NO345407B1

NO345407B1 - Prospect assessment and exploration model tools for occurrence mapping

Info

Publication number: NO345407B1
Application number: NO20120671A
Authority: NO
Inventors: Thomas Hantschel; Alexander Martin Wilson; Nicola Tessen; Glenn Koller; Martin Neumaier
Original assignee: Logined Bv
Priority date: 2011-06-10
Filing date: 2012-06-08
Publication date: 2021-01-18
Also published as: CA2779207C; AU2012203388B2; CA2779207A1; AU2012203388A1; NO20120671A1

Description

PROSPEKVURDERINGS- OG LETEMODELLVERKTØY FOR PROSPECT EVALUATION AND EXPLORATION MODEL TOOLS FOR

FOREKOMSTKARTLEGGING OCCURRENCE MAPPING

KRYSSREFERANSE TIL TILKNYTTET SØKNAD CROSS-REFERENCE TO RELATED APPLICATION

[0001] Denne søknaden krever prioritet til foreløpig amerikansk patentsøknad 61/495548 innlevert 10. juni 2011, nasjonal amerikansk patentsøknad 13/271755 innlevert 12. oktober 2011 og amerikansk forlengelsessøknad 13/271829 innlevert 12. oktober 2011, alle med tittelen «Prospektvurderings- og letemodellverktøy for forekomstkartlegging». [0001] This application claims priority to Provisional US Patent Application 61/495548 filed Jun. 10, 2011, US National Patent Application 13/271755 filed Oct. 12, 2011, and US Extension Application 13/271829 filed Oct. 12, 2011, all entitled “Prospect Evaluation and exploration model tool for occurrence mapping'.

BAKGRUNN BACKGROUND

[0002] Et prospekt inkluderer et prøveboringsområde hvor det har vært forutsagt hydrokarbonforekomster i økonomisk drivbare mengder. Et prospekt kan inkludere en anomali, slik som en geologisk struktur eller en seismisk amplitudeanomali som anbefales av utforsker for prøveboring. Begrunnelsen for prøveboring foretas ved innsamling av bevis for forekomst av et aktivt petroleumssystem eller en rimelig grad av sannsynlighet for å støte på bergarter med reservoarkvalitet, en tilstrekkelig stor felle, tilstrekkelig forseglingsbergart og riktige betingelser for uthenting og migrasjon i hydrokarbonene til å fylle fellen. Ett enkelt prøveboringssted kalles også et prospekt, men termen brukes vanligvis i forbindelse med undersøkelser: vurdering av prøveboringsprospekt (EPA), heretter betegnet prospektvurdering (PA). [0002] A prospect includes a trial drilling area where hydrocarbon deposits have been predicted in economically viable quantities. A prospect may include an anomaly, such as a geological structure or a seismic amplitude anomaly recommended by the explorer for test drilling. The justification for test drilling is made by gathering evidence for the presence of an active petroleum system or a reasonable degree of probability of encountering reservoir-quality rocks, a sufficiently large trap, sufficient seal rock and correct conditions for extraction and migration of the hydrocarbons to fill the trap. A single test drilling location is also called a prospect, but the term is usually used in connection with investigations: test drilling prospect assessment (EPA), hereafter referred to as prospect assessment (PA).

[0003] En gruppe prospekter av liknende type representerer en letemodell. En letemodell er således en region hvor hydrokarbonoppsamlinger eller prospekter av en gitt type kan forekomme: en begrepsmessig modell for en type hydrokarbonakkumulasjon som brukes av utforskere til å utvikle prospekter i et basseng, en region eller trend, og brukes av utviklerne til å fortsette og utforske en bestemt trend. En letemodell (eller en gruppe relaterte letemodeller) kan finnes i ett enkelt petroleumssystem. [0003] A group of prospects of a similar type represents an exploration model. An exploration model is thus a region where hydrocarbon accumulations or prospects of a given type may occur: a conceptual model of a type of hydrocarbon accumulation used by explorers to develop prospects in a basin, region or trend, and used by developers to continue and explore a certain trend. An exploration model (or a group of related exploration models) can be found in a single petroleum system.

[0004] Common Risk Segment Mapping (CRMS, vanlig kartlegging av segmentrisiko) er en undersøkelsesmetode for å definere områder med lav utforskningsrisiko. Visse selskaper bruker én eller annen metode for forekomstkartlegging i letemodellen og vanlig risikokartlegging. Disse kan brukes til å definere forekomstsannsynlighet (Chance of Success, COS) på letemodellnivå og lokale prospekter for forekomstsannsynlighet (COS) på prospektnivå. «Trafikklys»-kart i rødt, gult og grønt, for høy-, middels- og lavrisikoområder er eksempler på visualiseringer i industrien. CRSM-kart som kombinerer geologiske elementer som bestemmer COS for letemodeller og prospekter, kan videre kombineres med kart som avgrenser andre risikoelementer som påvirker de generelle prospektene for et område, f.eks. avstand fra land, havdybde, tilgang til tilhørende grunn osv. [0004] Common Risk Segment Mapping (CRMS) is a survey method for defining areas with low exploration risk. Certain companies use one or another method of occurrence mapping in the exploration model and regular risk mapping. These can be used to define probability of occurrence (Chance of Success, COS) at the exploration model level and local prospects for probability of occurrence (COS) at the prospect level. "Traffic light" maps in red, yellow and green, for high, medium and low risk areas are examples of visualizations in the industry. CRSM maps that combine geological elements that determine COS for exploration models and prospects can further be combined with maps that delineate other risk elements that affect the overall prospects for an area, e.g. distance from land, sea depth, access to associated land, etc.

[0005] Letemodellbasert petroleumsleting kan ha et annet fokus enn prospektbasert utforskning. I tillegg til trafikklyskart, finnes det kart som viser felles/letemodellspesifikke og lokal/prospektspesifikke sannsynligheter. Et problem med disse konvensjonelle sannsynlighetsog sannsynlighet for suksess (COS)-kartene er imidlertid at de krever relativt komplekse data, slik som endringer i geologiske betingelse eller, som når utforskerne endrer en hypotetisk eller en geologisk egenskap som underbygger kartet, det må rekonfigureres og beregnes på nytt, noe som i konvensjonell form er en krevende prosess. [0005] Exploration model-based petroleum exploration can have a different focus than prospect-based exploration. In addition to traffic light maps, there are maps that show joint/exploration model-specific and local/prospect-specific probabilities. However, a problem with these conventional probability and probability of success (COS) maps is that they require relatively complex data, such as changes in geological conditions or, as when the explorers change a hypothetical or a geological feature that underpins the map, it must be reconfigured and calculated again, which in conventional form is a demanding process.

[0006] Forekomstkartlegging i letemodellen, vanlig risikokartlegging og sannsynlighet for suksess (COS)-kartlegging avhenger vanligvis av flere komplekse prosesser. Mengden av inndata som brukeren må sortere, kan alene medføre vanskeligheter for utformingen av kartet og strider noen ganger mot vanlig intuisjon. I tillegg kan det være informasjonsmangel om hvordan å oppnå arbeidsflyt i petroleumsletingen. Verktøy som er enkle i bruk kan være nødvendige for å gi raske resultater og forenkle mangfoldet i inndata for prosessen med å lage COS-kart og foreta resultatvurdering. Malvic, T., NAFTA 60 (12)(2009), s. 651 – 657, beskriver beregning av geologisk risiko (Sannsynlighet av Sukses) av hydrokarbonoppdagelse i eksisterende eller nye prospekt i Drawa synklinalen ved bruk av kjente deterministiske prosedyrer. US 2009/0198447 A1 beskriver en metode og et system for å visualisere en eller flere egenskaper av en undergrunns formasjon under drilling av et borehull ved bruk av sannsynlighetsinformasjon fra en modelleringsprosess. [0006] Occurrence mapping in the exploration model, conventional risk mapping and probability of success (COS) mapping usually depend on several complex processes. The amount of input that the user has to sort can alone cause difficulties for the design of the map and sometimes goes against common intuition. In addition, there may be a lack of information on how to achieve workflow in petroleum exploration. Easy-to-use tools may be necessary to provide quick results and simplify the diversity of inputs for the COS mapping and performance assessment process. Malvic, T., NAFTA 60 (12)(2009), pp. 651 – 657, describes calculation of geological risk (Probability of Success) of hydrocarbon discovery in existing or new prospects in the Drawa syncline using known deterministic procedures. US 2009/0198447 A1 describes a method and a system for visualizing one or more properties of an underground formation during the drilling of a borehole using probability information from a modeling process.

SAMMENDRAG SUMMARY

[0007] Prospektvurderings- og letemodellkartleggingsverktøy beskrives. Til vurdering av prøveboringsprospekt med hensyn på mulige hydrokarbonressurser i en letemodell eller et prospekt, gir et systemeksempel dynamisk sammenknyttede sanntidsrisiko-, sannsynlighet for suksess- og feilmulighetskart («sannsynlighetskart»), transformert i sanntid fra de geologiske egenskapene i ett eller flere geologiske inndatakart, letemodellkart eller andre inndata. De geologiske kartene og inndata i systemet forbindes dynamisk med resultatet: sannsynlighetskart, slik at endringer i en geologisk parameter i et inndatakart eller indatum automatisk oppdaterer sannsynlighetskartet(ene) i sanntid eller nær sanntid. I et eksempel på en utførelse reflekteres brukerfremkalte endringer i et eksempel på et brukergrensesnitt umiddelbart også i det resulterende sannsynlighetskartet. Eksempelet på et brukergrensesnitt gjør det mulig for brukeren å opprette og angi en tilpasset hierarkisk matrise over risikokart, inkludert angivelse av dynamisk forbundne indatakart og -data, og de dynamiske forbindelsene som sådanne. Brukeren kan angi underkart og under-matriser for å konstruere hovedmatrisen for risikovurdering, velge, eller slippe kart direkte inn i matrisen. En tilpasningsbar transformator konverterer raskt geologiske egenskaper fra det geologiske domenet til sannsynlighetsdomenet. Brukergrensesnittet gjør det også mulig for brukeren å navigere geologiske kart, tegne polygoner rundt områder av interesse (AOI) eller på andre måter å velge områder i et geologisk kart. Etter valg av område, kan brukeren dra-og-slippe geologiske egenskaper innenfor polygonen direkte inn i en usikkerhetskalkulator som kartlegger risiko ved å bruke en likning eller ved å bygge en distribusjon for å kartlegge usikkerhet på en måte som automatisk knyttes tilbake til den geologiske virkeligheten. Et fletteverktøy kan nytte en tilpasningsbar formel for å utføre en programbasert fletting av flere gradnett som modellerer flere forskjellige geologiske tolkninger av et prospekt. Fletteverktøyet beregner en enkelt sannsynlighetsverdi for suksess for flere geologiske egenskapsverdier i hver gradnettnode. [0007] Prospect evaluation and exploration model mapping tools are described. For the evaluation of a test drilling prospect with respect to possible hydrocarbon resources in an exploration model or prospect, an example system provides dynamically linked real-time risk, probability of success and probability of failure maps ("probability maps"), transformed in real time from the geological features in one or more geological input maps, exploration model maps or other input data. The geological maps and input data in the system are dynamically linked with the result: probability map, so that changes in a geological parameter in an input map or indatum automatically update the probability map(s) in real time or near real time. In an example embodiment, user-induced changes in an example user interface are immediately reflected in the resulting probability map as well. The sample user interface enables the user to create and specify a custom hierarchical matrix of risk maps, including specifying dynamically linked input maps and data, and the dynamic connections as such. The user can enter sub-maps and sub-matrices to construct the main risk assessment matrix, select, or drop maps directly into the matrix. An adaptive transformer rapidly converts geological properties from the geological domain to the probabilistic domain. The user interface also enables the user to navigate geological maps, draw polygons around areas of interest (AOI) or in other ways to select areas in a geological map. After selecting an area, the user can drag-and-drop geologic features within the polygon directly into an uncertainty calculator that maps risk by using an equation or by building a distribution to map uncertainty in a way that automatically links back to geologic reality . A meshing tool can use a customizable formula to perform a program-based meshing of multiple grids that model several different geological interpretations of a prospect. The merge tool calculates a single probability of success value for multiple geologic property values in each grid node.

[0008] Dette sammenfattende avsnittet er ikke ment å gi en fullstendig beskrivelse av prospektvurderings- og letemodellkartleggingsverktøy, eller å gi en fullstendig oversikt over egenskaper og elementer. En detaljert beskrivelse med eksempler på utførelser følger. [0008] This summary section is not intended to provide a complete description of prospect evaluation and exploration model mapping tools, or to provide a complete overview of features and elements. A detailed description with examples of designs follows.

KORT BESKRIVELSE AV TEGNINGENE BRIEF DESCRIPTION OF THE DRAWINGS

[0009] Fig. 1 er et blokkdiagram over et systemeksempel og miljø for prospektvurderings- og letemodellkartleggingsverktøy. [0009] Fig. 1 is a block diagram of an example system and environment for prospect evaluation and exploration model mapping tools.

[0010] Fig. 2 er et diagram over et eksempel på en letemodellmatrise. [0010] Fig. 2 is a diagram of an example of a search model matrix.

[0011] Fig. 3 er et diagram over et eksempel på en transformasjonstabell. [0011] Fig. 3 is a diagram of an example of a transformation table.

[0012] Fig. 4 er et diagram over et eksempel på konvertering av egenskaps- til sannsynlighet for suksess-kart via transformatoren. [0012] Fig. 4 is a diagram of an example of conversion of property to probability of success map via the transformer.

[0013] Fig. 5 er et diagram over et eksempel på en prosess for valg av et område i et geologisk kart for å dra-og-slippe egenskapsverdier inn i en distribusjon for oppretting av empiriske kart over sannsynlighet for suksess. [0013] Fig. 5 is a diagram of an example of a process for selecting an area in a geological map to drag-and-drop property values into a distribution for creating empirical maps of probability of success.

[0014] Fig. 6 er et flytdiagram over et eksempel på en prosess med å sette opp et kart for feilsannsynlighet. [0014] Fig. 6 is a flow diagram of an example of a process of setting up a probability of failure map.

[0015] Fig. 7 er et diagram over et eksempel på et histogram eller en distribusjonsgenerator for oppretting av kart over feilsannsynlighet. [0015] Fig. 7 is a diagram of an example of a histogram or a distribution generator for creating maps of probability of failure.

[0016] Fig. 8 er et diagram over et eksempel på en fletteprosess for generering av én enkelt sannsynlighet for suksess-verdi for en distribusjon av geologiske verdier i hver gradnettnode i en letemodell eller et prospekt. [0016] Fig. 8 is a diagram of an example of a meshing process for generating a single probability of success value for a distribution of geological values in each grade grid node in an exploration model or prospect.

[0017] Fig. 9 er et flytdiagram over et eksempel på en prosess for innmating av kart for generering av et risikokart. [0017] Fig. 9 is a flow diagram of an example of a process for inputting maps for generating a risk map.

[0018] Fig. 10 er et flytdiagram over eksempelprosessen i fig. 9 med et usikkerhetsalternativ. [0018] Fig. 10 is a flow diagram of the example process in Fig. 9 with an uncertainty option.

[0019] Fig. 11 er et flytdiagram over eksempelprosessen i fig. 10 med et alternativ for automatisk oppdatering. [0019] Fig. 11 is a flow diagram of the example process in Fig. 10 with an automatic update option.

[0020] Fig. 12 er et diagram over et eksempel på et brukergrensesnitt for oppretting av et sannsynlighetskart. [0020] Fig. 12 is a diagram of an example of a user interface for creating a probability map.

[0021] Fig. 13 er et diagram over et eksempel på brukergrensesnitt som viser standardmaler. [0021] Fig. 13 is a diagram of an example user interface showing standard templates.

[0022] Fig. 14 er et diagram over et eksempel på et brukergrensesnitt som viser ikoner eller knapper for oppretting og kobling av inndatakart og risikokart. [0022] Fig. 14 is a diagram of an example of a user interface showing icons or buttons for creating and connecting input maps and risk maps.

[0023] Fig. 15 er et diagram over et eksempel på et brukergrensesnitt som viser oppretting av under-kart i løpet av oppretting av matrise og kart. [0023] Fig. 15 is a diagram of an example of a user interface showing the creation of sub-maps during the creation of matrix and map.

[0024] Fig. 16 er et diagram over et eksempel på brukergrensesnitt som viser matrisebehandling. [0024] Fig. 16 is a diagram of an example user interface showing matrix processing.

[0025] Fig. 17 er et diagram over et eksempel på brukergrensesnitt som viser matriseoppretting. [0025] Fig. 17 is a diagram of an example user interface showing array creation.

[0026] Fig. 18 er et diagram over et eksempel på brukergrensesnitt som viser verdiangivelse under matriseoppretting. [0026] Fig. 18 is a diagram of an example of a user interface showing value indication during matrix creation.

[0027] Fig. 19 er et diagram over et eksempel på brukergrensesnitt som viser et alternativ for lasting av en forhåndsopprettet matrise. [0027] Fig. 19 is a diagram of an example user interface showing an option for loading a pre-created matrix.

[0028] Fig. 20 er et diagram over et eksempel på brukergrensesnitt som viser hvordan å angi et letemodellforekomstkart 122. [0028] Fig. 20 is a diagram of an example user interface showing how to enter an exploration model instance map 122.

[0029] Fig. 21 er et diagram over et eksempel på brukergrensesnitt som viser innmating av en enkeltverdi ved inntasting eller skalering på en visuell glidebryter. [0029] Fig. 21 is a diagram of an example user interface showing input of a single value by typing or scaling on a visual slider.

[0030] Fig. 22 er et diagram over et eksempel på brukergrensesnitt som viser hvordan å knytte samen et allerede eksisterende risikokart og/eller et letemodellforekomstkart 122. [0030] Fig. 22 is a diagram of an example of a user interface that shows how to link together an already existing risk map and/or an exploration model occurrence map 122.

[0031] Fig. 23 er et diagram over et eksempel på et brukergrensesnitt som viser hvordan å opprette en forbindelse mellom et inndatakart og et ønsket risikokart. [0031] Fig. 23 is a diagram of an example of a user interface showing how to create a connection between an input map and a desired risk map.

[0032] Fig. 24 er et diagram over et eksempel på brukergrensesnitt som viser hvordan å angi en transformator ved bruk av en tabell. [0032] Fig. 24 is a diagram of an example of a user interface showing how to specify a transformer using a table.

[0033] Fig. 25 er et diagram over et eksempel på brukergrensesnitt som viser angivelse av matriseverdier. [0033] Fig. 25 is a diagram of an example of a user interface showing the entry of matrix values.

[0034] Fig. 26 er et diagram over et eksempel på brukergrensesnitt som viser angivelse av matriseverdier. [0034] Fig. 26 is a diagram of an example of a user interface showing the entry of matrix values.

[0035] Fig. 27 er et diagram over et eksempel på brukergrensesnitt som viser en forbindelsesindikator for å vise når kartene er dynamisk forbundet. [0035] Fig. 27 is a diagram of an example user interface showing a connection indicator to show when the maps are dynamically connected.

[0036] Fig. 28 er et diagram over et eksempel på brukergrensesnitt som viser en kontroll for aktivering av automatisk oppdatering mellom kart. [0036] Fig. 28 is a diagram of an example of a user interface showing a control for activating automatic updating between maps.

[0037] Fig. 29 er et diagram over et eksempel på et brukergrensesnitt som viser en alternerende metode for forbindelse av kart for sanntidsoppdatering. [0037] Fig. 29 is a diagram of an example of a user interface showing an alternate method of connecting maps for real-time updating.

[0038] Fig. 30 er et diagram over et eksempel på brukergrensesnitt som viser outputalternativer. [0038] Fig. 30 is a diagram of an example user interface showing output options.

[0039] Fig. 31 er et diagram over et eksempel på brukergrensesnitt som viser et valg av usikkerhetsalternativer for ett enkelt kart. [0039] Fig. 31 is a diagram of an example user interface showing a selection of uncertainty options for a single map.

[0040] Fig. 32 er et diagram over et eksempel på brukergrensesnitt som viser valg av usikkerhetsalternativer for flere kart. [0040] Fig. 32 is a diagram of an example user interface showing selection of uncertainty options for multiple maps.

[0041] Fig. 33 er et diagram over et eksempel på et brukergrensesnitt som viser et kartstablingsalternativ, hvor brukeren kan legge inn en kartstabel i en mappe og velge en vektingsfaktor for vridning av distribusjonen. [0041] Fig. 33 is a diagram of an example of a user interface showing a map stacking option, where the user can enter a map stack into a folder and select a weighting factor for warping the distribution.

[0042] Fig. 34 er et diagram over et eksempel på et brukergrensesnitt som viser en testknapp for å sjekke om det mangler data-kart- eller verdiangivelser og om det for øyeblikket er sammenheng mellom data-kartene og risikokartene. [0042] Fig. 34 is a diagram of an example of a user interface showing a test button to check whether data maps or value indications are missing and whether there is currently a connection between the data maps and the risk maps.

[0043] Fig. 35 er et diagram over et eksempel på et brukergrensesnitt som viser et eksempel på et testresultat av prøven i fig. [0043] Fig. 35 is a diagram of an example of a user interface showing an example of a test result of the sample in Fig.

34. 34.

[0044] Fig. 36 er et flytdiagram over et metodeeksempel for oppretting av empiriske sannsynlighet for suksess-kart. [0044] Fig. 36 is a flowchart of a method example for creating empirical probability of success maps.

[0045] Fig. 37 er et flytdiagram over et metodeeksempel for oppfanging av geologiske egenskaper for generering av en empirisk sannsynlighet for suksess-kart. [0045] Fig. 37 is a flow diagram of a method example for capturing geological features for generating an empirical probability of success map.

[0046] Fig. 38 er et flytdiagram over et metodeeksempel for fletting av flere geologiske gradnett inn i et gradnett for sannsynlighet for suksess-verdier. [0046] Fig. 38 is a flow diagram of a method example for interweaving several geological grids into a grid for probability of success values.

DETALJERT BESKRIVELSE DETAILED DESCRIPTION

Oversikt Overview

[0047] Denne offentliggjøringen beskriver prospektvurderings- og letemodellkartleggingsverktøy. Et systemeksempel strømlinjeformer informasjonsbehandlingen og gir et brukervennlig og dynamisk brukergrensesnitt for konstruering av tilpassede risikomatriser og dynamiske forbindelser mellom geologiske egenskapskart og andre inndata til resulterende sannsynlighetskart og usikkerhetsvurderinger. Betegnelsene «sannsynlighet» og «risiko» brukes i noen grad om hverandre i dette dokumentet. Resulterende sannsynlighets (risiko)-kart kan være empiriske med automatisk sanntidsoppdatering når det finner sted en endring, f.eks. når det forekommer endringer i et dynamisk tilknyttet geologisk egenskapskart eller en brukerindusert endring i en hypotetisk parameter. [0047] This disclosure describes prospect evaluation and exploration model mapping tools. A system example streamlines information processing and provides a user-friendly and dynamic user interface for constructing customized risk matrices and dynamic connections between geological property maps and other inputs to resulting probability maps and uncertainty assessments. The terms "probability" and "risk" are used interchangeably in this document to some extent. Resulting probability (risk) maps can be empirical with automatic real-time updating when a change takes place, e.g. when changes occur in a dynamically associated geological property map or a user-induced change in a hypothetical parameter.

[0048] Systemeksemplene kan således gi dynamisk sammenknyttede sannsynlighetskart, transformert i sanntid fra geologiske egenskaper og andre inndata. Brukere kan generere en tilpasset risikomatrise som dynamisk forbinder geologiske kart med sannsynlighetskart via et omfattende grensesnittverktøy, f.eks. ved draog-slippe kart direkte inn i matrisen. En tilpasningsbar transformator kan programmatisk konvertere det geologiske domenet til sannsynlighetsdomenet. Brukeren kan navigere innkart, velge områder av interesse, og dra-og-slippe geologiske egenskaper direkte inn i en usikkerhetskalkulator og distribusjonsgenerator for usikkerhetsvurdering direkte basert på den geologiske virkeligheten. Et fletteverktøy kan programmatisk føye sammen flere geologiske tolkninger (flere kart) fra samme prospekt. Fletteverktøyet kan sende ut én enkelt sannsynlighet for suksess-verdi i hver gradnettnode over flere gradnettkart. [0048] The system examples can thus provide dynamically linked probability maps, transformed in real time from geological properties and other input data. Users can generate a custom risk matrix that dynamically links geological maps with probability maps via a comprehensive interface tool, e.g. by dragging and dropping maps directly into the matrix. An adaptive transformer can programmatically convert the geological domain to the probability domain. The user can navigate maps, select areas of interest, and drag-and-drop geologic features directly into an uncertainty calculator and distribution generator for uncertainty assessment directly based on geologic reality. A merge tool can programmatically join several geological interpretations (several maps) from the same prospect. The merge tool can output a single probability of success value in each grid node across multiple grid maps.

Miljøeksempler Environmental examples

[0049] Fig. 1 viser et systemeksempel, som gir et miljø for prospektvurderings- og letemodellkartleggingsverktøy, slik som kartleggingsverktøy 100. En databehandlingsenhet 102 kan implementere komponenter, slik som simulatorer 104 og et eksempel på representative sett kartleggingsverktøyene 100. Simulatorene 104 kan inkludere seismisk-til-simuleringsprogrammer og programvarepakker, geologiske simulatorer, reservoarsimulatorer, oljefeltmodellbyggere osv. Eksempelet på kartleggingsverktøyene 100 kan ha et eksempel på et dataopptaksverktøy 106, kartleggingskalkulator 108, transformator 110, matrisebygger 112, brukergrensesnittadministrator 114, fletteverktøy 116, distribusjonsgenerator 118, usikkerhetskalkulator 120 og andre moduler: for utforskning og geologisk prospektvurdering, risikokartlegging, sannsynlighet for suksess (eller feil)-undersøkelser og -kartlegging, ressurs og stedsvurdering osv. Kartleggingsverktøyene 100 illustreres som programvare, men kan utføres som maskinvare eller som en kombinasjon av maskinvare- og programvareinstruksjoner. Det illustrerte settet med kartleggingsverktøy 100 er ment som et beskrivende eksempel, og andre kartleggingsverktøy eller andre konfigurasjoner av kartleggingsverktøyene 100 kan også brukes. [0049] Fig. 1 shows an example system, which provides an environment for prospect evaluation and exploration model mapping tools, such as mapping tool 100. A data processing unit 102 may implement components, such as simulators 104 and an example of representative sets of the mapping tools 100. The simulators 104 may include seismic -to simulation programs and software packages, geological simulators, reservoir simulators, oilfield modelers, etc. The example mapping tools 100 may include an example of a data capture tool 106, mapping calculator 108, transformer 110, matrix builder 112, user interface manager 114, merge tool 116, distribution generator 118, uncertainty calculator 120 and others modules: for exploration and geological prospect evaluation, risk mapping, probability of success (or failure) surveys and mapping, resource and site assessment, etc. The mapping tools 100 are illustrated as software, but can be implemented as hardware or r as a combination of hardware and software instructions. The illustrated set of mapping tools 100 is intended as a descriptive example, and other mapping tools or other configurations of the mapping tools 100 may also be used.

[0050] I det illustrerte eksempelet tar databehandlingsenheten 102 i mot geologiske kart 122 og andre data som inndata. Ett eller flere geologiske kart 122 kan vise minst én geologisk egenskap 124 og kan være kommunikasjonskoblet via sensor- og kontrollutstyr med virkelige (empiriske) undergrunns jordvolumer 126, dvs. undergrunns letemodeller inkludert petroleumsreservoarer, sedimentbassenger, havbunnen, oljefelt, brønner osv., så vel som overflatekontrollnettverk osv. Et undergrunns jordvolum 126 som modelleres kan være en kandidat for petroleumsproduksjon eller vannressursadministrering, karbontjenester eller andre bruksområder. [0050] In the illustrated example, the data processing unit 102 receives geological maps 122 and other data as input. One or more geological maps 122 may show at least one geological feature 124 and may be communicationally linked via sensor and control equipment with real (empirical) subsurface soil volumes 126, i.e. subsurface exploration models including petroleum reservoirs, sediment basins, seabed, oil fields, wells, etc., as well such as surface control networks, etc. A subsurface soil volume 126 being modeled may be a candidate for petroleum production or water resource management, carbon services, or other applications.

[0051] Databehandlingsenheten 102 som er vert for kartleggingsverktøyene 100 kan være en datamaskin, et datamaskinnettverk eller annet utstyr med en prosessor 128, minne 130, datalagring 132, og annen tilknyttet maskinvare, slik som et nettverksgrensesnitt 134 og en media-driver 136 for lesning av og skriving til et eksternt lagringsmedium 138, slik som f.eks. en CD-plate, DVD-plate, USB-brikke osv. [0051] The data processing unit 102 that hosts the mapping tools 100 can be a computer, a computer network or other equipment with a processor 128, memory 130, data storage 132, and other associated hardware, such as a network interface 134 and a media driver 136 for reading of and writing to an external storage medium 138, such as e.g. a CD disc, DVD disc, USB stick, etc.

[0052] Det eksterne lagringsmediet 138 kan inkludere instruksjoner for implementering og utføring av eksempelet på kartleggingsverktøyene 100 og relaterte metoder som kan utføres av en datamaskin (se f.eks. fig. [0052] The external storage medium 138 may include instructions for implementing and executing the example mapping tools 100 and related methods that may be executed by a computer (see, e.g., FIG.

36–38 og tilhørende beskrivelser). I det minste noen deler av kartleggingsverktøyene 100 kan lagres som instruksjoner på et gitt eksternt lagringsmedium 138, en flyttbar enhet eller i lokal datalagring 132, for å lastes inn i minnet 130 for utførelse av prosessoren 128. Selv om de illustrerte kartleggingsverktøyene 100 beskrives som programmer som finnes i minnet 130, kan de også implementeres som maskinvare, slik som ved bruk av spesifikke integrerte kretser (ASIC-er) eller som en kombinasjon av maskin- og programvare. 36–38 and associated descriptions). At least some portions of the mapping tools 100 may be stored as instructions on a given external storage medium 138, a removable device, or in local data storage 132, to be loaded into memory 130 for execution by the processor 128. Although the illustrated mapping tools 100 are described as programs contained in the memory 130, they can also be implemented as hardware, such as using specific integrated circuits (ASICs) or as a combination of hardware and software.

[0053] I et eksempel på utførelse av dette systemeksempelet, kan databehandlingsheten 102 ta imot feltdata via nettverksgrensesnittet 134, i form av kart 122, utledet fra seismiske data 140 og brønnlogger 142 fra geofoner, brønnmålingsutstyr og andre sensorer i et potensielt petroleumsfelt eller andre undergrunns jordvolumer 126. [0053] In an exemplary embodiment of this system example, the data processing unit 102 can receive field data via the network interface 134, in the form of maps 122, derived from seismic data 140 and well logs 142 from geophones, well measurement equipment and other sensors in a potential petroleum field or other underground soil volumes 126.

[0054] En brukergrensesnittadministrator 114 og skjermvisningskontroll 144 kan utvides til et tilknyttet brukergrensesnitt 146 på en skjerm 150 (og inndata/resultat for mus, pekeutstyr, tastatur, berøringsskjerm osv.), så vel som geologiske modellbilder 148, slik som en 2D eller 3D visuell gjengivelse av lag- eller bergartegenskaper i et undergrunns jordvolum 126. De viste geologiske modellbildene 148 kan genereres av kartleggingsverktøyene 100. Kartleggingsverktøyene 100 kan uføre andre modelloppgaver og generere nyttige brukergrensesnitt 146 via skjermkontrollen 144, inkludert nyskapende interaktiv grafikk, for brukerkontroll med prosessgenerering av sannsynlighet for suksess (COS)-kart 152 eller andre kart. [0054] A user interface manager 114 and screen display control 144 can be extended to an associated user interface 146 on a screen 150 (and input/output for mouse, pointing device, keyboard, touch screen, etc.), as well as geological model images 148, such as a 2D or 3D visual rendering of strata or rock features in a subsurface soil volume 126. The displayed geological model images 148 may be generated by the mapping tools 100. The mapping tools 100 may perform other modeling tasks and generate useful user interfaces 146 via the screen control 144, including innovative interactive graphics, for user control with probabilistic process generation for success (COS) chart 152 or other charts.

[0055] I et eksempel på en utførelse, kan sannsynlighetskartene 152, vanligvis kalt sannsynlighet for suksess (COS)-kart 152 i dette dokumentet (også kjent som og alternativt presentert som risikokart eller feilsannsynlighetskart), også nyttes til å generere kontrollsignaler som kan brukes via kontrollutstyr i empiriske prospekter, modellering, utforskning, prediksjon og/eller kontroll av ressurser, slik som petroleumsproduksjon, administrering av vannressurser, karbontjenester osv., inkludert direkte kontroll via maskinvarekontrollenheter for slike ressurser som brønnboring, injeksjons- og produksjonsbrønner, reservoarer, felt, transport- og leveringssystemer osv. [0055] In an example embodiment, the probability maps 152, commonly referred to herein as probability of success (COS) maps 152 (also known as and alternatively presented as risk maps or failure probability maps), can also be used to generate control signals that can be used via control equipment in empirical prospecting, modeling, exploration, prediction and/or control of resources, such as petroleum production, water resources management, carbon services, etc., including direct control via hardware control devices for such resources as well drilling, injection and production wells, reservoirs, fields, transport and delivery systems etc.

Eksempel på generell drift Example of general operation

[0056] I et eksempel på utførelse, kan systemeksempelet generere et empirisk letemodellkart 152 fra geologiske egenskaper 124 eller innebygde egenskaper i de geologiske indatakartene 122 (f.eks. porøsitet). Når det finner sted en endring i de geologiske egenskapene 124, kan det genererte letemodellkartet 152 tilpasses i sanntid for å gi oppdatere risiko eller sannsynlighet for suksess-trekk, kart 152 og output. Et systemeksempel gir således et dynamisk letemodellkart 152 som kan vise f.eks. sannsynlighet for suksess i sanntid, basert på endring av geologiske egenskaper 124 eller brukerinnførte hypotetiske variabler, som angitt f.eks. via brukergrensesnitteksempelet 146. [0056] In an example embodiment, the system example may generate an empirical exploration model map 152 from geologic features 124 or embedded features in the geologic input maps 122 (eg, porosity). When a change occurs in the geological features 124, the generated exploration model map 152 can be adjusted in real time to provide updated risk or probability of success features, map 152 and output. A system example thus provides a dynamic exploration model map 152 which can show e.g. probability of success in real time, based on changing geological features 124 or user-entered hypothetical variables, as indicated e.g. via the user interface example 146.

[0057] Brukergrensesnitteksempelet 146 kan gis tilgang til matrisebyggeren 112 for oppretting av sannsynlighet for suksess-kart 152 (f.eks. prospektvurdering) og gjør det mulig for brukeren å opprette og angi en tilpasset, hierarkisk matrise over risikokart, inkludert de dynamisk forbundne inndatakartene og inndata og de dynamiske forbindelsene som sådanne. Brukeren kan angi under-kart og under-matriser for konstruksjon av hovedmatrisen for risikovurdering, og kan velge å slippe kart og andre matriser direkte inn i hovedmatrisen. [0057] The user interface example 146 may be accessed by the matrix builder 112 for creating probability of success maps 152 (eg, prospect assessment) and enables the user to create and enter a custom, hierarchical matrix of risk maps, including the dynamically linked input maps and inputs and the dynamic connections as such. The user can enter sub-maps and sub-matrices for construction of the main matrix for risk assessment, and can choose to drop maps and other matrices directly into the main matrix.

[0058] Når tilført et geologisk egenskapskart 122 eller ved bruk av valgte representative geologiske egenskapsverdier 124 fra kartene 122, kan systemet nytte én eller flere tilpasningsbare transformasjoner 110 for programmatisk å generere sannsynlighetskartene 152, som i sin tur kan kompileres inn i eller brukes som et forstadium for et større, generelt sannsynlighetskart 152, f.eks. for vanlig risikosegmentkartlegging (CRSM). [0058] When fed a geologic property map 122 or using selected representative geologic property values 124 from the maps 122, the system may utilize one or more adaptive transformations 110 to programmatically generate the probability maps 152, which in turn may be compiled into or used as a preliminary stage for a larger, general probability map 152, e.g. for common risk segment mapping (CRSM).

[0059] For usikkerhetsvurdering, kan usikkerhetskalkulatoren 120 gi visuelle verktøy og navigeringsverktøy via brukergrensesnittet 146 for å gjøre det mulig for brukeren å trekke ut en geologisk egenskap 124 av interesse direkte fra de geologiske kartene 122. De ønskede parameterverdiene 124 kan også angis manuelt på en direkte måte. Brukeren kan dra en polygon rundt et område av interesse (AOI) på et geologisk kart 122 for å samle opp parameterverdier for egenskapen 124 og deretter «dra-og-slippe» det valgte visuelle området med de ønskede egenskaperverdiene 124 direkte inn i en usikkerhetskartleggende egenskap i usikkerhetskalkulatoren 120 eller distribusjonsgeneratoren 118, som kan bruke en Monte Carlo-simulering. Spesifikt kan brukergrensesnittadministratoren 114 gjøre det mulig for brukeren å hente inn minimum, topp og maksimum petroleumssystemparameterverdier fra et kart 122 med brukervennlige verktøy for visuelt valg, som deretter mater data til distribusjonsgeneratoren 118 for å utføre usikkerhets- og prospektvurdering. Ved å hente inn geologiske data direkte fra geologiske kart 122, knyttes verdiene i distribusjonen og således usikkerhetsvurderingen direkte til den geologiske virkeligheten uten den vanlige gjettingen. [0059] For uncertainty assessment, the uncertainty calculator 120 can provide visual tools and navigation tools via the user interface 146 to enable the user to extract a geological feature 124 of interest directly from the geological maps 122. The desired parameter values 124 can also be entered manually on a direct way. The user can drag a polygon around an area of interest (AOI) on a geologic map 122 to collect parameter values for the property 124 and then “drag-and-drop” the selected visual area with the desired property values 124 directly into an uncertainty mapping property in the uncertainty calculator 120 or the distribution generator 118, which may use a Monte Carlo simulation. Specifically, the user interface administrator 114 may enable the user to retrieve minimum, peak, and maximum petroleum system parameter values from a map 122 with easy-to-use visual selection tools, which then feeds data to the distribution generator 118 to perform uncertainty and prospect assessment. By retrieving geological data directly from geological maps 122, the values in the distribution and thus the uncertainty assessment are linked directly to the geological reality without the usual guesswork.

[0060] I et eksempel på utførelse, kan systemeksempelet bygge en distribusjon for hver gradnettnode i flere 2D- og 3D-modeller av en ressurs. På en gradnettnode-til-gradnettnode måte, kan teknikkeksempelet og fletteverktøyet 116 konvertere flere petroleumssystemparameterkoeffisienter som følger fra flere geologiske tolkninger, til en enkelt sannsynlighet for suksess-verdi for hver gradnettnode. Fletteverktøyet 116 utvikler en integrert sannsynlighet for suksess-kart 152, ved å kombinere flere geologiske scenarier (flere kart over samme prospektet) i ett enkelt sammenfattende uttrykk for sannsynlighet for suksess-parametere ved hver gradnettnode i et enkelt resulterende kart 152. [0060] In an example embodiment, the system example may build a distribution for each degree grid node in multiple 2D and 3D models of a resource. In a grad grid node-to-grad grid node manner, the technique example and merge tool 116 can convert multiple petroleum system parameter coefficients resulting from multiple geological interpretations into a single probability of success value for each grad grid node. The merge tool 116 develops an integrated probability of success map 152 by combining multiple geological scenarios (multiple maps of the same prospect) into a single summary expression for probability of success parameters at each grid node in a single resulting map 152.

Utførelseseksempler Execution examples

[0061] Når tilført et geologisk egenskapskart 122 eller ved bruk av valgte representative geologiske egenskapsverdier 124 fra kartene 122, nytter et kartleggingsverktøyeksempel 100 én eller flere transformatorer 110 for programmatisk å generere sannsynlighetskartet 152, som i sin tur kan kompileres inn i eller brukes som et forstadium for et sannsynlighetsoversiktskart 152 f.eks. et vanlig risikosegmentkart 152. [0061] When fed a geologic property map 122 or using selected representative geologic property values 124 from the maps 122, a mapping tool example 100 utilizes one or more transformers 110 to programmatically generate the probability map 152, which in turn may be compiled into or used as a preliminary stage for a probability overview map 152 e.g. a common risk segment map 152.

[0062] En egenskap-til-sannsynlighet-transformator 110 for letemodellkartlegging kan vises som en funksjon som konverterer en geologisk egenskap ved hver gradnettnode i en modell for et overflatevolum eller et undergrunns volum 126 til en sannsynlighet for suksess-verdi. En sannsynlighet for suksess-verdi ved hver gradnettnode kan således bestemmes fra en geologisk egenskap gjennom egenskap-til-sannsynlighet-transformatoren 110. Sannsynlighet for suksess (COS) brukes representativt i dette dokumentet, men sannsynlighet for feil kan også brukes, hvor COF = 1 - COS. [0062] A property-to-probability transformer 110 for exploration model mapping can be shown as a function that converts a geologic property at each grid node in a model for a surface volume or a subsurface volume 126 to a probability of success value. A probability of success value at each grid node can thus be determined from a geological property through the property-to-probability transformer 110. Probability of success (COS) is used representatively in this document, but probability of failure can also be used, where COF = 1 - COS.

[0063] For å kunne beregne sannsynligheten for suksess for en gitt letemodells drivbarhet, kan matrisebyggeren 112 bryte ned endringen i underelementer (COS for et reservoar, for en forsegling, for en felle osv.). Hvert av disse underelementene kan deles opp enda mer i lavere nivåer. F.eks. kan COS for et reservoar inkludere en kombinasjon av COS for reservoarforekomst og COS for reservoarkvalitet, og således bygge en matrise som har en ønsket grad av kompleksitet. [0063] In order to calculate the probability of success for a given exploration model's drivability, matrix builder 112 can break down the change into sub-elements (COS for a reservoir, for a seal, for a trap, etc.). Each of these sub-elements can be broken down even further into lower levels. E.g. COS for a reservoir can include a combination of COS for reservoir occurrence and COS for reservoir quality, thus building a matrix that has a desired degree of complexity.

[0064] Fig. 2 viser et eksempel (f.eks. forenklet) på en letemodellmatrise 200 (dvs. risikomatrise 200). Matrisen 200 definerer typen og karakteristika for det endelige COS-kartet 152. For å kunne fylle ut underelement-sannsynlighetskart 152 på det laveste elementnivået som forgrener (mot den høyre siden 202 på matrisen) matrisebyggeren 112, kan matrisebyggeren benytte noen geologiske argumenter. F.eks. kan man bruke porøsitet som en geologisk egenskap 124 for å definere reservoarkvaliteten (en annen geologisk egenskap kan like enkelt brukes som et representativt eksempel). En geolog som foretar en evaluering via eksempelet på kartleggingsverktøyet 100 kan kvalitativt bestemme porøsiteten som «god», som således bestemmes som en høy COS-verdi (eller lav COF) for reservoarkvalitet, og bruke denne verdien i matrisekonstruksjon for videre beregninger av letemodellen. [0064] Fig. 2 shows an example (eg simplified) of an exploration model matrix 200 (ie risk matrix 200). The matrix 200 defines the type and characteristics of the final COS map 152. In order to fill in the sub-element probability map 152 at the lowest element level branching (towards the right side 202 of the matrix) the matrix builder 112, the matrix builder can use some geological arguments. E.g. one can use porosity as a geological property 124 to define reservoir quality (another geological property can just as easily be used as a representative example). A geologist making an evaluation via the example of the mapping tool 100 can qualitatively determine the porosity as "good", which is thus determined as a high COS value (or low COF) for reservoir quality, and use this value in matrix construction for further calculations of the exploration model.

[0065] I noen simulatorer 104 (f.eks. PETREL, som er utviklet og distribueres av Schlumberger, Ltd, Houston Texas og dets tilknyttede selskaper), kan geologen enkelt kvantifisere porøsitet med et porøsitetskart 122 for det angjeldende reservoaret. Porøsitetskartet 122 kan ha en bestemt rekkevidde for porøsitetsverdier, variable med X og Y posisjon, f.eks. fra omtrent 5 % til omtrent 20 %. Geologen kan beregne f.eks. at med en porøsitet under omtrent 8 %, kan reservoarkvaliteten betegnes som «dårlig» og med en porøsitet på mer enn omtrent 15 % kan den betegnes som «god». [0065] In some simulators 104 (eg, PETREL, which is developed and distributed by Schlumberger, Ltd, Houston Texas and its affiliates), the geologist can easily quantify porosity with a porosity map 122 for the reservoir in question. The porosity map 122 can have a specific range of porosity values, variable with X and Y position, e.g. from about 5% to about 20%. The geologist can calculate e.g. that with a porosity below about 8%, the reservoir quality can be described as "poor" and with a porosity of more than about 15%, it can be described as "good".

[0066] Geologen kan også definere «god» og «dårlig» via matrisebyggeren 112. Som et eksempel, med perfekt datamengde og -kvalitet og en rimelig grad av korrekt geologisk tolkning, kan “god” bety COS = 1 (COF = 0) og «dårlig» kan bety COS = 0 (COF = 1). I noen tilfeller, f.eks., i grenseområder for utforskning, kan data og tolkning være høyst usikre, slik at en geologs definisjon av «god» ikke behøver å ekskludere feil, og slik at «dårlig» ikke behøver å ekskludere suksess. Som eksempel betyr dette at “god” kan ha en COS < 1 (COF > 0) og «dårlig» en COS > 0 (COF < 1). I et eksempel kan COS <= 0,7 (COF >= 0,3) betegne «god» og COS = 0,3 (COF = 0,7) kan betegne «dårlig» (de foregående er kun eksempler på verdier, og andre rekkevidder er mulig). Denne begrensningen i COS (COF)-skala kan hindre geologen i å avslutte en prospektundersøkelse for et område med et urimelig «dårlig» resultat eller gi en urimelig høy grad av anbefaling til et annet område med et «godt» resultat. Løsningen av usikkerhetsproblemet kan være nyttig for tolkningen. [0066] The geologist can also define "good" and "bad" via the matrix builder 112. As an example, with perfect data quantity and quality and a reasonable degree of correct geological interpretation, "good" can mean COS = 1 (COF = 0) and "bad" can mean COS = 0 (COF = 1). In some cases, for example, in frontier areas of exploration, data and interpretation can be highly uncertain, so that a geologist's definition of "good" need not exclude failure, and so that "bad" need not exclude success. As an example, this means that "good" can have a COS < 1 (COF > 0) and "bad" a COS > 0 (COF < 1). In an example, COS <= 0.7 (COF >= 0.3) may denote "good" and COS = 0.3 (COF = 0.7) may denote "poor" (the preceding are only examples of values, and other ranges are possible). This COS (COF) scale limitation may prevent the geologist from terminating a prospect investigation for an area with an unreasonably "poor" result or giving an unreasonably high level of recommendation to another area with a "good" result. The resolution of the uncertainty problem can be useful for the interpretation.

[0067] I et eksempel på en utførelse kan både de geologiske argumentene (f.eks. porøsitet 302) og sannsynligheten (COS/COF) 304 utgjøre en transformator 110 og kan føres inn i en tabell 300 av geologen, slik som f.eks. egenskap-til-sannsynlighettransformatortabellen 300 for porøsiteten vist i fig. 3. [0067] In an example of an embodiment, both the geological arguments (e.g. porosity 302) and the probability (COS/COF) 304 can form a transformer 110 and can be entered into a table 300 by the geologist, such as e.g. . the property-to-probability transformer table 300 for the porosity shown in FIG. 3.

[0068] Ved hver celle i et inndatakart for porøsitet 122, kan porøsitetsverdien 124 transformeres til sannsynlighet for suksess (COS-verdi) ved bruk av egenskap-til-sannsynlighetstransformatoren 110. Som et eksempel kan minimumporøsitetsverdien for kartet 122 (omtrent 5 %) tildeles en COS på 0,3, som kan være det samme som en porøsitet på omtrent 8 % («dårlig»). En porøsitet på omtrent 10 % (mellom «god» og «dårlig») kan tildeles en COS på 0,5 og porøsiteter >= omtrent 12 % (“god”) kan tildeles en COS på 0,7 [0068] At each cell in a porosity input map 122, the porosity value 124 can be transformed into a probability of success (COS value) using the property-to-probability transformer 110. As an example, the minimum porosity value for the map 122 (about 5%) can be assigned a COS of 0.3, which can be the same as a porosity of about 8% ("poor"). A porosity of about 10% (between "good" and "poor") can be assigned a COS of 0.5 and porosities >= about 12% ("good") can be assigned a COS of 0.7

[0069] Fig. 4 viser hvordan et fortløpende porøsitetskart 122 kan transformeres til et fortløpende sannsynlighet-for-suksess (COS)-kart 152 (begrenset til verdier mellom 0,3 og 0,7) ved bruk av eksempelegenskapen (f.eks. porøsitet-til-sannsynlighet (COS)-transformatoren 110). [0069] Fig. 4 shows how a continuous porosity map 122 can be transformed into a continuous probability-of-success (COS) map 152 (limited to values between 0.3 and 0.7) using the example property (e.g. the porosity-to-probability (COS) transformer 110).

[0070] I et eksempel på en utførelse bruker kartleggingskalkulatoren 108 transformatoren 110 til å foreta sanntidsoppdatering av COS-kartet 152. [0070] In an example embodiment, the mapping calculator 108 uses the transformer 110 to perform real-time updating of the COS map 152 .

Eksempel på opptak av matrise- og kartleggingsdata [0071] Et eksempel på et dataopptaksverktøy 106 implementert av brukergrensesnittadministrator 114 kan brukes til å samle inn geologiske data, slik som geologiske kart 122 (f.eks. letemodellforekomstkart) for konstruksjon av risikomatrisen 200 og geologiske egenskapsdata 124 fra de geologiske kartene 122 for usikkerhetsundersøkelser og også for matrisekonstruksjon. I et eksempel på en utforming kan dataopptaksverktøyet 106 samle sammen faktiske egenskapsverdier fra et geologisk kart 122 og knytte et usikkerhetsuttrykk for kartlegging av sannsynlighet for suksess tilbake til den geologiske virkeligheten – dvs. i stedet for å basere usikkerheten på gjetninger eller ved ren intuisjon som i konvensjonelle teknikker. Example of Capture of Matrix and Mapping Data [0071] An example of a data capture tool 106 implemented by user interface administrator 114 may be used to collect geologic data, such as geologic maps 122 (e.g., exploration model occurrence maps) for construction of the risk matrix 200 and geologic property data 124 from the geological maps 122 for uncertainty investigations and also for matrix construction. In one example embodiment, the data acquisition tool 106 may aggregate actual property values from a geological map 122 and relate an uncertainty expression for mapping probability of success back to geological reality – i.e. instead of basing the uncertainty on guesswork or by pure intuition as in conventional techniques.

[0072] I en prospektvurderings (PA)-sammenheng kan eksempelet på dataopptaktsverktøy 106 rettes mot en arbeidsflyt i utforskningen – f.eks. i sammenheng med prospektvurdering og rangering ved bruk av Monte Carlo-prosessen. Resultatet kan inkludere en beregning av en rekke forekommende og lønnsomme hydrokarbonressurser (f.eks. olje, fri gass, oppløst gass, kondensat osv.). [0072] In a prospect assessment (PA) context, the example data capture tool 106 can be directed towards a workflow in the exploration – e.g. in the context of prospect assessment and ranking using the Monte Carlo process. The output may include a calculation of a number of occurring and profitable hydrocarbon resources (eg oil, free gas, dissolved gas, condensate, etc.).

[0073] Tidlig i prospektvurderingsprosessen kan det være nyttig å avgjøre om et bestemt prospekt er en praktisk investeringsmulighet eller ikke. På tidlige vurderingsstadier kan det være lite tilgjengelig informasjon og det kan finnes usikkerhet med hensyn til petroleumssystemparametere (ladning, timing, migrasjon, reservoar, felle, forsegling, utvinningsbarhet osv.). [0073] Early in the prospect evaluation process, it can be useful to determine whether or not a particular prospect is a viable investment opportunity. At early assessment stages, little information may be available and uncertainty may exist with respect to petroleum system parameters (charge, timing, migration, reservoir, trap, seal, recoverability, etc.).

[0074] En stokastisk prosess kan gjøre det mulig for en utforsker å uttrykke usikkerheten med hensyn til primære petroleumssystemvariabler, uten å måtte tilføre statistisk inndata (variasjon, kurtose, gjennomsnitt, standardavvik osv.). Stokastisk behandling kan resultere i en rekke mulige drivverdige ressurser, en sannsynlighetsvurdering for teknisk suksess, en vurdering av mulighet for økonomisk suksess og separate lister over parametere som kan bidra til mulig feil og til usikkerhet i volumet drivverdige hydrokarboner. [0074] A stochastic process can enable an explorer to express the uncertainty with respect to primary petroleum system variables, without having to add statistical inputs (variance, kurtosis, mean, standard deviation, etc.). Stochastic processing can result in a range of possible viable resources, a probability assessment of technical success, an assessment of the possibility of economic success and separate lists of parameters that may contribute to possible error and to uncertainty in the volume of viable hydrocarbons.

[0075] I et eksempel på en utførelse kan usikkerhetskalkulatoren 120 fange opp eller vurdere usikkerhet ved bruk av en verdidistribusjon 504 som illustrert f.eks. i fig. 5. I et eksempel på distribusjonsgenereringsplan, kan slike distribusjoner genereres, delvis, ved at brukeren tilfører noen kombinasjoner av minimums-, topp- og maksimalverdier. [0075] In an example of an embodiment, the uncertainty calculator 120 can capture or assess uncertainty using a value distribution 504 as illustrated e.g. in fig. 5. In an example distribution generation plan, such distributions can be generated, in part, by the user supplying some combination of minimum, peak, and maximum values.

[0076] Menneskelige utforskere kan tilføre koeffisienter for minimums-, topp- og maksimalverdier ved å bruke sin geologiske intuisjon med utgangspunkt i analoge situasjoner de har erfaring fra eller ved å foreta beregninger av slike koeffisienter ved å inspisere kartene 122. Eksempelet på dataopptaksverktøy i dette dokumentet kan lette den automatiserte beregningen av minimums-, topp- og maksimalverdier for en petroleumssystemparameter, og sømløs overføring av disse koeffisientene til usikkerhetskalkulatoren 120 og prospektvurderingsdistribusjonsgeneratoren 118 slik at usikkerhet vedrørende den parameteren kan nyttes i Monte Carlo-beregninger av ressursvolum. I et eksempel på en utførelse kan usikkerhetskalkulatoren 120 og distribusjonsgeneratoren 118 automatisk utlede minimums-, toppog maksimalverdier som representerer tre geologiske scenarier som beskrive rekken av muligheter for en egenskapsparameterverdi 124 i en bestemt letemodell. [0076] Human explorers can add coefficients for minimum, peak and maximum values by using their geological intuition based on analogous situations they have experience from or by making calculations of such coefficients by inspecting the maps 122. The example of data acquisition tool in this document may facilitate the automated calculation of minimum, peak, and maximum values for a petroleum system parameter, and seamless transfer of those coefficients to the uncertainty calculator 120 and prospect evaluation distribution generator 118 so that uncertainty regarding that parameter can be used in Monte Carlo calculations of resource volumes. In an example embodiment, the uncertainty calculator 120 and the distribution generator 118 may automatically derive minimum, peak, and maximum values representing three geological scenarios that describe the range of possibilities for a property parameter value 124 in a particular exploration model.

[0077] En egenskap ved prospektvurderingen er funksjonen for utnyttelse av forskjellig inndata: data som utledes av forskjellige kart 122 og kartpolygoner generert i en letemodellkartlegging, vanlig risikosegmentkartlegging (CRSM) og andre funksjoner i simulatorene 104, slik som PETREL. [0077] A feature of the prospect assessment is the function of utilizing different inputs: data derived from different maps 122 and map polygons generated in an exploration model mapping, common risk segment mapping (CRSM) and other functions of the simulators 104, such as PETREL.

[0078] Den undergrunns petroleumssystemparameteren «porøsitet» vil igjen bli brukt til å illustrere aspekter ved eksempelet på dataopptaksverktøy 106. Prosessen som beskrives nedenfor kan imidlertid anvendes for enhver petroleumssystemparameter 124 som det finnes usikkerhet omkring (for hvilken en datadistribusjon vil være usikker) og som bidrar til beregningen av hydrokarbonressursene. [0078] The underground petroleum system parameter "porosity" will again be used to illustrate aspects of the example of data recording tool 106. However, the process described below can be used for any petroleum system parameter 124 about which there is uncertainty (for which a data distribution will be uncertain) and which contributes to the calculation of the hydrocarbon resources.

[0079] I et eksempel på en utførelse går eksempelet på arbeidsflyt formidlet og lettet av kartleggingsverktøyene 100 videre ved at utforskeren oppretter f.eks. tre kart 122 som representerer tre forskjellige geologiske scenarier. Disse scenariene kan f.eks. inkludere ett eller flere av følgende: [0079] In an example of an embodiment, the example of workflow mediated and facilitated by the mapping tools 100 goes further in that the explorer creates e.g. three maps 122 representing three different geological scenarios. These scenarios can e.g. include one or more of the following:

• Scenario nr. 1 – en situasjon hvor dårlig kvalitet og dårlig sortert sand utgjør prospektets reservoarbergart. Disse grunnformasjonene vil derfor ha relativt lav porøsitet. • Scenario no. 1 – a situation where poor quality and poorly sorted sand constitutes the prospect's reservoir rock. These basic formations will therefore have relatively low porosity.

• Scenario nr. 2 – en situasjon hvor sand i reservoarbergartet er av «gjennomsnittlig» kvalitet. Dette kan være «mest sannsynlig»-scenario fordi utforskeren har tidligere erfaring med denne typen reservoarbergart i andre lignende prospekter. • Scenario no. 2 – a situation where sand in the reservoir rock is of "average" quality. This may be the "most likely" scenario because the explorer has previous experience with this type of reservoir rock in other similar prospects.

Porøsitetsverdiene for dette scenariet er «middels» i størrelse. The porosity values for this scenario are "medium" in size.

• Scenario nr. 3 – en situasjon hvor reservoaret karakteriseres av en sand av svært høy kvalitet med tilsvarende høye porøsitetsverdier. • Scenario no. 3 – a situation where the reservoir is characterized by a very high quality sand with correspondingly high porosity values.

[0080] Fig. 5 viser et eksempel på en dataopptaksprosess for [0080] Fig. 5 shows an example of a data recording process for

usikkerhetsvurdering. I et eksempel på en utførelse av eksempelet på uncertainty assessment. In an example of an embodiment of the example of

dataopptaksverktøy 106, tegnes en prospektpolygon 502 på hvert av data recording tool 106, a prospect polygon 502 is drawn on each of

disse tre kartene (gradnettene) 122, 122’ og 122’’. these three maps (grids) 122, 122' and 122''.

1. Den tilsvarende gjennomsnittlige porøsitetsverdien beregnes fra et mangfold av gradnettnode-verdier som faller innenfor prospektpolygonen 502 (f.eks. alle gradnettnode-verdier). 1. The corresponding average porosity value is calculated from a plurality of grid node values that fall within the prospect polygon 502 (eg, all grid node values).

2. Gjennomsnittlig minimumstopp og gjennomsnittlige maksimalverdier kan «skytes» (f.eks. trekkes-og-slippes) inn i minimum-, topp- og maksimalinndataportene i distribusjonsgeneratoren 118. 2. Average minimum peak and average maximum values can be "shot" (eg, dragged-and-dropped) into the minimum, peak, and maximum input ports of the distribution generator 118.

3. Distribusjonsgeneratoren 118 kan bruke disse tre verdiene (eller en kombinasjon av disse tre verdiene) til å opprette en distribusjon 504 som vil bli benyttet i Monte Carlo-beregningene av hydrokarbonressursene. 3. The distribution generator 118 can use these three values (or a combination of these three values) to create a distribution 504 that will be used in the Monte Carlo calculations of the hydrocarbon resources.

[0081] Dersom minimums-, topp- eller maksimalverdier ikke tilføres [0081] If minimum, peak or maximum values are not supplied

(f.eks. “skytes med blåpil” eller dras og slippes) inn i inndataportene i eksempelet på distribusjonsgeneratoren 118, kan brukeren ganske enkelt skrive inn verdiene som ikke ble valgt og dra (dem) inn fra kartene 122. (e.g., “blue arrowed” or dragged and dropped) into the input ports of the example distribution generator 118 , the user can simply type in the values that were not selected and drag (them) in from the maps 122 .

[0082] Fig. 6 viser en arbeidsflyt 600 for interaksjon med eksemplet på brukergrensesnitt 146 forbundet med eksemplet på dataopptaksverktøy 106. [0082] Fig. 6 shows a workflow 600 for interaction with the example user interface 146 associated with the example data capture tool 106 .

[0083] En prøveboringsmatrise settes først opp ved blokk 602. [0083] A test drilling array is first set up at block 602 .

[0084] Kart, polygoner og/eller verdier angis ved bruk av dataopptaksverktøyet ved blokk 604. [0084] Maps, polygons and/or values are entered using the data capture tool at block 604 .

[0085] Et histogram som lages fra en distribusjon av inndata og -verdier kan redigeres ved blokk 606. [0085] A histogram created from a distribution of input data and values can be edited at block 606 .

[0086] Ved blokk 608 fastsettes sannsynligheten for suksess (eller sannsynligheten for feil). [0086] At block 608, the probability of success (or the probability of failure) is determined.

[0087] Fig. 7 viser et skjermbilde av et eksempel på brukergrensesnitt 146 for histogrambygging forbundet med usikkerhetsvurdering. Data innsamlet av dataopptaksverktøyet 106 for distribusjonsgeneratoren 118 kan fremstilles som et histogram 702. I dette eksempelet kan sannsynlighet være fremstilt som en sannsynlighet for feil (COF). Histogrammet 702 tillater en rekke inndata og kombinasjoner av parametere for å opprette en ønsket histogramform 704 for usikkerhetsvurdering. F.eks. kan inndata fra et kart 122 brukes for alle de tre verdiene, minimums-, topp- og maksimalverdier, eller for kun én eller to av disse. Tallinndata kan brukes som et alternativ til kart 122 eller i kombinasjon med kart 122. Minimums-, topp- og maksimalverdier kan slås av og på, f.eks. «av» slik at histogrammet 702 ikke bruker disse tallene. På denne måten kan det opprettes mange mulige histogrammer. Eksempelet på histogram 702 kan oppdateres automatisk når en inndataenhet endres av brukeren. [0087] Fig. 7 shows a screenshot of an example of user interface 146 for histogram construction associated with uncertainty assessment. Data collected by the data acquisition tool 106 for the distribution generator 118 may be represented as a histogram 702. In this example, probability may be represented as a probability of error (COF). The histogram 702 allows a variety of inputs and combinations of parameters to create a desired histogram shape 704 for uncertainty assessment. E.g. can input data from a map 122 be used for all three values, minimum, peak and maximum values, or for only one or two of these. Tallinn data can be used as an alternative to map 122 or in combination with map 122. Minimum, peak and maximum values can be switched on and off, e.g. "off" so that the histogram 702 does not use these numbers. In this way, many possible histograms can be created. The sample histogram 702 may be updated automatically when an input unit is changed by the user.

[0088] Inndata fra et kart 122 kan utjevnes innenfor de brukerdefinerte polygonområdene 502 i prospektet. Hvert polygonområde 502 kan velges av brukeren. I et eksempel på en utførelse kan dataopptaksverktøyet 106 hente inn verdier kun fra innenfor det valgte polygonområdet 502 for minimums-, topp- og maksimalverdier. [0088] Input data from a map 122 can be leveled within the user-defined polygon areas 502 in the prospect. Each polygon area 502 is selectable by the user. In an example embodiment, the data acquisition tool 106 may retrieve values only from within the selected polygon area 502 for minimum, peak, and maximum values.

Eksempel på gradnett-til-gradnett fletteverktøy Example of grad grid-to-grad grid merge tool

[0089] Prospekter kan være investeringsmuligheter for energiselskaper eller agenter. Noen energiselskaper kan, på et hvilket som helst tidspunkt, ha flere muligheter i porteføljene sine enn de av budsjettårsaker og andre begrensninger med rimelighet kan utforske. Det kan derfor være nyttig å kunne rangere muligheter slik at de mest profitable prospektene innledningsvis utforskes. Evaluering av et hvilket som helst prospekt kan inkludere i det minste toppunkt for kombinasjonen av beregnet lønnsomt hydrokarbonvolum og prospektets mulighet for geologisk suksess (GCOS). GCOS er kombinasjonen av sannsynlighetsverdier for hver av de relevante petroleumssystemparameterne for et prospekt. For hver av disse parameterne tjener porøsitet igjen som eksempel, men det kan finnes flere geologiske scenarier. For enhver gitt posisjon (posisjon i prospektet) kan det finnes flere koeffisienter (porøsitetsprosent i dette eksempelet) for en parameter. [0089] Prospects can be investment opportunities for energy companies or agents. Some energy companies may, at any given time, have more opportunities in their portfolios than they can reasonably explore for budgetary reasons and other constraints. It can therefore be useful to be able to rank opportunities so that the most profitable prospects are initially explored. Evaluation of any prospect may include at least the peak of the combination of estimated profitable hydrocarbon volume and the prospect's geological opportunity for success (GCOS). GCOS is the combination of probability values for each of the relevant petroleum system parameters for a prospect. For each of these parameters, porosity again serves as an example, but several geological scenarios can exist. For any given position (position in the prospect) there can be several coefficients (porosity percentage in this example) for a parameter.

[0090] Eksempelet på prospektfletteverktøy 116 kan gjennomføre en gradnett-til-gradnettfletting av flere geologiske scenarier. Et gitt prøveboringsprospekt eller en letemodell (f.eks. et undergrunns volum 126) kan være forbundet med flere forskjellige geologiske tolkninger. Det gitte, undergrunns volumet 126 kan vises med hensyn på forskjellige geologiske egenskaper, hvor hver egenskap leder til et forskjellig sett petroleumssystemparameterkoeffisienter innen et 3D-gradnett som modellerer det undergrunns volumet 126. Eller, det undergrunns volumet 126 kan vises med hensyn på én egenskap 124, men utforskeren kan tildele egenskapen 124 flere forskjellige verdier for å utvikle et sannsynlighetskart 152 som er basert f.eks. på minimums-, topp- og maksimalverdier. De forskjellige verdiene som tildeles hver gradnettnode (eller celle) kan gi opphav til forskjellige teoretiske gradnett. [0090] The example prospect merge tool 116 can perform a grid-to-grid merge of several geological scenarios. A given test drilling prospect or exploration model (eg an underground volume 126) can be associated with several different geological interpretations. The given subsurface volume 126 may be displayed with respect to different geological properties, each property leading to a different set of petroleum system parameter coefficients within a 3D grid that models the subsurface volume 126. Or, the subsurface volume 126 may be displayed with respect to one property 124 , but the explorer can assign the property 124 several different values to develop a probability map 152 which is based e.g. on minimum, peak and maximum values. The different values assigned to each grid node (or cell) can give rise to different theoretical grids.

[0091] I et utførelseseksempel kan eksempelet på prospektfletteverktøy 116 bruke en likning for ved hver gradnettnode til å lette konverteringen av flere petroleumssystemparameterkoeffisienter, som f.eks. følger fra flere geologiske tolkninger, til én enkelt sannsynlighet for suksess-verdi ved den gradnettnoden. Eksempelet på gradnett-til-gradnett-fletteverktøyet 116 kan tilføre informasjon til utforskningsprogrammer f.eks. slike som utfører prospektvurdering og letemodellkartlegging. [0091] In an example embodiment, the example prospect merge tool 116 may use an equation for at each grade grid node to facilitate the conversion of several petroleum system parameter coefficients, such as follows from multiple geological interpretations, to a single probability of success value at that grade grid node. The example of the grid-to-grid merge tool 116 can add information to exploration programs, e.g. those who carry out prospect assessment and exploration model mapping.

[0092] Eksempelet på gradnett-til-gradnett fletteverktøyet 116 kan støtte en vanlig bruk arbeidsflyt i utforskningen: slik som prospektevaluering og rangering ved bruk av Monte Carlo-simuleringer for å bestemme drivverdige volumer og beregne en geologisk sannsynlighet for suksess (GCOS) for en gitt investeringsmulighet. Som introdusert ovenfor, representerer GCOS sannsynligheten for at elementene i petroleumssystemet (migrasjon, fellens alder, reservoar, ladning, forsegling osv.) vil utgjøre en vellykket kombinasjon for å gi et lønnsomt prospekt. [0092] The example grid-to-grid merge tool 116 can support a commonly used exploration workflow: such as prospect evaluation and ranking using Monte Carlo simulations to determine mineable volumes and calculate a geological probability of success (GCOS) for a given investment opportunity. As introduced above, GCOS represents the probability that the elements of the petroleum system (migration, trap age, reservoir, charge, seal, etc.) will form a successful combination to produce a profitable prospect.

[0093] I begynnelsen av prospektvurderingsprosessen kan det være nyttig å beregne hydrokarbonvolumet (f.eks. olje, fri gass, oppløst gass, kondensat osv.) som kan bringes til markedet. Det kan også være nyttig å beregne prospektets GCOS. GCOS kan resultere fra kombinasjonen av sannsynligheten for svikt forbundet med hver passende petroleumssysteminndataparameter (porøsitet, netto-til-brutto og lignende). [0093] At the beginning of the prospect evaluation process, it can be useful to calculate the volume of hydrocarbons (eg, oil, free gas, dissolved gas, condensate, etc.) that can be brought to market. It can also be useful to calculate the prospect's GCOS. GCOS can result from the combination of the probability of failure associated with each appropriate petroleum system input parameter (porosity, net-to-gross, and the like).

[0094] For investeringsformål må et GCOS-prospekt være avgjort med rimelig grad av sannsynlighet. For eksempel dersom to prospekter begge vurderes til potensielt å produsere ett hundre MMBOE (100 millioner fat oljeekvivalent), men ett prospekt har omtrent 5 % mulighet for å være geologisk vellykket mens det andre har omtrent 30 % mulighet for geologisk suksess, kan en investor avgjøre kapitalinvestering i muligheten med høyere GCOS. I noen situasjoner kan derfor rangering av prospekter etter hydrokarbonvolumpotensiale alene være dårlig forretningspraksis. [0094] For investment purposes, a GCOS prospect must be settled with a reasonable degree of probability. For example, if two prospects are both assessed to potentially produce one hundred MMBOE (100 million barrels of oil equivalent), but one prospect has approximately a 5% chance of geological success while the other has approximately a 30% chance of geological success, an investor may decide capital investment in the opportunity with higher GCOS. In some situations, therefore, ranking prospects by hydrocarbon volume potential alone may be bad business practice.

[0095] For letemodellkartlegging velges porøsitet igjen som et eksempel på en parameter 124 for beskrivelsesformål. Men enhver passende petroleumssystemparameter 124 kan tjene som egenskapseksempel. Eksempelet på prospektfletteverktøy 116 kan lette bruken av kartene 122, slik som PETREL-opprettede kart 122, for hydrokarbonrelaterte parametere og for transformeringen av koeffisientene for disse parametere 124 (porøsitetsprosent i dette eksempelet) til sannsynlighet for suksess (COS)- eller sannsynlighet for feil (COF)-koeffisienter. Eksempelet på prospektfletteverktøy 116 fanger opp tilfeller hvor det eksisterer flere mulige geologiske scenarier for en posisjon og, tilsvarende, flere korresponderende verdier for en egenskap 124 ved den posisjonen. [0095] For exploration model mapping, porosity is again selected as an example parameter 124 for description purposes. However, any suitable petroleum system parameter 124 may serve as an example property. The example prospect merge tool 116 may facilitate the use of maps 122, such as PETREL generated maps 122, for hydrocarbon related parameters and for the transformation of the coefficients of those parameters 124 (percent porosity in this example) into probability of success (COS) or probability of failure ( COF) coefficients. The example prospect merge tool 116 captures cases where there exist several possible geological scenarios for a position and, correspondingly, several corresponding values for a property 124 at that position.

[0096] For eksempel kan utforskeren mene at en fysisk struktur, slik som en antiklinal (som et prospekt) finnes i et offshore, begravd elvedelta. De sedimentære bergartene i deltaet hvor prospektet er antatt å befinne seg kan ha blitt avsatt for flere millioner år siden. Antiklinalen kan ha blitt dannet lenge etter at de sedimentære bergartene ble avsatt i deltaet. Innledende undersøkelser, hovedsakelig ved seismiske tolkninger, vil kanskje ikke gjøre det klart i hvilken grad det ble avsatt sand av tilfredsstillende kvalitet i antiklinalområdet. Med henvisning derfor til Fig. 8 og ved bruk av porøsitet som eksempel på geologisk egenskap 124, beskriver det følgende scenariet et eksempel på bruk av fletteverktøyet 116. Basert på erfaring med lignende reservoarer og geologiske settinger, kan en utforsker vite at dersom porøsiteten i et gjeldende prospekt f.eks. er under omtrent 5 %, vil strømningsratene være for lave til at prospektet er økonomisk drivverdig. Denne omtrentlige verdien på 5 % kan derfor brukes som grenseverdi (vist i fig. [0096] For example, the explorer may believe that a physical structure, such as an anticline (such as a prospect) exists in an offshore, buried river delta. The sedimentary rocks in the delta where the prospect is believed to be located may have been deposited several million years ago. The anticline may have been formed long after the sedimentary rocks were deposited in the delta. Initial investigations, mainly by seismic interpretation, may not make it clear to what extent sand of satisfactory quality was deposited in the anticlinal area. Referring therefore to Fig. 8 and using porosity as an example of geological feature 124, the following scenario describes an example of using the braid tool 116. Based on experience with similar reservoirs and geological settings, an explorer may know that if the porosity in a current prospectus e.g. is below approximately 5%, the flow rates will be too low for the prospect to be economically viable. This approximate value of 5% can therefore be used as a limit value (shown in Fig.

8). 8).

[0097] Utforskeren kan lage et porøsitetsgradnett (kart) 122 for det geologiske scenariet hvor sand som nådde prospektarealet kanskje ikke er av en bestemt kvalitet, for å lage formulere et levedyktig prospekt. Denne situasjonen kan representeres ved minimums (topp)-porøsitetskartet 122 vist i fig. 8. Hvordan slike porøsitetskart 122 lages, er allerede alminnelig kunnskap blant utforskere. [0097] The explorer may create a porosity grade grid (map) 122 for the geological scenario where sand reaching the prospect area may not be of a certain quality, to formulate a viable prospect. This situation can be represented by the minimum (peak) porosity map 122 shown in FIG. 8. How such porosity maps 122 are made is already common knowledge among explorers.

• Første geologiske scenario 802: Sand som nådde prospektarealet er kanskje ikke av en slik kvalitet at det kan danne grunnlag for et drivverdig prospekt. Denne situasjonen representeres ved toppgradnettet 122 i fig. 8. • First geological scenario 802: Sand that reached the prospect area may not be of such a quality that it can form the basis of a prospect worth driving. This situation is represented by the top grade grid 122 in fig. 8.

[0098] Utforskeren kan opprette et porøsitetsgradnett (kart) 122 for det geologiske scenariet hvor tilstrekkelige mengder sand nådde antiklinalen (prospektet). Denne situasjonen kan representeres ved maksimums (midtre gradnett)- porøsitetskart 122’ vist i fig. 8. [0098] The explorer can create a porosity grade grid (map) 122 for the geological scenario where sufficient amounts of sand reached the anticline (prospect). This situation can be represented by the maximum (middle grid) porosity map 122' shown in fig. 8.

• Andre geologiske scenario 804: Tilstrekkelig ønskelig sand nådde antiklinalen (prospektet). Denne situasjonen representeres ved midtgradnettet 122’ i fig.8. • Second geological scenario 804: Sufficient desirable sand reached the anticline (prospect). This situation is represented by the mid-degree grid 122' in fig.8.

[0099] Med henvisning til fig. 8 kan geologen således produsere to kart 122 og 122’ for porøsitetsprosent for det samme arealet for å reflektere de to foregående scenariene 802 og 804. Porøsitetsprosenten ved enhver gitt posisjon 806 (gradnettnode-posisjon på et kart 122) kan være markert forskjellig og reflektere virkeligheten i de forskjellige scenariene 802 og 804. Eksempelet på fletteverktøy 116 konverterer disse to kartene 122 og 122’ til en enkelt sannsynlighet for suksess-kart 152 for porøsitet. En beskrivelse av likning (1) nedenfor avgrenser et eksempel på en flettingsprosess utført av fletteverktøyet 116. [0099] With reference to fig. 8, the geologist can thus produce two porosity percent maps 122 and 122' for the same area to reflect the previous two scenarios 802 and 804. The porosity percent at any given position 806 (grid node position on a map 122) can be markedly different and reflect reality in the different scenarios 802 and 804. The example merge tool 116 converts these two maps 122 and 122' into a single probability of success map 152 for porosity. A description of equation (1) below delimits an example of a braiding process performed by the braiding tool 116.

[00100] På datamaskinopprettede kart 122, kombinerer fletteverktøyet 116 flere egenskapsverdier ved hver gradnettnode 806 på inndatakartet(ene) 122. Gjennomsnittsverdien for sannsynligheten for suksess fra innenfor en prospektavgrensende polygon på et resulterende COS-kart 152 generert av prosessen kan deretter flyttes til et databehandlingsprogram, slik som et prospektevaluerings (PA)-program. [00100] On computer generated maps 122, the merge tool 116 combines multiple feature values at each grid node 806 on the input map(s) 122. The average value of the probability of success from within a prospect bounding polygon on a resulting COS map 152 generated by the process can then be moved to a data processing program , such as a prospect evaluation (PA) program.

[00101] I et eksempel på en prospektvurdering, kan tilsvarende hydrokarbonvolumer og sannsynlighet for suksess-verdier for et prospekt kombineres med det formål å rangere prospektet mot lignende evaluerte prospekter. Denne prosessen kan brukes for å avgjøre hvordan kapital kan distribueres over en portefølje med potensielle investeringsmuligheter (dvs. prospektene). [00101] In an example of a prospect evaluation, corresponding hydrocarbon volumes and probability of success values for a prospect can be combined for the purpose of ranking the prospect against similarly evaluated prospects. This process can be used to determine how capital can be distributed across a portfolio of potential investment opportunities (ie the prospects).

[00102] Eksempelet på fletteverktøy 116 kan forbedre konvensjonelle teknikker ved å lette kombinasjonen av alltid tilstedeværende mangfoldige geologiske scenarier 802 og 804 i ett enkelt uttrykk for COS (eller COF) for en parameter. [00102] The example merge tool 116 can improve upon conventional techniques by facilitating the combination of ever-present multiple geologic scenarios 802 and 804 into a single expression of COS (or COF) for a parameter.

[00103] I sammenheng med letemodellkartlegging kan eksempelet på fletteverktøy 116 lette kombinasjonen av flere (f.eks. to som i fig. 8) overslag for en parameterkoeffisient, to verdier for porøsitetsprosent for en gitt geologisk posisjon, f.eks. for å foreta ett enkelt overslag for sannsynlighet for suksess (eller COF) for den parameteren ved den posisjonen 806. Denne prosessen kan brukes for hver posisjon eller gradnettnode på et datamaskinopprettet kart 122. Eksempelet på fletteverktøy 116 kombinerer slik to gradnett med parameterverdier, hvor hvert gradnett representerer et unikt geologisk scenario, for å generere et enkelt sannsynlighetskart 152 for de samme gradnettnodene. [00103] In the context of exploration model mapping, the example of merge tool 116 can facilitate the combination of several (e.g. two as in Fig. 8) estimates for a parameter coefficient, two values for porosity percentage for a given geological position, e.g. to make a single probability of success (or COF) estimate for that parameter at that position 806. This process can be used for each position or grid node on a computer-generated map 122. The example merge tool 116 thus combines two grids of parameter values, where each grad grid represents a unique geological scenario, to generate a single probability map 152 for the same grad grid nodes.

[00104] En likning (algoritme, transformator), slik som likning (1) (Kollers formel) kan deretter anvendes på de sammenfallende gradnettnode-verdiene i eksemplene på topp- og mellomgradnett, f.eks. i fig. 8, for å opprette en sannsynlighet for suksessverdi for porøsitetsegenskapen ved den gradnettnoden 806. [00104] An equation (algorithm, transformer), such as equation (1) (Koller's formula) can then be applied to the coincident grade grid node values in the examples of top and intermediate grade grids, e.g. in fig. 8, to create a probability of success value for the porosity property at that grid node 806 .

COS = 1 – ((grenseverdi – minimum) / maksimum) (1) COS = 1 – ((limit value – minimum) / maximum) (1)

hvor “COS” representerer sannsynlighet for suksess, “grenseverdi” kan representere en egenskapsverdi som hvis den er lavere gjør det mulig for utforskeren å avgjøre at prospektet ikke er drivverdig, "minimumsverdi" kan representere egenskapsverdien som avgrenser en rekke egenskapsverdier som f.eks. vil gjøre prospektet mislykket, og «maksimum» kan representere en egenskapsverdi som avgrenser en rekke egenskapsverdier som vil gjøre at prospektet med sannsynlighet er drivverdig. I et eksempel på en utførelse kan COS trekkes fra 1 hvis en COF (sannsynlighet for feil)-verdi kreves av programmet som suksessverdiene mates inn i. where "COS" represents probability of success, "limit value" can represent a property value which, if it is lower, enables the explorer to decide that the prospect is not viable, "minimum value" can represent the property value that delimits a range of property values such as e.g. will make the prospect unsuccessful, and "maximum" can represent a property value that delimits a range of property values that will make the prospect likely to be viable. In an example embodiment, COS may be subtracted from 1 if a COF (probability of failure) value is required by the program into which the success values are fed.

[00105] For gradnettnodene 806 som faller innenfor en prospektpolygon 502 lagt over kartene 122, kan gjennomsnittlig sannsynlighet for suksess-verdier (eller gjennomsnitt COF-verdier) beregnes og brukes som verdiinndata for programmer, f.eks. for prospektvurdering. I fig. 8 kan derfor grenseverdien være omtrent 5 %, minimumsporøsiteten kan være omtrent 2 %, maksimumporøsiteten kan være omtrent 15 %, og derfor er COS = 1 – ((5 – 2) / 15) = 1 – 3 / 15 = 1 – 0,2 = 0,8, eller omtrent 80 % sannsynlighet for suksess (COF = 1 – 0,8 eller 0,2 eller omtrent 20 %). [00105] For the grid nodes 806 that fall within a prospect polygon 502 overlaid on the maps 122, average probability of success values (or average COF values) can be calculated and used as value input for programs, e.g. for prospect assessment. In fig. 8 therefore the limit value can be about 5%, the minimum porosity can be about 2%, the maximum porosity can be about 15%, and therefore COS = 1 – ((5 – 2) / 15) = 1 – 3 / 15 = 1 – 0, 2 = 0.8, or about 80% probability of success (COF = 1 – 0.8 or 0.2 or about 20%).

[00106] En sannsynlighet for suksess-verdi kan likeledes genereres ved hver gradnettnode 806 og gi et kart 152 over suksess (eller feil)-verdier. En polygon over den geografiske utstrekningen til prospektet kan legges over kartet 152 (gradnettet) for sannsynlighet for suksess (eller COF), og gjennomsnittsverdier for gradnettnoden(e) innenfor prospektpolygonen kan beregnes for innmating i programmer, slik som Prospektvurdering. [00106] A probability of success value may likewise be generated at each degree grid node 806 and provide a map 152 of success (or failure) values. A polygon of the geographic extent of the prospect can be overlaid on the probability of success (or COF) map 152 (grid), and average values for the grid node(s) within the prospect polygon can be calculated for input into programs such as Prospect Assessment.

Sanntidseksempel på risikokartlegging og brukergrensesnitt [00107] En dynamisk tilknytning til andre kartleggingstyper, f.eks. CRSM (Common Risk Segment Mapping, dvs. vanlig segmentrisikokartlegging) i simulatorer 104 slik som PETREL, er et alternativ for beregning av sannsynlighet for suksess i prospektvurderingog letemodellkartlegging ved bruk av eksempelet på kartleggingsverktøy 100. Real-time example of risk mapping and user interface [00107] A dynamic connection to other mapping types, e.g. CRSM (Common Risk Segment Mapping, i.e. common segment risk mapping) in simulators 104 such as PETREL, is an alternative for calculating the probability of success in prospect evaluation and exploration model mapping using the example of mapping tool 100.

[00108] I et eksempel på utførelse, letter systemeksempelet opprettingen av risikokart 152 (f.eks. vanlige segmentrisikokart 152) og sannsynlighet for suksess-kart 152 ved bruk av forskjellige hierarkier og planer. Som introdusert ovenfor kan det resulterende kartet 152 leveres direkte i sann-id og kan oppdateres automatisk når inndata endres. Opprettingen av kartet 152 kan bruke et brukergrensesnitt 146 administrert av en brukergrensesnittadministrator 114 for å bistå brukeren i gjennomsortering av prosjektinformasjonen for å formulere endelige inndata i et integrert brukergrensesnitt 146. Systemeksempelet gjør det enkelt å knytte inndatakart 122 til risikokart 152, og å opprette en matrise 200 for risikokart 152. Usikkerhetskalkulatoren 120 gjør det også enkelt å innarbeide usikkerhetsvurderinger. [00108] In an example embodiment, the system example facilitates the creation of risk maps 152 (eg, common segment risk maps 152 ) and probability of success maps 152 using different hierarchies and plans. As introduced above, the resulting map 152 can be provided directly in real-id and can be updated automatically when input data changes. The creation of the map 152 may use a user interface 146 managed by a user interface administrator 114 to assist the user in sorting through the project information to formulate final inputs in an integrated user interface 146. The system example makes it easy to link the input map 122 to the risk map 152, and to create a matrix 200 for risk map 152. The uncertainty calculator 120 also makes it easy to incorporate uncertainty assessments.

[00109] I et eksempel på en utførelse har systemet et brukergrensesnitt 146 med verktøy for å opprette den ønskede inndatamatrisen 200 og hierarkier, via bruk av forskjellige valgmuligheter /funksjonsikoner eller -knapper. Inndata kan angis ved bruk av et «blåpil»-dra-og-slippverktøy for å dra-og-slippe kartene 122 eller kartverdiene inn i matrisen 200. Forbindelsen mellom disse kartene 122 og risikokartene 152 kan foretas av brukeren gjennom et sprettopp-vindu eller en meny hvor brukeren skriver inn den relevante informasjonen for å fullføre sammenknyttingen. [00109] In an example embodiment, the system has a user interface 146 with tools for creating the desired input matrix 200 and hierarchies, via the use of various options/function icons or buttons. Input data can be entered using a "blue arrow" drag and drop tool to drag and drop the maps 122 or map values into the matrix 200. The connection between these maps 122 and the risk maps 152 can be made by the user through a pop-up window or a menu where the user enters the relevant information to complete the pairing.

[00110] I tillegg kan usikkerhetskalkulatoren 120 utføre usikkerhetsanalyse for hver brukerinput. Brukeren kan skrive inn et antall inndata, og likningseksemplene kan produsere risikokartet 152 mellom disse eller det kan utføres en distribusjons- og Monte Carlosimulering. [00110] In addition, the uncertainty calculator 120 can perform uncertainty analysis for each user input. The user can enter a number of inputs, and the equation examples can produce the risk map 152 between these or a distribution and Monte Carlo simulation can be performed.

[00111] Så snart disse er lagret, kan kartlegging og sammenknyttingsprosessen startes og når som helst kjøres på nytt. Deretter kan det endelige kartet 152 oppdateres dersom inndatakartet 122 endres. I et eksempel på en utførelse finnes det ytterligere oppdateringsmuligheter som kan velges av brukeren, som skanner for oppdateringer i brukergrensesnittet 146 og umiddelbart oppdaterer det endelige kartet 152 uten at brukeren aktiverer en bestemt kontroll. Dette kan nyttes for endringer som skrives inn i brukergrensesnittet 146 i løpet av prosessen, men ikke når det er endringer i inndatakartene 122. [00111] Once these are saved, the mapping and linking process can be started and re-run at any time. Then the final map 152 can be updated if the input map 122 changes. In an example embodiment, there are additional user selectable update options that scan for updates in the user interface 146 and immediately update the final map 152 without the user activating a specific control. This can be used for changes that are entered into the user interface 146 during the process, but not when there are changes in the input maps 122.

[00112] Fig. 9 viser et eksempel på arbeidsflyt som kan kjøres mange ganger ved bruk av forskjellige inndata 122, forskjellige transformatorer 110 eller med forskjellige risikomatriser 200. [00112] Fig. 9 shows an example of a workflow that can be run many times using different inputs 122, different transformers 110 or with different risk matrices 200.

[00113] En risikomatrise 200 settes først opp ved blokk 902. Data tas i mot ved blokk 904. Dataene kan inkludere geologiske kart 122 og andre kart. [00113] A risk matrix 200 is first set up at block 902. Data is received at block 904. The data may include geological maps 122 and other maps.

[00114] Ved blokk 906 registreres mottatte data, inkludert mottatte geologiske kart 122, letemodellforekomstkart, risikokart 152, og verdier for forskjellige parametere for kartene 122 og 152, og parametere forbundet med prospektet under vurdering. [00114] At block 906, received data is recorded, including received geological maps 122, exploration model occurrence maps, risk maps 152, and values for various parameters for maps 122 and 152, and parameters associated with the prospect under consideration.

[00115] Ved blokk 908 opprettes en transformator 110 for å knytte sammen inndata og et resulterende risikokart 152. [00115] At block 908 , a transformer 110 is created to link input data and a resulting risk map 152 .

[00116] Ved blokk 910 opprettes et empirisk letemodell- eller risikokart 152, som er dynamisk tilknyttet til (endringer i) inndata. Matrisen satt opp ved blokk 902 kan også være output. [00116] At block 910, an empirical exploration model or risk map 152 is created, which is dynamically linked to (changes in) input data. The matrix set up at block 902 can also be output.

[00117] Fig. 10 viser et annet eksempel på arbeidsflyt som inkluderer introdusering av et usikkerhetsalternativ. Så snart transformasjonene 110 er fullført, kan brukeren velge å kjøre forskjellige usikkerhetsvurderinger, f.eks. ved bruk av en Monte Carlo-prosess på et kart 122 eller ved å legge inn flere kart 122. [00117] Fig. 10 shows another example of workflow that includes introducing an uncertainty option. Once the transformations 110 are complete, the user may choose to run various uncertainty assessments, e.g. by using a Monte Carlo process on a map 122 or by entering multiple maps 122.

[00118] En risikomatrise 200 settes først opp ved blokk 1002. [00118] A risk matrix 200 is first set up at block 1002.

[00119] Data tas i mot ved blokk 1004. Dataene kan inkludere geologiske kart 122 og andre kart. [00119] Data is received at block 1004. The data may include geological maps 122 and other maps.

[00120] Ved blokk 1006 registreres mottatte data, inkludert mottatte geologiske kart 122, letemodellforekomstkart, risikokart 152, og verdier for forskjellige parametere på kartene 122 og 152, og parametere forbundet med prospektet under vurdering. [00120] At block 1006, received data is recorded, including received geological maps 122, exploration model occurrence maps, risk maps 152, and values for various parameters on maps 122 and 152, and parameters associated with the prospect under consideration.

[00121] Ved blokk 1008, opprettes en transformator 110 for å knytte sammen inndata og et resulterende risikokart 152. [00121] At block 1008, a transformer 110 is created to associate input data and a resulting risk map 152.

[00122] Ved blokk 1010 kjøres ett eller flere usikkerhetsalternativer. Et usikkerhetskart kan opprettes. [00122] At block 1010, one or more uncertainty options are run. An uncertainty map can be created.

[00123] Ved blokk 1012 opprettes et empirisk letemodell- og/eller usikkerhetskart 152, som er dynamisk tilknyttet (endringer i) inndata. Matrisen satt opp ved blokk 902 kan også være output. [00123] At block 1012, an empirical exploration model and/or uncertainty map 152 is created, which is dynamically associated with (changes in) input data. The matrix set up at block 902 can also be output.

[00124] Fig. 11 viser et eksempel på arbeidsflyt som inkluderer introduksjon av et automatisk oppdateringsalternativ for transformatorene 110. I et eksempel på en utførelse kan det også finnes ytterligere et alternativ for anvendelse av automatiske oppdateringer på transformatorene 110 slik at enhver endring for transformatoren 110 umiddelbart vil oppdatere det endelige risikokartet 152. I et eksempel på en utførelse kjøres prosessen én gang for å få dette til å virke. Den automatiske oppdateringen gir en fordel over konvensjonelle programmer som ikke kan utføre slike direkte oppdateringer. Brukeren kan lagre eller oppbevare forbindelsene som er opprettet mellom inndatakart 122 og de resulterende outputrisikoene. [00124] Fig. 11 shows an example of a workflow that includes the introduction of an automatic update option for the transformers 110. In an example of an embodiment, there may also be a further option for applying automatic updates to the transformers 110 so that any change for the transformer 110 will immediately update the final risk map 152. In an example embodiment, the process is run once to effect this. The automatic update provides an advantage over conventional programs that cannot perform such direct updates. The user may save or store the connections made between input maps 122 and the resulting output risks.

[00125] En risikomatrise 200 settes først opp ved blokk 1102. [00125] A risk matrix 200 is first set up at block 1102.

[00126] Data tas i mot ved blokk 1104. Dataene kan inkludere geologiske kart 122 og andre kart. [00126] Data is received at block 1104. The data may include geological maps 122 and other maps.

[00127] Ved blokk 1106 registreres mottatt data, inkludert mottatte geologiske kart 122, letemodellforekomstkart, risikokart 152, og verdier for forskjellige parametere på kartene 122 og 152, og parametere forbundet med prospektet under vurdering. [00127] At block 1106, received data is recorded, including received geological maps 122, exploration model occurrence maps, risk maps 152, and values for various parameters on the maps 122 and 152, and parameters associated with the prospect under consideration.

[00128] Ved blokk 1108, opprettes en transformator 110 for å knytte sammen inndata og et resulterende risikokart 152. [00128] At block 1108, a transformer 110 is created to associate input data and a resulting risk map 152.

[00129] Ved blokk 1110 finnes et automatisk oppdateringsalternativ. Selv om endringer i inndataparameterne allerede er dynamisk tilknyttet det resulterende risikokartet 152 via transformatoren 110 for sanntidsoppdatering, gjør et valg av automatiske oppdateringsalternativer mulig endring i selve transformatoren 110 for umiddelbar oppdatering av de endelige risikokartene 152. [00129] At block 1110 there is an automatic update option. Although changes in the input parameters are already dynamically associated with the resulting risk map 152 via the transformer 110 for real-time updating, a selection of automatic update options enables change in the transformer 110 itself for immediate updating of the final risk maps 152.

[00130] Ved blokk 1118 kjøres ett eller flere usikkerhetsalternativer. Et usikkerhetskart kan opprettes. [00130] At block 1118, one or more uncertainty options are run. An uncertainty map can be created.

[00131] Ved blokk 1116 opprettes et empirisk sannsynlighets- eller risikokart 152 og/eller usikkerhetskart, som er dynamisk tilknyttet (endringer i) inndata og endringer i transformatoren 110 når det automatiske oppdateringsalternativet ved blokk 1110 velges. Matrisen satt opp ved blokk 902 kan også være output. [00131] At block 1116, an empirical probability or risk map 152 and/or uncertainty map is created, which is dynamically associated with (changes in) input data and changes in the transformer 110 when the automatic update option at block 1110 is selected. The matrix set up at block 902 can also be output.

Eksempel på brukergrensesnitt for matrisekonstruksjon [00132] Fig. 12 viser et eksempel på et brukergrensesnitt 146 for konstruering av en matrise 200. Den viste layout kan vises av brukergrensesnittadministratoren 114 når brukeren først begynner en sannsynlighetskartleggingsprosess. Brukeren kan først velge et navn 1202 for CRSM-matrisen, risikomatrisen, eller kan velge å laste og redigere en forhåndsopprettet matrise 200. Systemet gir fleksibilitet til å bygge mange typer letemodellforekomst-, risiko- eller vanlige risikomatriser 200 uten bestemte restriksjoner. Example of User Interface for Matrix Construction [00132] Fig. 12 shows an example of a user interface 146 for constructing a matrix 200. The layout shown may be displayed by the user interface manager 114 when the user first begins a probability mapping process. The user may first select a name 1202 for the CRSM matrix, the risk matrix, or may choose to load and edit a pre-created matrix 200. The system provides flexibility to build many types of exploration model occurrence, risk, or common risk matrices 200 without specific restrictions.

[00133] Brukeren kan påvirke matrisebyggeren 112 til å konstruere en matrise 200 som inneholder flere risikokart 152. Det kan finnes tallrike inndata for forskjellige data-kart 122 og det kan finnes tallrike risikokart 152 under eller innenfor ett toppnivå risikokart 152. Den hierarkiske strukturen kan fortsette med mange nivåer og mange inndata. Matrisen 200 kan fylles med tall eller kart 122. [00133] The user can influence the matrix builder 112 to construct a matrix 200 containing multiple risk maps 152. There can be numerous inputs for different data maps 122 and there can be numerous risk maps 152 below or within one top level risk map 152. The hierarchical structure can continue with many levels and many inputs. The matrix 200 can be filled with numbers or maps 122.

[00134] Brukergrensesnittet 146 gir flere forskjellige funksjoner, inkludert fleksibilitet til å opprette inndatanivåer, mulighet for å legge til matrisen 200 ved bruk av dra-og-slipp eller andre inndatavalg, mulighet for å velge hvordan data skal brukes til å beregne endelig sannsynlighet eller CRSM-risikokart 152, mulighet for å sette opp hvordan letemodellkartene 122 knyttes til de enkelte risikokartene 152 osv. [00134] The user interface 146 provides several different functions, including flexibility to create input levels, the ability to add to the matrix 200 using drag-and-drop or other input selections, the ability to choose how data is used to calculate final probability or CRSM risk map 152, possibility to set up how the exploration model maps 122 are linked to the individual risk maps 152, etc.

[00135] Brukeren kan sette opp de fleste matrisetypene 200. En bruker eller en bedriftsenhet kan ha unike sannsynlighets-, risiko- eller CRSM-matrisekrav, sammenlignet med andre brukere eller bedriftsenheter. Matrisebruk kan også variere mellom prosjekter. Matrisestrukturen 200 kan således være fleksibel. [00135] The user may set up most matrix types 200. A user or business entity may have unique probability, risk, or CRSM matrix requirements, compared to other users or business entities. Matrix use can also vary between projects. The matrix structure 200 can thus be flexible.

[00136] Som vist i fig. 13 kan eksempelet på brukergrensesnitt 146 tilby muligheter 1362 for valg og bygging enten av sannsynlighet for suksess (COS)-kart eller sannsynlighet for feil (COF)-kart, ved bruk av tilsvarende maler. Dette alternativet 1362 kan inkludere en varselmelding som vises dersom brukeren prøve å bytte fra ett til et annet i en eksisterende mal. I et eksempel på en utførelse kan brukeren velge den ene eller andre, COS eller COF, og systemet kan også ha en standardmal. Brukeren kan f.eks. laste en eksisterende CRSM-mal og ønske å endre den fra en COS til en COF. Dette kan være tillatt, men en varselmelding vil vises som kan forårsake problemer dersom inndataparameterne ikke også endres. [00136] As shown in FIG. 13, the example user interface 146 may offer options 1362 for selecting and building either probability of success (COS) maps or probability of failure (COF) maps, using corresponding templates. This option 1362 may include a warning message that is displayed if the user tries to switch from one to another in an existing template. In an example embodiment, the user may select one or the other, COS or COF, and the system may also have a default template. The user can e.g. load an existing CRSM template and wish to change it from a COS to a COF. This may be allowed, but a warning message will appear which may cause problems if the input parameters are not also changed.

[00137] I en annen eller den sammen utførelsen, gir et brukergrensesnitteksempel 146 muligheten for å sette opp en CRSM-matrise. F.eks. kan en første rekke opprettet i CRSM-matrisen være en peker til et sannsynlighetskart 152 og kan legges til som standard når en ny CRSM-matrise opprettes. Dette kart-navnet kan akseptere en standard under «opprett ny»-alternativet. I et eksempel på en utførelse, kan den første raden som standard ikke være kun ett tall, men må være en kartinndata. [00137] In another or the same embodiment, a user interface example 146 provides the ability to set up a CRSM matrix. E.g. a first row created in the CRSM matrix may be a pointer to a probability map 152 and may be added by default when a new CRSM matrix is created. This map name can accept a default under the "create new" option. In an example embodiment, by default the first row cannot be just one number, but must be a map input.

[00138] I en eksemplarisk utførelse kan brukergrensesnittadministratoren 114 gi brukeren kapasitet til å legge til andre nivåer i en matrise 200. F.eks. som vist i eksempelet på kontrollikoner i fig. 14, kan det finnes alternativikoner eller -knapper for å legge til en rad 1462, hvor hver rad representerer et nytt risikokart 152, et alternativ for å slette en rad 1464 (slette et risikokart 152), et alternativ for tilknytning 1466 av inndata letemodellkart 122 til et nytt risikokart 152, et alternativ for lasting 1468 av en eksisterende (f.eks. CRSM) matrise (kanskje ikke påkrevd dersom en dra-og-slipp eller andre valgalternativer 1410 for valg av et interesseområde (AOI) brukes til å slippe data inn i et domenespesifikt datum). [00138] In an exemplary embodiment, the user interface administrator 114 may provide the user with the ability to add other levels to an array 200. E.g. as shown in the example of control icons in fig. 14, there may be option icons or buttons for adding a row 1462, where each row represents a new risk map 152, an option to delete a row 1464 (delete a risk map 152), an option for association 1466 of input exploration model map 122 to a new risk map 152 , an option for loading 1468 an existing (eg CRSM) matrix (may not be required if a drag-and-drop or other selection options 1410 for selecting an area of interest (AOI) is used to drop data into a domain-specific datum).

[00139] For å legge et risikokart 152 til en matrise 200, f.eks. ved bruk av et kontrollikon 1462, kan stedet i matrisen 200 hvor det skal legges til (se f.eks. fig. 2 eller fig. 12) velges når det stedet er aktivt. For å slette et risikokart 152, kan risikokartet velges for aktivering og deretter kan et sletteikon 1464 aktiveres. For å knytte 1466 et letemodellforekomstkart 122 sammen med et outputrisikokart 152, kan risikokartet være aktivt og deretter kan det relevante alternativet velges. For å laste 1468 en CRSM-matrise kan risikokartet 152 velges og aktiveres for stedet i matrisen 200 som brukeren ønsker å laste matrisen 200 til (eller valgprosessen 1410 eller andre navigasjonskontroller aksepterer et domenespesifikt matriseikon). [00139] To add a risk map 152 to a matrix 200, e.g. using a control icon 1462, the location in matrix 200 where it is to be added (see, eg, FIG. 2 or FIG. 12) can be selected when that location is active. To delete a risk map 152, the risk map can be selected for activation and then a delete icon 1464 can be activated. To associate 1466 an exploration model instance map 122 with an output risk map 152, the risk map may be active and then the relevant option may be selected. To load 1468 a CRSM matrix, the risk map 152 may be selected and activated for the location in the matrix 200 to which the user wishes to load the matrix 200 (or the selection process 1410 or other navigation controls accept a domain-specific matrix icon).

[00140] Fig. 15-20 viser eksempelet på brukergrensesnitt 146 i forskjellige tilstander av interaksjon med en bruker under oppretting av et eksempel på en matrise 200. Mulige inndata for individuelle risikokart 152 kan inkludere letemodellkart 122, en verdi eller en annen risikomatrise. Matrisebyggeren 112 gjør det mulig for brukeren å legge til (data) i et antall andre letemodellkart 122, så vel som verdier eller muligens andre forhåndsopprettede matriser. I fig. 15 kan instruksjonen 1502 vise brukeren hvordan å opprette under-kart for et aktivt kart. I fig. [00140] Figs. 15-20 show the example of user interface 146 in various states of interaction with a user while creating an example of a matrix 200. Possible inputs for individual risk maps 152 may include exploration model map 122, a value or another risk matrix. The matrix builder 112 enables the user to add (data) to a number of other exploration model maps 122 as well as values or possibly other pre-created matrices. In fig. 15, instruction 1502 may show the user how to create sub-maps for an active map. In fig.

16 kan eksempelet på instruksjoner 1602 veilede brukeren i å gi kartet nytt navn eller slette et aktivt kart. I fig. 17 kan eksempelet på instruksjoner 1702 veilede brukeren i aktivering av et bestemt kart 122 i en del av matrisen 200 og i å legge under-kart til det aktiverte kartet 122. I fig. 18 kan eksemplene på instruksjoner 1802 og 1804 veilede brukeren i visningsvalg og operatorer og kan tilby alternativer for å gi nytt navn til kart 122. I fig. 19 kan eksempelet på instruksjoner 1902 veilede en bruker i lasting av en forhåndseksisterende matrise 200 eller kart 122. 16, the example instructions 1602 may guide the user in renaming the map or deleting an active map. In fig. 17, the example of instructions 1702 may guide the user in activating a particular map 122 in a part of the matrix 200 and in adding sub-maps to the activated map 122. In FIG. 18, the example instructions 1802 and 1804 may guide the user in display selections and operators and may provide options for renaming map 122. In FIG. 19, the example instructions 1902 may guide a user in loading a pre-existing matrix 200 or map 122 .

Fig. 20 viser kontroller 1466 og 2002 for inndata (sammenknytting 1466) f.eks. med et letemodellkart 122. Fig. 20 shows controls 1466 and 2002 for input data (connection 1466) e.g. with an exploration model map 122.

[00141] Fig. 21 viser instruksjoner 2102 for innlasting (f.eks. via innlastingsikonet 1468) av et enkelt verditall ved innskriving av hver oppføring eller ved å laste inn ved bruk av andre brukerinnmatningskommandoer, slik som skalering på en skaleringslinje eller glidebryter 2104. [00141] Fig. 21 shows instructions 2102 for loading (eg, via the load icon 1468 ) a single value number by typing each entry or by loading using other user input commands, such as scaling on a scale bar or slider 2104 .

[00142] Fig. 22 viser instruksjoner 2202 og kontroller 2204 og 2206 for innskriving av en annen risikomatrise: f.eks. ved innlasting av en allerede eksisterende matrise, f.eks. et risikokart og/eller et letemodellforekomstkart 122. [00142] Fig. 22 shows instructions 2202 and controls 2204 and 2206 for writing another risk matrix: e.g. when loading an already existing matrix, e.g. a risk map and/or an exploration model occurrence map 122.

[00143] I et eksempel på utførelse kan brukeren laste en allerede eksisterende CRSM-matrise til et simulatorprogram, slik som et PETREL-prosjekt. Dette kan lastes til en annen CRSM-matrise for redigering eller bruk innenfor den matrisen. F.eks. kan en geolog ha gjennomført en CRSM-matrise for noen geologiske parametere, og en petroleumssystemekspert kan ha introdusert en CRSM-matrise basert på elementene i petroleumssystemet. En annen geolog kan nå ønske å kombinere disse to sammen i ett risikokart 152 som inkluderer begge risikokartene 152. [00143] In an example embodiment, the user may load an already existing CRSM matrix into a simulator program, such as a PETREL project. This can be loaded into another CRSM matrix for editing or use within that matrix. E.g. a geologist may have completed a CRSM matrix for some geological parameters, and a petroleum system expert may have introduced a CRSM matrix based on the elements of the petroleum system. Another geologist may now wish to combine these two together into one risk map 152 that includes both risk maps 152.

[00144] Ved lasting 1468 av en matrise 200 kan brukeren ha valget mellom å inkludere matrisen 200 eller også letemodellkartene 122 som opprettet den matrisen og tilknytningene mellom dem. [00144] When loading 1468 a matrix 200, the user may have the choice of including the matrix 200 or also the exploration model maps 122 that created that matrix and the associations between them.

[00145] Det kan være klare visuelle grenser mellom risikokart 152 og letemodellkartene 122, ved bruk enten av et fargeskjema i matrisen 200 eller andre identifikatorer. [00145] There may be clear visual boundaries between the risk map 152 and the exploration model maps 122, using either a color scheme in the matrix 200 or other identifiers.

Eksempel på brukergrensesnitt for oppretting av dynamiske forbindelser Example of a user interface for creating dynamic connections

[00146] Fig. 23 viser instruksjoner 2302 og kontroller 1466 og 2304 for oppretting av en dynamisk forbindelse mellom inndata, slik som et inndatakart 122 og et ønsket sannsynlighetskart 152. Først legges geologiske eller letemodellkart 122 inn i risikomatrisen 200. Brukeren legger inn et data-kart 122 og aktiverer deretter «tilknytningsikonet» 1466 eller en knapp. Den dynamiske forbindelsen mellom inndata geologidata og det resulterende sannsynlighetskartet 152 betegnes også som et data-til-sannsynlighet- eller en «data-til-risiko»-forbindelse som oppnås ved en transformasjon 110, også kalt en data-til-risiko-transformasjon 110. [00146] Fig. 23 shows instructions 2302 and controls 1466 and 2304 for creating a dynamic connection between input data, such as an input map 122 and a desired probability map 152. First, geological or exploration model maps 122 are entered into the risk matrix 200. The user enters a data map 122 and then activates the "association icon" 1466 or a button. The dynamic connection between the input geological data and the resulting probability map 152 is also referred to as a data-to-probability or a "data-to-risk" connection which is achieved by a transformation 110, also called a data-to-risk transformation 110 .

[00147] Som vist i fig. 24 kan brukeren for å opprette et risikokart angi hvordan verdiene i letemodellkartet 122 brukes for å opprette risikokartet 152. En transformasjon 110 kan f.eks. legges inn i en tabellform ved aktivering av et transformasjonsforbindelsesikon eller -knapp. Dette kan gjøres i et separat vindu 2402 som åpner når tilknytningsknappen 1466 velges. I dette nye vinduet 2402 kan brukeren angi letemodellverdier og risikokart 152 verdier for de øvre og nedre risikogrensene. Enhetene for risikokartene 152 kan være mellom 0 og 1 som eksempel på verdirekkevidde 2404. Brukeren kan redusere disse rekkeviddegrensene (til f.eks. mellom 0,3 og 0,7 hvis det finnes lite kunnskap om området). Verdier mellom disse endepunktene kan deretter skaleres. [00147] As shown in FIG. 24, in order to create a risk map, the user can specify how the values in the exploration model map 122 are used to create the risk map 152. A transformation 110 can e.g. is entered into a tabular form upon activation of a transformation connection icon or button. This can be done in a separate window 2402 that opens when the association button 1466 is selected. In this new window 2402, the user can enter exploration model values and risk map 152 values for the upper and lower risk limits. The units of the risk maps 152 may be between 0 and 1 as an example of value range 2404. The user may reduce these range limits (eg, to between 0.3 and 0.7 if there is little knowledge of the range). Values between these endpoints can then be scaled.

[00148] Som vist i fig. 25–26 kan brukere legge inn en grenseverdi for oppretting av en transformasjon 110 og velge om inndataverdien er den øvre eller nedre grenseverdien. Brukeren kan deretter velge en utgangsrisikorekkevidde som i et eksempel på en utførelse som standard kan være mellom 0 og 1. Standardalternativet kan inkludere en manuelt innskrevet transformasjonsverdi 2505 som viser datatabellen 2504 lagt inn (risikoverdi og grenseverdi). Deretter, som vist i fig. 26, kan brukeren legge inn den endelige grenseverdien 2602 i tabellen 2504 og kan om ønsket redigere tabellen 2504 videre. [00148] As shown in FIG. 25-26, users can enter a threshold value for creating a transformation 110 and select whether the input value is the upper or lower threshold value. The user may then select an output risk range which in an example embodiment may by default be between 0 and 1. The default option may include a manually entered transformation value 2505 showing the data table 2504 entered (risk value and threshold value). Then, as shown in fig. 26, the user can enter the final limit value 2602 in the table 2504 and can, if desired, edit the table 2504 further.

[00149] Fig. 27 viser et eksempel på en visuell indikator 2702 som viser forekomsten eller ikke-forekomsten av en gjeldende (vellykket) forbindelse mellom risikokartet 152 og letemodellkartene 122 via den opprettede transformasjonen 110. Før det har blitt opprettet forbindelse mellom letemodellkartene 122 og risikokartet 152, kan forbindelsen fremkomme i indikatoren med en bindestrek eller en brutt linje eller annen representativ grafikk. I et eksempel på en utførelse, kan en vellykket forbindelse mellom letemodellkartene 122 og risikokartet 122 vises ved en hel linje eller annen representativ grafikk, og fargene kan også endres når kartene (122 og 152) er sammenknyttet eller ikke. [00149] Fig. 27 shows an example of a visual indicator 2702 showing the occurrence or non-occurrence of a current (successful) connection between the risk map 152 and the exploration model maps 122 via the created transformation 110. Before a connection has been created between the exploration model maps 122 and the risk map 152, the connection may appear in the indicator with a dash or a broken line or other representative graphic. In an example embodiment, a successful connection between the exploration model maps 122 and the risk map 122 may be shown by a solid line or other representative graphic, and the colors may also change when the maps (122 and 152) are connected or not.

[00150] Fig. 28 viser et eksempel på alternative fanesegmenter i brukergrensesnittet 146 for aktivering av et dynamisk, sanntidsalternativ 2802. Dette gjør det mulig for brukeren å angi om endringene i inndata vil bli dynamisk oppdatert, med tilhørende varselmeldinger. I et eksempel på en utførelse kan brukeren endre enhver av verdiene i transformasjonstilknytningsvinduet og behøver ikke å aktivere «bruk»-eller «OK»-ikonene 2802 for at følelige endringer skal tre i kraft og for å lagres i CRSM-matrisen. I en eksemplarisk utførelse kan endringene legges til automatisk og lagres, som om brukeren hadde presset en «OK»-knapp for transformatorfanen og «OK»-knappen for hele prosessen. I et eksempel på en utførelse er dette alternativet tilgjengelig etter at CRSM-prosessen har kjørt én gang. [00150] Fig. 28 shows an example of alternative tab segments in the user interface 146 for activating a dynamic, real-time option 2802. This enables the user to indicate whether the changes in input data will be dynamically updated, with associated warning messages. In an example embodiment, the user can change any of the values in the transform mapping window and does not need to activate the “apply” or “OK” icons 2802 for sensible changes to take effect and to be stored in the CRSM matrix. In an exemplary embodiment, the changes may be automatically added and saved, as if the user had pressed an "OK" button for the transformer tab and the "OK" button for the entire process. In an example embodiment, this option is available after the CRSM process has run once.

[00151] Fig. 29 viser et alternativt eksempel på et auto-bruk eller «gjør dynamisk»-alternativ 2902 i et brukergrensesnitt 146. Etter avmerking av en alternativvelger 2902 anvendes verdiendringer til letemodellforekomstkart 122 direkte på det endelige risikokartet 152. I et eksempel på en utførelse må prosessvinduet være åpent for at dette alternativet skal være aktivt. En fordel med en slik dynamisk sammenknyttingsprosess kan være at inndatakartene 122 og de følgende risikokartene 152 forblir sammenknyttet og kan oppdateres dersom inndata endres. [00151] Fig. 29 shows an alternative example of an auto-use or "make dynamic" option 2902 in a user interface 146. After checking an option selector 2902, value changes are applied to exploration model occurrence map 122 directly on the final risk map 152. In an example of an execution, the process window must be open for this option to be active. An advantage of such a dynamic linking process can be that the input maps 122 and the following risk maps 152 remain linked and can be updated if the input data changes.

Produksjon av et sannsynlighetskart og risikomatrise [00152] Fig. 30 viser eksempel på valg av resultatalternativer. For resultatalternativer, slik som matrisen 200 produsert for bruk som inndata annet sted, f.eks. ved en innmatningsfane i brukergrensesnittet 146, kan brukere overføre matriser 200 til andre prosjekter, legge dem til nye matriser 200 eller redigere og kjøre dem på nytt. For produksjon av risikokart 152 til innmatningsfanen i brukergrensesnittet 146 kan disse sendes ut som attributter på risikokartene 152 eller som kart 152 i en mappestruktur som reflekterer matrisen 200: brukeren kan velge nivået på resulstatkartene 152. I et eksempel på en utførelse, kan en JPEG-fil for matrisen 200 sendes ut (fra det domenespesifikke matriseikonet). Brukeren kan legge en dato inn i resultat. Et brukerindikert område av interesse (AOI)-polygonobjekt som brukes til å finne gjennomsnittet fra kartene 122 kan også sendes ut (f.eks. fra innstillingsdialogen for et resultatrisikokart 152). Production of a probability map and risk matrix [00152] Fig. 30 shows an example of the choice of outcome alternatives. For output options, such as the array 200 produced for use as input elsewhere, e.g. at an input tab in the user interface 146, users can transfer arrays 200 to other projects, add them to new arrays 200, or edit and rerun them. For the production of risk maps 152 to the input tab in the user interface 146, these can be output as attributes on the risk maps 152 or as maps 152 in a folder structure that reflects the matrix 200: the user can select the level of the result maps 152. In an example of an embodiment, a JPEG file for the array 200 is output (from the domain-specific array icon). The user can enter a date in the result. A user-indicated area of interest (AOI) polygon object used to average the maps 122 may also be output (eg, from the settings dialog for an outcome risk map 152).

[00153] I et eksempel på en utførelse kan JPEG-produksjon velges med den første knappen (opprette matrise), med et bilde av de innskrevne navnene og kartene 122 og beregninger mellom dem. I tillegg kan tallene som ble brukt til å opprette forbindelse mellom inndatakartet 122 og outputdatakartet 152 inkluderes. [00153] In an example embodiment, JPEG production can be selected with the first button (create matrix), with an image of the inscribed names and maps 122 and calculations between them. Additionally, the numbers used to connect the input map 122 to the output data map 152 may be included.

Eksempel på brukergrensesnitt for usikkerhetsvurdering [00154] Med henvisning til fig. 31 kan det i eksempelet på brukergrensesnitt 146 for kontroll av data-til-risiko-transformasjoner 3102 oppnås tilgang til usikkerhetsvurdering, f.eks. ved å velge en rad for angivelse av risikoparametere og en relevant lenke. I et eksempel på en utførelse kan det lages en første fane med en lenke med standardinnstilling for en «ingen usikkerhetsvurdering»-innstilling. Ellers kan brukeren skrive inn grenseverdien 3104 for en transformator 110 og velge om den innskrevne verdien er en høy eller en lav grenseverdi 3106. Brukeren kan deretter velge risikorekkevidden 3108, som kan ha en rekkevidde på 0-1 som standardinnstilling. I et eksempel på en utførelse er manuell risikotildeling 3110 standard, og her skriver brukeren inn verdiene for grenseverdiene for letemodellkartet 122. Example of user interface for uncertainty assessment [00154] With reference to fig. 31, in the example of user interface 146 for control of data-to-risk transformations 3102, access to uncertainty assessment can be obtained, e.g. by selecting a row for specifying risk parameters and a relevant link. In an example embodiment, a first tab may be created with a default setting link for a "no uncertainty assessment" setting. Otherwise, the user may enter the threshold value 3104 for a transformer 110 and select whether the entered value is a high or a low threshold value 3106. The user may then select the risk range 3108, which may have a range of 0-1 as a default setting. In an example embodiment, manual risk assignment 3110 is standard, and here the user enters the values for the boundary values for the exploration model map 122.

[00155] I et eksempel på en utførelse kan usikkerhetsvurderingen inkluderes i prosessen, dersom brukeren deretter velger en annen metode for risikotildeling. F.eks. kan usikkerhetsvurdering inkluderes med genereringen av et enkelt sannsynlighetskart 152 ved å velge en tilpasset distribusjon 3112. [00155] In an example of an embodiment, the uncertainty assessment can be included in the process, if the user then chooses another method for risk allocation. E.g. uncertainty assessment can be included with the generation of a single probability map 152 by selecting a fitted distribution 3112 .

[00156] Fig. 7 ovenfor viser en skjermbildeavbildning av et eksempel på brukergrensesnitt 146 for histogrambygging forbundet med usikkerhetsvurdering. [00156] Fig. 7 above shows a screenshot representation of an example user interface 146 for histogram construction associated with uncertainty assessment.

[00157] Som vist i fig. 32 kan usikkerhetsvurdering inkluderes for flere kart 3202. Det kan gis alternativer for minimum, topp og maksimum eller for P10-, P50- og P90-standarder 3204. Når en distribusjon velges 3206, kan brukeren også skrive inn distribusjonen. Likningen (1) beskrevet ovenfor (Kollers formel 3208) kan også velges for en risikotransformator. [00157] As shown in FIG. 32, uncertainty assessment may be included for multiple maps 3202. Options may be provided for minimum, peak, and maximum or for P10, P50, and P90 standards 3204. When a distribution is selected 3206, the user may also enter the distribution. The equation (1) described above (Koller's formula 3208) can also be chosen for a risk transformer.

[00158] Fig. 33 viser et brukergrensesnitt 146 for et kartstablingsalternativ 3302, hvor brukeren kan legge en kartstabel 122 inn i en mappe. Brukeren kan også velge en vektingsfaktor 3304 som på fordelaktig måte kan dreie/vri distribusjonen. [00158] Fig. 33 shows a user interface 146 for a map stack option 3302, where the user can put a map stack 122 into a folder. The user can also select a weighting factor 3304 which can advantageously rotate/twist the distribution.

Testalternativ og feilkontroll Test option and error control

[00159] I et eksempel på en utførelse, som vist i fig. 34, inkluderer systemet et testalternativ 3402 for tilknytningsprosessen, slik at det kan kontrolleres om det mangler noen data-kart 122 eller om verdioppføringer mangler og om det for øyeblikket finnes forbindelse mellom data-kartene 122 og risikokartene 152. Dersom det oppdages problemer, vil én eller flere feilindikatorer 3404 vises og problemlinjen utheves, eller en tekstmelding i en tekstdialogboks 3406 og 3408 og 3410 kan åpnes og vise hva problemet er og i hvilken linje feilen finnes. Fig. 35 viser et «test OK»-resultat for kontrollen beskrevet ovenfor for fig.34. [00159] In an example of an embodiment, as shown in fig. 34, the system includes a test option 3402 for the association process, so that it can be checked if any data maps 122 are missing or if value entries are missing and if there is currently a connection between the data maps 122 and the risk maps 152. If problems are detected, one or more error indicators 3404 are displayed and the problem line is highlighted, or a text message in a text dialog box 3406 and 3408 and 3410 can be opened and show what the problem is and in which line the error is found. Fig. 35 shows a "test OK" result for the check described above for Fig. 34.

Metodeeksempler Method examples

[00160] Fig. 36 viser et metodeeksempel 3600 for oppretting av en empirisk sannsynlighet for suksess-kart 152. I flytdiagrammet summeres operasjonen i individuelle blokker. Metodeeksempelet 3600 kan utføres av maskinvaren eller kombinasjoner av maskin- og programvare, f.eks. ved bruk av systemeksempelet eller eksempelet på kartleggingsverktøy 100. [00160] Fig. 36 shows a method example 3600 for creating an empirical probability of success map 152. In the flowchart, the operation is summed up in individual blocks. The method example 3600 can be performed by the hardware or combinations of hardware and software, e.g. using the system example or the mapping tool example 100.

[00161] Ved blokk 3602 knyttes en egenskap ved et geologisk kart 122 dynamisk til en sanntidsgjengivelse av en sannsynlighet for suksesskart 152. [00161] At block 3602 , a property of a geological map 122 is dynamically linked to a real-time rendering of a probability of success map 152 .

[00162] Ved blokk 3604 oppdateres sannsynlighet for suksess-kartet 152 i sanntid, når en verdi for egenskapen endres i det geologiske kartet 122. [00162] At block 3604 , the probability of success map 152 is updated in real time when a value for the property changes in the geological map 122 .

[00163] Fig. 37 viser et metodeeksempel 3700 for registrering av geologiske egenskaper for å generere en empirisk sannsynlighet for suksess-kart 152. I flytdiagrammet, summeres operasjonen i individuelle blokker. Metodeeksempelet 3700 kan utføres av maskinvaren eller kombinasjoner av maskin- og programvare, f.eks. ved bruk av systemeksempelet eller eksempelet på kartleggingsverktøy 100. [00163] Fig. 37 shows an example method 3700 for recording geologic features to generate an empirical probability of success map 152. In the flowchart, the operation is summed in individual blocks. The method example 3700 can be performed by the hardware or combinations of hardware and software, e.g. using the system example or the mapping tool example 100.

[00164] Ved blokk 3702 vises et geologisk kart 122. [00164] At block 3702, a geological map 122 is displayed.

[00165] Ved blokk 3704 aktiveres navigering og valg av et område på det geologiske kartet 122. [00165] At block 3704, navigation and selection of an area on the geological map 122 is activated.

[00166] Ved blokk 3706 legges det inn geologiske egenskapsverdier fra et område på det geologiske kartet 122 som brukeren selv velger, i en distribusjon for generering av et empirisk sannsynlighetskart 152. [00166] At block 3706, geological property values from an area on the geological map 122 that the user chooses are entered into a distribution for generating an empirical probability map 152.

[00167] Fig. 38 viser et metodeeksempel 3800 for fletting av flere geologiske gradnett til et gradnett for sannsynlighet for suksess-verdier. I flytdiagrammet summeres operasjonen i individuelle blokker. Metodeeksempelet 3800 kan utføres av maskinvaren eller kombinasjoner av maskin- og programvare, f.eks. ved bruk av systemeksempelet eller eksempelet på kartleggingsverktøyene 100. [00167] Fig. 38 shows a method example 3800 for merging several geological grids into a grid for probability of success values. In the flowchart, the operation is summed up in individual blocks. The method example 3800 can be performed by the hardware or combinations of hardware and software, e.g. using the system example or the mapping tools example 100.

[00168] Ved blokk 3802 tas det imot gradnett, hvert gradnett modellerer et annet sett koeffisienter for en geologisk egenskap i det samme geologiske prospektet. De mange gradnettene som tas imot modellerer forskjellige geologiske egenskaper, i stedet for forskjellige koeffisienter for den samme geologiske egenskapen. [00168] At block 3802 grids are received, each grid modeling a different set of coefficients for a geological feature in the same geological prospect. The multiple grids adopted model different geological features, rather than different coefficients for the same geological feature.

[00169] Ved blokk 3804 transformeres de forskjellige koeffisientene (eller flere geologiske egenskaper) forbundet med tilsvarende gradnettnoder for de mottatte gradnettene til en enkelt sannsynlighet for suksess-verdi for hver individuell gradnettnode. Enkeltverdien for sannsynlighet for suksess for hver gradnettnode gir ett sannsynlighetskart fra de mange forskjellige mottatte geologiske kartene. Sannsynlighet for feil (COF) kan brukes i stedet for sannsynlighet for suksess. [00169] At block 3804, the various coefficients (or multiple geological features) associated with corresponding grade grid nodes for the received grade grids are transformed into a single probability of success value for each individual grade grid node. The single probability of success value for each grad grid node provides one probability map from the many different geological maps received. Probability of failure (COF) can be used instead of probability of success.

Konklusjon Conclusion

[00170] Selv om eksempelsystemene og metodeeksemplene har blitt beskrevet i et språk som er spesifikt for de strukturelle trekkene og/eller metodiske handlingene, skal det forstås at emnet som defineres i de vedlagte kravene ikke nødvendigvis er begrenset til de bestemte funksjonene eller handlingene som beskrives. Det er heller slik at de spesifikke funksjonene og handlingene som offentliggjøres, er eksempler på utførelser av system-, metode- og strukturkravene. [00170] Although the exemplary systems and method examples have been described in language specific to the structural features and/or methodological actions, it should be understood that the subject matter defined in the appended claims is not necessarily limited to the particular functions or actions described . It is rather the case that the specific functions and actions that are made public are examples of implementation of the system, method and structure requirements.

Claims

PATENT CLAIMS

1. Data processing method (3600) carried out by a computer system, for assessment of test drilling prospectus which includes:

receiving a plurality of scenarios from one or more geologic data sources, wherein the plurality of scenarios represent different scenarios for the same property; characterized by:

calculation of first probability map based on the plurality of scenarios via a transformer (110);

merging the first probability maps into a second probability map (152); and

dynamically linking (3602) the plurality of scenarios to the second probability map (152) to automatically provide

updating (3604) the second probability map (152) in real time when a change occurs in at least one of the plurality of scenarios, where the one or more geological data sources include one, either geological map, exploration model map, other probability map or another matrix.

2. The data processing method in claim 1 where the probability map (152) comprises a 2-dimensional or a 3-dimensional grid map of an underground geological prospect, and

where the update (3604) comprises updating each gradnet node in the gradnet map via the transformer (110) in real time when a change takes place in the data source.

3. Data processing method in claim 1 where dynamic association includes connection of a feature of a geological map (122) to a real-time representation of the probability map (152), and

updating the real-time rendering of the probability map (152) in real time when a value for the property in the geological map changes.

4. Data processing method in claim 1 which further comprises construction of a matrix (200) which indicates at least one geological data source for dynamic connection to the probability map (152) for updating (3604) of the probability map in real time when a change occurs in the at least one geological data source , and

where the at least one geological data source includes one, either geological map, exploration model map, further probability map or another matrix.

5. Data processing method in claim 4 which further comprises expansion of the user interface (146) for construction of the matrix (200), where the user interface (146) accepts input for the selection of at least one geological data source, by at least one probability map or by at least one dynamic connection for entry into the matrix (200).

6. The data processing method of claim 5, wherein the user interface (146) enables the user to drag and drop a map into a matrix structure.

7. The data processing method of claim 5, wherein the user interface (146) enables the user to drag and drop a selected area polygon of interest into the matrix structure.

8. Data processing method in claim 5 which further comprises displaying a first indicator that shows when a successful dynamic connection has been established between the geological data source and the probability map (152), and

display of a second indicator, showing failed attempt to establish a dynamic link between the geological data source and the probability map (152).

9. The data processing method in claim 5 which further comprises updating the probability map (152) in real time when the user enters a change in a parameter via the user interface (146), but there are no changes in the geological data source which is dynamically connected to the probability map (152) .

10. Data processing method in claim 4, wherein the matrix (200) comprises a hierarchy indicating the components, including the second probability map, where the second probability map comprises a top-level probability map, the hierarchy further includes the first probability maps below or within the top-level probability map, and several data sources and values ,

where the top-level probability map is hierarchically linked to the additional probability maps below or within the top-level probability map, to the plurality of data sources and to the data values, and where the top-level probability map is updated in real time when a change takes place in one or more of the matrix elements.

11. The data processing method in claim 4 which further comprises storing the matrix (200) in a file, electronically copying the matrix, retrieving a matrix copy from a data storage unit, sending the matrix to a data processing unit, opening and closing the matrix (200), replacing the matrix (200) with a second matrix, mailing a matrix copy or transferring the matrix to a receiving unit.

12. The data processing method in claim 1 which further comprises one of replacing the matrix (200) with one or more other different matrices or replacing the transformer (110) with one or more different transformers.

13. The data processing method in claim 1 where the transformer (110) comprises a relational database or a formula for translating a geological property value at a given grid node into a probability of success value at the grid node.

14. Data processing method in claim 13 which further comprises updating the probability map (152) in real time when the transformer (110) is updated or edited by a user.

15. System for assessment of test drilling prospectus comprising: a data processing unit (102),

a processor (128) in the data processing unit (102),

a storage medium (132, 138),

a transformer (110) located inside the storage medium (132, 138) to relate or translate an input geological property value (124) into a probability value, and

a mapping calculator (108), located within the storage medium (132, 138), for performing a process (3600), including: receiving a plurality of scenarios from one or more geologic data sources, wherein the plurality of scenarios represent different scenarios for the same property; characterized by:

merging the first probability maps into a second probability map (152); and

dynamically linking (3602) the plurality of scenarios to the second probability map (152), to provide automatic updating (3604) of the second probability map (152) in real time when a change occurs in at least one of the plurality of scenarios.

16. The system in claim 15 which further comprises construction of a matrix (200) located in the storage medium (132, 138) for specifying at least one geological data source for dynamic connection to the probability map (152) for updating the probability map (152) in real time when a change occurs in at least one geological data source, and

wherein the at least one geological data source includes one, either a geological map, an exploration model map, an additional probability map or another matrix.

17. The system of claim 16 which further comprises a user interface administrator (114) located inside the storage medium (132, 138), for expanding the user interface (146) for constructing the matrix (200) based on user input,

where the matrix (200) comprises a hierarchy indicating the components, including the second probability map, where the second probability map comprises a top-level probability map, the hierarchy further includes the first probability maps below or within the top-level probability map, and several data sources and values,

where the top-level probability map is hierarchically linked to the additional probability maps below or within the top-level probability map, to the plurality of data sources and to the data values, and where the top-level probability map is updated in real time when a change takes place in one or more of the matrix elements or when the matrix is updated or edited .

18. The system in claim 16 which further comprises a data recording tool located in the storage medium (132, 138) for retrieving property values from a geological data source for entry into the matrix (200) or to retrieve a map for entry into the matrix (200) ).

19. The system in claim 16 which further comprises a network interface (134) for transmitting one of the probability map (152), the matrix (200) or the transformer (110) to other data processing units or for receiving one of the probability map, the matrix or the transformer from a other computer device.