CN110529077B - 在储层仿真中对交叉故障和复杂井眼进行建模 - Google Patents

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Abstract

为具有两种类型的内部边界(复杂井和故障、或者其它不连续性)的现场或储层模型自动地构造正交非结构化网格。所述方法用于为包含复杂故障平面和多侧向井两者的储层或现场构造仿真网格。提供了分层次的网格点生成、优先级赋予、冲突点去除系统，使得能够使用无约束Delaunay三角化。为储层仿真产生了具有良好的收敛性质的高质量正交非结构化网格。

Description

在储层仿真中对交叉故障和复杂井眼进行建模
本申请是基于2015年3月16日提交的、申请号为201580014561.X、发明创造名称为“在储层仿真中对交叉故障和复杂井眼进行建模”的中国专利申请的分案申请。
相关申请的交叉引用
本申请涉及用于储层仿真的建模，与以下两个申请一样：申请人的基于2013年2月18日提交的题为“Systems,Methods,and Computer-Readable Media for ModelingComplex Wellbores in Field-Scale Reservoir Simulation”的美国临时专利申请第61/766,056号(SA 5125)、在2014年2月4日提交的题为“Systems,Methods,and Computer-Readable Media for Modeling Complex Wellbores in Field-Scale ReservoirSimulation”的在先同时待审的美国专利申请第14/171,815号；以及与本申请同日提交的题为“Generating Unconstrained Voronoi Grids In A Domain Containing ComplexInternal Boundaries”的申请人的同伴美国专利申请第14/215,851号(SA 5263)。这些相关申请中的每一个通过引用合并于此用于所有目的。
技术领域
本发明涉及储层仿真中的建模，更具体地，涉及在在储层仿真中对交叉故障和复杂井眼进行建模。
背景技术
储层仿真是石油工业为地下油气储层的规划和开发而使用的主要工具。随着钻井技术的进步，为了改善这些储层中的产量和注入过程，越来越多地部署具有多个分支和复杂几何形状的井眼。大多数储层和现场具有仿真模型需要表示的内部不连续性，例如故障、大断裂、液压单元边界。同时，广泛地打钻复杂多分支井眼以更加优化地开采这些油气资源。使用结构化网格或CPG网格的现有仿真技术无法充分表示这些复杂的内部几何结构和边界。
上面提及的申请人的相关在先同时待审的美国专利申请序列号14/171,815涉及对复杂井的近井眼流进行准确建模以改善对这些井的性能预测。该建模允许储层分析师和工程师得到关于井和储层的改进的数据用于决策过程以开采可用资源。
所应用的储层仿真使用角点几何(corner-point geometry，CPG)网格来表示储层或域中的故障。CPG网格在部分储层网格中表示复杂交叉几何结构的故障时具有严重的困难。CPG网格的使用可导致难以对付的挤压区域，并且所产生的网格可以是高度非正交的。这会进而带来使用用于多相流仿真的多点流动近似的需要。不幸的是，所产生的线性系统更加难以求解和/或求解更加耗时。在图2A中示出了用于表示故障的现有技术CPG网格的示例。图2A中实际故障线示为实线并且近似故障线示为虚线。
现有技术仿真也使用了结构化笛卡尔网格的锯齿形边界来表示故障。这是对故障几何结构的非常粗糙的近似。虽然故障几何表示是粗糙的，但是该网格将具有良好的数值收敛性质。在图2B中示出了结构化笛卡尔网格的锯齿形边界的示例。
也已经进行了内部边界周围的非结构化网格化。就目前所知，大部分的非结构化网格化使用所谓的Delaunay三角化，其中所谓Voronoi网格为所生成的三角网格的双网格。
传统上，为了保持内部边界几何结构，所应用的Delaunay三角化必须受约束以将内部边界线作为所生成的三角形的边。在Branets等人的美国专利第8,212,814号“Generation of a Constrained Voronoi Grid in a Plane”中描述了该技术。在该技术的受约束Delaunay三角化期间，必须调整、重新定位或去除非结构化网格点，或者必须将新网格点明确地插入于内部边界附近，以满足约束标准以使得所生成的近内部边界三角形的边在内部边界上。这样的网格点调整程序被称为网格平滑化。这在计算上通常是昂贵的，特别是对于大仿真模型更是如此。此外，为满足边界会导致拥挤的网格区，但其代价是离散化的减弱、以及更加不令人满意的对储层仿真的收敛。
在现有技术中，在近交叉区域中，在Delaunay三角化期间保持来自内部边界中每一个的网格点，其进而会生成很多具有小角度的形状不好的三角形。在Heinemann等人的“Modeling Heavily Faulted Reservoirs,”SPE paper 48998,SPE Annual TechnicalConference and Exhibition,New Orleans,Louisiana,USA,Sept.27-30,1998中对此进行了讨论。结果，这样的不希望的三角形增大了建模复杂度并且引入了数值错误，其最终导致了流动仿真期间的离散化较差以及计算效率较差。
发明内容
简要地，本发明提供了新型改进计算机实施的方法，用于基于限定储层模型的内部边界几何结构和内部边界描述的输入数据以及基于储层模型中的井的井轨迹和竣工资料来生成地下储层的模型的非结构化网格。提炼内部边界几何数据以产生用于网格的网格单元点。通过连接相邻网格单元点来构建内部边界线以形成边界线段，并且在网格单元点处构造内部边界交叉圆。在相邻网格单元点的内部边界交叉圆的交叉点之间构造内部边界网格点。按优先级排序所生成的内部边界网格点。生成储层模型中的井点，并且按优先级排序所生成的井点。解决所生成的内部边界网格点与所生成的井网格点之间的冲突网格点。对解决后的网格点进行无约束Delaunay三角化，并且形成解决后的网格点的垂直平分网格以形成用于储层单元的数据的Voronoi网格。然后形成用于Voronoi网格的非结构化网格数据描述。
本发明还提供了新型改进数据处理系统，用于基于限定储层模型的内部边界几何结构和内部边界描述的输入数据以及基于储层模型中的井的井轨迹和竣工资料来生成地下储层的模型的非结构化网格。数据处理系统包括处理器，其提炼内部边界几何数据以产生用于网格的网格单元点，并且构建连接相邻网格单元点的内部边界线以形成边界线段。处理器在网格单元点处构造内部边界交叉圆，并且在相邻网格单元点的内部边界交叉圆的交叉点之间生成内部边界网格点。处理器按优先级排序所生成的内部边界网格点。处理器还生成储层模型中的井点，并且按优先级排序所生成的井点。然后处理器解决所生成的内部边界网格点与所生成的井网格点之间的冲突网格点。处理器对解决后的网格点进行无约束Delaunay三角化，并且形成解决后的网格点的垂直平分网格以形成用于储层单元的数据的Voronoi网格。然后处理器形成用于Voronoi网格的非结构化网格数据描述。
本发明还提供了新型改进数据存储装置，其在非暂时性计算机可读介质中存储有计算机可操作指令，用于使得数据处理系统基于限定储层模型的内部边界几何结构和内部边界描述的输入数据以及基于储层模型中的井的井轨迹和竣工资料来生成地下储层的模型的非结构化网格。存储在数据存储装置中的指令使得数据处理系统提炼内部边界几何数据以产生用于网格的网格单元点，并且构建连接相邻网格单元点的内部边界线以形成边界线段。指令还使得数据处理系统在网格单元点处构造内部边界交叉圆，并且在相邻网格单元点的内部边界交叉圆的交叉点之间生成内部边界网格点，并且按优先级排序所生成的内部边界网格点。指令还使得数据处理系统生成储层模型中的井点，并且按优先级排序生成的井点。然后指令使得数据处理系统解决所生成的内部边界网格点与所生成的井网格点之间的冲突网格点。然后指令使得数据处理系统对解决后的网格点进行无约束Delaunay三角化，形成解决后的网格点的垂直平分网格以形成用于储层单元的数据的Voronoi网格，并且形成用于Voronoi网格的非结构化网格数据描述。
本发明进一步提供了新型改进的计算机实施的方法，用于为储层模型形成流动和传送过程的模型，所述储层模型由多个网格单元组成，并且基于限定储层模型的内部边界几何结构和内部边界描述的输入数据，并且基于储层模型中的井眼的井轨迹和竣工资料，并且基于储层的Voronoi单元模型。接收针对一个网格单元和邻近网格单元的在储层中延伸的Voronoi单元列数据。确定所述网格单元与邻近网格单元之间的连接的性质，然后确定所述网格单元与邻近网格单元之间的流体流动和传送过程。
本发明进一步提供了新型改进数据处理系统，用于为储层模型形成流动和传送过程的模型，所述储层模型由多个网格单元组成，并且基于限定储层模型的内部边界几何结构和内部边界描述的输入数据，并且基于储层模型中的井眼的井轨迹和竣工资料，并且基于储层的Voronoi单元模型。所述数据处理系统包括处理器，其接收针对一个网格单元和邻近网格单元的在储层中延伸的Voronoi单元列数据。处理器确定所述网格单元与邻近网格单元之间的连接的性质，并且确定所述网格单元与邻近网格单元之间的流体流动和传送过程。
本发明还提供了数据存储装置，其将计算机可操作指令存储在非暂时性计算机可读介质中，所述指令用于使得数据处理系统为储层模型形成流动和传送过程的模型，所述储层模型由多个网格单元组成，并且基于限定储层模型的内部边界几何结构和内部边界描述的输入数据，并且基于储层模型中的井眼的井轨迹和竣工资料，并且基于储层的Voronoi单元模型。存储在数据存储装置中的指令使得数据处理系统接收针对一个网格单元和邻近网格单元的在储层中延伸的Voronoi单元列数据。所述指令还使得数据处理系统确定所述网格单元与邻近网格单元之间的连接的性质，并且确定所述网格单元与邻近网格单元之间的流体流动和传送过程。
附图说明
图1A是使用复杂井眼作为内部边界为该井眼进行建模而形成的一类边界网格的示意显示。
图1B是为将故障平面或其它不连续性作为内部边界进行建模而形成的一类边界网格的示意性显示。
图1C是根据本发明的为将具有嵌入式故障或其它不连续性的储层中的复杂井眼作为内部边界进行建模而形成的一类边界网格的示意性显示。
图2A是用于对诸如储层中的故障的不连续性进行建模的现有技术的角点几何或CPG边界网格的显示。
图2B是现有技术的包含三个故障平面的3D笛卡尔网格模型的顶视图的顶视图显示。
图3是根据本发明的用于在储层仿真中对交叉故障和复杂井眼进行建模的数据处理步骤的流程图的功能框图。
图4A、图4B、图4C、图4D、和图4E是示出在图3的数据处理步骤中形成的故障线的Z-线表示的示例的示意图。
图5是示出在图3的数据处理步骤中将故障Z-线和基准Z-线关联的z-线数据和指数参考的示意图。
图6是示出示例Voronoi单元列及其5个邻近单元列的示意图。
图7是根据本发明的用于为流动仿真提供图表和连接因子的数据处理步骤的流程图的功能框图。
图8是示出图7的数据处理步骤中的故障线两侧上的两个邻近Voronoi单元和顶点对旋转方向的示意图。
图9A、图9B、和图9C是示出在图7的数据处理步骤中使用对应的Z-线深度对可能重叠的区域进行定位的示意图。
图10A和图10B是示出包含两个储层(每一个包含井和故障)的非结构化网格现场模型的示例的示意图。
图11A和图11B分别是图10A和图10B的一部分的放大图。
图12A和图12B分别是图10A和图10B的其它部分的放大图。
图13是图11B的一部分的放大图。
图14是图12B的一部分的放大图。
图15是使用根据本发明形成的储层网格模型的动态储层仿真过程中的储层的一个层在一个时间步长中的含气饱和度的显示。
图16是根据本发明的用于在储层仿真中对交叉故障和复杂井眼进行建模的计算机网络的示意图。
具体实施方式
在附图中，图1A示出了边界网格20的Voronoi单元图18，其中根据在前引用的申请人的相关同时待审的美国专利申请序列号14/171,815形成了复杂井眼22的模型。根据此申请，井眼22被视为储层中的内部边界，并且通过在井眼轨迹路径28上使单元中心26对齐来生成Voronoi单元24。在本发明的上下文中，将根据申请人的相关同时待审的美国专利申请的内部边界称为类型1边界。
在图1B中示出了用于边界网格32的Voronoi单元图30，其中根据所引用的与本申请同日提交的申请人的同伴美国专利申请序列号14/215,851形成了故障线34的模型。根据此申请，形成边界网格30，使得Voronoi单元边与内部边界对齐。内部边界可以是模型内的故障平面或另一类型的不连续性。作为内部边界的其它此类不连续性可包括，例如，自然中的断裂或其它形式的不连续性，例如地质相或液压单元的边界。在本发明的上下文中，将根据同日提交的申请人的同伴美国专利申请的内部边界称为类型2边界。
储层可具有一个或多个复杂不规则且交叉的类型1和类型2两类内部边界。在图1C的Voronoi单元图36中示出了这种情况。储层仿真中的对这些内部边界附近的流体流动和传送的准确建模是重要的考虑因素。
本发明提供了构造在同一模型内同时满足对类型1和类型2两类边界的要求的无约束Voronoi网格的方法。本发明产生自动满足来自两类内部边界的边界约束的网格点集。这使得能够使用无约束Delaunay三角化。由此产生的Voronoi网格自动符合类型1和类型2两类内部边界。为了符合边界几何结构不需要网格平滑化、额外点插入、边掉换、或者现有网格点的去除。这相比现有技术是有利的，因为更好的网格质量和单元尺寸转化为更加有效和具有鲁棒性的储层仿真模型。局部网格拥挤和差质量网格可导致运行时间缓慢和仿真运行的收敛性差，并且在过去一直在限制实用储层仿真中的非结构化网格的使用。
利用本发明，作为用于无约束Voronoi网格生成的先验步骤，放置网格点并解决网格点之间的冲突。可以正确地对针对类型1和类型2两类边界的近内部边界流体流动和传送过程进行建模，而不需作为用于受约束Delaunay三角化方法的昂贵的后处理步骤的复杂的网格平滑化。其交叉区域附近的冲突的边界网格点在连同全部网格化标准一起对其中每一个的位置进行评估之后被最优地融合。
用于包括类型1和类型2两类内部边界的域的无约束Voronoi网格化方法
流程图F(图3)示出了数据处理系统D(图16)为执行根据本发明的近内部边界无约束Voronoi非结构化网格化而执行的用于交叉故障和井内部边界非结构化网格化的基本计算机处理序列、和在根据本发明的内部边界非结构化网格化的典型实施例中发生的计算方法。该程序同时满足具有冲突的类型1和类型2两类内部边界。
在步骤100，基于关键词的网格化输入文件被读入非结构化网格构建器中。网格化输入文件由必要的网格化详细信息组成，例如区定义(场区和储层区多边形)、区网格尺寸、故障数据描述、故障网格尺寸、井数据位置、地质模型文件以及诸如未来井数据和局部网格细化(LGR)准则的其它可选输入。该步骤是根据在上面通过引用合并的相关交叉引用申请的。
在步骤110和步骤120中，首先基于区多边形和网格尺寸来构造现场和储层网格点。网格点在现场或储层区中均匀分布，并且具有加权值以表示优先级。通常，储层网格点分布比场区中的网格点更精细并且优先级值比场网格点更高。这些步骤是根据上面引用的申请人的在先同时待审的美国专利申请序列号14/171,815来执行的。这样的优先级值被用在步骤190中以去除冲突点，如将讨论的那样。
在步骤130，如果选择应用LGR选项则构建LGR网格点。基于细化要求来创建指定的局部区域中的细化网格点。给细化网格点赋予比现场和储层网格点更高的优先级值，从而在细化网格点与现场或储层网格点冲突时可以保留局部细化点。这些步骤是根据上面引用的申请人的在先同时待审的美国专利申请序列号14/171,815来执行的。
从步骤100至步骤130的步骤是产生用于故障和井非结构化网格化的背景网格的预备步骤。故障网格化是在步骤140至步骤150中执行，而步骤160至步骤180中创建井网格点。
在步骤140，故障内部边界描述被读入非结构化网格构建器中。非结构化网格构建器与构建地质模型的商用储层仿真前处理软件兼容，并且在这样的软件(例如PETREL和GoCAD)中创建的内部边界表示数据(通常以角点几何CPG格式输出)被载入非结构化网格构建器中。该步骤是根据与本申请同日提交的题为“Generating Unconstrained VoronoiGrids in a Domain Containing Complex Internal Boundaries”的申请人的相关同伴美国专利申请序列号14/215,851来执行的。
在步骤150，以在前面引用的与本申请同日提交的申请人的同伴案例中描述的方式沿着故障几何结构并排生成故障网格点。这里的不同之处在于，当井路径接近至一个间隔以内并且井点间隔小于故障点间隔时，故障网格点间隔下降至井间隔。在从最近井路径离开一个间隔之后恢复故障点间隔。如果故障线与井轨迹交叉，则最近点是交叉点。在步骤150中，给故障网格点赋予最高优先级，其优先级值高于井点、LGR点、储层点、和场网格点。
对于网格点生成，井轨迹和竣工资料被读入步骤160的非结构化网格化软件中。然后在步骤170中基于井眼位置和井网格尺寸来选择井网格点。给井网格点赋予比除故障点外的所有其它点(LGR点、储层点、和场点)更高的优先级。该井点生成类似于上面引用的申请人的在先同时待审的美国专利申请序列号14/171,815，且还有一个额外处理。如果指定的故障点间隔小于井点间隔，则井网格点间隔下降至故障线间隔；从最近故障路径离开一个间隔之后恢复井点间隔。如果井轨迹与故障线交叉，则最近点是交叉点。否则，根据申请人的在先同时待审的美国专利申请序列号14/171,815来执行该方法步骤。
在步骤180，当储层网格点离井点落在用户指定的距离以内时触发多级四叉树网格点。每个连续的四叉树极的点具有比前级更高的优先级。四叉树点的优先级低于井网格点和故障网格点，但高于所有其它网格点类型。
可选地对井应用局部网格细化以提供井轨迹附近的进一步细化。沿井眼两侧的细化网格点的优先级高于四叉树点，但低于井点和故障点。
步骤190是对从先前网格点放置步骤中产生的一组网格点进行选择的先验网格点优化步骤。在每个类别的全部网格点中，融合程序考虑网格点位置和被赋予的优先级值。当两个网格点之间的距离测量小于该区所要求的间隔时会发生冲突。对于冲突的情况，较高优先级的网格点替换较低优先级的点。该步骤是按照类似于上面通过引用合并的相关交叉引用申请中描述的方法步骤来执行的，且还有包括故障点和井点两者的冲突点优先级等级结构。由此产生的网格点集是用于接下来的三角化步骤的点集。点放置和优先级策略的结合带来了高质量网格，其对数值储层仿真是有利的，并且同时还符合模型中指定的内部边界和网格间隔。
在步骤200，将无约束Delaunay三角化应用于所产生的点集。保留附带的网格点，在该步骤中不要求进一步的点的插入或去除。接下来，在步骤220中创建Delaunay三角化、垂直平分或PEBI网格的双之前，在步骤210中清除退化的边。该步骤是根据类似于上面通过引用合并的相关交叉引用申请的方法步骤来执行的。
在步骤230，为Voronoi网格生成非结构化网格数据描述。在步骤160中处理的井射孔间隔和轨迹被用于计算射孔位置，从而确定Voronoi单元指数和出-入位置。计算每个Voronoi单元处的静态属性，例如多孔性和渗透性。这些非结构化数据构成了来自根据本发明的无约束复杂内部边界非结构化网格化的输出数据集。该数据集是完整的且准备好传递给数据处理系统D中的储层仿真器R，储层仿真器R优选为用于执行非结构化网格仿真的并行储层仿真器，例如申请人的GigaPOWERS。
交叉故障数据描述和故障Z-线索引方法
在申请人的在先美国专利号8,463,586中描述了2.5D非结构化Voronoi网格几何数据。在以下部分中描述了描述复杂故障的额外数据和方法以及构造穿过故障面的流动项连接因子(flow-term connection factor)(也被称为可透性(transmissibi l ity))的关联并行方法。故障可透性被构建为本发明的重要组成部分，以在构建表示网格连接的分布式并行3D非结构化图表时确定可透性。
在被仿真区域内，可以存在多个故障表面。通过故障块任一侧的描述至每个地质层位的深度的一Z-线对来描述它们。故障表面可与其它故障平面交叉，或者也可不与其它故障平面交叉。多个故障表面可交叉而形成故障点迹(fault loci)，此处多个Z-线重叠，但是至每个层位的深度可彼此不同。
图4A至图4E是描绘一些故障线和故障表面的五个示例的顶视图。图4A描绘了针对两个故障块40a和40b之间的故障的故障线或Z-线40。图4B描绘了三个故障块41a、41b、和41c之间的两条故障线41和42。图4C描绘了四个故障块43a、43b、43c和43d之间的两条故障线43和44。图4D描绘了六个故障块45a、45b、45c、45d、45e和45f之间的三条故障线45、46和47。图4E描绘了五个故障块48a、48b、48c、48d和48e之间的三条故障线48、49和50。应该注意，图4A至图4E的Z-线可以是曲线，且不需要垂直。垂直Z-线的使用作为用于以下描述的示例，简化了该示例和对联系故障Z-线和基准Z-线的组织和指数参考的讨论。
在图5中描绘了数据组织，图5示出了将故障Z-线和基准Z-线关联的Z-线数据和指数参考。Voronoi网格的非故障顶点只有一条Z-线。Voronoi网格的故障顶点具有两个或更多重合的Z-线，但其深度在每个层位交叉处不同。将针对这些Z-线的数据细分为两个部分。首部针对基准Z-线，而尾部针对故障Z-线。通过Z-线来描述一列单元中的每个Voronoi单元顶点位置。Voronoi单元的顶点列表中的Z-线号可以是基准Z-线或故障Z-线。存储被称为故障Z-线参考的整数数组，其对对应于该故障z-线的基准Z-线号进行索引。每个故障Z-线具有基准Z-线参考。在本示例中，示出了图4B中的故障线1和故障线2的交叉处的三条Z-线。Z-线数据包含至模型的每个地质层位的深度。存在整数数组，其存储针对每个故障Z-线的基准Z-线指数。在该示例中，在图5中指示了针对故障Z-线B至基准Z-线A以及故障Z-线C至基准Z-线A的这些参考指数。
图6是Voronoi单元列60及其五个邻近单元列62的示例。分别在64处指示了Voronoi单元中心，并且在68处指示了Voronoi单元顶点。虚线66示意性地表示2D互连性图表的局部部分。
并行分布式图表构造方法和连接因子(可透性)的计算
在并行计算中，仿真域被分区为相等或近似相等数量的Voronoi单元列。分区的数量等于用于执行仿真的分布式计算处理的数量。Voronoi单元列的分区可包含或不包含故障平面。计算处理只需包含针对其拥有的Voronoi单元列的数据。
在盘文件中，存储全局数据作为用于整个仿真域的连续空间。这被称为盘存储中的全局数据存储。在并行计算机仿真中，每个计算处理只需将数据存储在属于其自身的网格分区的随机存取存储器(RAM)以及称为光环(halo)的一条幽灵单元中。这些数据要求一种索引系统，其为域分区中的每个局部单元分配该单元在全局数据空间中的位置。对于给定的数据集，局部单元数从一轮仿真运行至下一轮是可变的。申请人的在先美国专利号8,386,277和8,433,551讨论了该数据及其实现机制。
根据本发明来执行基于输入全局数据并具体参考额外数据和用于故障连接的方法的分布式并行图表的构造、以及用于故障可透性计算的方法。数据和故障连接方法都是分布式且局部的。
流程图B(图7)示出了根据本发明的数据处理系统D(图16)所执行的用于构建针对流动仿真的并行图表和连接因子的基本计算机处理序列、以及在根据本发明的典型实施例中发生的计算方法。
在步骤401，读取Voronoi单元列的2D连接性图表。Voronoi单元列与其邻近单元的连接性被描述为双向图表，并且以压缩备用行(CSR)格式存储。图6中示出了显示具有五个相邻邻近单元列的单元列的顶视图的示例，其中空点64表示单元中心，暗点68表示位于单元顶点的Z-线。
在步骤403，连接性图表被分区为针对Voronoi单元列的n个子域；列中的活动单元计数被用作图表分区中的节点权重。K-法分区方法将2D图表划分为相等工作负载的N个相等分区并且最小化切边。对于每个Voronoi单元列，针对每个顶点的Z-线号被存储为顶点列表。也被称为邻近性图表的Voronoi单元列连接性图表以及顶点列表均按照局部分区编号。构造并存储从局部编号到全局编号的数据参考。这提供了足够的信息来填充步骤405的每个处理i，以提取和处理全局盘数据存储中的数据元素。
步骤407是每个处理(例如处理i)的并行读取步骤，以仅读取其自身分区的数据。在该阶段，还未指定单元排序。因此，它是基于局部Z-线排序的。步骤409构造了局部到全局的参考，以方便3D并行分布式图表的构造，以表示用于流动仿真的每个Voronoi单元的单元对单元的连接。
利用本发明，既不存储也不要求全局数据数组。这对于可包含数十亿Voronoi单元的超大规模仿真模型是明显的优势，该超大规模仿真模型中的一个全局数据数组可以压垮典型HPC集群的一个计算节点上的可用RAM。
在步骤411，局部非结构化邻近性图表被用在外部Do循环中，以逐单元地经过整个局部连接列表。如果单元包含多于一个多孔性分区，则将它包括在循环中。识别了三种类型的连接：垂直连接、横向连接、同位连接。对于垂直连接，步骤413计算单元面面积和可透性，并且步骤415使非结构化图表增长并存储新可透性值。类似地，对于同位单元(多个多孔性，多个渗透性)，步骤417计算形状因子和可透性，并且步骤419使图表增长并存储可透性。
如果连接是横向连接，则步骤421搜索匹配的邻近Voronoi单元列。通过z-线坐标和Voronoi单元的两个相邻顶点处的深度来划定每个连接面。对于每个单元，内部Do循环经过该单元i的全部相邻单元j。然后，有内部Do双循环成对地经过该单元的顶点指数，顺时针经过单元i，逆时针经过邻近单元j，以定位单元i与j之间的共享边界。这在图8中示出。在根据几何数据的连接图表的构造中，循环每个Voronoi单元422的成对的单元顶点，在一个中顺时针循环，在另一个中逆时针循环，如指示的那样。这样做是为了定位故障线任一侧的公共边。顶点指数是z-线指数。如果指数是故障指数，则参考基准指数来寻找匹配。这是识别故障连接的步骤423。当找到了该单元i与邻近单元j之间的公共边界时存在双DO循环。
如果连接是故障连接，则执行步骤425。对于该单元、边和层，通过指定那个单元边的两个z-线的两个连续的z-线点来给出横向单元面。单元面是由四个空间点限定的四边形。对于邻近单元边，存在针对邻近列jc的NZ循环，其经过邻近单元列的全部层。对于邻近单元j、邻近边、以及邻近层，通过指定那个邻近单元边的两个z-线的两个连续的z-线点来给出横向单元面。
在步骤427和步骤429中，邻近列循环经过邻近单元面以寻找和计算该单元i与邻近单元列中的任何邻近单元j的所有重叠的面积。当存在重叠面积并且故障的可透性乘数非零时，计算在两个单元之间的连接因子，即，可透性。该单元i与邻近单元j之间的单元间可透性Tij计算为：
Figure BDA0002189041800000141
其中Fmult是故障可透性乘数，Ti是来自单元i的半可透性贡献并且具有如下形式：
Figure BDA0002189041800000142
其中
Figure BDA0002189041800000143
是单元i与j之间的有向重叠面积。di是单元i的从单元中心至面中心的有向距离，
Figure BDA0002189041800000144
是至单元面的法向渗透性。
在图9A、图9B和图9C中进一步示出了为形成故障可透性而进行的重叠面积的计算。一旦对左故障块430(图9A)上的每个单元定位了公共边，则使用对应的z-线深度来定位与右故障块430b(图9B)的每个单元的可能的重叠面积。通过四个角点坐标来描述每个单元面。对于重叠的单元面，显示430d中指示了故障连接430c(图9C)。步骤431使连接图表增长并且存储所计算的可透性。当邻近列深度的顶在该列深度的底之下时，步骤433使用邻近Z-线的深度比较来退出NZ循环。
如果连接不是故障连接，则执行步骤435。在此情况下，
Figure BDA0002189041800000151
就是用于可透性计算的该单元的面的面积。未使用故障可透性乘数Fmult。其它项的含义同在上述方程中陈述的那些。步骤437使连接图表增长并且存储所计算的可透性。
对于矩阵解，改变单元排序以及连接图表排序的序列以增强矩阵方程的解。在申请人的在先美国专利号8,386,277和8,433,551中讨论了这些方面。
本发明同时符合仿真域中的两种类型的内部边界。类型1边界对应于通过Voronoi单元中心的位置追踪的井眼轨迹。类型2边界对应于通过Voronoi单元的边追踪的诸如故障线的域不连续性。两类边界均可在仿真域中交叉和拥挤。边界附近的网格点密度可通过用户规范来最优地控制。
本发明最优地生成网格点并给网格点赋予优先级，解决网格点冲突以获得最优点集。最优点集被用在无约束Delaunay三角化中。垂直平分(PEBI)法用于生成Voronoi双网格。所得到的离散化是正交的，并且使内部边界最优地符合期望的Voronoi网格单元密度。离散化在有限体积法(FVM)中尽力进行两点流动近似(TPFA)，从而为储层仿真带来准确、有效、高保真度、且数值收敛的离散化。
本发明的网格化方法为包含多种类型的内部边界(复杂井、故障、和其它不连续性)的域(储层或现场)生成非结构化网格，并且是储层仿真器前处理的组成部分。本发明是非结构化网格仿真工作流的模块。
对于非结构化网格仿真，需要包括非结构化网格几何及连接性数据、所生成的非结构化网格中的井眼轨迹和竣工几何、z-线数据空间中的故障信息的一组特定非结构化数据。在前引用的申请人的美国专利号8,386,227和同时待审申请号14/171,815提供了关于这样的一组非结构化数据的部分信息。本发明为进行并行储层仿真而提供了额外故障z-线关系数据、以及该数据如何用于生成并行分布式图表以及用于计算故障平面上的单元间连接因子(可透性)。
已经根据本发明成功进行了储层仿真，并且该储层仿真表明了与使用结构化网格的现有技术方法比较时的结果上的改善。作为示例使用了案例研究，其中使用了已知包括具有70个类型1内部边界和21个类型2内部边界(其中一些交叉)的2个储层的全场仿真模型。
通过使用相同的无约束Voronoi网格化方法来进行了两个非结构化网格化。然而，在如图10A所示的第一网格化中，示出了仅对类型1内部边界应用了本发明的网格化的显示，其中网格不符合故障线440a和440b。因此Voronoi单元边不符合类型2边界几何结构。井群442a和442b附近的网格符合类型1(井几何结构)但不符合类型2(故障几何结构)。在图10B中，显示了为建模类型1和类型2两类内部边界而应用了本发明的网格化。故障线444a和444b附近的网格符合故障几何结构。井群446a和446b附近的网格符合类型1和类型2两类内部边界。图10B清楚地示出，无约束Voronoi网格化方法实现了最优解，以符合全部内部边界(类型1和类型2两类)以及对目标储层仿真要求所期望的网格尺寸和间隔。
图11A和图11B是针对被研究的两个储层中第一个的图10A的储层模型网格化的放大图。图11A中的网格位置448清楚地示出类型2边界未被符合，图11B中的网格位置450清楚地示出两类边界均被符合。图12A和图12B是针对被研究的两个储层中第二个的图10B的储层模型网格化的放大图。图12A中的网格位置452清楚地示出类型2边界未被符合，图12B中的网格位置454清楚地示出两类边界均被符合。
图13是图11B的进一步放大图，图14是图12B的进一步放大图。图13和图14示出了区域456和区域458(其中类型1和类型2边界在一些区域中重叠或拥挤)的更多细节、以及本发明如何能在网格冲突的附近最优地放置好质量Voronoi单元。
已经为所生成的非结构化网格模型进行了使用申请人的GigaPOWERS仿真器的并行储层仿真。图15示出了储层的一个层在一个时间步长中的含气饱和度。指定的内部边界几何结构周围的Voronoi网格表示也在故障线位置460a至460e处和井轨迹位置462a至462c处清楚地可见。在该模型中，因为故障是密封的，所以在储层通过井来排水时流体不能流过故障表面。正确地表示关系到诸如密封故障的这些储层不连续性的近井流动以获得更加准确的性能预测的重要性是无论如何强调都不为过的。
数据处理系统
如图16所示，数据处理系统D包括计算机500，其具有主节点处理器502和耦接至处理器502以在其中存储操作指令、控制信息和数据库记录的存储器504。数据处理系统D优选为具有诸如来自英特尔公司或者高级微型装置(AMD)的节点的多核处理器，或者为HPCLinux集群计算机。数据处理系统D还可以是合适的处理容量的任何传统类型的大型计算机，诸如从Armonk,N.Y.的国际商业机器(IBM)或者其它资源中可用的那些。数据处理系统D在一些情况下还可以是合适的处理容量的任何传统类型的计算机，诸如个人计算机、笔记本计算机、或任何其它合适的处理设备。因此应当理解，大量商业上可用的数据处理系统以及计算机类型可被用于此目的。
处理器502可被操作员或用户通过接口506访问，并且可用于使用输出图形用户显示器504来显示根据本发明获得的输出数据或处理结果的记录。输出显示器504包括诸如打印机和输出显示屏幕的组件，输出显示屏幕能够以图表、数据表、图形图像、数据图等的形式提供打印输出信息或可视显示，作为输出记录或图像。
计算机500的用户接口506还包括合适的用户输入装置或输入/输出控制单元80以提供用户访问，以控制或访问信息和数据库记录并且操作计算机500。数据处理系统D还包括存储在计算机存储器中的数据的数据库512，其中存储器可以是内部存储器504、或者外部的、网络化的或非网络化的存储器，如在关联数据库服务器520中的516处所指示。
数据处理系统D包括存储在计算机500的非暂时性存储器504中的程序代码522。根据本发明的程序代码522为计算机可操作指令的形式，其使得数据处理器502根据本发明以已经阐述的方式在储层仿真中对交叉故障和复杂井眼进行建模。
计算机存储器504还包含以根据申请人的在先同时待审的美国申请的无约束网格化模块U的非暂时性形式存储的计算机操作指令、储层仿真器模块R、以及由处理器502操纵和处理的来自数据库512的数据。
应当注意，程序代码522可以是微代码、程序、例行程序、或符号计算机可操作语言的形式，其提供控制数据处理系统D的功能并且指导其操作的具体的一组命令操作。程序代码522的指令可存储在数据处理系统D的存储器504中，或者存储在计算机磁盘、磁带、传统硬盘驱动器、电子只读存储器、光学存储装置、或者其上存储有计算机可用非暂时性介质的其它合适的数据存储装置上。程序代码522还可包括在作为非暂时性计算机可读介质的诸如服务器90的数据存储装置上，如示出。
数据处理系统D可包括单个CPU、或者如图16所示的计算机集群，其包括使其能够操纵数据和从输入数据获得输出数据的计算机存储器和其它硬件。集群是通过网络连接的被称为节点的计算机的集合。通常集群具有一个或多个头节点或主节点502，其用于对被称为处理节点524的其它节点的活动进行同步。处理节点524全部执行相同的计算机程序并且独立地处理表示储层的不同的网格段。
因此，在利用本发明为储层仿真进行建模时，对来自多个数据源和数据库、地质模型、仿真模型的关于场、储层、故障、井眼细节的输入数据进行聚集并提供为输入数据。由仿真工程师为控制每个区和域中的网格尺寸而指定的控制参数、以及诸如四叉树细化的网格化选项也被提供为输入。
然后应用同时符合域中的多种类型的内部边界的本发明的网格化方法、以及储层仿真的网格尺寸和质量要求。所生成的网格信息、井眼射孔信息、故障描述和内插属性数据被写入盘存储器作为模型数据文件。
存储在盘存储器上的模型数据文件是用于并行非结构化网格储层仿真的输入文件。然后，在并行储层仿真过程中，优选在集群计算机中使用多个计算处理来求解仿真问题。集群中的每个处理进行域的分区(称为子域)的计算。并行图表生成方法和可透性计算方法可用于构造流动仿真的单元间连接性信息。
本发明通过增强非结构化近井建模能力来对申请人的同时待审美国专利申请号14/171,815的处理方法进行扩展，以在非结构化网格储层仿真框架中包括诸如故障或其它不连续性的复杂内部边界。利用本发明，增强了非结构化网格处理，以提供具有对多种类型的内部边界的准确建模的集成网格建模，内部边界可包括复杂井眼、故障、大断裂、或其它类型的不连续性的组合。本发明不需要复杂的网格平滑化步骤，并且无需应用受约束标准就能产生高质量的符合边界的网格。
申请人的同时待审美国专利申请号14/171,815的冲突点去除方法被进一步改进为包括内部边界网格点。在无约束Voronoi网格化过程中，域中的全部内部边界网格点被赋予加权值；此后进行点优化程序以去除彼此过于靠近的冲突的内部边界网格点。给更好地满足近内部边界网格密度要求的内部边界网格点赋予更高的优先级，从而可以同时满足网格密度和内部边界建模要求两者。结果，保持了内部边界网格点之间的最优间隔，并且生成了具有期望角度和形状的三角形，从而得到了对储层仿真的更好的近似。
已经充分描述了本发明，以使本领域技术人员可再现并获得本文的发明中提到的结果。但是，本技术领域的任何技术人员，作为本发明的对象，可进行未在本申请中描述的修改，以将这些修改应用于确定的方法，或者在其性能和效用中需要所附权利要求中主张的主题；这样的结构应涵盖于本发明的范围内。
应当注意和理解的是，可在不脱离随附权利要求中阐述的本发明的精神或范围的前提下，对上面详细描述的本发明进行改进和修改。

Claims (30)

1.一种计算机实施的方法，用于为储层模型形成流动和传送过程的模型，所述储层模型由多个网格单元组成，并且基于限定储层模型的内部边界几何结构和内部边界描述的输入数据，并且基于储层模型中的井眼的井轨迹和竣工资料，并且基于储层的Voronoi单元模型，所述方法包括如下计算机实施的步骤：
(a)接收针对一个网格单元和邻近网格单元的在储层中延伸的Voronoi单元列数据；
(b)确定所述网格单元与邻近网格单元之间的连接的性质；以及
(c)确定所述网格单元与邻近网格单元之间的流体流动和传送过程。
2.根据权利要求1所述的计算机实施的方法，其中所确定的连接的性质是垂直的，并且其中确定流体流动和传送过程的步骤包括：确定针对单元之间的连接的面的面积和可透性。
3.根据权利要求1所述的计算机实施的方法，其中所确定的连接的性质是横向的，并且还包括确定所述横向连接是否为故障边的步骤，并且：
(a)如果是，则确定所述网格单元与邻近网格单元之间是否存在重叠，并且确定针对重叠的单元之间的连接的面的面积和可透性；
(b)如果否，则确定针对单元之间的连接的面的面积和可透性。
4.根据权利要求1所述的计算机实施的方法，其中所确定的连接的性质是同位的，并且其中确定流体流动和传送过程的步骤包括：确定针对单元之间的所述同位连接的形状因子和可透性。
5.根据权利要求1所述的计算机实施的方法，还包括如下步骤：在存储器中更新所确定的所述网格单元与邻近网格单元之间的流动因子和传送过程。
6.根据权利要求1所述的计算机实施的方法，还包括针对储层模型的每个网格单元迭代地重复如下步骤的步骤：接收Voronoi单元列数据、确定连接的性质、以及确定流体流动和传送过程。
7.根据权利要求1所述的计算机实施的方法，其中所述计算机是由多个处理节点组成的计算机集群，并且还包括如下步骤：对储层网格的单元进行分区，以在多个处理节点中平等分配。
8.根据权利要求7所述的计算机实施的方法，其中多个处理节点针对储层模型的所分配的网格单元执行如下步骤：接收Voronoi单元列数据、确定连接的性质、以及确定流体流动和传送过程。
9.根据权利要求8所述的计算机实施的方法，还包括如下步骤：在处理节点中接收其自身的分区的Voronoi单元列数据；针对储层模型的所分配的网格单元之间的每个连接迭代地重复确定连接的性质、以及确定流体流动和传送过程的步骤。
10.根据权利要求1所述的计算机实施的方法，还包括如下步骤：接收属于其网格分区的Voronoi单元列数据；针对储层模型的网格单元之间的每个连接迭代地重复确定连接的性质、以及确定流体流动和传送过程的步骤。
11.一种数据处理系统，用于为储层模型形成流动和传送过程的模型，所述储层模型由多个网格单元组成，并且基于限定储层模型的内部边界几何结构和内部边界描述的输入数据，并且基于储层模型中的井眼的井轨迹和竣工资料，并且基于储层的Voronoi单元模型，所述数据处理系统包括执行如下步骤的处理器：
(a)接收针对一个网格单元和邻近网格单元的在储层中延伸的Voronoi单元列数据；
(b)确定所述网格单元与邻近网格单元之间的连接的性质；以及
(c)确定所述网格单元与邻近网格单元之间的流体流动和传送过程。
12.根据权利要求11所述的数据处理系统，其中所确定的连接的性质是垂直的，并且其中处理器在确定流体流动和传送过程时确定针对单元之间的连接的面的面积和可透性。
13.根据权利要求11所述的数据处理系统，其中所确定的连接的性质是横向的，并且其中处理器确定所述横向连接是否为故障边，并且：
(a)如果是，则确定所述网格单元与邻近网格单元之间是否存在重叠，并且确定针对重叠的单元之间的连接的面的面积和可透性；
(b)如果否，则确定针对单元之间的连接的面的面积和可透性。
14.根据权利要求11所述的数据处理系统，其中所确定的连接的性质是同位的，并且其中处理器确定针对单元之间的所述同位连接的形状因子和可透性。
15.根据权利要求11所述的数据处理系统，还包括数据存储器，并且其中处理器在存储器中更新所确定的所述网格单元与邻近网格单元之间的流动因子和传送过程。
16.根据权利要求11所述的数据处理系统，还包括处理器针对储层模型的每个网格单元迭代地重复如下步骤：接收Voronoi单元列数据、确定连接的性质、以及确定流体流动和传送过程。
17.根据权利要求11所述的数据处理系统，其中所述数据处理系统是包括主节点和多个处理节点的计算机集群，并且还包括主节点，用于对储层网格的单元进行分区，以在多个处理节点中平等分配。
18.根据权利要求17所述的数据处理系统，其中多个处理节点针对储层模型的所分配的网格单元执行如下步骤：接收Voronoi单元列数据、确定连接的性质、以及确定流体流动和传送过程。
19.根据权利要求18所述的数据处理系统，还包括处理节点接收其自身的Voronoi单元列数据的分区；针对储层模型的所分配的网格单元之间的每个连接迭代地重复如下步骤：确定连接的性质、以及确定流体流动和传送过程。
20.根据权利要求11所述的数据处理系统，还包括处理器接收其自身的网格分区的Voronoi单元列数据；针对储层模型的网格单元之间的每个连接迭代地重复如下步骤：确定连接的性质、以及确定流体流动和传送过程。
21.一种数据存储装置，其在非暂时性计算机可读介质中存储有计算机可操作指令，其使得数据处理系统为储层模型形成流动和传送过程的模型，所述储层模型由多个网格单元组成，并且基于限定储层模型的内部边界几何结构和内部边界描述的输入数据，并且基于储层模型中的井眼的井轨迹和竣工资料，并且基于储层的Voronoi单元模型，存储在数据存储装置中的所述指令使得数据处理系统执行如下步骤：
(a)接收针对一个网格单元和邻近网格单元的在储层中延伸的Voronoi单元列数据；
(b)确定所述网格单元与邻近网格单元之间的连接的性质；以及
(c)确定所述网格单元与邻近网格单元之间的流体流动和传送过程。
22.根据权利要求21所述的数据存储装置，其中所确定的连接的性质是垂直的，并且其中用于执行确定流体流动和传送过程的步骤的指令包括：执行确定针对单元之间的连接的面的面积和可透性的步骤的指令。
23.根据权利要求21所述的数据存储装置，其中所确定的连接的性质是横向的，并且还包括执行确定所述横向连接是否为故障边的步骤的指令，并且：
(a)如果是，则确定所述网格单元与邻近网格单元之间是否存在重叠，并且确定针对重叠的单元之间的连接的面的面积和可透性；
(b)如果否，则确定针对单元之间的连接的面的面积和可透性。
24.根据权利要求21所述的数据存储装置，其中所确定的连接的性质是同位的，并且其中用于执行确定流体流动和传送过程的步骤的指令包括：执行确定针对单元之间的所述同位连接的形状因子和可透性的步骤的指令。
25.根据权利要求21所述的数据存储装置，还包括执行如下步骤的指令：在存储器中更新所确定的所述网格单元与邻近网格单元之间的流动因子和传送过程。
26.根据权利要求21所述的数据存储装置，还包括执行如下步骤的指令：接收其自身的网格分区的Voronoi单元列数据；针对储层模型的每个网格单元迭代地重复如下步骤：确定连接的性质、以及确定流体流动和传送过程。
27.根据权利要求21所述的数据存储装置，其中所述计算机是由多个处理节点组成的计算机集群，并且还包括执行如下步骤的指令：对储层网格的单元进行分区，以在多个处理节点中平等分配。
28.根据权利要求27所述的数据存储装置，其中所述指令使得多个处理节点针对储层模型的所分配的网格单元执行如下步骤：接收Voronoi单元列数据、确定连接的性质、以及确定流体流动和传送过程。
29.根据权利要求28所述的数据存储装置，其中所述指令使得多个处理节点执行如下步骤：接收其自身的网格分区的Voronoi单元列数据；针对储层模型的所分配的网格单元之间的每个连接迭代地重复如下步骤：确定连接的性质、以及确定流体流动和传送过程。
30.根据权利要求21所述的数据存储装置，还包括执行如下步骤的指令：接收其自身的网格分区的Voronoi单元列数据；针对储层模型的网格单元之间的每个连接迭代地重复如下步骤：确定连接的性质、以及确定流体流动和传送过程。
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