BR102022021824A2

BR102022021824A2 - SYSTEM, METHOD AND NON-TRAINER COMPUTER READABLE MEDIA

Info

Publication number: BR102022021824A2
Application number: BR102022021824-2A
Authority: BR
Inventors: Márcio Rogério Spínola Pereira; Erwan Yann Renaut; Caroline Lessio Cazarin; Luiz Eduardo Pinheiro Santos; Franco Borges Quadros
Original assignee: Landmark Graphics Corporation; Petróleo Brasileiro S.A. - Petrobras
Priority date: 2022-02-11
Filing date: 2022-10-27
Publication date: 2023-08-29

Abstract

Um sistema pode modelar uma formação cárstica para controlar uma operação de poço. O sistema pode receber primeiros dados de entrada que incluem um conjunto de propriedades de fratura em uma rede de fratura de uma formação subterrânea. O sistema pode receber segundos dados de entrada que incluem um conjunto de conjuntos de pontos de uma geometria de fratura da rede de fratura. O sistema pode gerar um conjunto de esqueletos de fratura a partir dos primeiros dados de entrada e dos segundos dados de entrada. O sistema pode modelar uma característica cárstica com base na pluralidade de esqueletos de fratura. O sistema pode emitir a característica cárstica para controlar uma operação de poço.

A system can model a karst formation to control a well operation. The system may receive first input data that includes a set of fracture properties on a fracture network of an underground formation. The system may receive second input data that includes a set of point sets of a fracture geometry of the fracture network. The system can generate a set of fracture skeletons from the first input data and the second input data. The system can model a karst feature based on the plurality of fracture skeletons. The system can emit the karst characteristic to control a well operation.

Description

SYSTEM, METHOD AND NON-TRAINER COMPUTER READABLE MEDIA

Technical Field

[0001] A presente divulgação geralmente se refere a operações de poço e, mais particularmente (embora não necessariamente exclusivamente), à modelagem de uma formação cárstica para uma operação de poço.[0001] The present disclosure generally relates to well operations and, more particularly (although not necessarily exclusively), to modeling a karst formation for a well operation.

Fundamentals

[0002] Um poço pode ser realizado em uma formação subterrânea ou uma formação suboceânica para extrair material de hidrocarboneto produzido. Uma operação de poço, tal como uma operação de exploração, uma operação de perfuração e semelhantes, pode ser realizada em relação à formação subterrânea ou à formação suboceânica. Por exemplo, a operação de perfuração pode ser realizada em relação à formação subterrânea para formar o poço perfurado para extrair o material de hidrocarboneto produzido. O desempenho da operação de poço pode ser influenciado por várias propriedades da formação subterrânea ou quaisquer subformações das mesmas. Mas, medir ou determinar as várias propriedades pode ser difícil e pode usar quantidades excessivas de recursos.[0002] A well can be drilled into an underground formation or a sub-oceanic formation to extract produced hydrocarbon material. A well operation, such as an exploration operation, a drilling operation and the like, can be carried out in relation to the underground formation or the sub-oceanic formation. For example, the drilling operation may be carried out in relation to the underground formation to form the drilled well to extract the produced hydrocarbon material. Well operation performance can be influenced by various properties of the underground formation or any subformations thereof. But measuring or determining the various properties can be difficult and can use excessive amounts of resources.

Brief Description of the Drawings

[0003] A FIG. 1 é uma vista em perspectiva de uma formação cárstica que inclui um conjunto de características cársticas e um poço de referência de acordo com um exemplo da presente divulgação.[0003] FIG. 1 is a perspective view of a karst formation including a set of karst features and a reference well in accordance with an example of the present disclosure.

[0004] A FIG. 2 é um bloco diagrama de um sistema de computação para modelar uma formação cárstica de acordo com alguns exemplos da presente divulgação.[0004] FIG. 2 is a block diagram of a computing system for modeling a karst formation in accordance with some examples of the present disclosure.

[0005] A FIG. 3 é um fluxograma de um processo para modelar uma característica cárstica de acordo com um exemplo da presente divulgação.[0005] FIG. 3 is a flowchart of a process for modeling a karst feature in accordance with an example of the present disclosure.

[0006] A FIG. 4 é um fluxograma de um processo para usar um ou mais objetos primitivos para modelar uma formação cárstica de acordo com um exemplo da presente divulgação.[0006] FIG. 4 is a flowchart of a process for using one or more primitive objects to model a karst formation in accordance with an example of the present disclosure.

[0007] A FIG. 5 é um fluxograma de um processo para simular uma característica cárstica de uma formação cárstica usando seções transversais associadas a esqueletos de fratura de acordo com um exemplo da presente divulgação.[0007] FIG. 5 is a flowchart of a process for simulating a karst feature of a karst formation using cross sections associated with fracture skeletons in accordance with an example of the present disclosure.

[0008] A FIG. 6 é um exemplo de um resultado modelado de um objeto primitivo de uma formação cárstica de acordo com um exemplo da presente divulgação.[0008] FIG. 6 is an example of a modeled result of a primitive object of a karst formation according to an example of the present disclosure.

[0009] A FIG. 7 é um exemplo de um resultado modelado de uma característica cárstica de uma formação cárstica usando seções transversais de acordo com um exemplo da presente divulgação.[0009] FIG. 7 is an example of a modeled result of a karst feature of a karst formation using cross sections in accordance with an example of the present disclosure.

[0010] A FIG. 8 é um exemplo de uma característica cárstica modelada de acordo com um exemplo da presente divulgação.[0010] FIG. 8 is an example of a karst feature modeled in accordance with an example of the present disclosure.

[0011] A FIG. 9 é um exemplo de uma característica cárstica modelada com base em um conjunto de malhas triangulares de acordo com um exemplo da presente divulgação.[0011] FIG. 9 is an example of a karst feature modeled based on a set of triangular meshes in accordance with an example of the present disclosure.

[0012] A FIG. 10 é um exemplo de uma interface gráfica de usuário que pode ser usada para modelar uma formação cárstica de acordo com um exemplo da presente divulgação.[0012] FIG. 10 is an example of a graphical user interface that can be used to model a karst formation in accordance with an example of the present disclosure.

Detailed Description

[0013] Certos aspectos e exemplos da presente divulgação referem-se à modelagem de uma ou mais características cársticas de uma formação cárstica usando propriedades geológicas (por exemplo, propriedades de fratura) associadas à formação cárstica. A formação cárstica pode ser uma formação subterrânea ou pode ser incluída em (por exemplo, uma característica de) uma formação subterrânea. O conjunto de características cársticas pode incluir vugs, dolinas, fraturas e semelhantes que podem ser incluídas na formação cárstica. As propriedades geológicas podem incluir uma geometria de fratura, propriedades de fratura, tais como abertura, porosidade, permeabilidade, etc., e outras propriedades semelhantes relacionadas a uma rede de fratura da formação cárstica. Uma rede de fratura ou fratura pode ser qualquer separação em uma formação geológica, tal como uma junta ou uma falha que divide a rocha em duas ou mais peças. O conjunto de características cársticas pode ser modelado em relação a um poço de referência, um poço alvo ou uma combinação dos mesmos. O poço alvo pode ser posicionado, ou pode ser planejado para ser formado, próximo ao poço de referência dentro da formação cárstica.[0013] Certain aspects and examples of the present disclosure relate to modeling one or more karst features of a karst formation using geological properties (e.g., fracture properties) associated with the karst formation. The karst formation may be an underground formation or may be included in (e.g., a feature of) an underground formation. The set of karst features may include vugs, sinkholes, fractures, and the like that may be included in the karst formation. Geological properties may include a fracture geometry, fracture properties such as aperture, porosity, permeability, etc., and other similar properties related to a fracture network of the karst formation. A fracture network or fracture can be any separation in a geological formation, such as a joint or a fault that divides rock into two or more pieces. The set of karst features can be modeled with respect to a reference well, a target well, or a combination thereof. The target well may be positioned, or may be planned to be formed, close to the reference well within the karst formation.

[0014] O conjunto de características cársticas pode ser usado para prever a perda de circulação, produção, outros indicadores de desempenho ou qualquer combinação dos mesmos em relação ao poço alvo. Além disso, a modelagem do conjunto de características cársticas pode ajudar a mitigar ou impedir o corte precoce de água durante uma operação de poço, tal como uma operação de perfuração, em relação ao poço alvo. Uma fratura às vezes forma uma fissura profunda ou fenda na rocha. Além disso, as fraturas podem fornecer permeabilidade para movimentos de fluidos, como água ou hidrocarbonetos. As fraturas na área de formação cárstica podem incluir características, tais como cavernas, nascentes, riachos desaparecidos, vales secos, sumidouros e semelhantes, resultantes de movimentos de águas subterrâneas acídicas através de fraturas e espaços dentro da rocha, dissolvendo lentamente e ampliando espaços para criar aberturas maiores e passagens conectadas. A rede de fratura pode incluir padrões em várias fraturas que se cruzam umas com as outras. A rede de fratura pode ser formada quando a rocha é tensionada ou deformada, por exemplo, como resultado das forças associadas à atividade tectônica associada a uma formação cárstica.[0014] The set of karst characteristics can be used to predict loss of circulation, production, other performance indicators or any combination thereof in relation to the target well. Furthermore, modeling the set of karst features can help mitigate or prevent early water cutoff during a well operation, such as a drilling operation, in relation to the target well. A fracture sometimes forms a deep fissure or split in the rock. Additionally, fractures can provide permeability for movement of fluids such as water or hydrocarbons. Fractures in the karst formation area may include features such as caves, springs, vanished streams, dry valleys, sinkholes, and the like, resulting from movements of acidic groundwater through fractures and spaces within the rock, slowly dissolving and enlarging spaces to create larger openings and connected passages. The fracture network may include patterns in multiple fractures that intersect each other. A fracture network can be formed when rock is stressed or deformed, for example as a result of forces associated with tectonic activity associated with a karst formation.

[0015] Características cárstica (por exemplo, de uma formação cárstica) podem ser modeladas usando modelagem de subsuperfície para simular estocasticamente objetos geológicos cársticos. Os objetos geológicos cársticos podem incluir vugs, dolinas, geometrias de cavernas e semelhantes. Em alguns exemplos, as características cársticas modeladas podem considerar formações cársticas hidrotérmicas (por exemplo, hipogênicas) e meteóricas (por exemplo, epigênicas). O resultado da modelagem geológica com características cársticas pode incluir objetos geológicos com geometrias representadas por malhas triangulares tridimensionais ou conjuntos de pontos. O resultado pode ser exportado para uma grade regular para construção de modelo de característica cárstica ou simulação de esqueleto de fratura. Adicionalmente ou alternativamente, o resultado pode envolver um processo de aumento de escala. O processo de aumento de escala pode ser aplicado à modelagem epigênica e hipogênica para realizar o aumento de escala para uma grade regular. A grade regular pode incluir vários objetos geológicos, como vugs, cavernas ou dolinas. Em outro exemplo, o modelo de grade regular pode permitir que geocientistas e engenheiros construam modelos mais realistas e representativos, levando a apoiar melhores decisões em um gerenciamento de reservatório.[0015] Karst features (e.g., of a karst formation) can be modeled using subsurface modeling to stochastically simulate karst geological objects. Karst geological objects may include vugs, sinkholes, cave geometries, and the like. In some examples, modeled karst features may consider hydrothermal (e.g., hypogenic) and meteoric (e.g., epigenic) karst formations. The result of geological modeling with karst features can include geological objects with geometries represented by three-dimensional triangular meshes or sets of points. The result can be exported to a regular grid for karst feature model building or fracture skeleton simulation. Additionally or alternatively, the outcome may involve a process of scaling up. The upscaling process can be applied to epigenic and hypogenic modeling to perform upscaling to a regular grid. The regular grid can include various geological objects such as vugs, caves or sinkholes. In another example, the regular grid model can allow geoscientists and engineers to build more realistic and representative models, leading to better decisions in reservoir management.

[0016] As características cársticas modeladas podem ser adaptadas a uma geometria epigênica ou hipogênica ao considerar conceitos geológicos associados a rochas carbonáticas por modelagem e simulação de objetos geológicos. As características de cárste hipogênicas podem ser associadas a uma modelagem de subsuperfície e rede de fratura simulada, incluindo propriedades de fratura, e podem ser usadas para construir ou modelar uma rede tridimensional de fraturas ampliadas que podem representar a geometria de rochas carbonáticas dissolvidas com morfologias de cavernas (cavernas hipogênicas).[0016] Modeled karst features can be adapted to an epigenic or hypogenic geometry when considering geological concepts associated with carbonate rocks by modeling and simulating geological objects. Hypogeneic karst features can be associated with a simulated subsurface and fracture network modeling, including fracture properties, and can be used to construct or model a three-dimensional network of magnified fractures that can represent the geometry of dissolved carbonate rocks with morphologies of caves (hypogenic caves).

[0017] Em alguns exemplos, a modelagem geológica pode envolver perfis de poços de entrada, dados sísmicos, horizontes interpretados, atributos sísmicos, modelagem de fácies geológicas, modelos geomecânicos, curvas de proporção vertical, mapas de proporção, densidade de fratura observada, uma distribuição de imersões e azimute de fraturas interpretadas, uma quantidade de fraturas por comprimento, parametrização de agrupamento, suavidade e semelhantes. A modelagem geológica pode adicionalmente envolver propriedades de fratura, tais como abertura, permeabilidade, porosidade, centro de gravidade, distância das bordas e outras propriedades adequadas de fraturas simuladas. Outras propriedades ou atributos de fratura também podem ser incluídos na modelagem geológica. Além disso, a modelagem geológica pode usar um modelo de rede de fratura natural. Em alguns exemplos, a modelagem geológica também pode ser usada de outras fontes usando vários formatos e continuar o fluxo de trabalho para simular a rede de fraturas naturais e modelar a formação de carste.[0017] In some examples, geological modeling may involve input well profiles, seismic data, interpreted horizons, seismic attributes, geological facies modeling, geomechanical models, vertical aspect ratio curves, aspect ratio maps, observed fracture density, a distribution of dips and azimuth of interpreted fractures, a number of fractures per length, grouping parameterization, smoothness and the like. Geological modeling may additionally involve fracture properties such as aperture, permeability, porosity, center of gravity, edge distance and other suitable properties of simulated fractures. Other fracture properties or attributes can also be included in geological modeling. Additionally, geological modeling can use a natural fracture network model. In some examples, geological modeling can also be used from other sources using various formats and continue the workflow to simulate the natural fracture network and model karst formation.

[0018] Adicionalmente ou alternativamente, os parâmetros externos (isto é, parâmetros cársticos epigênicos) podem ser obtidos a partir de afloramentos, que podem ser usados como uma referência de entrada, bem como um horizonte exposto e interpretado (por exemplo, superfície de referência do lençol freático ou paleo lençol freático) e objetos geológicos definidos pelo usuário, tais como vugs, dolinas, passagens verticais e horizontais, distribuições geoestatísticas e semelhantes. Além disso, os parâmetros internos (isto é, parâmetros cársticos hipogênicos) podem ser coletados automaticamente da rede de fratura natural. As propriedades de fratura (por exemplo, da rede de fratura natural) podem influenciar as dissoluções geométricas de carbonatos na formação. Ao usar malhas de geometria de fratura e propriedades de fraturas, as características cársticas podem ser modeladas consistentemente em relação ao desenvolvimento de cavernas hipogênicas ou outras geometrias (por exemplo, vugs, dolinas, etc.). Características geológicas, objetos, escalas e geometrias resultantes podem ser definidas ou geradas por meio de uma interface gráfica do usuário. Por conseguinte, as características cársticas podem ser representadas como conjuntos de pontos ou regiões em espaço tridimensional com uma malha volumétrica. Adicionalmente ou alternativamente, as características e objetos geológicos simulados também podem ser escalados para simuladores de fluxo de reservatório para uso na predição de objetos geológicos cársticos dimensionados.[0018] Additionally or alternatively, external parameters (i.e., epigenic karst parameters) can be obtained from outcrops, which can be used as an input reference, as well as an exposed and interpreted horizon (e.g., reference surface water table or paleo water table) and user-defined geological objects such as vugs, sinkholes, vertical and horizontal passages, geostatistical distributions and the like. Furthermore, internal parameters (i.e., hypogenic karst parameters) can be automatically collected from the natural fracture network. Fracture properties (e.g., of the natural fracture network) can influence the geometric dissolutions of carbonates in the formation. By using fracture geometry and fracture property meshes, karst features can be consistently modeled in relation to hypogenic cave development or other geometries (e.g. vugs, sinkholes, etc.). Geological features, objects, scales and resulting geometries can be defined or generated through a graphical user interface. Therefore, karst features can be represented as sets of points or regions in three-dimensional space with a volumetric mesh. Additionally or alternatively, the simulated geological features and objects can also be scaled to reservoir flow simulators for use in predicting scaled karst geological objects.

[0019] Em alguns exemplos, dois tipos de cavernas podem ser classificados pela modelagem de uma formação cárstica. Um primeiro tipo de caverna pode incluir cavernas epigênicas, e um segundo tipo de caverna pode ser cavernas hipogênicas. As cavernas epigênicas podem ser formadas por uma recarga agressiva que desce da superfície da terra (por exemplo, a modelagem de objetos pode ser tratada nas seções abaixo como dolinas, vugs, eixos e conexões). Em alguns exemplos, as cavernas epigênicas podem ser modeladas como resultado de diferentes tipos de elementos arquitetônicos, tais como eixos verticais, tubos e canais de água subterrânea, dolinas, cânions, cavernas, furos de sumidouros, fraturas e semelhantes. Em alguns exemplos, as cavernas hipogênicas podem ser formadas por uma recarga agressiva de água subterrânea que sobe sob condições artesianas.[0019] In some examples, two types of caves can be classified by modeling a karst formation. A first type of cave may include epigenic caves, and a second type of cave may be hypogenic caves. Epigenic caves can be formed by aggressive recharge descending from the earth's surface (for example, object modeling can be addressed in the sections below as sinkholes, vugs, shafts, and connections). In some examples, epigenic caves can be modeled as the result of different types of architectural elements, such as vertical shafts, underground water pipes and channels, sinkholes, canyons, caves, sinkholes, fractures, and the like. In some examples, hypogenic caves may be formed by aggressive recharge of groundwater rising under artesian conditions.

[0020] As características cársticas epigênicas podem ser modeladas usando várias técnicas. Por exemplo, uma lista de objetos geológicos tridimensionais com geometrias específicas representando formas geomorfológicas que delimitam regiões no espaço para cavidades, passagens, eixos verticais, tubos, dolinas, eixos verticais pode ser modelada, simulada, visualizada e armazenada como malhas volumétricas. Os objetos geológicos podem envolver uma lista de parâmetros que varia de acordo com os tipos de objeto e geralmente uma faixa de valores que descrevem variações verticais, horizontais, laterais, mergulho preferencial, azimute e outros parâmetros adequados. Os parâmetros podem ser selecionados por uma entidade (por exemplo, um usuário, um geocientista, etc.). Para cada um dos parâmetros, uma variação máxima e mínima pode permitir que a entidade defina limites. Por exemplo, nominalmente em relação à modelagem de vugs, os parâmetros podem incluir eixos geométricos ortogonais de árvore com raio menor máximo e mínimo (por exemplo, direção tradicional y), raio maior (por exemplo, direção tradicional x), raio Rz (direção vertical), mergulho e azimute. Para o objeto geológico dolina, os parâmetros podem incluir o raio inferior da entrada superior (raio superior), comprimento e fator de forma, etc. Para modelar eixos verticais ou condutos horizontais não relacionados a fraturas (a geometria pode ser um cilindro ou uma caixa), uma distribuição de passagens verticais ou horizontais representando morfologias cársticas pode ser especificada. Parâmetros como (i) variações verticais, horizontais (x) e horizontais (y) mínimas e máximas para eixos verticais e (ii) comprimentos, raio, mergulho e azimute para condutos laterais podem ser usados. Superfícies que não estão necessariamente relacionadas a uma grade estratigráfica podem ser usadas como referência para simulação de dolinas e simulação de vugs. O controle de densidade pode ser alcançado selecionando um atributo de superfície relacionado à mesma grade de superfície de referência.[0020] Epigenic karst features can be modeled using various techniques. For example, a list of three-dimensional geological objects with specific geometries representing geomorphological shapes that delimit regions in space for cavities, passages, vertical axes, pipes, sinkholes, vertical axes can be modeled, simulated, visualized and stored as volumetric meshes. Geological objects may involve a list of parameters that vary with object types and generally a range of values that describe vertical, horizontal, lateral variations, preferred dip, azimuth, and other suitable parameters. Parameters can be selected by an entity (e.g. a user, a geoscientist, etc.). For each of the parameters, a maximum and minimum variation can allow the entity to define limits. For example, nominally in relation to vug modeling, parameters may include orthogonal tree axes with maximum and minimum minor radius (e.g., traditional y direction), major radius (e.g., traditional x direction), radius Rz (direction vertical), dip and azimuth. For the sinkhole geological object, the parameters may include the upper inlet lower radius (upper radius), length and shape factor, etc. To model vertical shafts or horizontal conduits unrelated to fractures (the geometry can be a cylinder or a box), a distribution of vertical or horizontal passages representing karst morphologies can be specified. Parameters such as (i) minimum and maximum vertical, horizontal (x) and horizontal (y) variations for vertical axes and (ii) lengths, radius, dip and azimuth for lateral conduits can be used. Surfaces that are not necessarily related to a stratigraphic grid can be used as reference for sinkhole simulation and vug simulation. Density control can be achieved by selecting a surface attribute related to the same reference surface grid.

[0021] Em alguns exemplos, a modelagem das características cársticas epigênicas pode ser realizada por um dispositivo de computação. O dispositivo de computação pode receber dados de entrada (dados de campo geológico, geralmente obtidos de análogos de afloramentos, dados sísmicos, drone ou outras medições geológicas). O dispositivo de computação pode selecionar um objeto geológico a ser simulado. O dispositivo de computação pode preencher parâmetros de objeto de acordo com um painel de parametrização de interface de usuário que coleta várias informações, tais como escalas geométricas tridimensionais.[0021] In some examples, modeling of epigenic karst features can be performed by a computing device. The computing device may receive input data (geological field data, generally obtained from outcrop analogues, seismic data, drone or other geological measurements). The computing device may select a geological object to be simulated. The computing device may populate object parameters according to a user interface parameterization panel that collects various information, such as three-dimensional geometric scales.

[0022] O dispositivo de computação pode simular uma localização de um objeto desejado usando um processo de ponto aleatório, um processo de ponto regionalizado, um processo de ponto de agrupamento com densidade apropriada (número de pontos por volume) ou quaisquer outros processos adequados. Cada localização povoada pode incluir uma semente para uma característica cárstica (objeto geológico) a ser gerada. O dispositivo de computação pode selecionar uma densidade de característica cárstica, que pode ser calculada a partir de atributos sísmicos, a partir de uma superfície de referência, a partir de uma grade estratigráfica tridimensional ou a partir de outro volume tridimensional preenchido. O dispositivo de computação pode simular um objeto geológico selecionado tridimensional e distribuir o objeto como conjuntos de pontos no espaço tridimensional. O dispositivo de computação pode realizar a simulação até que um número de elementos selecionados usando a interface de usuário seja alcançado de acordo com as regras de densidade. O dispositivo de computação pode realizar uma simulação cárstica resultante da união de nuvens de conjunto de pontos, malhas tridimensionais e semelhantes. Os parâmetros de geometria e descrição das características geomorfológicas cársticas epigênicas e leis geoestatísticas com intensidade podem ser selecionados. A intensidade pode ser usada para localizar sementes para uma distribuição espacial, como processo pontual de Poisson, processo de Poisson regionalizado ou processo de Cox, de uma característica cárstica.[0022] The computing device may simulate a location of a desired object using a random point process, a regionalized point process, a cluster point process with appropriate density (number of points per volume), or any other suitable processes. Each populated location can include a seed for a karst feature (geological object) to be generated. The computing device may select a karst feature density, which may be calculated from seismic attributes, from a reference surface, from a three-dimensional stratigraphic grid, or from another filled three-dimensional volume. The computing device can simulate a selected three-dimensional geological object and distribute the object as sets of points in three-dimensional space. The computing device can perform the simulation until a number of elements selected using the user interface is reached in accordance with the density rules. The computing device may perform a karst simulation resulting from the union of point set clouds, three-dimensional meshes, and the like. The geometry and description parameters of epigenic karst geomorphological features and geostatistical laws with intensity can be selected. Intensity can be used to locate seeds for a spatial distribution, such as point Poisson process, regionalized Poisson process, or Cox process, of a karst feature.

[0023] Os exemplos ilustrativos acima são dados para apresentar o leitor a matéria geral aqui discutida e não se destinam a limitar o escopo dos conceitos divulgados. As seções seguintes descrevem várias características e exemplos adicionais com referência aos desenhos, nos quais numerais semelhantes indicam elementos semelhantes e descrições direcionais são utilizadas para descrever os aspectos ilustrativos, mas, como os aspectos ilustrativos, não devem ser utilizados para limitar a presente divulgação.[0023] The illustrative examples above are given to introduce the reader to the general matter discussed here and are not intended to limit the scope of the concepts disclosed. The following sections describe various additional features and examples with reference to the drawings, in which like numerals indicate like elements and directional descriptions are used to describe the illustrative aspects, but, like the illustrative aspects, should not be used to limit the present disclosure.

[0024] A FIG. 1 é uma vista em perspectiva de uma formação cárstica 100 que inclui um conjunto de características cársticas 108a-d de acordo com um exemplo da presente divulgação. A formação cárstica 100, pode ser incluída ou pode incluir uma formação subterrânea 102 na qual as características cársticas 108a-d e um poço de referência 109 estão dispostos ou formados de outra forma. Outras características podem ser incluídas em relação à formação cárstica 100. A formação subterrânea 102 pode incluir um conjunto de camadas 103a-c que podem incluir várias formações rochosas carbonáticas, reservatórios subterrâneos e outros componentes adequados de formações subterrâneas. O poço de referência 109 pode ser formado na formação subterrânea 102 para extrair vários materiais, tais como água, óleo, vários gases, ou para outros fins adequados, tais como armazenamento de CO2.[0024] FIG. 1 is a perspective view of a karst formation 100 that includes a set of karst features 108a-d in accordance with an example of the present disclosure. Karst formation 100 may be included or may include an underground formation 102 in which karst features 108a-d and a reference well 109 are arranged or otherwise formed. Other features may be included in connection with the karst formation 100. The underground formation 102 may include a set of layers 103a-c that may include various carbonate rock formations, underground reservoirs, and other suitable components of underground formations. The reference well 109 may be formed in the underground formation 102 to extract various materials, such as water, oil, various gases, or for other suitable purposes, such as CO2 storage.

[0025] Como ilustrado, a formação cárstica 100 inclui quatro características cársticas 108a-d, mas outras quantidades adequadas de características cársticas 108 podem ser incluídas na formação cárstica 100. As características cársticas 108a-d podem incluir dolinas, vugs, fraturas, cavernas ou outras características cársticas adequadas. Em alguns exemplos, as características cársticas 108a-d podem ser semelhantes (por exemplo, cada uma das características cársticas 108a-d pode ser dolinas). Em outros exemplos, as características cársticas 108a-d podem ser diferentes (por exemplo, a característica cárstica 108a pode ser uma cavidade, a característica cárstica 108b pode ser uma dolina, a característica cárstica 108c pode ser uma caverna, a característica cárstica 108d pode ser uma fratura, etc.). Outras quantidades adequadas ou tipos de características cársticas 108 podem ser incluídas na formação cárstica 100.[0025] As illustrated, the karst formation 100 includes four karst features 108a-d, but other suitable amounts of karst features 108 may be included in the karst formation 100. The karst features 108a-d may include sinkholes, vugs, fractures, caves or other suitable karst features. In some examples, karst features 108a-d may be similar (e.g., each of karst features 108a-d may be sinkholes). In other examples, karst features 108a-d may be different (e.g., karst feature 108a may be a cavity, karst feature 108b may be a sinkhole, karst feature 108c may be a cave, karst feature 108d may be a fracture, etc.). Other suitable amounts or types of karst features 108 may be included in the karst formation 100.

[0026] Um dispositivo de computação 104 pode ser disposto na superfície 105 (ou qualquer outro local adequado) da formação subterrânea 102. O dispositivo de computação 104 pode ser acoplado comunicativamente a um dispositivo de medição 110 (por exemplo, um cabo de fibra óptica) para medir ou receber dados do poço de referência 109 ou outras fontes adequadas. O dispositivo de computação 104 pode incluir um processador e uma memória que pode armazenar instruções executáveis pelo processador para realizar várias operações em relação ao poço de referência 109 e à formação cárstica 100. Por exemplo, o dispositivo de computação 104 pode ser usado para simular uma rede de fratura e outras características adequadas em relação à formação cárstica 100 com base nas propriedades de fratura determinadas a partir de dados recebidos sobre o poço de referência 109 ou outras fontes adequadas. Além disso, o dispositivo de computação 104 pode aplicar a rede de fratura simulada juntamente com as propriedades de fratura para modelar uma característica de fratura em uma área de um poço alvo planejado na formação cárstica 100. Por conseguinte, a formação cárstica 100 pode ser modelada em relação aos poços alvo planejados sem implantar o dispositivo de medição 110. Em alguns exemplos, o dispositivo de computação 104 pode emitir um ou mais comandos para ajustar operações de poço, tais como operações de perfuração, operações de exploração, operações de produção, operações de injeção e semelhantes, em relação à formação cárstica 100. Por exemplo, os comandos podem otimizar ou melhorar as operações de poço realizadas. Além disso, a saída do dispositivo de computação 104 pode ser usada para abordar vários desafios, tais como corte de água e perda de circulação, associados com as operações de poço.[0026] A computing device 104 may be disposed on the surface 105 (or any other suitable location) of the underground formation 102. The computing device 104 may be communicatively coupled to a measuring device 110 (e.g., a fiber optic cable ) to measure or receive data from reference well 109 or other suitable sources. The computing device 104 may include a processor and a memory that may store processor-executable instructions to perform various operations with respect to the reference well 109 and the karst formation 100. For example, the computing device 104 may be used to simulate a fracture network and other suitable characteristics in relation to the karst formation 100 based on fracture properties determined from data received about the reference well 109 or other suitable sources. Furthermore, the computing device 104 can apply the simulated fracture network together with the fracture properties to model a fracture feature in an area of a planned target well in the karst formation 100. Accordingly, the karst formation 100 can be modeled relative to planned target wells without deploying the measuring device 110. In some examples, the computing device 104 may issue one or more commands to adjust well operations, such as drilling operations, exploration operations, production operations, of injection and the like, in relation to the karst formation 100. For example, the commands can optimize or improve the well operations carried out. Additionally, the output of the computing device 104 can be used to address various challenges, such as water shutoff and loss of circulation, associated with well operations.

[0027] Um ou mais poços alvo (não mostrados) podem ser planejados para serem realizados na formação subterrânea 102 (por exemplo, próximos ao poço de referência 109 ou em outros locais adequados). Os poços alvo podem ser planejados para serem formados perto do poço de referência 109, perto de uma ou mais das características cársticas 108a-d, ou uma combinação das mesmas. A perfuração de poços alvo perto da formação com características cársticas 108a-d pode apresentar vários desafios. Por exemplo, corte de água em uma operação de perfuração, perda de circulação em uma operação de completação e outros desafios semelhantes ou adequados podem ser encontrados. A modelagem das características cársticas 108a-d antes ou durante as operações de poço pode mitigar ou prevenir os desafios. Por exemplo, as características cársticas modeladas 108 podem ser usadas para ajustar uma operação de perfuração para evitar um corte de água, etc.[0027] One or more target wells (not shown) may be planned to be carried out in the underground formation 102 (e.g., close to the reference well 109 or in other suitable locations). Target wells may be designed to be formed near reference well 109, near one or more of karst features 108a-d, or a combination thereof. Drilling target wells near the 108a-d karst formation can present several challenges. For example, water cutoff in a drilling operation, loss of circulation in a completion operation, and other similar or suitable challenges may be encountered. Modeling 108a-d karst features before or during well operations can mitigate or prevent challenges. For example, the modeled karst features 108 can be used to adjust a drilling operation to avoid a water cut, etc.

[0028] A FIG. 2 é um bloco diagrama de um sistema de computação 200 para modelar uma formação cárstica 100 de acordo com alguns exemplos da presente divulgação. Os componentes mostrados na FIG. 2, tal como o processador 204, a memória 207, a fonte de energia 220 e o dispositivo de comunicação 201, podem ser integrados em uma única estrutura, tal como dentro de um único alojamento do dispositivo de computação 104. Alternativamente, os componentes mostrados na FIG. 2 podem ser distribuídos um do outro e em comunicação elétrica um com o outro.[0028] FIG. 2 is a block diagram of a computing system 200 for modeling a karst formation 100 in accordance with some examples of the present disclosure. The components shown in FIG. 2, such as the processor 204, the memory 207, the power supply 220, and the communication device 201, may be integrated into a single structure, such as within a single housing of the computing device 104. Alternatively, the components shown in FIG. 2 can be distributed from each other and in electrical communication with each other.

[0029] O sistema de computação 200 pode incluir o dispositivo de computação 104. O dispositivo de computação 104 pode incluir um processador 204, uma memória 207 e um barramento 206. O processador 204 pode executar uma ou mais operações para modelar uma ou mais características cársticas 108 da formação cárstica 100. O processador 204 pode executar instruções armazenadas na memória 207 para realizar as operações. O processador 204 pode incluir um dispositivo de processamento ou vários dispositivos de processamento ou núcleos. Exemplos não limitativos do processador 204 incluem um Arranjo de Portas Programáveis em Campo (“FPGA”), um circuito integrado de aplicação específica (“ASIC”), um microprocessador, etc.[0029] Computing system 200 may include computing device 104. Computing device 104 may include a processor 204, a memory 207, and a bus 206. The processor 204 may perform one or more operations to model one or more characteristics karst formation 108 of the karst formation 100. The processor 204 may execute instructions stored in the memory 207 to perform the operations. Processor 204 may include a processing device or multiple processing devices or cores. Non-limiting examples of processor 204 include a Field Programmable Gate Array (“FPGA”), an application-specific integrated circuit (“ASIC”), a microprocessor, etc.

[0030] O processador 204 pode ser acoplado comunicativamente à memória 207 por meio do barramento 206. A memória não volátil 207 pode incluir qualquer tipo de dispositivo de memória que retém informações armazenadas quando desligadas. Exemplos não limitativos da memória 207 podem incluir EEPROM, memória flash ou qualquer outro tipo de memória não volátil. Em alguns exemplos, pelo menos parte da memória 207 pode incluir um meio a partir do qual o processador 204 pode ler instruções. Uma mídia legível por computador pode incluir dispositivos eletrônicos, ópticos, magnéticos ou outros dispositivos de armazenamento capazes de fornecer ao processador 204 instruções legíveis por computador ou outro código de programa. Exemplos não limitativos de uma mídia legível por computador incluem (mas não estão limitados a) disco(s) magnético(s), chip(s) de memória, ROM, RAM, um ASIC, um processador configurado, armazenamento óptico ou qualquer outro meio no qual um processador de computador possa ler as instruções. As instruções podem incluir instruções específicas do processador geradas por um compilador ou intérprete a partir do código escrito em qualquer linguagem de programação de computador adequada, incluindo, por exemplo, C, C++, C#, Java, etc.[0030] Processor 204 may be communicatively coupled to memory 207 via bus 206. Non-volatile memory 207 may include any type of memory device that retains stored information when powered off. Non-limiting examples of memory 207 may include EEPROM, flash memory, or any other type of non-volatile memory. In some examples, at least part of the memory 207 may include a means from which the processor 204 may read instructions. A computer-readable medium may include electronic, optical, magnetic, or other storage devices capable of providing the processor with computer-readable instructions or other program code. Non-limiting examples of a computer-readable medium include (but are not limited to) magnetic disk(s), memory chip(s), ROM, RAM, an ASIC, a configured processor, optical storage, or any other medium in which a computer processor can read instructions. Instructions may include processor-specific instructions generated by a compiler or interpreter from code written in any suitable computer programming language, including, for example, C, C++, C#, Java, etc.

[0031] Em alguns exemplos, a memória 207 pode incluir instruções de programa de computador 210 para gerar e aplicar um mecanismo de modelagem 212. Por exemplo, as instruções 210 podem incluir o mecanismo de modelagem 212 que é executável pelo processador 204 para fazer com que o processador 204 modele as características cársticas 108. O mecanismo de modelagem 212 pode receber dados de entrada (por exemplo, do dispositivo de medição 110 que pode ser acoplado comunicativamente ao dispositivo de computação 104) que podem incluir propriedades de fratura e conjuntos de pontos que podem ser usados para projetar características de fratura do poço de referência 109 na formação cárstica 100. Por exemplo, o dispositivo de computação 104 pode receber dados indicando propriedades de fratura no poço de referência 109. O dispositivo de computação 104 pode usar os dados de entrada, através do mecanismo de modelagem 212, para determinar uma geometria de fratura da rede de fraturas em relação ao poço de referência 109. O dispositivo de computação pode usar o mecanismo de modelagem 212 para modelar características de fratura e outras características associadas à formação cárstica 100.[0031] In some examples, memory 207 may include computer program instructions 210 for generating and applying a modeling engine 212. For example, instructions 210 may include modeling engine 212 that is executable by processor 204 to do with allows processor 204 to model karst features 108. Modeling engine 212 may receive input data (e.g., from measuring device 110 that may be communicatively coupled to computing device 104) that may include fracture properties and point sets which can be used to project fracture characteristics of the reference well 109 into the karst formation 100. For example, the computing device 104 can receive data indicating fracture properties in the reference well 109. The computing device 104 can use the data from input, through the modeling engine 212, to determine a fracture geometry of the fracture network relative to the reference well 109. The computing device may use the modeling engine 212 to model fracture characteristics and other features associated with the karst formation. 100.

[0032] O dispositivo de computação 104 pode incluir uma fonte de energia 220. A fonte de energia 220 pode estar em comunicação elétrica com o dispositivo de computação 104 e o dispositivo de comunicações 201. Em alguns exemplos, a fonte de energia 220 pode incluir uma bateria ou um cabo elétrico (por exemplo, um cabo de aço). A fonte de energia 220 pode incluir um gerador de sinal AC. O dispositivo de computação 104 pode operar a fonte de energia 220 para aplicar um sinal de transmissão à antena 228 para gerar ondas eletromagnéticas que transmitem dados relativos ao poço de referência 109, ao mecanismo de modelagem 212, etc. para outros sistemas. Por exemplo, o dispositivo de computação 104 pode fazer com que a fonte de energia 220 aplique uma tensão com uma frequência dentro de uma faixa de frequência específica para a antena 228. Isso pode fazer com que a antena 228 gere uma transmissão sem fio. Em outros exemplos, o dispositivo de computação 104, em vez da fonte de energia 220, pode aplicar o sinal de transmissão à antena 228 para gerar a transmissão sem fio.[0032] The computing device 104 may include a power source 220. The power source 220 may be in electrical communication with the computing device 104 and the communications device 201. In some examples, the power source 220 may include a battery or an electrical cable (for example, a steel cable). The power source 220 may include an AC signal generator. The computing device 104 may operate the power source 220 to apply a transmission signal to the antenna 228 to generate electromagnetic waves that transmit data relating to the reference well 109, the shaping mechanism 212, etc. for other systems. For example, the computing device 104 may cause the power source 220 to apply a voltage with a frequency within a specific frequency range to the antenna 228. This may cause the antenna 228 to generate a wireless transmission. In other examples, the computing device 104, rather than the power source 220, may apply the transmission signal to the antenna 228 to generate the wireless transmission.

[0033] Em alguns exemplos, parte do dispositivo de comunicação 201 pode ser implementado no software. Por exemplo, o dispositivo de comunicações 201 pode incluir instruções adicionais armazenadas na memória 207 para controlar funções do dispositivo de comunicação 201. O dispositivo de comunicações 201 pode receber sinais de dispositivos remotos e transmitir dados para dispositivos remotos. Por exemplo, o dispositivo de comunicação 201 pode transmitir comunicações sem fio que são moduladas por dados através da antena 228. Em alguns exemplos, o dispositivo de comunicação 201 pode receber sinais (por exemplo, associados aos dados a serem transmitidos) do processador 204 e amplificar, filtrar, modular, mudar de frequência ou, de outra forma, manipular os sinais. Em alguns exemplos, o dispositivo de comunicação 201 pode transmitir os sinais manipulados para a antena 228. A antena 228 pode receber os sinais manipulados e gerar de forma responsiva as comunicações sem fio que transportam os dados.[0033] In some examples, part of the communication device 201 may be implemented in software. For example, communications device 201 may include additional instructions stored in memory 207 to control functions of communications device 201. Communications device 201 may receive signals from remote devices and transmit data to remote devices. For example, the communication device 201 may transmit wireless communications that are modulated by data through the antenna 228. In some examples, the communication device 201 may receive signals (e.g., associated with the data to be transmitted) from the processor 204 and amplify, filter, modulate, change frequency, or otherwise manipulate signals. In some examples, the communications device 201 may transmit the manipulated signals to the antenna 228. The antenna 228 may receive the manipulated signals and responsively generate wireless communications carrying the data.

[0034] O dispositivo de computação 104 pode incluir adicionalmente uma interface de entrada/saída 232. A interface de entrada/saída 232 pode se conectar a um teclado, um dispositivo apontador, um visor, outros dispositivos de entrada/saída de computador ou qualquer combinação dos mesmos. Um operador pode fornecer entrada usando a interface de entrada/saída 232. Os dados relativos ao poço de referência 109, a formação cárstica 100 ou a uma combinação dos mesmos podem ser exibidos a um operador de uma operação de poço através de um visor que está conectado ou faz parte da interface de entrada/saída 232. Os valores exibidos podem ser observados pelo operador, ou por um supervisor, da operação de poço, que pode fazer ajustes na operação do poço com base nos valores exibidos. Alternativamente, o dispositivo de computação 104 pode, em vez de exibir os valores, controlar ou ajustar automaticamente a operação do poço com base na formação cárstica modelada 100.[0034] The computing device 104 may additionally include an input/output interface 232. The input/output interface 232 may connect to a keyboard, a pointing device, a display, other computer input/output devices, or any combination thereof. An operator can provide input using the input/output interface 232. Data relating to the reference well 109, the karst formation 100, or a combination thereof can be displayed to an operator of a well operation through a display that is connected to or part of the input/output interface 232. The displayed values can be observed by the operator, or a supervisor, of the well operation, who can make adjustments to the well operation based on the displayed values. Alternatively, the computing device 104 may, instead of displaying the values, automatically control or adjust the operation of the well based on the modeled karst formation 100.

[0035] A FIG. 3 é um fluxograma de um processo 300 para modelar uma característica cárstica 108 de acordo com um exemplo da presente divulgação. No bloco 302, o dispositivo de computação 104 recebe os primeiros dados de entrada que incluem um conjunto de propriedades de fratura. Os primeiros dados de entrada podem estar relacionados com a formação cárstica 100 ou qualquer característica cárstica 108 da mesma. As propriedades de fratura podem incluir abertura, permeabilidade, porosidade ou outras propriedades de fratura da rede de fratura da formação subterrânea 102. Em alguns exemplos, o dispositivo de medição 110 pode medir (e incluir nos primeiros dados de entrada) abertura, permeabilidade e porosidade na rede de fratura da formação subterrânea 102 através do poço de referência 109. Em alguns exemplos, os primeiros dados de entrada podem incluir adicionalmente informações macro geométricas, tais como comprimento, largura, direção de mergulho e ângulo de mergulho, ou outras propriedades de fratura derivadas de sísmica da formação cárstica 100.[0035] FIG. 3 is a flowchart of a process 300 for modeling a karst feature 108 in accordance with an example of the present disclosure. In block 302, computing device 104 receives first input data that includes a set of fracture properties. The first input data may be related to the karst formation 100 or any karst feature 108 thereof. The fracture properties may include aperture, permeability, porosity, or other fracture properties of the fracture network of the underground formation 102. In some examples, the measuring device 110 may measure (and include in the first input data) aperture, permeability, and porosity. in the fracture network of the underground formation 102 through the reference well 109. In some examples, the first input data may additionally include macro geometric information, such as length, width, dip direction and dip angle, or other fracture properties derived from seismic analysis of the 100 karst formation.

[0036] No bloco 304, o dispositivo de computação 104 recebe segundos dados de entrada que incluem conjuntos de pontos gerados a partir de uma rede de fratura simulada. Os segundos dados de entrada podem indicar características de fratura na formação cárstica 100 e em relação ao poço de referência 109. Os segundos dados de entrada podem ser usados para representar características de fratura em ou próximo ao poço de referência 109. Em alguns exemplos, os segundos dados de entrada podem ser um conjunto de pontos tridimensionais que é conectado através de vértices, bordas e faces que podem formar um objeto geológico tridimensional. Por exemplo, os segundos dados de entrada podem ser usados para modelar cavernas como malhas volumétricas. Além disso, os segundos dados de entrada podem ser usados para gerar ou simular passagens tubulares para representar morfologias, tais como tubos, eixos verticais, passagens horizontais, cavidades (vugs) de vários tamanhos e orientações, cavernas freáticas abandonadas, dolinas e semelhantes.[0036] In block 304, computing device 104 receives second input data that includes sets of points generated from a simulated fracture network. The second input data may indicate fracture characteristics in the karst formation 100 and in relation to the reference well 109. The second input data may be used to represent fracture characteristics in or near the reference well 109. In some examples, the second input data can be a set of three-dimensional points that is connected through vertices, edges and faces that can form a three-dimensional geological object. For example, the second input data can be used to model caves as volumetric meshes. Furthermore, the second input data can be used to generate or simulate tubular passages to represent morphologies such as pipes, vertical shafts, horizontal passages, vugs of various sizes and orientations, abandoned phreatic caves, sinkholes, and the like.

[0037] No bloco 306, o dispositivo de computação 104 gera um conjunto de esqueletos de fratura usando os primeiros dados de entrada e os segundos dados de entrada. O conjunto de esqueletos de fratura pode ser usado para simular um conjunto de objetos geológicos tridimensionais que inclui uma fratura, uma cavidade (vug), uma dolina, uma passagem, uma caverna, ou uma combinação dos mesmos. Em alguns exemplos, os conjuntos de pontos podem ser gerados ou de outra forma recebidos a partir da geometria de fratura. Em alguns exemplos, os primeiros dados de entrada podem ser usados para representar os objetos geológicos tridimensionais como um conjunto de malhas de superfície triangulares.[0037] In block 306, computing device 104 generates a set of fracture skeletons using the first input data and the second input data. The fracture skeleton set can be used to simulate a set of three-dimensional geological objects that includes a fracture, a vug, a sinkhole, a passage, a cave, or a combination thereof. In some examples, point sets may be generated or otherwise received from the fracture geometry. In some examples, the first input data can be used to represent three-dimensional geological objects as a set of triangular surface meshes.

[0038] Em alguns exemplos, os conjuntos de pontos podem ser conectados para criar um gráfico que caracteriza um componente conectado como parte de um objeto geológico tridimensional. Adicionalmente ou alternativamente, o objeto geológico tridimensional pode ser criado ligando os pontos nos conjuntos de pontos dos segundos dados de entrada com um número suficiente de vizinhos mais próximos para obter objetos completos conectados. Em outros exemplos, os objetos conectados podem ser pós-processados reduzindo bordas selecionadas usando um algoritmo de árvore de extensão mínima ou outras técnicas adequadas. Outro exemplo de geração do conjunto de esqueletos de fratura pode incluir a contração iterativa das ramificações de extremidade dos objetos conectados ao longo de um eixo geométrico principal da fratura. Uma polilinha (por exemplo, uma linha contínua) dos objetos conectados pode ser obtida estreitando ainda mais os ramos de extremidade. Em alguns exemplos, a polilinha pode ser suavizada adaptando a discretização ao tamanho da fratura. A polilinha pode corresponder a um esqueleto de fratura.[0038] In some examples, sets of points can be connected to create a graph that characterizes a connected component as part of a three-dimensional geological object. Additionally or alternatively, the three-dimensional geological object can be created by connecting the points in the point sets of the second input data with a sufficient number of nearest neighbors to obtain complete connected objects. In other examples, connected objects may be post-processed by reducing selected edges using a minimum spanning tree algorithm or other suitable techniques. Another example of generating the fracture skeleton set may include iteratively contracting the end branches of connected objects along a main axis of the fracture. A polyline (e.g., a continuous line) of the connected objects can be obtained by further narrowing the end branches. In some examples, the polyline can be smoothed by adapting the discretization to the size of the fracture. The polyline may correspond to a fracture skeleton.

[0039] No bloco 308, o dispositivo de computação 104 modela uma ou mais características cársticas 108 com base nos esqueletos de fratura. O dispositivo de computação 104 pode usar os primeiros dados de entrada, os segundos dados de entrada e o esqueleto de fratura para modelar as características cársticas 108. As características cársticas modeladas 108 podem incluir imagens simuladas das características cársticas 108, parâmetros relativos às características cársticas 108 e outras informações de modelagem adequadas em relação às características cársticas 108. Em alguns exemplos, os esqueletos de fratura podem ser usados para gerar modelos simulados das características cársticas 108. Por exemplo, os esqueletos de fratura podem ser usados para simular cavernas hipogênicas. Em outros exemplos, o esqueleto de fratura também pode ser usado para simular fraturas, vugs, dolinas e semelhantes na formação cárstica 100. Em alguns exemplos, a formação cárstica 100 ou qualquer característica cárstica 108 da mesma pode ser modelada usando o esqueleto de fratura por um método grosseiro (por exemplo, em que objetos primitivos ou de outra forma básicas são povoados em torno do esqueleto de fratura), por um método fino (por exemplo, em que uma seção transversal associada ao esqueleto de fratura é deslizada ao longo do esqueleto de fratura), outros métodos adequados ou qualquer combinação dos mesmos.[0039] In block 308, computing device 104 models one or more karst features 108 based on fracture skeletons. The computing device 104 may use the first input data, the second input data, and the fracture skeleton to model the karst features 108. The modeled karst features 108 may include simulated images of the karst features 108, parameters relating to the karst features 108 and other suitable modeling information regarding karst features 108. In some examples, fracture skeletons can be used to generate simulated models of karst features 108. For example, fracture skeletons can be used to simulate hypogenic caves. In other examples, the fracture skeleton may also be used to simulate fractures, vugs, sinkholes, and the like in karst formation 100. In some examples, the karst formation 100 or any karst feature 108 thereof may be modeled using the fracture skeleton by a coarse method (e.g., in which primitive or otherwise basic objects are populated around the fracture skeleton), by a fine method (e.g., in which a cross section associated with the fracture skeleton is slid along the skeleton fracture), other suitable methods or any combination thereof.

[0040] As características cársticas modeladas 108 podem ser usadas para melhorar uma ou mais operações de poço em relação à formação cárstica 100. Por exemplo, o dispositivo de computação 104 pode usar as características cársticas 108 modeladas para determinar uma eficiência de recuperação para evitar o corte de água ou outros desafios em relação à formação de um poço alvo na formação subterrânea 102. Em alguns exemplos, as características cársticas 108 modeladas podem ser dimensionadas usando os conjuntos de pontos em torno de cada esqueleto de fratura para representar o casco volumétrico de cavidades associado às características cársticas 108 em relação à formação cárstica 100.[0040] The modeled karst features 108 may be used to improve one or more well operations relative to the karst formation 100. For example, the computing device 104 may use the modeled karst features 108 to determine a recovery efficiency to avoid the water cutoff or other challenges in relation to forming a target well in the underground formation 102. In some examples, the modeled karst features 108 can be scaled using the sets of points around each fracture skeleton to represent the volumetric shell of cavities associated with karst features 108 in relation to karst formation 100.

[0041] No bloco 310, o dispositivo de computação 104 emite uma ou mais características cársticas 108 modeladas para controlar uma operação de poço. Por exemplo, as características cársticas 108 podem ser usadas para projetar desafios potenciais associados com a operação de poço. Os desafios podem incluir corte precoce de água, perda de circulação, eficiência de recuperação, etc. O dispositivo de computação 104 pode emitir comando para controlar a operação do poço em resposta à determinação dos desafios com base nas características cársticas 108 modeladas. Por exemplo, o dispositivo de computação 104 pode ser usado para emitir um comando para ajustar parâmetros de uma operação de perfuração, parâmetros de uma operação de completação ou semelhantes para mitigar, prevenir ou superar os desafios.[0041] In block 310, computing device 104 outputs one or more karst features 108 modeled to control a well operation. For example, karst features 108 can be used to design potential challenges associated with well operation. Challenges may include early water shutoff, loss of circulation, recovery efficiency, etc. The computing device 104 may issue command to control the operation of the well in response to determining challenges based on the modeled karst features 108 . For example, the computing device 104 may be used to issue a command to adjust parameters of a drilling operation, parameters of a completion operation, or the like to mitigate, prevent, or overcome challenges.

[0042] A FIG. 4 é um fluxograma de um processo 400 para usar um ou mais objetos primitivos para modelar uma formação cárstica 100 de acordo com um exemplo da presente divulgação. No bloco 402, o dispositivo de computação 104 recebe um conjunto de parâmetros de objeto. Adicionalmente ou alternativamente, o dispositivo de computação 104 pode receber um ou mais esqueletos de fratura. Os parâmetros do objeto, o esqueleto de fratura ou uma combinação dos mesmos podem se relacionar com a formação cárstica 100, quaisquer características cársticas 108 dos mesmos, etc. Adicionalmente, ou alternativamente, o conjunto de parâmetros pode incluir vários parâmetros cársticos, por exemplo, parâmetros cársticos epigênicos e parâmetros cársticos hipogênicos para uso na simulação dos objetos primitivos. Os parâmetros do objeto podem incluir quaisquer outros parâmetros adequados que possam ser usados para modelar ou simular um objeto primitivo. Em alguns exemplos, o objeto primitivo pode ser um objeto simulado ou determinado com base em um esqueleto (por exemplo, o esqueleto de fratura).[0042] FIG. 4 is a flowchart of a process 400 for using one or more primitive objects to model a karst formation 100 in accordance with an example of the present disclosure. In block 402, computing device 104 receives a set of object parameters. Additionally or alternatively, the computing device 104 may receive one or more fracture skeletons. The parameters of the object, the fracture skeleton or a combination thereof may relate to the karst formation 100, any karst features 108 thereof, etc. Additionally, or alternatively, the parameter set may include various karst parameters, for example, epigenic karst parameters and hypogenic karst parameters for use in simulating the pristine objects. Object parameters may include any other suitable parameters that can be used to model or simulate a primitive object. In some examples, the primitive object may be a simulated object or determined based on a skeleton (for example, the fracture skeleton).

[0043] No bloco 404, o dispositivo de computação 104 simula um ou mais objetos primitivos na forma de conjuntos de pontos para circundar ou cobrir pelo menos uma parte dos esqueletos de fratura. Em alguns exemplos, o objeto primitivo pode incluir um ou mais objetos que podem ser usados para modelar uma característica cárstica 108 com base no esqueleto de fratura. Por exemplo, os conjuntos de pontos podem indicar vários objetos básicos que se estendem, que encapsulam ou que de outra forma se relacionam com o esqueleto de fratura. Em alguns exemplos, os objetos primitivos podem incluir um elipsoide, que pode ser atribuído a cada vértice do esqueleto de fratura, e um cilindro, que pode ser atribuído a cada borda do esqueleto de fratura. Os respectivos parâmetros de tamanho (por exemplo, raios de deformação de elipsoide e cilindro) e orientação dos objetos ou formas primitivos podem ser formulados para se ajustar à realidade geológica.[0043] In block 404, computing device 104 simulates one or more primitive objects in the form of sets of points to surround or cover at least a portion of the fracture skeletons. In some examples, the primitive object may include one or more objects that may be used to model a karst feature 108 based on the fracture skeleton. For example, sets of points may indicate various basic objects that extend, encapsulate, or otherwise relate to the fracture skeleton. In some examples, the primitive objects may include an ellipsoid, which can be assigned to each vertex of the fracture skeleton, and a cylinder, which can be assigned to each edge of the fracture skeleton. The respective size parameters (e.g. ellipsoid and cylinder deformation radii) and orientation of the primitive objects or shapes can be formulated to fit the geological reality.

[0044] No bloco 406, o dispositivo de computação 104 usa os objetos primitivos como conjuntos de pontos distribuídos para circundar os esqueletos de fratura. Por exemplo, os objetos primitivos podem ser correlacionados com, ou de outra forma associados com, os conjuntos de pontos distribuídos. O dispositivo de computação pode gerar (por exemplo, correlacionar) os conjuntos de pontos distribuídos a partir dos objetos primitivos. Ao fazer isso, o dispositivo de computação 104 pode ser configurado para construir a formação cárstica 100, ou qualquer característica cárstica 108 da mesma, aplicando os conjuntos de pontos distribuídos aos objetos primitivos e conectando os conjuntos de pontos em conformidade.[0044] In block 406, the computing device 104 uses the primitive objects as sets of distributed points to surround the fracture skeletons. For example, primitive objects may be correlated with, or otherwise associated with, distributed point sets. The computing device may generate (e.g., correlate) the distributed point sets from the primitive objects. In doing so, the computing device 104 can be configured to construct the karst formation 100, or any karst feature 108 thereof, by applying the distributed point sets to the primitive objects and connecting the point sets accordingly.

[0045] A FIG. 5 é um fluxograma de um processo 500 para simular uma característica cárstica 108 de uma formação cárstica 100 usando seções transversais associadas a esqueletos de fratura de acordo com um exemplo da presente divulgação. No bloco 502, o dispositivo de computação 104 simula seções transversais com base nas propriedades de fratura para o conjunto de esqueletos de fratura. Em alguns exemplos, as seções transversais podem ser baseadas nas propriedades de fratura em cada vértice de esqueleto no conjunto de esqueletos de fratura. Por exemplo, as seções transversais podem ser seções transversais elípticas que são determinadas com base em propriedades geológicas ou atributos associados ao esqueleto de fratura.[0045] FIG. 5 is a flowchart of a process 500 for simulating a karst feature 108 of a karst formation 100 using cross sections associated with fracture skeletons in accordance with an example of the present disclosure. In block 502, computing device 104 simulates cross sections based on fracture properties for the set of fracture skeletons. In some examples, the cross sections may be based on the fracture properties at each skeleton vertex in the set of fracture skeletons. For example, the cross sections may be elliptical cross sections that are determined based on geological properties or attributes associated with the fracture skeleton.

[0046] No bloco 504, o dispositivo de computação 104 distribui os conjuntos de pontos em torno do conjunto de seções transversais. As seções transversais podem ser correlacionadas com os conjuntos de pontos, e o dispositivo de computação 104 pode distribuir (ou de outra forma atribuir) os conjuntos de pontos às seções transversais. Por exemplo, o dispositivo de computação 104 pode atribuir um ou mais conjuntos de pontos a cada seção transversal elíptica para o esqueleto de fratura.[0046] In block 504, computing device 104 distributes the sets of points around the set of cross sections. The cross sections may be correlated with the point sets, and the computing device 104 may distribute (or otherwise assign) the point sets to the cross sections. For example, the computing device 104 may assign one or more sets of points to each elliptical cross section for the fracture skeleton.

[0047] No bloco 506, o dispositivo de computação 104 liga o conjunto de seções transversais por um processo de varredura para gerar uma característica cárstica 108 modelada. Em alguns exemplos, a característica cárstica 108 modelada pode incluir uma caverna volumétrica ou outra característica cárstica adequada 108. O processo de varredura pode envolver aplicar seções transversais, incluindo os conjuntos de pontos, ao longo do comprimento do esqueleto de fratura para gerar uma representação tridimensional da característica cárstica 108. Em alguns exemplos, o dispositivo de computação 104 pode distribuir malhas de superfície triangulares a partir dos conjuntos de pontos em torno do conjunto de seções transversais. Cada triângulo da malha de superfície triangular pode incluir um ponto central e dados armazenados relativos a atributos geológicos em locais correspondentes a cada triângulo. Por exemplo, os atributos geológicos podem incluir uma permeabilidade, uma porosidade e semelhantes. Cada triângulo pode ser exibido com uma indicação visual (por exemplo, cor, tamanho, distorção, etc.) dos atributos geológicos.[0047] In block 506, computing device 104 links the set of cross sections by a scanning process to generate a modeled karst feature 108. In some examples, the modeled karst feature 108 may include a volumetric cave or other suitable karst feature 108. The scanning process may involve applying cross sections, including point sets, along the length of the fracture skeleton to generate a three-dimensional representation of the karst feature 108. In some examples, the computing device 104 may distribute triangular surface meshes from the sets of points around the set of cross sections. Each triangle of the triangular surface mesh may include a center point and stored data relating to geological attributes at locations corresponding to each triangle. For example, geological attributes may include permeability, porosity, and the like. Each triangle can be displayed with a visual indication (e.g. color, size, distortion, etc.) of the geological attributes.

[0048] A FIG. 6 é um exemplo de um resultado modelado 600 de um objeto primitivo 604 de uma formação cárstica 100 de acordo com um exemplo da presente divulgação. O resultado modelado 600 inclui um esqueleto de fratura 602 e objeto primitivo 604 como na forma de conjuntos de pontos distribuídos. O objeto primitivo 604 pode ser formado ligando os conjuntos de pontos e pode ser de forma elipsoidal ou cilíndrica. Outras formas primitivas adequadas podem ser usadas. Em alguns exemplos, o resultado modelado 600 pode ser gerado usando as técnicas descritas em relação ao processo 400 da FIG. 4. O dispositivo de computação 104 pode simular o objeto primitivo 604 usando (por exemplo, aplicando) o objeto primitivo 604 (isto é, conjuntos de pontos distribuídos) que correspondem ao esqueleto de fratura 602) para gerar o resultado modelado 600, que pode representar uma ou mais características cársticas 108 de uma formação cárstica 100.[0048] FIG. 6 is an example of a modeled result 600 of a primitive object 604 of a karst formation 100 according to an example of the present disclosure. The modeled result 600 includes a fracture skeleton 602 and primitive object 604 as in the form of distributed point sets. The primitive object 604 can be formed by connecting sets of points and can be ellipsoidal or cylindrical in shape. Other suitable primitive forms can be used. In some examples, modeled output 600 may be generated using the techniques described in connection with process 400 of FIG. 4. The computing device 104 may simulate the primitive object 604 using (e.g., applying) the primitive object 604 (i.e., sets of distributed points) corresponding to the fracture skeleton 602) to generate the modeled result 600, which may represent one or more karst features 108 of a karst formation 100.

[0049] A FIG. 7 é um exemplo de um resultado modelado 700 de uma característica cárstica 108 de uma formação cárstica 100 usando seções transversais de acordo com um exemplo da presente divulgação. O dispositivo de computação 104 pode simular ou gerar um conjunto de seções transversais para o conjunto de esqueletos de fratura 704. Por exemplo, o dispositivo de computação 104 pode usar propriedades de fratura em cada vértice de esqueleto no conjunto de esqueletos de fratura 704 para determinar as seções transversais para gerar uma malha triangular 702. As propriedades de fratura podem incluir permeabilidade, porosidade, abertura ou quaisquer outras propriedades de fratura adequadas. As propriedades de fratura podem influenciar as propriedades das seções transversais. As propriedades podem incluir tamanho, localização e semelhantes em relação à malha triangular, que pode ser usada para representar uma característica cárstica 108. As propriedades de fratura também podem ser correlacionadas com o centroide de cada triângulo na malha triangular 702 durante a geração de esqueletos de fratura a partir dos conjuntos de pontos.[0049] FIG. 7 is an example of a modeled result 700 of a karst feature 108 of a karst formation 100 using cross sections in accordance with an example of the present disclosure. The computing device 104 may simulate or generate a set of cross sections for the set of fracture skeletons 704. For example, the computing device 104 may use fracture properties at each skeleton vertex in the set of fracture skeletons 704 to determine the cross sections to generate a triangular mesh 702. Fracture properties may include permeability, porosity, openness, or any other suitable fracture properties. Fracture properties can influence cross-sectional properties. Properties may include size, location, and the like with respect to the triangular mesh, which may be used to represent a karst feature 108. Fracture properties may also be correlated with the centroid of each triangle in the triangular mesh 702 during generation of skeletons. fracture from the sets of points.

[0050] A FIG. 8 é um exemplo de uma característica cárstica modelada de acordo com um exemplo da presente divulgação. A característica cárstica modelada pode incluir ou representar qualquer característica cárstica adequada 108. O dispositivo de computação 104 pode gerar ou de outra forma receber um sólido elevado 802 que corresponde aproximadamente a uma característica cárstica 108. O dispositivo de computação 104 pode identificar vértices de esqueleto de fratura do esqueleto de fratura 602 associado ao sólido elevado 802 e pode determinar ou receber um conjunto de seções transversais 804 definindo várias propriedades de fratura, tais como abertura, permeabilidade e porosidade, etc. O dispositivo de computação 104 pode ligar as seções transversais 804 juntas por um processo de varredura ao longo dos esqueletos de fratura para gerar a característica cárstica modelada, que pode ser representada como um objeto geológico tridimensional 806.[0050] FIG. 8 is an example of a karst feature modeled in accordance with an example of the present disclosure. The modeled karst feature may include or represent any suitable karst feature 108. The computing device 104 may generate or otherwise receive an elevated solid 802 that approximately corresponds to a karst feature 108. The computing device 104 may identify skeletal vertices of fracture of the fracture skeleton 602 associated with the elevated solid 802 and may determine or receive a set of cross sections 804 defining various fracture properties such as aperture, permeability and porosity, etc. The computing device 104 may link the cross sections 804 together by a scanning process along the fracture skeletons to generate the modeled karst feature, which may be represented as a three-dimensional geological object 806 .

[0051] A FIG. 9 é um exemplo de uma característica cárstica modelada com base em um conjunto de malhas triangulares 902 de acordo com um exemplo da presente divulgação. O dispositivo de computação 104 pode gerar o esqueleto de fratura para formar o resultado modelado 600 600 e pode gerar o conjunto de malhas triangulares 902. Em alguns exemplos, o dispositivo de computação 104 pode gerar as malhas triangulares 902 com base em atributos geológicos associados ao esqueleto de fratura 602 em vários locais (por exemplo, que correspondem a um local de triângulos da malha triangular 902). Em um exemplo, as propriedades de fratura podem ser integradas em um ou mais triângulos da malha triangular 902. A malha triangular 902 também pode incluir centroides correspondentes a cada triângulo da malha triangular 902 durante um processo de inicialização de conjunto de pontos. Durante o processo de contração do conjunto de pontos, as propriedades de fratura podem ser mantidas em pontos que passam pelas mesmas operações de interpolação.[0051] FIG. 9 is an example of a karst feature modeled based on a set of triangular meshes 902 in accordance with an example of the present disclosure. The computing device 104 may generate the fracture skeleton to form the modeled result 600 600 and may generate the set of triangular meshes 902. In some examples, the computing device 104 may generate the triangular meshes 902 based on geological attributes associated with the fracture skeleton 602 at various locations (e.g., corresponding to a location of triangles of the triangular mesh 902). In one example, fracture properties may be integrated into one or more triangles of the triangular mesh 902. The triangular mesh 902 may also include centroids corresponding to each triangle of the triangular mesh 902 during a point set initialization process. During the point set contraction process, fracture properties can be maintained at points that undergo the same interpolation operations.

[0052] A FIG. 10 é um exemplo de uma interface gráfica de usuário 1000 que pode ser usada para modelar uma formação cárstica 100 de acordo com um exemplo da presente divulgação. A interface de usuário 1000 pode incluir guias 1002 e subguias 1004. As abas 1002 podem corresponder a vários parâmetros cársticos. Por exemplo, as abas 1002 podem ser usadas para selecionar parâmetros cársticos epigênicos, parâmetros cársticos hipogênicos ou uma verificação de escala para uso na simulação de um objeto geológico tridimensional (por exemplo, uma ou mais características cársticas 108). As subguias 1004 podem ser usadas para dimensionar várias características cársticas 108 para um objeto geológico particular. Por exemplo, os objetos geológicos que podem ser dimensionados usando as subguias incluem cavidades, eixos, dolinas e semelhantes. Os objetos geológicos podem ser dimensionados para uma grade não estruturada para simular o objeto geológico tridimensional. Além disso, a interface de usuário 1000 pode incluir um segundo painel 1006 que pode ser usado para ajustar vários parâmetros opcionais, tais como superfície de referência, densidade de superfície, influência de espessura ou número de objetos geológicos.[0052] FIG. 10 is an example of a graphical user interface 1000 that can be used to model a karst formation 100 in accordance with an example of the present disclosure. The user interface 1000 may include tabs 1002 and subtabs 1004. The tabs 1002 may correspond to various karst parameters. For example, tabs 1002 may be used to select epigenic karst parameters, hypogenic karst parameters, or a scale check for use in simulating a three-dimensional geological object (e.g., one or more karst features 108). Subguides 1004 can be used to size various karst features 108 for a particular geological object. For example, geological objects that can be scaled using the subguides include cavities, shafts, sinkholes, and the like. Geological objects can be scaled to an unstructured grid to simulate the three-dimensional geological object. Additionally, user interface 1000 may include a second panel 1006 that may be used to adjust various optional parameters, such as reference surface, surface density, thickness influence, or number of geological objects.

[0053] A interface de usuário 1000 pode incluir uma interface que permite que entidades (por exemplo, usuários da interface de usuário 1000) parametrizem uma simulação de formação cárstica com vários parâmetros opcionais. Os parâmetros opcionais podem incluir vários parâmetros cársticos epigênicos e parâmetros cársticos hipogênicos. Em um exemplo, a interface de usuário 1000 pode ser usada para inserir ou selecionar os dados de entrada, objetos geológicos (por exemplo, cavernas, vugs, fraturas, dolinas ou passagens, etc.), propriedades de fratura e filtros para simulações cársticas.[0053] User interface 1000 may include an interface that allows entities (e.g., users of user interface 1000) to parameterize a karst formation simulation with various optional parameters. Optional parameters can include various epigenic karst parameters and hypogenic karst parameters. In one example, user interface 1000 may be used to enter or select input data, geological objects (e.g., caves, vugs, fractures, sinkholes or passes, etc.), fracture properties, and filters for karst simulations.

[0054] Em alguns exemplos, a interface gráfica do usuário 1000 pode ser usada para receber os dados de entrada (por exemplo, dados de campo geológico, geralmente obtidos a partir de análogos de afloramentos, dados sísmicos, drones ou outras medições geológicas) através das abas 1002 e para selecionar objetos geológicos a serem simulados ou modelados. Além disso, os parâmetros do objeto podem ser inseridos na interface gráfica do usuário 1000 através das subguias 1004, que podem coletar informações, tais como escalas geométricas tridimensionais, variações de objeto e variações de escala. Em alguns exemplos, a interface gráfica do usuário 1000 pode simular uma localização de um objeto desejado usando um processo de ponto aleatório, um processo de ponto regionalizado, um processo de ponto de agrupamento com densidade apropriada (número de pontos por volume) ou quaisquer outros processos adequados. Cada localização pode ser uma semente para as características cársticas ou objetos geológicos a serem gerados. Além disso, a interface gráfica de usuário 1000 pode definir uma densidade de característica cárstica que pode ser calculada a partir de atributos sísmicos, superfícies de referência extraídas, grades estratigráficas tridimensionais ou outro volume tridimensional preenchido adequado. Além disso, alguns locais de objetos podem se cruzar ou estar próximos a fraturas ou outras características ou horizontes de grade estratigráfica adequados (por exemplo, fraturas ou superfícies expostas).[0054] In some examples, the graphical user interface 1000 may be used to receive input data (e.g., geological field data, generally obtained from outcrop analogues, seismic data, drones, or other geological measurements) through of tabs 1002 and to select geological objects to be simulated or modeled. Additionally, object parameters may be entered into the graphical user interface 1000 through subtabs 1004, which may collect information such as three-dimensional geometric scales, object variations, and scale variations. In some examples, the graphical user interface 1000 may simulate a location of a desired object using a random point process, a regionalized point process, a cluster point process with appropriate density (number of points per volume), or any other appropriate processes. Each location can be a seed for karst features or geological objects to be generated. Additionally, the graphical user interface 1000 can define a karst feature density that can be calculated from seismic attributes, extracted reference surfaces, three-dimensional stratigraphic grids, or other suitable filled three-dimensional volume. Additionally, some object locations may intersect or be near fractures or other suitable stratigraphic grid features or horizons (e.g., fractures or exposed surfaces).

[0055] Em alguns exemplos, a interface gráfica do usuário 1000 pode simular um objeto geológico selecionado tridimensional e distribuir o objeto selecionado como conjuntos de pontos no espaço tridimensional em uma primeira área de exibição 1007. Além disso, a interface gráfica de usuário 1000 pode realizar simulação de carste em relação a uma união de nuvens de conjunto de pontos e malhas tridimensionais em uma segunda área de exibição 1008, que pode representar dissoluções e ampliações de fraturas, vugs, dolinas, passagens, cavernas ou outras características cársticas adequadas usando um modelo tridimensional. Em alguns exemplos, a interface de usuário 1000 pode ser usada para selecionar a geometria e os parâmetros de uma ou mais características geomorfológicas cársticas epigênicas, tais como vugs, dolinas, eixos verticais associados à água meteórica, carbonato com baixa razão de permeabilidade vertical para permeabilidade horizontal, leis geoestatísticas com intensidade e semelhantes. Em alguns exemplos, o dispositivo de computação 104 também pode criar um conjunto de filtros para simular características cársticas com base em uma direção de fratura particular, direção de mergulho, ângulo de mergulho, intervalo estratigráfico da rede de fratura e semelhantes.[0055] In some examples, the graphical user interface 1000 may simulate a selected three-dimensional geological object and distribute the selected object as sets of points in three-dimensional space in a first display area 1007. Additionally, the graphical user interface 1000 may perform karst simulation against a union of point set clouds and three-dimensional meshes in a second display area 1008, which may represent dissolves and magnifications of fractures, vugs, sinkholes, passages, caves, or other suitable karst features using a model three-dimensional. In some examples, the user interface 1000 may be used to select the geometry and parameters of one or more epigenic karst geomorphological features, such as vugs, sinkholes, vertical axes associated with meteoric water, carbonate with a low vertical permeability to permeability ratio. horizontal, geostatistical laws with intensity and the like. In some examples, the computing device 104 may also create a set of filters to simulate karst features based on a particular fracture direction, dip direction, dip angle, stratigraphic range of the fracture network, and the like.

[0056] Em alguns aspectos, sistemas, métodos e meios legíveis por computador não transitórios para modelar uma característica cárstica são fornecidos de acordo com um ou mais dos seguintes exemplos:[0056] In some aspects, non-transitory computer-readable systems, methods and means for modeling a karst feature are provided in accordance with one or more of the following examples:

[0057] Conforme usado a seguir, qualquer referência a uma série de exemplos deve ser entendida como uma referência a cada um desses exemplos disjuntivamente (por exemplo, “Exemplos 1 a 4” deve ser entendido como “Exemplos 1, 2, 3 ou 4”).[0057] As used below, any reference to a series of examples should be understood as a reference to each such example disjunctively (e.g., “Examples 1 to 4” should be understood as “Examples 1, 2, 3 or 4 ”).

[0058] O exemplo 1 é um sistema compreendendo: um processador; e um meio legível por computador não transitório compreendendo instruções que são executáveis pelo processador para fazer com que o processador execute operações compreendendo: receber primeiros dados de entrada que incluem uma pluralidade de propriedades de fratura em uma rede de fratura de uma formação subterrânea; receber segundos dados de entrada que incluem uma pluralidade de conjuntos de pontos de uma geometria de fratura da rede de fratura; gerar uma pluralidade de esqueletos de fratura dos primeiros dados de entrada e dos segundos dados de entrada; modelar uma característica cárstica com base na pluralidade de esqueletos de fratura; e emitir a característica cárstica para controlar uma operação de poço.[0058] Example 1 is a system comprising: a processor; and a non-transitory computer readable medium comprising instructions that are executable by the processor for causing the processor to perform operations comprising: receiving first input data that includes a plurality of fracture properties in a fracture network of an underground formation; receiving second input data that includes a plurality of sets of points of a fracture geometry of the fracture network; generating a plurality of fracture skeletons from the first input data and the second input data; modeling a karst feature based on the plurality of fracture skeletons; and emit the karst feature to control a well operation.

[0059] O exemplo 2 é o sistema do exemplo 1, em que os segundos dados de entrada compreendem uma pluralidade de malhas triangulares de superfície da pluralidade de conjuntos de pontos.[0059] Example 2 is the system of example 1, wherein the second input data comprises a plurality of surface triangular meshes of the plurality of point sets.

[0060] O exemplo 3 é o sistema do exemplo 1, em que a pluralidade de propriedades de fratura compreende abertura, permeabilidade e porosidade na rede de fratura da formação subterrânea.[0060] Example 3 is the system of example 1, in which the plurality of fracture properties comprises openness, permeability and porosity in the fracture network of the underground formation.

[0061] O exemplo 4 é o sistema do exemplo 1, em que a operação de modelagem de uma característica cárstica com base na pluralidade de esqueletos de fratura compreende: receber uma pluralidade de parâmetros de objeto incluindo tamanho, eixo geométrico principal e eixo geométrico menor; simular um objeto primitivo usando a pluralidade de parâmetros de objeto; e usar o objeto primitivo como uma pluralidade de conjuntos de pontos distribuídos para circundar a pluralidade de esqueletos de fratura para representar a característica cárstica.[0061] Example 4 is the system of example 1, wherein the operation of modeling a karst feature based on the plurality of fracture skeletons comprises: receiving a plurality of object parameters including size, major geometric axis and minor geometric axis ; simulate a primitive object using plurality of object parameters; and using the primitive object as a plurality of point sets distributed to surround the plurality of fracture skeletons to represent the karst feature.

[0062] O exemplo 5 é o sistema do exemplo 1, em que a operação de modelagem de uma característica cárstica com base na pluralidade de esqueletos de fratura compreende: simular uma pluralidade de seções transversais para a pluralidade de esqueletos de fratura com base na pluralidade de propriedades de fratura em cada vértice de esqueleto na pluralidade de esqueletos de fratura; distribuir a pluralidade de conjuntos de pontos em torno da pluralidade de seções transversais; e ligar a pluralidade de seções transversais por um processo de varredura para gerar uma caverna modelada volumétrica representando a característica cárstica.[0062] Example 5 is the system of example 1, wherein the operation of modeling a karst feature based on the plurality of fracture skeletons comprises: simulating a plurality of cross sections for the plurality of fracture skeletons based on the plurality of fracture properties at each skeleton vertex in the plurality of fracture skeletons; distributing the plurality of sets of points around the plurality of cross sections; and linking the plurality of cross sections by a scanning process to generate a volumetric modeled cave representing the karst feature.

[0063] O exemplo 6 é o sistema do exemplo 1, em que as operações compreendem ainda refinar a pluralidade de esqueletos de fratura reduzindo e descartando bordas selecionadas de cada esqueleto da pluralidade de esqueletos de fratura usando um algoritmo de árvore de extensão mínima.[0063] Example 6 is the system of example 1, wherein the operations further comprise refining the plurality of fracture skeletons by reducing and discarding selected edges of each skeleton of the plurality of fracture skeletons using a minimum spanning tree algorithm.

[0064] O exemplo 7 é o sistema do exemplo 1, em que as operações compreendem ainda gerar uma interface gráfica de usuário configurada para: receber parâmetros cársticos epigênicos e parâmetros cársticos hipogênicos para uso na simulação de um objeto geológico tridimensional que inclui uma fratura, um vug, uma dolina, uma passagem ou uma caverna; e dimensionar, usando os parâmetros cársticos epigênicos e os parâmetros cársticos hipogênicos, a característica cárstica para uma grade regular ou uma grade não estruturada para simular o objeto geológico tridimensional.[0064] Example 7 is the system of example 1, wherein the operations further comprise generating a graphical user interface configured to: receive epigenic karst parameters and hypogenic karst parameters for use in simulating a three-dimensional geological object that includes a fracture, a vug, a sinkhole, a passage or a cave; and scale, using the epigenic karst parameters and the hypogenic karst parameters, the karst feature to a regular grid or an unstructured grid to simulate the three-dimensional geological object.

[0065] O exemplo 8 é um método que compreende: receber primeiros dados de entrada que incluem uma pluralidade de propriedades de fratura em uma rede de fratura de uma formação subterrânea; receber segundos dados de entrada que incluem uma pluralidade de conjuntos de pontos a partir de uma geometria de fratura da rede de fratura; gerar uma pluralidade de esqueletos de fratura a partir dos primeiros dados de entrada e segundos dados de entrada; modelar uma característica cárstica com base na pluralidade de esqueletos de fratura; e emitir a característica cárstica para controlar uma operação de poço.[0065] Example 8 is a method comprising: receiving first input data that includes a plurality of fracture properties in a fracture network of an underground formation; receiving second input data that includes a plurality of sets of points from a fracture geometry of the fracture network; generating a plurality of fracture skeletons from the first input data and second input data; modeling a karst feature based on the plurality of fracture skeletons; and emit the karst feature to control a well operation.

[0066] O exemplo 9 é o método do exemplo 8, em que os segundos dados de entrada compreendem uma pluralidade de malhas triangulares de superfície da pluralidade de conjuntos de pontos.[0066] Example 9 is the method of example 8, wherein the second input data comprises a plurality of surface triangular meshes of the plurality of point sets.

[0067] O exemplo 10 é o método do exemplo 8, em que a pluralidade de propriedades de fratura compreende abertura, permeabilidade e porosidade na rede de fratura da formação subterrânea.[0067] Example 10 is the method of example 8, in which the plurality of fracture properties comprises openness, permeability and porosity in the fracture network of the underground formation.

[0068] O exemplo 11 é o método do exemplo 8, em que a modelagem de uma característica cárstica com base na pluralidade de esqueletos de fratura compreende: receber uma pluralidade de parâmetros de objeto incluindo tamanho, eixo principal e eixo menor; simular um objeto primitivo usando a pluralidade de parâmetros de objeto; e usar o objeto primitivo como uma pluralidade de conjuntos de pontos distribuídos para circundar a pluralidade de esqueletos de fratura para representar a característica cárstica.[0068] Example 11 is the method of example 8, wherein modeling a karst feature based on the plurality of fracture skeletons comprises: receiving a plurality of object parameters including size, major axis and minor axis; simulate a primitive object using plurality of object parameters; and using the primitive object as a plurality of point sets distributed to surround the plurality of fracture skeletons to represent the karst feature.

[0069] O exemplo 12 é o método do exemplo 8, em que a modelagem de uma característica cárstica com base na pluralidade de esqueletos de fratura compreende: simular uma pluralidade de seções transversais para a pluralidade de esqueletos de fratura com base na pluralidade de propriedades de fratura em cada vértice de esqueleto na pluralidade de esqueletos de fratura; distribuir a pluralidade de conjuntos de pontos em torno da pluralidade de seções transversais; e ligar a pluralidade de seções transversais por um processo de varredura para gerar uma caverna modelada volumétrica representando a característica cárstica.[0069] Example 12 is the method of example 8, wherein modeling a karst feature based on the plurality of fracture skeletons comprises: simulating a plurality of cross sections for the plurality of fracture skeletons based on the plurality of properties of fracture at each skeleton vertex in the plurality of fracture skeletons; distributing the plurality of sets of points around the plurality of cross sections; and linking the plurality of cross sections by a scanning process to generate a volumetric modeled cave representing the karst feature.

[0070] O exemplo 13 é o método do exemplo 8, em que a modelagem as operações compreendem ainda refinar a pluralidade de esqueletos de fratura reduzindo e descartando bordas selecionadas de cada esqueleto da pluralidade de esqueletos de fratura usando um algoritmo de árvore de extensão mínima.[0070] Example 13 is the method of example 8, wherein the modeling operations further comprise refining the plurality of fracture skeletons by reducing and discarding selected edges of each skeleton of the plurality of fracture skeletons using a minimum spanning tree algorithm .

[0071] O exemplo 14 é o método do exemplo 8, em que as operações compreendem ainda gerar uma interface gráfica de usuário configurada para: receber parâmetros cársticos epigênicos e parâmetros cársticos hipogênicos para uso na simulação de um objeto geológico tridimensional que inclui uma fratura, um vug, uma dolina, uma passagem ou uma caverna; e dimensionar, usando os parâmetros cársticos epigênicos e os parâmetros cársticos hipogênicos, a característica cárstica para uma grade regular ou uma grade não estruturada para simular o objeto geológico tridimensional.[0071] Example 14 is the method of example 8, wherein the operations further comprise generating a graphical user interface configured to: receive epigenic karst parameters and hypogenic karst parameters for use in simulating a three-dimensional geological object that includes a fracture, a vug, a sinkhole, a passage or a cave; and scale, using the epigenic karst parameters and the hypogenic karst parameters, the karst feature to a regular grid or an unstructured grid to simulate the three-dimensional geological object.

[0072] O exemplo 15 é um meio legível por computador não transitório compreendendo instruções que são executáveis por um dispositivo de processamento para fazer com que o dispositivo de processamento execute operações compreendendo: receber primeiros dados de entrada que incluem uma pluralidade de propriedades de fratura em uma rede de fratura de uma formação subterrânea; receber segundos dados de entrada que incluem uma pluralidade de conjuntos de pontos de uma geometria de fratura da rede de fratura; gerar uma pluralidade de esqueletos de fratura dos primeiros dados de entrada e dos segundos dados de entrada; modelar uma característica cárstica com base na pluralidade de esqueletos de fratura; e emitir a característica cárstica para controlar uma operação de poço.[0072] Example 15 is a non-transitory computer readable medium comprising instructions that are executable by a processing device for causing the processing device to perform operations comprising: receiving first input data that includes a plurality of fracture properties in a fracture network of an underground formation; receiving second input data that includes a plurality of sets of points of a fracture geometry of the fracture network; generating a plurality of fracture skeletons from the first input data and the second input data; modeling a karst feature based on the plurality of fracture skeletons; and emit the karst feature to control a well operation.

[0073] O exemplo 16 é o meio legível por computador não transitório do exemplo 15, em que os segundos dados de entrada compreendem uma pluralidade de malhas triangulares de superfície da pluralidade de conjuntos de pontos.[0073] Example 16 is the non-transitory computer readable medium of example 15, wherein the second input data comprises a plurality of surface triangular meshes of the plurality of point sets.

[0074] O exemplo 17 é o meio legível por computador não transitório do exemplo 15, em que a pluralidade de propriedades de fratura compreende abertura, permeabilidade e porosidade na rede de fratura da formação subterrânea.[0074] Example 17 is the non-transitory computer readable medium of example 15, wherein the plurality of fracture properties comprises openness, permeability and porosity in the fracture network of the underground formation.

[0075] O exemplo 18 é o meio legível por computador não transitório do exemplo 15, em que a operação de modelagem de uma característica cárstica com base na pluralidade de esqueletos de fratura compreende: receber uma pluralidade de parâmetros de objeto incluindo tamanho, eixo principal e eixo menor; simular um objeto primitivo usando a pluralidade de parâmetros de objeto; e usar o objeto primitivo como uma pluralidade de conjuntos de pontos distribuídos para circundar a pluralidade de esqueletos de fratura para representar a característica cárstica.[0075] Example 18 is the non-transitory computer readable medium of example 15, wherein the operation of modeling a karst feature based on the plurality of fracture skeletons comprises: receiving a plurality of object parameters including size, principal axis and minor axis; simulate a primitive object using plurality of object parameters; and using the primitive object as a plurality of point sets distributed to surround the plurality of fracture skeletons to represent the karst feature.

[0076] O exemplo 19 é o meio legível por computador não transitório do exemplo 15, em que a operação de modelagem de uma característica cárstica com base na pluralidade de esqueletos de fratura compreende: simular uma pluralidade de seções transversais para a pluralidade de esqueletos de fratura com base na pluralidade de propriedades de fratura em cada vértice de esqueleto na pluralidade de esqueletos de fratura; distribuir a pluralidade de conjuntos de pontos em torno da pluralidade de seções transversais; e ligar a pluralidade de seções transversais por um processo de varredura para gerar uma caverna modelada volumétrica representando a característica cárstica.[0076] Example 19 is the non-transitory computer readable medium of example 15, wherein the operation of modeling a karst feature based on the plurality of fracture skeletons comprises: simulating a plurality of cross sections for the plurality of fracture skeletons fracture based on the plurality of fracture properties at each skeleton vertex in the plurality of fracture skeletons; distributing the plurality of sets of points around the plurality of cross sections; and linking the plurality of cross sections by a scanning process to generate a volumetric modeled cave representing the karst feature.

[0077] O exemplo 20 é o meio legível por computador não transitório do exemplo 15, em que as operações compreendem ainda refinar a pluralidade de esqueletos de fratura reduzindo e descartando bordas selecionadas de cada esqueleto da pluralidade de esqueletos de fratura usando um algoritmo de árvore de extensão mínima.[0077] Example 20 is the non-transitory computer readable medium of example 15, wherein the operations further comprise refining the plurality of fracture skeletons by reducing and discarding selected edges of each skeleton of the plurality of fracture skeletons using a tree algorithm of minimum extension.

[0078] A descrição anterior de certos exemplos, incluindo exemplos ilustrados, foi apresentada apenas com o propósito de ilustração e descrição e não se destina a ser exaustiva ou limitar a divulgação às formas precisas divulgadas. Inúmeras modificações, adaptações e utilizações da mesma serão evidentes para os versados na técnica sem se afastar do escopo da divulgação.[0078] The foregoing description of certain examples, including illustrated examples, has been presented for illustration and description purposes only and is not intended to be exhaustive or to limit the disclosure to the precise forms disclosed. Numerous modifications, adaptations and uses thereof will be evident to those skilled in the art without departing from the scope of the disclosure.

Claims

System, characterized by the fact that it comprises:

- a processor; It is
- a non-transitory computer-readable medium comprising instructions that are executable by the processor to cause the processor to perform operations comprising:
- receiving first input data that includes a plurality of fracture properties in a fracture network of an underground formation;
- receiving second input data that includes a plurality of sets of points of a fracture geometry of the fracture network;
- generating a plurality of fracture skeletons from the first input data and the second input data;
- modeling a karst feature based on the plurality of fracture skeletons; It is
- issue the karst feature to control a well operation.

System according to claim 1, characterized in that the second input data comprises a plurality of surface triangular meshes of the plurality of point sets.

System according to claim 1, characterized in that the plurality of fracture properties comprises openness, permeability and porosity in the fracture network of the underground formation.

System, according to claim 1, characterized by the fact that the operation of modeling a karst feature based on the plurality of fracture skeletons comprises:

- receive a plurality of object parameters including size, major axis and minor axis;
- simulate a primitive object using plurality of object parameters; It is
- using the primitive object as a plurality of distributed point sets to surround the plurality of fracture skeletons to represent the karst feature.

System according to claim 1, characterized in that the operation of modeling a karst feature based on the plurality of fracture skeletons comprises:

- simulating a plurality of cross sections for the plurality of fracture skeletons based on the plurality of fracture properties at each skeleton vertex in the plurality of fracture skeletons;
- distributing the plurality of sets of points around the plurality of cross sections; It is
- linking the plurality of cross sections by a scanning process to generate a volumetric modeled cave representing the karst feature.

System according to any one of claims 1 to 5, characterized in that the operations further comprise refining the plurality of fracture skeletons by reducing and discarding selected edges of each skeleton of the plurality of fracture skeletons using a spanning tree algorithm. minimum.

System, according to any one of claims 1 to 5, characterized in that the operations further comprise generating a graphical user interface configured to:

- receive epigenic karst parameters and hypogenic karst parameters for use in simulating a three-dimensional geological object that includes a fracture, a vug, a sinkhole, a passage or a cave; It is
- scale, using epigenic karst parameters and hypogenic karst parameters, the karst feature to a regular grid or an unstructured grid to simulate the three-dimensional geological object.

Method, characterized by the fact that it comprises:

- receiving first input data that includes a plurality of fracture properties in a fracture network of an underground formation;
- receiving second input data that includes a plurality of sets of points of a fracture geometry of the fracture network;
- generating a plurality of fracture skeletons from the first input data and second input data;
- modeling a karst feature based on the plurality of fracture skeletons; It is
- issue the karst feature to control a well operation.

Method according to claim 8, characterized in that the second input data comprises a plurality of surface triangular meshes of the plurality of point sets.

Method according to claim 8, characterized in that the plurality of fracture properties comprises openness, permeability and porosity in the fracture network of the underground formation.

Method according to claim 8, characterized in that modeling a karst feature based on the plurality of fracture skeletons comprises:

Method according to any one of claims 8 to 12, further comprising refining the plurality of fracture skeletons by reducing and discarding selected edges of each skeleton of the plurality of fracture skeletons using a minimum spanning tree algorithm.

Method, according to any one of claims 8 to 12, characterized by the fact that it further comprises generating a graphical user interface configured to:

Non-transitory computer-readable medium comprising instructions that are executable by a processing device to cause the processing device to execute the method as defined in any one of claims 8 to 14.