RU2015134392A - Способ моделирования подземного объема - Google Patents

Claims (36)

1. Способ мониторинга поведения подземного объема, содержащий этапы, на которых:

преобразуют один дискретный параметр или ансамбль дискретных параметров, описывающих атрибут упомянутого подземного объема, причем каждый дискретный параметр имеет N возможных дискретных значений с Ν≥2 в N индикаторных параметрах, каждый из которых имеет два возможных дискретных значения;

определяют для каждого из двух классов значений каждого индикаторного параметра анизотропное расстояние до границы перехода значения;

преобразуют каждый упомянутый индикаторный параметр в соответствующий непрерывный параметр с использованием упомянутого определенного анизотропного расстояния до границы перехода значени; и

используют упомянутые непрерывные параметры в процессе адаптации по истории.

2. Способ по п. 1, содержащий этап, на котором выполняют построение дискретного параметра из упомянутых непрерывных параметров после использования упомянутых непрерывных параметров в процессе адаптации по истории.

3. Способ по п. 2, в котором этап построения дискретного параметра из упомянутых непрерывных параметров содержит этап, на котором: выполняют поиск для каждого местоположения упомянутого рассматриваемого объема, непрерывного параметра, имеющего максимальное или минимальное значение в этом местоположении, и привязывают атрибуты соответствующего дискретного значения к местоположению.

4. Способ по п. 2, в котором этап построения дискретного параметра из упомянутых непрерывных параметров содержит этап, на котором: рассматривают последовательно каждый класс значения дискретного параметра и определяют, принадлежит или нет данная ячейка к рассматриваемому классу на основании знака расстояния до соответствующей границы перехода значения.

5. Способ по любому из п.п. 1-4, в котором каждый из упомянутых параметров является трехмерным параметром.

6. Способ по любому из п.п. 1-4, в котором упомянутый один дискретный параметр или ансамбль дискретных параметров является несортируемым.

7. Способ по любому из п.п. 1-4, в котором данные анизотропии, использованные для определения анизотропного расстояния до границы перехода значения, рассчитаны с использованием одной или более вариограммы.

8. Способ по п. 7, в котором данные анизотропии выводят из соотношения, полученного путем вариограммного анализа соответствующего индикаторного параметра.

9. Способ по п. 7, в котором упомянутые определенные анизотропные расстояния до границы перехода значения нормализуют в соответствии с корреляционной длиной.

10. Способ по п. 9, в котором упомянутая корреляционная длина вычисляется из кривизны упомянутой одной или более вариограмм.

11. Способ по любому из п.п. 1-4, содержащий этапы, на которых:

рассчитывают данные дисперсии и анизотропии для упомянутого одного дискретного параметра или ансамбля дискретных параметров и

используют упомянутые рассчитанные данные дисперсии и анизотропии в упомянутых расчетах анизотропного расстояния до границы перехода значения.

12. Способ по п. 11, в котором этап расчета данных дисперсии и анизотропии содержит этапы, на которых:

преобразуют упомянутый один дискретный параметр или ансамбль дискретных параметров, описывающих атрибут упомянутого подземного объема, причем каждый дискретный параметр имеет N возможных дискретных значений с Ν≥2 в N индикаторных параметрах, причем каждый из них имеет два возможных дискретных значения; и

рассчитывают экспериментальную вариограмму для каждого из упомянутых индикаторных параметров.

13. Способ по п. 12, в котором упомянутые экспериментальные вариограммы рассчитаны вдоль трех заранее определенных ортогональных геометрических и координатных направлений.

14. Способ по п. 13, дополнительно содержащий этапы, на которых подгоняют трехмерную вариограммную модель, объединяющую вариограмму и два анизотропных коэффициента, к экспериментальной вариограмме каждого индикатора.

15. Способ по п. 14, в котором способ дополнительно содержит этапы, на которых:

получают измерение корреляционной длины из упомянутой экспериментальной вариограммы или вариограммной модели; и

нормализуют упомянутые определенные анизотропные расстояния до границы перехода значения в соответствии с корреляционной длиной.

16. Способ по любому из п.п. 1-4, в котором разный знак назначают анизотропному расстоянию до границы перехода значения в каждом классе значения.

17. Способ по любому из п.п. 1-4, в котором упомянутый процесс адаптации по истории является итерационным.

18. Способ по п. 17, в котором упомянутые данные анизотропного расстояния до границы рассчитываются для каждой итерации упомянутого процесса адаптации по истории.

19. Способ по п. 17, в котором упомянутые данные анизотропного расстояния до границы вычисляются только один раз, до первой итерации упомянутого процесса адаптации по истории.

20. Способ по п. 17, в котором этап преобразования упомянутого одного дискретного параметра или ансамбля дискретных параметров в упомянутые непрерывные параметры выполняют для каждой итерации упомянутого процесса адаптации по истории.

21. Способ по п. 17, в котором этап преобразования упомянутого одного дискретного параметра или ансамбля дискретных параметров в упомянутые непрерывные параметры выполняют для подмножества итераций, содержащихся в упомянутом процессе адаптации по истории.

22. Способ по любому из п.п. 1-4, в котором упомянутый процесс адаптации по истории использует методику ансамблевого фильтра Кальмана.

23. Способ по любому из п.п. 1-4, дополнительно содержащий этап, на котором используют результаты упомянутого процесса адаптации по истории для облегчения извлечения из пласта-коллектора.

24. Компьютерная программа, содержащая компьютерно-читаемые инструкции, которые, при выполнении на подходящем компьютерном устройстве, побуждают компьютерное устройство выполнять способ по любому из п.п. 1-23.

25. Компьютерный программный носитель, содержащий компьютерную программу по п. 24.

26. Устройство, выполненное с возможностью выполнения этапов способа по любому из п.п. 1-23.