ES2639719T3 - Procedimiento de determinación de un modelo calibrado para un depósito subterráneo de fluido - Google Patents

Procedimiento de determinación de un modelo calibrado para un depósito subterráneo de fluido Download PDF

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Abstract

Procedimiento de determinación de un modelo calibrado para un depósito subterráneo de fluido que comprende, - una etapa de generación (S100) de una biblioteca (100) de representaciones gráficas que describen el depósito para unas realizaciones diferentes de éste, - una etapa de clasificación (S200) de las representaciones gráficas de la biblioteca en un espacio (200) de clases organizadas según por lo menos una dimensión, - y una etapa de optimización (S300) de una función objetivo por lo menos en dicho espacio de clases, para determinar una realización (300) del depósito calibrado según unas mediciones de explotación (ME), caracterizado por que la etapa de clasificación es una etapa de clasificación autoorganizativa.

Description

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DESCRIPCION
Procedimiento de determinacion de un modelo calibrado para un deposito subterraneo de fluido.
Campo tecnico
La presente divulgacion se inscribe en los campos de la exploracion y la explotacion de los depositos de fluidos compresibles, en particular de los hidrocarburos. El deposito puede ser un yacimiento natural en medio poroso, un yacimiento de gas de esquisto (“shale gas”) o un almacenamiento artificial como, por ejemplo, almacenamientos en acufferos o en yacimientos agotados.
La explotacion de un deposito de este tipo necesita ser capaz de prever su funcionamiento y sus prestaciones futuras, en terminos de volumenes o de caudales.
Ahora bien, los conocimientos de la estructura del deposito y de su comportamiento con respecto al fluido son limitados. Provienen, en un primer momento, de perforaciones realizadas en numero limitado y de datos de imagenes sfsmicas, que solo ofrecen un conocimiento parcial del deposito. En un segundo momento, provienen de mediciones de produccion realizadas por pozos de explotacion o de vigilancia del deposito, tales como el caudal de fluido, la presion del deposito, la produccion de agua o la posicion de las interfaces de los fluidos.
Para entender y modelizar el deposito, los geologos pueden utilizar mapas de propiedades que representan, por ejemplo, en un plano horizontal, una propiedad tal como la profundidad del deposito, su espesor, su porosidad o su permeabilidad. Cada mapa presenta entonces una unica propiedad representada por una intensidad de grises o un codigo de color. Para dar cuenta de los diferentes aspectos del deposito, se utiliza un modelo compuesto de varios mapas que representan cada uno de ellos una propiedad local diferente asf como otros parametros que representan unas propiedades globales.
En el caso de un deposito de simetrfa de revolucion alrededor de un eje vertical -se habla de geometrfa radial- es posible utilizar unos graficos que presentan, en funcion de la coordenada radial, varias propiedades como, por ejemplo, el espesor, la porosidad y la permeabilidad. Estas informaciones pueden estar representadas por unas curvas o unos codigos de color o unas intensidades de grises. En los dos casos en los que se utiliza un grafico en el marco de una modelizacion radial o un mapa de dos dimensiones, la o las representaciones graficas utilizadas constituyen, eventualmente con otros parametros digitales no ilustrados en la representacion grafica, un modelo del deposito.
El modelo de deposito debe ser el objeto de un procedimiento de calibrado teniendo en cuenta las mediciones de produccion. Esto implica modificar los parametros digitales asf como los mapas o graficos, partiendo de realizaciones previsibles, pero naturalmente, cuanto mas sofisticado es el modelo, mas elevado es el numero de elementos que se deben optimizar y mas delicada es la operacion de calibrado, a la vez a causa del tiempo y de los medios de calculo necesarios y de los riesgos de ausencia de convergencia o de convergencia hacia una solucion erronea.
Se conoce, por ejemplo, un procedimiento descrito en el documento WO 2004/086280 para formar un modelo por una seleccion de realizaciones y unas deformaciones graduales. Este procedimiento no permite, en las diferentes etapas de seleccion, un control del geologo y, por tanto, es susceptible, en ciertas situaciones, de llevar a cabo soluciones no realistas.
En el documento US 2012/0232865 A, se forma una biblioteca de realizaciones estocasticas de un deposito, se mapean estas realizaciones en un espacio de caracterfsticas y se clasifican los resultados de una simulacion ffsica para las realizaciones representativas de cada clase.
Definicion de la invencion y ventajas asociadas
Para superar estas dificultades y obtener ventajas que se apareceran en la presente divulgacion, se propone un procedimiento segun la reivindicacion 1.
Gracias a estas caracterfsticas se permite un control por el tecnico de la validez del modelo calibrado en el curso del proceso, asf como una mejora de la convergencia, llevandose a cabo la optimizacion en el espacio de las clases que es de dimension mas pequena que la de los modelos o las representaciones graficas, ofreciendo al mismo tiempo la posibilidad de que el tecnico integre en el proceso unas representaciones graficas de origen variado. Eventualmente, el procedimiento comprende ademas una etapa de extraccion de un atributo para representaciones graficas de la biblioteca, haciendose la clasificacion sobre la base de por lo menos el atributo.
Los principios divulgados se describiran ahora con relacion a las figuras cuya lista se da a continuacion.
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Lista de figuras
La figura 1 representa un almacenamiento de gas natural.
La figura 2 presenta un mapa tal como el utilizado en un ejemplo de realizacion.
La figura 3 presenta las principales etapas de un ejemplo.
La figura 4 presenta un aspecto de otro ejemplo.
La figura 5 presenta un grafico tal como el utilizado en otro ejemplo.
La figura 6 presenta un aspecto de un ejemplo que utiliza el grafico de la figura 5.
La figura 7 presenta otro ejemplo.
La figura 8 presenta todavfa otro ejemplo.
Descripcion detallada de la invencion
En la figura 1 se ha representado un almacenamiento que constituye un deposito por el cual se interesa la presente divulgacion. Comprende un deposito 1 y se ha representado el pozo de yacimiento 2 que permite, a traves de un colector, medir una presion de yacimiento, asf como el pozo de explotacion 3, por el cual circula un fluido entrante o saliente. La estructura interna y las propiedades internas del deposito no son conocidas, puesto que solo algunas informaciones, como se ha mencionado anteriormente, estan disponibles para el geologo.
En la figura 2 se ha representado una representacion grafica, en este caso un mapa 10 que constituye, con algunos parametros P1, P2, P3 y P4, una forma de realizacion posible del deposito 1. El mapa 10 es un diagrama que representa un plano x, y de seccion horizontal, y representa una propiedad del deposito por un codigo de color aplicado en cada punto. La propiedad, en el ejemplo elegido, es la porosidad, pero se podrfan elegir, por ejemplo, la permeabilidad, la altura, la facies geologica o la profundidad.
El mapa se ha generado en este caso de manera automatica, por ordenador, sin intervencion de un especialista geologo, para tener un nivel mfnimo de compatibilidad con los conocimientos geologicos CG disponibles con respecto al deposito 1.
Se obtiene por simulacion geoestadfstica, por modelizacion estocastica no geoestadfstica o por interpretacion determinista.
En la figura 3 se ha representado un esquema que ilustra las etapas de un ejemplo de realizacion de la invencion.
Sobre la base de los conocimientos geologicos CG de un deposito, una biblioteca 100 formada por un gran numero de mapas del deposito es generada por ordenador en el curso de una etapa S100. En el seno de la biblioteca, se obtienen los mapas, todos, por simulaciones geoestadfsticas, todos por modelizacion estocastica no geoestadfstica o todos por interpretacion determinista o incluso, algunos, por un primero de estos procedimientos y otros por un segundo de estos procedimientos y, eventualmente todavfa, algunos por la tercera de estas familias de procedimientos. Cada mapa de la biblioteca 100 presenta una misma propiedad del deposito en cada punto. La propiedad, en el ejemplo elegido, es la porosidad.
Cada mapa difiere de los otros mapas de la biblioteca, ya que se han generado utilizando simulaciones geoestadfsticas distintas. No obstante, respetan todos, como mfnimo, los conocimientos geologicos CG disponibles para el deposito.
Cada mapa puede aplicarse a uno o varios atributos calculados a partir del mapa o extrafdos de este. Asf, para mapas de profundidad, la superficie, la forma o el volumen de la superficie cerrada, extrafdos del mapa, se pueden utilizar como atributo para la realizacion. Para otros mapas o para los mismos mapas de profundidad, un vector constituido por valores de la propiedad representada en los nudos de una rejilla se puede utilizar como atributo de mapa.
En el curso de una etapa S200, se definen unas clases de mapas y se clasifican en estas clases las realizaciones de la biblioteca 100. Las clases son senaladas por dos indices que son unos numeros enteros i y j y, por tanto, se puede representar el conjunto de las clases organizado en forma de una tabla de dos entradas, de dimensiones n y m. Todos los mapas estan vinculados a una clase, lo cual esta representado en la figura por su colocacion en unas casillas ordenadas en dos dimensiones que representan las clases. La etapa de clasificacion S200 se efectua con una tecnica de clasificacion topologica autoorganizativa tal como los mapas autoorganizativos de Kohonen (SOM por “Self organizing map” en ingles) o GTM (“Generative Topographic Maping” en ingles). Gracias a este procedimiento, se puede calcular una distancia entre cada clase, en base, en el caso ilustrado en la presente memoria, a los indices i y j.
Las clases estan organizadas en por lo menos una dimension y en este caso lo estan en dos dimensiones. Pueden estarlo en mas de dos dimensiones.
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En cada clase, se determina un mapa representative. Puede tratarse de uno de los mapas clasificados en la clase, por ejemplo el que esta mas proximo a un baricentro de los mapas de la clase, o de un mapa determinado sobre la base de los mapas de la clase como, por ejemplo, un mapa medio calculado segun el conjunto de los mapas de la clase o segun una seleccion de estos, descartandose los mapas mas alejados del baricentro para el calculo del mapa medio.
En este estadio, una visualizacion en la pantalla de los mapas representativos para las n veces m clases permite que un geologo descarte clases que no serfan realistas en vista de la experiencia del experto, referentes a las propiedades corrientes de los depositos o a las propiedades particulares del deposito estudiado. Las clases descartadas son sustituidas con ayuda de una nueva aplicacion del procedimiento de clasificacion S200 en una biblioteca que comprende todos los mapas iniciales con la excepcion de los mapas de la clase suprimida. Por tanto, las clases son refundadas, los mapas no eliminados son redistribuidos en nuevas clases y una nueva visualizacion en la pantalla permite que el geologo juzgue la pertinencia de los mapas representativos de las clases que le son propuestas, hasta que cada una de entre ellas sea razonablemente realista y se pueda conservar para la etapa siguiente.
En el curso de una etapa S300, una funcion objetivo, calculada para cada clase con ayuda del mapa representativo correspondiente, es optimizada en el espacio de las clases, es decir, el espacio de los pares i,j.
El procedimiento de optimizacion puede utilizar como variable las coordenadas enteras y discretas de clases en el espacio i,j. No obstante, en una variante, esta previsto determinar unos mapas intermedios entre varias clases proximas al espacio i,j de manera continua, obteniendose los mapas intermedios por interpolacion de los mapas proximos con diferentes ponderaciones elegidas para optimizar finalmente la funcion objetivo.
La funcion objetivo se construye para medir la calidad del calibrado, es decir, la capacidad del mapa elegido, que esta llamada a constituir el modelo o un elemento del modelo de deposito, para dar cuenta de unas mediciones de explotacion ME, como la presion en el pozo en funcion del tiempo o el caudal de agua en los pozos en funcion del tiempo. La funcion objetivo es optimizada en un proceso realizado por un resolvedor que tiene en cuenta particularmente la calidad de reproduccion de los balances de material constatados en el curso de la explotacion del deposito. Se pueden realizar diferentes procedimientos de optimizacion digital.
En una variante, se calcula la funcion objetivo, no solo segun las variables i,j, sino tambien segun los valores que pueden ser tomados por uno o varios parametros P1, P2, P3 o P4 tales como los mencionados en relacion con la figura 2. Esta variante esta representada en la figura 4 donde se calcula la funcion objetivo sobre la base de 15 parametros que son unos numeros reales independientes de los mapas, es decir, no dependientes directamente de los mapas, y de las coordenadas i,j de las clases de mapas organizadas como se ha presentado anteriormente. La funcion objetivo es la minimizacion de la suma de las dos funciones, a saber Dpg y Dzrio. Asf, la funcion objetivo se minimiza sobre 17 parametros.
En la figura 5 se ha ilustrado la representacion grafica de un modelo radial, como se ha mencionado anteriormente. Se trata de un grafico donde el eje de abscisas presenta la coordenada radial alrededor de un eje vertical, considerandose que el deposito posee una geometrfa de revolucion alrededor de este eje. Se presentan diversas informaciones en este grafico mediante unas curvas y unos codigos de color.
Se pueden utilizar mapas de coordenadas polares (radio azimut).
En la figura 6 se ha representado una clasificacion de una biblioteca de graficos tales como los ilustrados en la figura 5. Se representa en la presente memoria, por simplificacion, para cada clase, unicamente un solo grafico representativo elegido o calculado como se ha presentado anteriormente para los mapas representativos de clases. No obstante, como anteriormente, cada clase comprende numerosos graficos. Las clases estan organizadas segun dos ejes y se puede calcular una distancia entre dos clases con la ayuda de las coordenadas de la clase sobre los dos ejes.
En la figura 7 se ha representado un aspecto de una variante de realizacion que implica varios mapas de propiedades como el representado en la figura 2. En este ejemplo, se generan independientemente varias bibliotecas de mapas, presentando los mapas de cada biblioteca una propiedad dada. Se efectuan independientemente unas clasificaciones de cada biblioteca ordenadas segun dos dimensiones y despues el geologo puede visualizar los mapas representativos de las clases, presentados en dos dimensiones. Asf, en la figura 7 se han representado los mapas representativos de las clases ordenadas para una biblioteca de mapas de la propiedad HT (altura total), los mapas representativos de las clases ordenadas para una biblioteca de mapas de la propiedad HU (altura util) y los mapas representativos de las clases ordenadas para una biblioteca de mapas de la propiedad PHIU (porosidad util).
Y lo que es mas, se estudian en el caso presentado en la figura 6 dos zonas o niveles de deposito (o profundidades de deposito medidas a partir de la superficie del suelo). Estos dos niveles de deposito estan designados R1B y R1C. Por tanto, estan preparadas dos bibliotecas para cada propiedad, representando los
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mapas de la primera biblioteca la propiedad de la profundidad del nivel R1B, y representando los mapas de la segunda biblioteca la propiedad de la profundidad R1C. El numero de profundidades puede ser naturalmente superior a dos y en este caso hay tantas bibliotecas por propiedad como profundidades estudiadas.
Cada una de las bibliotecas, independientemente de las otras, es objeto de una clasificacion organizada sobre dos ejes i,j y los mapas representativos de las clases pueden ser visualizados por un geologo para eliminar las clases no realistas. Una funcion objetivo que toma como variables las coordenadas i,j de cada una de las clasificaciones de bibliotecas de mapas, o sea seis pares i,j en la figura 6, es optimizada a continuacion para determinar mapas, extrafdos o calculados a partir de los mapas representativos de las clases para cada clasificacion de biblioteca.
La realizacion de deposito considerada para modelizar este es a continuacion una combinacion de los mapas tomados. La combinacion de los mapas de dos niveles de deposito diferentes es una yuxtaposicion, mientras que la combinacion de los mapas de dos propiedades diferentes para un mismo nivel de deposito es una superposicion de los mapas.
Como se ha mencionado anteriormente, se pueden utilizar tambien como variables de la funcion objetivo unos parametros digitales P1, P2, P3 y P4 no representados en los mapas, y se puede minimizar esta funcion objetivo haciendo variar no solo los pares i,j de coordenadas de clases en las clasificaciones de mapas, sino tambien los parametros P1, P2 ... P4. Asf, en la figura 8 se ha representado el proceso de optimizacion que utiliza seis bibliotecas de mapas clasificados y 15 parametros fuera de los mapas, lo cual define un conjunto de 21 parametros que se debe hacer variar para optimizar la funcion objetivo.
La optimizacion de la funcion objetivo se realiza, en una variante, imponiendo una correlacion minima entre por lo menos dos propiedades diferentes del deposito, por ejemplo las propiedades HU y PHIU de la figura 7.
La invencion no se limita a los modos de realizacion descritos, sino que se extiende a todas las variantes en el marco del alcance de las reivindicaciones.

Claims (16)

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    REIVINDICACIONES
    1. Procedimiento de determinacion de un modelo calibrado para un deposito subterraneo de fluido que comprende,
    - una etapa de generacion (S100) de una biblioteca (100) de representaciones graficas que describen el deposito para unas realizaciones diferentes de este,
    - una etapa de clasificacion (S200) de las representaciones graficas de la biblioteca en un espacio (200) de clases organizadas segun por lo menos una dimension,
    - y una etapa de optimizacion (S300) de una funcion objetivo por lo menos en dicho espacio de clases, para determinar una realizacion (300) del deposito calibrado segun unas mediciones de explotacion (ME),
    caracterizado por que la etapa de clasificacion es una etapa de clasificacion autoorganizativa.
  2. 2. Procedimiento de determinacion segun la reivindicacion 1, que comprende ademas una etapa de extraccion de un atributo para unas representaciones graficas de la biblioteca, realizandose la clasificacion sobre la base de por lo menos el atributo.
  3. 3. Procedimiento de determinacion segun la reivindicacion 1 o la reivindicacion 2, en el que la optimizacion se realiza calculando la funcion objetivo para una clase mediante la utilizacion de una representacion grafica representativa de la clase.
  4. 4. Procedimiento de determinacion segun una de las reivindicaciones 1 a 3, en el que, entre la etapa de clasificacion y la etapa de optimizacion, se ofrece a un operador la posibilidad de eliminar una o varias clases que aparecen como no realistas mediante observacion visual de por lo menos una representacion grafica representativa de cada clase.
  5. 5. Procedimiento de determinacion segun una de las reivindicaciones 1 a 4, en el que la clasificacion se efectua segun dos dimensiones o segun mas de dos dimensiones.
  6. 6. Procedimiento de determinacion segun una de las reivindicaciones 1 a 5, en el que se optimiza la funcion objetivo segun uno o varios parametros que son unos numeros reales no dependientes directamente de los mapas, y segun unas coordenadas de las clases de mapas segun la por lo menos una dimension.
  7. 7. Procedimiento de determinacion segun una de las reivindicaciones 1 a 6, en el que se generan varias bibliotecas de representaciones graficas, siendo las representaciones graficas de cada biblioteca objeto, independientemente, de clasificaciones autoorganizativas en unos espacios de clases respectivos, y optimizandose la funcion objetivo en unos espacios de clases respectivos, utilizandose para la determinacion de la realizacion calibrada una combinacion de representaciones graficas representativas de las clases que optimizan la funcion.
  8. 8. Procedimiento de determinacion segun la reivindicacion 7, en el que se generan unas bibliotecas de representaciones graficas referentes a unas zonas distintas del deposito, optimizandose la funcion objetivo en los espacios de clases que comprenden dichas bibliotecas.
  9. 9. Procedimiento de determinacion segun la reivindicacion 7 o la reivindicacion 8, en el que se generan unas bibliotecas de representaciones graficas que se refieren a unas propiedades distintas del deposito, optimizandose la funcion objetivo en los espacios de clases que comprenden dichas bibliotecas.
  10. 10. Procedimiento de determinacion segun la reivindicacion 9, en el que la optimizacion de la funcion objetivo se realiza imponiendo una correlacion minima entre por lo menos dos propiedades diferentes del deposito descritas en dos bibliotecas diferentes.
  11. 11. Procedimiento de determinacion segun una de las reivindicaciones 1 a 10, en el que las representaciones graficas comprenden unos mapas que representan una propiedad en un plano del deposito.
  12. 12. Procedimiento de determinacion segun una de las reivindicaciones 1 a 11, en el que las representaciones graficas comprenden unas representaciones de por lo menos una propiedad a lo largo de un radio del deposito, considerandose que este tiene una simetria de revolucion alrededor de un eje vertical.
  13. 13. Procedimiento de determinacion segun una de las reivindicaciones 1 a 12, en el que la optimizacion se realiza segun unas coordenadas discretas de las clases.
  14. 14. Procedimiento de determinacion segun una de las reivindicaciones 1 a 13, en el que la optimizacion se
    realiza segun unas coordenadas continuas en el espacio de las clases, interpolando unas representaciones graficas representativas de las clases.
  15. 15. Procedimiento de determinacion segun la reivindicacion 1 a 14, con una biblioteca que comprende por lo 5 menos unos mapas obtenidos por simulaciones geoestadfsticas, unos mapas obtenidos por modelizacion
    estocastica no geoestadfstica, o por lo menos unos mapas obtenidos por interpretacion determinista, o por lo menos unos mapas obtenidos por un primero de estos procedimientos y unos mapas obtenidos por un segundo de estos procedimientos, o por lo menos unos mapas obtenidos por respectivamente cada uno de los tres procedimientos.
    10
  16. 16. Procedimiento de determinacion segun una de las reivindicaciones 1 a 15, comprendiendo la propiedad la porosidad, la permeabilidad, la altura, la profundidad o la facies geologica.
ES14722254.1T 2013-04-05 2014-04-02 Procedimiento de determinación de un modelo calibrado para un depósito subterráneo de fluido Active ES2639719T3 (es)

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* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
GB2345776B (en) * 1998-11-05 2001-02-14 Schlumberger Ltd Method for interpreting petrophysical data
FR2852710B1 (fr) 2003-03-18 2005-04-29 Inst Francais Du Petrole Methode pour former rapidement un modele stochastique representatif de la distribution d'une grandeur physique dans un milieu heterogene par une selection appropriee de realisations geostatistiques
US9110193B2 (en) * 2007-02-25 2015-08-18 Chevron U.S.A. Inc. Upscaling multiple geological models for flow simulation
US9223042B2 (en) * 2009-09-25 2015-12-29 Landmark Graphics Corporation Systems and methods for the quantitative estimate of production-forecast uncertainty
FR2961614B1 (fr) * 2010-06-22 2012-06-15 Inst Francais Du Petrole Procede d'exploitation d'un gisement petrolier a partir d'un modele de reservoir deforme graduellement au moyen de cosimulations

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