RU2586821C1 - Распространение петрографических фаций с использованием аналитического моделирования - Google Patents
Распространение петрографических фаций с использованием аналитического моделирования Download PDFInfo
- Publication number
- RU2586821C1 RU2586821C1 RU2015115683/28A RU2015115683A RU2586821C1 RU 2586821 C1 RU2586821 C1 RU 2586821C1 RU 2015115683/28 A RU2015115683/28 A RU 2015115683/28A RU 2015115683 A RU2015115683 A RU 2015115683A RU 2586821 C1 RU2586821 C1 RU 2586821C1
- Authority
- RU
- Russia
- Prior art keywords
- value
- cell
- rock
- processor
- rock property
- Prior art date
Links
- 208000035126 Facies Diseases 0.000 title abstract description 25
- 238000004088 simulation Methods 0.000 title abstract description 6
- 239000011435 rock Substances 0.000 claims abstract description 229
- 230000015572 biosynthetic process Effects 0.000 claims abstract description 77
- 230000001413 cellular effect Effects 0.000 claims abstract description 56
- 238000000034 method Methods 0.000 claims abstract description 26
- 230000005855 radiation Effects 0.000 claims description 15
- 230000003595 spectral effect Effects 0.000 claims description 8
- 238000010586 diagram Methods 0.000 abstract description 11
- 230000000694 effects Effects 0.000 abstract 1
- 239000000126 substance Substances 0.000 abstract 1
- 238000005755 formation reaction Methods 0.000 description 61
- 238000004062 sedimentation Methods 0.000 description 16
- 230000035699 permeability Effects 0.000 description 9
- 229930195733 hydrocarbon Natural products 0.000 description 8
- 150000002430 hydrocarbons Chemical class 0.000 description 8
- 238000005259 measurement Methods 0.000 description 8
- 239000004215 Carbon black (E152) Substances 0.000 description 7
- 230000008021 deposition Effects 0.000 description 7
- 230000006870 function Effects 0.000 description 4
- 239000002245 particle Substances 0.000 description 3
- 230000001902 propagating effect Effects 0.000 description 3
- 239000013049 sediment Substances 0.000 description 3
- 239000010454 slate Substances 0.000 description 3
- 235000019738 Limestone Nutrition 0.000 description 2
- 238000004422 calculation algorithm Methods 0.000 description 2
- 239000006028 limestone Substances 0.000 description 2
- 238000012986 modification Methods 0.000 description 2
- 230000004048 modification Effects 0.000 description 2
- 230000003287 optical effect Effects 0.000 description 2
- 239000002689 soil Substances 0.000 description 2
- 230000000007 visual effect Effects 0.000 description 2
- 238000004458 analytical method Methods 0.000 description 1
- 238000013459 approach Methods 0.000 description 1
- 238000004364 calculation method Methods 0.000 description 1
- 230000008859 change Effects 0.000 description 1
- 238000006243 chemical reaction Methods 0.000 description 1
- 238000004891 communication Methods 0.000 description 1
- 230000000052 comparative effect Effects 0.000 description 1
- 238000005516 engineering process Methods 0.000 description 1
- 238000004880 explosion Methods 0.000 description 1
- 230000005251 gamma ray Effects 0.000 description 1
- 239000010438 granite Substances 0.000 description 1
- 230000007774 longterm Effects 0.000 description 1
- 230000007246 mechanism Effects 0.000 description 1
- 230000000644 propagated effect Effects 0.000 description 1
- 238000003908 quality control method Methods 0.000 description 1
- 238000011160 research Methods 0.000 description 1
- 239000007787 solid Substances 0.000 description 1
- 230000009466 transformation Effects 0.000 description 1
- 230000001960 triggered effect Effects 0.000 description 1
Images
Classifications
-
- G—PHYSICS
- G01—MEASURING; TESTING
- G01V—GEOPHYSICS; GRAVITATIONAL MEASUREMENTS; DETECTING MASSES OR OBJECTS; TAGS
- G01V20/00—Geomodelling in general
-
- G—PHYSICS
- G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
- G06F—ELECTRIC DIGITAL DATA PROCESSING
- G06F30/00—Computer-aided design [CAD]
- G06F30/20—Design optimisation, verification or simulation
-
- G—PHYSICS
- G01—MEASURING; TESTING
- G01V—GEOPHYSICS; GRAVITATIONAL MEASUREMENTS; DETECTING MASSES OR OBJECTS; TAGS
- G01V11/00—Prospecting or detecting by methods combining techniques covered by two or more of main groups G01V1/00 - G01V9/00
-
- G—PHYSICS
- G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
- G06F—ELECTRIC DIGITAL DATA PROCESSING
- G06F17/00—Digital computing or data processing equipment or methods, specially adapted for specific functions
- G06F17/10—Complex mathematical operations
Landscapes
- Physics & Mathematics (AREA)
- Engineering & Computer Science (AREA)
- General Physics & Mathematics (AREA)
- Theoretical Computer Science (AREA)
- General Life Sciences & Earth Sciences (AREA)
- Geophysics (AREA)
- Life Sciences & Earth Sciences (AREA)
- Mathematical Physics (AREA)
- Data Mining & Analysis (AREA)
- General Engineering & Computer Science (AREA)
- Computational Mathematics (AREA)
- Software Systems (AREA)
- Databases & Information Systems (AREA)
- Pure & Applied Mathematics (AREA)
- Mathematical Optimization (AREA)
- Algebra (AREA)
- Mathematical Analysis (AREA)
- Computer Hardware Design (AREA)
- Evolutionary Computation (AREA)
- Geometry (AREA)
- Geophysics And Detection Of Objects (AREA)
- Management, Administration, Business Operations System, And Electronic Commerce (AREA)
Abstract
Изобретение относится к области геофизики и может быть использовано для моделирования петрографических фаций. Предложено распространение петрографических фаций с использованием аналитического моделирования. По меньшей мере некоторые из описанных вариантов реализации представляют собой способы, включающие этапы, согласно которым создают посредством компьютерной системы ячеистую геологическую модель подземной формации. Считывают первое значение первого свойства породы, связанного с первой каротажной диаграммой. Связывают первое значение первого свойства породы с первой ячейкой из множества ячеек ячеистой геологической модели. Назначают значение первого свойства породы каждой ячейке из множества ячеек на основании первого значения и исходного уровня информации. Причем исходной уровень информации отличается от первого значения. Технический результат - повышение точности и достоверности результатов моделирования. 3 н. и 20 з.п. ф-лы, 8 ил.
Description
УРОВЕНЬ ТЕХНИКИ
[0001] При моделировании почвы используют знание множества геологических, геофизических, петрологических и механических свойств, полученных из измерений скважины, сейсмометрических исследований и дистанционных источников. Свойства, которые часто моделируются, являются геологическими и петрографическими фациями. Эти два свойства, как полагают, не являются эквивалентными и требуют различных подходов к интерполяции и/или имитационному моделированию для обеспечения реалистичной пространственной непрерывности.
КРАТКОЕ ОПИСАНИЕ ЧЕРТЕЖЕЙ
[0002] Ниже приведено подробное описание вариантов реализации со ссылкой на сопроводительные чертежи, на которых:
[0003] На фиг. 1 показан перспективный вид части ячеистой геологической модели согласно по меньшей мере некоторым вариантам реализации;
[0004] На фиг. 2 показан перспективный вид части ячеистой геологической модели согласно по меньшей мере некоторым вариантам реализации;
[0005] На фиг. 3 показана часть каротажной диаграммы согласно по меньшей мере некоторым вариантам реализации;
[0006] На фиг. 4 в разрезе показан вид сверху скальных отложений согласно по меньшей мере некоторым вариантам реализации;
[0007] На фиг. 5 показан вид сверху представления распространенного свойства породы в ячеистой геологической модели согласно по меньшей мере некоторым вариантам реализации;
[0008] На фиг. 6 показано представление данных сейсмометрических исследований согласно по меньшей мере некоторым вариантам реализации;
[0009] На фиг. 7 показан способ согласно по меньшей мере некоторым вариантам реализации; и
[0010] На фиг. 8 показана компьютерная система согласно по меньшей мере некоторым вариантам реализации.
ОБОЗНАЧЕНИЯ И ТЕРМИНОЛОГИЯ
[0011] Некоторые термины используются по всему следующему описанию и относятся к конкретным элементам системы. Специалисту в данной области техники понятно, что различные компании могут называть компоненты различными именами. В настоящем документе не различаются компоненты, которые отличаются именем, но не функцией.
[0012] В следующем ниже описании и в пунктах приложенной формулы термины "включая" и "содержащий" используются в открытом смысле и, таким образом, должны быть интерпретированы как означающие "включая помимо прочего". Кроме того, термин "соединяют" или "соединяет" означает косвенное или прямое соединение. Таким образом, если первое устройство соединено с вторым устройством, то указанное соединение может быть осуществлено посредством прямого соединения или посредством косвенного соединения с использованием других устройств и соединений.
[0013] Термин "тип породы" обозначает породу, имеющую некоторые свойства. Тип породы альтернативно может быть обозначен как "петрографические фации".
[0014] Термин "свойства породы" обозначает физическую особенность или измеренное значение типа породы. Пористость и проницаемость являются примерами свойств породы. Аналогично, акустическая скорость (скорость звука в породе) и гамма-излучение являются примерами свойств породы.
[0015] Термин "фации осадконакопления" обозначает осадочную структуру, такую как прирусловый бар, канал, откос и морская коса. Фации осадконакопления не должны подразумевать конкретный тип породы или свойство породы, не смотря на то, что некоторые фации осадконакопления могут часто быть связаны с некоторыми типами породы и свойствами породы. Фации осадконакопления альтернативно могут быть названы как "геологическая фация".
[0016] Термин "ячеистая геологическая модель" обозначает модель подземной формации, содержащую множество ячеек или тесселяций, которые представляют заданный объем.
[0017] Термин "расстояние" в отношении ячеек ячеистой геологической модели обозначает концептуальное расстояние, представленное ячеистой геологической моделью, и не обязательно соответствует фактическому физическому расстоянию между ячейками.
[0018] Термин "вариограмма" обозначает функцию, которая задает пространственную зависимость свойства породы. Например, вариограмма может указывать высокую вероятность присутствия свойства породы в направлениях вдоль меридионального направления и низкую вероятность присутствия свойства породы в направлениях вдоль широтной линии.
[0019] Термин "районированная переменная" обозначает переменную, описывающую свойство, которое имеет географическое значение, и, таким образом, может быть оценено или смоделировано в географическом пространстве.
ОСУЩЕСТВЛЕНИЕ ИЗОБРЕТЕНИЯ
[0020] Ниже описаны различные варианты реализации настоящего изобретения. Не смотря на то, что один или большее количество этих вариантов реализации могут быть предпочтительными, описанные варианты реализации не должны быть интерпретированы или использованы иным способом как ограничение объема настоящего изобретения, включая пункты приложенной формулы. Кроме того, специалист в данной области техники поймет, что следующее ниже описание имеет широкое применение, и описание любого варианта реализации предназначено быть только примером этого варианта реализации и не является заявлением о том, что объем защиты настоящего изобретения, включая пункты приложенной формулы, ограничен этим вариантом реализации.
[0021] Различные варианты реализации относятся к способам и системам для создания ячеистой геологической модели подземной формации. Более конкретно, различные варианты реализации могут включать создание ячеистой геологической модели путем получения свойств породы из одной или большего количества каротажных диаграмм и привязки полученных свойств породы к трехмерной модели для более точной оценки типов породы. Вначале описан соответствующий уровень техники.
[0022] УРОВЕНЬ ТЕХНИКИ
[0023] Знание свойств и мест расположения подземных геологических горизонтов облегчает принятие решений о том, где и как выполнять бурение скважин на углеводород. В частности, геолог, принимающий решения о бурении скважин, может рассматривать породы различных типов в подземной формации, в котором порода каждого типа может иметь свойства, описывающие ее состав и структуру. Например, разрез подземной формации может состоять из пород следующих различных типов: песчаник, известняк, сланец и гранит, причем породы каждого типа имеют свои свойства, которые отличаются друг от друга. Кроме того, если породы каждого типа могут иметь свойства, отличающиеся от свойств породы других типов, среди породы одного типа различные участки внутри породы этого типа могут иметь переменные свойства.
[0024] Для выяснения информации относительно подземной формации свойства породы для каждого типа породы могут быть измерены и затем записаны в каротажной диаграмме. Скважинный каротаж представляет собой способ, используемый для идентификации свойств подземных формаций, окружающих скважину. Исследование формации, окружающей скважину, для идентификации одного или большего количества свойств типа породы может быть, например, осуществлено с использованием ультразвуковых волн, электрического тока, электромагнитных волн или высокоэнергетических ядерных частиц (например, гамма-частиц и нейтронов).
[0025] В частности, в различное время при создании скважины внутрь скважины могут быть опущены различные инструменты для создания каротажных диаграмм для измерения свойств породы, причем свойства породы могут указывать на способность формации производить углеводороды в промышленных масштабах. Например, каротажные диаграммы могут быть диаграммами спектрального гамма-каротажа (т.е. созданы инструментом, который измеряет естественное гамма-излучение), диаграммами гамма-гамма каротажа (т.е. созданы инструментом, который высвобождает опросную энергию в форме гамма-лучей или частиц); диаграммами пористости формации, сопротивления формации, проницаемости формации, акустического импеданса и спектральной информацией подземной формации на конкретной глубине.
[0026] Свойства породы измеряют только в пределах ограниченного радиуса вокруг скважины, в которой проводят измерения. Свойства породы собирают в каротажную диаграмму, причем геолог определяет тип породы, окружающей скважину, на основании свойств породы в каротажной диаграмме. Однако, поскольку геолог может составить мнение относительно типа породы только в пределах некоторого расстояния от скважины (на основании информации, полученной из каротажных диаграмм), для создания модели подземной формации в уровне техники типы породы могут быть распространены между измеренными скважинами, как если бы указанные типы породы были районированными переменными. Например, если тип породы, измеренный в одной скважине, является сланцем, и тип породы, измеренный в соседней скважине, также является сланцем, то может быть предположено, что тип породы между этими двумя скважинами также является сланцем, независимо о того, присутствует или не присутствует сланец между этими двумя скважинами, и независимо ни от каких дополнительно измеренных свойств породы.
[0027] Кроме того, поскольку знание типа породы не обязательно указывает на фации осадконакопления, распространение типов пород с использованием этого способа не гарантирует, что результирующие конфигурации созданных моделей будут иметь смысл, который они могли бы иметь, если бы фации осадконакопления были известны. Дополнительно, в распространении типов породы ценная информация в форме переменных свойств породы для единичного типа породы будет потеряна.
[0028] СОЗДАНИЕ ЯЧЕИСТОЙ ГЕОЛОГИЧЕСКОЙ МОДЕЛИ
[0029] Согласно по меньшей мере некоторым вариантам реализации частично или полностью подземная нефтегазоносная формация (в настоящей заявке ниже "подземная формация" или "формация"), включая петрографические фации, может быть смоделирована путем создания трехмерной ячеистой геологической модели. На фиг. 1 показан перспективный вид части ячеистой геологической модели 100. Как указывает название, ячеистая геологическая модель содержит множество ячеек, например ячеек 104, 106, 108, 110, 112, 114 и 116, причем все ячейки, рассмотренные вместе, создают приближение физического распространения формации (или соответствующей секции формации). Как показано на фиг. 1, согласно некоторым вариантам реализации ячейки 104-116 являются кубическими и имеют приблизительно равный объем. Например, ячейка 104 может представлять 75 кубических футов (2,12 кубических метров) почвы. Однако согласно другим вариантам реализации ячейки могут иметь изменяющиеся объемы и изменяющиеся формы.
[0030] Необходимо отметить, что каждая ячейка (например, ячейки 104-116) является математической конструкцией, а не физической конструкцией. Иллюстрация, приведенная на фиг. 1, показывающая ячеистую геологическую модель 100, представляет идею ячеистой геологической модели, которая позже может представлять собой часть подземной формации.
[0031] В конечном счете, для более точного описания типов породы внутри подземной формации создана ячеистая геологическая модель 100, которая содержит данные, описывающие свойства породы, представленные местоположением каждой индивидуальной ячейки, с использованием аналитического моделирования (например, интерполяции, имитационного моделирования и других геостатистических принципов).
[0032] Например, каждая ячейка может содержать значение, указывающее пористость части формации, связанного с соответствующей ячейкой в ячеистой геологической модели 100. Согласно другому варианту реализации каждая ячейка может содержать больше чем одно значение; например, каждая ячейка может содержать значение, указывающее пористость, а также значение, указывающее проницаемость и/или гамма-излучение, и/или удельное сопротивление. Поскольку фактические значения возможны только там, где значения измерены (например, скважинными измерительными инструментами), ячейкам, не имеющим связанных с ними измеренных значений, будут алгоритмически назначены интерполированные и/или смоделированные значения свойства породы. На фиг. 2 показано более подробное изображение ячеистой геологической модели 100.
[0033] На фиг. 2 показан перспективный вид части ячеистой геологической модели 100, расположенной ниже земной коры 102. Ячеистая геологическая модель 100 графически отображена поверх части формации. Слои между поверхностью 102 и ячеистой геологической моделью 100 не показаны, чтобы избежать неоправданного усложнения чертежа, а также для обеспечения хорошей видимости поперечного сечения фаций осадконакопления, содержащихся внутри ячеистой геологической модели 100.
[0034] Местоположение ячейки ячеистой геологической модели 100 концептуально коррелирует с соответствующим местом формации 118. В частности, ячеистая геологическая модель 100 на фиг. 2 перекрывает часть формации 118, которая иллюстративно содержит две залежи породы, залежь 200 (показана штриховыми линиями) и залежь 224, которые лежат на глубине между 3800 футов (1159 м) ниже поверхности и 3950 футов (1205 м) ниже поверхности. Фации осадконакопления скального отложения 200 геометрически определены каналом и двумя ответвлениями. Для целей описания скальное отложение 200 рассматривается как являющееся песчаником, и скальное отложение 224 рассматривается как являющееся сланцем.
[0035] На фиг. 2 также показаны несколько скважин, пробуренных в нефтегазоносную формацию 118. Скважины 202, 204, 206, 208, 210 и 212 связаны с устьевыми отверстиями 214, 215, 218, 220, 222 и 224, соответственно, для иллюстрации того, что скважины пробурены предварительно. Показанные на чертеже скважины отображены как вертикальные, но они могут иметь любую конфигурацию, включая скважины, в которых часть скважины является горизонтальной. Кроме того, следует отметить, что не смотря на то, что скважины 202-212 показаны как пробуренные заранее, данные относительно подземной формации 118 могут быть собраны на любом этапе создания каждой скважины.
[0036] Не смотря на то, что скальные отложения 200 и 224 показаны как имеющие заданные фации осадконакопления, фации осадконакопления любого скального отложения точно не известны из ячеистой геологической модели или не показаны в ней. С использованием способов, описанных ниже в настоящей заявке, ячейки ячеистой геологической модели 100 будут наделены свойствами породы для создания более точной модели подземной формации 118.
[0037] Путем использования измерительных инструментов внутри каждой скважины определяют и используют данные о свойствах породы в пределах некоторого радиального расстояния от измерительных инструментов для создания каротажной диаграммы, такой как, например, каротажная диаграмма, показанная на фиг. 3.
[0038] На фиг. 3 показана часть каротажной диаграммы 300 для примера скважины согласно по меньшей мере некоторым вариантам реализации. В частности, каротажная диаграмма 300 отображает нанесенные данные, измеренные и полученные между примерными вертикальными глубинами от 3800 футов (1159 м) до 3950 футов (1205 м). В примере каротажной диаграммы 300 нанесены три типа измерений относительно свойств породы, окружающей скважину: пористость 302; гамма-излучение 304; и проницаемость 306. В конкретном примере на глубинах 3850-3865 футов (1174-1779 м) измеренная пористость находится в диапазоне от 18% до 20%, измеренное гамма-излучение находится в диапазоне от 55 API (где "API" - единица "Американского нефтяного института") до 150 API (5,5-15,0 мкР/час); и проницаемость составляет 100 миллидарси (мД) до 200 мД. На глубинах от 3900 футов до 3935 футов (1189-1200 м) измеренная пористость колеблется от 20% до 0,01%; измеренное гамма-излучение колеблется от 60 API до 150 API (6,0-15,0 мкР/час); и проницаемость колеблется от 100 мД до 200 мД. На основании измеренных свойств породы тип породы может быть определен вдоль длины ствола скважины и представляет область вокруг скважины.
[0039] Не смотря на то, что каждый тип породы (например, песчаник, сланец и т.п.) характеризуется общим набором присущих свойств породы, как может быть видно в примере каротажной диаграммы, также можно заметить, что одиночный тип породы может иметь изменяющиеся свойства породы в зависимости от местоположения и/или глубины. Кроме того, между типами породы, такими как между известняком и сланцем, свойства породы могут дополнительно изменяться. Посредством механизмов, подробно описанных ниже, информация каротажной диаграммы, такая как информация каротажной диаграммы, полученная и нанесенная как показано на фиг. 3, будет использована для создания ячеистой геологической модели 100, показанной на фиг. 2.
[0040] На фиг. 4 показан в разрезе вид сверху скального отложения 200 и скального отложения 224 на глубине 3800 футов (1159 м) (т.е., верхняя часть ячеистой геологической модели 100). Также, на виде сверху показаны места скважин 202-212, обозначенные точками.
[0041] Данные, полученные из инструментов, связанных со скважинами 202, 204, 206, 208 и 210, могут указать, что порода, окружающая эти скважины, является песчаником. Однако, за пределами некоторого радиального расстояния от центра каждой скважины (например, 10 футов (3,05 м)), трудно сказать наверняка, что порода фактически является песчаником. Подобным образом, данные, полученные из инструментов, связанных со скважиной 212, указывают, что в примере на фиг. 4 порода, окружающая скважину 212 (в пределах некоторого радиального расстояния) является сланцем.
[0042] Если никакая другая информация не предоставлена геологу, помимо той, которая получена из соответствующих каротажных диаграмм, трудно определить точное представление фаций осадконакопления скальных отложений 200 и 224, а также свойства породы за пределами некоторого радиуса от измерительных инструментов. Таким образом, как показано на фиг. 4, если бы скважина 212 отсутствовала, геолог наверняка решил бы, что тип породы между скважинами 206 и 210 также является песчаником. Аналогично, инженер может полагать, что породы между скважинами 202 и 206, исключительно является песчаником.
[0043] СОЕДИНЕНИЕ ДАННЫХ В ЯЧЕИСТУЮ ГЕОЛОГИЧЕСКУЮ МОДЕЛЬ
[0044] Для формирования более точной модели согласно некоторым вариантам реализации геолог создает ячеистую геологическую модель путем получения свойств породы из каротажной диаграммы и соединения этого значения с соответствующей ячейкой в ячеистой геологической модели 100. Для каждого свойства породы, полученного из каротажной диаграммы, свойство породы будет связано с местоположением, связанным с данным свойством, в ячеистой геологической модели 100 (т.е., в ячейке, которая соответствует месту в формации, в котором было измерено значение свойства породы).
[0045] Например, как показано на фиг. 2, свойства породы, связанные со скважиной 202 и полученные из каротажной диаграммы, могут быть связаны с ячейками 104 и ячейкой непосредственно под ячейкой 104. Аналогично, свойства породы, связанные со скважиной 204, могут быть связаны с ячейкой 108 и ячейкой непосредственно под ячейкой 108. Не смотря на то, что ячеистая геологическая модель 100 показана как имеющая два слоя, содержащих в общей сложности 72 ячейки, в действительности ячеистая геологическая модель может иметь порядка от десятков до тысяч слоев с тысячами или даже десятками тысяч ячеек.
[0046] Кроме того, значения свойства породы, назначенные ячейке, применимы ко всему объему ячейки. Иными словами, в ячейках, представляющих местоположения в формации 118, в которых присутствует больше чем один тип породы, таких как ячейка 114, распространение значений свойства породы не будет обеспечивать геолога достаточным количеством информации для определения двух различных типов породы. Не смотря на то, что распространение значений свойства породы в ячейки ячеистой геологической модели может помочь в составлении более точного описания фаций осадконакопления, указанное распространение не обеспечивает указание точных фаций осадконакопления.
[0047] Согласно одному варианту реализации из каротажной диаграммы скважины 202 получают значение пористости. Затем указанное значение пористости сохраняют в соответствующей локальной ячейке в ячеистой геологической модели: ячейке 104 и, как показано на фиг. 2, ячейке непосредственно под ячейкой 104. Поскольку в этом примере никакие данные каротажной диаграммы не доступны для места, соответствующего ячейке 106, ячейка 106 еще не принимает значение для сохранения. При перемещении вправо (к ячейке 114) значение пористости получают из данных каротажной диаграммы, соответствующих скважине 204 между глубинами 3800 футов и 3875 футов (1159-1182 м). Затем полученное значение пористости сохраняют в соответствующей локальной ячейке в ячеистой геологической модели: ячейке 108 и, как показано на фиг. 2, ячейке непосредственно под ячейкой 108. Каждая ячейка в ячеистой геологической модели соответственно связывается с измеренными значениями данных, где только возможно. Например, каждая ячейка может содержать один или большее количество из следующих связанных результатов измерений: пористость, гамма-излучение, проницаемость, удельное сопротивление и дополнительные сейсмические данные.
[0048] ИНТЕРПОЛЯЦИЯ МЕЖДУ ЯЧЕЙКАМИ
[0049] Для ячеек, в которых не доступны результаты фактического измерения свойств породы (например, пористость, гамма-излучение, проницаемость не измерены или не представлены в каротажной диаграмме), значения могут быть назначены путем интерполяции между ячейками. Как показано на фиг. 2, скважина 202 пробурена сквозь углеводородсодержащую формацию 118 в месте, которое соответствует ячейке 104 в ячеистой геологической модели 100. С помощью скважинных измерительных инструментов агрегируют каротажную диаграмму данных (например, каротажную диаграмму, показанную на фиг. 3), и некоторые свойства породы известны как частичный песчаник, присутствующий в углеводородсодержащем формации 118, соответствующем местоположению ячейки 104 в ячеистой геологической модели. Схожим образом скважина 204 пробурена сквозь углеводородсодержащую формацию 118 в месте, которое соответствует ячейке 108 в ячеистой геологической модели 100, и каротажная диаграмма данных агрегируют относительно свойств породы, измеренных в пределах части песчаника, присутствующего в углеводородсодержащем формации 118, соответствующем местоположению ячейки 108 в ячеистой геологической модели. Однако в пределах объема ячейки 106 соответствующая скважина не пробурена в углеводородсодержащем формации 118, и, таким образом, не проведены скважинные измерения и отсутствует соответствующая каротажная диаграмма.
[0050] Для ячеек, в которых отсутствуют соответствующие данные измерений, может быть использован любой подходящий способ интерполяции для распространения свойств породы. Согласно одному варианту реализации предварительно неизвестное значение свойства породы в ячейке интерполируют путем рассмотрения известных свойств породы двух соседних ячеек. Например, известное значение свойства породы для скважины 202, соответствующей ячейке 104, рассматривают как известное свойство породы для скважины 204, соответствующей ячейке 108. Кроме того, рассматривают соответствующие расстояния между ячейкой 104 и ячейкой 108 до ячейки 106 (т.е., ячейки без известного значения свойства породы). В этом примере ячейки 104 и 108 являются равноотстоящими от ячейки 106, и, таким образом, свойства породы ячейки 104 и 108 могут быть одинаково интерполированы в ячейку 106. Более конкретно, если пористость для ячейки 104 составляет 20%, и пористость для ячейки 108 составляет 22%, интерполированная пористость для ячейки 106 может быть 21%.
[0051] Согласно другому варианту реализации относительно измеренных данных может быть вычислена последовательность вариограмм. Вариограмма представляет собой статистическую функцию, которая указывает разность между точками данных в зависимости от расстояния и (азимутального) направления. После вычисления вариограмм могут быть вычислены точки данных, представляющие неизмеренные свойства породы, с использованием способов кригинг или кокригинга. Специалисту в данной области техники известны способы кригинга или кокригинга, и понимание способов применения кригинга или кокригинга к обновлению ячеистой геологической модели может помочь ему в применении кригинга или кокригинга к ячеистой геологической модели 100.
[0052] На фиг. 5 показан вид сверху представления распространенного свойства породы среди слоев ячеек в ячеистой геологической модели 100 после интерполяции. В частности, на фиг. 5 показано визуальное изображение 500 одного распространенного свойства породы (например, пористости). Также на чертеже показаны для ссылки местоположения скважин 202-212, причем каждая скважина соответствует месту каждой соответствующей ячейки в ячеистой геологической модели. Расстояние между каждой из линий может указывать измеренное свойство породы или интерполированное свойство породы. Например, если свойство породы, показанное на фиг. 5, является пористостью, чем дальше расположены друг от друга каждая соседняя линия на изображении 500, тем выше пористость. Напротив, чем ближе расположена каждая линия с соседней линией, тем ниже пористость.
[0053] Более конкретно, расстояние 502 "d" между линиями 504 и 506 является постоянным в пределах диаграммы и указывает на то, что пористость между линиями 504 и 506 является приблизительно одинаковой. Напротив, линии сближаются вместе рядом со скважиной 212, так что расстояние 512 "s" между линиями 508 и 510 указывает на пониженную пористость по сравнению с пористостью между линиями 504 и 506.
[0054] Множество свойств породы могут быть "картированы" в индивидуальные визуальные представления, такие как диаграмма, показанная на фиг. 5. Кроме того, может быть создано представление более чем с одним показанным свойством породы. Не смотря на то, что показанное представление 500 является подобным топографической карте, может быть использовано любое подходящее представление, включая тепловую карту, карту с затенениями или другое описание распространенного свойства породы в ячеистой геологической модели.
[0055] ДАННЫЕ СЕЙСМОМЕТРИЧЕСКИХ ИССЛЕДОВАНИЙ
[0056] Согласно другому варианту реализации дополнительные данные могут быть получены путем сейсмометрических исследований. Таким образом, сейсмометрические исследования (например, наземная съемка, морская съемка) могут быть проведены для обеспечения сейсмического преобразования подповерхностных скальных отложений, связанных с подземной углеводородсодержащей формацией 118, в сейсмические данные. Таким образом, сейсмические данные и/или данные каротажной диаграммы могут быть использованы для достижения более точных интерполяций свойств породы, включая в некоторых случаях улучшенные оценки фаций осадконакопления скальных отложений.
[0057] Получение сейсмометрических исследований может включать размещение длинных кабельных линий вдоль поверхности 102 земли, причем кабель содержит периодически расположенные на нем на некотором расстоянии друг от друга сейсмические приемные устройства. Сейсмические приемные устройства размещают в соответствии с сеточным шаблоном поверх представляющего интерес формации или вблизи него. После размещения сейсмических приемных устройств запускают сейсмическое событие, например взрывом динамита или с помощью грузовиков с вибраторами, которые входят в контакт с поверхностью земли и передают ей энергию. Энергия, созданная динамитом или грузовиками, распространяется в различных слоях земли к представляющей интерес формации, и части сигнала отражаются назад к поверхностным приемникам.
[0058] Например, сейсмоволны могут распространяться сквозь формацию 118, причем часть формации 118 может состоять из слоев породы различных типов, и каждый слой имеет различный акустический импеданс. Для каждой границы, с которой сталкивается сейсмоволна, некоторая часть энергии волны отражается от границы, в то время как другая часть энергии передается сквозь границу. Поскольку во время сейсмометрических исследований геолог не знает состава формации 118, сейсмометрические исследования обеспечивают некоторые данные относительно формации 118, но не обеспечивают достаточно большого количества данных для формирования отчетливого указания о подземных фациях осадконакопления.
[0059] На фиг. 6 показан вид сверху представления сейсмической карты скальных отложений 200 и 224 согласно по меньшей мере некоторым вариантам реализации. Данные сейсмометрических исследований являются менее точными в вертикальной области; иными словами, не смотря на то, что можно получить представление о фациях осадконакопления скальных отложений в местоположении скважины, где делаются измерения, геометрическое преобразование на удалении от скважины может быть точным только в пределах, например, 40-100 футов (12-30,5 м). Однако в горизонтальной области сейсмические данные имеют улучшенную разрешающую способность и, таким образом, могут быть использованы для более точного предсказания крупнокусковых пород, расположенных дальше от скважины в горизонтальной плоскости.
[0060] На фиг. 6 показан пример фаций осадконакопления скального отложения 200, полученный путем сейсмометрических исследований, показанных пунктирными линиями 600. Кроме того, для сравнительной ссылки показана фактическая форма фаций осадконакопления скального отложения 200 (сплошной линией 602). Сейсмометрические исследования могут дать представление об общей форме скального отложения 200, включая общий план канала и двух ответвлений, но одни только сейсмические данные не могут уточнить конфигурацию до фактической формы (т.е., сплошной линии 602) скального отложения 200.
[0061] Таким образом, сейсмические данные могут быть использованы в качестве дополнительной переменной для дополнительного уточнения ячеистой геологической модели 100. Например, до степени, в которой сейсмические данные относятся к свойству, которое необходимо распространить в ячейки ячеистой геологической модели 100 (например, акустическому импедансу, поскольку он связан с пористостью), сейсмические данные могут обеспечить дополнительную переменную для повышения точности модели.
[0062] Как и данные каротажной диаграммы, распространение свойств породы среди ячеек ячеистой геологической модели может быть осуществлено любым подходящим способом интерполяции, учитывающим сейсмические данные. Например, свойство породы может быть назначено ячейке в ячеистой геологической модели путем кокригинга исходного уровня свойства породы и сейсмических данных, полученных из сейсмометрических исследований. Не смотря на то, что кокригинг является одним из возможных способов распространения свойств породы, также могут быть использованы другие подходящие аналитические способы моделирования, такие как кригинг, имитационное моделирование и/или интерполяция.
[0063] Ниже описан пример распространения свойства породы в пределах ячеистой геологической модели. Согласно некоторым вариантам реализации одно свойство (например, пористость) распространено среди ячеек; однако, следует подразумевать, что порода может иметь множество свойств, которые, вероятно, будут распространены так, что каждая ячейка одиночной ячеистой геологической модели содержит множество свойств. Например, ячейка 104 может иметь множество значений, соответствующих следующим свойствам породы: пористости, проницаемости, гамма-излучению, удельному сопротивлению и акустическому импедансу.
[0064] В случае, если свойства породы распространены в ячеистой геологической модели, можно определить тип породы в каждом местоположении в ячеистой геологической модели. Иными словами, с использованием свойств породы, связанных с ячейкой, соответствующей местоположению породы неизвестного типа в формации, путем применения связей свойств породы с типами породы может быть осуществлено определение типа породы в каждой ячейке ячеистой геологической модели. В некоторых случаях определение типа породы после распространения свойств породы может быть выполнено геологом или геофизиком, но в других случаях определения типа породы могут быть выполнены с помощью программы. Конечным результатом может быть ячеистая геологическая модель, в которой каждая ячейка содержит тип породы, но тип породы определяется на основании распространенных свойств породы. Другими словами, формула или алгоритм применяются к каждой ячейке модели для установления типа породы для ячейки на основании множества связанных и распространенных свойств породы. Применение формулы может быть осуществлено способом ячейка за ячейкой; например, для каждой ячейки, которая наделена соответствующими свойствами породы, может быть вычислен тип породы, поскольку каждая ячейка полностью заполнена необходимой информацией.
[0065] Следует отметить, что не смотря на то, что пользователь может сделать некоторый начальный ввод (например, исходный контроль качества, калибровку, спецификацию для работы аналитической модели), создание ячеистой геологической модели, считывание свойства породы из каротажной диаграммы, связывание значения свойства породы с ячейкой в ячеистой геологической модели, назначение значения свойств породы ячейкам в ячеистой геологической модели и последующее определение типа породы из параметров породы выполняются без пользовательского ввода.
[0066] На фиг. 7 показан способ согласно различным вариантам реализации. В частности, способ начинают (на этапе 700) с создания с помощью компьютерной системы ячеистой геологической модели подземной формации (на этапе 702) путем: считывания первого значения первого свойства породы, связанного с первой каротажной диаграммой (на этапе 704), связывания первого значения первого свойства породы с первой ячейкой из множества ячеек ячеистой геологической модели (на этапе 706), назначения значения первого свойства породы каждой ячейке из множества ячеек на основании первого значения и исходного уровня информации, причем исходной уровень информации отличается от первого значения (на этапе 708). В дополнение к данным, полученным из одной каротажной диаграммы, данные также могут быть получены или определены помимо прочего из второй каротажной диаграммы, множества каротажных диаграмм, вариограмм и/или данных сейсмометрических исследований. После этого способ завершают (на этапе 710).
[0067] На фиг. 8 показана компьютерная система 800, иллюстрирующая компьютерную систему, на основе которой могут быть осуществлены различные варианты реализации. В частности, компьютерная система 800 содержит процессор 802, который соединен с основным запоминающим устройством 804 посредством моста 806. Кроме того, процессор 802 может быть связан с долговременным накопительным устройством 808 (например, жестким диском, твердотельным диском, флэш-памятью, оптическим диском) посредством моста 606. Программы, исполняемые процессором 802, могут быть сохранены на накопительном устройстве 808, к которому в случае необходимости имеет доступ процессор 802. Программа, сохраненная на накопительном устройстве 808, может включать программы для осуществления различных вариантов реализации настоящего изобретения. В некоторых случаях программы копируются из накопительного устройства 808 в основное запоминающее устройство 804 и выполняются из основного запоминающего устройства 804. Таким образом, основное запоминающее устройство 804 и накопительное устройство 804 являются машиночитаемыми носителями данных. Кроме того, отображающее устройство 812, которое может представлять собой любое подходящее электронное отображающее устройство, на котором могут быть отображены любое изображение или текст, может быть связанно с процессором 802 посредством моста 806. Кроме того, компьютерная система 800 может содержать сетевой интерфейс 810, связанный с процессором 802 посредством моста 806 и связанный с накопительным устройством 804, причем сетевой интерфейс связывает компьютерную систему с коммуникационной сетью.
[0068] В описании и пунктах приложенной формулы некоторые компоненты могут быть представлены в виде алгоритмов и/или этапов, выполненных с использованием программного приложения, которое может быть сохранено на энергонезависимом носителе данных (т.е., помимо несущей волны или сигнала, распространяющегося в проводнике). Различные варианты реализации также относятся к системе для выполнения различных этапов и операций, как описано в настоящей заявке. Эта система может быть специально сконструированным устройством, таким как электронное устройство, или она может включать один или большее количество компьютеров общего назначения, которые могут управляться инструкциями программы для выполнения этапов, описанных в настоящей заявке. Множество компьютеров могут быть соединены посредством сети для выполнения этих функций. Инструкции программы могут быть сохранены в любом машиночитаемом носителе данных, таком как например, магнитный или оптический диски, карты, запоминающее устройство, и т.п.
[0069] По меньшей мере некоторые варианты реализации представляют собой способы, включающие этапы, согласно которым: создают с использованием компьютерной системы ячеистую геологическую модель подземной формации путем выполнения этапов, согласно которым: считывают первое значение первого свойства породы, связанное с первой каротажной диаграммой, связывают первое значение первого свойства породы с первой ячейкой из множества ячеек ячеистой геологической модели, назначают значение первого свойства породы каждой ячейке из множества ячеек на основании указанного первого значения и исходного уровня информации, причем исходной уровень информации отличается от указанного первого значения.
[0070] Другие варианты реализации также могут включать этапы, согласно которым: назначают на основании исходного уровня информации, являющегося вторым значением первого свойства породы, связанного с второй каротажной диаграммой, второе значение, связанное со второй ячейкой из множества ячеек, причем вторая ячейка расположена на некотором расстоянии, отличном от нуля, от первой ячейки.
[0071] Другие варианты реализации также могут включать этапы, согласно которым: интерполируют на основании первого значения, второго значения и расстояния между первой ячейкой и второй ячейкой.
[0072] Другие варианты реализации также могут включать этапы, согласно которым: назначают на основании исходного уровня информации, полученной из сейсмометрических исследований подземной формации.
[0073] Другие варианты реализации также могут включать этапы, согласно которым: выполняют кокригинг на основании первого значения и исходного уровня информации, полученного из сейсмометрических исследований.
[0074] Другие варианты реализации также могут включать этапы, согласно которым: назначают на основании исходного уровня информации, полученной из вариограммы свойства породы.
[0075] Другие варианты реализации также могут включать этапы, согласно которым: считывают первое значение второго свойства породы, связанное со второй каротажной диаграммой, причем второе свойство породы отличается от первого свойства породы, соединяют первое значение второго свойства породы с первой ячейкой из множества ячеек ячеистой геологической модели и назначают значение второго свойства породы каждой ячейке из множества ячеек на основании первого значения второго свойства породы и исходного уровня информации.
[0076] Согласно другим вариантам реализации первым свойством породы является по меньшей мере одно, выбранное из группы, состоящей из: гамма-излучения подземной формации на конкретной глубине; пористости подземной формации на конкретной глубине; удельного сопротивления подземной формации на конкретной глубине; спектральной информации подземной формации на конкретной глубине.
[0077] Согласно другим вариантам реализации считывание первого значения дополнительно включает считывание без пользовательского ввода, причем связывание первого значения первого свойства породы дополнительно включает связывание без пользовательского ввода, и назначение значения первого свойства породы дополнительно включает назначение без пользовательского ввода.
[0078] Другие варианты реализации могут представлять собой компьютерные системы, содержащие: компьютерную систему, содержащую: процессор; запоминающее устройство, связанное с процессором; запоминающее устройство, сохраняющее программу, которая при ее исполнении процессором принуждает процессор создавать ячеистую геологическую модель путем принуждения процессора: считывать первое значение первого свойства породы, связанного с первой каротажной диаграммой, связывать первое значение первого свойства породы с первой ячейкой ячеистой геологической модели, содержащей множество ячеек, причем первая ячейка является одной из множества ячеек, считывать второе значение первого свойства породы, связанного с второй каротажной диаграммой, отличающейся от первой каротажной диаграммы, связывать второе значение первого свойства породы с второй ячейкой ячеистой геологической модели, при этом вторая ячейка является одной из множества ячеек и отличается от первой ячейки, назначать значение первого свойства породы каждой ячейке из множества ячеек на основании первого значения и второго значения, и определять тип породы для каждой из множества ячеек на основании свойства породы, связанного с каждой ячейкой.
[0079] Программа также может принуждать процессор: интерполировать на основании первого значения, второго значения и расстояния между первой ячейкой и второй ячейкой.
[0080] Программа также может принуждать процессор: получать информацию об акустическом импедансе, полученную из сейсмометрических исследований; причем когда процессор назначает, программа принуждает процессор назначать на основании первого значения, второго значения и информации об акустическом импедансе.
[0081] Программа также может принуждать процессор: выполнять кокригинг на основании первого значения, второго значения и информации об акустическом импедансе.
[0082] Программа также может принуждать процессор: назначать на основании исходного уровня информации, полученной из вариограммы относительно свойства породы.
[0083] Программа также может принуждать процессор: считывать первое значение второго свойства породы, связанного с второй каротажной диаграммой, причем второе свойство породы отличается от первого свойства породы, связывать первое значение второго свойства породы с первой ячейкой из множества ячеек ячеистой геологической модели, назначать значение второго свойства породы каждой ячейке из множества ячеек на основании первого значения второго свойства породы и исходного уровня информации.
[0084] Программа также может принуждать процессор выбирать по меньшей мере одно из группы, состоящей из: гамма-излучения подземной формации на конкретной глубине, пористости подземной формации на конкретной глубине, удельного сопротивления подземной формации на конкретной глубине, спектральной информации подземной формации на конкретной глубине.
[0085] Другие варианты реализации представляют собой машиночитаемые носители данных, сохраняющие инструкции, которые при их исполнении процессором принуждают процессор выполнять следующие действия: считывать первое значение первого свойства породы, связанного с первой каротажной диаграммой, связывать первое значение первого свойства породы с первой ячейкой ячеистой геологической модели подземной формации, причем ячеистая геологическая модель содержит множество ячеек, а первая ячейка является одной из множества ячеек, считывать второе значение первого свойства породы, связанного с второй каротажной диаграммой, отличающейся от первой каротажной диаграммы, связывать второе значение первого свойства породы с второй ячейкой ячеистой геологической модели, при этом вторая ячейка является одной из множества ячеек, и вторая ячейка отличается от первой ячейки, и назначать значение первого свойства породы каждой ячейке из множества ячеек на основании первого значения и второго значения.
[0086] Программа также может принуждать процессор: интерполировать на основании первого значения, второго значения и расстояния между первой ячейкой и второй ячейкой.
[0087] Программа также может принуждать процессор: получать информацию об акустическом импедансе, полученную из сейсмометрических исследований, причем когда процессор назначает, программа принуждает процессор назначать на основании первого значения, второго значения и информации об акустическом импедансе.
[0088] Программа также может принуждать процессор: выполнять кокригинг на основании первого значения, второго значения и информации об акустическом импедансе.
[0089] Программа также может принуждать процессор: назначать на основании исходного уровня информации, полученной из вариограммы относительно свойства породы.
[0090] Программа также может принуждать процессор выполнять следующие действия: считывать первое значение второго свойства породы, связанного с второй каротажной диаграммой, причем второе свойство породы отличается от первого свойства породы, связывать первое значение второго свойства породы с первой ячейкой из множества ячеек ячеистой геологической модели, назначать значение второго свойства породы каждой ячейке из множества ячеек на основании первого значения второго свойства породы и исходного уровня информации.
[0091] Программа также может принуждать процессор выбирать по меньшей мере одно из группы, состоящей из: гамма-излучения подземной формации на конкретной глубине, пористости подземной формации на конкретной глубине, удельного сопротивления подземной формации на конкретной глубине, спектральной информации подземной формации на конкретной глубине.
[0092] Следует отметить, что несмотря на то, что некоторые или все вычисления и анализ теоретически могут быть выполнены человеком с использованием только карандаша и бумаги, время измерения человеком рабочих характеристик таких задач может колебаться от нескольких человеко-дней до нескольких человеко-лет, если не больше. Таким образом, настоящий параграф должен служить основанием для ограничения любого изобретения, которое известно в настоящее время или которое будет сделано в будущем, поскольку промежуток времени, необходимый для выполнения любой задачи, описанной в настоящей заявке, меньше чем время для выполнения этой задачи вручную, меньше чем половина времени для выполнения этой задачи вручную и меньше чем одна четверть времени для выполнения этой задачи вручную, где термин "вручную" обозначает выполнение работы с использованием исключительно карандаша и бумаги.
[0093] Ссылки на "один вариант реализации", "некоторый вариант реализации" и "конкретный вариант реализации" указывают, что конкретный элемент или характеристика включены по меньшей мере в один вариант реализации настоящего изобретения. Несмотря на то, что фразы "согласно одному варианту реализации", "вариант реализации" и "конкретный вариант реализации" присутствуют в различных местах настоящего описания, они не обязательно относятся к тому же самому варианту реализации.
[0094] Из приведенного здесь описания специалисты в данной области техники легко смогут составить программу, созданную как описано с соответствующими компьютерными аппаратными средствами общего или специального назначения для создания компьютерной системы и/или компьютерных субкомпонентов в соответствии с различными вариантами реализации, для создания компьютерной системы и/или компьютерных субкомпонентов для реализации способов согласно различным вариантам реализации и/или создания машиночитаемых носителей, в которых сохранена программа для осуществления аспектов способа согласно различным вариантам реализации настоящего изобретения.
[0095] Вышеуказанное описание предназначено для иллюстрации принципов и различных вариантов реализации настоящего изобретения. Многочисленные изменения и модификации станут очевидными для специалистов в данной области техники после ознакомления с приведенным выше описанием. Предполагается, что приведенные ниже пункты приложенной формулы должны быть интерпретированы как охватывающие любые и все такие изменения и модификации.
Claims (23)
1. Способ петрографического моделирования , согласно которому:
создают посредством компьютерной системы ячеистую геологическую модель подземной формации путем выполнения этапов, согласно которым:
считывают первое значение первого свойства породы, связанного с первой каротажной диаграммой,
связывают первое значение первого свойства породы с первой ячейкой из множества ячеек ячеистой геологической модели,
назначают значение первого свойства породы каждой ячейке из множества ячеек на основании первого значения и исходного уровня информации, причем исходной уровень информации отличается от указанного первого значения.
создают посредством компьютерной системы ячеистую геологическую модель подземной формации путем выполнения этапов, согласно которым:
считывают первое значение первого свойства породы, связанного с первой каротажной диаграммой,
связывают первое значение первого свойства породы с первой ячейкой из множества ячеек ячеистой геологической модели,
назначают значение первого свойства породы каждой ячейке из множества ячеек на основании первого значения и исходного уровня информации, причем исходной уровень информации отличается от указанного первого значения.
2. Способ по п. 1, согласно которому назначение дополнительно включает назначение на основании исходного уровня информации, являющегося вторым значением первого свойства породы, связанного с второй каротажной диаграммой, причем второе значение связано с второй ячейкой из множества ячеек, а вторая ячейка расположена на отличном от нуля расстоянии от первой ячейки.
3. Способ по п. 2, согласно которому назначение дополнительно включает интерполирование на основании первого значения, второго значения и расстояния между первой ячейкой и второй ячейкой.
4. Способ по п. 1, согласно которому назначение дополнительно включает назначение на основании исходного уровня информации, полученной из сейсмометрических исследований подземной формации.
5. Способ по п. 4, согласно которому назначение дополнительно включает кокригинг на основании первого значения и исходного уровня информации, полученной из сейсмометрических исследований.
6. Способ по п. 1, согласно которому назначение дополнительно включает назначение на основании исходного уровня информации, полученной из вариограммы относительно свойства породы.
7. Способ по п. 1, согласно которому:
считывают первое значение второго свойства породы, связанного с второй каротажной диаграммой, причем второе свойство породы отличается от первого свойства породы,
связывают первое значение второго свойства породы с первой ячейкой из множества ячеек ячеистой геологической модели и
назначают значение второго свойства породы каждой ячейке из множества ячеек на основании первого значения второго свойства породы и исходного уровня информации.
считывают первое значение второго свойства породы, связанного с второй каротажной диаграммой, причем второе свойство породы отличается от первого свойства породы,
связывают первое значение второго свойства породы с первой ячейкой из множества ячеек ячеистой геологической модели и
назначают значение второго свойства породы каждой ячейке из множества ячеек на основании первого значения второго свойства породы и исходного уровня информации.
8. Способ по п. 1, согласно которому первым свойством породы является по меньшей мере одно, выбранное из группы, состоящей из: гамма-излучения подземной формации на конкретной глубине, пористости подземной формации на конкретной глубине, удельного сопротивления подземной формации на конкретной глубине, спектральной информации подземной формации на конкретной глубине.
9. Способ по п. 1, согласно которому:
считывание первого значения дополнительно включает считывание без пользовательского ввода,
связывание первого значения первого свойства породы дополнительно включает связывание без пользовательского ввода, и
назначение значения первого свойства породы дополнительно включает назначение без пользовательского ввода.
считывание первого значения дополнительно включает считывание без пользовательского ввода,
связывание первого значения первого свойства породы дополнительно включает связывание без пользовательского ввода, и
назначение значения первого свойства породы дополнительно включает назначение без пользовательского ввода.
10. Компьютерная система, содержащая:
процессор;
запоминающее устройство, связанное с процессором и сохраняющее программу, которая при ее исполнении процессором принуждает процессор создавать ячеистую геологическую модель путем принуждения процессора:
считывать первое значение первого свойства породы, связанного с первой каротажной диаграммой,
связывать первое значение первого свойства породы с первой ячейкой ячеистой геологической модели, содержащей множество ячеек, причем первая ячейка является одной из множества ячеек,
считывать второе значение первого свойства породы, связанного с второй каротажной диаграммой, отличающейся от первой каротажной диаграммы,
связывать второе значение первого свойства породы с второй ячейкой ячеистой геологической модели, при этом вторая ячейка является одной из множества ячеек и отличается от первой ячейки,
назначать значение первого свойства породы каждой ячейке из множества ячеек на основании первого значения и второго значения, и
определять тип породы для каждой из множества ячеек на основании свойств породы, связанных с каждой ячейкой.
процессор;
запоминающее устройство, связанное с процессором и сохраняющее программу, которая при ее исполнении процессором принуждает процессор создавать ячеистую геологическую модель путем принуждения процессора:
считывать первое значение первого свойства породы, связанного с первой каротажной диаграммой,
связывать первое значение первого свойства породы с первой ячейкой ячеистой геологической модели, содержащей множество ячеек, причем первая ячейка является одной из множества ячеек,
считывать второе значение первого свойства породы, связанного с второй каротажной диаграммой, отличающейся от первой каротажной диаграммы,
связывать второе значение первого свойства породы с второй ячейкой ячеистой геологической модели, при этом вторая ячейка является одной из множества ячеек и отличается от первой ячейки,
назначать значение первого свойства породы каждой ячейке из множества ячеек на основании первого значения и второго значения, и
определять тип породы для каждой из множества ячеек на основании свойств породы, связанных с каждой ячейкой.
11. Компьютерная система по п. 10, в которой, когда процессор назначает значение первого свойства породы каждой ячейке, программа принуждает процессор интерполировать на основании первого значения, второго значения и расстояния между первой ячейкой и второй ячейкой.
12. Компьютерная система по п. 10, в которой
программа дополнительно принуждает процессор получать информацию об акустическом импедансе, полученную из сейсмометрических исследований,
причем когда процессор назначает, программа принуждает процессор назначать на основании первого значения, второго значения и информации об акустическом импедансе.
программа дополнительно принуждает процессор получать информацию об акустическом импедансе, полученную из сейсмометрических исследований,
причем когда процессор назначает, программа принуждает процессор назначать на основании первого значения, второго значения и информации об акустическом импедансе.
13. Компьютерная система по п. 12, в которой, когда процессор назначает, программа принуждает процессор выполнять кокригинг на основании первого значения, второго значения и информации об акустическом импедансе.
14. Компьютерная система по п. 10, в которой, когда процессор назначает, программа принуждает процессор назначать на основании исходного уровня информации, полученной из вариограммы относительно свойства породы.
15. Компьютерная система по п. 10, в которой, когда процессор создает, программа дополнительно принуждает процессор:
считывать первое значение второго свойства породы, связанного с второй каротажной диаграммой, причем второе свойство породы отличается от первого свойства породы,
связывать первое значение второго свойства породы с первой ячейкой из множества ячеек ячеистой геологической модели,
назначать значение второго свойства породы каждой ячейке из множества ячеек на основании первого значения второго свойства породы и исходного уровня информации.
считывать первое значение второго свойства породы, связанного с второй каротажной диаграммой, причем второе свойство породы отличается от первого свойства породы,
связывать первое значение второго свойства породы с первой ячейкой из множества ячеек ячеистой геологической модели,
назначать значение второго свойства породы каждой ячейке из множества ячеек на основании первого значения второго свойства породы и исходного уровня информации.
16. Компьютерная система по п. 10, в которой первое свойство породы является по меньшей мере одним, выбранным из группы, состоящей из: гамма-излучения подземной формации на конкретной глубине, пористости подземной формации на конкретной глубине, удельного сопротивления подземной формации на конкретной глубине, спектральной информации подземной формации на конкретной глубине.
17. Энергонезависимый машиночитаемый носитель данных, сохраняющий программу, которая при ее исполнении процессором принуждает процессор:
считывать первое значение первого свойства породы, связанного с первой каротажной диаграммой,
связывать первое значение первого свойства породы с первой ячейкой ячеистой геологической модели подземной формации, причем ячеистая геологическая модель содержит множество ячеек, а первая ячейка является одной из множества ячеек,
считывать второе значение первого свойства породы, связанного с второй каротажной диаграммой, отличающейся от первой каротажной диаграммы,
связывать второе значение первого свойства породы с второй ячейкой ячеистой геологической модели, при этом вторая ячейка является одной из множества ячеек, а вторая ячейка отличается от первой ячейки, и
назначать значение первого свойства породы каждой ячейке из множества ячеек на основании первого значения и второго значения.
считывать первое значение первого свойства породы, связанного с первой каротажной диаграммой,
связывать первое значение первого свойства породы с первой ячейкой ячеистой геологической модели подземной формации, причем ячеистая геологическая модель содержит множество ячеек, а первая ячейка является одной из множества ячеек,
считывать второе значение первого свойства породы, связанного с второй каротажной диаграммой, отличающейся от первой каротажной диаграммы,
связывать второе значение первого свойства породы с второй ячейкой ячеистой геологической модели, при этом вторая ячейка является одной из множества ячеек, а вторая ячейка отличается от первой ячейки, и
назначать значение первого свойства породы каждой ячейке из множества ячеек на основании первого значения и второго значения.
18. Машиночитаемый носитель данных по п. 17, в котором, когда процессор назначает значение первого свойства породы каждой ячейке, программа принуждает процессор интерполировать на основании первого значения, второго значения и расстояния между первой ячейкой и второй ячейкой.
19. Машиночитаемый носитель данных по п. 17, в котором:
программа дополнительно принуждает процессор получать информацию об акустическом импедансе, полученную из сейсмометрических исследований, причем,
когда процессор назначает, программа принуждает процессор назначать на основании первого значения, второго значения и информации об акустическом импедансе.
программа дополнительно принуждает процессор получать информацию об акустическом импедансе, полученную из сейсмометрических исследований, причем,
когда процессор назначает, программа принуждает процессор назначать на основании первого значения, второго значения и информации об акустическом импедансе.
20. Машиночитаемый носитель данных по п. 19, в котором, когда процессор назначает, программа принуждает процессор выполнять кокригинг на основании первого значения, второго значения и информации об акустическом импедансе.
21. Машиночитаемый носитель данных по п. 17, в котором, когда процессор назначает, программа принуждает процессор назначать на основании исходного уровня информации, полученной из вариограммы относительно свойства породы.
22. Машиночитаемый носитель данных по п. 17, в котором, когда процессор создает, дополнительно принуждает процессор:
считывать первое значение второго свойства породы, связанного с второй каротажной диаграммой, причем второе свойство породы отличается от первого свойства породы,
связывать первое значение второго свойства породы с первой ячейкой из множества ячеек ячеистой геологической модели,
назначать значение второго свойства породы каждой ячейке из множества ячеек на основании первого значения второго свойства породы и исходного уровня информации.
считывать первое значение второго свойства породы, связанного с второй каротажной диаграммой, причем второе свойство породы отличается от первого свойства породы,
связывать первое значение второго свойства породы с первой ячейкой из множества ячеек ячеистой геологической модели,
назначать значение второго свойства породы каждой ячейке из множества ячеек на основании первого значения второго свойства породы и исходного уровня информации.
23. Машиночитаемый носитель данных по п. 17, в котором первое свойство породы является по меньшей мере одним, выбранным из группы, состоящей из: гамма-излучения подземной формации на конкретной глубине, пористости подземной формации на конкретной глубине, удельного сопротивления подземной формации на конкретной глубине, спектральной информации подземной формации на конкретной глубине.
Applications Claiming Priority (3)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| US201261718893P | 2012-10-26 | 2012-10-26 | |
| US61/718,893 | 2012-10-26 | ||
| PCT/US2013/066058 WO2014066312A1 (en) | 2012-10-26 | 2013-10-22 | Distributing petrofacies using analytical modeling |
Publications (1)
| Publication Number | Publication Date |
|---|---|
| RU2586821C1 true RU2586821C1 (ru) | 2016-06-10 |
Family
ID=50545167
Family Applications (1)
| Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
|---|---|---|---|
| RU2015115683/28A RU2586821C1 (ru) | 2012-10-26 | 2013-10-22 | Распространение петрографических фаций с использованием аналитического моделирования |
Country Status (7)
| Country | Link |
|---|---|
| US (1) | US10379257B2 (ru) |
| EP (1) | EP2912497A4 (ru) |
| AR (1) | AR093160A1 (ru) |
| AU (1) | AU2013334868B2 (ru) |
| CA (1) | CA2887632C (ru) |
| RU (1) | RU2586821C1 (ru) |
| WO (1) | WO2014066312A1 (ru) |
Families Citing this family (4)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| CN105844708B (zh) * | 2016-03-17 | 2019-03-12 | 成都创源油气技术开发有限公司 | 一种储层三维地质建模方法 |
| CN108108512B (zh) * | 2017-11-15 | 2021-01-29 | 中国石油天然气股份有限公司 | 一种储层岩相的表征方法及装置 |
| CN109471163B (zh) * | 2018-10-29 | 2020-07-21 | 中国海洋石油集团有限公司 | 基于地质体连续性建模的高精度井拓反演方法 |
| US11187821B2 (en) | 2019-01-23 | 2021-11-30 | Saudi Arabian Oil Company | Integration of seismic driven rock property into a geo-cellular model |
Citations (6)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| GB2413200A (en) * | 2004-04-14 | 2005-10-19 | Inst Francais Du Petrole | Constructing a geomechanical model of a reservoir by upscaling a geological model |
| US20060136162A1 (en) * | 2004-12-22 | 2006-06-22 | Hamman Jeffry G | Method for predicting quantitative values of a rock or fluid property in a reservoir using seismic data |
| EP2090907A1 (en) * | 2008-02-14 | 2009-08-19 | Exxonmobil Upstream Research Company | Method for determining the properties of hydrocarbon reservoirs from geophysical data |
| US20090248378A1 (en) * | 2004-07-01 | 2009-10-01 | Dachang Li | Method For Geologic Modeling Through Hydrodynamics-Based Gridding (Hydro-Grids) |
| US7835893B2 (en) * | 2003-04-30 | 2010-11-16 | Landmark Graphics Corporation | Method and system for scenario and case decision management |
| WO2012096663A1 (en) * | 2011-01-13 | 2012-07-19 | Landmark Graphics Corporation | Method and system of updating a geocellular model |
Family Cites Families (20)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| US4903527A (en) * | 1984-01-26 | 1990-02-27 | Schlumberger Technology Corp. | Quantitative clay typing and lithological evaluation of subsurface formations |
| US5416750A (en) | 1994-03-25 | 1995-05-16 | Western Atlas International, Inc. | Bayesian sequential indicator simulation of lithology from seismic data |
| US5675147A (en) * | 1996-01-22 | 1997-10-07 | Schlumberger Technology Corporation | System and method of petrophysical formation evaluation in heterogeneous formations |
| US5838634A (en) * | 1996-04-04 | 1998-11-17 | Exxon Production Research Company | Method of generating 3-D geologic models incorporating geologic and geophysical constraints |
| US6480790B1 (en) * | 1999-10-29 | 2002-11-12 | Exxonmobil Upstream Research Company | Process for constructing three-dimensional geologic models having adjustable geologic interfaces |
| US7415401B2 (en) | 2000-08-31 | 2008-08-19 | Exxonmobil Upstream Research Company | Method for constructing 3-D geologic models by combining multiple frequency passbands |
| US6654692B1 (en) * | 2002-11-21 | 2003-11-25 | Conocophillips Company | Method of predicting rock properties from seismic data |
| FR2854247B1 (fr) * | 2003-04-28 | 2005-07-29 | Geophysique Cie Gle | Procede de traitement de cubes sismiques correspondant pour une meme zone au sol, a differentes valeurs de deports source/recepteur et/ou d'angles d'incidence |
| US20080162050A1 (en) | 2006-12-28 | 2008-07-03 | Peter Harris | Method for interpreting seismic data and controlled source electromagnetic data to estimate subsurface reservoir properties |
| US20080157584A1 (en) * | 2006-12-29 | 2008-07-03 | Kieschnick John A | System and method for identifying productive gas shale formations |
| US8285531B2 (en) * | 2007-04-19 | 2012-10-09 | Smith International, Inc. | Neural net for use in drilling simulation |
| US8175807B2 (en) * | 2008-02-20 | 2012-05-08 | Schlumberger Technology Corporation | Estimating horizontal stress from three-dimensional anisotropy |
| WO2009126375A1 (en) | 2008-04-09 | 2009-10-15 | Exxonmobil Upstream Research Company | Method for generating anisotropic resistivity volumes from seismic and log data using a rock physics model |
| US8688425B2 (en) * | 2008-05-06 | 2014-04-01 | Exxonmobil Upstream Research Company | Transport property data calculated from derivative seismic rock property data for transport modeling |
| US8095345B2 (en) * | 2009-01-20 | 2012-01-10 | Chevron U.S.A. Inc | Stochastic inversion of geophysical data for estimating earth model parameters |
| US8583411B2 (en) * | 2011-01-10 | 2013-11-12 | Saudi Arabian Oil Company | Scalable simulation of multiphase flow in a fractured subterranean reservoir as multiple interacting continua |
| WO2012102716A1 (en) | 2011-01-27 | 2012-08-02 | Landmark Graphics Corporation | Methods and systems regarding models of underground formations |
| WO2012108917A1 (en) * | 2011-02-09 | 2012-08-16 | Exxonmobil Upstream Research Company | Methods and systems for upscaling mechanical properties of geomaterials |
| US20120239361A1 (en) * | 2011-03-16 | 2012-09-20 | Vargas-Guzman J A | Subsurface Directional Equalization Analysis of Rock Bodies |
| EP2761340B1 (fr) * | 2011-09-30 | 2016-01-13 | Total SA | Procédé d'extraction de vignette d'une image d'entraînement pour contraindre la modélisation géostatistique multipoint du sous-sol |
-
2013
- 2013-10-22 AU AU2013334868A patent/AU2013334868B2/en not_active Ceased
- 2013-10-22 RU RU2015115683/28A patent/RU2586821C1/ru not_active IP Right Cessation
- 2013-10-22 WO PCT/US2013/066058 patent/WO2014066312A1/en active Application Filing
- 2013-10-22 EP EP13848286.4A patent/EP2912497A4/en active Pending
- 2013-10-22 US US14/239,941 patent/US10379257B2/en active Active
- 2013-10-22 CA CA2887632A patent/CA2887632C/en active Active
- 2013-10-25 AR ARP130103912A patent/AR093160A1/es unknown
Patent Citations (6)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| US7835893B2 (en) * | 2003-04-30 | 2010-11-16 | Landmark Graphics Corporation | Method and system for scenario and case decision management |
| GB2413200A (en) * | 2004-04-14 | 2005-10-19 | Inst Francais Du Petrole | Constructing a geomechanical model of a reservoir by upscaling a geological model |
| US20090248378A1 (en) * | 2004-07-01 | 2009-10-01 | Dachang Li | Method For Geologic Modeling Through Hydrodynamics-Based Gridding (Hydro-Grids) |
| US20060136162A1 (en) * | 2004-12-22 | 2006-06-22 | Hamman Jeffry G | Method for predicting quantitative values of a rock or fluid property in a reservoir using seismic data |
| EP2090907A1 (en) * | 2008-02-14 | 2009-08-19 | Exxonmobil Upstream Research Company | Method for determining the properties of hydrocarbon reservoirs from geophysical data |
| WO2012096663A1 (en) * | 2011-01-13 | 2012-07-19 | Landmark Graphics Corporation | Method and system of updating a geocellular model |
Also Published As
| Publication number | Publication date |
|---|---|
| US10379257B2 (en) | 2019-08-13 |
| EP2912497A4 (en) | 2016-07-06 |
| AU2013334868B2 (en) | 2016-09-15 |
| CA2887632A1 (en) | 2014-05-01 |
| AR093160A1 (es) | 2015-05-20 |
| EP2912497A1 (en) | 2015-09-02 |
| US20150316682A1 (en) | 2015-11-05 |
| CA2887632C (en) | 2021-04-13 |
| WO2014066312A1 (en) | 2014-05-01 |
| AU2013334868A1 (en) | 2015-04-02 |
Similar Documents
| Publication | Publication Date | Title |
|---|---|---|
| Penna et al. | Carbonate and igneous rock characterization through reprocessing, FWI imaging, and elastic inversion of a legacy seismic data set in Brazilian presalt province | |
| EP2846175B1 (en) | Seismic survey analysis | |
| US8744817B2 (en) | Method for upscaling a reservoir model using deep reading measurements | |
| Alkhalifah | Velocity analysis using nonhyperbolic moveout in transversely isotropic media | |
| US6928367B2 (en) | Reservoir fracture characterization | |
| US20190345815A1 (en) | Systematic Evaluation of Shale Plays | |
| Abdel-Fattah et al. | 3D geometric modeling of the Abu Madi reservoirs and its implication on the gas development in Baltim area (Offshore Nile Delta, Egypt) | |
| AlRassas et al. | CO2 storage capacity estimation under geological uncertainty using 3-D geological modeling of unconventional reservoir rocks in Shahejie Formation, block Nv32, China | |
| KR20190028801A (ko) | 포접체 매장물의 확인 방법 및 시스템 | |
| Li et al. | Geostatistical models for shales in distributary channel point bars (Ferron Sandstone, Utah): From ground-penetrating radar data to three-dimensional flow modeling | |
| RU2586821C1 (ru) | Распространение петрографических фаций с использованием аналитического моделирования | |
| Tamaki et al. | Prediction and validation of gas hydrate saturation distribution in the eastern Nankai Trough, Japan: Geostatistical approach integrating well-log and 3D seismic data | |
| Amer et al. | Three-dimensional integrated geo-static modeling for prospect identification and reserve estimation in the middle miocene multi-reservoirs: A case study from Amal Field, Southern Gulf of Suez Province | |
| Akpan et al. | Petrophysical appraisal and 3-D structural interpretation of reservoirs in an Onshore Niger Delta Field, Southeastern Nigeria | |
| Masoud et al. | Reservoir Characterization and Geostatistical Model of the Cretaceous and Cambrian-Ordovician Reservoir Intervals, Meghil Field, Sirte Basin, Libya | |
| Bellatreche et al. | Detailed seismic lithofluid distribution using Bayesian stochastic inversion for a thinly bedded reservoir: A case study over Huntington UK Central North Sea | |
| Shillington et al. | P‐and S‐wave velocities of consolidated sediments from a seafloor seismic survey in the North Celtic Sea Basin, offshore Ireland | |
| Caeiro et al. | Seismic reservoir characterisation for horizontal well planning: a field case study of an unconventional Upper Jurassic reservoir onshore UAE | |
| Abe et al. | Seismic attribute analysis and 3D model-based approach to reservoir characterization of “KO” field, Niger Delta | |
| Anakwuba et al. | Integrated workflow approach to static modeling of Igloo R3 reservoir, onshore Niger Delta, Nigeria | |
| Kazancev et al. | Geosteering Improvement by Geological Uncertainties Assessment | |
| Kurianova et al. | Comprehensive Analysis of the Geological and Geophysical Data in the Study of the Upper Miocene Turbidite Systems of the Nam Con Son Basin, Vietnam | |
| Skaug et al. | Geological modelling of the Frigg field with special emphasis on shale mapping | |
| Mattioni et al. | A 3-D fracture model of the Kuyumba oil field (eastern Siberia) reflecting the clay and bed thickness-related fracture-density variations of its dolomite reservoir | |
| Konushenko et al. | The Complex Approach to Seismic Researches at Studying of a Nonconventional Reservoir |
Legal Events
| Date | Code | Title | Description |
|---|---|---|---|
| MM4A | The patent is invalid due to non-payment of fees |
Effective date: 20171023 |