RU2016120202A - Адаптация мультипористых моделей - Google Patents
Адаптация мультипористых моделей Download PDFInfo
- Publication number
- RU2016120202A RU2016120202A RU2016120202A RU2016120202A RU2016120202A RU 2016120202 A RU2016120202 A RU 2016120202A RU 2016120202 A RU2016120202 A RU 2016120202A RU 2016120202 A RU2016120202 A RU 2016120202A RU 2016120202 A RU2016120202 A RU 2016120202A
- Authority
- RU
- Russia
- Prior art keywords
- model
- solution
- input parameter
- performance
- data
- Prior art date
Links
- 230000006978 adaptation Effects 0.000 title 1
- 238000000034 method Methods 0.000 claims 11
- 230000035699 permeability Effects 0.000 claims 4
- 230000015572 biosynthetic process Effects 0.000 claims 3
- 239000011435 rock Substances 0.000 claims 2
- XLYOFNOQVPJJNP-UHFFFAOYSA-N water Substances O XLYOFNOQVPJJNP-UHFFFAOYSA-N 0.000 claims 2
Classifications
-
- E—FIXED CONSTRUCTIONS
- E21—EARTH OR ROCK DRILLING; MINING
- E21B—EARTH OR ROCK DRILLING; OBTAINING OIL, GAS, WATER, SOLUBLE OR MELTABLE MATERIALS OR A SLURRY OF MINERALS FROM WELLS
- E21B49/00—Testing the nature of borehole walls; Formation testing; Methods or apparatus for obtaining samples of soil or well fluids, specially adapted to earth drilling or wells
Landscapes
- Engineering & Computer Science (AREA)
- Geology (AREA)
- Life Sciences & Earth Sciences (AREA)
- Mining & Mineral Resources (AREA)
- Environmental & Geological Engineering (AREA)
- Fluid Mechanics (AREA)
- Physics & Mathematics (AREA)
- General Life Sciences & Earth Sciences (AREA)
- Geochemistry & Mineralogy (AREA)
- Management, Administration, Business Operations System, And Electronic Commerce (AREA)
- Feedback Control In General (AREA)
- General Engineering & Computer Science (AREA)
- Operations Research (AREA)
- Tests Of Electric Status Of Batteries (AREA)
- Testing And Monitoring For Control Systems (AREA)
Claims (48)
1. Реализуемый компьютером способ, включающий:
выбор первой модели производительности скважины, причем первая модель производительности имеет по меньшей мере один входной параметр;
предоставление данных по пласту для первой модели производительности;
предоставление хронологических данных добычи для первой модели производительности;
вычисление решения для первой модели производительности с использованием исходного значения входного параметра;
сравнение решения с хронологическими данными добычи;
корректировку входного параметра и вычисление решения для первой модели производительности с использованием скорректированного входного параметра;
выбор второй модели производительности скважины, причем вторая модель производительности имеет по меньшей мере один входной параметр;
предоставление данных по пласту для второй модели производительности;
предоставление хронологических данных добычи для второй модели производительности;
вычисление решения для второй модели производительности с использованием исходного значения входного параметра;
сравнение решения с хронологическими данными добычи;
корректировку входного параметра и вычисление решения для второй модели производительности с использованием скорректированного входного параметра; и
сравнение решения по первой модели с решением по второй модели чтобы определить, какая модель наиболее точно соответствует хронологическим данным добычи.
2. Способ по п. 1, отличающийся тем, что первая модель производительности содержит модель мультипористой безразмерной производительности.
3. Способ по п. 2, отличающийся тем, что первая модель производительности представляет собой безразмерную модель производительности в форме:
4. Способ по п. 1, отличающийся тем, что входной параметр представляет данные пласта и содержит значение, представляющее по меньшей мере один из параметров проницаемости материнских пород пласта, проницаемости трещины гидроразрыва пласта и длины разрыва.
5. Способ по п. 1, дополнительно включающий определение того, является ли решение модели, которое наиболее точно соответствует хронологическим данным добычи, единственным.
6. Способ по п. 5, отличающийся тем, что определение того, является ли решение модели, которое наиболее точно соответствует хронологическим данным добычи, единственным, дополнительно включает изменение входного параметра по диапазону значений и определение множества решений модели.
7. Способ по п. 1, отличающийся тем, что хронологические данные добычи содержат данные, представляющие объем нефти, воды и газа, произведенных скважиной за определенный промежуток времени.
8. Способ по п. 1, отличающийся тем, что корректировка входного параметра и вычисление решения для первой модели производительности с использованием скорректированного входного параметра дополнительно включает итерационную корректировку входного параметра и вычисление решения для первой модели производительности до тех пор, пока решение находится в пределах критерия погрешности.
9. Способ по п. 1, отличающийся тем, что сравнение решения для первой модели с решением для второй модели, чтобы определить модель, которая наиболее точно соответствует хронологическим данным добычи, включает статистическое сравнение решения для первой модели с решением для второй модели.
10. Способ по п. 9, дополнительно включающий этап, отличающийся тем, что сравнение решения из первой модели с решением из второй модели включает определение значения на основе по меньшей мере одного из: информационного критерия Акаике, F-величины (статистики Фишера) и Байесовского информационного критерия.
11. Считываемый компьютером носитель, содержащий хранимые на нем команды, которые, при выполнении процессором, вызывают выполнение процессором способа, включающего:
выбор первой модели производительности скважины, причем первая модель производительности имеет по меньшей мере один входной параметр;
предоставление данных по пласту для первой модели производительности;
предоставление хронологических данных добычи для первой модели производительности;
вычисление решения для первой модели производительности с использованием исходного значения входного параметра;
сравнение решения с хронологическими данными добычи;
корректировка входного параметра и. вычисление решения для первой модели производительности с использованием скорректированного входного параметра;
выбор второй модели производительности скважины, причем вторая модель производительности имеет по меньшей мере один входной параметр;
предоставление данных по пласту для второй модели производительности;
предоставление хронологических данных добычи для второй модели производительности;
вычисление решения для второй модели производительности с использованием исходного значения входного параметра;
сравнение решения с хронологическими данными добычи;
корректировка входного параметра и вычисление решения для второй модели производительности с использованием скорректированного входного параметра;
сравнение решения для первой модели с решением для второй модели чтобы определить модель, которая наиболее точно соответствует хронологическим данным добычи.
12. Считываемый компьютером носитель по п. 11, отличающийся тем, что первая модель производительности содержит модель мультипористой безразмерной производительности.
13. Считываемый компьютером носитель по п. 12, отличающийся тем, что первая модель производительности представляет собой безразмерную модель производительности в форме:
14. Считываемый компьютером носитель по п. 11, отличающийся тем, что входной параметр представляет данные пласта и содержит значение, представляющее по меньшей мере один из параметров проницаемости материнских пород пласта, проницаемости трещины гидроразрыва пласта и длины разрыва.
15. Считываемый компьютером носитель по п. 11, дополнительно включающий определение того, является ли решение модели, которое наиболее точно соответствует хронологическим данным добычи, единственным.
16. Считываемый компьютером носитель по п. 15, отличающийся тем, что определение того, является ли решение модели, которое наиболее точно соответствует хронологическим данным добычи, единственным, дополнительно включает изменение входного параметра по диапазону значений и определение множества решений модели.
17. Считываемый компьютером носитель по п. 11, отличающийся тем, что хронологические данные добычи содержат данные, представляющие объем нефти, воды и газа, произведенных скважиной за определенный промежуток времени.
18. Считываемый компьютером носитель по п. 11, отличающийся тем, что корректировка входного параметра и вычисление решения для первой модели производительности с использованием скорректированного входного параметра дополнительно включает итерационную корректировку входного параметра и вычисление решения для первой модели производительности до тех пор, пока решение находится в пределах критерия погрешности.
19. Считываемый компьютером носитель по п. 11, отличающийся тем, что сравнение решения для первой модели с решением для второй модели, чтобы определить модель, которая наиболее точно соответствует хронологическим данным добычи, включает статистическое сравнение решения для первой модели с решением для второй модели.
20. Считываемый компьютером носитель по п. 19, дополнительно включающий этап, отличающийся тем, что сравнение решения из первой модели с решением из второй модели включает определение значения на основе по меньшей мере одного из: информационного критерия Акаике, F-величины (статистики Фишера) и Байесовского информационного критерия.
Applications Claiming Priority (1)
Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
---|---|---|---|
PCT/US2014/010036 WO2015102632A1 (en) | 2014-01-02 | 2014-01-02 | History matching multi-porosity solutions |
Publications (1)
Publication Number | Publication Date |
---|---|
RU2016120202A true RU2016120202A (ru) | 2018-02-07 |
Family
ID=53493832
Family Applications (1)
Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
---|---|---|---|
RU2016120202A RU2016120202A (ru) | 2014-01-02 | 2014-01-02 | Адаптация мультипористых моделей |
Country Status (8)
Country | Link |
---|---|
US (1) | US10344591B2 (ru) |
EP (1) | EP3074913B1 (ru) |
CN (1) | CN105874466A (ru) |
AU (3) | AU2014374463A1 (ru) |
CA (1) | CA2932231C (ru) |
MX (1) | MX2016007053A (ru) |
RU (1) | RU2016120202A (ru) |
WO (1) | WO2015102632A1 (ru) |
Families Citing this family (14)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
GB2520558A (en) * | 2013-11-26 | 2015-05-27 | Total E & P Uk Ltd | Method of subsurface modelling |
EP2894529B1 (en) * | 2014-01-08 | 2019-10-23 | Manitowoc Crane Companies, LLC | Remote diagnostic system |
US10030484B2 (en) | 2015-04-22 | 2018-07-24 | King Fahd University Of Petroleum And Minerals | Method for estimating inflow performance relationship (IPR) of snaky oil horizontal wells |
US10961826B2 (en) * | 2016-12-19 | 2021-03-30 | Conocophillips Company | Subsurface modeler workflow and tool |
CA3064877A1 (en) * | 2017-05-23 | 2018-11-29 | Schlumberger Canada Limited | Systems and methods for optimizing oil production |
WO2019055653A1 (en) | 2017-09-13 | 2019-03-21 | Schlumberger Technology Corporation | PROBABILISTIC PREDICTION OF OIL PRODUCTION |
CN109752302B (zh) * | 2017-11-02 | 2021-09-28 | 中国石油天然气股份有限公司 | 一种预测致密砂岩储层上倾方向孔隙度的方法 |
CN108665109A (zh) * | 2018-05-15 | 2018-10-16 | 中国地质大学(北京) | 一种基于回归委员会机器的储层参数测井解释方法 |
US10983233B2 (en) * | 2019-03-12 | 2021-04-20 | Saudi Arabian Oil Company | Method for dynamic calibration and simultaneous closed-loop inversion of simulation models of fractured reservoirs |
US11340381B2 (en) | 2019-07-02 | 2022-05-24 | Saudi Arabian Oil Company | Systems and methods to validate petrophysical models using reservoir simulations |
CN111274689B (zh) * | 2020-01-16 | 2021-03-02 | 中国地质大学(北京) | 在历史拟合中寻求储层物性组合的非唯一解的方法及设备 |
US12189072B2 (en) | 2020-10-05 | 2025-01-07 | Saudi Arabian Oil Company | System and method to identify high-impact discrete fracture model realizations for accelerated calibration of reservoir simulation models |
EP4177644B1 (en) * | 2021-11-05 | 2025-01-01 | MATRIX JVCO LTD trading as AIQ | Method and system for determining geomechanical parameters of a well |
CN118552338B (zh) * | 2024-07-30 | 2024-10-29 | 中国石油大学(华东) | 一种基于多阶段历史经验迁移的快速更新历史拟合范式 |
Family Cites Families (12)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
US8620636B2 (en) * | 2005-08-25 | 2013-12-31 | Schlumberger Technology Corporation | Interpreting well test measurements |
US7657494B2 (en) * | 2006-09-20 | 2010-02-02 | Chevron U.S.A. Inc. | Method for forecasting the production of a petroleum reservoir utilizing genetic programming |
EP2118738A4 (en) * | 2006-12-28 | 2014-07-02 | Chevron Usa Inc | METHOD, SYSTEM AND DEVICE FOR STORING HISTORIC COMPARISON PROGRAMS AND PREDICTION RELATING TO HYDROCARBON PITCHING RESERVOIR ROCKS USING APPROXIMATIONS FOR RESEMBLY FUNCTIONS |
US8170801B2 (en) * | 2007-02-26 | 2012-05-01 | Bp Exploration Operating Company Limited | Determining fluid rate and phase information for a hydrocarbon well using predictive models |
US20110167025A1 (en) * | 2008-07-24 | 2011-07-07 | Kourosh Danai | Systems and methods for parameter adaptation |
US8271422B2 (en) * | 2008-11-29 | 2012-09-18 | At&T Intellectual Property I, Lp | Systems and methods for detecting and coordinating changes in lexical items |
US8892409B2 (en) * | 2009-02-11 | 2014-11-18 | Johnathan Mun | Project economics analysis tool |
CN102362262B (zh) * | 2009-03-24 | 2014-06-25 | 雪佛龙美国公司 | 用于表征地下储油层中的裂面的系统和方法 |
US9399901B2 (en) * | 2010-06-15 | 2016-07-26 | Schlumberger Technology Corporation | Characterizing flow production |
US9390204B2 (en) | 2010-06-24 | 2016-07-12 | Schlumberger Technology Corporation | Multisegment fractures |
CN103097657B (zh) * | 2010-09-07 | 2015-05-27 | 沙特阿拉伯石油公司 | 用于模拟由储集层的网格界定的多个油气井的生产特性的机器及计算机实施方法 |
WO2015020650A1 (en) * | 2013-08-07 | 2015-02-12 | Landmark Graphics Corporation | Static earth model calibration methods and systems using permeability testing |
-
2014
- 2014-01-02 US US15/101,353 patent/US10344591B2/en active Active
- 2014-01-02 CN CN201480064877.5A patent/CN105874466A/zh active Pending
- 2014-01-02 MX MX2016007053A patent/MX2016007053A/es unknown
- 2014-01-02 AU AU2014374463A patent/AU2014374463A1/en not_active Abandoned
- 2014-01-02 RU RU2016120202A patent/RU2016120202A/ru not_active Application Discontinuation
- 2014-01-02 WO PCT/US2014/010036 patent/WO2015102632A1/en active Application Filing
- 2014-01-02 EP EP14877473.0A patent/EP3074913B1/en active Active
- 2014-01-02 CA CA2932231A patent/CA2932231C/en active Active
-
2017
- 2017-11-07 AU AU2017258836A patent/AU2017258836A1/en not_active Abandoned
-
2019
- 2019-10-11 AU AU2019246925A patent/AU2019246925A1/en not_active Abandoned
Also Published As
Publication number | Publication date |
---|---|
AU2017258836A1 (en) | 2017-11-30 |
CA2932231A1 (en) | 2015-07-09 |
MX2016007053A (es) | 2017-02-02 |
US10344591B2 (en) | 2019-07-09 |
WO2015102632A1 (en) | 2015-07-09 |
US20160312607A1 (en) | 2016-10-27 |
AU2019246925A1 (en) | 2019-10-31 |
EP3074913B1 (en) | 2023-09-27 |
EP3074913A4 (en) | 2017-10-04 |
AU2014374463A1 (en) | 2016-05-26 |
CN105874466A (zh) | 2016-08-17 |
CA2932231C (en) | 2020-01-28 |
EP3074913A1 (en) | 2016-10-05 |
Similar Documents
Publication | Publication Date | Title |
---|---|---|
RU2016120202A (ru) | Адаптация мультипористых моделей | |
Glass et al. | A spatial autoregressive stochastic frontier model for panel data with asymmetric efficiency spillovers | |
Yao et al. | Robust mixture regression using the t-distribution | |
Ferrara et al. | Event-triggered model predictive schemes for freeway traffic control | |
Sabzikar et al. | Tempered fractional calculus | |
Wang et al. | Multiple attribute decision making based on interval-valued intuitionistic fuzzy sets, linear programming methodology, and the extended TOPSIS method | |
Chen et al. | Multiattribute decision making based on interval-valued intuitionistic fuzzy values and linear programming methodology | |
Xu et al. | Distance-based consensus models for fuzzy and multiplicative preference relations | |
Fliedner et al. | Adjustable robustness for multi-attribute project portfolio selection | |
Bai et al. | The distributionally robust newsvendor problem with dual sourcing under carbon tax and cap-and-trade regulations | |
Cousin et al. | Kriging of financial term-structures | |
RU2016103925A (ru) | Создание характеристик виртуального прибора для каротажа в эксплуатационных скважинах для улучшенной адаптации модели | |
PH12019501501B1 (en) | Method and apparatus for verifying block data in a blockchain | |
WO2012148688A3 (en) | A method of providing flow control devices for a production wellbore | |
Kim et al. | Credibility theory based on trimming | |
ur Rahman et al. | Threshold dynamics and optimal control of an age-structured giving up smoking model | |
RU2016101330A (ru) | Алгоритм для оптимальной конфигурации устройств контроля притока с использованием модели взаимодействия ствола скважины и коллектора | |
JP2016529574A5 (ru) | ||
Ban et al. | Risk-neutral second best toll pricing | |
Garijo et al. | Numerical stability and convergence analysis of bone remodeling model | |
Kim et al. | Assessment of the number of components in Gaussian mixture models in the presence of multiple local maximizers | |
Chambers | The estimation of continuous time models with mixed frequency data | |
RU2016133174A (ru) | Определение характеристик множества флюидов с помощью общего уравнения состояния | |
Mizumoto et al. | Adaptive output predictor based adaptive predictive control with ASPR constraint | |
CN111914467A (zh) | 一种基于ga算法建立星光大气折射模型的方法 |
Legal Events
Date | Code | Title | Description |
---|---|---|---|
FA92 | Acknowledgement of application withdrawn (lack of supplementary materials submitted) |
Effective date: 20180315 |