[0010] Portanto, o valor dos parâmetros de entrada da simulação estratigráfica deve ser atualizado para que o modelo estratigráfico obtido seja o mais coerente possível com as medições realizadas na bacia. Doravante, por "dados observados" ou ainda simplesmente "dados" entendem-se as medições realizadas na bacia, que permitem validar um modelo estratigráfico.

Estado da Técnica

[0011] Os seguintes documentos serão citados na continuação da descrição:

[0012] L. Saiida, D. Guérillot (1998) - Méthode pour former automatiquement un modèle simulant la structure stratigraphique d'une zone souterraine. (Método para formar automaticamente um modelo que simula a estrutura estratigráfica de uma zona subterrânea. Patente 2776393.)

[0013] K. Charvin, K. Gallagher, G. L. Hampson, R. Labourdette (2009) A Bayesian approach to inverse modeling of stratigraphy, part 1: method. Basin Research, 21, 5-25. (Uma abordagem Bayesiana para inverter modelagem de estragigrafia, parte 1: método)

[0014] O. Falivene, A. Frascati, S. Gesbert, J. Pickens, Y. Hsu, A. Rovira (2014) Automatic calibration of stratigraphic forward models for predicting reservoir presence in exploration. AAPG Bulletin, 98(9), 18111835. (Calibração automática de modelos avançados estratigráfricos para predizer presença de reservatório em prospecção)

[0015] E. Baudrier, G. Millon, F. Nicolier, S. Ruan (2008) Binary image comparison with local dissimilarity quantification. Pattern Recognition, 41(5), 1461-1478. (Comparação de imagem binári com quantificação de dissimilaridade local. Reconhecimento de padrões)

[0016] C.-H. Koeck, G. Bourdarot, G. Al-Jefri, F. H. Nader, R. Richet, A. Barrois (2015) Improving a numerical sequence stratigraphic model through a global sensitivity analysis; Giant Carbonate Offshore Field, Abu Dhabi. SPE-177758-MS, Abu Dhabi International Petroleum Exhibition and Conference, Abu Dhabi, UAE, 9-12 November 2015. (Melhorando modelo estratigráfico de sequência digital através de uma análise de sensibilidade global)

[0017] T. Duan (2017) Similarity measure of sedimentary successions and its application in inverse stratigraphic modeling. Pet. Sci., 14, 484-492. (Medida de similaridade de sucessões sedimentares e sua aplicação em modelagem estratigráfica inversa)

[0018] S. Molchanov, P. Teran (2003) Distance transforms for realvalued functions. J. Math. Anal. Appl., 278, 472-484. (Transformadas de distância para funções reais)

[0019] D. McKay (2003) Information theory, inference and learning algorithms. Cambridge University Press, ISBN 0-521-64298-1. (Teoria da informação, inferência e algoritmos de aprendizagem)

[0020] Ng A.Y., Jordan M.I. and Weiss Y. (2002) On spectral clustering: Analysis and an algorithm. In: Advances in Neural Information Processing Systems 14, Vols 1 and 2, 849-856. (Avanços em sistemas de procssamento de informações neutras)

[0021] Kohonen T. (2001) Self-Organizing Maps. Springer, Berlin, 525 p.

[0022] Grus J. (2016), K-means and hierarchical clustering with Python, O’Reilly, ISBN: 9781491965306. (Agrupamento K-means e hierárquico com Python, O’Reilly)

[0023] D. Sinoquet, F. Delbos (2008) Adapted nonlinear optimization method for production data and 4D seismic inversion. Proceedings of ECMOR XI conference, Bergen, Norway, September 2008. (Método de otimização não-linear adaptado para produção de dados e inversão sísmica 4D)

[0024] D.R. Jones, M. Schonlau, W.J. Welch (1998) Efficient Global Optimization of Expensive Black-Box Functions. Journal of Global Optimization, 13, 455-492. (Otimização global eficiente de funções caixa-preta expansivas).

[0025] São conhecidos processos para atualizar um modelo estratigráfico em função de dados observados para propriedades contínuas, baseados em formulações de erro que qualificam a diferença entre dados e os valores simulados correspondentes. Por exemplo, no documento (Saiida et al., 1998), a função objetivo é definida como a soma das diferenças ao quadrado entre espessuras de sedimentos simulados e medidos em cada camada ao longo de um poço. Essa formulação é utilizada igualmente no documento (Charvin et al, 2009) para reproduzir a repartição dos tamanhos de grão ao longo dos poços, bem como um perfil de espessura total de sedimentos depositados em uma seção da bacia (espessura total em cada coluna). Enfim, o documento (Falivene et al, 2014) considera a soma das diferenças de valor absoluto entre dados simulados e dados medidos em cada malha para estimar o erro no mapa (x,y) das espessuras totais. Essas abordagens, chamadas comparação malha a malha, procuram, portanto, reproduzir exatamente todos os dados considerando a soma dos erros em cada dado e minimizando essa soma de erros. Tais abordagens tem o efeito de encontrar uma solução para a qual a média dos erros é minimizada. Isso tem a consequência de que podem existir vários modelos caracterizados pela mesma média dos erros, mas uma repartição espacial dos erros diferentes.

[0026] É o que está ilustrado na Figura 1. Mais precisamente, a Figura 1, no alto, apresenta um mapa de concentração de areia SC observada (doravante chamada de "modelo de referência"), isto é, a que se procura reproduzir. As quatro Figuras centrais na Figura 1 representam exemplos de mapas de concentração de areia simulados, designados com M1, M2, M3 e M4 (doravante chamados de "modelos simulados"), obtidos modificando certas características do modelo de referência (parâmetros de entrada). A Figura 1, embaixo, apresenta um histograma cujas colunas LS em branco representam a soma normalizada, sobre o conjunto das malhas, de diferença ao quadrado entre a concentração de areia observada e a concentração de areia simulada para cada um dos modelos simulados M1, M2, M3 e M4. Em outras palavras, cada coluna LS representa o erro E entre o modelo de referência e os modelos simulados calculada por uma comparação malha a malha dos dados medidos e simulados. Como se pode constatar nesta Figura, os modelos simulados M1, M2, M3 e M4 são muito diferentes uns dos outros, alguns reproduzindo melhor a localização dos canais observados no modelo de referência do que outros, enquanto que o erro E associado é muito próximo (as alturas das colunas LS dos histogramas relativos aos modelos simulados M1, M2, M3 e M4 são similares). Consequentemente, uma função custo baseada na soma dos erros malha a malha entre dados medidos e simulados não é necessariamente suficiente para classificar corretamente modelos estratigráficos quando à representatividade das variações espaciais das propriedades em relação às suas variações espaciais reais.

[0027] Ademais, os dados que se procura reproduzir podem ser incertos, e não é forçosamente pertinente procurar reproduzir exatamente a distribuição desses valores. Essas incertezas estão ligadas inicialmente aos erros de medição. Além disso, os dados geralmente são adquiridos em resoluções mais finas do que aquelas consideradas para a simulação estratigráfica. Enfim, os dados podem resultar de um tratamento de medidas (é o caso notadamente dos dados sísmicos, que sofrem necessariamente um tratamento sísmico antes de poderem ser explorados), o que introduz incertezas suplementares. Portanto, não é necessariamente desejável procurar reproduzir de maneira precisa dados que se apresentam como incertos.

[0028] Enfim, surge a dificuldade da comparação de dados discretos como as fácies. São conhecidos dois documentos que introduzem técnicas de comparação de sucessões de fácies 1D. O documento (Koeck et al, 2015) considera uma sucessão de fácies de referência e uma sucessão de fácies simuladas na mesma grade de discretização em tempo geológico (a da simulação). O afastamento entre as duas sucessões é definido a seguir via a soma em cada malha do valor absoluto da diferença entre o índice da fácies observada e o índice da fácies simulada. A esse termo de erro é acrescentado o valor absoluto da diferença entre a espessura da sequência observada e a espessura da sequência simulada. Esta abordagem se baseia, porém, em índices associados a cada fácies que não têm sentido físico (são propriedades categoriais). O erro calculado aqui, portanto, é dependente da escolha desses índices. O documento (Duan, 2017), por sua vez, considera as duas sucessões de fácies a serem comparadas como cadeias de duplas (índice da fácies, espessura), e utiliza uma abordagem sintáxica para comparar essas cadeias: sua dissemelhança é quantificada de acordo com o número de operações de continuação, inserção e substituição necessárias para passar de uma cadeia à outra.

[0029] A presente invenção visa eliminar esses inconvenientes. Notadamente, a presente invenção visa reproduzir os dados medidos relativos a uma propriedade, identificando o local de zonas que têm valores próximos para esta propriedade (como, por exemplo, os canais caracterizados por uma certa faixa de proporção de areia). Para isso, o processo de acordo com a invenção baseia-se notadamente em reorganização dos dados em classes, o nível de resolução do modelo obtido em relação aos dados medidos podendo ser função do intervalo de valores escolhidos para cada classe. Em outras palavras, o processo de acordo com a invenção permite extrair características discriminantes dos dados (zonas que têm uma coerência geológica) e visa encontrar essas características. Além disso, a presente invenção permite tratar as fácies como dados categoriais, isto é, como objetos geológicos cujo local se procura encontrar.

[0030] Além disso, a presente invenção permite, de uma certa maneira, levar em conta incertezas sobre os dados contínuos. De fato, não se busca, aqui, apoiar exatamente o dado contínuo fornecido malha-a-malha, mas sim um dado degradado que informa sobre as grandes tendências, aqui o local de zonas de interesse definidas a partir dos dados. Assim, vai-se procurar reproduzir, por exemplo, a forma dos canais definida por uma concentração ou espessura de areia suficientemente grande, mas não a repartição exata das concentrações ou altura da areia nesta zona.

[0031] Além disso, a presente invenção pode permitir tratar de maneira simultânea a geometria das camadas da bacia e as propriedades dos sedimentos nessas camadas. De fato, se os dados a apoiar dependem da profundidade (dados de poços, por exemplo), pode-se integrar na função custo, ao mesmo tempo, um termo de erro sobre a profundidade e um termo de erro sobre a propriedade dos sedimentos.

Sumário da Invenção

[0032] A presente invenção refere-se a um processo implementado por computador para atualizar um modelo estratigráfico de uma bacia sedimentar em função de medições realizadas na dita bacia, por meio de uma simulação estratigráfica e a partir de valores de parâmetros da dita simulação estratigráfica. O processo de acordo com a invenção compreende pelo menos as seguintes etapas:
realizar medidas de grandezas físicas relativas à dita bacia por meio de sensores, as ditas medições compreendendo pelo menos medições diagráficas e medições sísmicas;
a partir das ditas medições, determinar pelo menos uma primeira distribuição espacial de valores de um atributo representativo da dita estratigrafia da dita bacia, e determinar uma primeira imagem classificada relativa à dita primeira distribuição espacial por meio de um método de classificação para reagrupar os ditos valores do dito atributo da dita primeira distribuição espacial em pelo menos duas classes:
por meio da dita simulação estratigráfica executada com os ditos valores dos ditos parâmetros da dita simulação, determinar um modelo estratigráfico;
deduzir daí pelo menos uma segunda distribuição espacial de valores do dito atributo representativo da dita estratigrafia da dita bacia, e determinar uma segunda imagem classificada relativa à dita segunda distribuição especial por meio do dito método de classificação para reagrupar os ditos valores do dito atributo da dita segunda distribuição espacial de acordo com as ditas pelo menos duas classes da dita primeira imagem classificada;
determinar uma distribuição de dissimilaridades locais entre as ditas primeira e segunda imagens classificadas, e modificar um valor de pelo menos um dos ditos parâmetros da dita simulação estratigráfica, de maneira a minimizar uma função objetivo formada a partir de pelo menos a dita distribuição das ditas dissimilaridades locais;
atualizar o dito modelo estratigráfico repedindo-se pelo menos a etapa C) com os ditos valores dos ditos parâmetros de simulação modificados.

[0033] De acordo com uma configuração da invenção, pode-se atualizar o dito modelo estratigráfico na etapa F) repetindo-se a sequência das etapas C), D) e E) até que a dita função objetivo satisfaça pelo menos um critério predefinido.

[0034] De acordo com uma configuração da invenção, quando a dita segunda distribuição espacial dos ditos valores do dito atributo está definida em um suporte espacial diferente do suporte espacial da dita primeira distribuição espacial dos ditos valores do dito atributo, pode-se tirar uma nova amostra de pelo menos a dita segunda distribuição espacial dos ditos valores do dito atributo, de maneira que as ditas primeira e segunda distribuições espaciais dos ditos valores do dito atributo estejam definidas em um suporte espacial idêntico.

[0035] De acordo com uma configuração da invenção, a dita função objetivo pode estar formada a partir de pelo menos uma soma ponderada das ditas dissimilaridades locais ao quadrado observadas em cada um dos pixels das ditas primeira e segunda imagens classificadas.

[0036] De acordo com uma configuração da invenção, a dita função objetivo pode compreender ainda um termo de erro ligado à dita retirada de amostra de pelo menos a dita segunda distribuição espacial dos ditos valores do dito atributo.

[0037] De acordo com uma configuração da invenção, o dito atributo representativo da dita estratigrafia pode ser escolhido dentre a fácies litológica, a espessura de uma unidade estratigráfica, a concentração média de areia em uma unidade estratigráfica, a concentração média de argila na unidade estratigráfica.

[0038] De acordo com uma configuração da invenção, o dito método de classificação pode estar escolhido dentre: o método K-means, o método de repartição espacial, o método dos mapas auto-organizadores, ou o método por reagrupamento hierárquico.

[0039] De acordo com uma configuração da invenção, pode-se utilizar a distância de Hausdorff para determinar a dita distribuição das dissimilaridades locais.

[0040] Além disso, a invenção refere-se a um produto programa de computador telecarregável desde uma rede de comunicação e/ gravado em um suporte legível por computador e/ou executável por um processador, compreendendo instruções de código de programa para a configuração do processo tal como descrito acima, quando o dito programa é executado em um computador.

[0041] A invenção refere-se igualmente a um processo para explorar hidrocarbonetos presentes em uma bacia sedimentar, o dito processo compreendendo pelo menos a configuração do processo para atualizar o dito modelo estratigráfico da dita bacia, tal como descrito acima, e no qual, a partir de pelo menos o dito modelo estratigráfico atualizado, determina-se um esquema de exploração da dita bacia compreendendo pelo menos uma implantação de pelo menos um poço injetor e/ou pelo menos um poço produtor, e exploram-se os hidrocarbonetos da dita bacia pelo menos perfurando os ditos poços da dita implantação e equipando-os com infraestruturas de exploração.

[0042] Outras características e vantagens do processo de acordo com a invenção ficarão claros a partir da leitura da seguinte descrição de exemplos não limitativos de realizações, com referência às Figuras anexas e descritas a seguir.

Lista das Figuras

[0043] A Figura 1 ilustra uma atualização de um modelo estratigráfico por um processo de acordo com o estado da técnica.

[0044] A Figura 2 ilustra um exemplo de representação em malha de uma bacia sedimentar em vista tridimensional.

[0045] A Figura 3 ilustra uma etapa opcional de nova retirada de amostra entre dados medidos e dados simulados para a configuração do processo de acordo com o primeiro aspecto da invenção.

[0046] A Figura 4 ilustra a etapa de classificação do processo de acordo com o primeiro aspecto da invenção.

[0047] A Figura 5 ilustra um exemplo de uma representação de uma bacia sedimentar construída a partir de medições sísmicas e de medições diagráficas realizadas em três poços.

[0048] As Figuras 6 e 7 ilustram resultados da configuração do processo de acordo com o primeiro aspecto da invenção, no caso em que a propriedade a ser encontrada é uma fácies sedimentar.

[0049] A Figura 8 ilustra um exemplo de uma representação de uma bacia sedimentar construída a partir de medidas sísmicas e de medidas diagráficas, bem como a distribuição espacial da concentração de areia para cada coluna dessa representação em malha.

[0050] A Figura 9 ilustra resultados da configuração do processo de acordo com o primeiro aspecto da invenção no caso em que a propriedade a ser encontrada é uma concentração de areia.

Descrição das Modalidades

[0051] De acordo com um primeiro aspecto, a invenção refere-se a um processo implementado por computador para atualizar um modelo estratigráfico de uma bacia sedimentar em função de medições realizadas na bacia.

[0052] De acordo com um primeiro aspecto, a invenção refere-se a um processo para explorar hidrocarbonetos presentes em uma bacia sedimentar, o processo de acordo com o segundo aspecto compreendendo a implementação do processo para atualizar um modelo estratigráfico de uma bacia sedimentar de acordo com o primeiro aspecto da invenção.

[0053] O processo de acordo com o primeiro aspecto da invenção compreende pelo menos as etapas 1 a 7 descritas abaixo, seguidas de pelo menos uma repetição da etapa 3. De acordo com uma variante principal da invenção, o resultado de uma primeira aplicação das etapas 1 a 7, as etapas 3 a 7 estão ligadas pelo menos uma vez.

[0054] O processo de acordo com o segundo aspecto da invenção compreende ainda pelo menos a etapa 8 descrita abaixo.

Medições de Grandezas Físicas Relativas à Bacia

[0055] Durante esta etapa, realizam-se medições de grandezas físicas relativas à bacia por meio de sensores, as medições compreendendo pelo menos medições diagráficas e medições sísmicas.

[0056] Por "medidas diagráficas" entendem-se medidas realizadas em pelo menos um poço perfurado em uma bacia, por meio de um dispositivo ou uma sonda diagráfica que se desloca ao longo do poço, para medir uma grandeza física relativa à formação geológica próxima ao poço. As medições diagráficas permitem estimar, por exemplo, o conteúdo de água e de hidrocarbonetos a cada passo de medição no poço, a litologia dominante (ou fácies litológica) e notadamente o conteúdo de areia e/ou de argila das rochas atrasadas, mas igualmente o declive e a espessura das camadas. De acordo com uma configuração da invenção, as grandezas físicas medidas podem compreender a resistividade elétrica, a radioatividade gama natural, a polarização espontânea. A medição diagráfica é uma medição local, ao longo do poço e de extensão lateral limitada.

[0057] Por "medições sísmicas" entendem-se medições realizadas por meio de um dispositivo de aquisição de medições sísmicas, compreendendo, de maneira clássica, pelo menos uma fonte sísmica (por exemplo, um canhão de água em sísmica marinha, ou um caminhão vibrador em sísmica terrestre) para gerar ondas sísmicas na bacia e uma pluralidade de receptores de ondas sísmicas (tais como acelerômetros, hidrofones) colocados de maneira a registrar pelo menos ondas sísmicas que se refletem nos contrastes de impedância da bacia (tais como superfícies de erosão, limites de unidades estratigráficas). De maneira clássica, o dispositivo de aquisição sísmica é móvel de maneira a cobrir uma grande zona (2D ou 3D) na superfície da bacia.

[0058] De maneira não limitativa, os sensores podem considerar ainda, em coletores de amostras e analisadores de fluido, coletores e analisadores de amostra de núcleo ou de qualquer amostra retirada in situ, etc.

[0059] A partir dessas medições, pode-se estimar notadamente a geometria das unidades estratigráficas da bacia atual, qualificar os diferentes depósitos sedimentares inorgânicos (composição mineralógica ou pelo menos do tipo de depósito, espessuras, idades, condições de depósito, etc.), estimar propriedades petrofísicas tais como a fácies (litologia), a porosidade, a permeabilidade, a saturação em fluidos ou ainda o teor de matéria orgânica em pontos de medição da bacia. Pode-se deduzir ainda os eventos geológicos sofridos pela bacia no curso dos tempos geológicos (erosão, subsidência, eustatismo, etc.). Essas informações deduzidas das medições, porém, são incertas, pois elas resultam de medições, eventualmente pré-tratadas (notadamente as medições sísmicas) ou de uma interpretação das medições (por exemplo, a estimativa da geometria das unidades estratigráficas com base em medições sísmicas).

[0060] De acordo com uma configuração da invenção, a partir das medições assim realizadas, podem ser definidos ainda os parâmetros de entrada de uma simulação estratigráfica, tais como a matimetria inicial, os acréscimos de sedimentos (inorgânicos, tais como a produção dos diferentes carbonatos, e eventualmente orgânicos), seu transporte para cada passo de tempo. De acordo com uma configuração da invenção, a batimetria inicial pode ser estimada por uma interpretação em ambientes de depósito (fluvial, litoral, marinho profundo...) das medições de poços e/ou das medições sísmicas. De acordo com uma configuração da invenção, os coeficientes de transporte podem ser definidos a partir dos ambientes sedimentares modernos (isto é, observados no tempo atual), comparando, por exemplo, o fluxo de sedimento transportado pelos rios com o débito desses rios. De acordo com uma configuração da invenção, os acréscimos de sedimentos podem ser avaliados a partir do volume de sedimentos depositados na bacia.

Determinação de uma distribuição espacial de referência para pelo menos um atributo

[0061] Durante esta etapa, trata-se de determinar pelo menos uma distribuição espacial de referência dos valores de pelo menos um atributo representativo da estratigrafia da bacia estuada, a partir das medições de grandezas físicas realizadas na etapa 1.

[0062] Por "atributo representativo da estratigrafia da bacia estudada " entende-se qualquer propriedade relativa à estratigrafia da bacia, determinada a partir das medições da etapa 1. Por exemplo, um atributo representativo da estratigrafia da bacia estudada pode ser a fácies litológica, a espessura de uma unidade estratigráfica, a concentração de areia, a concentração de argila em uma unidade estratigráfica, etc.

[0063] Chama-se distribuição espacial dos valores de um atributo, um conjunto de valores assumidos por esse atributo para diferentes posições no espaço, e chama-se distribuição espacial de referência dos valores de um atributo, uma distribuição espacial dos valores de um atributo determinado a partir das medições de grandezas físicas realizadas na etapa 1.

[0064] Uma distribuição espacial dos valores de um atributo pode ter um suporte espacial:

• - 1D, como por exemplo, a distribuição do tipo de fácies litológica determinada a partir de medições diagráficas para cada posição espacial ao longo de um poço, o poço podendo ser vertical (neste caso, somente Z varia para uma posição (X, Y) fixada) ou derivada (neste caso, as posições (X, Y, Z) variam.
• - 2D, como por exemplo, a distribuição da variação da espessura de uma unidade estratigráfica dada, determinada, por exemplo, por meio das medições sísmicas, em diferentes posições espaciais (X, Y).
• - 3D, como por exemplo, a distribuição da composição mineralógica em diferentes posições espaciais (X, Y, Z) da bacia estuda, determinada, por exemplo, por meio de uma análise combinada de medidas diagráficas e sísmicas.

[0065] Vantajosamente, a determinação de uma distribuição espacial de referência de um atributo representativo da estratigrafia da bacia estudada pode ser realizada a partir de uma representação em malha representativa da dita bacia (chamada de modelo geológico da bacia), determinada a partir de pelo menos medições realizadas na etapa 1. Tal representação em malha é formada classicamente de malhas que discretizam, no espaço, as diferentes unidades estratigráficas de uma bacia. A Figura 2 ilustra um exemplo de representação em malha de uma bacia sedimentar em vista tridimensional, cada malha compreendendo um valor da batimetria B no momento do depósito.

[0066] De maneira geral, a construção de uma representação em malha de uma bacia consiste em discretizar, em três dimensões, a arquitetura da bacia e em atribuir propriedades a cada uma das malhas desta representação em malha. Para isso, exploram-se notadamente as medições das grandezas físicas realizadas em diferentes pontos da bacia, tais como descritas acima, que se extrapola e/ou interpola nas diferentes malhas da representação em malha, seguindo hipóteses mais ou menos restritivas. De acordo com uma configuração da invenção, a representação em malha da bacia pode ser construída por meio do software OPEN FLOW® (IFP Energies nuvelles, França) ou ainda do software GOCAD® (Emerson-Paradigm USA).

[0067] De acordo com uma configuração da invenção, a representação em malha da bacia estudada compreende notadamente, em cada malha e, portanto, em diferentes posições do espaço, uma informação sobre o teor de sedimentos (areia, argila, carbonatos, matéria orgânica...), e os ambientes de depósitos (em particular, a batimetria no momento do depósito).

[0068] A partir de tal representação em malha, que permite, de qualquer modo, sintetizar o conjunto das informações (porém, pelo menos parcialmente incertas) relativas à estratigrafia de uma bacia que podem ser deduzidas das medições realizadas na etapa 1, pode-se extrair facialmente pelo menos uma distribuição espacial de um atributo de referência para um suporte espacial dado. Por exemplo, pode-se determinar facialmente o valor da espessura de uma unidade estratigráfica dada para diferentes posições lateais (X, Y) da bacia.

[0069] Doravante, chama-se de "modelo estratigráfico de referência" uma representação em malha representativa da bacia, determinado a partir de pelo menos as medições realizadas na etapa 1. Deve-se notar que tal modelo estratigráfico de referência comporta incertezas sobre algumas das propriedades que ele sintetiza, pelo menos para certas malhas. De fato, se é possível considerar que as medições de diagrafias são dados relativamente certos (nos locais onde elas foram realizadas), não acontece o mesmo para as medições sísmicas que são classicamente menos precisas (resolução menos forte do que os dados diagráficos, erros engendrados pelo pré-tratamento sísmico, unidades estratigráficas às vezes difíceis de delimitar em razão de ruídos que se sobrepõem às reflexões sísmicas, etc.).

Determinação de um modelo estratigráfico simulado por simulação estratigráfica

[0070] Durante esta etapa, determina-se um modelo estratigráfico simulado a partir de uma simulação estratigráfica executada em computador e de primeiros valores de parâmetros de entrada da simulação estratigráfica.

[0071] Esta etapa é repetida pelo menos duas vezes. Na primeira iteração, os valores dos parâmetros de entrada da simulação estratigráfica podem ser determinados a partir de medições realizadas na bacia, tal como descrito na etapa 1 acima. Os valores dos parâmetros de entrada da simulação estratigráfica são modificados em seguida pelo processo de acordo com o primeiro aspecto da invenção, pelo menos uma vez, pela aplicação das etapas 4) a 7) descritas abaixo.

[0072] A realização desta etapa requer um simulador estratigráfico. Trata-se de um software executado em computador, visando reconstituir os processos sedimentares que afetaram a bacia deste um tempo geológico anterior até o tempo atual. Assim, uma simulação estratigráfica digital geralmente é implementada de maneira discreta no tempo, isto é, uma simulação estratigráfica simula o estado estratigráfico da bacia para uma sucessão de passos de tempo. Um passo de tempo de um simulador estratigráfico corresponde a uma duração geológica durante a qual depósitos ou erosões sedimentares modificaram a bacia. As propriedades (das quais a porosidade e a mineralogia) desses depósitos podem ser relativamente heterogêneos ao nível da bacia. A simulação da história do enchimento de uma bacia sedimentar é realizada a partir dos parâmetros de entrada representativos da história sedimentar da bacia estudada. De acordo com uma configuração da invenção, os parâmetros de entrada de uma simulação estratigráfica são pelo menos (1) o espaço disponível para a sedimentação, ligado a movimentos tectônicos e/ou eustáticos e a compactação mecânica dos sedimentos (ou compressão dos sedimentos sob o efeito do peso das camadas sobrejacentes) (2) o acréscimo de sedimentos na bacia, seja pelas fronteiras, seja por intermédio de uma produção ou de uma precipitação in situ, (3) o transporte desses sedimentos (capacidade de transporte estimada a partir das características do sedimento como o tamanho dos grãos ou ainda sua densidade, do fluxo de água que escoa na superfície do solo e da inclinação local da bacia) no espaço disponível criado. O sistema de equações que descreve esses processos pode ser resolvido, por exemplo, por uma discretização espacial em volumes acabados, e um esquema explícito em volumes acabados. De acordo com uma configuração da invenção, o resultado de uma simulação estratigráfica para um passo de tempo corresponde a uma representação em malha para a qual cada malha está pelo menos enchida pelas seguintes informações: o teor de sedimentos (areia, argila, carbonatos, matéria orgânica...), e os ambientes de depósitos (em particular, a batimetria no momento do depósito). De maneira muito clássica, a representação em malha procedente de uma simulação estratigráfica está informada também com propriedades características do ambiente de depósito (profundidade da água, elevação da bacia,...). Pode-se encontrar uma descrição de tal simulador estratigráfico no documento (Granjeon et Joseph,1999). Um exemplo de tal simulador estratigráfico é o software DIONISOS FLOW® (IFP Energies nouvelles, França).

[0073] Doravante, chama-se "modelo estratigráfico simulado" uma representação em malha representativa da bacia, determinada por uma simulação estratigráfica e valores dos parâmetros de entrada da simulação estratigráfica.

Determinação de pelo menos uma distribuição espacial simulada para cada um dos atributos

[0074] Durante esta etapa, para cada distribuição espacial de referência dos valores de um atributo determinado, tal como descrito na etapa 2, determina-se uma distribuição espacial, chamada simulada, para esse mesmo atributo que a distribuição espacial de referência, a partir da representação em malha procedente da simulação estratigráfica, tal como determinada na etapa precedente. Esta etapa é imediata, pois a representação em malha procedente da simulação contém valores de propriedades em cada malha: portanto, pode-se determinar facilmente o valor de um atributo, tal como a espessura de uma unidade estratigráfica dada, para diferentes posições (X, Y) da bacia.

[0075] De acordo com uma configuração da invenção, no caso em que o suporte espacial da distribuição de referência difere do suporte espacial da distribuição simulada, aplica-se um a retomada de amostra do suporte espacial da distribuição de referência e/ou uma retomada de amostra do suporte espacial da distribuição simulada, de maneira a ir novamente a um suporte espacial idêntico.

[0076] De acordo com uma configuração da invenção, no caso em que o suporte espacial da distribuição de referência difere do suporte espacial da distribuição simulada na direção X e/ou Y (o que pode acontecer, por exemplo, no caso de uma rede de malha mais grosseira utilizada para a simulação estratigráfica, de onde saiu a distribuição simulada do que aquela utilizada para construir a distribuição de referência), pode-se utilizar métodos clássicos de colocação em escala, os chamados "downscaling" ou "upscaling", bem conhecidos na técnica. Por exemplo, no caso de uma passagem a malhas mais grosseiras, pode-se associar a uma malha grosseira a fácies mais presente nas malhas finas que cortam a malha grosseira, ou ainda utilizar médias para as propriedades contínuas.

[0077] De acordo com uma configuração da invenção, no caso em que o suporte espacial da distribuição de referência difere do suporte espacial da distribuição simulada na direção Z (o que pode acontecer, por exemplo, quando as espessuras de sedimentos simuladas são diferentes das espessuras de sedimento observadas), em um primeiro tempo pode-se efetuar um encurtamento/estiramento da direção Z na distribuição simulada e/ou da distribuição de referência, para ir novamente à mesma espessura em uma ou várias unidades estratigráficas. Vantajosamente, como isso será descrito na seção 7, um termo de erro específico pode ser acrescentado à função objetivo para levar em conta erros engendrados por esta transformação de pelo menos um suporte espacial. Depois, em um segundo tempo, pode-se proceder a uma nova retirada de amostra do suporte espacial da distribuição de referência e/ou uma nova retirada de amostra do suporte especial da distribuição simulada, de maneira a ir novamente a um suporte espacial idêntico. Vantajosamente, pode-se proceder à nova retirada de amostra, ao mesmo tempo, do suporte espacial da distribuição de referência e do suporte espacial da distribuição simulada para ir novamente a uma grade na direção Z regular.

[0078] De acordo com uma configuração da invenção, no caso em que o suporte espacial da distribuição de referência difere do suporte espacial da distribuição simulada na direção Z, e a distribuição é do tipo 1D, podem ser realizadas as seguintes etapas:

[0079] a) estirar ou encurtar verticalmente a distribuição simulada, a fim de que sua espessura total seja igual àquela da distribuição de referência. Portanto, a distribuição simulada após a transformação é definida por:
Fs,n = (fjs)j=1..n2 e
Ts,n = (tjs,n) j=1..n2
com

• - tjs,n= tjs × TTm/TTs
• - Fm = (fjm)j=1..n1 et Tm = (tjm)j=1..n1 : a sucessão dos n1 valores de referência do atributo e a espessura associada
• - Fs = (fjs)j=1..n2 et Ts = (tjs)j=1..n2 : a sucessão dos n2 valores simulados e a espessura associada
• - TTm = Σjn1=1tjm a espessura total da sucessão dos n1 valores de referência do atributo que se procura reproduzir
• - TTs = Σjn2=1tjs a espessura total da sucessão dos n2 valores simulados do atributo correspondente.

[0080] b) tirar uma nova amostra da sucessão dos valores simulados Fs,n e a sucessão dos valores de referência Fm : de acordo com uma configuração da invenção, define-se uma grade regular no intervalo [0, TTm] de N malhas de tamanho Δz, considerando uma discretização fina em relação às diferentes espessuras das unidades estratigráficas, e se coloca a sucessão dos valores simulados/de referência do atributo sobre essa grade. Para isso, associa-se, em cada malha fina regular, o valor do atributo na camada que recobre mais a malha fina. Vantajosamente o passo de discetização Δz pode ser escolhido suficientemente pequeno para não introduzir erro demasiadamente grande quando da colocação em escala.

[0081] c) opcionalmente, pode-se determinar um termo de erro, designado com ETR, ligado a essa escala, sob a forma da diferença entre as espessuras totais de cada sequência ao quadrado, ou seja:
Etr = (TTm - TTS)2

[0082] A utilização desse termo de erro será explicitada na etapa 7 abaixo.

[0083] Essas etapas de nova retirada de amostra são ilustradas na Figura 3, para distribuições espaciais de um atributo do tipo fácies sedimentar em um poço vertical. Nesta Figura, pode-se observar uma coluna M (ou S) correspondente à sucessão da direção Z dos valores de referência (ou valores simulados) de fácies, variando entre os valores F1, F2, et F3. Pode-se observar nesta Figura que as duas colunas M e S não têm o mesmo comprimento. Em um primeiro tempo, e de acordo com a etapa a), a coluna M está estirada para chegar a uma coluna Ss de mesmo comprimento que a coluna de referência M. Depois, de acordo com a etapa b) descrita acima, as duas colunas M e Ss são submetidas a uma nova retirada de amostra para produzir colunas, designadas respectivamente MD e SsD, de maneira regular e idêntica. Portanto, essas duas colunas são, agora, comparáveis diretamente. A coluna LDM será descrita posteriormente.

[0084] De acordo com uma configuração da invenção, no caso em que o suporte espacial da distribuição de referência difere do suporte espacial da distribuição simulada na direção Z, e a distribuição é do tipo 2D ou 3D, aplicam-se as etapas a) e b) descritas acima para uma distribuição 1D a cada coluna que constitui a distribuição ou 3D. Depois, de maneira opcional, pode-se determinar um termo de erro, designado com Etr, ligado a esta colocação em escala sob a forma da soma, em cada coluna das diferenças ao quadrado entre as espessuras totais de referência e simuladas.

Determinação de uma imagem clássica para cada distribuição espacial simulada e cada distribuição espacial de referência

[0085] Durante esta etapa, quando aplicada uma primeira vez, trata-se de determinar uma imagem classificada:

• - para cada uma das distribuições espaciais de referência dos valores relativos a pelo menos um atributo representativo da estratigrafia da bacia determinados na etapa 2, opcionalmente nova retirada de amostra tal como descrito na etapa precedente;
• - para cada uma das distribuições espaciais simuladas dos valores relativos a pelo menos um atributo representativo da estratigrafia da bacia determinados na etapa 3, opcionalmente nova retirada de amostras, tal como descrito na etapa precedente.

[0086] Durante esta etapa, quando aplicada mais uma vez por reiteração das etapas 3 a 7 de acordo com a variante principal do processo de acordo com o primeiro aspecto da invenção, trata-se de determinar uma imagem classificada para cada uma das distribuições espaciais simuladas dos valores relativos a pelo menos um atributo representativo da estratigrafia da bacia atualizados por pelo menos uma reiteração das etapas 3 a 7.

[0087] De acordo com a invenção, utiliza-se um método de classificação (ou ainda um método de particionamento de dados) para transformar uma distribuição espacial dos valores de um atributo em uma imagem classificada. Essa classificação vem restaurar os valores do atributo considerado em K classes correspondentes a intervalos de valor distintos, determinados automaticamente por um método de classificação. De acordo com a invenção, a imagem classificada compreende pelo menos duas classes (em outras palavras K=2). Assim, de acordo com a invenção determina-se uma imagem classificada de uma distribuição espacial dos valores de um atributo, por meio de um método de classificação, para reagrupar os valores desse atributo nessa distribuição em pelo menos duas classes.

[0088] Essa transformação pode ser vista como uma transformação da distribuição espacial (por exemplo, de referência) em uma imagem em tons de cinza, o que permite simplificar a informação que se procura reproduzir, delimitando zonas nas quais os valores do atributo considerado têm tendências similares. Por exemplo, a Figura 4 à esquerda ilustra a distribuição espacial da concentração de areia SC média em cada uma das colunas de uma representação em malha representativa de uma bacia, e a Figura 4 à direita ilustra uma imagem classificada em duas classes dessa distribuição espacial, a cor negra representando as posições espaciais da distribuição de referência para as quais a concentração de areia é superior a 20% e a cor branca representando as outras zonas.

[0089] De acordo com uma configuração da invenção, o método de classificação utilizado pode ser o método K-means (tal como descrito, por exemplo no documento (McKay, 2003)), o método do particionamento espectral (tal como descrito, por exemplo, no documento (Ng et al, 2002), o método dos mapas auto-organizatrizes (tal como descrito, por exemplo no documento (Kohonen 2001)), ou ainda o método por reagrupamento hierárquico (tal como descrito, por exemplo, no documento (Grus, 2016)). Tais métodos são particularmente apropriados no caso de um atributo cujos valores variam de maneira contínua (por oposição a discreta).

[0090] De acordo com uma configuração da invenção, segundo a qual pelo menos um atributo considerado varia assumindo valores discretos ou ainda categoriais (caso de um atributo correspondente, por exemplo, a uma litofácies), pode-se atribuir uma classe a cada valor desse atributo. É o caso, por exemplo, para as distribuições espaciais de fácies litológica da Figura 3 discutida acima, para as quais as colunas MD e SsD podem ser consideradas como imagens classificadas. De acordo com uma configuração da invenção, vários valores de um atributo podem ser igualmente reagrupados, em uma só classe (por exemplo, em uma mesma classe podem ser reagrupados valores das fácies litológicas comuns para ter permeabilidades muito baixas). Uma reordenação das classes pode ser considerada igualmente. Por exemplo, pode-se associar o valor 0 à classe do atributo que ocupa a maior superfície no mapa da distribuição espacial de referência. A imagem a reproduzir pode ser então a distribuição das outras classes do domínio, que se pode renumerar, por exemplo, por ordem decrescente de superfície ocupada no mapa de referência.

Determinação de uma distribuição de dissimilaridades locais entre imagens classificadas de referência e simuladas

[0091] Durante esta etapa, trata-se de determinar uma distribuição das dissimilaridades locais entre cada um dos pares formados por uma imagem classificada de referência e sua imagem classificada simulada correspondente.

[0092] Doravante, as imagens classificadas de referência e simuladas determinadas na etapa precedente são designadas, respectivamente, com Im = (Ijm)j=1..N et Is = (Ijs)j=1..N . Elas correspondem a imagens binárias (quando o número de classes K valer 2) ou a imagens em nível de cinza (para K > 2).

[0093] De acordo com uma configuração da invenção, determina-se uma distribuição das dissimilaridades locais entre uma imagem classificada de referência e sua imagem simulada correspondente aplicando-se pelo menos as seguintes etapas:
determinar uma transformada em distância, designada com DT doravante, para cada uma dessas duas imagens.

[0094] De acordo com uma configuração da invenção, segundo a qual a imagem considerada uma imagem binária, a transformada em distância pode ser definida, para cada pixel j da imagem, pela distância mínima entre esse pixel e a zona da imagem que se procura reproduzir. De acordo com uma configuração segundo a qual se atribuiu um valor não nula às zonas de interesse, a transformada em distância pode ser escrita:
DT(I)j = mini,tal que Ij=1(d(i,j)) para qualquer j = 1 ...N, com d(i,j) representando a distância entre os pixels i et j.

[0095] De acordo com uma configuração da invenção, segundo a qual a imagem considerada é formada de mais de duas classes (imagem chamada de em nível de cinza), pode-se aplicar a extensão da transformada em distância às imagens em tons de cinza propostos por Molchanov et Teran (2003). Esta abordagem consiste em transformar a imagem em tons de cinza I em um conjunto de imagens binárias I1, ...,IK-1 definidas por:

[0096] A transformada em distância da imagem em tons de cinza é definida então como a soma (eventualmente ponderada) das transformadas em distância das imagens binárias I1,...,IK-1 . Alternativamente, pode-se decompor as imagens em tons de cinza simulada e de referência em várias imagens binárias, das quais cada uma contém a localização de uma única classe. Calcula-se então a transformada em distância de cada imagem binária obtida.
determinar a distribuição das dissimilaridades locais, designada com LDm doravante, entre
as duas imagens classificadas Im ee Is com o auxílio de uma medição local da distância de Hausdorff, por exemplo, de acordo com o método descrito no documento (Baudrier et al., 2008). Mais precisamente, para cada pixel j = 1..N, determina-se a distribuição das dissimilaridades locais LDM entre as duas imagens classificadas Im e Is segundo uma fórmula do tipo:
LDMj = \Ijm - Ijs X max(DT(Im)j,DT(Is)j)

[0097] O primeiro termo da formulação pondera a transformação em distância pela diferença entre as classes de referência e simuladas no pixel j. A dissimilaridade local nesse pixel é, portanto, nula se ele corresponde à mesma classe das duas distribuições Im e Is. De Acordo com uma configuração da invenção, segundo a qual na etapa i) acima, calcula-se uma transformada em distância por classe, pode-se, por exemplo, calcular a carta das dissimilaridades locais para cada classe segundo a fórmula precedente, depois somar as diferentes cartas de dissimilaridades obtidas.

[0098] A título de ilustração, a coluna LDM da Figura 3 apresenta a distribuição das dissimilaridades locais entre as imagens classificadas MD e SsD apresentadas igualmente na Figura 3. Pode-se observar que essas dissimilaridades locais são nulas nas zonas onde as fácies são idênticas para os dados (M) e a simulação (S). Nas outras zonas, seu valor depende da transformada em distância das imagens classificadas e do afastamento entre as classes.

Atualização do Modelo Estratigráfico

[0099] Durante esta etapa, trata-se de atualizar o modelo estratigráfico determinado na etapa 3, pelo menos a partir de cada uma das distribuições das dissimilaridades locais determinadas tal como descrito acima.

[00100] De acordo com a invenção, atualiza-se o modelo estratigráfico determinado na etapa 3 da seguinte maneira:

• - modifica-se pelo menos um dos parâmetros da simulação estratigráfica a partir dos quais foi obtido o modelo estratigráfico da etapa 3, para identificar um novo modelo estratigráfico que minimiza uma função objetivo formada a partir de cada uma das distribuições das dissimilaridades locais determinadas na etapa precedente;
• - depois lança-se uma nova simulação estratigráfica utilizando-se os parâmetros de simulação assim modificados.

[00101] De acordo com uma configuração da invenção, a função objetivo a minimizar pode ser escrita como a soma ponderada das dissimilaridades locais LDM ao quadrado entre as imagens classificadas de referência e simulada, tal como descrito acima, como por exemplo, de acordo com uma fórmula do tipo:
OF = ΣjN=1(LDMj)2.

[00102] De acordo com uma configuração da invenção, a função objetivo a minimizar pode ser escrita como a soma ponderada das dissimilaridades locais ao quadrado entre uma imagem classificada de referência e uma imagem classificada simulada e de um termo de erro ligado à colocação em escala, opcionalmente determinado na etapa 4, ou seja, de acordo com uma fórmula do tipo:

[00103] ou wTR e wF são pesos predefinidos de maneira a dar um peso relativo, quando da minimização da função custo, ao termo de dissimilaridade local ou ao termo de erro ligado à colocação em escala. Esses pesos podem ser ligados, por exemplo, ao erro sobre as medições e/ou à confiança que se tem na interpretação dessas medições.

[00104] De acordo com uma configuração da invenção, utiliza-se um algoritmo de otimização para minimizar a função objetivo, tal como descrita acima, definida como a soma ponderada dos erros para cada uma das distribuições. Pode tratar-se, por exemplo, de um algoritmo de minimização local, como o método do tipo quase Newton, descrito, por exemplo, no documento (Sinoquet et al, 2008), ou de um algoritmo de minimização global como o método EGO (Efficient Global Optimization) descrito, por exemplo, no documento (Jones et al., 1998).

[00105] De acordo com a invenção, no fim da etapa 7, são obtidos valores dos parâmetros de simulação atualizados, e recupera-se pelo menos a etapa 3 descrita acima (etapa de simulação estratigráfica) utilizando-se esses valores dos parâmetros de simulação modificados. Determina-se assim um modelo estratigráfico simulado modificado, ou, em outras palavras, atualizado.

[00106] De acordo com uma configuração da invenção, são obtidos valores dos parâmetros de simulação atualizados, e recupera-se (ou, em outras palavras, reitera-se) a sequência das etapas 3 a 7 descritas acima, utilizando, em cada reiteração, os valores de parâmetros de simulação determinados na etapa 7 da iteração precedente. Interrompe-se o processo iterativo quando a função objetivo determinada na etapa 7 da iteração atual satisfaz pelo menos um critério predefinido. De acordo com uma configuração da invenção, esse critério pode ser, por exemplo, um valor máximo aceitável da função objetivo, uma percentagem de decrescimento da função custo medida entre seu valor na primeira iteração e seu valor em curso, um número de iterações máximo desejável (para limitar os tempos de cálculo).

Exploração dos Hidrocarbonetos da Bacia

[00107] Esta etapa é para realização, no fim das etapas precedentes, no caso do processo de acordo com o segundo aspecto da invenção, que consiste em um processo de exploração dos hidrocarbonetos de uma bacia sedimentar.

[00108] No fim da realização das etapas precedentes, dispõe-se de um modelo estratigráfico atualizado, de maneira a estar de acordo com as medições realizadas na bacia. Tal modelo estratigráfico de uma bacia contém numerosas informações pertinentes para avaliar o potencial petrolífero de uma bacia e assim otimizar sua exploração.

[00109] De maneira explícita, e como isso é clássico em simulação estratigráfica, dispõe-se, no fim da etapa precedente, de informações relativas, por exemplo, e de maneira não limitativa, ao teor de areia, ao teor de argila, à espessura, ou ainda ao tipo de fácies das unidades estratigráficas da bacia estudante. Por exemplo, o teor de areia é uma informação importante para a exploração da bacia, pois uma unidade estratigráfica que tem um alto teor de areia pode constituir uma rocha reservatório de boa qualidade. E se uma camada que tem um alto teor de argila está fora de alinhamento com essa camada de alto teor de areia, então é possível que se esteja na presença de uma armadilha petrolífera. O volume das informações a analisar sendo muito importante, e o elo entre essas diferentes informações sendo complexo, é bem evidente eu o conjunto das informações contidas em um modelo estratigráfico são analisadas de maneira automatizada, como isso está descrito abaixo.

[00110] De acordo com a invenção, a partir de tais informações, determina-se pelo menos um esquema de exploração dos hidrocarbonetos contidos na bacia sedimentar estudada. De maneira geral, um esquema de exploração compreende um número, uma geometria e uma implantação (posição e espaçamento) dos poços injetores e produtores a perfurar na bacia. Um esquema de exploração pode compreender ainda um tipo de recuperação assistida dos hidrocarbonetos contidos no reservatório ou nos reservatórios da bacia, tal como uma recuperação assistida por meio da injeção de uma solução que compreende um ou dois polímeros, da mousse de CO2, etc. Um esquema de exploração de um reservatório de hidrocarbonetos de uma bacia deve permitir, por exemplo, uma alta taxa de recuperação dos hidrocarbonetos presos nesse reservatório, em uma longa duração de exploração, e necessitando um número de poços limitado. Em outras palavras, um especialista predefine critérios de avaliação segundos quais um esquema de exploração dos hidrocarbonetos de uma bacia sedimentar é considerado como tendo suficiente performance para ser realizado.

[00111] De acordo com uma modalidade da invenção, define-se uma pluralidade de esquemas de exploração dos hidrocarbonetos contidos em um ou em mais reservatórios geológicos da bacia estudada e estima-se, com o auxílio de um simulador de reservatório (tal como o software PUMA FLOW® (IFP Energies nouvelles, França)), pelo menos um critério de avaliação desses esquemas de exploração. Esses critérios de avaliação podem compreender a quantidade de hidrocarbonetos produzidos para cada um dos diferentes esquemas de exploração, a curva representativa da evolução da produção no tempo ao nível de cada um dos poços considerados, a relação óleo sobre gás (GOR) ao nível de cada poço considerado, etc. O esquema segundo o qual os hidrocarbonetos contidos no reservatório ou nos reservatórios da bacia estudada são realmente explorados pode corresponder então àquele que satisfaz pelo menos um dos critérios de evolução dos diferentes esquemas de exploração. Deve-se notar que a definição da pluralidade de esquemas de exploração a testar pode ser determinada de maneira automatizada, por exemplo, por meio do software COUGAR® (IFP Energies nouvelles, França).

[00112] Depois, uma vez um sistema de exploração determinado, os hidrocarbonetos presos no ou nos reservatórios petrolíferos da bacia sedimentar estudada são explorados em função desse esquema de exploração, notadamente pelo menos perfurando os poços injetores e produtores do sistema de exploração assim determinados, e instalando as infraestruturas de produção necessárias ao desenvolvimento desse ou desses reservatórios. No caso em que o esquema de exploração foi determinado ainda estimando a produção de um reservatório associado a diferentes tipos de recuperação assistida, injeta-se no poço injetor o ou os tipos de aditivos (polímeros, tensoativos, mousse de CO2) selecionados.

[00113] Entende-se bem que um sistema de exploração dos hidrocarbonetos de uma bacia pode ser evolutivo pela duração da exploração dos hidrocarbonetos dessa bacia, em função, por exemplo, de conhecimentos adicionais relativos a bacia, adquiridos durante essa exploração, de melhoramentos nos diferentes domínios técnicos que intervêm quando de uma exploração de uma jazida de hidrocarbonetos (melhoramentos no domínio da perfuração, da recuperação assistida, por exemplo).

Equipamento e Produto Programa de Computador

[00114] O processo de acordo com a invenção é implementado por meio de um equipamento (por exemplo, uma estação de trabalho de informática) compreendendo meio de tratamento de dados (um processador) e meios de estocagem de dados (uma memória, particularmente um disco rígido), bem como uma interface de entrada e de saída para capturar dados e restituir os resultados do processo.

[00115] Os meios de tratamento de dados são configurados para realizar, em particular, as etapas 2 a 7 descritas acima.

[00116] Além disso, a invenção refere-se a um produto programa de computador telecarregável a partir de uma rede de comunicação e/ou gravado em um suporte legível por computador e/ou executável por um processador, compreendendo instruções de código de programa para a realização do processo tal como descrito anteriormente, quando o dito programa é executado em um computador.

Exemplos

[00117] As vantagens do processo e do sistema de acordo com a invenção são apresentados abaixo em dois exemplos de aplicação comparativos.

Exemplo 1

[00118] O primeiro exemplo de aplicação refere-se à modelização sedimentar de uma bacia formada pela progradação do delta. A Figura 5 apresenta uma representação da bacia constituída a partir de medições sísmicas e de medições diagráficas realizadas nos três poços W1, W2, E3. A análise das medições realizadas pela bacia permite ainda determinar que o acréscimo de sedimentos nessa bacia é feito via uma fonte, cuja localização e direção estão representadas por uma flecha. Os sedimentos acrescentados por essa fonte são compostos de areia S e de argila C, e o modelo estratigráfico de referência, constituído a partir das medições, é formado de arenito S, de siltito Si e de argila C.

[00119] Pela realização do processo de acordo com o primeiro aspecto da invenção, busca-se reproduzir a distribuição da fácies mais provável em cada coluna da representação da Figura 5, bem como a sucessão das fácies observadas nos três poços verticais W1, W2 e W3. A fácies sendo uma propriedade discreta, realiza-se uma classificação atribuindo-se um valor numérico a cada tipo de fácies. Sete parâmetros de entrada da simulação estratigráfica são considerados como incertos e, portanto, devem ser atualizados levando-se em conta medições realizadas na bacia. Esses parâmetros incertos descrevem as variações do nível do mar no tempo, a quantidade de sedimentos adicionados à bacia e a capacidade desses sedimentos a serem transportados para lá. A minimização da função objetivo é realizada por meio do algoritmo EGO baseado em superfícies de respostas, tal como descrito no documento (Jones e tla,1998). Os parâmetros da simulação estratigráfica são modificados então até obter um modelo estratigráfico que leve em conta medições realizadas na bacia.

[00120] As Figuras 6 e 7 apresentam, respectivamente, a evolução da distribuição espacial média por coluna da fácies mais provável e da sequência sedimentar ao longo do poso W2, ao fim de 20 iterações (Iter20), de 200 iterações (Iter200) e de 400 iterações (Iter400), em relação a uma imagem classificada de referência (Iref). Pode-se observar, nessas Figuras, que o processo de acordo com o primeiro aspecto da invenção permite determinar um modelo estratigráfico para o qual os valores simulados são muito próximos das medições realizadas na bacia.

Exemplo 2

[00121] O segundo exemplo de aplicação refere-se à modelização sedimentar de uma bacia formada por um sistema turbidítico. A Figura 8, no alto, apresenta uma representação da bacia construída a partir de medidas sísmicas e de medições diagráficas. Mais precisamente, a Figura 8, no alto, apresenta a distribuição da proporção de areia SC na bacia. A análise das medições realizadas na bacia permite ainda determinar que o acréscimo de sedimentos nessa bacia é feito via duas fontes, cuja localização e direção estão representados por duas flechas na Figura 8 no alto. Os sedimentos acrescentados por essas duas fontes são compostos de areia e de argila.

[00122] Pela realização do processo de acordo com o primeiro aspecto da invenção, procura-se reproduzir a distribuição média de areia SC em cada coluna do modelo de referência, que está representado na Figura 8, embaixo. Quatro parâmetros de entrada da simulação estratigráfica são considerados como incertos e, portanto, devem ser atualizados levando-se em conta medições realizadas na bacia. Esses parâmetros incertos descrevem a quantidade de sedimentos na bacia e a capacidade esses sedimentos a serem transportados em meio marinho.

[00123] A Figura 9 apresenta a distribuição média de areia em cada coluna determinada por meio de um processo de acordo com o estado da técnica (vide as duas Figuras 9, embaixo), baseado em uma comparação malha-a-malha dos dados e valores simulados, respectivamente no fim de 50 iterações (LS-I50) e no fim de 100 iterações (LS-I100), e por uma realização do processo de acordo com o primeiro aspecto da invenção (vide as duas Figuras 9, no meio), respectivamente no fim de 35 iterações (LDM-I35) e no fim de 50 iterações (LS-I50). Ademais, a Figura 9, embaixo, apresenta a evolução da função objetivo normalizada OF para o melhor modelo corrente em função do número de iterações Niter, para o processo de acordo com o estado da técnica (curva LS) e para o processo de acordo com o primeiro aspecto da invenção (curva LDM). A curva LDM-LS foi realizada a posteriori e representa a evolução da soma dos erros malha-a-malha para o melhor modelo corrente, obtido durante iterações pelo processo de acordo com o primeiro aspecto da invenção; tal curva pode ser diretamente comparada com a curva LS da função objetivo, obtida pelo processo de acordo com o estado da técnica. As duas otimizações foram realizadas com o algoritmo EGO, tal como descrito no documento (Jones et al, 1998). Pode-se observar que o processo de acordo com o primeiro aspecto da invenção, baseado em uma medição das dissimilaridades locais, permite minimizar mais rapidamente a função objetivo em relação ao seu valor inicial para o mesmo número total de simulações. Além disso, o melhor modelo obtido durante essas iterações apresenta um erro inferior àquele obtido por um processo de acordo com estado da técnica. Isso pode explicar-se provavelmente pelo fato de que o método de acordo com a invenção se concentra nas zonas de interesse e não nos dados de cada malha, o que, de qualquer modo, pode simplificar o problema a resolver, diminuindo a pressão de ajuste.

[00124] Assim, o processo de acordo com o primeiro aspecto da invenção permite atualizar um modelo estratigráfico de uma bacia sedimentar em função de medições realizadas in siu, e particularmente encontrar as grandes tendências de variações espaciais das propriedades da bacia que se procura reproduzir. Tal modelo pode servir então de modelo inicial para lançar uma nova atualização do modelo estratigráfico, via uma função objetivo que seria baseada em uma comparação malha-a-malha, tal como de acordo com o estado da técnica. De fato, uma vez restauradas as grandes tendências espaciais, uma comparação malha-a-malha poderia mostrar-se pertinente, notadamente no caso de propriedades contínuas, a fim de reproduzir com mais detalhes a repartição dos valores dessas propriedades nas zonas já identificadas pelo processo de acordo com o primeiro aspecto da invenção.

[00125] Além disso, o processo de acordo com o primeiro aspecto da invenção permite tratar simultaneamente a geometria das camadas da bacia e as propriedades dos sedimentos nessas camadas.

[00126] Ademais, o processo de acordo com o segundo aspecto da invenção oferece um melhor conhecimento da bacia estudada, em termos de informações que permitam definir um esquema de exploração dos hidrocarbonetos dessa bacia que satisfaça critérios predefinidos, o que contribui para melhorar a exploração dos hidrocarbonetos da bacia estudada.

Claims (10)

1. Processo realizado por computador para atualizar um modelo estratigráfico de uma bacia sedimentar em função de medições realizadas na dita bacia, por meio de uma simulação estratigráfica e a partir de valores de parâmetros da dita simulação estratigrafia, caracterizado pelo fato de que se aplicam pelo menos as seguintes etapas:

   • A) realizar medições de grandezas físicas relativas à dita bacia por meio de sensores, as ditas medições compreendendo pelo menos medições diagráficas e medições sísmicas;
   • B) a partir das ditas medições, determinar pelo menos uma primeira distribuição espacial de valores de um atributo representativo da dita estratigrafia da dita bacia, e determinar uma primeira imagem classificada relativa à dita primeira distribuição espacial por meio de um método de classificação para reagrupar os ditos valores do dito atributo da dita primeira distribuição espacial em pelo menos duas classes;
   • C) por meio da dita simulação estratigráfica executada com os ditos valores dos ditos parâmetros da dita simulação, determinar um modelo estratigráfico;
   • D) deduzir daí pelo menos uma segunda distribuição espacial de valores do dito atributo representativo da dita estratigrafia da dita bacia, e determinar uma segunda imagem classificada relativa à dita distribuição espacial por meio do dito método de classificação para reagrupar os ditos valores do dito atributo da dita distribuição espacial de acordo com pelo menos duas classes da dita primeira imagem classificada;
   • E) determinar uma distribuição de dissimilaridades locais entre as ditas primeira e segunda imagens classificadas, e modificar um valor de pelo menos um dos ditos parâmetros da dita simulação estratigráfica, de modo a minimizar uma função objetivo formada a partir de pelo menos a dita distribuição das ditas dissimilaridades locais;
   • F) atualizar o dito modelo estratigráfico repetindo pelo menos a etapa C) com os ditos valores dos ditos parâmetros de simulação modificados.
2. Processo, de acordo com a reivindicação 1, caracterizado pelo fato de que se atualiza o dito modelo estratigráfico na etapa F) repetindo a sequência das etapas C), D) e E) até que a dita função objetivo satisfaça pelo menos um critério predefinido.
3. Processo, de acordo com qualquer uma das reivindicações precedentes, caracterizado pelo fato de que a dita segunda distribuição espacial dos ditos valores do dito atributo é definida em um suporte espacial diferente do suporte espacial da dita primeira distribuição espacial dos ditos valores do dito atributo, e no qual se faz uma nova retirada de amostra de pelo menos a dita segunda distribuição espacial dos ditos valores do dito atributo, de maneira a que as ditas primeira e segunda distribuições espaciais dos ditos valores do dito atributo sejam definidas em um suporte espacial idêntico.
4. Processo, de acordo com qualquer uma das reivindicações precedentes, caracterizado pelo fato de que a dita função objetivo está formada a partir de pelo menos uma soma ponderada das ditas dissimilaridades locais ao quadrado observadas em cada um dos pixels das ditas primeira e segunda imagens classificadas.
5. Processo, de acordo com qualquer uma das reivindicações 3 e 4, caracterizado pelo fato de que a dita função objetivo compreende ainda um termo de erro ligado à dita nova retirada de amostra de pelo menos a dita segunda distribuição espacial dos ditos valores do dito atributo.
6. Processo, de acordo com qualquer uma das reivindicações precedentes, caracterizado pelo fato de que o dito atributo representativo da dita estratigrafia é escolhido dentre a fácies litológica, a espessura de uma unidade estratigráfica, a concentração média de areia em uma unidade estratigráfica, a concentração média de argila em uma unidade estratigráfica.
7. Processo, de acordo com qualquer uma das reivindicações precedentes, caracterizado pelo fato de que o dito método de classificação é escolhido dentre: o método K-means, o método de particionamento espectral, o método dos mapas auto-organizadores, ou ainda o método por reagrupamento hierárquico.
8. Processo, de acordo com qualquer uma das reivindicações precedentes, caracterizado pelo fato de que se utiliza a distância de Hausdorff para determinar a distribuição das dissimilaridades locais.
9. Produto programa de computador telecarregável a partir de uma rede de comunicação e/ou gravado em um suporte legível por computador e/ou executável por um processador, caracterizado pelo fato de que compreende instruções de código de programa para a realização do processo, como definido em qualquer uma das reivindicações precedentes, quando o dito programa é executado em um computador.
10. Processo para explorar hidrocarbonetos presentes em uma bacia sedimentar, caracterizado pelo fato de que compreende pelo menos a realização do processo para atualização do dito modelo estratigráfico da dita bacia, como definido em qualquer uma das reivindicações 1 a 8, e no qual, a partir de pelo menos o dito modelo estratigráfico atualizado, determina-se um esquema de exploração da dita bacia compreendendo pelo menos uma implantação de pelo menos um poço injetor e/ou de pelo menos um poço produtor, e exploram-se os ditos hidrocarbonetos da dita bacia pelo menos perfurando-se os ditos poços da dita implantação e equipando-os com infraestruturas de exploração.

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