MÉTODO PARA ACOPLAR HISTORIALMENTE UN MODELO DE SIMULACIÓN QUE UTILIZA MAPAS ORGA IZACIO ALES PARA GENERAR REGIONES EN
EL MODELO DE SIMULACIÓN
Referencia Cruzada a las Solicitudes Relacionadas Esta es una Solicitud de Utilidad de la Solicitud Provisional pendiente anterior con número de serie 60/774,589, presentada el 17 de Febrero del 2006, titulada "Método para Acoplar Históricamente un Modelo de Simulación que utiliza Mapas Organizacionales para generar Regiones en el Modelo de Simulación".
Antecedentes de la Invención Esta especificación describe un método, y su Sistema y Dispositivo de Almacenamiento de Programa y Programa de Computadora, adecuado para 'acoplar historialmente ' los modelos numéricos de simulación usando un software de Mapa Organizacional (SOM, por sus siglas en inglés), siendo el SOM utilizado para generar y definir las 'Regiones' entre los bloques de la red del modelo numérico de simulación durante el procedimiento de acoplamiento histórico. El acoplamiento histórico de los modelos numéricos es un problema inverso. Esto es, un modelo numérico de simulación se ajusta de modo que, cuando un grupo de parámetros de entrada conocidos historialmente se introducen al modelo, un grupo de parámetros o datos de salida conocidos historialmente será generado por el modelo. El acoplamiento histórico es, por lo tanto, un procedimiento de prueba y error. Cuando se 'acopla historialmente' un modelo numérico de simulación, un grupo de parámetros de salida conocidos historialmente debe ser generado por el modelo en respuesta a un grupo de parámetros de entrada conocidos historialmente. Sin embargo, cuando el grupo de parámetros de salida conocidos historialmente no es generado por el modelo, en respuesta al grupo de parámetros de entrada conocidos historialmente, es necesario multiplicar el valor de un parámetro (por ejemplo, el acoplamiento) asociado con cada bloque de la red del modelo numérico de simulación con cierto valor. Sin embargo, es claro que el multiplicador no puede ser el mismo número para cada bloque de la red del modelo. Por lo tanto, cuando el modelo de simulación representa un campo de depósito, tal como un campo de depósito de aceite o gas, el ingeniero define una ó más 'regiones' de depósito, en el que el mismo multiplicador dentro de una 'región' particular puede ser usado para mejorar el acoplamiento histórico. La selección de las 'regiones' del campo de depósito puede ser complementado en conformidad con un modelo geológico del depósito. Muy a menudo, una ó más 'cajas rectangulares' se usan para definir las 'regiones' del campo de depósito. Sin embargo, la selección de las 'cajas rectangulares' para definir las 'regiones' del campo de depósito no cumple con la naturaleza. Además, la selección de las 'regiones' en conformidad con un modelo geológico se fundamenta muy a menudo en la 'información geológica estática', esto es, la información geológica no se relaciona directamente con los parámetros hidráulicos asociados con la producción a partir de un depósito u otros cambios en el tiempo (por ejemplo, la permeabilidad se deriva a partir de una correlación con porosidad después de la creación del modelo geológico) .
Breve Descripción de la Invención Un aspecto de la presente invención implica un método de acoplamiento histórico de un modelo de simulación, incluyendo: (a) definir regiones que exhiben un comportamiento similar en el modelo que genera de este modo el modelo con una variedad de regiones, exhibiendo cada una de la variedad de regiones un comportamiento similar; (b) introducir datos de entrada conocidos historialmente al modelo; (c) los datos de salida generados a partir del modelo en respuesta a los datos de entrada conocidos historialmente; (d) comparar los datos de salida a partir del modelo con un grupo de datos de salida conocidos historialmente; (e) ajustar el modelo cuando los datos de salida del modelo no corresponde al grupo de datos de salida conocidos historialmente, incluyendo el paso del ajuste el paso del cambio aritmético de cada una de las regiones del modelo; y (f) repetir los pasos (b) , (c) , (d) y (e) hasta que los datos de salida del modelo no correspondan con el grupo de datos de salida conocidos historialmente. Otro aspecto de la presente invención implica un dispositivo de almacenamiento de programa legible por una máquina que incorpore tangiblemente un programa de instrucciones ejecutables por la máquina para realizar los pasos del método para acoplar historialmente un modelo de simulación, incluyendo los pasos del método: (a) definir regiones que exhiben el comportamiento similar en el modelo, generando de este modo el modelo con una variedad de regiones, cada una de la variedad de regiones exhibiendo un comportamiento similar; (b) introducir los datos de entrada conocidos historialmente; (c) generar datos de salida a partir del modelo en respuesta a los datos de entrada conocidos historialmente; (d) comparar los datos de salida a partir del modelo con un grupo de datos de salida conocidos historialmente; (e) ajustar el modelo cuando los datos de salida del modelo no corresponde al grupo de datos de salida conocidos historialmente, incluyendo el paso del ajuste el paso de cambiar aritméticamente cada una de las regiones del modelo; y (f) repetir los pasos (b) , (c) , (d) y (e) hasta que los datos de salida del modelo correspondan al grupo de datos de salida conocidos historialmente . Otro aspecto de la presente invención implica un programa computacional adaptado para ser ejecutado por medio de un procesador, conduciendo el programa computacional, cuando es ejecutado por el procesador, un proceso para acoplar historialmente un modelo de simulación, incluyendo el proceso: (a) definir regiones que exhiban un comportamiento similar en el modelo, generando de este modo el modelo con una variedad de regiones, exhibiendo cada una de la variedad de regiones un comportamiento similar; (b) introducir al modelo los datos de entrada conocidos historialmente; (c) generar datos de salida a partir del modelo, en respuesta a los datos de entrada conocidos historialmente; (d) comparar los datos de salida del modelo con un grupo de datos de salida conocidos historialmente; (e) ajustar el modelo cuando los datos de salida del modelo no correspondan al grupo de datos de salida conocidos historialmente, incluyendo el paso del ajuste el paso de cambiar de manera aritmética cada una de las regiones del modelo; y (f) repetir los pasos (b) , (c) , (d) y (e) hasta que los datos de salida del modelo correspondan con el grupo de datos de salida conocidos historialmente. Otro aspecto de la presente invención implica un sistema adaptado para acoplar historialmente un modelo de simulación; incluyendo: un primer aparato adaptado para definir regiones que exhiban un comportamiento similar en el modelo, generando de este modo el modelo con una variedad de regiones, exhibiendo cada una de la variedad de regiones un comportamiento similar; un segundo aparato adaptado para introducir datos de entrada conocidos historialmente al modelo; un tercer aparato adaptado para generar datos de salida a partir del modelo, en respuesta a los datos de entrada conocidos historialmente; un cuarto aparato adaptado para comparar los datos de salida del modelo con un grupo de datos de salida conocidos historialmente; un quinto aparato adaptado para ajustar el modelo cuando los datos de salida del modelo no corresponden al grupo de datos de salida conocidos historialmente, incluyendo el quinto aparato un sexto aparato adaptado para cambiar aritméticamente cada una de las regiones del modelo; y un séptimo aparato adaptado para repetir las funciones realizadas por el segundo, tercer, cuarto, quinto y sexto aparato, hasta que los datos de salida del modelo correspondan con el grupo de datos de salida conocidos historialmente. Un enfoque adicional de la aplicabilidad será aparente a partir de la descripción detallada presentada de aquí en adelante. Sin embargo, debe ser entendido que la descripción detallada y los ejemplos específicos establecidos a continuación se dan a manera de una mera ilustración, puesto que varios cambios y modificaciones dentro del espíritu y enfoque de la invención, como se describe y reivindica en esta especificación, serán obvios para alguien con habilidad en el arte a partir de la lectura de las siguiente descripción detallada.
Breve Descripción de las Figuras Un entendimiento total será obtenido a partir de la descripción detallada presentada de aquí en adelante, y las figuras anexas que se dan a manera de una mera ilustración, y no se consideran como limitantes para cualquier alcance; y en las cuales: La Figura 1 muestra un a estación de trabajo u otro sistema computacional en el que se almacenan el modelo numérico de simulación y el programa del Mapa Organizacional (SOM, por sus siglas en inglés) . La Figura 2 muestra un bloque, de red del modelo numérico de simulación que tiene un 'parámetro' asociado a este. La Figura 3 muestra el modelo numérico de simulación que incluye una variedad de bloques de red y un método para el acoplamiento histórico del modelo numérico de simulación que incluye el método como se describe en esta especificación para el acoplamiento histórico de un modelo de simulación, utilizando Mapas Organizacionales para generar Regiones dentro del modelo de simulación. La Figura 3A muestra un ejemplo realista del modelo numérico de simulación que incluye la variedad de bloques de red . La Figura 4 muestra el modelo numérico de simulación que incluye una variedad de bloques de red, incluyendo el modelo una variedad de 'regiones' donde cada 'región' del modelo incluye adicionalmente uno ó más de los bloques de red del modelo numérico de simulación. La Figura 5 muestra la manera en que se introducen, como datos de entrada, los 'parámetros' (además de 'toda la información disponible'), asociados con cada bloque de red del modelo numérico de simulación, al programa del Mapa Organizacional (SOM, por sus siglas en inglés), y la manera como responde el programa del SOM al definir las 'regiones' del modelo numérico de simulación que se muestran en la Figura 4. La Figura 6 muestra la manera en que 'toda la información disponible', asociada con cada uno de los bloques de red del modelo numérico de simulación, es utilizada por el programa del SOM para generar y definir ' regiones ' con un comportamiento similar entre los bloques de red del modelo numérico de simulación, y, en respuesta a esto, la manera en que el programa del SOM organiza los bloques de red del modelo numérico de simulación en una ó más 'regiones' definidas, como se muestra en la Figura 4, y. La Figura 7 muestra un diagrama a bloques que describe la manera en que el programa del SOM definirá las 'regiones' de comportamiento similar entre los bloques de red' del modelo numérico de simulación.
Descripción Detallada de la Invención Esta especificación presenta un 'Método para acoplar historialmente que utiliza Mapas Organizacionales (SOM) para generar regiones', en el que el nuevo método usa Mapas Organizacionales ("SOM", por sus siglas en inglés) para computar 'regiones' de comportamiento similar entre los bloques de la red de un modelo numérico de simulación cuando se 'acopla historialmente' el modelo numérico de simulación. Esto resulta en un acercamiento mucho más rápido a una solución correcta. En lugar de cientos de ejecuciones de simulaciones, generalmente menos de 20 ejecuciones de simulaciones son necesarias para lograr un buen entendimiento de los valores del parámetro dentro de los bloques de la red del modelo. Cuando se logra un buen entendimiento de tales valores del parámetro, el resultado es un buen 'acoplamiento histórico' del modelo numérico de simulación. Un primer paso asociado con el 'Método para acoplar historialmente que utiliza Mapas Organizacionales (SOM) para generar regiones', como se presenta en esta especificación, usa un SOM para construir un grupo de 'regiones' de entre los bloques de red del modelo numérico de simulación. Esto es, en lugar de agrupar bloques de red en conformidad con la geología, los bloques de red se agrupan en conformidad con las ' regiones de comportamiento similar en base a toda la información disponible' (llamadas a partir de aquí 'regiones'). El método de los Mapas Organizacionales (SOM) se usa para agrupar los bloques de red de comportamiento similar. Los SOMs pueden manejar todo tipo de parámetros diferentes, incluyendo los parámetros del modelo desde la inicialización, tal como la presión inicial y saturación. Este 'nuevo acercamiento' (es decir, el uso de los SOMs para generar 'regiones') toma en consideración varios 'parámetros' diferentes de cada uno de los bloques de red del modelo que reflejan diferentes procesos físicos y numéricos de producción de hidrocarburos, incluyendo: • Descripción geológica: tal como el tipo de litofacies . · Unidades de flujo hidráulico: tal como las permeabilidades, porosidades. • Inicialización: tal como las saturaciones del agua
(inicial y critica), la presión inicial. • Discretización : tal como la discretización espacial (por ejemplo, DZ), los volúmenes de poro del bloque de red. • Regiones PVT. • Drenaje. •Movimiento secundario de fase: puntos finales de permeabilidad relativa.
Dependiendo de la importancia del parámetro de cada bloque de red, su influencia puede ser controlada usando un factor de peso. Este factor se normaliza entre 0 y 1, el parámetro tiene un mayor peso cuando el factor de peso es 1. Un parámetro no tiene influencia en el agrupamiento cuando el factor de peso se establece en 0. El SOM genera reglas que se utilizan para identificar 'regiones' de manera automática. Por ejemplo, una regla para una 'región' especifica puede ser: IF DZ > 10.23 AND DZ < 27.48 AND IF PERMX > 9.03 AND PERMX < 2496.5 AND IF PERMY > 8.53 AND PERMY < 665.9 AND IF PERMZ > 0.89 AND PERMZ < 440.8 AND IF PORO > 0.077 AND PORO < 0.25 AND IF PORV > 1.38e+5 AND PORV < 5.26e+5 AND IF PINI > 2485.5 AND PINI < 2874.4 AND IF S AT > 0.06 AND S AT < 0.74 THEN el bloque de red pertenece a REGION 1 La ventaja de este 'nuevo acercamiento' es su simplicidad. Puesto que el Mapa Organizacional (SOM) es un acercamiento de retroalimentación, no se necesita de ningún conocimiento experto para usar esta tecnología. La única decisión que tiene que hacer el usuario es saber cuántas 'regiones' quiere crear el usuario. Un segundo paso asociado con el 'Método para acoplar historialmente que utiliza Mapas Organizacionales (SOM) para generar regiones', como se presenta en esta especificación, incluye el cálculo de un error Cuadrático Medio (RMS, por sus siglas en inglés) en base a las 'regiones'. Para acelerar el progreso del acoplamiento, es necesario calcular el error cuadrático medio (RMS) en base a las regiones. Esto significa que el impacto directo de un cambio de parámetro de una región puede ser comparado con la calidad de l'a adaptación de esa región. Para hacer esto, es necesario dividir el error RMS por cada pozo en las fracciones que son contribuidas por cada región individual. Cada región, en que se perfora un pozo, contribuye en una. manera diferente con el comportamiento del pozo. Mientras el comportamiento del pozo es guiado principalmente por su producción, también es claro que la importancia de una región en el pozo depende del producto de la permeabilidad y el grosor (kh). Mientras mayor sea el factor kh de una región en una parte perforada de un pozo, mayor será su contribución a la producción. Este principio es usado para dividir el error RMS del pozo en un error por cada región en el que el pozo se perfora. La suma todos los RMS de los pozos de una región puede ser usada para determinar un valor RMS regional. De este modo, el impacto directo de un cambio en el parámetro de entrada de la región puede cuant ificarse directamente. El 'Método para acoplar historialmente que utiliza Mapas Organizacionales (SOM) para generar regiones', como se presenta en esta especificación, representa una clara mejoría a: la 'calidad de el acoplamiento histórico' y a la 'cantidad de ejecuciones requeridas para lograr el acoplamiento histórico' del modelo numérico de simulación. Con referencia a la Figura 1, una estación de trabajo, computadora personal, u otro sistema computacional 10, se muestra adaptado para almacenar un modelo numérico de simulación 12 y un programa de Mapa Organizacional (SOM, por sus siglas en inglés) 14. El sistema computacional 10 de la Figura 1 incluye un procesador 10a conectado de manera operativa a un canal de sistema 10b, una memoria u otro dispositivo de almacenamiento de programa 10c conectado de manera operativa al canal de sistema 10b, y un dispositivo de almacenamiento o de despliegue lOd conectado de manera operativa al canal de sistema 10b. La memoria u otro dispositivo de almacenamiento de programa 10c almacena el modelo numérico de simulación 12 y el programa del Mapa Organizacional (SOM) 14 que proporciona una entrada y recibe una salida del modelo numérico de simulación 12. El modelo numérico de simulación 12 y el programa del Mapa Organizacional (SOM) 14 que se almacena en la memoria 10c de la Figura 1 puede ser almacenado inicialmente en un CD-ROM, en el que el CD-ROM también es un ' disp sitivo de almacenamiento de programa' . Este CD-ROM puede ser insertado en el sistema computacional 10, y el modelo numérico de simulación 12 y el programa del Mapa Organizacional (SOM) 14 pueden ser cargados desde este CD-ROM en el dispositivo de almacenamiento de programa/memoria 10c del sistema computacional 10 de la Figura 1. El sistema computacional 10 de la Figura 1 recibe los 'datos de entrada' 16 que incluyen los 'datos de entrada conocidos historialmente ' 18. El procesador 10a ejecutará el modelo numérico de simulación 12 y el programa del Mapa Organizacional (SOM) 14 almacenado en la memoria 10c, mientras utiliza de manera simultánea los 'datos de entrada' 16, incluyendo los 'datos de entrada conocidos historialmente' 18; y, en respuesta a esto, el procesador 10a generará los 'datos de salida' 10 que se adaptan para ser almacenados o desplegados por el dispositivo de almacenamiento o despliegue lOd en la Figura 1. El sistema computacional 10 de la Figura 1 intentará el 'acoplamiento histórico' del modelo numérico de simulación 12 con respecto a los 'datos de entrada conocidos historialmente' 18 y los 'datos de salida' 20 (que serán descritos más adelante en este especificación) al usar el programa del SOM 14 para lograr el acoplamiento. El sistema computacional 10 de la Figura 1 puede ser una computadora personal (PC, por sus siglas en inglés), una estación de trabajo, un microprocesador, o una computadora principal. Ejemplos de estaciones de trabajo posibles incluyen la estación de trabajo Silicon Graphics Indigo 2 o una estación de trabajo Sun SPARC o una estación de trabajo Sun ULTRA o una estación de trabajo Sun BLADE . El dispositivo de memoria o almacenamiento de programa 10c (incluyendo el CD-ROM antes mencionado) es un medio legible por computadora o un dispositivo de almacenamiento de programa, que es legible por una máquina, tal como el procesador 10a. El procesador 10a puede ser, por ejemplo, un microprocesador, un microcontrolador, o un procesador de una computadora principal o de una estación de trabajo. La memoria o dispositivo de almacenamiento de programa 10c, que almacena el modelo numérico de simulación 12 y el programa del Mapa Organizacional (SOM) 14, puede ser, por ejemplo, un disco duro, una ROM, un CD-ROM, una DRAM, u otra RAM, una memoria flash, un dispositivo magnético, un dispositivo óptico, una registradora, u otra memoria volátil y/o no volátil. Con relación a la Figura 2, se muestra un bloque de red 22. El bloque de red 22 es solamente un bloque de red de entre una variedad de otros bloques de red que incluyen el modelo numérico de simulación 12, incluyendo cada bloque de red un bloque de red 22 con uno ó más 'parámetros' 24 asociados a este. Por ejemplo, los 'parámetro' 24 asociados con los bloques de red (incluyendo el bloque de red 22) pueden incluir la permeabilidad o transmisibilidad o volumen de poro, como se describe y establece totalmente en las Patentes de EU Nos. 6,078,869 y 6,018,497 de Gunasekera, descripciones de las cuales se incorporan en esta especificación a manera de referencia. Como se ve anteriormente, los 'parámetros' también pueden incluir: la descripción geológica, tal como el tipo de litofacies, las unidades de flujo hidráulico (HFU, por sus siglas en inglés), tal como las permeabilidades, porosidades, la inicialización, tal como las saturaciones del agua (inicial y critica), la discretización inicial de la presión, tal como la discretización espacial (es decir, DZ ) , los volúmenes de poro del bloque de red, las regiones PVT, el drenaje, y el movimiento secundario de fase, tal como los puntos finales de permeabilidad relativa. Con relación a la Figura 3, se describe un método para el 'acoplamiento histórico' del modelo numérico de simulación 12 con respecto a los 'datos de entrada conocidos historialmente ' 18 y los 'datos de salida' 20 de la Figura 1, con respecto a la Figura 3. En la Figura 3, el modelo numérico de simulación 12 incluye una variedad de bloques de red 22, cada uno de la variedad de bloques de red 22 de la Figura 3 con uno ó más 'parámetros' 24 asociados a este, tales como la permeabilidad o transmisibilidad o volumen de poro. En la Figura 3, cuando se 'acopla historialmente ' el modelo numérico de simulación 12, los 'datos de entrada conocidos historialmente' se introducen como 'datos de entrada' al modelo 12 y, en respuesta a esto, se generan los 'datos de salida' 20. Los 'datos de salida' 20 se compáran con un grupo de 'datos de salida conocidos historialmente' que fueron generados previamente (en el pasado) en respuesta e los 'datos de entrada conocidos historialmente'. Cuando los 'datos de salida' 20 no se acoplan sustancialmente a los 'datos de salida conocidos historialmente', el modelo numérico de simulación 12 debe ser 'ajustado' primeramente antes de que los 'datos de entrada conocidos historialmente' 18 puedan ser introducidos de nuevo como 'datos de entrada' al modelo 12. Para 'ajustar' el modelo 12, se hace referencia a los pasos o bloque 26a y 26b de la Figura 3. En el paso 26a, para 'ajusfar' el modelo 12, ciertas 'regiones' deben ser definidas en el modelo numérico de simulación 12. Cuando las 'regiones' se definen en el modelo numérico de simulación 12, en el paso 26b, es necesario multiplicar los 'parámetros' 24 en cada bloque de red de cada 'región' por cierto valor. En este punto, el modelo 12 ha sido 'ajustado'. Entonces, los 'datos de entrada conocidos historialmente' 18 se re-introducen, como 'datos de entrada', al modelo 12 y, en respuesta a esto, los 'datos de salida' 20 se generan una vez más. Estos 'datos de salida' 20 se comparan de nuevo con un grupo de 'datos de salida conocidos historialmente' que fueron generados previamente (en el pasado) en respuesta a los 'datos de entrada conocidos historialmente" . Cuando los 'datos de salida' 20 no se adaptan sustancialmente a los 'datos de salida conocidos historialmente', el modelo numérico de simulación 12 debe ser 're-ajustado' antes de que los 'datos de entrada conocidos historialmente' 18 puedan ser introducidos nuevamente como 'datos de entrada' al modelo 12. En el paso 26b, para 're-ajustar' el modelo 12, es necesario multiplicar los parámetros 24 en cada bloque de red de cada 'región' por cierto valor. En este punto, el modelo 12 ha sido 're-ajustado' . Entonces, los 'datos de entrada conocidos historialmente' 18 se re-introducen, como 'datos de entrada', al modelo 12 y, en respuesta a esto, los 'datos de salida' 20 son generados de nuevo. Este proceso se repite hasta que los 'datos de salida' 20 se acoplan sustancialmente, de hecho, a los 'datos de salida conocidos historialmente' . En este punto, el modelo numérico de simulación 12 ha sido 'acoplado historialmente' . Con relación a la Figura 3A, se muestra una ilustración realista de un modelo numérico de simulación 12 típico de la Figura 3. Nótese la multitud de bloques de red 22 que tienen los 'parámetros' 24 de la Figura 2 asociados a estos. Con relación a la Figura 4, como se muestra el modelo numérico de simulación 12 de la Figura 3, incluye una variedad de bloques de red 22. En la Figura 4, el modelo 12 incluye una variedad de 'regiones' 30, donde cada 'región' 30 del modelo 12 incluye adicionalmente uno ó más de los bloques de red 22, teniendo cada bloque de red 22 los 'parámetros' 24 de la Figura 2 asociados con este. Recordando esto, para 'acoplar historialmente ' el modelo numérico de simulación 12, ciertas 'regiones' 30 deben definirse en el modelo numérico de simulación 12. Cuando las 'regiones' 30 se definen en el modelo numérico de simulación 12, en el paso 26b de la Figura 3, es necesario multiplicar los 'parámetros' 24 (de la Figura 2) en cada bloque de red 22 de la 'región' 30 por cierto valor. En este punto, el modelo 12 ha sido 'ajustado' . Con relación a las Figura 4 ' y 5, primeramente a la Figura 5, se introducen los 'parámetros' Pl, P2, y PIO asociados con cada bloque de red 22 (además de 'toda la información disponible', asociada con cada bloque de red 22) del modelo numérico de simulación 12, como datos de entrada, al programa del Mapa Organizacional (SOM) 14 y, en respuesta a esto, el programa del SOM 14 responden al definir las 'regiones' 30 del modelo numérico de simulación 12 que se muestran en la Figura 4. En particular, el programa del SOM 14 definirá las 'regiones' 30 'de comportamiento similar' dentro del modelo numérico de simulación 12. Por ejemplo, en la Figura 4, el programa del SOM 14 de la Figura 5 definirá: (1) una primera 'región 1' 30a con un primer tipo particular de comportamiento similar, (2) una segunda 'región 2' 30b con un segundo tipo particular de comportamiento similar, (3) una tercera 'región 3' 30c con un tercer tipo particular de comportamiento similar, (4) una cuarta 'región 4' 30d con un cuarto tipo particular de comportamiento similar, (5) una quinta 'región 5' 30e con un quinto tipo particular de comportamiento similar, (6) una sexta 'región 6' 30f con un quinto tipo particular de comportamiento similar, y (7) una séptima 'región 7' 30g con un séptimo tipo particular de comportamiento similar. Con relación a las Figura 4 y 6, primeramente a la
Figura 6, nótese que 'toda la información disponible' asociada con cada uno de los bloques de red 22 del modelo numérico de simulación 12 se utiliza por el programa del SOM 14 para generar y definir las 'regiones' 30 de comportamiento similar de entre los bloques de red 22 del modelo numérico de simulación 12 y, en respuesta a esto, el programa del SOM 14 organiza los bloques de red 22 del modelo numérico de simulación 12 en una ó más 'regiones' 30a, 30b, 30c, 30d, 30e, 30f y 30g definidas, como se muestra en la Figura 4. En la Figura 6, por ejemplo, 'toda la información disponible sobre el bloque de red 1' 32, y 'toda la información disponible sobre el bloque de red 2' 34, y 'toda la información disponible sobre el bloque de red N ' 36 se recibe por el programa del SOM 14. En respuesta a esto, el programa del SOM 14 'generará y definirá las regiones de comportamiento similar en base a toda la información disponible asociada con los bloques de red' como se indica en el paso 38 en la Figura 6. Cuando las 'regiones de comportamiento similar' se definen, como se indica por el paso 40 en la Figura 6, el programa del SOM 14 organizará los bloques de red 22 en una ó más 'regiones' de comportamiento similar, como se muestra en la Figura 4. Por ejemplo, como se muestra en la Figura 4, el programa del SOM 14 de las Figuras 1, 5 y 6: (1) organizarán los bloques de red 22 en un 'región 1' 30a con un primer tipo de comportamiento similar, (2) organizará los bloques de red 22 en una 'región 2' 30b con un segundo tipo de comportamiento similar, (3) organizarán los bloques de red 22 en un 'región 3' 30c con un tercer tipo de comportamiento similar, (4) organizarán los bloques de red 22 en un 'región 4' 30d con un cuarto tipo de comportamiento similar, (5) organizarán los bloques de red 22 en un 'región 5' 30e con un quinto tipo de comportamiento similar, (6) organizarán los bloques de red 22 en un 'región 6' 30f con un sexto tipo de comportamiento similar, (7) organizarán los bloques de red 22 en un 'región 7' 30g con un séptimo tipo de comportamiento similar. Con relación a la Figura 7, se muestra un diagrama a bloques 38, que describe la manera en que el programa del SOM 14 de la Figural, 5 y 6 'definirá Regiones de Comportamiento Similar', como se indica por el paso 38 en la Figura 6. El diagrama a bloques 38 de la Figura 7, que representa el paso 38 de la Figura -6, incluye los siguientes sub-pasos: paso 38a, paso 38b, paso 38c, y paso 38d. Para entender completamente el paso 38 de la Figura 6, que incluye los sub-pasos 38a - 389d, como se muestra en la Figura 7, seria de ayuda la lectura de la Patente de Eü no. 6,950,786 de Sonneland et al (llamada de aquí en adelante, la patente '786 de Sonneland et al) , presentada el 27 de Septiembre del 2005, titulada "Método y Aparato para Generar un Mapeado en el Espacio del Atributo a partir de una Variedad de Grupos de Datos de Atributos y Generar un Grupo de Datos de Clase a partir del Mapeado", con referencia particular a las Figuras 16 a 21 de la patente '786 de Sonneland et al, descripción de la cual se incorpora en la especificación de esta solicitud a manera de referencia. En la Figura 7, el Programa del SOM 14 'definirá las regiones de comportamiento similar' (como se indica en el paso 38 de la Figura 6) al ejecutar los siguientes pasos: (1) Mapear los parámetros de las celdas de red, paso 38a de la Figura 7, tal como los parámetros 24 de las celdas de red 22 de la Figura 2, (2) Identificar grupos de puntos dentro del mapeado - los puntos dentro de un grupo que representa celdas de red con parámetros que tienen comportamiento similar, paso 38b, (3) Trazar las celdas de red sobre un trazado multidimensional, mientras se recupera la identidad de aquellas celdas de red dentro del grupo que tiene el comportamiento similar, paso 38c, y (4) Agrupar en conjunto aquellas celdas de red sobre el trazado multidimensional que agrupa el conjunto sobre el mapeado -este grupo es llamado una 'región', paso 38d. Se establecerá a continuación una descripción funcional de la operación de la presente invención con relación a las Figuras 1 a 7 de las figuras. En la Figura 3, cuando se 'acopla historialmente ' el modelo numérico de simulación 12, los 'datos de entrada conocidos historialmente' se introducen como 'datos de entrada' al modelo 12 y, en respuesta a esto, se generan los 'datos de salida' 20. Aquellos 'datos de salida' 20 se comparan con un grupo de 'datos de salida conocidos historialmente' que se han generado previamente (en el pasado) en respuesta a los 'datos de entrada conocidos historialmente' . Cuando los 'datos de salida' 20 no se acoplan historialmente con los 'datos de salida conocidos historialmente', el modelo numérico de simulación 12 debe ser primeramente 'ajustado' antes de que los 'datos de entrada conocidos historialmente' 18 puedan ser de nuevo introducidos como 'datos de entrada' al modelo 12. Para 'ajustar' el modelo 12, refiéranse los pasos o el bloque 26a y 26b de la Figura 3. En el paso 26a, para 'ajustar' el modelo 12, ciertas 'regiones' 30 del modelo 12 de la Figura 4 deben definirse y generarse en el modelo numérico de simulación 12. Las 'regiones' 30 del modelo numérico de simulación 12 de la Figura 4 se definen y generan por medio del programa del SO 14 de las Figuras 1, 5, y 6. El programa del SOM 14 definirá y generará las 'regiones' 30 de la Figura 4 al ejecutar los siguientes pasos de la Figura 7 (referirse a la Patente de EU no. 6,950,786 de Sonneland et al, con referencia particular a las Figuras 16 a 21 de la patente '786 de Sonneland et al, descripción de la cual ya ha sido incorporada aquí a manera de referencia) : (1) Mapear los parámetros de las celdas de red, paso 38a de la Figura 7, tal como los parámetros 24 de las celdas de red 22 de la Figura 2, (2) Identificar los grupos de puntos dentro del mapeado - los puntos dentro de un grupo que representa las celdas de red con los parámetros que tienen el comportamiento similar, paso 38b, (3) Mapear las celdas de red sobre un trazado multidimensional , mientras se recupera la identidad de aquellas celdas de red dentro del grupo que tiene el comportamiento similar, paso 38c, y (4) Agrupar en conjunto aquellas celdas de red sobre el trazado multidimensional que se agrupan sobre el mapeado - aquel grupo es llamado una 'región', paso 38d. Cuando las 'regiones' se definen por el programa del SOM 14 en el modelo numérico de simulación 12, en el paso 26b de la Figura 3, es necesario multiplicar los 'parámetros' 24 en cada bloque de red de cada 'región' por cierto 'valor' . Sin embargo, el 'valor' de una 'región' puede ser diferente a partir del 'valor' de otra 'región' debido a que 'es claro que el multiplicador no puede ser el mismo número para cada bloque de red del modelo' . En este punto, el modelo 12 ha sido 'ajustado' . Entonces, los 'datos de entrada conocidos historialmente' 18 se re-introducen, como 'datos de entrada', al modelo 12 y, en respuesta a esto, los 'datos de salida' 20 se generan una vez más. Estos 'datos de salida' 20 se comparan con un grupo de 'datos de salida conocidos historialmente' que se han generado previamente (en el pasado) en respuesta a los 'datos de entrada conocidos historialmente' . Cuando los 'datos de salida' 20 no se acoplan sustancialmente a los 'datos de salida conocidos historialmente', el modelo numérico de simulación 12 debe ser 're-ajustado' de la misma manera como se describe anteriormente, antes de que los 'datos de entrada conocidos historialmente' 18 puedan ser introducidos de nuevo como 'datos de entrada' al modelo 12. En el paso 26b, para 'reajustar' el modelo 12, debe ser necesario: (1) usar el programa del SOM 14 para definir las 'regiones' 30 del modelo numérico de simulación 12 de la Figura 4, al ejecutar los pasos 38a-38d de la Figura 7 (un paso que puede ser ya logrado y, por lo tanto, no ser necesario) , y (2) multiplicar los parámetros 24 en cada bloque de red de cada 'región' definida de manera nueva por cierto valor. De nuevo, el 'valor' para una 'región' puede ser diferente a partir del 'valor' para otra 'región' debido a que 'es claro que el multiplicador no puede ser el mismo número para cada bloque de red del modelo' . En este punto el modelo 12 ha sido 'reajustado' . Entonces, los 'datos de entrada conocidos historialmente*' 18 se re-introducen, como 'datos de entrada', al modelo 12 y, en respuesta a esto, los 'datos de salida' 20 se generan una vez más. Este proceso se repite hasta que los 'datos de salida' 20 se acoplan sustancialmente, de hecho, a los 'datos de salida conocidos historialmente ' . En este punto, el modelo numérico de simulación 12 ha sido 'acoplado historialmente' . La descripción anterior, relacionada al uso de los SOMs para definir las 'regiones' durante el 'acoplamiento histórico' de los modelos numéricos de simulación, siendo descritos de esta manera, es obvio que la misma puede ser variada de maneras diferentes. Tales variaciones no se consideran como contrarias al espíritu y enfoque del método o aparato o dispositivos de almacenamiento de programa reivindicados, y todas estas modificaciones, como sería obvio para alguien con habilidad en el arte, se consideran para ser incluidas dentro del enfoque de las siguientes reivindicaciones .