SA515360901B1 - طريقة لمراقبة أداء حجم تحت سطح الأرض - Google Patents

Abstract

يتعلق الاختراع الحالي بالكشف عن طريقة لمراقبة أداء حجم تحت سطح الأرض ‏subsurface ‎volume‏. تشتمل الطريقة على تحويل (110, 210) متغير وحيد منفصل ‏single discrete ‎parameter‏ (200) أو مجموعة من المتغيرات المنفصلة ‏discrete parameters‏ تصف سمة الحجم ‏تحت سطح الأرض, كل متغير منفصل له قيم منفصلة ممكنة ‏N‏ حيث ‏N‏ ‏‎≤‎‏2, بمتغيرات المؤشر ‏indicator parameters‏ ‏N‏ كل له 2 من القيم المنفصلة الممكنة؛ لكل من فئتي القيم لكل متغير ‏مؤشر ‏indicator parameter، تحديد (120) المسافة المتباينة وفقا لواجهة تحول القيمة ‏value ‎transition interface؛ تحويل (230) كل من متغيرات المؤشرات إلى متغير مستمر مناظر ‏corresponding continuous parameter‏ باستخدام المسافة المتباينة المحددة إلى واجهة تحول ‏القيمة (140, 220)؛ واستخدام المتغيرات المستمرة بعملية مطابقة النتائج السابقة ‏history ‎matching process‏.‏ شكل 1‏

Description

١ ‏طريقة لمراقبة أداء حجم تحت سطح الأرض‎

A method of monitoring the behaviour of a subsurface volume ‏الوصف الكامل‎ ‏خلفية الاختراع‎ ‏يتعلق الاختراع الحالي بالكشف عن طرق لعمل نماذج خاصة بحجم تحت سطح الأرض‎ ‏وتحديداً بالكشف عن هذه الطرق لعمل نماذج لأداء مكمن الهيدروكربون‎ subsurface volume ‏باستخدام تقنيات مطابقة النتائج السابقة‎ subsurface hydrocarbon reservoir ‏تحت سطح الأرض‎ history matching techniques | © ‏نماذج تحت سطح الأرض‎ ‏على تدفق مكمن‎ (Ji ‏على سبيل‎ «Subsurface models ‏تشتمل النماذج تحت سطح الأرض‎ ‏يشتمل‎ .geo-mechanical models ‏ونماذج جيولوجية ميكانيكية‎ basin ‏حوض‎ reservoir flow ‏ذلك على تمثيلات ثلاثية الأبعاد متعامدة السموت تحت السطح المستخدم كمدخلات لمحاكي‎ ‏يسمح بالتنبؤ بنطاق الخصائص الفيزيائية كدالة للظروف الحدودية التي يُمكن أو لا يمكن التحكم‎ ٠ ‏فيها:‎ ‏تساعد على التنبؤ بخصائص التدفق؛ معدلات‎ Reservoir flow models ‏نماذج تدفق مكمن‎ * ‏(والتركيبة)؛ الضغط ودرجة الحرارة؛ بمجال‎ primarily multi-phase rates ‏الطور المتعدد الأولية‎ .aquifer development scenarios ‏البترول والغاز أو سلسلة أحداث تطور مستودعات المياة‎ ‏تساعد مع مرور_ الوقت أنواع الهيدروكربون‎ Ally Basin models ‏تماذج الأحواض‎ * Vo ‏وموقع الهيدروكربون الذي‎ kerogen ‏التي يتم تكونها من قار الصخور الصفائحية‎ hydrocarbon .geological timescales ‏يحتجز عبر المقاييس الزمنية الجيولوجية‎ ‏الجيولوجية الميكانيكية تساعد على التنبؤ بالإجهاد والإجهاد المتعلق بظاهرة مثل‎ gill * ‏الهبوط الأرضي أو فشل بالظروف الطبيعية أو بالبترول والغاز أو‎ / heave ‏الانزياح الصدعي‎ aquifer ‏بظروف تطور المستودعات المائية‎ ٠ geo-statistical ‏عادة ما تتولد النماذج تحت سطح الأرض باستخدام طرق جيولوجية إحصائية‎ ‏مستوى والتي هي المتغيرات‎ Jef ‏هذه النماذج عادة ما تتضمن متغيرات منفصلة على‎ .005 ‏ا‎

ا التي تنظم /تتحكم في متغيرات/عوامل متغيرة مستمرة ذات درجة أقل. يتم استخدام المتغيرات المنفصلة عالية المستوى بشكل نموذجي لعمل النماذج تحت سطح الأرض ‎LEN‏ الاختلافات الجيولوجية ذات الأهمية البالغة للعملية ككل. تُظهر المتغيرات الجيولوجية المنفصلة ثلاثية الأبعاد (مثل الأوجه؛ العناصر المعمارية ‎(architectural elements‏ عادة علاقات ثلاثية الأبعاد ‎Sank‏ ‏0 هذه المتغيرات المنفصلة يمكن أن تكون أو لا تكون قابلة للتصنيف. يكون المتغير المنفصل عالي المستوى غير القابل للتصنيف عبارة عن: * يُكيف / يتحكم على الأقل باثنتين من المتغيرات الأخرى؛ و * قيم المتغيرات التي يمكن التحكم فيها ليس بالضرورة أن يتم تصنيفها بشكل إحصائي ‎JE,‏ مُحدد. ‎٠‏ المتغير عالي المستوى المنفصل القابل للتصنيف يكون عبارة عن القيم ذات المتغيرات الأقل من حيث المستوى التي يتم تحديدها للمتغير عالي المستوى الذي قد يتم تصنيفه إحصائيا بشكل دائم بنفس الترتيب. المؤشر هو متغير منفصل والذي يكون له إحدى القيمتين المتوفرتين (أيء الثنائية في طبيعته)؛ يتم تمثيله بشكل نموذجي بواسطة القيم الرقمية ‎٠‏ و ‎.١‏ المؤشر يكون قابل للتصنيف ‎١‏ الأوجه هي مثال نموذجي للمتغير غير القابل للتصنيف. لتوضيح هذه الفكرة» يتم دراسة نموذج حيث يمكن أن يأخذ متغير الأوجه القيم التالية: قنوات ‎Channels‏ فصوص متراصة الطبقات ‎(Stacked lobes‏ فيض من الصخور الزيتية ‎Shale floodphin‏ وبحيث يتحكم متغير الأوجه بمتغيرات التحكم التالية: المسامية؛ الانفاذية الأفقية ومعدل الانفاذية الرأسية إلى الأفقية. يمكن أن يظهر أن الثلاث متغيرات التي يتم التحكم فيها مُصنفة إحصائيا بالطريقة التالية: ‎٠١‏ * الانفاذية الأفقية ‎Horizontal permeability‏ الفصوص متراصة الطبقات القنوات فيض الحجر الزيتي * معدل الانفاذية الرأسية إلى الأفقية: القنوات < فيض الحجر الزيتي > الفصوص متراصة الطيقات * المسامية: القنوات > الفصوص متراصة الطبقات < فيض الحجر الزيتي

سا للمتغير غير القابل للتصنيف؛ المنفصل عالي المستوى؛ قيمة متوسطة ما بين اثنتين من القيم المنفصلة ليس لها متوسط واضح مثل الخصائص المشروطة ذات الصلة يتم تصنيفها بترتيبات عادة عمليات مطابقة النتائج المساعدة ‎((AHM) Assisted History Match‏ الملائمة للتعامل مع ‎٠‏ المتغيرات المستمرة؛ ينتج عنها قيم متوقعة متوسطة أو 'وسيطة" عند استخدامها مباشرة للمتغيرات المنفصلة. ما يجعلها غير ملائمة بالكامل للتحول العالي المستوى؛ المتغيرات المنفصلة غير القابلة للتصنيف (من بين التي تكون الأوجه الجيولوجية ‎cgeological facies‏ السمة البارزة لمعظم النماذج تحت سطح الأرض). تخلق كذلك عدم فاعلية في التعامل مع المتغيرات المنفصلة غير القابلة للتصنيف ‎lly‏ تُظهر علاقات حيزية مُعقدة عند استخدام عمليات مطابقة النتائج المساعدة ‎٠‏ المذكورة. عادة ما ‎audi‏ عمليات مطابقة النتائج المساعدة ‎LE‏ لمعالجة المتغيرات المنفصلة العلاقات الحيزية لهذه المتغيرات. هناك عدة طرق والتي يتم من خلالها التعامل مع المتغيرات عالية المستوى بعمليات مطابقة النتائج المساعدة بالوقت الحاضر. يتضمن ذلك ‎Vo‏ * تجاهل المتغير عالي المستوي ‎high level parameter‏ والتعامل فقط مع المتغيرات المشروطة.

* التعامل مع المتغيرات المنفصلة ‎discrete parameters‏ غير القابلة للتصنيف عالية المستوى على أنها متغيرات منفصلة عالية المستوى قابلة للتصنيف. يتم ذلك بواسطة تصنيف قيم المتغير المنفصل غير القابل للتصنيف ‎discrete non-sortable parameter‏ بأفضل طريقة ممكنة

‎٠‏ مع أخذ الأهمية النسبية للمتغيرات المشروطة ‎conditional parameters‏ في الاعتبار والتعامل مع المتغير المنفصل على أنه قابل التصنيف. * التعامل مع المتغيرات المنفصلة عالية المستوى القابلة للتصنيف على أنها متغيرات مستمرة ‎continuous parameters‏ يتم التحول من المتغير المستمر إلى متغير منفصل ‎discrete‏ ‏<©072001_بواسطة التقريب أو القطع.

‎Yo‏ * استخدام_ مجال (مجالات) جاوسي ‎Gaussian field‏ والتي تستخدم للحصول على تحققات الثلاثية الأبعاد للخاصية المنفصلة التي يتم أخذها في الاعتبار.

‎8.5

Co ‏عند الأخذ في الاعتبار؛ أثناء عملية ال مطابقة النتائج المساعدة؛ فإن المتغيرات عالية المستوى‎ * ‏عن المتغير المنفصل تكون أولى بالاهتمام. على سبيل المثال؛ معالجة تناسب أوجه المكعب‎ ‏كمتغير غير محدد بدلاً من تحققات الأوجه المنفصلة ثلاثية الأبعاد الناتجة باستخدام مكعب‎ .facies proportion cube ‏متناسب الأوجه‎ ‏من المفترض أن يكون من المرغوب فيه أن يكون هناك قدرة أمثل على التعامل مع هذه المتغيرات‎ 5 ‏المنفصلة؛ وتحديداً المتغيرات المنفصلة غير القابلة للتصنيف بعمليات مطابقة النتائج السابقة‎ ‏المساعدة.‎ ‏من‎ petroleum reservoir ‏طريقة لتطوير مكمن بترول‎ 70٠718598 ‏تكشف البراءة الأمريكية‎ ‏يتم‎ eseismic attributes ‏مقيد ببيانات إنتاج ومميزات مسامية‎ reservoir model ‏نموذج مكمن‎ ‏أثناء عملية تطوير المكمن. يتم إنشاء‎ seismic data ‏اكتساب بيانات الإنتاج وبيانات المسامية‎ ٠ ‏الصورة الأولى لميزة المسامية من بيانات المسامية. يتم محاكاة استجابات الإنتاج من نموذج‎ ‏يتم محاكاة صورة مناظرة لميزة المسامية من‎ .00« simulator ‏المكمن باستخدام محاكي تدفق‎ ‏من صورة ميزة المسامية‎ local dissimilarity map ‏تباين محلية‎ day A ‏نموذج المكمن. يتم إنشاء‎ ‏المرجعية ومن صورة ميزة المسامية التي تم محاكاتها. يتم تعديل نموذج المكمن لتقليل أي تفاوت‎ ‏بين بيانات الإنتاج التي تم قياسها واستجابات الإنتاج المناظرة إلى الحد الأدنى ولتقليل التباينات‎ Ve ‏المحلية إلى الحد الأدنى. يتم استخدام هذا النموذج لتحديد مُخطط التطوير المثالي والمكمن الذي‎ ‏تم تطويره وفقاً لمُخطط التطوير.‎ ‏بالإنتاج من مكمن إنتاج هيدروكربون‎ sul ‏تكشف البراءة الأمريكية 70008597973971 طريقة‎ ‏هدف ومميزات لنموذج تاريخي‎ Aly ‏تتضمن الطريقة تحديد‎ hydrocarbon producing reservoir geological ‏وخطأ مقبول 8. يتم إنشاء تحقق جيولوجي‎ history-matched model ‏متوافق لمكمن‎ ٠٠ geological setting ‏واحد على الأقل من الممكن يُمثل الإعدادات الجيولوجية‎ realization ‏لكل تحقق جيولوجي؛ يتم استخدام تقنية تحسين عالمية لتنفيذ الموائمة التاريخية بسلسلة‎ LAD ‏من الخطوات المتكررة للحصول على نماذج مقبولة. يتم التنبؤ بإنتاج المكمن اعتماداً على تجارب‎ ‏المحاكاة لنماذج المكمن.‎

-؟- لم تكشف أي من البراءة الأمريكية ‎0٠7٠٠48498‏ ولا البراءة الأمريكية ‎٠٠0059779١‏ عن عملية التحول بين البيانات المنفصلة والمتصلة وبالتالي فإنها لم تُحسن من عملية التوافق التاريخي على النحو الموضح بالطرق التي تم الكشف عنها هنا. الوصف العام للاختراع 0 بجانب أول للاختراع يمكن أن يتم توفير طريقة لمراقبة أداء حجم تحت سطح الأرض. تشتمل الطريقة على تحويل متغير وحيد منفصل أو مجموعة من المتغيرات المنفصلة تصف سمة الحجم تحت سطح الأرض؛ كل متغير منفصل له قيم منفصلة ‎Aes‏ 17 بحيث 17 ‎(YS‏ بمتغيرات المؤشرات ‎N indicator parameters‏ كل له ‎١‏ من القيم المنفصلة الممكنة؛ لكل من الفئتين من القيم لكل متغير مؤشر ‎parameter‏ «10دعنل؛ تحديد المسافة المتباينة لواجهة تحول القيمة؛ تحويل ‎٠‏ كل من متغيرات المؤشرات إلى متغير مستمر مناظر باستخدام المسافة المتباينة المحددة إلى واجهة تحول القيمة؛ واستخدام المتغيرات المستمرة بعملية مطابقة النتائج السابقة. هناك جوانب أخرى من الاختراع تشتمل على برنامج حاسب ‎computer program‏ يشتمل على تعليمات قابلة للقراءة بواسطة الحاسب حيث؛ عند تشغيله على جهاز حاسب ملائم؛ يتسبب في قيام جهاز الحاسب بتنفيذ الطريقة وفقاً للجانب الأول؛ وجهاز ‎feo‏ خصيصاً لتنفيذ كل الخطوات ‎١‏ الخاصة بأي طريقة وفقاً للجانب الأول. هناك خصائص غير أساسية للاختراع هي كما تم ذكرها بعناصر الحماية المستقلة الملحقة. شرح مختصر للرسومات سوف يتم الآن توضيح نماذج للاختراع» على سبيل المثال فقط وليس الحصرء بالإشارة إلى الأشكال المصاحبة؛ حيث أن: ‎Yo‏ شكل ‎١‏ هو مخطط انسيابي يوضح نموذج لعملية تحديد التغير يمكن أن يُشكل جزء من نموذج للاختراع؛ و شكل ؟ هو مخطط انسيابي يوضح عملية المسافة لتحديد المتغيرات المعايرة وفقاً لنموذج للاختراع. الوصف التفصيلي: إن توافق النتائج السابقة هو عملية التحول ‎inversion process‏ حيث يتم تعديل بيانات المدخلات ‎Yo‏ المبدئية ‎initial input data‏ (التحقق) بحيث أن الاستجابات الديناميكية ‎dynamic responses‏ التي ‎Of t‏

ل

يتم محاكاتها (أو التي تم التنبؤ بها) تكون أفضل موائمة بتلك التي تم قياسها. تشتمل على تحديد بيانات المدخلات ‎data‏ ادم« مع الأخذ في الاعتبار التقدم بعملية عمل النماذج ووضع القيود؛ والتي ينتج عنها مخرجات محاكاة ‎Ally simulation output‏ تناظر في أمثل صورها البيانات التي ملاحظتها (خلال نفس الإطار الزمني ‎(timeframe‏ المماتل في طبيعته للمخرجات التي تم

© محاكاتها. بهذه الطريقة يمكن أن يتم تعزيز فرضيات المدخلات ‎input assumptions‏ عند عمل النماذج الخاصة بالأداء المستقبلي. إن مطابقة النتائج السابقة المساعدة هي أي طريقة تقوم بهذه العملية بشكل تلقائي. عادة ما تعتمد طرق مطابقة النتائج السابقة المساعدة على عملية متكررة لتقليل دالة التكلفة (المستهدف) إلى الحد الأدنى .

‎٠‏ في سياق مطابقة النتائج ‎ae bad)‏ طرق تحديد المتغيرات هي الطرق حيث أن جزء من بيانات المدخلات أو المشاهدات يتم تحويله بهذه الطريقة حيث يتم جعل عملية التحسين المتكررة أكثر كفاءة (على سبيل ‎JB)‏ تتطلب عدد اقل من عدد مرات التكرار للحل؛ مما ينتج عنه اتفاق أفضل مع المشاهدة و/أو تعديل أقل لبيانات المدخلات). يمكن أن تشتمل طريقة تحديد المتغيرات ‎<parameterisation method‏ بمخطط التحويل المتكرر ‎iterative inversion scheme‏ على

‎١5‏ مجموعة من اثنتين من الدوال لتحويل البيانات ذهاباً وعودة ما بين حيز متغير مدخلات المحاكاة ‎simulation input parameter‏ وحيز متغير التعزيز ‎optimization parameter space‏ المتكرر. ثمثل مطابقة النتائج المساعدة للنماذج تحت سطح الأرض تحديات محددة ‎die)‏ مقارنتها بمشكلة التحول الأخرى) فيما يتعلق بالتكلفة المرتفعة للمحاكاة مقدماً» عدم خطية العلاقة بين مدخلات ومخرجات المحاكاة؛ تعقيد مدخلات البيانات؛ القدر الكبير من البيانات المبدئية الموجودة ببيانات

‎٠‏ المدخلات والعدد المحدود من المشاهدات غالباً ما يكون متاح. يشار إلى طرق مطابقة النتائج المساعدة ذات المجسمات الكبيرة بالطرق التي تسمح بتعزيز محاكي لعدد اكبر من متغيرات المدخلات. وتتضمن طرق منسجمة ‎Jie‏ مرشحات الجسيمات ‎Particle-‏ ‎efilters‏ مرشح كالمان المتجمع ‎(EnKF) Ensemble Kalman filter‏ والتجمعات الأكثر سلاسة ‎(ES) Ensemble Smoother‏ بهذه الطرق يتم استخدام إجراءات منسجمة من التحققات للنموذج

‎Yo‏ لتوفير علاقة ما بين المشاهدة التي يتم عكسها للمتغيرات غير المحددة التي يتم تعزيزها. بفئة من هذه الطرق (متضمنة مرشح كالمان المتجمع والتجمعات الأكثر سلاسة) يتم استخدام مرشح كالمان

A= ‏بشكل متعاقب (مرشح كالمان المتجمع) أو بدفعة‎ Jal ‏لتحديث المتغيرات غير المؤكدة بينما يتم‎ ‏من خلال القياسات. هذه الطرق تكون حساسة بصفة خاصة‎ (ade ‏واحدة (التجمعات الأكثر‎ ‏لبيانات المدخلات؛ ولكيفية الاقتراب من خطية العلاقة ما بين‎ Gaussian character ‏لسمة جاوسي‎ ‏متغيرات المدخلات والمشاهدات. فإنها تقبل فقط المتغيرات المستمرة كمدخلات.‎

‎oo‏ تقنيات مرشح ‎GIS‏ المنسجم ينطوي على البدء بإجراءات منسجمة من التحققات المبدئية. قد يصف كل تحقق واحد أو أكثر من المتغيرات (مثل الأوجه. الانفاذية؛ المسامية الخ) عبر حجم بمكمن؛ والذي يمكن أن ينقسم إلى خلايا. ‎liane‏ المتغيرات ذات العدد الأقل من الخلايا سوف يتم تعريفها بأي درجة من التأكد (تلك التي قد تم بالفعل قياسها) والقيم المفترضة يتم استخدامها للمتغيرات بباقي الخلايا 01. قبل ‎sale)‏ الأولى؛ هذه القيم المفترضة يمكن أن تكون عشوائية أو

‎٠‏ قيم مصنفة شبه عشوائية. يتم حساب مخرجات المحاكاة لكل من هذه التحققات؛ لفترة زمنية معينة. التباين المشترك بين المشاهدة وبعد ذلك يتم حساب متغيرات المدخلات بمرشح كالمان ‎Kalman filter‏ يتم دمج بيانات العلاقة الناتجة مع عدم توافق البيانات الملاحظة التي تم قياسها بعد نفس الفترة الزمنية؛ لإنتاج تحققات محدثة متجانسة والتي من المفترض أن تكون متطابقة بشكل اكبر مع البيانات التي تم

‎VO‏ قياسها. هذه التحققات المحدثة قد يتم بعد ذلك استخدامها كمدخلات للمحاكاة التالية. هناك طرق أخرى مثل استراتيجيات التطور والخوارزميات الجينية ‎Genetic algorithms‏ تسمح بالتعامل مع المتغيرات المنفصلة. يتم تعزيز الفاعلية بشكل عام عند استخدامها بالتوزيعات الطبيعية. تم الكشف هنا عن توجه مطابقة النتائج المساعدة للتفاوت إلى الواجهة حيث؛ بإحدى النماذج؛ قد

‎Yo‏ يستخدم مرشح كالمان المتوافق. بهذا التوجه تم اقتراح معايرة المسافة لحساب الواجهة باستخدام المخطط المتغير ‎variogram‏ وتحديداً المخطط المتغير ومخطط تباين الانحناء. المخطط المتغير هوء الحيز أحادي أو متعدد الأبعاد؛ القياس الإحصائي التباين المتوسط بين البيانات كدالة لانفصالها بالحيز. تصف العلاقة بين تباين الفرق بين قيم المجال بأزواج من المواقع عبر تحققات المجال كدالة للمسافة (التأخر) بين هذه المواقع. المخطط المتغير الاتجاهي

‎directional variogram Yo‏ هو مخطط تباين تم حسابه من خلال أزواج محاذية بطول نفس الاتجاه.

‏ا

المخطط المتغير التجريبي ‎experimental variogram‏ هو مخطط تباين تم حسابه من التحقق (التحققات) الحيزية لقيم المجال. نموذج المخطط المتغير ‎variogram model‏ هو دالة تحليلية ‎analytical function‏ يتم التحكم فيها بواسطة عدد محدود من المتغيرات التي تربط التأخر بالتباين المنفصل. يتعلق توافق المخطط المتغير بعملية تقليل التفاوتات بين نموذج المخطط المتغير © والمخطط المتغير التجريبي. يمكن اشتقاق تفاوت المخطط المتغير عبر اتجاهين يتم تحديدها بشكل

مسبق من توافق نفس نموذج المخطط المتغير بكلا الاتجاهين باستثناء معدل التدرج ‎scaling ratio‏ (المخطط المتغير). تشتمل المنهجية المقترحة على اثنتين من العمليات الأساسية. أول هذه العمليات هي عملية تحديد المخطط المتغير ‎variogram determination process‏ والعملية الثانية هي عملية معايرة

‎parameterisation process ٠‏ المسافة بتحديد المتغيرات. يجب أن يتم تنفيذ تحديد المخطط المتغير مرة واحدة على الأقل. بإحدى النماذج يكون التحديد المبدئي الوحيد كافي وهذه العملية يتم تنفيذها مرة واحدة فقط. بنماذج أخرى يمكن أن يتم تتفيذ العملية أكثر من $530 على سبيل المثال يمكن استبدالها طوال عملية مطابقة النتائج المساعدة المتكررة. عملية معايرة المسافة لتحديد المتغيرات هي عملية تحول ثنائية الاتجاه ‎two way‏

‎a4 transform process ٠‏ إجراؤها بكل اتجاه بكل خطوة مطابقة النتائج المساعدة متكررة. شكل ‎١‏ هو مخطط انسيابي يوضح نموذج لعملية تحديد المخطط المتغير. تشتمل العملية على تحديد المخطط المتغير وتباين المخطط المتغير لكل فئة من القيم للمتغير المنفصل الذي يتم التعامل معه. يمكن أن يكون المخطط المتغير وتباين الخواص المذكور عبارة عن مخطط تباين مؤشر تجريبي ‎experimental indicator variogram‏ أو نموذج مخطط تباين متوافق ‎fitted‏

‎external ‏اشتقاقه من المتغير الذي يتم تحويله أو من مدخلات خارجية‎ Say variogram model ٠٠ ‏كبديل‎ (correlogram ‏يمكن أن يتم استخدام قياسات تنوع أخرى (مثل؛ مخطط الارتباط‎ input ‏لمخطط المتغير.‎ ‏فإن متغير (متغيرات) منفردة أو مجموعة منفصلة ثلاثية‎ ١ ‏بالاشارة إلى المثال المحدد بالشكل‎ ‏إلى مؤشرات‎ ٠١١ ‏(الخطوة ١٠٠)؛ يتم تحويلها عند الخطوة‎ N ‏منفصلة ممكنة‎ ad ‏الأبعاد لها‎

‎Yo‏ ثلاثية الأبعاد ‎N‏ (متغيرات ثنائية ‎(binary parameters‏ لكل مؤشرء؛ بالخطوة ‎VV‏ يتم حساب المخطط المتغير التجريبي بطول ثلاث من الاتجاهات الشبكية ‎grid directions‏ أو الهندسية

‎8.5 ye ‏نموذج المخطط المتغير‎ VY 0 ‏المحددة بشكل مسبق. بالخطوة‎ orthogonal geometric ‏المتعامدة‎ ‏بين المخطط البياني الفريد ومعاملان تباين الخواص (مثل؛ تباين الخواص‎ geal) ‏ثلاثي الأبعادء‎ ‏و 2 مقارنة بالاتجاه »)؛‎ y ‏بالاتجاهين مقارنة بتباين الخواص الممكن للاتجاه الثالث بالاتجاهات‎ ‏يكون متوافق مع المخطط المتغير التجريبي لكل مؤشر. بصفة عامة يكون نموذج مخطط تباين‎ ine ‏ثلاثي الأبعاد المختلف متوافق مع كل مخطط تباين بحيث يتم الحصول على نموذج لكل‎ © indicators ‏لمؤشرات‎ Ailes variograms ‏على الرغم من أنه من الممكن استخدام مخططات تباين‎ ‏والتي يمكن استخدامها في‎ (V7 ‏مختلفة أيضاً. النتيجة هي مخطط تباين وبيانات تفاوت (الخطوة‎ ‏معايرة قيم المسافة إلى الواجهة في العملية الموضحة فيما يتعلق بالشكل > فيما يلي.‎ ‏نموذج المخطط المتغير ثلاثي الأبعاد هو بشكل نموذجي جاوسي (عادي) نظراً لان استخدام‎ ‏يساعد في التأكد من أن المتغير‎ Gaussian variogram model ‏نموذج مخطط تباين جاوسي‎ ٠ ‏المحول له سمة جاوسي التي سوف 35 من معدل التقارب أثناء عملية ال مطابقة النتائج‎ ‏المساعدة.‎ ‏شكل ؟ هو مخطط انسيابي يوضح نموذج لعملية معايرة المسافة لتحديد المتغيرات. يتم إجراء‎ forward transform ‏(تحول متقدم‎ transformation functions ‏العملية باستخدام دالتين للتحول‎ ‏التحول المتقدم يقوم بتحويل بيانات ثلاثية الأبعاد منفصلة‎ (reverse transform ‏وتحول عكسي‎ ٠ ‏إلى مجموعات من البيانات ثلاثية الأبعاد المستمرة. التحول العكسي يقوم بتحول عكسي‎ ‏لمجموعات من البيانات ثلاثية الأبعاد المستمرة إلى البيانات ثلاثية الأبعاد المنفصلة. يمكن تنفيذ‎ ‏يتم فيها تكرار عملية ال مطابقة النتائج المساعدة؛ أو فقط‎ Bye ‏عملية التحويل ثنائية الاتجاه بكل‎ ‏لمجموعة فرعية من عدد مرات التكرار (على سبيل المثال لحفظ جهد المعالجة).‎ ‏تحققات منفردة أو منسجمة لمتغير ثلاثي الأبعاد متفصل‎ of ‏بالاشارة إلى تدفق العمل بالشكل‎ ٠

N ‏إلى مؤشرات‎ 7٠١ ‏الممكنة المنفصلة؛ يتم تحويلها بالخطوة‎ Nad ‏(الخطوة ١٠٠)؛ كل من‎ ‏ثلاثية الأبعاد (متغيرات ثنائية).‎ ‏بالخطوة 778 يتم تحويل كل من المتغيرات المنفصلة إلى متغير ثلاثي الأبعاد مستمر (تحول‎ ‏بكل فئة من الخلايا‎ )١/١( ‏متقدم). يتم ذلك بواسطة حساب المسافة المتباينة لواجهة تحول القيمة‎ ‏فئة. يمكن تنفيذ هذا التحول باستخدام‎ JS ‏التي تشكل المؤشر. يتم تحديد علامة مختلفة بالتفاوت‎ Yo ‏الموحد‎ fast marching method ‏طريقة السير السريع متباين الخواص أو طريقة السير السريع‎

-١١- ‏اتجاهات المخطط‎ shay ‏الخواص على أساس المعلومات؛ تمتد بشكل ملاثئم وفقاً لتباين الخواص»؛‎ ‏المتغير.‎ ‏التي‎ 77١ ‏يمكن أن تكون بيانات تباين الخواص (وربما بيانات أخرى من المخطط المتغير)‎ ‏في حساب المسافة المتباينة لواجهة تحويل القيمة عبارة عن بيانات تباين‎ YY ‏تستخدم بالخطوة‎ ‏قد‎ .١ ‏(والمخطط المتغير) التي تم حسابها باستخدام الطريقة الموضحة بالشكل‎ ١١ ‏الخواص‎ 5

‎Las‏ هذه البيانات من البيانات التي تحصر أجزاء النموذج المتجانسة بخلاف النموذج نفسه: على سبيل المثال؛ البيانات المتعلقة بالمسافة لحدود الحجم المشبع (بالماء)؛ الناشئ عن الرصد الزلزالي ‎observations‏ عا«عاء»؛ .قد يتم استخدامها. بإحدى النماذج؛ المخطط المتغير/تباين الخواص يمكن أن ينشأ عن دمج لمخططات بيانية متوافقة مع المخططات البيانية التجريبية ‎experimental‏

‎variograms ٠‏ لكل مؤشر. على نحو بديل؛ بيانات المخطط المتغير/تباين الخواص ‎77٠١‏ يمكن أن تشتق من معرفة الخبراء بالمشكلة. يمكن أن يكون نموذج المخطط المتغير متغيرا بشكل مستمر. يمكن أن تُشتق من توافق النموذج بالمخطط المتغير التجريبي المحلي ‎local experimental‏ ‎variogram‏ أو من البيانات المحلية التي تحصر النموذج. بإحدى النماذج؛ يمكن أن تشتق تباين الخواص من النسبة الباعية التي تم الحصول عليها من

‎Vo‏ خلال تحليل المخطط المتغير لمؤشر المتغير ‎indicator parameter‏ الذي تم معالجته. إضافة إلى حساب تفاوت تباين الخواص إلى الواجهة ‎١/٠١‏ باستخدام بيانات تباين الخواص الذي تم حسابها للمؤشر الذي تم معالجته؛ يمكن أن تتضمن الطريقة أيضاً استخدام مخطط تباين لهذا المؤشرء وتحديداً منحنى المخطط المتغيرء لمعايرة المسافات التي تم حسابها وفقاً لطول العلاقة (أي؛ المدى الذي من ‎ADA‏ يتم ربط التقلبات بمنطقة واحدة من الحيز مع تلك بمنطقة أخرى).

‎٠‏ كذلك؛ التحول المتقدم يمكن أن يشتق من الانحناء الجوهري بالقوانين الطبيعية بين ميزة معينة والمسافة. يمكن استخدام هذه القوانين لحساب طول العلاقة المرتبطة بكل ميزة. على سبيل المثال؛ يمكن أن يتم استخدام الجذر التكعيبي لربط سطح قرص بقطره. بالخطوة + ‎«YE‏ يتم إجراء تكرار مطابقة النتائج المساعدة. قد يتم إجراء ذلك (بإحدى النماذج) باستخدام مرشح كالمان أو ما شابه. سوف تتألف مخرجات هذه الخطوة من المتغيرات المستمرة ‎(N‏

‎YO‏ كل منها مرتبط بقيمة منفصلة.

-؟١-‏ يتبع ذلك؛ بالخطوة ‎YOu‏ يتم تنظيم متغير ثلاثي الأبعاد منفصل. بإحدى النماذج» يمكن إجراء ذلك بالكشف عن؛ لكل موقع بحيز ثلاثي الأبعاد ‎3D space‏ تم تكوينه؛ أن للمتغير المستمر أقصى قيمة (أو الأدنى) بالموقع وتعود القيمة المنفصلة المناظرة إلى الموقع. على نحو بديل؛ يمكن إجراء هذه الخطوة بأخذ كل فئة متغير منفصلة في الاعتبار وتحديد إذا ما كان له خلية محددة أم لا ‎aly, ©‏ تنتمي إلى الفئة المعنية اعتماداً على علامة للمسافة لواجهة تحول القيمة المناظرة. هذا

النموذج الثاني حساس لتسلسل الفئات المنفصلة والتي ثمثل مدخلات إلى العملية. هذا التسلسل يمكن معادلته (كل التسلسلات المستخدمة بالنسب المتساوية)؛ جعلها عشوائية أو بالمعرفة البديهية تعطي الخطوة ‎Yoo‏ المتغيرات المتجمعة المنفصلة ‎discrete parameters‏ (أو متغير منفرد) والتي

‎٠‏ يجب أن توفر مخرجات محاكاة والتي تكون مناظرة بشكل أفضل للبيانات/النتائج المرصودة. يمكن استخدام هذه المخرجات كمدخلات لتكرار عملية مطابقة النتائج المساعدة بعد ذلك. يمكن للتكرار التالي استخدام نفس بيانات المخطط المتغير/تباين الخواص؛ أو يمكن الحصول على بيانات التحديث بتكرار عملية تحديد المخطط المتغير. على هذا النحو؛ يمكن ‎sale)‏ حساب المخطط المتغير وتباين الخواص للمخطط المتغير المستخدم بالعملية عدة مرات أثناء عملية مطابقة النتائج

‎Ye‏ المتكررة. ينتج عن التوجه الموضح أعلاه معايرة للمسافة إلى الواجهة بواسطة تغاير التقدير المحلي لمتغير المؤشر ذي الصلة. مما يضمن تغاير ثلاثي الأبعاد ويتم أخذ النسب المحلية في الاعتبار إذا كانت دقيقة أو قريبة من الواقع المرصود؛ أو أخرى إذا لم تكن؛ يتم تعديلها لتكون بأقل قيمة بقدر الممكن بحيث تبقى قريبة لنسب المدخلات أو تباين الخواص بالنماذج المبدئية. يضمن ذلك انزان كافي

‎٠‏ بين ما يتعلق بالمخطط البياني للتباين ونسب المتغير المنفصل الذي تم عكسه والمشاهدات المرصودة بنفس الوقت. بالحالة المحددة حيث معالجة النموذج الذي تم إنتاجه باستخدام محاكاة المؤشر المسلسل ‎Sequential Indicator Simulation‏ والمشاهدات المرصودة يكون متوافق مع متغيرات التحكم بعملية محاكاة المؤشر المسلسل ‎«SIS Sequential Indicator Simulation‏ سوف يضمن هذا

‎controlling parameters ‏المكتشف يكون متوافق بشكل كامل مع متغيرات التحكم‎ Jal) ‏التوجه أن‎ Yo ‏المذكورة.‎

‏ا

١ ‏إن الطريقة التي تم الكشف عنها عامة من حيث أنها لا تتطلب المعرفة المسبقة بأي من مجالات‎ ‏المستخدمة لتوليد مجموعة محددة من النماذج ولا المتغيرات عالية‎ Gaussian fields ‏جاوسي‎ ‏المستوى للتحكم بتكون النموذج. تسمح الطريقة باكتشاف حيز الحل فيما وراء الحيز المحدد‎ ‏بواسطة الطريقة المستخدمة لإنتاج المجموعة المبدئية. يضمن هذا التوجه تقارب أسرع وتوافق اقرب‎ ‏للمشاهدات التي تم رصدها.‎ oo ‏تم تجسيد واحدة أو أكثر من خطوات الطرق والمبادئ الموضحة هنا في صورة تعليمات ممكن‎ ‏قراءتها بواسطة الحاسب لتشغيلها على أجهزة حاسب ملائمة؛ أو في صورة نظام حاسب يشتمل‎ program instructions ‏لتخزين تعليمات البرتامج‎ storage means ‏على الأقل على وسائل تخزين‎ ‏التي ثمثل المبادئ الموضحة هنا ووحدة معالجة لتنفيذ التعليمات. من التقليدي, اشتمال وسائل‎ ‏و/أو مُشغل أقراص أو ما شابه‎ ٠ ‏(أي من أي نوع)‎ computer memory ‏التخزين على ذاكرة حاسب‎ ٠ display ‏المذكور كذلك على وحدة عرض‎ computer system ‏ذلك. يمكن أن يشتمل نظام الحاسب‎ -input/output devices ‏وواحد أو أكثر من وسائل الإدخال/الإخراج‎ unit ‏ينبغي تقدير أن الأفكار الموضحة هنا لها إفادة بشتى مجالات الملاحظة؛ المراقبة؛ التعزيز والتنبؤ‎ ‏ال©»» ويمكن أن تساعد في‎ systems ‏وأنظمة البثر‎ hydrocarbon reservoir ‏بمكمن الهيدروكربون‎ ‏من هذا المكمن‎ hydrocarbons ‏الطرق لاستخلاص الهيدروكربونات‎ (pe ‏جزء‎ JE, Vo ‏للهيدروكربون وأنظمة البثر.‎ ‏يجب إدراك أن الوصف السابق للتوضيح فقط وهناك نماذج وتعديلات أخرى يمكن استنتاجها بدون‎ ‏الخروج عن سياق وفحوى الاختراع. على سبيل المثال؛ بينما قد تم توضيح الطريقة فيما يتعلق‎ ‏فإنها قابلة للتطبيق كذلك بالنماذج ثنائية الأبعاد.‎ ala) ‏بالنماذج ثلاثية‎ ٠

Claims (1)

1. -طو١-‏ عناصر الحماية ‎-١‏ طريقة لمراقبة أداء حجم تحت سطح الأرض, تشتمل الطريقة المذكورة على: ‏تحويل متغير وحيد منفصل ‎single discrete parameter‏ أو مجموعة من المتغيرات المنفصلة ‎discrete ‏الحجم تحت سطح الأرض, كل متغير منفصل‎ daw ‏تصف‎ discrete parameters ‎indicator ‏بحيث لا >؟, بمتغيرات المؤشر‎ N ‏له قيم منفصلة ممكنة‎ parameter ‎parameters ©‏ لا كل له ؟ من القيم المنفصلة الممكنة؛ ‏لكل من الفئتين من القيم لكل متغير مؤشر ‎cindicator parameter‏ تحديد المسافة المتباينة ‏لواجهة تحول القيمة ‎transition interface‏ 6لا8/؛ ‏تحويل كل من متغيرات المؤشرات ‎indicator parameters‏ إلى متغير مستمر ‎continuous‏ ‎value ‏مناظر باستخدام المسافة المتباينة المحددة إلى واجهة تحول القيمة‎ parameter ‏(30511100!!؛ و‎ interface. ‏استخدام المتغيرات المستمرة ‎continuous parameters‏ بعملية مطابقة النتائج السابقة ‎history‏

   ‎.matching process ‏"- طريقة وفقاً لعنصر الحماية ‎١‏ تشتمل على, ما يلي استخدام المتغيرات المستمرة ‎continuous‏ ‎parameters ١‏ المذكورة بعملية الموائمة للنتائج السابقة ‎history matching process‏ أو ‏تكرارها, إنشاء متغير منفصل ‎discrete parameter‏ من المتغيرات المستمرة ‎continuous‏ ‎parameters‏ المذكورة. ‏*- طريقة وفقاً لعنصر الحماية ‎١‏ حيث تشتمل هذه الخطوة من إنشاء متغير متفصل ‎discrete‏ ‎parameter | ٠‏ من المتغيرات المستمرة ‎continuous parameters‏ المذكورة على: الكشف عن, ‏لكل موقع بالحجم المذكور ‎ad‏ الاهتمام, المتغير المستمر ‎continuous parameter‏ الذي له ‏أقصى أو أدنى قيمة بهذا الموقع ونسب القيمة المنفصلة المناظرة إلى الموقع. ‏؟- طريقة وفقاً لعنصر الحماية ‎١‏ حيث تشتمل هذه الخطوة من إنشاء متغير متفصل ‎discrete‏ ‎parameter Yo‏ من المتغيرات المستمرة ‎continuous parameters‏ المذكورة على: دراسة متعاقبة ‎oft

   اج \ — لكل فئة قيمة متغير منفصل ‎discrete parameter‏ وتحديد إذا ما كانت الخلية ‎cell‏ المحددة تنتمي ‎A‏ لا إلى الفئة المعنية على حسب العلامة بالتفاوت إلى واجهة التحويل ‎transition‏ ‎interface‏ المناظرة للقيمة. ‎ah -* 5‏ وفقاً لأي من عناصر الحماية السابقة حيث يكون كل من المتغيرات ‎parameters‏

   المذكورة هو متغير ثلاثي الأبعاد ‎.3D parameter‏ 7- طريقة وفقاً لأي من عناصر الحماية السابقة حيث يكون المتغير المنفصل المنفرد ‎single‏ ‎discrete parameter‏ أو المتجمع بالمتغيرات المنفصلة ‎discrete parameters‏ غير قابلة

   ‎٠‏ للتصنيف. "- طريقة وفقاً لأي من عناصر الحماية السابقة حيث يتم حساب بيانات تباين الخواص ‎anisotropic data‏ المستخدمة لتحديد المسافة المتباينة إلى واجهة تحويل القيمة ‎value‏ ‎transition interface‏ باستخدام واحد أو أكثر من المخططات المتغيرة ‎variograms‏

   ‎Vo ‎anisotropic data ‏حيث يتم اشتقاق بيانات تباين الخواص‎ ١ ‏طريقة وفقاً لعنصر الحماية‎ - variogram analysis iis ‏من النسبة الباعية التي تم الحصول عليها بواسطة تحليل مخطط‎ .corresponding indicator parameter ‏بمتغير المؤشر المناظر‎

   ‎٠‏ 4- طريقة وفقاً لعنصر الحماية ‎١‏ أو ‎A‏ حيث أن مسافات تباين الخواص المحددة لواجهة تحول القيمة ‎Value transition interface‏ يتم معايرتها وفقاً لطول العلاقة. ‎-٠‏ طريقة وفقاً لعنصر الحماية 9 حيث يتم حساب طول العلاقة المذكورة من انحناء واحد أو أكثر من المخططات المتغيرة ‎variograms‏ المذكورة.

   ‎Yo ‏طريقة وفقاً لأي من عناصر الحماية السابقة تشتمل على الخطوات التالية:‎ -١١

   -؟١-‏ ‎Glas‏ التغير ببيانات تباين الخواص ‎anisotropy data‏ للمتغير المنتفصل المنفرد ‎single‏ ‎discrete parameter‏ أو مجموعة المتغيرات المنفصلة ‎«discrete parameters‏ و استخدام التغير المحسوب وبيانات تباين الخواص ‎anisotropy data‏ بالحساب المذكور لمسافة تباين الخواص لواجهة تحول القيمة ‎.value transition interface‏ ‎lo}‏ ‎-١‏ طريقة وفقاً لعنصر الحماية ‎١١‏ حيث أن خطوة حساب التغير وبيانات تباين الخواص ‎anisotropy data‏ تشتمل على: تحويل المتغير المنفصل ‎single discrete parameter. iid)‏ المذكور أو مجموعة المتغيرات المنفصلة ‎discrete parameters‏ التي تصف الحجم تحت سطح الأرض المذكور, كل متغير ‎٠‏ منفصل ‎discrete parameter‏ له ‎N‏ من القيم المنفصلة ‎Aad)‏ حيث لا > ‎JY‏ متغيرات المؤشر ‎N indicator parameters‏ كل منها له قيم منفصلة ممكنة؛ و حساب مخطط ‎patie‏ تجريبي ‎experimental variogram‏ لكل من متغيرات المؤشر ‎indicator parameters‏ المذكورة. ‎IF Vo‏ طريقة وفقاً لعنصر الحماية ‎VF‏ حيث انه يتم حساب مخططات متغيرة تجريبية ‎experimental variograms‏ مذكورة بطول ثلاثة من الاتجاهات الشبكية ‎grid directions‏ أو الهندسية المتعامدة ‎orthogonal geometric‏ المحددة بشكل مسبق. 64- طريقة وفقاً لعنصر الحماية ‎١7‏ أو ‎VE‏ تشتمل كذلك على خطوة مطابقة نموذج مخطط ‎Yo‏ متغير ثلاثي الأبعاد ‎,3D variogram model‏ دمج مخطط المتغير ‎variogram‏ ومعاملان لتباين الخواص ‎anisotropy factors‏ لمخطط المتغير التجريبي ‎experimental variogram‏ لكل مؤشر +110106810. - طريقة وفقاً لعنصر الحماية ‎VE NY‏ أو ‎Vo‏ حيث تشتمل الطريقة كذلك على الخطوات: ‎Yo‏ الحصول على قياس لطول علاقة الارتباط من مخطط المتغير التجريبي ‎experimental‏ ‎idl variogram‏ أو نموذج مخطط متغير ‎tvariogram model‏ و ‎oft‏

   ل \ — معايرة مسافات تباين الخواص المحددة المذكورة لواجهة تحول القيمة ‎value transition‏ ‎interface‏ وفقاً لطول علاقة الارتباط. 7- طريقة وفقاً لأي من عناصر الحماية السابقة حيث يتم تعيين علامة مختلفة لمسافة تباين © الخواص لواجهة تحول القيمة ‎JS value transition interface‏ فئة قيمة. ‎-١١‏ طريقة وفقاً لأي من عناصر الحماية السابقة حيث أن عملية مطابقة النتائج السابقة ‎history‏ ‎matching process‏ المذكورة تكون متكررة.

   interface ‏حيث أن تفاوت تباين الخواص لبيانات الواجهة‎ VY ‏طريقة وفقاً لعنصر الحماية‎ -١#8 ٠ history matching ‏يتم حسابه لكل مرة يتم فيها التكرار لعملية مطابقة النتائج السابقة‎ 38 ‏المذكورة.‎ 5

   4- طريقة وفقاً لعنصر الحماية ‎VY‏ حيث أن مسافة تباين الخواص لبيانات الواجهة ‎interface‏ ‎data Vo‏ يتم حسابها مرة واحدة فقط, قبل الإعادة الأولى لعملية مطابقة النتائج السابقة ‎history‏

   ‎matching process‏ المذكورة.

   ‎-Y‏ طريقة وفقاً لعنصر الحماية ‎١8,١١7‏ أو ‎١9‏ حيث يتم ‎shal‏ خطوات طريقة التحويل المتغير

   ‏المنفصل المنفرد ‎single discrete parameter‏ المذكور أو مجموعة المتغيرات المنفصلة

   ‎discrete parameters | ٠‏ إلى المتغيرات المستمرة ‎continuous parameters‏ المذكورة لكل إعادة لعملية مطابقة النتائج السابقة ‎history matching process‏ المذكورة.

   ‎-7١‏ طريقة وفقاً لعنصر الحماية ‎١8,١١7‏ أو ‎١9‏ حيث يتم ‎shal‏ خطوات طريقة التحويل المتغير المنفصل المنفرد ‎single discrete parameter‏ المذكور أو مجموعة المتغيرات المنفصلة

   ‎discrete parameters | ©‏ إلى المتغيرات المستمرة ‎continuous parameters‏ المذكورة

   م \ —

   لمجموعة فرعية من التكرارات المتضمنة بعملية مطابقة النتائج السابقة ‎history matching‏

   المذكورة.

   ‎YY‏ - طريقة وفقاً لأي من عناصر الحماية ‎١‏ حتى ‎7١‏ حيث تستخدم عملية مطابقة النتائج السابقة

   ‎ensemble Kalman ‏المذكورة تقنية مجموعة مرشح كالمان‎ history matching process ©

   ‎filter technique

   ‎YY‏ طريقة وفقاً لأي من عناصر الحماية السابقة حيث تشتمل كذلك على خطوة لاستخدام نتائج

   ‏عملية مطابقة النتائج السابقة ‎history matching process‏ المذكورة للمساعدة في استخلاص ‎٠‏ الهيدروكربون 11010081501 من مكمن ‎reservoir‏

   ‏؛*- برنامج حاسب ‎computer program‏ يشتمل على تعليمات ‎ALE‏ للقراءة بواسطة الحاسب

   ‎computer readable instructions‏ حيث, عند تشغيله على جهاز حاسب ملاثم, يتسبب في

   ‏قيام جهاز الحاسب بتتفيذ الطريقة وفقاً لأي من عناصر الحماية ‎١‏ حتى ‎NY‏ ‎Vo‏

   ‏©8؟- حامل برنامج حاسب ‎computer program carrier‏ يشتمل على برنامج حاسب وفقاً

   ‏لعنصر الحماية ‏ 7.

   ‎١ ‏جهاز يتم ضبطه خصيصاً للقيام بتنفيذ خطوات الطريقة وفقاً لأي من عناصر الحماية‎ — YT NY ‏حتى‎ Ye

   ‎aad‏ متغير متفصل باستخدام أ أ ‎Ki Naa pf‏ 0 1 \ 0 التحويل إلى ‎Naud‏ ‎Age‏ الأبعاد ; ‎A‏

   ‎I. SE‏ ‎ly‏ لكل مؤشر قم بحساب . ‎[ANY |‏ تع تجريبي ْ ‎I A ©‏

   ‎I. J‏ ‎af‏ بموائمة لموذج مخطط ; متغير ثلاثي الأبعاد لمشططات ‏ متغيرة تجريبية محسوبة ‎١‏ ‎AY‏ ‏“> بيانات تباين ; ا الخواضص/مخطط ٌٍ ا 33 رن ‎i‏ ‏قن اي شكل١‏

   -١١- ‏ا‎ 1 ٍْ TE i ; 0 ‏فصل‎ : 1 - 1 ax 4 + 1 Jalil : 1 0 ‏م‎ ٍْ 73 N

   +. ‏ع‎ E 1 N Goud] Jett BA 1 ' ْ ّ d i 01% ‏كي‎ i i 7 0 5 sa : ; 5 <7 i P / $8 ; 1 ‏ض‎ ‏قا ...ااا ناب‎ ' ْ 1 1 i SEE ‏ا‎ “ro. . po ene > ‏ض‎ ‎1 6 ٍُ ٍ 1 5 E 0 H 5 : H 5 a 1 ١ . 5 : : E | AK : , ‏سس‎ ‏إٍْ‎ : ee ‏؟‎ ‎: ‏يي‎ nd ‏ا‎ : ! 0 ‏الجددددددددددددددددددددددد‎ N famnananaananaaaanan: 1 ٍ 1 ‏ض‎ 1 1 ْ' 1 ] 1 ٍ i i 1 ْ' 1 : 1 1 ٍ 1 1 : = - i ‏ا « 1 ا و‎ ‏ض‎ 0١١١١١١١١١١ 3 i Eo if} Bc RB : H [EE ْ ‏ا‎ ; Da ‏إٍْ زيل كل مؤسيل إلى‎ ‏ض‎ | gd ad . H ' 1 8 Bagh . i

   ; . ‏ت تباي ْ ض‎ ْ Saat $ yd 2 Pr ’ ‏ض ; ب بين‎ H i od ed ; : 0 ْ N 0 9 ٍُ ! 3 ‘ BN ‏ال‎ ‎: ‏لج ا لخو ا ص/مخطط‎ ' : 1 : | ٍ : ٍ | ٍ: } 9 ‏ما‎ 0 5 ٍْ ‏ض‎ ‎H i ‏فشكي‎ 8 ْ : 0 ‏ض | ر‎ H 2 ‏م‎ | : ‏الس 1 : ا‎ : 6 ; RA i 3 ‏ا م‎ : : : 4 SR ! ! : ‏واوا وا اناا واوا واوا واوا انود وا واوا ااا كدو ادا‎ : ‏اكد دككدطاية‎ ‏ض‎ H 1 1 ! 1 ' 1 ' H H 1 ' 1 1 1 ' 1 ٍ 1 ¥ ney 1 | ‏ض‎ ‎: | , 1 H : ٍ , 1 !١ , ٍْ H 1 ‏إ!‎ : ٍ 1 ‏ض‎ : ٍ 1 | y ‏نكر ا‎ H : ٍ 1 ‏ض‎ 1 ٍ : ٍ 1 H 1 ٍ H : 1 ‏ض‎ 1 ٍ : ٍ ‏ض‎ 3 * ‏ض‎ | SRS ‏الجاع عع عع عي‎ : ‏ض‎ H 1 1 1 1 ْ 1 ‏ض‎ 1 1 ! 1 ٍ 1 ٍ H i 1 ! 1 1 1 ٍ 1 ٍ 1 ْ 1 ٍ ‏ا‎ ‎| Ix i ma Lika 3 iia 3 ‏قم باتنشاع‎ i 1 - i ‏ا‎ 2 be 1 7 ' ‏ب 4 ض‎ FEY ‏إل‎ 4 “ PRIPN i 1 ٍ { ‏ل بر‎ } k i 1 : lay 4 ‏ثلا‎ ‎1 3 Sa i N 1 ‏مر - .ع‎ Cae 1 i 1 ‏إ‎ ‏ض‎ i ‏اننا مشر مشر‎ SRSA i 1 ad 1 i 7 ‏ا‎ [3 i : ٍ ْ : { ‏د‎ g = ! 1 ٍ 1 ‏ض‎ 1 ٍ } ‏ض‎ : RRR 3 ‏اس‎ ‎ٍ t LLL

   ‎aad‏ متغير متفصل باستخدام أ أ ‎Ki Naa pf‏ 0 1 \ 0 التحويل إلى ‎Naud‏ ‎Age‏ الأبعاد ; ‎A‏

   ‎I. SE‏ ‎ly‏ لكل مؤشر قم بحساب . ‎[ANY |‏ تع تجريبي ْ ‎I A ©‏

   ‎I. J‏ ‎af‏ بموائمة لموذج مخطط ; متغير ثلاثي الأبعاد لمشططات ‏ متغيرة تجريبية محسوبة ‎١‏ ‎AY‏ ‏“> بيانات تباين ; ا الخواضص/مخطط ٌٍ ا 33 رن ‎i‏ ‏قن اي شكل١‏

   ٍْ 1 ا ‎TE i ;‏ ‎ax 4 + 1 |‏ 1 - 1 : فصل 0 ‎N‏ 73 ٍْ م 0 1 : ‎Jalil‏ ‎E 1 N Goud] Jett BA 1 '‏ ع .+ 5 ‎i‏ كي 01% ‎d i‏ ّ ْ ‎i 7 0 |‏ ‎sa : ; |‏ 5 ض 1 ; $8 / ‎i P‏ 3 5 ' قا ...ااا نكت ‎i‏ 1 1 ْ ‎a “ro. . | |‏ ‎i i‏ 1 إ! ٍ 6 : ‎E 0 |‏ 5 1 ‎i‏ 1 ‘ : ‎H 5 a 1 ١ .‏ : 5 ‎E | AK‏ : سس , : ص ‎ee‏ : إٍْ : ا ‎nd‏ يي : الجددددددددددددددددددددددد 0 ! ‎N famnananaananaaaanan:‏ 1 1 ٍ 1 ض 1 1 'ْ 1 ] ‎i‏ ٍ ‎i‏ ‏1 ‏1 'ْ 1 : 1 1 ٍ 1

   ‎I. -‏ : ‎i‏ ‏| ا « ا و ‎0١١١١١١١١١١ 3 i Eo if} Bc RB : |‏ ض ‎H‏ § إ ْ ل" ض كم ينو 5 0 ‎$d Jy‏ تدز ‎Lo!‏ صعورل 1 9 : ‎H‏ . ‎Bagh . i‏ 8 1 ' . ; ‎H 7 RC Libs 8 i J ١ ay 2‏ ‎font bed ; ٍ |‏ تايل ‎J‏ 0 ; فا 0 ‎H‏ ‏| ْ 0 در ‎N 0 9 ٍُ aay NG‏ ال ‎BN‏ ‘ 3 ! ' لج ا لخو ا ص/مخطط : : ٍ | : 1 :ٍ | ٍ : 0 ما 9 } ض ٍْ 5 ْ 8 فشكي ‎H i‏ ض | ر 0 : : | م 2 ‎H‏ ‏الس 1 : ا ‎RA‏ ; 6 : : ا م 3 ‎i‏ ‎SR !‏ 4 : : واوا وا اناا واوا واوا واوا انود وا واوا ااا كدو ادا : ! اكد دككدطاية : ‎H‏ ض 1 1 1 ! 1 ' ‎H‏ ' ‎H‏ ‏1 ‏1 ' 1 1 1 ' 1 ٍ ‎ney‏ ¥ ض | 1 , | : 1 ‎H‏ ‏, ٍ : ‎!١ ,‏ 1 ‎H‏ ٍْ إ! 1 ٍ : ض 1 ٍ : ‎y |‏ | 1 ‎H‏ نكر ا ٍ : ض 1 ٍ 1 ٍ : 1 ‎H‏ ‏| ٍ 1 ‎H‏ ‏| : ض 1 ٍ 1 ض ٍ : * 3 ‎SRS |‏ | ض : الجاع عع عع عي ‎H‏ ض 1 1 1 1 1 ْ 1 ض 1 1 ! 1 ٍ ‎H‏ ٍ ‎i‏ ‏1 ‏1 ! 1 1 1 ٍ 1 ٍ ا ٍ 1 ْ ‎EX i‏ ‎i‏ قم باتنشاع 3 ‎ma Lika 3 iia‏ - 1 ‎be |‏ 2 ا ‎i‏ ‏ْ 7 1 ‎FEY‏ ب 4 ض ‎PRIPN i‏ “ 4 إل ٍ 1 ‎k i‏ } ل بر { ثلا 4 ‎lay‏ : 1 3 1 ‎Sa i‏ ‎N |‏ ‎Cae 1 i‏ مر - .ع 1 إ 1 ‎tied i‏ ائسة الميمتشامل 8 :0 ‎i‏ ض ' متشر ‎ad‏ 1 ‎b i‏ ا 7 ‎i‏ 1 ْ ض ْ ٍ : : ‎g = !‏ د { ٍ 1 ض 1 ٍ 1 : ض } ‎RRR‏ اس 3 ‎t LLL‏ ٍ

   مدة سريان هذه البراءة عشرون سنة من تاريخ إيداع الطلب وذلك بشرط تسديد المقابل المالي السنوي للبراءة وعدم بطلانها أو سقوطها لمخالفتها لأي من أحكام نظام براءات الاختراع والتصميمات التخطيطية للدارات المتكاملة والأصناف النباتية والنماذج الصناعية أو لائحته التنفيذية صادرة عن مدينة الملك عبدالعزيز للعلوم والتقنية ؛ مكتب البراءات السعودي ص ب ‎TAT‏ الرياض 57؟؟١١‏ ¢ المملكة العربية السعودية بريد الكتروني: ‎patents @kacst.edu.sa‏