RU2016120202A - Адаптация мультипористых моделей - Google Patents

Адаптация мультипористых моделей Download PDF

Info

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
Application number
RU2016120202A
Other languages
English (en)
Inventor
Тимоти Р. МАКНИЛИ
Мохаммадреза ГХАСЕМИ
Original Assignee
Лэндмарк Графикс Корпорейшн
Priority date (The priority date is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the date listed.)
Filing date
Publication date
Application filed by Лэндмарк Графикс Корпорейшн filed Critical Лэндмарк Графикс Корпорейшн
Publication of RU2016120202A publication Critical patent/RU2016120202A/ru

Links

Classifications

    • EFIXED CONSTRUCTIONS
    • E21EARTH OR ROCK DRILLING; MINING
    • E21BEARTH OR ROCK DRILLING; OBTAINING OIL, GAS, WATER, SOLUBLE OR MELTABLE MATERIALS OR A SLURRY OF MINERALS FROM WELLS
    • E21B49/00Testing 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)
  • General Engineering & Computer Science (AREA)
  • Operations Research (AREA)
  • Feedback Control In General (AREA)
  • Testing And Monitoring For Control Systems (AREA)
  • Tests Of Electric Status Of Batteries (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:
Figure 00000001
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:
Figure 00000002
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.
RU2016120202A 2014-01-02 2014-01-02 Адаптация мультипористых моделей RU2016120202A (ru)

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 (11)

* Cited by examiner, † Cited by third party
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
CA3047723C (en) * 2016-12-19 2024-06-18 Conocophillips Company Subsurface modeler workflow and tool
US11238379B2 (en) 2017-05-23 2022-02-01 Schlumberger Technology Corporation Systems and methods for optimizing 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
EP4177644A1 (en) * 2021-11-05 2023-05-10 MATRIX JVCO LTD trading as AIQ Method and system for determining geomechanical parameters of a well

Family Cites Families (12)

* Cited by examiner, † Cited by third party
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
US8700370B2 (en) * 2006-12-28 2014-04-15 Chevron U.S.A. Inc. Method, system and program storage device for history matching and forecasting of hydrocarbon-bearing reservoirs utilizing proxies for likelihood 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
US8521494B2 (en) * 2009-03-24 2013-08-27 Chevron U.S.A. Inc. System and method for characterizing fractures in a subsurface reservoir
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
EP2811112B1 (en) * 2010-09-07 2019-07-24 Saudi Arabian Oil Company Machine, computer program product and method to generate unstructured grids and carry out parallel reservoir simulation
AU2013397497B2 (en) * 2013-08-07 2017-02-02 Landmark Graphics Corporation Static earth model calibration methods and systems using permeability testing

Also Published As

Publication number Publication date
AU2017258836A1 (en) 2017-11-30
MX2016007053A (es) 2017-02-02
CA2932231C (en) 2020-01-28
WO2015102632A1 (en) 2015-07-09
US10344591B2 (en) 2019-07-09
US20160312607A1 (en) 2016-10-27
EP3074913A4 (en) 2017-10-04
AU2014374463A1 (en) 2016-05-26
EP3074913B1 (en) 2023-09-27
AU2019246925A1 (en) 2019-10-31
CN105874466A (zh) 2016-08-17
CA2932231A1 (en) 2015-07-09
EP3074913A1 (en) 2016-10-05

Similar Documents

Publication Publication Date Title
RU2016120202A (ru) Адаптация мультипористых моделей
RU2016103925A (ru) Создание характеристик виртуального прибора для каротажа в эксплуатационных скважинах для улучшенной адаптации модели
RU2016101330A (ru) Алгоритм для оптимальной конфигурации устройств контроля притока с использованием модели взаимодействия ствола скважины и коллектора
JP2016529574A5 (ru)
RU2016132217A (ru) Оптимизация многоступенчатого проекта нефтяного месторождения в условиях неопределенности
WO2014119226A3 (en) Hierarchical latent variable model estimation device
HRP20180997T1 (hr) Upravljanje propusnim obujmom prijenosa glasa putem internet protokola (voip)
MX361510B (es) Control de determinación variable para maximizar una tasa de perforación de penetración.
WO2014160464A3 (en) A computer-implemented method, a device, and a computer-readable medium for data-driven modeling of oil, gas, and water
RU2015143556A (ru) Способы и системы сопоставления истории месторождений для улучшенной оценки продуктивности месторождений
JP2019096255A5 (ja) 下水道管渠内水位予測装置及び下水道管渠内水位予測プログラム
RU2016133174A (ru) Определение характеристик множества флюидов с помощью общего уравнения состояния
RU2013119639A (ru) Моделирование карстообразования
RU2015138548A (ru) Система для обеспечения потока операций бизнес-процесса
JP2015232537A5 (ru)
RU2016105167A (ru) Псевдофазовое моделирование добычи: способ обработки сигнала для оценки квази-многофазового течения при добыче с помощью управляемых моделей последовательной аналоговой ступенчатой функции относительной проницаемости при моделировании течения в коллекторе для ранжирования множества петрофизических реализаций
RU2013115761A (ru) Способ управления компрессором
MX2017010511A (es) Gestion de operaciones de recarga de combustible del vehiculo.
RU2017116232A (ru) Адаптивное управление транспортным средством
RU2016124674A (ru) Оптимизированная кислотная обработка добывающей скважины вблизи водоносного пласта
RU2016102694A (ru) Процедура замещающего имитационного моделирования течения на основе алгоритма cart для ранжирования геостатистических реализаций свойств горной породы
Wang et al. Soft sensor for determination of dynamic fluid levels based on enhanced just-in-time learning algorithm
RU2018102378A (ru) Способ нормализации наборов данных в целях предсказания характеристик таких наборов данных
JP2020523695A5 (ru)
WANG et al. Research on dynamic reliability and failure rate of cemented carbide cutting tool

Legal Events

Date Code Title Description
FA92 Acknowledgement of application withdrawn (lack of supplementary materials submitted)

Effective date: 20180315