SA516371711B1 - مطابقة بيانات تاريخية لبيانات مرور وقت في بئر عمودية باستخدام الترشيح المتوافق لكالمان (ensemble kalman) - Google Patents
مطابقة بيانات تاريخية لبيانات مرور وقت في بئر عمودية باستخدام الترشيح المتوافق لكالمان (ensemble kalman) Download PDFInfo
- Publication number
- SA516371711B1 SA516371711B1 SA516371711A SA516371711A SA516371711B1 SA 516371711 B1 SA516371711 B1 SA 516371711B1 SA 516371711 A SA516371711 A SA 516371711A SA 516371711 A SA516371711 A SA 516371711A SA 516371711 B1 SA516371711 B1 SA 516371711B1
- Authority
- SA
- Saudi Arabia
- Prior art keywords
- reservoir
- data
- time
- computer
- model
- Prior art date
Links
- 238000001914 filtration Methods 0.000 title claims description 17
- 238000004519 manufacturing process Methods 0.000 claims abstract description 138
- 238000000034 method Methods 0.000 claims description 101
- 239000012530 fluid Substances 0.000 claims description 95
- 238000012545 processing Methods 0.000 claims description 58
- 230000015572 biosynthetic process Effects 0.000 claims description 53
- 230000035699 permeability Effects 0.000 claims description 51
- 238000006073 displacement reaction Methods 0.000 claims description 38
- 230000008569 process Effects 0.000 claims description 26
- 230000007704 transition Effects 0.000 claims description 20
- 238000003325 tomography Methods 0.000 claims description 18
- 239000000203 mixture Substances 0.000 claims description 11
- 239000004215 Carbon black (E152) Substances 0.000 claims description 9
- 229930195733 hydrocarbon Natural products 0.000 claims description 9
- 238000003384 imaging method Methods 0.000 claims description 9
- 230000004048 modification Effects 0.000 claims description 8
- 238000012986 modification Methods 0.000 claims description 8
- 230000005540 biological transmission Effects 0.000 claims description 7
- 150000002430 hydrocarbons Chemical class 0.000 claims description 7
- 238000013507 mapping Methods 0.000 claims description 6
- 235000015076 Shorea robusta Nutrition 0.000 claims description 5
- 101100234002 Drosophila melanogaster Shal gene Proteins 0.000 claims description 4
- 244000166071 Shorea robusta Species 0.000 claims description 4
- 241000234435 Lilium Species 0.000 claims description 3
- 238000013461 design Methods 0.000 claims description 3
- 238000003860 storage Methods 0.000 claims description 3
- 239000011800 void material Substances 0.000 claims description 3
- 210000003462 vein Anatomy 0.000 claims 3
- 235000006693 Cassia laevigata Nutrition 0.000 claims 2
- 244000035744 Hura crepitans Species 0.000 claims 2
- 241000522641 Senna Species 0.000 claims 2
- 241001302210 Sida <water flea> Species 0.000 claims 2
- 229940124513 senna glycoside Drugs 0.000 claims 2
- MBYLVOKEDDQJDY-UHFFFAOYSA-N tris(2-aminoethyl)amine Chemical compound NCCN(CCN)CCN MBYLVOKEDDQJDY-UHFFFAOYSA-N 0.000 claims 2
- QCWQUWUCARNNRI-UHFFFAOYSA-N 3-ethyl-5,5,8,8-tetramethyl-6,7-dihydronaphthalene-2-carbaldehyde Chemical compound CC1(C)CCC(C)(C)C2=C1C=C(C=O)C(CC)=C2 QCWQUWUCARNNRI-UHFFFAOYSA-N 0.000 claims 1
- NIXOWILDQLNWCW-UHFFFAOYSA-N Acrylic acid Chemical compound OC(=O)C=C NIXOWILDQLNWCW-UHFFFAOYSA-N 0.000 claims 1
- 101000878595 Arabidopsis thaliana Squalene synthase 1 Proteins 0.000 claims 1
- 101100042630 Caenorhabditis elegans sin-3 gene Proteins 0.000 claims 1
- 241000511343 Chondrostoma nasus Species 0.000 claims 1
- 241001492658 Cyanea koolauensis Species 0.000 claims 1
- 101100136092 Drosophila melanogaster peng gene Proteins 0.000 claims 1
- 102000017914 EDNRA Human genes 0.000 claims 1
- 101150062404 EDNRA gene Proteins 0.000 claims 1
- 241000196324 Embryophyta Species 0.000 claims 1
- 101100001347 Mus musculus Akt1s1 gene Proteins 0.000 claims 1
- 239000004783 Serene Substances 0.000 claims 1
- 206010042135 Stomatitis necrotising Diseases 0.000 claims 1
- 241000863032 Trieres Species 0.000 claims 1
- XSQUKJJJFZCRTK-UHFFFAOYSA-N Urea Chemical compound NC(N)=O XSQUKJJJFZCRTK-UHFFFAOYSA-N 0.000 claims 1
- RQNWIZPPADIBDY-UHFFFAOYSA-N arsenic atom Chemical compound [As] RQNWIZPPADIBDY-UHFFFAOYSA-N 0.000 claims 1
- 230000003416 augmentation Effects 0.000 claims 1
- 235000013405 beer Nutrition 0.000 claims 1
- 239000004202 carbamide Substances 0.000 claims 1
- 239000003795 chemical substances by application Substances 0.000 claims 1
- 150000001875 compounds Chemical class 0.000 claims 1
- -1 hydrocarbon hydrocarbon Chemical class 0.000 claims 1
- YOBAEOGBNPPUQV-UHFFFAOYSA-N iron;trihydrate Chemical compound O.O.O.[Fe].[Fe] YOBAEOGBNPPUQV-UHFFFAOYSA-N 0.000 claims 1
- STEPQTYSZVCJPV-UHFFFAOYSA-N metazachlor Chemical compound CC1=CC=CC(C)=C1N(C(=O)CCl)CN1N=CC=C1 STEPQTYSZVCJPV-UHFFFAOYSA-N 0.000 claims 1
- 201000008585 noma Diseases 0.000 claims 1
- JTJMJGYZQZDUJJ-UHFFFAOYSA-N phencyclidine Chemical compound C1CCCCN1C1(C=2C=CC=CC=2)CCCCC1 JTJMJGYZQZDUJJ-UHFFFAOYSA-N 0.000 claims 1
- 239000005020 polyethylene terephthalate Substances 0.000 claims 1
- 229920000139 polyethylene terephthalate Polymers 0.000 claims 1
- IPQVTOJGNYVQEO-KGFNBKMBSA-N sennoside A Chemical compound O[C@@H]1[C@@H](O)[C@H](O)[C@@H](CO)O[C@H]1OC1=CC=CC2=C1C(=O)C1=C(O)C=C(C(O)=O)C=C1[C@@H]2[C@H]1C2=CC(C(O)=O)=CC(O)=C2C(=O)C2=C(O[C@H]3[C@@H]([C@@H](O)[C@H](O)[C@@H](CO)O3)O)C=CC=C21 IPQVTOJGNYVQEO-KGFNBKMBSA-N 0.000 claims 1
- MTCFGRXMJLQNBG-UHFFFAOYSA-N serine Chemical compound OCC(N)C(O)=O MTCFGRXMJLQNBG-UHFFFAOYSA-N 0.000 claims 1
- 238000004088 simulation Methods 0.000 abstract description 19
- 239000011435 rock Substances 0.000 description 43
- 239000003921 oil Substances 0.000 description 19
- 238000005755 formation reaction Methods 0.000 description 18
- 238000009826 distribution Methods 0.000 description 17
- 230000001186 cumulative effect Effects 0.000 description 14
- 239000011159 matrix material Substances 0.000 description 11
- 238000012544 monitoring process Methods 0.000 description 11
- XLYOFNOQVPJJNP-UHFFFAOYSA-N water Substances O XLYOFNOQVPJJNP-UHFFFAOYSA-N 0.000 description 11
- 230000006872 improvement Effects 0.000 description 9
- 238000011161 development Methods 0.000 description 8
- 230000000694 effects Effects 0.000 description 8
- 230000009466 transformation Effects 0.000 description 8
- 238000000844 transformation Methods 0.000 description 8
- 230000008901 benefit Effects 0.000 description 7
- 238000010586 diagram Methods 0.000 description 7
- 229920006395 saturated elastomer Polymers 0.000 description 7
- 238000002834 transmittance Methods 0.000 description 7
- 238000002474 experimental method Methods 0.000 description 6
- 238000013500 data storage Methods 0.000 description 5
- 239000006185 dispersion Substances 0.000 description 5
- 230000033001 locomotion Effects 0.000 description 5
- 208000007400 Relapsing-Remitting Multiple Sclerosis Diseases 0.000 description 4
- 238000004458 analytical method Methods 0.000 description 4
- 230000006870 function Effects 0.000 description 4
- 239000003208 petroleum Substances 0.000 description 4
- 230000004044 response Effects 0.000 description 4
- 101100365516 Mus musculus Psat1 gene Proteins 0.000 description 3
- 210000000941 bile Anatomy 0.000 description 3
- 238000005516 engineering process Methods 0.000 description 3
- 238000011156 evaluation Methods 0.000 description 3
- 238000002347 injection Methods 0.000 description 3
- 239000007924 injection Substances 0.000 description 3
- 229910052500 inorganic mineral Inorganic materials 0.000 description 3
- 238000007726 management method Methods 0.000 description 3
- 238000005259 measurement Methods 0.000 description 3
- 239000011707 mineral Substances 0.000 description 3
- 238000005457 optimization Methods 0.000 description 3
- 238000011084 recovery Methods 0.000 description 3
- 238000011160 research Methods 0.000 description 3
- 239000000243 solution Substances 0.000 description 3
- 230000003068 static effect Effects 0.000 description 3
- CURLTUGMZLYLDI-UHFFFAOYSA-N Carbon dioxide Chemical compound O=C=O CURLTUGMZLYLDI-UHFFFAOYSA-N 0.000 description 2
- 230000002776 aggregation Effects 0.000 description 2
- 238000004220 aggregation Methods 0.000 description 2
- 238000013459 approach Methods 0.000 description 2
- 238000004364 calculation method Methods 0.000 description 2
- 238000012512 characterization method Methods 0.000 description 2
- 238000013480 data collection Methods 0.000 description 2
- 238000001125 extrusion Methods 0.000 description 2
- 238000007654 immersion Methods 0.000 description 2
- 230000003993 interaction Effects 0.000 description 2
- 230000007246 mechanism Effects 0.000 description 2
- 238000011022 operating instruction Methods 0.000 description 2
- 230000002085 persistent effect Effects 0.000 description 2
- 238000009877 rendering Methods 0.000 description 2
- 230000002441 reversible effect Effects 0.000 description 2
- 238000005245 sintering Methods 0.000 description 2
- 239000007787 solid Substances 0.000 description 2
- 235000020681 well water Nutrition 0.000 description 2
- 239000002349 well water Substances 0.000 description 2
- 241001137251 Corvidae Species 0.000 description 1
- 240000008415 Lactuca sativa Species 0.000 description 1
- 238000000342 Monte Carlo simulation Methods 0.000 description 1
- 241000184339 Nemophila maculata Species 0.000 description 1
- 206010028980 Neoplasm Diseases 0.000 description 1
- 241001377010 Pila Species 0.000 description 1
- 238000010793 Steam injection (oil industry) Methods 0.000 description 1
- 229940037003 alum Drugs 0.000 description 1
- 238000003491 array Methods 0.000 description 1
- 239000010426 asphalt Substances 0.000 description 1
- 229910002092 carbon dioxide Inorganic materials 0.000 description 1
- 239000001569 carbon dioxide Substances 0.000 description 1
- 230000008859 change Effects 0.000 description 1
- 238000006243 chemical reaction Methods 0.000 description 1
- 230000002301 combined effect Effects 0.000 description 1
- 238000004590 computer program Methods 0.000 description 1
- 238000010276 construction Methods 0.000 description 1
- 230000008878 coupling Effects 0.000 description 1
- 238000010168 coupling process Methods 0.000 description 1
- 238000005859 coupling reaction Methods 0.000 description 1
- 238000013499 data model Methods 0.000 description 1
- 230000001934 delay Effects 0.000 description 1
- 230000001419 dependent effect Effects 0.000 description 1
- 238000001514 detection method Methods 0.000 description 1
- 238000010790 dilution Methods 0.000 description 1
- 239000012895 dilution Substances 0.000 description 1
- 238000011049 filling Methods 0.000 description 1
- 238000009472 formulation Methods 0.000 description 1
- 238000007499 fusion processing Methods 0.000 description 1
- 238000010348 incorporation Methods 0.000 description 1
- 230000010354 integration Effects 0.000 description 1
- 239000010977 jade Substances 0.000 description 1
- 239000000346 nonvolatile oil Substances 0.000 description 1
- 230000003287 optical effect Effects 0.000 description 1
- 230000000704 physical effect Effects 0.000 description 1
- 239000006187 pill Substances 0.000 description 1
- 239000011148 porous material Substances 0.000 description 1
- 238000007781 pre-processing Methods 0.000 description 1
- 238000002360 preparation method Methods 0.000 description 1
- 238000003672 processing method Methods 0.000 description 1
- 238000004445 quantitative analysis Methods 0.000 description 1
- 230000002207 retinal effect Effects 0.000 description 1
- 235000012045 salad Nutrition 0.000 description 1
- 230000035945 sensitivity Effects 0.000 description 1
- 238000003786 synthesis reaction Methods 0.000 description 1
- 230000002123 temporal effect Effects 0.000 description 1
- 238000012546 transfer Methods 0.000 description 1
- 230000000007 visual effect Effects 0.000 description 1
Classifications
-
- G—PHYSICS
- G01—MEASURING; TESTING
- G01V—GEOPHYSICS; GRAVITATIONAL MEASUREMENTS; DETECTING MASSES OR OBJECTS; TAGS
- G01V1/00—Seismology; Seismic or acoustic prospecting or detecting
- G01V1/28—Processing seismic data, e.g. for interpretation or for event detection
- G01V1/30—Analysis
-
- G—PHYSICS
- G01—MEASURING; TESTING
- G01V—GEOPHYSICS; GRAVITATIONAL MEASUREMENTS; DETECTING MASSES OR OBJECTS; TAGS
- G01V99/00—Subject matter not provided for in other groups of this subclass
-
- G—PHYSICS
- G01—MEASURING; TESTING
- G01V—GEOPHYSICS; GRAVITATIONAL MEASUREMENTS; DETECTING MASSES OR OBJECTS; TAGS
- G01V1/00—Seismology; Seismic or acoustic prospecting or detecting
- G01V1/28—Processing seismic data, e.g. for interpretation or for event detection
- G01V1/30—Analysis
- G01V1/303—Analysis for determining velocity profiles or travel times
- G01V1/305—Travel times
-
- G—PHYSICS
- G01—MEASURING; TESTING
- G01V—GEOPHYSICS; GRAVITATIONAL MEASUREMENTS; DETECTING MASSES OR OBJECTS; TAGS
- G01V2210/00—Details of seismic processing or analysis
- G01V2210/60—Analysis
- G01V2210/61—Analysis by combining or comparing a seismic data set with other data
- G01V2210/612—Previously recorded data, e.g. time-lapse or 4D
-
- G—PHYSICS
- G01—MEASURING; TESTING
- G01V—GEOPHYSICS; GRAVITATIONAL MEASUREMENTS; DETECTING MASSES OR OBJECTS; TAGS
- G01V2210/00—Details of seismic processing or analysis
- G01V2210/60—Analysis
- G01V2210/64—Geostructures, e.g. in 3D data cubes
-
- G—PHYSICS
- G01—MEASURING; TESTING
- G01V—GEOPHYSICS; GRAVITATIONAL MEASUREMENTS; DETECTING MASSES OR OBJECTS; TAGS
- G01V2210/00—Details of seismic processing or analysis
- G01V2210/60—Analysis
- G01V2210/66—Subsurface modeling
- G01V2210/665—Subsurface modeling using geostatistical modeling
Landscapes
- Physics & Mathematics (AREA)
- Life Sciences & Earth Sciences (AREA)
- Engineering & Computer Science (AREA)
- Remote Sensing (AREA)
- General Life Sciences & Earth Sciences (AREA)
- General Physics & Mathematics (AREA)
- Geophysics (AREA)
- Acoustics & Sound (AREA)
- Environmental & Geological Engineering (AREA)
- Geology (AREA)
- Geophysics And Detection Of Objects (AREA)
- Management, Administration, Business Operations System, And Electronic Commerce (AREA)
Abstract
يتم وصف نسخة ذات مستوى مرتفع من مخطط سير العمليات لمطابقة البيانات التاريخية لبيانات إنتاج ومرور الوقت production and time lapse data وفقاً للاختراع الحالي. تتمثل الخطوة الأولى في مخطط سير العمليات هذا في استخدام المتغيرات parameters السابقة وتقدر تقييمات لإجراء عمليات محاكاة الخزان reservoir simulations (40). يتم الحصول على مسح قاعدي لبئر عمودية crosswell baseline survey ويتم تخزينه لاستخدامه مستقبلاً. يتم بعد ذلك تقديم عمليات المحاكاة في الوقت المحدد لتوقع أداء الخزان reservoir performance مستقبلاً (44). بناءً على حالات الخزان الأكثر تحديثاً بنهاية الفترة المتوقعة ومتغيرات الخزان يتم احتساب مسح باستخدام شاشة مراقبة monitor survey (42). يتم بعد ذلك احتساب فارق مرور الوقت time-lapse difference (الفارق بين شاشة المراقبة monitor والمسح الأساسي base survey) واستخدامه جنباً إلى جنب مع أداء خزان المتوقع (46) لتحديث تقييمات نموذج الخزان، وكذلك للعمل كنقطة بداية لتكرار المرة التالية لمطابقة البيانات التاريخية history matching. شكل 4.
Description
مطايقة بيانات تاريخية لبيانات مرور وقت في بثر عمودية باستخدام الترشيح المتوافق لكالمان (ENSEMBLE KALMAN) History Matching of Time-Lapse Crosswell Data using Ensemble Kalman Filtering الوصف الكامل خلفية الاختراع يتعلق الاختراع الحالي بمطابقة بيانات تاريخية history matching في عمليات محاكاة خزان بترول petroleum reservoir simulations + وعلى نحو أكثر تحديداً فإنه يتعذر الحصول على معلومات حول التغيرات في إزاحة مائع في خزانات بحقول ساحلية حيث مسوحات مرور وقت ززنزالية للسطح seismic surveys . هناك أهمية كبيرة للتنبؤ بالإنتاج بدقة في مجال صناعة البترول. ويؤدي استخدام الإنتاج غير المؤكد والتنبؤ بالاحتياطيات المتعلقين باتخاذ قرارات استثمارية إلى مخاطرة كبيرة تتمثل في انخفاض مستوى الأداء. ويعد من الصعب والمكلف إنشاء النماذج المتوافقة بغرض تمثيل حقول cull بدقة نظراً للتعقيدات الجيولوجية؛ حجم نموذج الخزان؛ وكمية البيانات الجاري إنتاجها. Lod 0 يتعلق بالخزان الكبير؛ Jie النوع المستخدم في الصناعة (ha Jie ضخم؛ فإن عدد الخلايا الشبكية قد يتجاوز مئات الملايين. ويكون عدد الخلايا هذا مطلوياً للوصول إلى دقة عالية لتمثيل ديناميكيات التدفق flow dynamics ؛ تكوين المسامية الصخرية formation rock porosity وعدم تجانس الإنفاذية permeability heterogeneity ؛ والعديد من التعقيدات الجيولوجية والترسيبية الأخرى بداخل الخزان. ولسنا بحاجة إلى أن نقول إن نموذج الخزان هو نظام 5 ديناميكى معقد .complex dynamic system بغض النظر عن مرحلة تطوير حقل؛ فإن تمثيل بياناته يكون بنفس القدر من الصعوبة. ويكون لأي حقل جديد من حيث الإنتاج كميات محدودة من البيانات. على نحو تقليدي؛ يتم وضع عدة آبار في طور الإنتاج في مراحل التطوير المبكرة. وعليه؛ فإنه لا تُكتشف سوى معلومات ضئيلة؛
ويمكن وعلى نحو مناسب فقط بناء نموذج خزان يمكن الاعتماد عليه بعد عدة أعوام من الحصول
على بيانات الإنتاج.
Lad يتعلق خزان cali من ناحية gal هناك كمية ضخمة من البيانات تمثل تحدياً أمام
مهندس الخزان. وقد يكون بالخزان الناضج إذا تجاوزت آبار الإنتاج المئة؛ ملايين الخلايا الشبكية النشطة وبيانات الإنتاج المجمعة عبر عدة قرون.
في fas salad) الدراسة الحالية للخزانات رصد بيانات زلزالية seismic data ثلاثية الأبعاد في
مراحل التطوير والتقييم المبكرة للحصول على صورة واضحة من الحقل. dug استخدام مجموعة
البيانات هذه لإعطاء فرق الاستكشاف والإنتاج Bila أوسع للحقل» خفض درجات عدم التأكد أثناء
التطوير» وتوفير فهم أفضل لكيفية تطوير الحقل للحصول على إنتاج أمثل. Bile ما يتم حفر عدد
0 قليل جداً من الآبار في المراحل المبكرة؛ نظراً للقيود الاقتصادية. ويوفر ذلك كميةً محدودة من المعلومات حول الخواص البتروفيزيائية للصخور؛ الضغط التشبع؛ تركيبة الصخور وتركيبة الموائع؛ والتي لا تُعرف إلا في مواقع الآبار. ويتم استخدام هذه الكميات المحدودة من المعلومات لإنشاء نموذج خزان أول. ولا يكون النموذج ثابتاً لكن يتم تحديثه بصورة مستمرة حيث يتم إتاحة مزيد من المعلومات على مدار العملية التي يُطلق عليها مطابقة البيانات التاريخية.
5 يعد مطابقة البيانات التاريخية Ba مهمة للحصول على نماذج أكثر دقة لوصف الخزان؛ وبالتالي تحسين القدرة على إنتاج تنبؤات دقيقة. ويرتبط ذلك ارتباطاً وثيقاً بالممارسات الجيدة لإدارة الخزانات. وقد كانت مطابقة البيانات التاريخية يتم إجراؤها حتى وقت قريب خمن خلال بواسطة تحديث متغيرات نموذج الخزان لمطابقة بيانات إنتاج تاريخية. غالباً ما كان ذلك يمثل مشكلةً عسكية غير محددة بالنسبة للحلول المتعددة. وقد تتوافق مختلف النماذج مع بيانات الإنتاج المعطاة
0 بصرف النظر Le إذا كانت دقيقة من الناحية الجيولوجية أم لا. أثناء مرحلة الإنتاج من آبار في خزان؛ لا يتم معدل إنتاج الزيت (OPR) oil production rate فحسب»؛ بل يتم نسبة الزيت إلى الغاز (GOR) gas oil rate والماء العالق water cut (WCT) لأنها تمثل مقاييس مهمة. ويمثل معدل إنتاج الزبت إجمالي العائدات التي يتم الحصول
عليهاء في حين أن ارتفاع قياسات WET 3 GOR تشير إلى عوامل من شأنها أن تؤدي إلى تقليل
الدخل الممكن.
يتم أيضاً قياس عينات الموائع وضغط قاع الحفرة الثابت static bottomhole pressure
(SBHP) في آبار يتم اختيارها أثناء الإنتاج لضمان التوافق مع خطة التطوير وعمليات المحاكاة
5 الجاري القيام بها. وبحتوي الضغط المقاس على معلومات حول استمرارية (hall ملامسات
الموائع وآلية نفاده. ويتم مراعاة هذه المتغيرات خلال عملية عملية مطابقة البيانات التاريخية.
تم تصميم المطابقة التقليدية للبيانات التاريخية تم تصميمها على هيئة عملية محاولة وخطاً؛ الأمر
الذي يجعلها معقدةً ومضيعة للوقت. وتم إجراء استثمارات كبيرة في الأعوام الأخيرة لتحسين
ممارسات المطابقة البيانات التاريخية. كانت هناك طرق بمساعدة الكمبيوتر قيد التطوير لمساعدة 0 مهندسي الخزانات في استشكاف مناطق جيولوجية معقدة جديدة والتعامل المناسب مع الكميات
المتزايدة للبيانات الجاري إنتاجه
من بين الطرق الأكثر نجاحاً لمواءمة نماذج خزان مع بيانات الإنتاج طرق أمثلية متدرجة ومتوافقة
وطرق ترشيح متوافق Bayesian 585860. وتتطلب الطرق المترافقة المتدرجة احتساب تدرج دالة
موضوعية تقيس تواءم النموذج مع البيانات. ويعد ذلك تحدياً لأنه يتطلب تطوير وتشغيل الرمز المتجاور لنموذج الخزان.
من بين التطورات الأخيرة في مطابقة البيانات التاريخية استخدام بيانات المرور الوقت الزلزالية
للمساعدة على فهم إزاحة المائع في الخزان. وتوفر بيانات المرور الوقت الزلزالية؛ التي يُطلق عليها
أيضاً بيانات زلزالية ala) del) تغطيةً أكثر مكانية من مجموعات بيانات الخزان. وتم استخدام
بيانات مرور وقت زلزالي أو بيانات زلزالية diel الأبعاد بنجاح في صناعة الزيت لتحسين فهم 0 الخزان» في حين أن لها دوراً كبيراً تطبيقات إدارة الخزانات. ويسمح الاستخدام الكيفي للبيانات
الزلزالية رباعية الأبعاد في أبسط صورها بتمييز مناطق "النقاط الساخنة' غير المصفاة؛ الأمر الذي
يسمح لمهندسي خزانات بتصميم ممارسات إدارة أفضل وعلى نحو مناسب بغرض لتحسين استعادة
الزنت.
يتم إجراء مسح زلزالي رباعي الأبعاد وذلك بتصوير مسوحات LBL) ثلاثية الأبعاد على نحو متكرر من خلال مصفوفات مستقبلات متقاربة وخطوط مصورة على السطح لنفس المساحة في أوقات مختلفة. ويكون لموائع التعبئة الموجودة في صخور الخزان قيم معاوقة صوتية مختلفة. ويمكن بعد ذلك استخدام الفارق بين مسحين زلزاليين يتم الإشارة إليهما على مدار الوقت بتغيرات معاوقة صوتية للتأكيد على حجرات غير مكتشفة وتحركات مسارات واجهات الفياضانات. تم في القرن الماضي تنفيذ أساليب نوعية لاستخدام مجموعات بيانات زلزالية رباعية الأبعاد؛ الأمر الذي يسمح بإمكانات تطوير منها وضع الآبار وتصريف الموائع بشكل أفضل. أصبح من الممكن Hage استخدام أساليب كمية أكثر تعقيداً. على الرغم من ذلك؛ فإنه بسبب طبيعة وتعقيد البيانات؛ والتي قد تتجاوز حجم ملايين الخلايا الشبكية في خزان كبير» ولم تتناول الأبحاث التي تم إجراؤها 0 حتى الآن إلا مع البيانات الزلزالية المعكوسة للمتغيرات المرنة؛ تحديداً المعاوقة الصوتية ونسبة 00 . وتم في حينها أيضاً استخدام السمات الزلزالية والمرنة الأخرى. لتكون مرشحةٌ جيدة لدراسة مرور وقت يجب أن تظهر البيانات المحللة تبايناً كبيراً في نشاط الإنتاج. وتكون تباينات الكثافة نظراً لتغيرات تشبع المائع ضئيلة؛ ale بمعدل 961؛ وبالتالي يتعذر رصدها نظراً لمستويات الضجيج وعدم التأكد. ويحدث التباين الرئيسي في الحقل سرعة وبالتالي 5 المعامل الحجمي للصخور. قامت الدراسات الأخرى باختبار طرق بديلة لتضمين مرور وقت زلزالي في مطابقة بيانات تاريخية دراسات. وتمثل أحد الأساليب في مشابهة البيانات الزلزالية مباشرةً؛ قبل القلب في شكل حجم. .ل A.
Skjervheim and 8.0. Ruud, Combined Inversion of 4D Seismic Waveform Data And Production Data Using Ensemble Kalman Filter, 0 2006. امتد أسلوب آخر إلى خزان ثلاثي الأبعاد. Leeuwenburgh, J.
Brouwer, .© and M.
Trani, Ensemble-Based Conditioning Of Reservoir Models To Seismic Data,Computational Geosciences, 2011,15(2): p. 359-378 ثمة أسلوب آخر تمثل في بيانات زإزالية مضمنة تم إعادة إعداد متغيراتها من حيث مواعيد الوصول في واجهات الموائع المفسرة. 5650016 M.
Trani,R.
Arts, and O.
Leeuwenburgh,
History Matching of Fluid Fronts Using the Ensemble Kalman Filter, SPE Journal, 2013,18(1): p. 159-171 بالإضافة إلى تعقيدات المعالجة الواردة أعلاه للخزانات بشكل عام؛ فإن تقنية رصد البيانات الزلزالية بمرور الوقت تواجه تحديات كبيرة في الحقول الساحلية. ففي الحقول الساحلية؛ فإنه من المستحيل في أغلب الحالات الحصول على بيانات مرور وقت. ويحدث ذلك بصفة أساسية بسبب التغيرات في بيئة السطح (إنشاء مرافق عند السطح؛ التمدد العمراني؛ تعديلات في البيئة ومشكلات أخرى ذات صلة بالقدرة على إعادة الإنتاج ). وتصبح هذه التغيرات على مدار الوقت في بيئة السطح جزءًا لا Day من محتوى بيانات المسوحات رباعية الأبعاد؛ Jal فإنها تمنع ملاحظة الاختلافات بين المسوحات الزلزالية رباعية الأبعاد لمراقبة أداء الخزان يعد ذلك سبباً رئيسياً لعدم حصول العديد من 0 شركات إنتاج الزيت على بيانات زلزالية seismic data رباعية الأبعاد لحقول زبتها الساحلية .onshore oil fields الوصف العام للاختراع باختصار؛ فإن الاختراع الحالي يوفر طريقة جديدة ومحسنة لمطابقة بيانات تاريخية لنموذج خزان لخزان ساحلي يقوم بإنتاج موائع الهيدروكربونات 100605 hydrocarbon من الآبار في الخزان 5 بناءً على الإنتاج الفعلي من الخزان على مدار الوقت وبيانات سمات تكوين الخزان reservoir formation attribute data ويتم إجراء مسح خزان عمودي زلزالي crosswell seismic survey بين الآبار wells في الخزان reservoir ؛ والبيانات من مسح الخزان العمودي الزلزالي data from the crosswell seismic والتي يتم معالجتها في كمبيوتر للحصول على بيانات حول سمة تكوين الخزان. وبتم تحديد القيمة المحدّثة لسمة تكوين الخزان في الكمبيوتر» والقيمة 0 المحدّثة dad تكوين الخزان التي يتم توفيرها لضبط نموذج الخزان في الكمبيوتر. يوفر الاختراع الحالي أيضاً طريقة جديدة ومحسنة 53k بالكمبيوتر لمطابقة بيانات تاريخية لنموذج خزان لخزان ساحلي يقوم بإنتاج موائع هيدروكريونات من LY) في الخزان بناءً على الإنتاج الفعلي من الخزان على مدار الوقت وبيانات سمات تكوين الخزان بناءً على نتائج مسح خزان عمودي زلزالي يتم إجراؤها بين الآبار في الخزان. ويتم معالجة البيانات من مسح الخزان العمودي الزلزالي
في الكمبيوتر للحصول على بيانات حول سمة تكوين الخزان؛ والقيمة المحدّثة المحددة لسمة تكوين الخزان. ويتم توفير القيمة المحدّثة المحددة لسمة تكوين الخزان بواسطة الكمبيوتر لضبط نموذج الخزان. يوفر الاختراع الحالي أيضاً بيانات نظام معالجة جديد ومحسّن لمطابقة بيانات تاريخية لنموذج
خزان لخزان ساحلي يقوم بإنتاج موائع هيدروكريونات من الآأبار في الخزان بناءً على الإنتاج الفعلي من الخزان على مدار الوقت وبيانات سمات تكوين الخزان بناءً على نتائج مسح خزان عمودي زلزالي يتم إجراؤها بين الآبار في الخزان. وتتضمن معالجة البيانات معالجاً يعالج البيانات من مسح الخزان العمودي الزلزالي للحصول على بيانات حول سمة تكوين «HAN ويحدد القيمة المحدّثة لسمة تكوين الخزان. ويوفر المعالج القيمة المحدّثة لسمة تكوين الخزان لضبط نموذج الخزان.
jis 0 الاختراع الحالي أيضاً جهاز تخزين بيانات data storage device جديد ومحسّن قام بالتخزين في وسط كمبيوتر ثابت وقابل للقراءة بالكمبيوتر non-transitory computer readable medium computer تعليمات قابلة للعمل لجعل بيانات نظام معالجة data processing system يقوم بمطابقة بيانات تاريخية لنموذج خزان لخزان ساحلي يقوم بإنتاج موائع هيدروكريونات hydrocarbon fluids من الآبار في الخزان بناءً على الإنتاج الفعلي من
5 الخزان على مدار الوقت وبيانات سمات تكوين الخزان بناءً على نتائج مسح (HA عمودي زلزالي يتم إجراؤها بين الآبار في الخزان. وتؤدي التعليمات المحزّنة في جهاز تخزين البيانات إلى قيام المعالج بمعالجة بيانات من مسح الخزان العمودي الزلزالي للحصول على بيانات حول سمة تكوين الخزان؛ وتحديد القيمة المحدّثة لسمة تكوين الخزان. وتؤدي التعليمات أيضاً إلى جعل المعالج يقوم بتوفير القيمة المحدّثة لسمة تكوين الخزان لضبط نموذج الخزان.
0 يوفر الاختراع الحالي أيضاً طريقة جديدة ومحسنة منفّذة بالكمبيوتر لمطابقة بيانات تاريخية لنموذج خزان بناة على بيانات إنتاج من خزان ساحلي وبيانات سمات تكوين خزان يتم الحصول عليها من مسوحات خزانات عمودية زلزالية أساسية بين الآبار في الخزان في وقت محدد أثناء الإنتاج. عدد من المتوافقات الجيولوجية المحتملة لسمات التكوين التي يتم تكوينها بناءً على نموذج الخزان في حالتها الحالية؛ aug التكرار في الوقت المحدد إلى زمن نموذج خزان أحدث. بيانات سمات تكوين
5 الخزان يتم تحديثه بناءً على بيانات الإنتاج قبل زمن نموذج الخزان الأحدث؛ ونموذج الخزان
المحدّث ببيانات سمات تكوين الخزان المحدّثة. وتم توجيه BL) زمن من زمن زمن نموذج الخزان الأحدث. في الزيادة الموجهة يتم تحديد زمن مسح الخزان العمودي لعدد من المتوافقات الجيولوجية المحتملة باستخدام نموذج الخزان المحدّث. ويتم تحديد اختلاف الانتقال بمرور الوقت لإجراء مسوحات الخزانات العمودية لعدد من المتوافقات الجيولوجية المحتملة؛ والمتوافق الجيولوجي المحتمل لمرور الوقت خلال الانتقال الأقرب إلى زمن نموذج الخزان الأحدث الذي تم تحديده في
زمن الزيادة الموجهة. ويتم تحديث نموذج الخزان بسمات تكوين المتوافق الجيولوجي المحتمل لمرور الوقت خلال الانتقال الأقرب إلى مسح الخزان العمودي الزلزالي الأساسي base crosswell seismic survey الأحدث. يوفر الاختراع الحالي أيضاً بيانات نظام معالجة جديد ومحسّن لمطابقة بيانات تاريخية لنموذج
0 خزان بناءً على بيانات إنتاج من خزان ساحلي وبيانات سمات تكوين خزان يتم الحصول عليها من مسوحات خزانات عمودية زلزالية أساسية بين الآبار في الخزان في وقت محدد أثناء الإنتاج. ply على التعليمات المخزَّنة في جهاز تخزين البيانات؛ عدد من المتوافقات الجيولوجية المحتملة لسمات التكوين التي يتم تكوينها بواسطة معالج في نظام معالجة البيانات ply على نموذج الخزان في حالتها الحالية؛ وتكرار في الوقت المحدد إلى زمن نموذج خزان أحدث. بيانات سمات تكوين
5 الخزان يتم تحديثه بواسطة المعالج بناءً على بيانات الإنتاج قبل زمن نموذج الخزان الأحدث؛ ونموذج الخزان المحدّث ببيانات سمات تكوين الخزان المحدّثة. ويتم توجيه زيادة زمن في المعالج من زمن زمن نموذج الخزان الأحدث. في الزيادة الموجهة يتم تحديد زمن مسح الخزان العمودي بواسطة المعالج لعدد من المتوافقات الجيولوجية المحتملة باستخدام نموذج الخزان المحدّث. ding تحديد اختلاف الانتقال بمرور الوقت في المعالج لإجراء مسوحات الخزانات العمودية لعدد من
0 المتوافقات الجيولوجية المحتملة؛ والمتوافق الجيولوجي المحتمل لمرور الوقت خلال الانتقال الأقرب إلى زمن نموذج الخزان الأحدث الذي تم تحديده في زمن الزيادة الموجهة. ويتم تحديث نموذج الخزان بواسطة المعالج بسمات تكوين المتوافق الجيولوجي المحتمل لمرور الوقت خلال الانتقال الأقرب إلى مسح الخزان العمودي الزلزالي الأساسي الأحدث. يوفر الاختراع الحالي أيضاً جهاز تخزين بيانات جديد ومحسّن قام بالتخزين في وسط كمبيوتر ثابت
5 وقابل للقراءة بالكمبيوتر تعليمات قابلة للعمل لجعل بيانات نظام معالجة يقوم بمطابقة بيانات تاريخية
لنموذج خزان بناءً على بيانات إنتاج من خزان ساحلي وبيانات سمات تكوين خزان يتم الحصول عليها من مسوحات خزانات عمودية زإزالية أساسية بين الآبار في الخزان في وقت محدد أثناء الإنتاج. عدد من المتوافقات الجيولوجية المحتملة لسمات التكوين التي يتم تكوينها بناءً على نموذج الخزان في حالتها الحالية؛ وتكرار في الوقت المحدد إلى زمن نموذج خزان أحدث. بيانات سمات تكوين الخزان يتم تحديثه بناءً على بيانات الإنتاج قبل زمن نموذج الخزان الأحدث؛ ونموذج الخزان المحدّث ببيانات سمات تكوين الخزان المحدّثة. ويتم توجيه زيادة زمن من زمن زمن نموذج الخزان الأحدث. في الزيادة الموجهة يتم تحديد زمن مسح الخزان العمودي لعدد من المتوافقات الجيولوجية المحتملة باستخدام نموذج الخزان المحدّث. ويتم تحديد اختلاف الانتقال بمرور الوقت لإجراء مسوحات الخزانات العمودية لعدد من المتوافقات الجيولوجية المحتملة؛ والمتوافق الجيولوجى المحتمل لمرور 0 الوقت خلال الانتقال الأقرب إلى زمن نموذج الخزان الأحدث الذي تم تحديده في زمن الزيادة الموجهة. ويتم تحديث نموذج الخزان بسمات تكوين المتوافق الجيولوجي المحتمل لمرور الوقت خلال الانتقال الأقرب إلى مسح الخزان العمودي الزلزالي الأساسي الأحدث. شرح مختصر للرسومات الشكل 1 عبارة عن مخطط عن السطح لآبار مصدر وأبار مستقبل لبيانات مسح بثر زتزالية 5 1 عمودية . الشكل 2 عبارة عن رسم بياني تخطيطي؛ مأخوذ في قطاع (gages لبيانات مسح بئر زلزالية عمودية بين بثر مصدر وش مستقبل . الشكل 3 عبارة عن رسم Shy تخطيطي لمطابقة بيانات تاريخية سابقة لإنتاج خزان وبيانات مرور وقت زلزالية. 0 الشكل 4 عبارة عن رسم بياني تخطيطي لمطابقة بيانات تاريخية لبيانات مرور وقت زلزالية لبئر عمودية باستخدام الترشيح المتوافق لكالمان Tay للاختراع الحالي.
— 0 1 — الشكل 5 عبارة عن رسم مراحل تخطيطي لمخططط انسيابي لخطوات معالجة بيانات لمطابقة بيانات تاريخية لبيانات مرور وقت زلزالية id عمودية باستخدام الترشيح المتوافق لكالمان وفقاً للاختراع الحالي. الشكل 6 عبارة عن رسم بياني تخطيطي لشبكة كمبيوتر لمطابقة بيانات تاريخية لبيانات مرور وقت بئر عمودية باستخدام الترشيح المتوافق لكالمان وفقاً للاختراع الحالي.
الشكل 7 عبارة عن عرض مسامية حقل يتم استخدامه كنموذج لمعالجة وفقاً للاختراع الحالي. الشكل 8 عبارة عن عرض إنفاذية حقل يتم استخدامه كنموذج لمعالجة وفقاً للاختراع الحالي. الشكل 9 عبارة عن مخطط توزيع تواتر لنموذج المسامية الشكل 7. الشكل 10 Bile عن مخطط توزيع تواتر لنموذج إنفاذية الشكل 8.
0 الشكل 11 عبارة عن رسم بيانى لمضاهاة البيانات بين مسامية الحقل الوارد بالشكل 7 وانفاذية الحقل الوارد بالشكل 8. الشكل 12 عبارة عن رسم بياني لإنتاج زيت تراكمي محتمل من نموذج خزان لعدة قيم مسامية وقيم إنفاذية ممكنة. الشكل 13 عبارة عن رسم بياني لفترة قمة إنتاج محتملة من نموذج خزان لعدة قيم مسامية وقيم
5 إنفاذية ممكنة. الشكل 14 عبارة عن رسم بياتي يوضح cull z wl التراكمي المحتمل من نموذ z خزان لعدة قيم مسامية وقيم إنفاذية ممكنة بناءً على تشابه بيانات الإنتاج. الشكل 5 1 عبارة عن رسم بياني يوضح فترة dad | لإنتا z المحتملة من نموذ z خزان لعدة قيم مسامية وقيم إنفاذية ممكنة بناءً على تشابه بيانات الإنتاج.
0 الشكل 16 Ble عن رسم بياني لتوزيع المسامية المقيِّم الذي يتم الحصول عليه مع تشابه بيانات الإنتاج ووفقاً للاختراع الحالي.
_— 1 1 _— الشكل 17 عبارة عن رسم بياني لتوزيع الإنفاذية Jad) الذي يتم الحصول عليه مع تشابه بيانات الإنتاج ووفقاً للاختراع الحالي. الشكل 18 عبارة عن رسم بياتي يوضح cull z wl التراكمي المحتمل من نموذ z خزان لعدة قيم مسامية وقيم إنفاذية ممكنة ly على بيانات التشابه المشترك للإنتا ج ومرور وقت المعاوقة الصوتية. الشكل 19 عبارة عن رسم بياتي يوضح فترة قمة | لإنتا z المحتملة من نموذ z خزان لعدة قيم مسامية وقيم إنفاذية ممكنة ly على بيانات التشابه المشترك للإنتا ج ومرور وقت المعاوقة الصوتية. الشكل 20 عبارة عن رسم بياني لتوزيع المسامية المقيّم الذي يتم الحصول عليه مع بيانات تشابه 0 الإنتاج والمعاوقة الصوتية ووفقاً للاختراع الحالي. الشكل 21 عبارة عن رسم بياني لتوزيع الإنفاذية المقيّم الذي يتم الحصول عليه مع بيانات تشابه الإنتاج والمعاوقة الصوتية ووفقاً للاختراع الحالي. الشكل 22 عبارة عن رسم بياني يوضح cull z wl التراكمي المحتمل من نموذ z خزان لعدة قيم مسامية وقيم إنفاذية ممكنة ly على بيانات التشابه المشترك للإنتاج ومرور وقت البثر العمودية . 5 1 الشكل 23 عبارة عن رسم بياتي يوضح فترة قمة | لإنتاج المحتملة من نموذ z خزان لعدة قيم مسامية وقيم إنفاذية ممكنة ly على بيانات التشابه المشترك للإنتاج ومرور وقت dl العمودية . الشكل 24 عبارة عن رسم بياني لتوزيع المسامية المقيّم الذي يتم الحصول عليه مع بيانات تشابه الإنتاج والبثر العمودية ووفقاً للإختراع الحالي. الشكل 25 عبارة عن رسم بياني لتوزيع الإنفاذية المقيّم الذي يتم الحصول عليه مع بيانات تشابه 0 الإنتاج lly العمودية ووفقاً للاختراع الحالي.
— 1 2 —
الشكل 26 عبارة عن رسم بياتي يوضح cull z wl التراكمي المحتمل من نموذ z خزان لعدة قيم مسامية وقيم إنفاذية ممكنة ly على بيانات التشابه all لمشتر dl للإنتاج ومرور وقت | لانتقال -زمن الإزاحة الصفرية ill العمودية. الشكل 27 عبارة عن رسم بياني يوضح فترة dad | لإنتا z المحتملة من نموذ z خزان لعدة قيم
مسامية وقيم إنفاذية ممكنة ly على بيانات التشابه all لمشتر dl للإنتاج ومرور وقت | لانتقال -زمن الإزاحة الصفرية ill العمودية. الشكل 28 عبارة عن رسم بياني لخطاً Jill RRMS error المسامية بناءً على بيانات الإنتاج؛ بيانات التشابه المشترك للبيانات إنتاج والتشابه المشترك للإنتاج ومرور وقت سرعة معاوقة البثر العمودية الزلزالية ووفقاً للإختراع الحالي.
0 الشكل 29 عبارة عن رسم Sly لخطاً RRMS للإنفاذية المقيّمة بناءً على بيانات الإنتاج؛ بيانات التشابه المشترك للبيانات إنتاج والتشابه المشترك للإنتاج ومرور وقت سرعة معاوقة البئر العمودية الزلزالية ووفقاً للاختراع الحالي. الشكل 30 عبارة عن رسم بياتي يوضح cull z wl التراكمي المحتمل من نموذ z خزان لعدة قيم مسامية وقيم إنفاذية ممكنة ly على بيانات التشابه المشترك للإنتاج ومرور وقت البثر العمودية .
5 1 الشكل 31 عبارة عن رسم بياتي يوضح فترة قمة | لإنتاج المحتملة من نموذ z خزان لعدة قيم مسامية وقيم إنفاذية ممكنة ly على بيانات التشابه المشترك للإنتاج ومرور وقت البثر العمودية . الشكل 32 عبارة عن رسم مقارنة بياتي لتحسين تقييم المسامية الذي يتم الحصول عليه مع بيانات مرور وقت معاوقة صوتية ومع بيانات مسح مرور وقت بثر عمودية زلزالية باستخدام موجات تردد مرتفعة وفقاً للإختراع الحالي.
0 الوصف التفصيلى: مسح زلزالي لخزان عمودي Crosswell Seismic Surveying :
من خلال الاختراع (Jal جد أن بيانات AIH لبثر عمودية يمكن استخدامها كمصدر معلومات مرور وقت المعالجة وفقاً للاختراع الحالي لتوفير معلومات محللي ومهندسي خزان فيما يتعلق بإزاحة مائع داخل خزان. ويمكن أيضاً إعادة إنتاج البيانات الزلزالية Jil عمودية بصورة أكثر من تقنيات حالية (بيانات زلزالية seismic رباعية الأبعاد )؛ ويتطلب ذلك وقتاً أل كي يتم الحصول عليها ويكون لها تكلفة أقل لرصد البيانات مقارنة ببيانات زلزالية رياعية الأبعاد.
يشير الشكل 1 تخطيطياً إلى تعيين المواقع ذات الصلة لمجموعة من الآبار wells (ث)؛ بما في ذلك fy حاقن injector well (ط) aly آبار إنتاج (ع) مستخدمة في إنتاج الزيت من خزان تحت السطح subsurface reservoir (ص) (الشكل 2). خلال مسح (ha العمودي الزلزالي» يتم إنزال خط مصدر زلزالي seismic source 30 بواسطة كابل في حفرة borehole i 32
0 إحدى الآبار (ث) بعمق أو أعماق محددة محل اهتمام وذات صلة بالخزان (ص). وبتم أيضاً إنزال مصفوفة مستقبلات receiver array 34 لمستقبلات أو سماعات أرضية geophones 35 في حفرة borehole i 36 لآبار أخرى متجاورة (ث). يتم تنشيط المصادر sources 30 لإنشاء نبضات زلزالية تنتشر بامتداد المنطقة الواقعة بين الأبار من خلال الخزان (ص). dg التقاط إشارة النبضة الزلزالية بعد الانتقال من خلال المنطقة
5 الواقعة بين الآبار بواسطة المستقبلات receivers 35 في الآبار المتجاورة (ث). ويتم إجراء أولي مسح أو أساسي قبل البدء في الإنتاج من الخزان (ص). على النحو المشار إليه بالأسهم 38 في الشكل 1؛ لغرض الاختراع الحالي؛ يتم الحصول على بيانات مرور الوقت لكل زوج من HUT متجاورة (ث): بين fu الحاقن injector well (ط) وآبار الإنتاج (ع)» وبين جميع الأزواج المتجاورة لآبار إنتاج (ع).
0 وعليه يتم تسجيل زمن انتقال معلومات المنطقة الواقعة بين الآبار. ويتم بعد ذلك معالجة زمن انتقال المعلومات بين الآبار باستخهدام ما يُطلق عليه نظام معالجة idl) العمودية في كمبيوتر أو معالجة البيانات باستخدام التصوير الشعاعي الطبقي crosswell tomographic processing D Jia (الشكل 6( للحصول على lily أو معلومات حول خواص التكوين وسرعة الصوت acoustic velocity في الخزان reservoir (ص).
تم إجراء رصد آخر لبيانات زلزالية id عمودية crosswell seismic data for the wells (ث) في مسح خزان عمودي زلزالي باستخدام شاشة مراقبة بعد مرور وقت كاف بحيث يكون هناك إزاحة مائع كافية في الحقل بحيث يمكن قياس فارق كبير في إشارة مرور الوقت. ويتم أخذ مسوحات شاشة المراقبة عند فواصل زمنية يمكن مقارنتها أثناء الإنتاج من الخزان (ص). وبتم
استخدام هذه البيانات؛ على النحو الذي سيوصف؛ أثناء عملية مطابقة البيانات التاريخية لتقليل قيم المسامية وتوزيع الإنفاذية بشكل أفضل. يؤدي الفارق بين شاشة المراقبة والمسوحات الأساسية بعد معالجة كافية إلى توفير معلومات حول خواص المائع في هذه المنطقة ويمكن استخدامه لتحسين نوعية نموذج المحاكاة الجاري استخدامه لتنبؤ إنتاج هذا الخزان.
0 توفر البيانات الزلزالية ul عمودية 0818 Crosswell seismic ما يُطلق عليه بيانات موجات wave data (ع) و5 يمكن استخدامها لاحتساب التصويرات الشعاعية الطبقية للسرعة. وبمكن بعد ذلك تحديد تغيرات السرعة على مدار الوقت ويربطها بإزاحة المائع في الخزان. ويؤدي ذلك إلى توفير مساحة أصغر لتغطية البيانات؛ لكنه (gag إلى تفادي مشكلات sale) الإنتاج خاصة في الحقول الساحلية التي تمثل فيها بيانات مرور الوقت تحدياً أساسياً. ولا يمكن إجراء مسوحات مرور
5 الوقت في الكثير من الحقول الساحلية نظراً لقيود السطح التي ريما تحدث على سبيل المثال بعد حدوث أي تمدد عمراني و/أو بعض التغيرات في البيئة. ستخدم التطبيقات الزلزالية عند السطح نمطياً ترددات منخفضة (في النطاق المتراوح من 0 إلى 100 هرتز ). Jiang السبب الرئيسي وراء نطاق الترددات المحدود هذا في تخفيف الترددات العالية على نحو أكبر؛ الأمر الذي يؤدي إلى تقييد المسافة القصوى بصورة لا تسمح بتصويرها.
20 .من خلال الاختراع الحالي؛ تؤدي التصويرات الإشعاعية الطبقية التي يتم الحصول عليها للآبار العمودية من مسوحات الخزانات العمودية إلى الحصول على صور إرسال تكون فيها المصادر والمستقبلات عكس بعضها cand) وبالتالي يكون التخفيف أقل Ban منه في المسوحات الزلزالية التقليدية عند السطح حيث تكون الموجات الزلزالية بحاجة إلى الانتقال من خلال الغطاء الصخري وللخلف Bre أخرى. ويتم استخدام ترددات نمطية في صور آبار عمودية في نطاق مئات الهرتز.
5 عند ترددات أعلى للرصد تؤدي ظواهر تشتت السرعة إلى الحصول على معلومات قيمة حول
محتوى المائع في الوسائط. وقد لا يتسنى نمذجتها بصورة مناسبة باستخدام إزاحة موائع 0 التي يتم استخدامها في نمذجة خزان. وفقاً للاختراع الحالي؛ يمكن استخدام نموذج (Biot de ju كما سيتضح أدناه؛ لتوقع الخواص المرنة عند تردد عال. يتم حالياً استخدام تصويرات إشعاعية طبقية id عمودية في تطبيقات محسنة لاستعادة الزيرت (EOR) enhanced oil recovery 5 بواسطة الحقن بالبخار لتعقب عملية الغمر نظراً لتباينات درجة الحرارة والحقن بثاني اكسيد الكريون Carbon dioxide . على الرغم من أن الطريقة التي يتم استخدامها حتى الآن هي طريقة نوعية؛ إلا أنه يتطلب توافر طريقة أكثر تطوراً لاستعادة أكبر قدر من المعلومات بشأن إزاحة المائع داخل الخزان. وتم إجراء محاولات لبعض الاستخدامات الكمية لهذا النوع من البيانات. استخدمت Liang, et al., Improved Estimation of Permeability from Joint Inversion of Time-Lapse Crosswell 10 Electromagnetic and Production Data Using Gradient-Based Method in SPE Annual Technical Conference and Exhibition, 2011 بيانات إنتاج كهرومغناطيسية id عمودية لتقييم الإنفاذية في نموذج تخليقي باستخدام أمثلية Gauss— Newton تكرارية. وقد استخدمت Liang,et al, Jointinversion Of Time-Lapse Crosswell Seismic And Production Data For Reservoir Monitoring And 15 Characterization, 6th International Petroleum Technology Conference, 3 نفس الطريقة لدمج بيانات الإنتاج العكسية الزلزالية باستخدام عكس صور الموجات. وتستخدم كلتا الدراستين طرقاً متدرجة لا تتناسب مع نماذج غير خطية شديدة التعقيد والتي يمكن أن يوفر الترشيح المتوافق لكالمان باستخدام الاختراع الحالي تقديرات دقيقة وذلك نظير ea يسير 0 من تكلفة الحساب وإجراءات التنفيذ. المسميات العلمية 04 = معدل إنتاج زيت Oil Production Rate WCT = ماء عالق Water Cut BHP = ضغط قاع الحفرة Bottomhole pressure
GOR ضغط قاع الحفرة Static ثابت =SBHP
Gas Oil Rate نسبة زبت إلى غاز = GOR
Relative Root Mean Square Error النسبي aul متوسط الخطأً = RRMS
Probability Density Function كثافة الاحتمال dia = PDF
Ensemble Kalman Filter مرشح متوافق لكالمان = ENKF 5
Standard Deviation الاتحراف المعياري - STD
Primary Velocity السرعة الأولية - Vp
Shear Velocity سرعة القص - Vs
Kalman Filter مرشح كالمان = KF
Bulk Modulus Dry Rock المعامل الحجمي للصخور الجافة = Kdry 0
Bulk Modulus Saturated Rock المعامل الحجمي للصخور القياسية < Ksat
Bulk Modulus Fluid المعامل الحجمي للمائع = Kfluid
Bulk Modulus Rock Matrix المعامل الحجمي لصخور المصفوفة = Ks
Shear Modulus Dry Rock معامل القص للصخور انجافة = Gdry
Shear Modulus Saturated Rock معامل القص للصخور المشبعة = GSat 5
Density Saturated Rock كتثافة الصخور المشبعة < psat
Seismic Impedance المعاوقة الزلزالية = IP
Poisson نسبة = 10
Porosity المسامية = 0)
— 1 7 —
Critical Porosity المسامية الحرجة - ¢cC
Water Saturation التشبع بالماء = Sw
Dynamical Model Forward Operator مشغل النموذج الديناميكي الأمامي < 4
Noise الضجيج = 1
Ensemble Average متوسط التوافق = Xx 5
Covariance Matrix مصفوفة التباين = | P
Kalman Gain كسب كالمان = K
Linear Measurement Operator القياس الخطي Jade = (7) مطابقة البيانات التاريخية 10 يتم إيضاح نسخة ذات مستوى مرتفع من مخطط سير العمليات لمطابقة البيانات التاريخية للبيانات إنتاج ومرور الوقت وفقاً للاختراع الحالي في الشكل 3. وتعد المعالجة Bales متكررة تظهر في الوقت المحدد نظراً لتوافر معلومات أكبر حول إنتاج الخزان على مدار الوقت. تتمثل الخطوة الأولى فى مخطط سير العمليات هذا على النحو المشار إليه بالخطوة 40 فى استخدام المتغيرات السابقة وتقدر تقييمات (المسامية porosity ؛ الإنفاذية permeability « التشبع pressure hills saturation ) لإجراء عمليات محاكاة الخزان»أي أنه يتم إنشاء مجموعة من تماذ z الخزان . ودتم الحصول على مسح قاعدي ul عمودية بهذه الطريقة التي ورد وصفها أعلاه فى الشكلين 1 و2 ودتم تخزينه لاستخدامه مستقبلاً ٠ ودتم بعد ذلك تقديم عمليات المحاكاة في الوقت المحدد لتوقع أداء الخزان مستقبلاً على النحو المشار إليه بالخطوة 44. بناء على حالات الخزان الأكثر تحديثاً بنهاية الفترة المتوقعة (التشبع والضغط ) ومتغيرات الخزان 0 (لمسامية والتشبع ) يتم احتساب مسح باستخدام شاشة مراقبة على النحو المشار إليه بالخطوة 42 أيضاً بالصورة التي ورد وصفها أعلاه في الشكلين 1 و2. ويتم بعد ذلك احتساب فارق مرور الوقت (الفارق بين شاشة المراقبة والمسح الأساسي ) واستخدامه جنباً إلى جنب مع أداء خزان
المتوقع أثناء الخطوة 46 لتحديث تقييمات نموذج الخزان» وكذلك للعمل كنقطة بداية لتكرار المرة التالية لمطابقة البيانات التاريخية. ويتم إيضاح مخطط سير العمليات بمزيد من التفاصيل كمخطط انسيابي و في الشكل 5 وسيتم إيضاحه أدناه. يتم إجراء عملية مطابقة البيانات التاريخية بواسطة نظام dallas البيانات 0 (الشكل 6( والذي
يعمل وفقاً للاختراع الحالي. ولدمج بيانات البثر العمودية بصورة فعالة في الخزان لمخطط سير عمليات مطابقة بيانات تاريخية يتم استخدام ثلاثة مكونات للمعالجة التي أجراها نظام معالجة البيانات data processing system لا على النحو الذي سيوصف : محاكي خزان Reservoir Simulator (ص)ء معامل صخري مرن Petro—Elastic Module (م) ومعامل مطابقة بيانات تاريخية History Matching Module (ح).
0 يقوم الاختراع الحالي بالدمج الكمي للإنتاج ومجموعة بيانات مرور وقت في عملية مطابقة البيانات التاريخية. من خلال الاختراع الحالي؛ يتم توفير أداة تلقائية لمطابقة البيانات التاريخية تقوم بدمج الترشيح المتوافق لكالمان بغرض توفير تقييمات أفضل للمسامية وحقول LOWY) لعملية مطابقة البيانات التاريخية. يمثل معامل مطابقة البيانات التاريخية (ح) المكون الأولي للمعالجة وفقاً للاختراع الحالي. وبتفاعل
5 معامل مطابقة البيانات التاريخية (ح) مع محاكي الخزان (ص) والمعامل الصخري المرن (م) لتوفير حل محسن للبيانات التاريخية المتطابقة للإنتاج المتوقع الخزان. وستخدم معامل مطابقة البيانات التاريخية (ح) عدة تحويلات جيولوجية لاحتساب درجات عدم التأكد في النموذج الأولي من خلال أسلوب احتمالي. يتم أولاً الحصول على مسح قاعدي أو أساسي للخزان قبل بدء الإنتاج في الخزان على النحو
0 المشار إليه في الخطوة 42 (الشكل 3( ومسوحات لاحقة للخزانات العمودية التي يتم إجراؤها لاحقاً أثناء الإنتاج لاحتساب كمية إزاحة المائع في الخزان (ص). ويتم استخدام فارق مرور الوقت (الفارق بين المسح الأولي باستخدام شاشة مراقبة والمسوحات اللاحقة) من خلال معامل مطابقة البيانات التاريخية (ح) لتحسين نوعية التطابق بين الإنتاج الفعلي ومحاكاة (HAY الأمر الذي يؤدي إلى تقليل عدم التأكد في حقول المسامية والإنفاذية.
من خلال الاختراع الحالي؛ يتم توفير معلومات إزاحة المائع نتيجة للمعالجة من بيانات مرور وقت في جزءٍ من التكلفة الحالية لرصد البيانات رباعية الأبعاد. dle على ذلك؛ فإن الاستخدام الكمي لسرعة بيانات مرور وقت iy عمودية يقوم بتعيينها تصوير بر عمودية إشعاعي طبقي ويتم توفير قيمها المضمنة باستخدام ترشيح (ENKF على النحو الذي سوف يناقشء أثناء المعالجة كبديل
للبيانات الزلزالية ely الأبعاد. تحليلات المعالجة تقوم طريقة الاختراع الحالي بتعديل المعامل الصخري المرن (م) ومعامل مطابقة البيانات التاريخية (ح) لنظام معالجة البيانات لا. ويمكن استبدال معادلات Gassmann في معامل صخري مرن تقليدي (م) وفقاً للصيغ الحالية الأكثر تمثيلاً لتوقع المعاوقة الزلزالية عند عند ترددات أعلى. وتكون
0 هذه الصيغ Ble عننموذج سرعة 8101 وأو نموذج السرعة. وبتم استخدام المعامل الصخري المرن (م) لتوقع المعاوقة الزلزالية و/أو سرعة الخلايا الشبكية للخزان الجاري تصويره بواسطة تصوير dl العمودية الإشعاعي الطبقي. وتعتمد القيم المتوقعة للمعاوقة الزلزالية أو السرعة؛ أو كليتهماء على خواص المحاكاة الحالية (المسامية؛ الضغط؛ محتوى (pila) الكثافة؛ التشبع وما شابه ذلك ) للخزان dam للخطوة 44.
5 في معامل مطابقة البيانات التاريخية (ح)؛ يتم تضمين اختلاف سمات بيانات مرور الوقت لكل خلية شبكة بداخل المنطقة الجاري تصويرها باستخدام تقنية توافق كالمان (Filter وبعد الترشيح المتوافق لكالمان هو ترشيح تقنية من نوع Bayesian يتم فيها تحديث التحويلات الجيولوجية متوافق أثناء توافر البيانات التي تؤدي إلى تحسين تقييمات الظروف الأولية (في هذه الحالة المسامية والإنفاذية ). باستخدام بيانات إنتاج وبئر عمودية معاً لتحسين تقييمات المسامية
0 والإنفاذية؛. يمكن الحصول على نتائج يمكن مقارنتها مع تلك الواردة من المطابقة التقليدية للبيانات التاريخية لإنتاج والتي Bale ما تكون Ble عن بيانات زلزالية رباعية الأبعاد غير متوافرة لكنها أكثر تكلفة. يصف المعامل الصخري المرن (م) الخواص الفيزيائية الصخرية التي تمثل بصفة جوهرية الارتباط بين هندسة الخزان والخواص الجيوفيزيائية؛ والتي Jays البيانات الزلزالية بوجود الهيدروكريونات
مكانها وخصائص الخزان. ويتألف النموذج المستخدم في المعامل الصخري المرن (م) من مجموعة من المعادلات التي يتم استخدامها لاحتساب الثلاث بيانات المرونة؛ المعامل الحجمي؛ المعاوقة (ع) و5 من الضغط المحاكى؛ تشبع المائع؛ المسامية ومحتوى المائع. من بين المعادلات على نحو acl معادلتا Wang 5 Batzle لخواص المائع ومعادلات Gassmann 5 معادلات لخواص الصخور. وتعمل هذه العلاقات الخواص المرنة وسط مسامي bi من محاكى مائع وخواص صخرية ثابتة تؤدي إلى إنشاء جسر بين مائع GAS ونطاقات نشر موجية. وتتمثل الطريقة الأكثر استخداماً لتحديد تأثيرات تغير المائع المستحث بالإنتاج طريقة استبدال 685500801 التي تصفها المعادلتان (12) و(13) أدناه. وتقوم طريقة استبدال 7 بالتنبؤ بزيادة المعامل الحجمي المؤثر Ksat ومعامل قص 6581 الصخري المشبّع 0 بناءً على المسامية (0 والمعامل الحجمي ل Kdry الصخري الجاف» Kfluid المائع؛ الكثافة المؤترة 1 القالب الصخري Ks ومعامل قص Gry الصخري. على النحو الذي ورد شرحه؛ على الرغم من ذلك؛ فإنه لا يتعين استخدام نموذج إزاحة Bl 07 من خلال الاختراع الحالي. بدلاً من ذلك؛ فقد وجد أن نموذج السرعة Biot يمكن استخدامه والاستفادة من البيانات المتوافرة عند clang أعلى من مسوحات خزانات عمودية زلزالية وققاً للاختراع الحالي. على النحو الذي شرحه Mavko, G., Mukerji, T., Dvorkin, J. 2009,The Rock Physics Handbook: Tools For Seismic Analysis Of Porous Media, «Cambridge University Press فإن نمذجة Biot تقوم باشتقاق الصيغ النظرية لتوقع تغيرات السرعات في الصخور المشبّعة. وتؤدي هذه الصياغة إلى دمج بعض وليس جميع آليات التفاعل 0 المتبادل اللزج والموجه بالقصور الذاتي بين المائع المسامي والقالب المعدني للصخرة. على العكس من معادلات «Gassmann يقوم نموذج سرعة ily Biot مكونات سرعة معتمدة على التردد؛ على الرغم من أن نمذجة 6855078010 تقوم jai مكون التردد المنخفض. يتم بيان المعادلات التي تصف نموذج 8101 على النحو التالي:
— 1 2 — 1/2 1 A+[A*—4S(PQ-R?)]Z . الوم مهم = Vp(rast,stow) المعادلة ) 1 ( Gar - Ve = (ops) المعادلة )2 p—dppa? 5 دلة )2( ددم 2 — A= Ppy; + Rp11 المعادلة )3( pp 2 روي تمر )رهسو Jhud 8+ 3 _ اندم المعادلة (4) dry, pS 1-6 Ks K fluid _p_Kdry Q = Lees المعادلة )5( Ks 4 ال-1 0 Ks K fluid PK _ 2 R = Ray, المعادلة )6( Ks PX ri ¢ ورم - p11P22 = 5 المعادلة )7( 1_ _1— ٍ a=1-r(1-7) المعادلة )8( (A= P)po — (1 — a) Ppp = يرم المعادلة )0( p22 = appp 0 المعادلة )10( a) ppg — 1( = عردم المعادلة )11( حيث Kdry Jie المعامل الحجمي المؤثر لإطار الصخرة (الإطار الجاف) ومعامل القص Gdry Jia 0010 المعامل الحجمي المائع المسامي؛ ويمثل KS المعامل الحجمي للمعدن الصخري؛ ويمثل 00م كثافة المعدن؛ ويمثل pfl كثافة المائع؛ ويمثل © Sale هندسياً مرتبطاً بشكل المسام وبثل » متغيراً مسئولاً عن اقتران الصخر بالمائع؛ وهو ما يُطلق عليه الانثناء. ويتم وعلى نحو أسهل ملاحظة التردد الموجي المرتفع السريع في المعمل والحقل حيث إنه يمثل موجة الجسم الانضغاطى.
— 2 2 — تتوافق معادلات Gassmann مع صيغة Biot لحالة تردد منخفضة. وتكون معادلات 7 عبارة عن: كم Ks “ Kary د © + Kear = Kary المعادلة )2 1 ( Kfiuia Ks K§ Gat = Gary المعادلة )3 1( 1/2 معني Vp = [ee] 5 المعادلة (14) Psat Ip = Psat Vp المعادلة )5 1( الترشيح المتوافق لكالمان لتوفير تقييمات أفضل للمسامية والإنفاذية يتم مواءمة المتوافق الأولي الذي سبق إنشاؤه وفقاً للاختراع الحالي مع بيانات تاريخية وديناميكيات dada على مدار الوقت. Jig ذلك باستخدام 0 الترشيح المتوافق لكالمان. يقدم الترشيح المتوافق لكالمان (EnKF) Ensemble Kalman Filtering وفقاً للاختراع الحالي مجموعة من التحويلات الجيولوجية التي تم إنشاؤها لبيان درجات عدم التأكد في النموذج الجيولوجي. وبتم تقديم مجموعة التحويلات هذه في الوقت المحدد وتصحيحها ديناميكياً كبيانات إنتاج ويصبح مرور الوقت متاحاً. فيما يتعلق بكل تحويل؛ يتم إنشاء أداء خزان المتوقع واستجابة مرور الوقت كأحد مخرجات نموذج محاكي الخزان (ص) والمعامل الصخري المرن (م). ويتم استخدام old خزان المتوقع واستجابة مرور الوقت أثناء معالجة ENKF لتقييم مصفوفة تباين. وبتم استخدام بيانات الإنتاج (أداء الخزان الحقيقي) وبيانات مرور الوقت التي يتم الحصول عليها من الحقل لتصحيح حالات التحويلات أثناء تكوينها. بالتالي تصبح قيم التنبؤ التي أنشأتها هذه التحويلات أقرب إلى القيم الملاحظة. تم أولاً تقديم مرشح توافق كالمان (ENKF) بواسطة Evensen, G., Sequential .Evensen Data Assimilation With A Nonlinear Quasi-Geostrophic Model Using Monte
— 3 2 — Carlo Methods To Forecast Error Statistics, Journal of Geophysical Research: Oceans (1978-2012), 1994,99(C5): p. 10143-10162 تكون EnKF هي تقنيات أساسها Monte Carlo تقوم بشكل عشوائي بإنشاء نماذج يتم دمجها في الوقت المحدد لتقييم دوال كتافة الاحتمال السابقة prior probability density functions (أو (pdfs 5 ويتم بعد ذلك استخدام ما يُطلق عليه قاعدة Bayes لتحديث pdf السابق إلى pdf اللاحق من خلال البيانات الأحدث. (Say إجراء هذا التحديث بصورة منفصلة عن محاكى الخزان من خلال متطلبات حسابية معقولة؛ الأمر الذي يجعله خياراً مناسباً لهذا السبب. وبمكن وبصورة ناجحة تطبيق هذه الطريقة على مطابقة البيانات التاريخية؛ الأمر الذي يؤدي إلى الحصول على نتائج واعدة؛ غالباً ما تكون أفضل على النحو الذي سيرد من تلك التي يتم الحصول عليها 0 باستخدام طرق المطابقة التقليدية للبيانات التاريخية. لمرشح توافق كالمان (ENKF) ميزة إضافية. فبإنشاء توافق تحويلات ونشرها في الوقت المحدد؛ يمكن الحصول على تقدير ad حول sill بغرض تزويبد صانع القرار بمعلومات إضافية. يستخدم due ENKF أو توافق من نواقل الحالة؛ المعادلة (16)؛ حيث يشير Ne إلى عدد من أعضاء التوافق. في كل خطوة تنبؤء يتم دمج جميع أعضاء التوافق إلى الأمام في الوقت المحدد باستخدام نموذج الخزان الذي alias المعادلة (17). ping وبشكل مناظر تقييم تقدير Aad) ومصفوفة التباين المرتبط باستخدام المعادلة (18) والمعادلة (19). أولا.... ,1,2 حراعا المعادلة (16) Ji J 1 . Moy (x2) + = “كا المعادلة (17) oN fi 1 _ ]ب . Xie = 5 Lim Xx المعادلة )18( Sf _ 1 Ne (fi of \( fi _ of\T ; Ri) (x =X) 20 - الج = Be المعادلة )19( كتابة تباين العينة كما في المعادلة )20( حيث يكون عمود ith الخاص ب Ble X] عن : 1 ( - أ)2 (1 — (Ne ودتم إجراء خطوة التحليل باستخدام معادلة (21) تحديث مرشح كالمان الخطي (KF) Kalman filter حيث يكون Ble Ky عن كسب كالمان التقريبي الذي
— 4 2 — يستند إلى التوافق عند ety ويكون Ble yh عن الملاحظة المشوشة نظراً للضجيج الذي تم أخذ die منه من توزيع Wadd) الملاحظ الذي تم الحصول عليه عن طريق المعادلة (22). T = Pf = xf (xf) المعادلة )20( Hix] حارام + xi = x المعادلة )21( 31 1< 3 1ع vf اج 5 Rye=XE(HXE) ])0 0030 +R] 5 المعادلة )22( يتم بعد ذلك تعبير حالة التحليل ومصفوفة تباينها بالمعادلة (23) والمعادلة (24)؛ على الترتيب. =a __ 1 N a,i - Xi = No Zim Xk المعادلة )23( N ai ca ali =a T 1 وه “ xg) ب|"- Ne—1 ye (x - Xp) (xi _ 7ط المعادلة )24( يتم تضمين المسامية؛ والإنفاذية؛ والتشبع والضغط في متجه الحالة أثناء المعالجة وفقاً للاختراع 0 الحالي. وتمثل المسامية والإنفاذية متغيرين ثابتين في حين أن الضغط والتشبع يكونان غير ثابتين (يتم الحصول عليهما بواسطة محاكي الخزان في وقت التشغيل). وتتألف البيانات المضمنة من بيانات الإنتاج والبيانات الزلزالية التي يتم الحصول عليها من النموذج الأصلي الذي تم تشويشه بسبب أخطاء جاوسية. طريقة المعالجة يوضح المخططط الانسيابي و (الشكل 5) التسلسل الأساسي للمعالجة بالكمبيوتر الذي يتم استخدامه في عملية مطابقة البيانات التاريخية وفقاً للاختراع الحالي وطريقة الحساب التي تتم أثناء نموذ z نمطى لمطايقة بيانات تاريخية لبيانات مرور وقت بثر عمودية باستخدام الترشيح المتوافق لكالمان وفقاً للاختراع الحالي. أثناء الخطوة 50؛ يتم تكوين تقدير أولي لعدة تحويلات ممكنة لنموذج الخزان. بعد ذلك؛ أثناء 0 الخطوة 52؛ كجزءِ من مطابقة البيانات التاريخية باستخدام المعالجة باستخدام الترشيح المتوافق لكالمان» يتم وبصورة مسلسلة تكرار تحويلات نموذج الخزان التي تم تكوينها أثناء الخطوة 50 بناءً
— 2 5 —
على بيانات الإنتاج التي تم تجميعها منذ التكرار الأخير. Jiang ذلك مطابقة تقليدية للبيانات
التاريخية بناءً على بيانات الإنتاج فقط على النحو الموضح في الشكل 4.
تتضمن تطابق البيانات التاريخية بناءً على بيانات الإنتاج فقط والواردة بالشكل 4 معالجة تشبه
بكثير تلك التي ورد وصفها في الشكل 3 باستثناء أنه لا يتم تضمين أي من lily مرور الوقت.
وقفقاً لذلك» فإن خطوة إنشاء نماذج الخزان الواردة بالشكل 4 تحمل مرجعاً متشابهاً برقم 40 مع
خطوة الشكل 3 التي يمكن مقارنتها والتي ورد وصفها أعلاه. على نحو مشابه؛ فإن خطوة 44
sal أو التوقع الواردة بالشكل 4 تحمل مرجعاً متشابهاً مع خطوة الشكل 3 التي يمكن مقارنتها
والتي ورد وصفها أعلاه أيضاً تماماً مثل خطوة الحالة 46 لتحديث تقييمات نموذج الخزان.
أثناء الخطوة 54 فإن وحدة محاكاة الخزان النمطية (ص) يتم إعادة تشغيلها ويتم تحديث تقييمات 0 المسامية والإنفاذية ply على نتائج الخطوة 52. في الخطوة 56؛ يتم احتساب مجموعة من بيانات
مسح الخزان الأساسي العمودي لكل عضو توافق باستخدام المعامل الصخري المرن (م) من خلال
خواص المسامية والإنفاذية المحدّثة الناتجة عن الخطوة 54. ويتم تخزين مجموعة البيانات هذه
وكذلك بيانات الحقل (خزانات مسوحات مرور الوقت العمودية ( فى الذاكرة .
أثناء الخطوة 58؛ يتم توجيه وحدة محاكي الخزان النمطية (Ua) حتى وقت تجميع المسح باستخدام 5 شاشة المراقبة في الحقل. أثناء الخطوة 60؛ يتم احتساب مسح خزان عمودي باستخدام شاشة
مراقبة في خطوة محاكي خزان لكل عضو توافق. وتتضمن الخطوة 62 تحديد فارق مرور وقت بين
المحدد أثناء الخطوة 60. aig تضمين فوارق مرور الوقت التي تم ملاحظتها ومحاكاتها في طريقة
المعالجة مثل الفارق النسبي بين المسح الأساسي والمسح باستخدام شاشة مراقبة على النحو الذي 0 عبرت عنه المعادلة (25).
)25( المعادلة Time — lapse dif ference (%) = 1ooonttor Base)
أثناء الخطوة 64 يتم بعد ذلك دمج فارق مرور الوقت والخزان المتوقع اللذين قاما بمحاكاة كل
عضو توافق فى دورة مطايقة البيانات التاريخية بواسطة مرشح توافق كالمان (En KF) .
يتم تشويش البيانات الملاحظة (بيانات أداء الخزان ومرور الوقت ) أثناء الخطوة 64 باستخدام أخطاء جاوسية بواسطة انحراف معياري يحدده المستخدم (STD) وتم استخدام مريع نفس القيم هذه كتباينات معطاة للأخطاء الملاحظة في احتساب مصفوفة الكسب في المعادلة (22)؛ والتي تم افتراضها غير مرتبطة (أي قطر (ص) ). ويتم بعد ذلك احتساب مصفوفة كسب كالمان مع أخذ أداء الخزان المتوقع الذي تم إدخاله (WOPR 10/8110 (WCT) فارق مرور وقت كل عضو توافق ومصفوفة تباين على النحو الذي وصفته المعادلة (22). وبتم بعد ذلك استخدام كسب كالمان لتحديث متجه الحالة بواسطة المعادلة (21). أثناء الخطوة 66؛ يتم بعد ذلك sale) تشغيل وحدة محاكي الخزان النمطية (ص)؛ أو يمكن توقع إنتاج الخزان بواسطة المحاكي ply على حالات الخزان الأحدث والنموذج الصخري المرن المحدّث 0 (م). ويتم بعد ذلك تخزين البيانات التي تم إنشاؤها أثناء الخطوة 66 في ذاكرة نظام معالجة البيانات D والتي تكون متاحة أيضاً للعرض والتحليل من قبل مستخدمي نظام معالجة البيانات 0. بيانات نظام معالجة على النحو الموضح في الشكل 6؛ يتضمن نظام dallas البيانات 00 كمبيوتر 70 له معالج عُقد رئيسي 72 وذاكرة 74 مقترنة بالمعالج 72 لتخزين تعليمات التشغيل» سجلات المعلومات وقاعدة 5 البيانات الموجودة بداخلها. وقد يكون نظام معالجة البيانات (0 Ble عن معالج متعدد الذاكرات المركزية ومزود day مثل تلك التي تنتجها Advanced Micro i Intel Corporation ((AMD) Devices كمبيوتر HPC Linux cluster أو كمبيوتر مركزي من أي نوع تقليدي له قدرة مناسبة على المعالجة مثل تلك المتوافرة International Business Machines (sal (IBM) of Armonk, N.Y. أو مصدر آخر. وقد يكون نظام معالجة البيانات 0 Load عبارةً عن 0 كمبيوتر من أي نوع تقليدي ذي قدرة مناسبة على المعالجة؛ مثل كمبيوتر شخصي؛ كمبيوتر لابتوب» أو أي جهاز معالجة آخر مناسب. ويجب بالتالي الفهم بأن عدداً من أنظمة معالجة البيانات المتاحة تجارياً وأنواعاً من أجهزة الكمبيوتر يمكن استخدامها لهذا الغرض. يمكن وصول المعالج 72 إلى مشغلين أو مستخدمين من خلال واجهة مستخدم 76 ويكون متاحاً لعرض بيانات أو سجلات مخرجة لمعالجة النتائج التي تم الحصول عليها وفقاً للاختراع الحالي
باستخدام شاشة عرض مخرجات رسومية 78. وتتضمن شاشة عرض المخرجات 78 مكونات Jie طابعة وشاشة عرض مخرجات يمكنها توفير معلومات مخرجة مطبوعة أو صور مرئية في صورة رسومات بيانية؛ أوراق بيانات» صور رسومية؛ مخططات بيانات وما شابه ذلك كسجلات أو صور مخرجة.
تتضمن واجهة مستخدم 76 الكمبيوتر 70 أيضاً جهاز إدخال مناسب لمستخدم أو وحدة إدخال/إخراج متحكم فيها 80 لتوفير وصول مستخدم إلى سجلات بيانات ومعلومات تحكم أو وصول أساسية ولتشغيل الكمبيوتر 70. وتتضمن بيانات نظام معالجة D قاعدة بيانات أساسية 82 لبيانات خزان وبيانات مسح خزان عمودي Aaa في ذاكرة كمبيوتر» قد تكون Ble عن ذاكرة داخلية 74( أو خارجية؛ متصلة بشبكة؛ أو غير متصلة بشبكة على النحو المشار إليه في 86 في
0 خادم قاعدة بيانات مرتبط 90. يتضمن نظام dallas البيانات D زمز برنامج 92 مخزِّن في ذاكرة ثابتة 94 بالكمبيوتر 70. ويكون رمز البرنامج 92 وفقاً للاختراع الحالي في صورة تعليمات قابلة للعمل بالكمبيوتر تجعل معالج البيانات 70 يقوم بإجراء مطابقة بيانات تاريخية لبيانات مرور وقت بر عمودية باستخدام الترشيح المتوافق لكالمان وفقاً للاختراع الحالي بصورة سبق تحديدها.
5 تحتوي ذاكرة memory الكمبيوتر 74 أيضاً على تعليمات تشغيل dae بالكمبيوتر في الصورة الثابتة لمعامل مطابقة البيانات التاريخية (ح)؛ المعامل الصخري المرن (م)؛ وحدة محاكي الخزان النمطية (ص)؛ وأيضاً البيانات من قاعدة البيانات base 82 الجاري معالجتها بواسطة المعالج 12 يجب ملاحظة أن رمز برنامج program code 92 قد يكون في صورة رمز 383« (ale برامج
0 فرعية؛ أو لغات رمزية قابلة للتشغيل كمبيوتر توفر مجموعة محددة من العمليات المطلوبة والتي تتحكم في وظائف نظام dallas البيانات D وتوجه تشغيلها. ويمكن تخزين تعليمات رمز البرنامج 2 في ذاكرة 74 نظام معالجة البيانات 00؛ أو على قريص كمبيوتر؛ شريط مغناطيسي؛ مشغل ald صلبة تقليدي؛ ذاكرة قراءة إلكترونية؛ جهاز تخزين ضوئي؛ أو جهاز تخزين بيانات مناسب AT مخزِّن عليه وسط ثابت يمكن استخدامه بالكمبيوتر. ويمكن تضمين رمز البرنامج 92 أيضاً
— 8 2 — على جهاز تخزين بيانات Jie خادم server 90 كوسط ثابت قابل للقراءة بالكمبيوتر؛ على النحو المبين. يمكن أن يشتمل نظام معالجة البيانات D على سنتى بواز را مفردة ¢ أو مجموعة أجهزة كمبيوتر على النحو المبين في الشكل 6؛ بها ذاكرة كمبيوتر ومكونات أخرى تجعل من الممكن معالجة البيانات والحصول على البيانات المخرجة من البيانات المدخلة. ويعرف العنقود بأنه مجموعة من أجهزة الكمبيوتر؛ التى يطلق عليها عقد؛ مرتبطة عبر شبكة. Bale ما يتضمن العنقود عقددة واحدة رأسية أو رئيسية أو عقدتين nodes 72 يتم استخدامهما لمزامنة أنشطة العقد الأخرى؛ التي يُطلق عليها عقد processing nodes dallas 94. وتستبعد جميع Me المعالجة 94 نفس برنامج الكمبيوتر وتعمل بصورة منفصلة على أجزاء مختلفة من الشبكة التي تمثل الخزان. 0 البيانات التجريبية تم إنشاء المثال التالي بناءً على بيانات التخليق بغرض مقارنة إمكانية الطريقة عند مقارنتها مع طرق معتمدة (بيانات زلزالية رباعية الأبعاد ). وتم لهذا الغرض استخدام تجربتين متماثلتين يتمثل الغرض من هذه الدراسة في تقليل درجات عدم التأكد في تنبو الإنتاج التراكمي وفترة قمة 5 الإنتاج. ويعرف عدم التأكد في هذه الحالة ash الانتشار المتوافق في منحنى الإنتاج التراكمي وفترة قمة الإنتاج. وبتم أيضاً احتساب tad انخفاضات 451/15 من حيث المسامية والإنفاذية لتحديد نوعية التقييمات. نموذج مجال X& 40 خلايا بأبعاد 50 x 50 متر. lug سشمك الطبقة 25 متراً. Calling الخزان من حجر رملي غير مدمج . ويستخدم النموذ z مياه الغمر كاستراتيجية استعادة. ودتم التحكم في 0 الحقن عن طريق استبدال نسبة الفراغ. ويتم استخدام نمط ذات خمس بقع يمكن مقارنته بذلك المبين في الشكل 1 لإنتاج الخزان (خمس وسائل منتجة في جميع الأركان وحاقن واحد في المنتصف). لا يتم اعتبار سوى طورين فقط ألا وهما الماء والزيت. ang تحديد الظروف الأولية كظروف توازن للمحاكي. ولذاء فإن المحاكي يقوم باحتساب ضغط التوزيع الأولي ly على الضغط وعمق
— 2 9 —
البيانات وتماسات الزبت. ويفترض أن التشبع الأولي ثابت ومساوٍ للمياه الحبيسة بامتداد النطاق بأكمله. ويتم معالجة محاكى المائع كزيت ثابت. تم تجميع الخاصتين الجيولوجيتين (الإنفاذية والمسامية ) بصورة جيولوجية ثابتة على النحو الملاحظ في الشكلين و8. وتوجد مساحة عالية المسامية والإنفاذية على النحو الموضح في
الشكلين 7 و5 ‘ على الترتيب ‘ فى الجانب ١ لأيسر من الحقل فى حين أنه توجد مساحة منخفضة المسامية والإنفاذية في gia الجانب السفلي من الحقل. وبتم توزيع السمات توزيعاً تقريباً من خلال توزيع جاوسي (الشكلين 9 و0 1 ( . وتم الحصول على إنفاذية من خلال من خلال استخدام طريقة كريغ المشتركة باستخدام المسامية كمتغير ثانوي. وعليه فإن المضاهاة بين المسامية والإنفاذية توجد في النموذج الجيولوجي (الشكل 11). فيما يتعلق بهذه الدراسة المحددة - MRST
(Matlab Reservoir Software Tool) 0 تم استخدام صندوق أدوات مصدر محاكاة خزان مفتوح طورته SINTEF يتم تقييم أداء الخزان لمدة 16 عاماً باستخدام خطوات زمنية رقمية مدتها 30 يوماً. ويتم تلخيص المتغيرات التي تم استخدامها لإنشاء النموذج الحقيقي في الجدول 1. الجدول 1: تلخيص الخواص المستخدمة لإنشاء نموذج الخزان الضغط (المرجعي) 0 ميجا باسكال ’ | ’ > ’ | ’ > . لحيس
— 0 3 — تشبع cull غير القابل 0.2 للاختزال معدل الحقن بالماء 2000 م3/يوم يتم استخدام مسامية؛ تشبع؛ كثافة الموائع والصخور التي يتنبا بها المحاكي أو التي يتم الحصول عليها من النموذج الجيولوجي لاحتساب السمات الزلزالية. وتم استخدام الثوابت البتروفيزيائية في المحاكاة Al يتم الحصول عليها من (م) Holmes and A.
Holmes . (2005),Petrophysical Rock Physics Modeling: A Comparison Of The Krief and Gassmann Equations, and Applications To Verifying and Estimating 5 Compressional and Shear Velocities,presented at the 46th Annual Logging Symposium, SPWLA 46th Annual Logging Symposium, New Orleans: Society of Petroleum Well Log Analysts ويبلغ المعامل الحجمي للمصفوفة الصخرية Ks = 37.9 جيجا باسكال ومعامل القص Gs = 44 جيجا باسكال. dug المعامل الحجمي cll 0 والغاز Kwater = 3.05 جيجا ياسكال و- 0.43Koil جيجا باسكال على الترتيب. المعامل الحجمي ومعامل قص Kdry الصخري الجاف؛ /017© حسبما تم تقييمه باستخدام العلاقات التجريبية وفقاً Galmudi (1998), J .لا A.
Nur, 6. Mavko, J.
Dvorkin and "Critical Porosity: A Key To Relating Physical Properties To Porosity In .Rocks', The Leading Edge 17(3): 357-362 ¢ 2 ا = المعادلة )= 1( وا = Kary دلة (26) ¢ 2 Z) - 1( و = Gsar = Gary المعادلة )27( ]00111[ يتم تحديد المعامل الحجمي ومعامل قص الصخور الجافة الواردة في المعادلتين )26( و(27) بناءً على الاستقراء الخطي. فيما يتعلق بتراكمات الأحجار الرملية تبلغ المسامية الحرجة 6 7640.
— 1 3 — يتم بيان التأثير المجمع للموائع الصخرية Krpyig بواسطة علاقة Voigt SKyater + (1 — 5 1] = ك1 المعادلة )28( تبلغ كثافة مصفوفة الأحجار الرملية الصخرية = 2850prock كجم/م3؛ وكثافات الزبت والماء؛ على الترتيب؛ = 859poil كجم/م3 4 pwater = 1014 كجم/م3.
لا يتم تضمين dad اعتماد الضغط في هذه العلاقات؛ لأنه من غير المفترض تباينها تبايناً كبيراً طوال عمر الخزان نظراً لعملية استبدال نسبة الفراغ الجاري استخدامها لإنتاج هذا الخزان. وببلغ الضغط الأوليى 30 ميجا باسكال. يتم ملاحظة ضغط قاع الحفرة Well Bottomhole pressure (1//8110)؛ معدل إنتاج زيت البثر (WOPR) well oil production rate وماء البثر (WWCT) well water أثناء هذه
الدراسة كل 30 يوماً لكل بئر في النموذج لمحاكاة الظروف العملية. ويتم اشتقاق سمات مرور الوقت من خواص الخزان. ويتم الحصول على البيانات (الإنتاج أو سمات مرور الوقت ) وذلك بتقديم المحاكي في الوقت المحدد. بنهاية كل فترة نموذج يمكن توفير خطوة بيانات الإنتاج و/أو البيانات الزلزالية. على الرغم من ذلك» فإن البيانات الزلزالية يتم إنشاؤها مرتين فقط أثناء المحاكاة الكلية؛ قبل بدء الإنتاج وبعد فترة زمنية معينة؛ Jie متوسط العمر التقريبي لإنتاج الخزان وفقاً
5 لنموذج الدراسة. في الممارسة الحقيقية؛ فإن النموذج الفعلي لا يكون معروفاً. ولذا فإنه يجب تقييمه. وباستخدام أسلوب Monte Carlo تم إنشاء 80 نموذجاً لدراسة تأثير درجات عدم التأكد في حقول المسامية والإنفاذية في عمليات المحاكاة. وتم إنشاء توزيعات المسامية باستخدام المحاكاة الجاوسية التتابعية في حين أن الإنفاذية قد تم الحصول عليها باستخدام طريقة كريغ المشتركة. وتم استخدام عدد
0 محدود من النقاط من التوزيع الحقيقي في خطوة إعداد كريغ المشترك لتجميع المسامية (تمثل نقاط البيانات هذه بيانات السجلات المجمعة في كل بئر ). ولإنشاء الإنفاذية تم استخدام المسامية كسمة ثانوية فى عملية كريغ المشتركة. يكون تأثير درجات عدم التأكد في تعيينات المسامية والإنفاذية مسئولاً عن درجات عدم التأكد الضخمة فى الكمية الإجمالية للزيت التى يمكن استعادتها فى الحقل على النحو الملاحظ فى
— 2 3 — الشكل 12. الشكل 13 Ble عن رسم بياني لتنبؤ إنتاج الزيت وفقاً للنماذج. ويتم وبشكل فردي تمثيل أعضاء التوافق في 131. aug تمثيل القيم الحقيقية عند 132. ping تمثيل متوسط التوافق عند 133. منحنى احتمال probability curve 090 عند 134 P10 عند 135. وببلغ عدم التأكد في الإنتاج التراكمي حوالي 11 مليون برميل من الزيت؛ يتجاوز سعره حالياً في الأسواق 1 بليون دولار (الشكل 12). هناك عدم تأكد بدرجة كبيرة في قمة الزبت Load (الشكل 13). وتتراوح
قمم النموذج الحقيقية بعد 12 عاماً من الإنتاج مع عدم التأكد في التوافق الأولي من 9 إلى 14 عاماً. الغرض من هذه التجرية هو توفير قيمة أساسية للمقارنة. ما تزال أغلب صناعة الزبت والغاز
0 تستخدم فقط بيانات الإنتاج لإجراء مطابقة بيانات تاريخية؛ لذا يمكن أن يحدث تحسن كبير فى جودة مطايقة البيانات التاريخية وذلك بتضمين مجموعات بيانات إضافية فى عملية مطايقة البيانات التاريخية. تم وبشكل متتال تحديث التوافق الأولى الذي تم إنشاؤه حديثاً باستخدام 50145 (الشكل 4). في هذه التجرية؛ كانت 8 أعوام من بيانات الإنتاج Bile عن بيانات تاريخية متطابقة. ويتم تقديم
5 عمليات المحاكاة في الوقت المحدد وتضمين بيانات الإنتاج بنهاية كل خطوة تشابه زمني. ويتم إيضاح النتائج التي يتم الحصول عليها في الشكلين 14 و15؛ حيث يمثل الشكل الأول حقل الإنتاج التراكمي ويمثل الشكل الثاني معدل إنتاج الزيت في الحقل. wg إيضاح متوسط التوافق في الشكلين 14 و15 في 140 1505( على الترتيب في حين أنه يتم إيضاح أعضاء التوافق في 1 و151. وبتم بيان الحل الحقيقي في 142 و152. ويؤدي متوسط التوافق إلى تقليل تقدير
0 الإنتاج التراكمي (قيم .(forecast values ull يكون بالتالي المتغير الأكثر أهمية والذي يؤثر على أداء الخزان في هذا السيناريو بعينه هو توزيع المسامية. ويحدد توزيع المسامية المقدار الأولي للزيت أولاً في مكانه وموقعه؛ وعليه؛ فإنه يؤثر على إجمالي مقدار الموائع التي يمكن استعادتها من الحقل. وتؤدي الإنفاذية دوراً رئيسياً في إيضاح كيفية تحربك الموائع داخل الحقل ومدى سرعة استعادتها. ولكنه على مدار الوقت؛ فإن
— 3 3 — الإنفاذية لا تؤثر بدرجة كبيرة على إنتاج الزبت التراكمي في نموذج الدراسة هذا بسبب محاكى Jol عالى الجودة فى هذا السيناريو. بنهاية تجرية مطابقة البيانات التاريخية ما يزال عدم التأكد في فترة قمة الإنتاج والإنتاج التراكمي كبيرةً. من بين أساليب تحسين نوعية نموذج المحاكاة تضمين بيانات مرور الوقت في عملية مطابقة البيانات التاريخية. وبمكن استنتاج مقارنة نوعية المسامية والإنفاذية المقيّمتين من الشكلين 6 حيث يتم إيضاح المسامية والإنفاذية المقيِّمتين في الشكلين 7 و8 حيث يتم إيضاح الخواص الفعلية. مطابقة بيانات إنتاج تاريخية مشترك مع معاوقة مرور وقت صوتية تتمثل حالة تقنية الفن المستخدمة في الصناعة في استخدام بيانات الإنتاج ومرور الوقت الزلزالية 0 في ke مطابقة البيانات التاريخية. ويتم الحصول على البيانات الزلزالية في السطح وذلك باستخدام المصادر والمستقبلات في الحقل. يتم استخدام معادلات Gassmann (المعادلة 12 والمعادلة 14( والمعادلة 15 لمحاكاة المعاوقة الصوتية في كل خلية شبكة لكل التحويلات التي تراعي بعين الاعتبار تأثيرات إزاحة المائع على الخزان نظراً للإنتاج. ويتم إجراء المسح الأساسي قبل بدء الإنتاج wing إجراء اللمسح باستخدام 5 1 شاشة مراقبة بنهاية فترة مطابقة البيانات التاريخية. ودتم بعد ذلك تضمين فارق المعاوقة الصوتية النسبي (المعادلة 25) في حلقة مطابقة البيانات التاريخية مع بيانات الإنتاج. يتم إيضاح مخطط سير العمليات بغرض دمج البيانات الزلزالية الذي يتم استخدامه في عملية مطابقة البيانات التاريخية في الشكل 3. ويمكن أن يصل الفارق النسبي المتوقع في معاوقة مرور وقت الصوتية نظراً لتأثيرات الإنتاج إلى حوالي 965 طوال عمر إنتاج الخزان والذي يتجاوز عدم 0 التأكد المرتبط بإشارة مرور الوقت؛ بافتراض 962 في عمليات المحاكاة الخاصة بنا. وتم وعلى وجد أن تمثيل بيانات الإنتاج لفترة 8 أعوام كاف للحصول على نتائج معقولة؛. حيث تؤدي مطابقة البيانات التاريخية القابلة للمقارنة إلى تحسين بيانات تمثيل الإنتاج تلك التي يتم الحصول عليها لمدة 12 عاماً (الشكلين 28 و29). ويمكن ملاحظة توزيع المسامية والإنفاذية المقيّمتين بنهاية
— 4 3 — فترة مطابقة البيانات التاريخية في الشكلين 20 5 21 وتمثل السيناريو الأفضل الموجود في shal المسح الزلزالي الثاني بنهاية فترة الإنتاج الملاحظة. ومن خلال الحصول على هذا الفارق بين مسحين متتالين فإن التحسن يصل إلى أعلى درجاته. مطابقة بيانات إنتاج تاريخية ومرور وقت بئر عمودية ييوفر الاختراع Jal استخدام بيانات ji عمودية dead مخططات لتغييرات الموائع في الخزان. ولهذا الأسلوب عدة مزايا أفضل من قيم رصد مرور وقت زلزالية تقليدية. ويتمثل المخطط الأكثر أهمية في التكلفة للحصول على البيانات. ويكون تشغيل مسح حقل كامل أكثر AAS عدة مرات من تجميع البيانات في مواقع معينة فقط. وتعد القدرة على sale] الإنتاج Aaa رئيسية أيضاً. وتكون إعادة إنتاج إعداد رصد المسوحات الزلزالية عند السطح تحدياً ويمكنها أن يؤدي إلى إعاقة Leg 0 مرور وقت البيانات. ويمكن استخدام بيانات مرور وقت Jill العمودية في عدة صور عند shal مخطط سير عمليات؛ من بينها صورة زمن انتقال البيانات أو في صورة السمات الصوتية (مثل السرعة والمعاوقة على سبيل المثال ). يتم الحصول على بيانات إزاحة المائع Bile من زمن انتقال الأشعة بين المنتج والمحاقن. وتحتوي بيانات زمن الانتقال على معلومات حول حركة فياضان واجهة الماء. وبنطبق نفس الأمر على 5 1 السمات الصوتية (السرعة والمعاوقة ( . لهذه الطريقة عدة مزايا أكثر من إجراء رصد مرور وقت الزلزالية التقليدية. من بين الإجراءات الأكثر أهمية تكلفة الحصول على البيانات. ويكون تشغيل مسح حقل كامل أكثر AAS عدة مرات من تجميع البيانات فقط في مواقع معينة. وتعد القدرة على إعادة لإنتاج حالات مسح سطح سابق أيضاً مشكلة رئيسية. dang إعادة إنتاج إعداد رصد المسح الأساسي تحدياً Liars وبشكل شديد 0 إعاقة نوعية بيانات مرور الوقت التي يتم الحصول عليه. وتؤدي ميزة استخدام الآبار كنقاط ثابتة لتجميع البيانات إلى تفادي هذه المشكلة. ثمة ميزة أخرى للاختراع الحالي تتمثل في استخدام ترددات عالية لتصوير المنطقة الواقعة بين «LY تؤدي إلى الحصول على دقة أعلى. ويمكن أن تؤدي الترددات الأعلى أيضاً إلى التركيز على إزاحة المائع (Ally يسهل التأثير عليها. وتكون درجات عدم التأكد في البيانات أصغر بكثير.
(Sag أن يؤدي استخدام تصوير i عمودية إشعاعي طبقي إلى توفير تعيين سرعة مباشرة يمكن نمذجتها بعد ذلك باستخدام نموذج السرعة Biot وتؤدي هذه المزايا إلى إزاحة التغطية محدودة المساحة والمتاحة باستخدام مسح خزان عمودي. لإيضاح إمكانية هذه الطريقة فقد استخدمنا سرعة تصويرات شعاعية طبقية كبيانات مرور وقت.
وتم تشويش البيانات الملاحظة باستخدام أخطاء جاوسية لها الوسط صفر alu انحرافها المعياري 2 عن الإشارة (فارق مرور الوقت ) على النحو السابق وصفه (المعادلة 25). ويتم إيضاح نتائج التشابه في الشكلين 22 و23حيث يتم إيضاح عدم التأكد في الإنتاج التراكمي وفي فترة قمة الإنتاج على الترتيب. ويتم الحصول على تحسن كبير في نوعية التقييمات بواسطة التشابه المشترك لبيانات الإنتاج والبئثر العمودية. ويمكن مقارنة RRMS Und للمسامية المقيّمة لبيانات
0 التشابه المشترك للإنتاج ومرور وقت البئر العمودية الذي يمكن مقارنته مع إنتاج التشابه الذي يتم الحصول عليه ومعاوقة مرور الوقت الصوتية (السطح الزلزالي ) على النحو الملاحظ في الشكل 28. يمكن ملاحظة مقارنة نوعية المسامية والإنفاذية المقيِّمتين في الشكلين 24 5 25 حيث يتم إيضاح المتغيرات المقيّمة في الشكلين 7 و8 حيث يتم إيضاح المتغيرات الحقيقية. ويمكن ملاحظة مقارنة
5 كمية في الشكلين 28 و29. ويمكن ملاحظة التحسن الذي تم الحصول عليه عن طريق دمج بيانات مرور الوقت. ويحدث الاختلاف الرئيسي في خطوة زمن التشابه الأخير )8 أعوام ) حيث يتم دمج بيانات مرور الوقت. وتؤدي التحسينات في نوعية المسامية والإنفاذية اللتين تم استردادهما وذلك المتوقع إلى استخدام بيانات الإنتاج Jilly العمودية في مكان ما بين هذه التحسينات التي يتم الحصول عليها باستخدام بيانات الإنتاج ومرور الوقت (السطح الزلزالي ). ويجب ملاحظة أن
0 الطريقة المقترحة مخصصة للمساحات التي لا تكون إعادة تسوية السطح الزلزالي خياراً مناسباً لها. ولذا فإن استخدام بيانات مرور الوقت يمكن تحسين عملية مطابقة البيانات التاريخية بدرجة كبيرة. يمكن Lad الحصول على تحسينات كبيرة باستخدام البيانات الزلزالية Biblia (الموجات الزلزالية المسجلة). وبتطلب هذا البديل أدنى معالجة مسبقة ويمكن استخدامه بغرض الدمج المباشر للبيانات الزلزالية لبر عمودية في مخطط سير عمليات مطابقة البيانات التاريخية. ويتمثل التعديل
الوحيد المطلوب لمخطط سير العمليات في دمج وحدة نمطية متتبعة للأشعة؛ سيتم استخدامها مع المعامل الصخري المرن لمحاكاة الاستجابة الزلزالية للوسط. لإيضاح هذه الطريقة البديلة قمنا بتضمين بيانات انتقال-زمن إزاحة صفرية بطريقة مشابهة لمخطط سير العمليات السابق. ويتمثل الاختلاف الوحيد في تضمين نوع بيانات ll العمودية في عملية مطابقة البيانات التاريخية. وتكون بيانات انتقال-زمن الإزاحة الصفرية هي الزمن المطلوب للإشارة إلى الانتقال من المصادر إلى المستقبلات. وتم احتساب زمن انتقال الإزاحة الصفرية بناء على حزمة تعقب الأشعة. يتم إيضاح النتائج التي يتم الحصول عليها في السيناريو في الشكلين 26 و27. وليست التحسينات في مطابقة البيانات التاريخية بنفس أهميتها سابقاً لكنها كبيرة مقارنة بالقيمة الأساسية. وتشير 0 بيانات مرور الوقت التي يتم الحصول عليها في ظل هذه الظروف إلى حركة واجهة فياضان الماء» نظراً لزيادة التشبع بالماء من الحاقن ناحية المنتج. وعليه Lady يتعلق بالتطبيقات الحقيقية قد لا يتم السماح بتحديثات شديدة الدقة؛ على الرغم من ذلك فإنه يمكن الحصول على معلومات هامة؛ إزاحة فيضان celal) في سيناريوهات معينة قد قد يكون استخدام معادلات 68851071801 غير كاف. وبنطبق الأمر ذاته 5 عند استخدام ترددات عالية (أعلى من 100 هرتز ) في المسح Jl) لتصوير أحجار رملية مجمعة تجميعاً ضعيفاً على سبيل المثال. ولا تراعي معادلات Gassmann التخفيف بسبب الدفق اللزج. من الهام التركيز على أن مكون Vp المشتق من نموذج Biot يمثل حداً أعلى للتركيز على الترددات العالية. في السيناريوهات الحقيقية؛ يتم استخدام الترددات في تقنية التصوير هذه في 0 نطاق وسيط Bale بين 400 هرتز إلى 2.5 كيلو هرتز. فيما يتعلق ببعض أنواع الصخور يمكن ملاحظة تأثير تشتت السرعة حتى عند ترددات زلزالية» وهذا هو شأن الرواسب الرملية الحجرية على النحو الذي شرحه Masson, Y.
J., Pride, R.
S., Nihei, K.
T., 2006,Finite Difference Modeling Of Biot's Poroelastic Equations At Seismic
Frequencies,Journal Of Geophysical Research: Solid Earth )1978- (B10) 2012)111. للتغلب على هذه القيود؛ فإن المعامل يي يتم الحصول عليه من التصوير الإشعاعي الطبقي الزلزالي. ويؤدي ذلك إلى عدم الحاجة إلى عكس البيانات (العكس الزلزالي للحصول على المعاوقة الصوتية ). ويمكن استخدام مكون السرعة السريع؛ الذي يكون أكثر حساسية لإزاحة pill) كسمة بيانات مرور وقت. يمكن للاختراع الحالي؛ الاستفادة من معادلة طريقة نمذجة Biot من خلال استخدام بيانات بئر عمودية. وقد يكون الترددات المصدر المستخدمة لهذه المسوحات أعلى بكثير من تلك الترددات المستخدمة في مسوحات زلزالية عند السطح لإجراء مسح رباعي الأبعاد. ثمة ميزة إضافية في هذه 0 الحالة وهي جودة ودقة البيانات التي يتم توفيرها. عند الترددات المرتفعة؛ فإن مكون Vp لحقل السرعة يصبح أكثر حساسية لإزاحة المائع؛ الأمر الذي يؤدي إلى توفير معلومات أكثر حول إزاحة المائع في الخزان. وقد يمثل ذلك Loss للقبياس في تطبيقات عملية نظراً لنطاق الترددات المستخدمة في الدراسات الحقيقية؛ فيما يتعلق بأغلب الصخور لا يتم ملاحظة تأثير تشتت السرعة إلا في الترددات المعملية التي تتجاوز عدة ميجا هرتز. على الرغم من ذلك» فإن هذا الأسلوب ما يزال 5 يؤدي إلى الحصول على نتائج جيدة في تكوينات الصخور حيث يكون التردد الحرج منخفضاً Lo يكفي لتمكين ملاحظات تشتت السرعة في نطاق الترددات المصورة. يتم تلخيص mils التشابه التي يتم الحصول عليها باستخدام مكون السرعة السريع في الشكلين 30 و31. وتفترض عمليات المحاكاة lad منبهاً (STD) يبلغ 962. وتوفر تجارب البثر العمودية دقة بيانات كبيرة؛ حيث يكون عدم التأكد المتوقع في هذا السيناريو صغيراً. ويمكن ملاحظة جدوى 0 استخدام تجارب التردد العالي لمرور وقت Jill العمودية لتحسين نتائج مطابقة البيانات التاريخية في الشكل 32. الشكل 32 عبارة عن رسم مقارنة بياني للتحسن في تقدير المسامية وفقاً للسمة والهيئة الزلزالية التي يتم استخدامهما. ويمكن مقارنة أسلوب البئر العمودية مع مسح مرور وقت زلزالي كامل الحقل حيث يتم استخدام المعاوقة الصوتية كسمة زلزالية. فيما يتعلق بدرجات عدم التأكد الصغيرة في مجموعة البيانات فإن كمية البيانات الموجودة (مسح مرور وقت كامل الحقل ) 5 توفر معلومات I لكنه نظراً لهبوط نوعية مجموعة البيانات فإن تجارب ill العمودية تصبح
an أكثر .بالتالي» فإن طريقة الاختراع الحالي يمكنها توليد معلومات Jie تلك المستخدمة حالياً
لأغراض مطابقة البيانات التاريخية.
تتمثل المشكلة الأساسية التي تم حلها في تلك المشكلة التي مع رصد ومعالجة البيانات رباعية
الأبعاد في الظروف التي تنطوي على تحديات ( الخزانات الساحلية التي بها تعديلات على مدار
5 _الوقت في بيئة السطح (Ally تجعل من المستحيل إجراء إعادة تصوير زلزالي ) تحول دون إتاحة
البيانات رباعية الأبعاد بغرض استخدامها في دراسات مطابقة البيانات التاريخية للخزانات
الساحلية.
الخلاصة
تحتوي مجموعة بيانات مرور وقت البئر العمودية على معلومات حول حركة إزاحة المائع في 0 الوسط: الأمر الذي يجعل هذه البيانات مثالية لتطبيقات مطابقة البيانات التاريخية. ويكون
الحصول على مجموعة البيانات هذه أيسر وأقل تكلفة من السطح الزلزالي التقليدي.
يمكن إعادة إنتاج خطوة الرصد بسهولة؛ والتي Bale ما تكون غير ممكنة في المسوحات LI
عند السطح (الساحلية ). وتقل التكلفة أيضاً بدرجة كبيرة نظراً لتجميع البيانات فقط في مواقع
محددة. إضافة إلى (lly فإن مكانية الدقة العالية ( القطاع العمودي ) وحساسية البيانات لمحتوى المائع يسمحان بإنشاء نموذج أكثر تفصيلاً.
Ble على ذلك؛ تنقضي فترة رصد بيانات Jl) العمودية في الوقت المحدد. في نفس موقع
وباستخدام نفس التهيئة الأولية؛ فإنه يتم إجراء أكثر من مسح يكون كل مسح في أوقات مختلفة
بعد تحريك مائع dai لإنتاج الخزان. ويتم بعد ذلك تضمين فارق مرور الوقت بين المسوحات في
عملية مطابقة البيانات التاريخية. ويتم ذلك بصورة فعالة بواسطة مخطط سير عمليات مطابقة 0 بيانات تاريخية بناءة على الترشيح المتوافق لكالمان (ENKF) ويتم إنشاء نموذج بتروفيزيائي في
المعامل الصخري المرن لتوقع خواص الصخور (السرعة والمعاوقة الصوتية ) بناءً على خواص
الخزان (الضغط؛ التشبع؛ المسامية؛ الإنفاذية وغير ذلك حسب الحاجة) لأن هذه الخواص تتباين
أثناء إنتاج الخزان. ويستبدل النموذج البتروفيزيائي من خلال الاختراع الحالي معادلات
0 القياسية التي لا تراعي التخفيف والتشتت عند ترددات أعلى.
تستخدم طريقة de gana ENKF من التحويلات الجيولوجية لأخذ عدم التأكد الأولي في النموذج ومن خلال عملية عكس احتمالية (عكس (Bayesian أثناء تحديث ENKF يتم تصحيح المسامية؛ الإنفاذية؛ التشبع والضغط لمطابقة الإنتاج وبيانات مرور الوقت. وتكون المجموعة عبارة عن نماذج بيانات تاريخية متطابقة يتم إنتاجها. بالتالي يتم أيضاً توفير نطاق عدم تأكد لعمل
تموذج تنبؤ. (Sa تعيين سمة السرعة من خلال تصوير بر عمودية إشعاعي طبقي وتضمينها مباشرةً في مخطط سير عمليات مطابقة البيانات التاريخية. وليس هناك حاجة لإجراء عكس زلزالي للحصول على سمة المعاوقة الصوتية. ويؤدي ذلك إلى تقليل تكلفة العمليات الحسابية لمعالحة البيانات ودمجها في مخطط سير عمليات تشابه البيانات.
0 من بين الميزات غير المتوقعة التي يتم الحصول عليه من هذه الطريقة انتقال مشكلة مشتركة يتم مواجهتها أثناء تشابه البيانات الزلزالية رباعية الأبعاد باستخدام الترشيح المتوافق لكالمان. هناك مشكلة تتمثل في تجاوز الحد في تقديري المسامية والإنفاذية. وتكون البيانات الزلزالية ely الأبعاد كثيفة مكانياً في حين أن بيانات الإنتاج تكون قليلة. وتؤدي قلة كمية بيانات الإنتاج المتاحة لمطابقة بيانات تاريخية إلى مشكلة تجاوز الحد. باستخدام الطريقة الحالية فإن كمية البيانات
5 الزلزالية المستخدمة تكون أصغر عدة مرات؛ الأمر الذي يؤدي إلى معاوضة متوازنة بين مرور الوقت وبيانات الإنتاج. تم وعلى نحو كاف وصف الاختراع بحيث يتسنى للشخص ذي المهارة العادية إعادة إنتاج والحصول على النتائج المذكورة في الاختراع. وعلى الرغم من ذلك؛ فإن الشخص الماهر بمجال التقنية؛ بعد الاستفادة من الاختراع الوارد (lia قد يفهم تعديلات لم يرد وصفها في الطلب الوارد
0 هناء لتطبيقها على طريقة محددة؛ أو في أدائها واستخدامها؛ ويقتضي ذلك الموضوع المطالب بحمايته في عناصر الحماية التالية؛ إلا أن هذه التركيبات سيتم تغطيتها في نطاق الاختراع. ينبغي ملاحظة وفهم أنه يمكن إجراء تحسينات وتعديلات على الاختراع الحالي الموصوف أعلاه بالتفصيل دون الحيود عن فحوى أو نطاق الاختراع على النحو الوارد في عناصر الحماية الملحقة.
Claims (3)
- عناصر الحماية 1- طريقة لتعيين تغيرات المائع في خزان ساحلي onshore reservoir ينتج موائع هيدروكريونات hydrocarbon fluids من الآبار من خلال مطابقة بيانات تاريخية لنموذج خزان لموائع الخزان من الآبار في الخزان بناءً على الإنتاج الفعلي من الخزان على مدار الوقت وكذلك بناءً على سمة محددة واحدة على الأقل لتكوين خزان» حيث تشتمل على الخطوات: )0( إجراء مسح خزان عمودي زلزالي crosswell seismic survey أساسي بين الأبار فيالخزان قبل إنتاج الموائع من الخزان لتوفير مسح زلزالي أساسي base seismic survey من أجل مطابقة بيانات تاريخية؛ (ب) dallas المسح الزلزالي الأساسي base seismic survey في كمبيوتر من خلال shal الخطوات الأتية:0 (1) الحصول في الكمبيوتر على أوقات انتقال الطاقة الزلزالية seismic energy بين الآبار أثناء المسح الزلزالي الأساسي؛ )2( تنفيذ التصوير الشعاعي الطبقي tomographic العمودي في الكمبيوتر في أوقات الانتقال التي تم الحصول عليها للحصول على التصوير الشعاعي الطبقي الأساسي العمودي crosswell ¢baseline tomography(3) تحديد سمات تكوين الخزان من خلال التصوير الشعاعي الطبقي tomographic الأساسي العمودي؛ (ج) تحديد بعد إزاحة المائع displacement أنااآفي الخزان وانقضاء الوقت؛ واستنادًا إلى سمة تكوين الخزان الأساسي؛ المسح الزلزالي الاستقصائي monitor seismic survey العمودي بين الآبار في الخزان لتوفير مسح زلزالي استقصائي ¢monitor seismic survey0 ب(د) تحديد من خلال المسح الاستقصائي Monitor survey مقياس محذّث لسمة تكوين الخزان بعد إزاحة المائع؛ (ه) إجراء مطابقة بيانات تاريخية في معامل مطابقة البيانات التاريخية بالكمبيوتر من المقياس المحدث لسمة التكوين بعد إنتاج المائع من الخزان وانقضاء الوقت؛ وهو مقياس لتغيرات المائع في الخزان؛ و— 1 4 — (و) توفير القيمة المحدثة لسمة تكوين الخزان لضبط تعديل نموذج الخزان لتعيين تغيرات المائع في الخزان بناءً على القيمة المحدثة لسمة تكوين الخزان وبناءً على مطابقة البيانات التاريخية التي تم تنفيذها بعد إزاحة المائع displacement ءأنااآوانقضاء الوقت في الكمبيوتر. 2- الطريقة وفقاً لعنصر الحماية 1؛ lly تتضمن خطوة إجراء تنبؤ إنتاج خزان بالكمبيوتر باستخدام نموذج الخزان المعدل. 3- الطريقة وفقاً لعنصر الحماية 1؛ والتى تتضمن خطوة تخزين فى ذاكرة الكمبيوتر القيمة المحدّثة لسمة تكوين الخزان بعد إزاحة المائع fluid displacement وانقضاء الوقت. 4- الطريقة وفقاً لعنصر الحماية 1؛ Allg تتضمن خطوة تكون صورة مخرج من الكمبيوتر للقيمة المحدّثة لسمة تكوين الخزان بعد إزاحة المائع fluid displacement وانقضاء الوقت. 5 - الطريقة وفقاً لعنصر الحماية 1؛ حيث تتضمن من خطوة التصوير الشعاعى الطبقى 56 الاستقصائي العمودي خطوة تكوين نموذج سرعة Biot لبيانات مسح الخزان 5 العمودي الزلزالي 0818 crosswell seismic survey بناءً على بيانات التصوير الشعاعي الطبقي العمودي crosswell tomographic . 6 - الطريقة وفقاً لعنصر الحماية 1؛ حيث تتضمن خطوة تحديد القيمة المحدّثة لسمة تكوين الخزان بعد إزاحة المائع fluid displacement وانقضاء الوقت الخطوة إجراء الترشيح المتوافق لكالمان Ensemble Kalman 11161100 فى الكمبيوتر لبيانات سمات تكوين الخزان بعد إزاحة المائع fluid displacement وانقضاء الوقت لمواءمة نموذج الخزان. 7 - الطريقة وفقاً لعنصر الحماية 1؛ حيث تشتمل سمة تكوين الخزان على المسامية porosity 5 8 - الطريقة وفقاً لعنصر الحماية 1؛ Gua تشتمل سمة تكوين الخزان على الإنفاذية.permeability9 - طريقة منفذة بالكمبيوتر لتعيين تغييرات المائع في خزان ساحلي onshore reservoir ينتج موائع هيدروكريونات hydrocarbon fluids من خلال مطابقة بيانات تاريخية لنموذج خزان لموائع الخزان من الآبار في الخزان بناءً على الإنتاج الفعلي من الخزان على مدار الوقت slug 5 على السمة المحددة الواحدة على الأقل لتكوين الخزان بناءً على نتائج مسح خزان عمودي زلزالي crosswell seismic survey أساسي يتم إجراؤه بين الآبار في الخزان قبل إنتاج الموائع من الخزان لتوفير مسح زلزالي أساسي base seismic survey من أجل مطابقة البيانات التاريخية؛ والتي تشتمل على الخطوات التي يتم تنفيذها بالكمبيوتر: (أ) معالجة المسح الزلزالي الأساسي base seismic survey في كمبيوتر من خلال shal 0 الخطوات الأتية: )1( الحصول في الكمبيوتر على أوقات انتقال الطاقة الزلزالية seismic energy بين الآبار أثناء المسح الزلزالي الأساسي base seismic survey ؛ )2( تنفيذ التصوير الشعاعي الطبقي tomographic العمودي في الكمبيوتر في أوقات الانتقال التي تم الحصول عليها للحصول على التصوير الشعاعي الطبقي الأساسي العمودي obtain scrosswell baseline tomography 15 )3( تحديد سمات تكوين الخزان من خلال التصوير الشعاعي الطبقي tomographic الأساسي العمودي؛ (ب) تحديد بعد إزاحة المائع fluid displacement في الخزان وانقضاء الوقت؛ واستنادًا إلى سمة تكوين الخزان الأساسي؛ المسح الزلزالي الاستقصائي monitor seismic survey 0 العمودي بين الآبار في الخزان لتوفير مسح زلزالي استقصائي ؛ (ج) تحديد من خلال المسح الاستقصائي Monitor survey مقياس محدّث لسمة تكوين الخزان بعد إزاحة المائع fluid displacement ؛ (د) إجراء مطابقة بيانات تاريخية في معامل مطابقة البيانات التاريخية بالكمبيوتر من المقياس المحدث لسمة التكوين بعد إنتاج المائع من الخزان وانقضاء الوقت؛ وهو مقياس لتغيرات المائع في الخزان؛(ه) توفير القيمة المحدثة لسمة تكوين الخزان لضبط تعديل نموذج الخزان لتعيين تغيرات المائع في الخزان بناءً على القيمة المحدثة لسمة تكوين الخزان وبناءً على مطابقة البيانات التاريخية التي تم تنفيذها بعد إزاحة المائع fluid displacement وانقضاء الوقت في الكمبيوتر. - الطريقة sida) بالكمبيوتر computer implemented وفقاً لعنصر الحماية 9؛ والتي تشتمل على الخطوات التي يتم ننفيذها بالكمبيوتر » و إجراء تنبؤ لإنتاج من الخزان باستخدام نموذج الخزان الذي تم ضبطه. 1- الطريقة sida) بالكمبيوتر computer implemented وفقاً لعنصر الحماية 9؛ والتي 0 تشتمل على الخطوات التي يتم ننفيذها بالكمبيوتر: تخزين في ذاكرة الكمبيوتر القيمة المحدّثة لسمة تكوين الخزان بعد إزاحة المائع fluid displacement وانقضاء الوقت. 2- الطريقة المنفّذة بالكمبيوتر computer implemented وفقاً لعنصر الحماية 9؛ والتي 5 تشتمل على الخطوات التي يتم تنفيذها بالكمبيوتر: تكوين صورة مخرجة للقيمة المحدّثة لسمة تكوين الخزان بعد إزاحة المائع fluid displacement وانقضاء الوقت. 3- الطريقة المنكّذة بالكمبيوتر computer implemented وفقاً لعنصر الحماية 9( حيث 0 تتضمن الخطوة التي يتم تنفيذها بالكمبيوتر لتحديد lily من مسح التصوير الشعاعي الطبقي الاستقصائي العمودي الخطوة الآتية: تكوين نموذج سرعة Biot لبيانات مسح الخزان العمودي الزلزالي crosswell seismic survey ly crosswell seismic survey data على بيانات التصوير الشعاعي الطبقي الاستقصائي crosswell monitor tomography (sa «all .4- الطريقة المنقّذة بالكمبيوتر computer implemented وفقاً لعنصر الحماية 9 Gua تتضمن الخطوة التي يتم تنفيذها بالكمبيوتر لتحديد القيمة المحدّثة لسمة تكوين الخزان بعد إزاحة المائع fluid displacement وانقضاء الوقت الخطوة: إجراء الترشيح المتوافق لكالمان Ensemble Kalman filtering لبيانات سمات تكوين الخزان بعد daly المائع fluid displacement وانقضاء الوقت لمواءمة نموذج الخزان.5- الطريقة المنفّذة بالكمبيوتر computer implemented وفقاً لعنصر الحماية 9 Gua Jails سمة تكوين الخزان على المسامية porosity0 16- الطريقة المنقّذة بالكمبيوتر computer implemented وفقاً لعنصر الحماية 9 Gua تشتمل سمة تكوين الخزان على الإتفاذية permeability 7 - نظام dallas بيانات لتعيين تغيرات المائع في خزان ساحلي onshore reservoir ينتج موائع هيدروكريونات hydrocarbon fluids من الآبار من خلال مطابقة بيانات تاريخية5 لنموذج خزان لموائع الخزان من الآبار في الخزان بناءً على الإنتاج الفعلي من الخزان على مدار الوقت وكذلك ply على سمة محددة واحدة على BY) لتكوين خزان بناءً على نتائج المسح الزلزالي العمودي الأساسي الذي تم إجراؤه بين الآبار في الخزان قبل إنتاج الموائع من الخزان لتوفير مسح زلزالي أساسي base seismic survey من أجل مطابقة البيانات التاريخية؛ حيث تتضمن dallas البيانات معالج يقوم بتنفيذ معالجة البيانات ويشتمل على الخطوات:0 () معالجة المسح الزلزالي الأساسي base seismic survey من خلال إجراء الخطوات الآتية: )1( الحصول في الكمبيوتر على أوقات انتقال الطاقة الزلزالية seismic energy بين الآبار أثناء المسح الزلزالي الأساسي؛ (2) تنفيذ التصوير الشعاعي الطبقي العمودي في الكمبيوتر في أوقات الانتقال التي تم الحصول عليها للحصول على التصوير الشعاعي الطبقي الأساسي العمودي؛5 (3) تحديد سمات تكوين الخزان من خلال التصوير الشعاعي الطبقي tomographic الأساسي العمودي؛(ب) تحديد بعد إزاحة المائع fluid displacement في الخزان وانقضاء الوقت؛ واستنادًا إلى سمة تكوين الخزان الأساسي؛ المسح الزلزالي الاستقصائي العمودي crosswell monitor tomography بين HWY في الخزان لتوفير مسح زلزالي استقصائي monitor seismic ssurvey 5 (ج) تحديد من خلال المسح الاستقصائي monitor survey مقياس محدّث لسمة تكوين الخزانبعد إزاحة المائع fluid displacement ¢ (د) إجراء مطابقة بيانات تاريخية في معامل مطابقة البيانات التاريخية بالكمبيوتر من المقياس المحدث لسمة التكوين بعد إنتاج المائع من الخزان وانقضاء الوقت؛ وهو مقياس لتغيرات المائع في الخزان؛ و0 (ه) توفير القيمة المحدثة لسمة تكوين الخزان لضبط تعديل نموذج الخزان لتعيين تغيرات المائع في الخزان بناءً على القيمة المحدثة لسمة تكوين الخزان وبناءً على مطابقة البيانات التاريخية التي تم تنفيذها بعد إزاحة المائع fluid displacement وانقضاء الوقت. 8- نظام معالجة البيانات data processing system وفقاً لعنصر الحماية 17« والذييشتمل على المعالج الذي يقوم إجراء الخطوة: إجراء تنبؤ لإنتاج من الخزان باستخدام نموذج الخزان الذي تم ضبطه. 9- نظام معالجة البيانات data processing system وفقاً لعنصر الحماية 17« والذي يتضمن: ذاكرة تخزين الكمبيوتر القيمة المحدّثة لسمة تكوين الخزان بعد إزاحة المائع fluiddisplacement 20 وانقضاء الوقت. 0- نظام معالجة البيانات data processing system وفقاً لعنصر الحماية 17« والذي يتضمن: عرض تكوين صورة مخرجة للقيمة المحدّثة لسمة تكوين الخزان بعد إزاحة المائع fluiddisplacement وانقضاء الوقت.1- نظام معالجة البيانات data processing system وفقاً لعنصر الحماية 17؛ حيث يقوم المعالج في تحديد البيانات من التصوير الشعاعي الطبقي tomographic الاستقصائي العمودي بإجراء الخطوة: تكوين نموذج سرعة Biot لبيانات المسح الزلزالي gly على التصوير الشعاعي الطبقي الاستقصائي العمودي .crosswell monitor tomography 2- نظام معالجة البيانات data processing system وفقاً لعنصر الحماية 17؛ حيث يقوم المعالج في تحديد القيمة المحدثة لسمات تكوين الخزان بعد إزاحة المائع fluid displacement وانقضاء الوقت بإجراء الخطوة:0 إجراء الترشيح المتوافق لكالمان Ensemble Kalman filtering لبيانات سمات تكوين الخزان بعد إزاحة المائع fluid displacement وانقضاء الوقت لمواءمة نموذج الخزان. 3- نظام dallas البيانات data processing system وفقاً لعنصر الحماية 17؛ Cua Jails سمة تكوين الخزان على المسامية porosity4- نظام معالجة البيانات data processing system وفقاً لعنصر الحماية 17( Gus تشتمل سمة تكوين الخزان على الإتفاذية permeability 5- طريقة 5355 بالكمبيوتر لتحديث سمات التكوين لنموذج خزان لخزان ساحلي onshorereservoir 20 ينتج موائع هيدروكريونات hydrocarbon fluids من HWY) بناءً على بيانات إنتاج من الخزان الساحلي وبيانات سمات تكوين خزان يتم الحصول عليها من عمليات مسح خزانات عمودية زلزالية أساسية بين الآبار في الخزان في أوقات محددة أثناء الإنتاج؛ وتشتمل على الخطوات التي يتم تنفيذها بالكمبيوتر: (أ) تكوين مجموعة من المتوافقات الجيولوجية المحتملة لسمات التكوين Bly على نموذج الخزان في5 حالتها الحالية؛ (ب) التكرار في الوقت المحدد إلى زمن نموذج خزان أحدث؛(ج) تحديث بيانات سمات تكوين الخزان لمجموعة المتوافقات الجيولوجية المحتملة لسمات التكوين sly على بيانات الإنتاج قبل زمن نموذج الخزان الأحدث؛ (د) تقديم زيادة زمن من وقت نموذج الخزان الأحدث؛ (ه) تحديد في وقت الزيادة الموجهة مسح خزان عمودي لكل من مجموعة المتوافقات الجيولوجية المحتملة لسمات التكوين باستخدام نموذج الخزان المحدّث؛(و) تحديد اختلاف الانتقال بمرور الوقت لإجراء عمليات مسح الخزانات العمودية لكل من مجموعة المتوافقات الجيولوجية المحتملة؛ (ز) تحديد في وقت الزيادة الموجهة المتوافق الجيولوجي المحتمل باستخدام مرور الوقت خلال الانتقال الأقرب إلى زمن نموذج الخزان الأحدث؛ و0 (ح) تحديث نموذج الخزان بسمات تكوين المتوافق الجيولوجي المحتمل لمرور الوقت خلال الانتقال الأقرب إلى مسح الخزان العمودي الزلزالي crosswell seismic survey الأساسي الأحدث. 6- الطريقة المنقّذة بالكمبيوتر computer implemented وفقاً لعنصر الحماية 25؛ والتي تشتمل على الخطوات التي يتم ننفيذها بالكمبيوتر:5 إجراء تنب لإنتاج من الخزان باستخدام نموذج الخزان الذي تم ضبطه. 7- الطريقة المنقّذة بالكمبيوتر computer implemented وفقاً لعنصر الحماية 25؛ والتي تشتمل على الخطوات التي يتم ننفيذها بالكمبيوتر: تخزين في ذاكرة الكمبيوتر القيمة المحدّثة لسمات تكوين الخزان.8- الطريقة المنقّذة بالكمبيوتر computer implemented وفقاً لعنصر الحماية 25؛ والتي تشتمل على الخطوات التي يتم تنفيذها بالكمبيوتر: تكوين صورة مخرجة للقيمة المحدّثة لسمات تكوين الخزان.5 29- الطريقة المنفّذة بالكمبيوتر computer implemented وفقاً لعنصر الحماية 25 Gua تتضمن الخطوة التي يتم تنفيذها بالكمبيوتر لتحديد اختلاف الانتقال بمرور الوقت لإجراء عملياتمسح الخزانات العمودية لكل من مجموعة المتوافقات الجيولوجية المحتملة لسمات التكوين الخطوة التي يتم تنفيذها بالكمبيوتر: الحصول على أزمان انتقال طاقة زلزالية بين الآبار لكل من مجموعة المتوافقات الجيولوجية المحتملة لسمات التكوين؛ وshal 5 تصوير بئر عمودية إشعاعي طبقي على أوقات الانتقال التي تم الحصول عليها للحصول على بيانات fy عمودية باستخدام التصوير الشعاعي الطبقي tomographic لكل من مجموعة المتوافقات الجيولوجية المحتملة لسمات التكوين.0- الطريقة المنفّذة بالكمبيوتر computer implemented وفقاً لعنصر الحماية 29 حيث 0 تتضمن الخطوة التي يتم تنفيذها بالكمبيوتر لتحديد اختلاف الانتقال بمرور الوقت لإجراء مسح الخزانات العمودية لكل من مجموعة المتوافقات الجيولوجية المحتملة لسمات التكوين الخطوة الآتية: تكوين نموذج Biot de ju لبيانات مسح (HAN العمودي الزلزالي crosswell seismic zlsurvey data على بيانات البئر العمودية باستخدام التصوير الشعاعي الطبقي tomographic 15 1- الطريقة المنفّذة بالكمبيوتر computer implemented وفقاً لعنصر الحماية 25 حيث Jails سمة تكوين الخزان على المسامية porosity 2- الطريقة المنقّذة بالكمبيوتر computer implemented وفقاً لعنصر الحماية 25 حيث 0 تشتمل سمة تكوين الخزان على الإنفاذية permeability 3- نظام معالجة البيانات data processing system لتحديث سمات التكوين لنموذج خزان لخزان ساحلي Onshore reservoir يقوم بإنتاج موائع هيدروكريونات 10105 hydrocarbon من الآبار في الخزان بناءً على الإنتاج الفعلي من الخزان على مدار الوقت وبيانات سمات تكوين الخزان بناءً على نتائج مسح خزان عمودي زلزالي crosswell seismic survey يتم إجراؤهابين الآبار في الخزان في أوقات محددة أثناء or LY) حيث تتضمن معالجة البيانات المعالج الذي يقوم بإجراء خطوات معالجة البيانات: (أ) تكوين مجموعة من المتوافقات الجيولوجية المحتملة لسمات التكوين Bly على نموذج الخزان في حالتها الحالية؛ (ب) التكرار في الوقت المحدد إلى زمن نموذج خزان أحدث؛(ج) تحديث سمات تكوين الخزان لكل من مجموعة من المتوافقات الجيولوجية المحتملة لسمات التكوين بناءً على بيانات الإنتاج قبل زمن نموذج الخزان الأحدث؛ (د) تقديم زيادة زمن من وقت نموذج الخزان الأحدث؛ (ه) تحديد في وقت الزيادة الموجهة مسح خزان عمودي لكل من مجموعة المتوافقات الجيولوجية0 المحتملة باستخدام نموذج الخزان المحدّث؛ (و) تحديد اختلاف الانتقال بمرور الوقت لإجراء عمليات مسح الخزانات العمودية لعدد من المتوافقات الجيولوجية المحتملة؛ (ز) تحديد في وقت الزيادة الموجهة المتوافق الجيولوجي المحتمل باستخدام مرور الوقت خلال الانتقال الأقرب إلى زمن نموذج الخزان الأحدث؛ و5 تحديث نموذج الخزان بسمات تكوين المتوافق الجيولوجي المحتمل لمرور الوقت خلال الانتقال الأقرب إلى مسح الخزان العمودي الزلزالي crosswell seismic survey الأساسي الأحدث. 4- نظام معالجة البيانات data processing system وفقاً لعنصر الحماية 33 والذي يشتمل على المعالج الذي يقوم إجراء الخطوة:0 إجراء تنبؤ لإنتاج من الخزان باستخدام نموذج الخزان الذي تم ضبطه. 5- نظام معالجة البيانات data processing system وفقاً لعنصر الحماية 33 والذي يتضمن: ذاكرة تخزين الكمبيوتر القيمة المحدّثة لسمات تكوين الخزان.6- نظام معالجة البيانات data processing system وفقاً لعنصر الحماية 33« والذي يتضمن: عرض تكوين صورة مخرجة للقيمة المحدّثة لسمات تكوين الخزان. 7- نظام معالجة البيانات data processing system وفقاً لعنصر الحماية 33؛ حيث يقوم المعالج في تحديد اختلاف الانتقال بمرور الوقت من أجل عمليات مسح الخزان العمودي الزلزالي crosswell seismic survey لكل من مجموعة المتوافقات الجيولوجية المحتملة لسمات التكوين بإجراء الخطوة: الحصول على أوقات انتقال طاقة زلزالية بين الآبار لكل من مجموعة المتوافقات الجيولوجية المحتملة لسمات التكوين؛ و 0 إجراء تصوير Jy عمودية إشعاعي طبقي على أوقات الانتقال التي يتم الحصول عليها للحصول على عمليات مسح بيانات J عمودية باستخدام التصوير الشعاعي الطبقي 100009180116 لكل من مجموعة المتوافقات الجيولوجية المحتملة لسمات التكوين. 8- نظام معالجة البيانات data processing system وفقاً لعنصر الحماية 37؛ حيث يقوم 5 المعالج في تحديد الانتقال بمرور الوقت لعمليات مسح الخزان العمودي الزلزالي crosswell seismic survey لكل من مجموعة المتوافقات الجيولوجية المحتملة لسمات التكوين بإجراء الخطوة: تكوين نموذج Biot de ju لبيانات مسح (HAN العمودي الزلزالي crosswell seismic 38 لا507/6_بناءً على بيانات ull العمودية باستخدام التصوير الشعاعي الطبقي fomographic 0 9- نظام معالجة البيانات data processing system وفقاً لعنصر الحماية 33 حيث Jails سمة تكوين الخزان على المسامية porosity 5 40- نظام dallas البيانات data processing system وفقاً لعنصر الحماية 33 حيث تشتمل سمة تكوين الخزان على الإتفاذية permeability i : Ta J £ ; ع £ & 4 0 : 0 > i i > إ i 1 jt os £ i ام > i k ar 1 + ُ A EN XA 0 > 0 1 1 1 Th, عام ّ 3 ا 3 2 i 3 تت : 3 + 3 بل©> i } i yo TA ص م ْ ا i 3 ب i i ! i 3 a % i 3 I 1 i Me i i . o ; Co عي“ 1 انسلا et i 3 , . + i 5 i i i 3 3 » 3 i 3 ١ 3 i i i i 1 : x 3 § enn 8 ; £ £ \ ا ا a or 1 : i A a ل SE 1 EI رن نا اتات لاا( ep Ee ا سكي يدت eT ee SRR ا لتر توما | اليب Ea NEE لا | 7 لشي |:| | gs ا ley i TET 5 L Sa anal LL RRR = Fo " x سال سس مح يمره 7< مسح بات PTR i ! 0X 0 C Ec سيا اللي | اتا ا اام 1 i و a ed A SR y المي تح ييا 1 { Lor NN oe يه ا hl at ane et ane oe den ed § Ye ae Eas Fa : ا تتا ا wm mm © dm’ ven lem الور © الا ا افا 0 اليب لس اب mmm > Nn? an en dee 3 ام ER ¥ A eee hee a eee mae ere لج aren en erly cone الم coon ff Ae eer ee } Foran md nnd الك لقا لظ 0ج hed ee en aes ia eden Ca A de A Bows ee die Pom الا bb me هر see ee em ee see of a Le الب een od : المي wen east الي اليا لي ايا اير a had 2 net NT RE TELE J ا Fo a * oe ve Eo or 20 0 : ناا ri ا افلخ .سسا جم Tvs a 0 a Poe ا ل Fa eat od I» EAN Pe sna oR a Sd PENG a SEER pa RE a CGA شكل ؟—_ 5 2 —_ § ti 5 > : 4! إ : TT hemi .اا | | "ْ ضض 1 ْ v ( | ل : =— 3 5 — it 5 5A . \ | 2 = مستس ! - لجسي ل شكل ؛— 5 4 — YS { baad Aen Co + ada تمض es one a me em 1 ry 1 bi 2 للد ا | &Y a ] !١ الا ) lL اليا لبا[ i 1 ! ْ ١ 8 د Em RN I i :الاج ; Po i ْ ١ 0 ا o£ 0 0 - سسا ا I Plea عي 3 : 1 - تاتب حب ححا تونب wy — i Lohr | ؤ.
- 2 A م i i إ EE 2 ; i SAE ot : pe بيج م اس ابسحت 1 Sinise جين : rosea الي ٍ i ee rv " o ا ب - بت ب 0 ً اد إ ! 2 0 فم 1 Line ١ ١000 ا i ————————— i Bo co st sa sit sn anal saan dana ha sana an din sant صن د es o شكل a ¥ Vs ee 0 0 | ها 75 متسس | 84 . اداج || 23 ا Po AR vein , Ja يمسم | 0 ido Coven ae اف 5 NE $1] | | أ ل | ِ LT i ها 7 ب ¥Y لغلا ِ ا , 7 .ٍ لال 1 #8 £ emg 0 47 ١ شكل1 ع وجيت ع ORE aN 2 oY EERE . = + | SEES . § va Ne Shh as NE rn rare a . = ae CL a La ORR 3 EAE RA Tn RRR ENE 3 LR ; اا : Ee Rn Na Re 3 1 0 Nk a 1 ٍ > 0 | الم 1 0 CR Eo a A Hed 0 ١ 0" aa Sa SA a. 1 ا Ja a . Mo ¥ x متا اج a ae Ra a NX nt EE 5 N Yad Le Lo r 0" ا 8 ا ان NE $ RS : AEE Raa RN NR RN SR a Le ' tog Pon SER Na aN a NW HR Meo Loa Ni GN . 0 | i NR an EN اد 8 و oo Le Na . Hh Xe. ¥ . ف 0 0 BR ae a . JN RE NE RR a | 8 wo sili, 0 vy 1 oe Na Ne. go 3 . RR al 1 0 ب a aa Nn Nan LL a EB اها La NER 8 RRR N Rae Ny EN LL | 2 0 ١ a Th . : . Hl 4 FER - ’ 0 ض 0 ل 0 0 ااا TS La NN 0 ِ 0 ا 8 x FREER NR RR CE SRE aaa oo a a - La aa Na aan Th yy EE Na 1 SEES SR HERR a DN a Aa a SERN RR an 3 RE ne RR SRN Ra Sa = . | ل 0 9 a 8 Na Na NaN " ا 0 Nh ااا ا اا ال 2 . Ne ا TINA ERR 8 NNN Na EER 3 on 1 ro te ااا ب “le r= ا ا اا 8 ¥ LL = NN TRY SRL i] NN : 5 ? ال & شكل ٠ ل ال i - ا aa 1 جم TR =. i Sa CC ] x NR الجخ SEE ONAN 0 ا 2 : = 0 | ل i الا OR MRR a ا x aan a 8 RR aa 0 0 0 ah A WN [ X 8 ا : NR 0 ا ب oa Lv ; oo a pr B Lae BAAN wr FE "x & NL ow, ااا JE a me 28 § NN RE Le Ni a Th NR Nay a Sass a SEE NER Al | Lae fhm A HR 3 = Sf © ِ 0 ا EERE NRE RX La Re 8 RE x 8 AN اد ا ١ RR RR a oN = ااا : ER 1 Raia SE Ey LL . in LL LL RN aa NY © . SE aes SR SEES RR X NE N NR 0 NE : RN a EN اد SEE SE RE OR a NE an FE ا Y & ET ey 3 اا ] RR al aa RR EN a RN EE 2 A Na 2 - | ااا Yo «lo nN . © ann a : اا 1 Na Naa AE WN 2 . = Tue | £0 Ya Na Ne Na NE 3 LL FBل . RR CANN 0 aa nN RH a al i ٍ ل 8 Eg = 0 0 ب Na Ra SSR Nn Nn و f . . . Lo RRR Ny [ 0 اد 8 Co Tan RR 0 0 ا 0 ل ا ا ا ا ا RR ا : ب ا ااا اد i eR RAR 3 8 ل ا 0 ne te ve ” a = ٍ ا ا 8 1 LL RN ¥ ou ¥ Lo S ١ : 1 كد eu % ١ 5 x ea شتل ARe Yor Ld م اج > : al : أ لال 3 را Ee ا ta, Se EY VLA ee en Re Ty Shel E La of FRETS: Pol Ee ET RE oe PRE Ee ER ا ا eR ل تق د واوا A RT ا ميد ايا ارات الاي ال EAL | EET ET ART رع ال ا ل الا باق Lod Cee ee En SET A ال ا ا ا ل ا ا ال i Poa aes اا sand 1 3 الت يا لها اط ا ET ا حلا ا wou LS Sgn Te ما SL Sh 3 Lo = SSL eee a ال VN CPR ET TE eh 1 J ET LRT الا الس ل eT ال ا لخن ا أ حا Ye ا ا ا ET اح sin ا خا ا ل اك عات اي ا ل & oO be 3 3 = Ae AEN 2 : 3 0 ب 3 1 J - 3 اخ - ا ل ل اس ل يارت RE ال ع ا وك ليرا الا وا أ comme ل ا ا TE bens . ا Ee ا nk CT ا ل TE ER eT صقر ood ال ل UA TT ET nT Tn TE a - i § v i oy wv ow FN A YT YE YR ra 4 I< ES atamsasaRRA RAR : 0 غير Pret 3 0 الحا 1 بد ب 0 1 8 ا ان 1 جل لضي ا ار 3 TI. - Tal - toa To bon ٍ ++ ا ا اا 1 poe و عا وك اا الم ا 1 مم اط i Foodie 0 1 oe ¥ [- 1 Ey LY i 2 Sk Se ITT resend تر ل اللا رأ ] الم LER لد ا ال ا الو برا > | PETE ا See rn CERT Oe en 1 مت در ةا در Cn es i ss ot es 3 Sl RE Ss 0 1 Poon اك ا قا 0 ERS be Re ال م TE ا ا ال ع الاك ا , 1 | Ee ا ل ems i FIT i Re I Prost ei st een eT Te ] 4 J i SE SE Re i a x | SET ا Te ال ل 1 LIN wn EE اك اتج دا LT a eT الح | Dl AE io EE a a eat بر i EL ee TT Povo Ee en 1 Ln A EE RT TU 1 : [eS wo BU TR i Te لم Se mmm CD CE hl اية ا EE ee ee ل تا الع I CT En a eT ee j % CRE be LT a [ JH mrt i tao te crs ree Ra Ts i i 3 : 3 ? Td ) pres َ 1 الوا yo Tak es x ا 7 م ال Kas i * شكلسس Cn AAA = إن oF a Gees += NE Ce i Mo Ld مع 1 oH oo إْ مما ااي لاك ل ان يج ض ال الات ل 1 ل نََ FRX eet 3 4 ب | ٍ Say 5 a) 7 مط تا ا “5 . Co Sia ee : a ل ص ] ا الل ا SR “Ld 753 ل اخ ل ااي ض 5 الاقم a, RRA EN Sosa T الله re ل ال ل بين LEE ف Sih ae Fa SORE Bn ا So is Spree SR x FF cn ER EE Si ص ا اة wt ا الاش NE ER i | 0 CER : oe oY + 98 ا الاي = لا اي RS Bar ا ا Oh ASAT EET a ay hod i Cy RS | SOE | ¥ ْ ف ال الا يد 01 . ا ا RTRs wt E ’ Oh ض of Fy | , 01 * 15 i ض ١ > Yan ain : | $e Dee 2 : 7< ما 5 ما لام ْ شكل ٠١ 8 as ص ie aaa a a a a a a a a aa wl Wk 8 wd i Bact 3 i 2 aaa = 4 RN i 3 Nab lenis 4F . 0 88 } LE « }= Sa ا ا i ,4 i LG RRR TR AA \ 3 a 8" ; 1 ا ا poe : Pras ARIE re \ SS 1 : Ni Sa = حا أ ٍ EER esas oe x ا Cl : SR oN x = ب & ARNE EEN Sha _ | ; ااا i CARN Rn EEA £ om ااا ا 0 0 حمسي ايه ne sp Ae الت am SE ap 1 & أ afd | - ١ ١ ض | ا م لاسا ا : 1 7 Nos | * ol 5 ف ال 1 . لغ ْ الزمن Hy¥ 3 ما عا a aaa AAA الحا حححاتححح لحا Ws eons ea RR . : Tn : Ta NL LEE i Fay “سن ب ل لاا إٍْ - ل ل 0 ا es ne i . of EERE = gr Pree TNE Lo i i 23 N 3 NN 8 هي ا بح i £1 ERE & 1 SLA a Se om i HENAN Al Se 7 5 : الخ خخخ 3 TE YY لو be J Nana 8 A 4 8 : SIENNA =~ \ ORR : REE 2 ا ل إٍْ ّ 42 NRE صق اي WARNE نس إن 8# i NR a See TNE RNY 2 Ee ! HNN i Li SARE i a Naa XE FE BEER hE ; : Sosa i 3 re الوا إل حيبي الج اا ل ل
- 3 . ee SRNR RR ASE VEY EE TERRE » 3 تتا سس ا سس سس ساسا سا تب 4 فس مدر ¥ + 5 3 iw با 41 5% 4 we vo gat oS dy Da ١# شكل A Br reer مين اح 0 x LeBE . oe 8 حر ااي : التي مج ل N SR rn Py TR TREN )3.0 امس ا ا القن ل 1 8 = SNR a A اي ا ا ا ا ا ا د مدي RN ATARI ot 4 RE a .) ل ا الى مم ا ا ااي جيب ا ا ل لي RE 0 RARE pas SREY Ea ا i ال er REE i ERE ee Ng Bw SRE hay 0 #88 01 واج اانا Fa 5 0 ب & 07 : Po vik . 3] 2X . ot & etree) 8 Ye YY vi 3353 الزمن لأعرامع VE شكلBEE الت ست ا م ا Foes ona RR RS TEN ; aa ERTNE. ا ا ا ااا : oo VI NEY اس Se i 2 a ‘x ل RR R® ah oe i 33 0 ام د ا ل وا وا SEER ey FT AAR a i ANNE Nort i TEN RY NE = i ARR BR ? إْ Th wk 3 5 a ماك اله = rE. 0 3 NN a i لي تت الا ب 8 i oo ا i 3 با BRA ARE $ م اا« 3 fa . BR RN HANNE AER THERE Ei Sd 3 1 7 I i EY 5 5 A vd Ra اغا 5 لحان ا ري ني {hay Je 15 2X a aaa aw Plana اا ER 2 ANNE ER OR A ا ا ا ا La aaa aE NE * ام Ra LR Le Ce EER II RR aa ea Lo aa Na ee A A I EEN IAN SE NC A اا اI. Hl TURE NE UR Alanis Sean EN Nn Nh at ا ا ا RRS RRR a EERE 2 SEGRE A RR NN SR 88 Sy ¥ i Ae RR) Ala a Nn ا ROR Ost FETT aaa NERS ال الا a TR NE BI PNR RR RRRRE .__ ORL a aaa aa 8 ل SRE Ah RRR RA 2S ea Naa AR AR RE RS Ce AR REE NE aaa Fed EE a La NY Na Naas A RY Teal aan LL aR ا اا : ! 3 ¥ : : i mR ® 3 » 3 و *# ¥a Te ta Sud sty Fag A fel الزمن ٠١ شكلا ا an ل ا EE ro Soa A La La LL Fa 0et. NAAN MRE aaa SNARES 3 ا Chae Ca NN oa . - . 5 ا - to .- a Na a . aa Sa ae a 0 ل \ ya Sa a Shae Saad an A RR اا ae AN RN nN a . ا 1 aaa NEE aS nN N RN NE اا NR SHEER RRA SHED ENR RR NE N ha aE Lo Nn a Ne Sr La REE Naw = NE Le Se SN 3 8 ا ا Ff coo Na 3 ا 1 Laا . v Lo Ee aE RAE a x Na a a اا Ha RB Nh 3 \ ا : LL o wo CL Ch Na a Nh i LL Ly ts الجا ,م ERR اس x = ْ ً ٍ لا Ee 9 ¥ ; 5 ل F Sa fait لزمن (اغوام) ب 5 AY. ااا 8 : 1 FRR 'ْ SS ‘ rE ee Sa NE a = NS ا ا ا 6 إٍْ 3 Co DEES 5 1 i see 2 [pot : Sa = | & : 3 0 oF ) y 3 1 A | ب اب ان ب 4 & سسسٍيتتببتيت .& VE 4 ! ست 5% َي“ 3 اام ' ا 4 {alge Jaap te ob د 5 شكل YATH ww جح i i 3 3 i Yaa SIN 3 ni i |W 1 ا i = ا و امع a & i RR ® | a i i B YH 2 = i BW E 4 RE % E § Nn © kes we i Na i a [nn Co a RE Re i SN good : ea XY $ TA fe RY ءة 4 الزمن (اعواح1 . z 1 5 م 19 شكل أ ا ل ا ا تت م Mla Taras Lo BE ee 1 BUEN ar Se A PR RR ER ers a RE RE ARERR RR DE aN A a ا AN EE ER ae aa iV. Co REE ARR ATTHeR a ne 1 ل ا ا ا لاا ال aT ا Ba ا IR a SRNR eh لاا ARR ا Pee . Ni NRE ا AL aaa NE ae TA ae Le ae La ARTS An 8 ل الخد NN EE a : ¥ oo SENNA Naa X NaN ll 0 ERE Na EAE NN ER) Nh ا RR EN Lan Al aa AERO RRR RR RR: BNR fou SL Le La 77 Nae AEE an ARES ANY, TN RRR Ra SRR BN RN DN 8 A AR NE ER ARRAN RAR RN RAR SERENE an HE RRR خخ A A a an RD NN aR we. NEESER LL اا" الات TRE ا 2 Lo a الا SE REN SY : : : 3 3 1 } ¢ te ىذ «. TE YL we بج Ya شكلTTT Rai ai ae EE ا ا دج ] SN aE SE ا TH oe 2 ا ا ض CR a a Yow FN SER a TR 3 WN EAE EET EEE ahha ER XN RR ا ا La 2 La 0 NR a 0 ا اد ا د ا ‘ol a RT CE EA ERIN NN . Shree 8: : NRTYe . د ا Lo Re Laan RR Naa ME Naan _ ٠ :. Nn ا RE La AyLo . NN en ا ا ا re .. a a La Naa a ا Cl A ا ل اال ERE LL : اس د : ) ا 3 د 1 t % a yo RY LE a TE i ا الا 2 * الزمن (أعوام» YY شكل A I vd 8, LEO - saint d الا اي¥ .l Wa 1 8 3 RE Ry 3 د 5 = CAR NR Ah = by aE ERR +d, RRS Pa & = & " 0 4 أ 8 > 0 ّ 2# 3 0 ١ ء 8 3 الزمن لاعوا : ا vy شكلwpe ااا ل "0 مجح ةمج هج جح ما 1 : 1 "م ٍ حم : ض مك 3 7" © ha Ei Naa iv ENA wy 50 XN i £1 EN 1 ol a 5 NA | : ER 3 3 ميب ل ا ES 3 EN NE : ض : NER 0 ZL Sow dg a ia. ay aa Na SL Re 1 RE ادا ood ad 3 aE ا ا 1 RR 1 Saat \ ENN RIAA XI a i a 3 NR $ : 8 RE 5 ENR : : - : % % ا ! 8 & shia de 1 ٍ \ ض {at gst Yr a | م راو ادج 0 ارصن 3 al ع شكل YY ARON 1 8 TN EE TARRY aapg. XN Ta oR CHEER AN Re 3 San 0 : AAR Thee Dhan Ne J - . LL . . ا ا ااا ١ ER sa ا .و SATEEN He NE CoN : SN Lae Nan Lo ل ااا ا Ee oo CE . م 1 ye El \ La fa oe a 3 EES NE nN aa. a \ N 0 ل SEE Ly AUBIN ARG IR RN aR a ااا ا ا ا 8 LL Nan RN Le 5 ا oR _n VR NS + nn a Nn ND a SN TA a Ne ا NN 0 eal God . SR Yaa an . : ¥a& RRR RR TR RN 8 AA ARE Siang a ا ل الا 8 FE 8 Sala RN aS SRR aR a a Le . LL LN - RE EN TER NR NE Ge NN Ne ا - NN a NR a N Na SN RN 88 د EEA hn RN: a a aaa 8 x NN N a RR TN ass 8 RN N EERE Son aN Aa RAR DN . 3 LL ra . a TREE ANE ah TA LL 0 0 OER RE TE RR SER RR 8 0 ِ ا ا ا 5 La 0 3 ا 8 8 Shea RE God ARERR SEES aa ا Lo a RR SNE IE I RR 3 RX ا 0 0 a TN RN ا "0 iB a nu AR AR ا اد 8 i TREE LAN NE NER SRE SRE SRO PA .. ER La 0 3 § EERE Es a ا ا SEE 3 ب N i 7 و ? » ض or الزمن {Ras} | ا Agi} Ha Tore it 8 شكل Ye rE SS Le ] KE A ET I RR ER ER NE ® a Ll ا 0 AE TE aaa a NE EAR ER Nah. RRS Tas LL LL La : EE RR aR aR ae % RR RAR RN NN 1 ا الاي aay ا ل ا ا « a ا EA EE _ __ _ اإ_إؤ_ اا اا د اا ل ا ا : a EE TR RN RR LE اا LL haa a Sn LE Ee NE TR EE RT Re >, Ll NK Naa 3 ARR ARRY NORRIE 0 Re RARER الم Bl aa Daan Nee Laan Sas th wR CORTINA a RT aaa A ae LL 0 ا a EE RRs LA Thy SE Ye qe دي | *## .مج ؟ لكش م ٍ \ 3 { { ? 3 1 : { ¥ A 8 i 9 a % ordi amen pes الي Ry - 7 ae 4 BF rE. & ل ا & Fa 1 ا i : oF i = 1 & i LN i & i 3 La “oN 8 * X 8 Ya 1X 13 5 {sb} الزمن SE¥ + Rx { i { i i 1 ¥ XN eR RR vy nN { 1 ا 1 إْ FE إ 3 3 A ¥ ين وق _ t & ْ ' : NN i BRN ب Fan NG i NN & : aN و 1 Nan x | NN 1 م Braet الا | Nd ] 3 Xa aa i 1 RRA i . Tox الت الس اي 3 Med فقي - 1 3 : : ّ صقر * * Sh .ةا RY hE 85 الزمن زاعوام) ب 5 را = ايم له اتن ; اتات الحتام. 2 A سييست FLY blll العرضية سوست widely لماج § 3 ا سي ee ar و سانات Alt i والمحاوقة سس SUNT GGL vein, TS ال : ] | Rei جو urea ا I) PRE Vtg - 3 3 t 1 I ا = i i Th اليب لي Me, J SN » ب لحي > Amani) A BA of ال ا رج 3 3 X =3 ا x Fond 1 \ i | ’ 3 3 8 x لك No 1 3 0 i 0 py roe, N د ! By ا 3 لهي Py ® » ¥ لاا او ا ا ااا يال pps.ةق 4ق 0ة ا 5 + 8 ؟ + صقر yoy ا و ا الزمن (اعوام م ا ا8 . 1 Sdwy Ned FE . و اق الانتاج والييانات Sl A سحب بباناك الإتتاج ren 8 ل الإتتاج و ناتاتف ال Ald ا يا AY i By 8 ee 0 ال 4 goon = EL بيانات TREN والمعاوقة سيقت اس ًّ ا 1 ! ٍ 1 : 1 i i i لم48 4 +t 1 i 3 . 6 i 8 mE 3 i 0 4 ص § : 3 حب wR 3 5 it a i : 2% be 8 . 0 3 1 5 1 3 : ٍ راج ١ جا بي Tard i ايح يجيا i Noi Prone id 4 ا اك با i 8 i BN i د ng i 8 3 : 4 بد أي 7 o£ 3 7 3 5 i © 3 2 i i aE ATTY TT TTT TT yd ١ ١ aw خط دة١| 2 3 8% haa rox T Lm لارام Yen شكل 4؟ FEV 1 = rR & ' 3 ] 3 ] { ] 3 ] 3 ] 3 ] 3 ] 3 i } 8 yet i Cos cad ] E nee i RR Sr ER 5 اله Fa ! ,3 Allain 3 ا 8 ; os الج ا جا ا لي 1 ا 7 dove OER TRIER RR SE i : ا ب i i ا 0 ; > Fo | 4 \ 2 ; 3 i ان ; مه إْ & eat ’ i 3 2 نت = : = A | |3 . a i CE 3 Ci 3 Pe ْ ١ ا ال ma 0 سس سانل i A te ye vg £3 ig IN AG الرمن {play = 15 ¥ Resi ®YE ey og 1 ا . . [a i = 1 i ERE Yea ANN a i a EE i «AR NR SE Bie § NRE i SER 8 سان ا ل جح الم NN Fa 5:5 7 ا يد g Na ee 3 ARERR Nw 3 NR - i EN 5 Na i (od Nh Ae Sas A HN 2D SN : AER a 3 NIN 3 0 8 i \ NEN i AEN REE $e i 4 ا Sa : 4 4 ا ا RE BY 8 i سا ااا سو اا اال سق ASS 3 : : د جرف : ٍ ١ : ١ : ا - aK 3 3 & الك 477 1 5 58 SE i 0 + (Mh الزمن vy شكل ; x 3 ad dad ا Lad ا سييست قفي اكثر Xe مجع" الي ا الل ا 1 جما i es eed ee ] : 1 pata SN احا 3 Na iain. امع 1 اس لل خط 0 3 ي' i = : 3 ١ يخ ب سا0 ] ¥ £ ® “3X Hine vg > Siero 1 ] a 1 لس ا ب x Y noma. > 3 od senna x . wo 1 1 ا 7 > <4 5 3 3 1 ; إْ ْ تم 2 ] 3 Ya إٍ د + ا i ا ا ; الع bE j بي 1 } i a 3 ] ean AE جب جا تح * م 5 2# * وح & as CE EN EIS he 5) عدم الشاكد انقياسي ب | ارسجالحاضهة الهيلة السعودية الملضية الفكرية Swed Authority for intallentual Property pW RE .¥ + \ ا 0 § ام 5 + < Ne ge ”بن اج > عي كي الج دا لي ايام TEE ببح ةا Nase eg + Ed - 2 - 3 .++ .* وذلك بشرط تسديد المقابل المالي السنوي للبراءة وعدم بطلانها of سقوطها لمخالفتها ع لأي من أحكام نظام براءات الاختراع والتصميمات التخطيطية للدارات المتكاملة والأصناف ع النباتية والنماذج الصناعية أو لائحته التنفيذية. »> صادرة عن + ب ب ٠. ب الهيئة السعودية للملكية الفكرية > > > ”+ ص ب 101١ .| لريا 1*١ uo ؛ المملكة | لعربية | لسعودية SAIP@SAIP.GOV.SA
Applications Claiming Priority (2)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| US14/195,260 US10670753B2 (en) | 2014-03-03 | 2014-03-03 | History matching of time-lapse crosswell data using ensemble kalman filtering |
| PCT/US2015/016297 WO2015134186A1 (en) | 2014-03-03 | 2015-02-18 | History matching of time-lapse crosswell data using ensemble kalman filtering |
Publications (1)
| Publication Number | Publication Date |
|---|---|
| SA516371711B1 true SA516371711B1 (ar) | 2023-01-10 |
Family
ID=52633625
Family Applications (1)
| Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
|---|---|---|---|
| SA516371711A SA516371711B1 (ar) | 2014-03-03 | 2016-08-22 | مطابقة بيانات تاريخية لبيانات مرور وقت في بئر عمودية باستخدام الترشيح المتوافق لكالمان (ensemble kalman) |
Country Status (3)
| Country | Link |
|---|---|
| US (1) | US10670753B2 (ar) |
| SA (1) | SA516371711B1 (ar) |
| WO (1) | WO2015134186A1 (ar) |
Families Citing this family (16)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| WO2015191087A1 (en) * | 2014-06-13 | 2015-12-17 | Landmark Graphics Corporation | Gold data set automation |
| US20180231681A1 (en) * | 2014-09-30 | 2018-08-16 | King Abdullah University Of Science And Technology | Reservoir resistivity characterization incorporating flow dynamics |
| CA2997608C (en) * | 2015-10-14 | 2021-06-22 | Landmark Graphics Corporation | History matching of hydrocarbon production from heterogenous reservoirs |
| WO2018027003A1 (en) * | 2016-08-05 | 2018-02-08 | Chevron U.S.A. Inc. | System and method for petro-elastic modeling |
| GB2565913B (en) * | 2017-07-13 | 2020-06-24 | Schlumberger Technology Bv | Method for real-time interpretation of pressure transient test |
| US11126762B2 (en) * | 2018-02-28 | 2021-09-21 | Saudi Arabian Oil Company | Locating new hydrocarbon fields and predicting reservoir performance from hydrocarbon migration |
| US11719855B2 (en) * | 2018-11-29 | 2023-08-08 | Schlumberger Technology Corporation | Volumetric well production user interface components |
| US11125905B2 (en) | 2019-05-03 | 2021-09-21 | Saudi Arabian Oil Company | Methods for automated history matching utilizing muon tomography |
| CN110568498B (zh) * | 2019-07-23 | 2024-07-23 | 中国石油化工股份有限公司 | 一种井震匹配中的时移校正方法 |
| CN111062079B (zh) * | 2019-12-19 | 2022-03-08 | 重庆交通大学 | 基于自回归模型和高斯过程的桥梁概率损伤检测方法 |
| CN111856583B (zh) * | 2020-06-12 | 2022-08-05 | 中国石油天然气股份有限公司 | 基于孔隙度约束条件下的储层含水饱和度定量预测方法 |
| CN112051613B (zh) * | 2020-08-03 | 2023-09-26 | 中国石油天然气集团有限公司 | 混叠采集颤动时间生成方法及装置 |
| CN114508345A (zh) * | 2020-10-23 | 2022-05-17 | 中国石油天然气股份有限公司 | 测井信息预测方法和装置 |
| US12049820B2 (en) | 2021-05-24 | 2024-07-30 | Saudi Arabian Oil Company | Estimated ultimate recovery forecasting in unconventional reservoirs based on flow capacity |
| CN113900140B (zh) * | 2021-09-30 | 2022-08-23 | 中国石油大学(北京) | 一种基于时空组合的地震数据优化的方法及装置 |
| CN116738517B (zh) * | 2023-07-04 | 2024-07-26 | 中海石油(中国)有限公司深圳分公司 | 一种储层预测方法、装置、电子设备及介质 |
Family Cites Families (22)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| US20020013687A1 (en) * | 2000-03-27 | 2002-01-31 | Ortoleva Peter J. | Methods and systems for simulation-enhanced fracture detections in sedimentary basins |
| AU2002239619A1 (en) | 2000-12-08 | 2002-06-18 | Peter J. Ortoleva | Methods for modeling multi-dimensional domains using information theory to resolve gaps in data and in theories |
| AU2005259253B2 (en) | 2004-06-25 | 2008-09-18 | Shell Internationale Research Maatschappij B.V. | Closed loop control system for controlling production of hydrocarbon fluid from an underground formation |
| BRPI0611629B1 (pt) * | 2005-06-24 | 2018-01-02 | Exxonmobil Upstream Research Company | Método para determinar a permeabilidade de uma formação de sub-superfície de dados de registro sônicos e dados de registro de poço e para produzir hidrocarbonetos de uma formação de sub-superfície |
| US7584081B2 (en) * | 2005-11-21 | 2009-09-01 | Chevron U.S.A. Inc. | Method, system and apparatus for real-time reservoir model updating using ensemble kalman filter |
| GB0524134D0 (en) | 2005-11-26 | 2006-01-04 | Univ Edinburgh | Improvements in and relating to hydrocarbon recovery from a hydrocarbon reservoir |
| AU2007207497B8 (en) | 2006-01-20 | 2013-05-16 | Landmark Graphics Corporation | Dynamic production system management |
| US7620534B2 (en) | 2006-04-28 | 2009-11-17 | Saudi Aramco | Sound enabling computerized system for real time reservoir model calibration using field surveillance data |
| US7660711B2 (en) | 2006-04-28 | 2010-02-09 | Saudi Arabian Oil Company | Automated event monitoring system for online reservoir simulation |
| EP2118738A4 (en) | 2006-12-28 | 2014-07-02 | Chevron Usa Inc | METHOD, SYSTEM AND DEVICE FOR STORING HISTORIC COMPARISON PROGRAMS AND PREDICTION RELATING TO HYDROCARBON PITCHING RESERVOIR ROCKS USING APPROXIMATIONS FOR RESEMBLY FUNCTIONS |
| US8121790B2 (en) * | 2007-11-27 | 2012-02-21 | Schlumberger Technology Corporation | Combining reservoir modeling with downhole sensors and inductive coupling |
| US8255165B2 (en) | 2008-12-18 | 2012-08-28 | Exxonmobil Upstream Research Company | Method for predicting differences in subsurface conditions |
| CA2750926A1 (en) | 2009-01-30 | 2010-08-05 | Chevron U.S.A. Inc. | System and method for predicting fluid flow in subterranean reservoirs |
| US8526269B2 (en) * | 2009-02-03 | 2013-09-03 | Schlumberger Technology Corporation | Methods and systems for deploying seismic devices |
| US8451683B2 (en) | 2009-04-03 | 2013-05-28 | Exxonmobil Upstream Research Company | Method for determining the fluid/pressure distribution of hydrocarbon reservoirs from 4D seismic data |
| US8332154B2 (en) * | 2009-06-02 | 2012-12-11 | Exxonmobil Upstream Research Company | Estimating reservoir properties from 4D seismic data |
| WO2011037580A1 (en) | 2009-09-25 | 2011-03-31 | Landmark Graphics Corporation | Systems and methods for the quantitative estimate of production-forecast uncertainty |
| US8515721B2 (en) | 2009-10-01 | 2013-08-20 | Schlumberger Technology Corporation | Method for integrated inversion determination of rock and fluid properties of earth formations |
| US10338271B2 (en) * | 2010-12-09 | 2019-07-02 | Schlumberger Technology Corporation | Reservoir grid conversion for scaling strain |
| FR2970732B1 (fr) | 2011-01-20 | 2013-01-04 | IFP Energies Nouvelles | Procede pour mettre a jour un modele de reservoir en temps reel a partir de donnees dynamiques tout en conservant sa coherence avec les observations statiques |
| US10545260B2 (en) | 2011-04-15 | 2020-01-28 | Conocophillips Company | Updating geological facies models using the Ensemble Kalman filter |
| US9910938B2 (en) | 2012-06-20 | 2018-03-06 | Schlumberger Technology Corporation | Shale gas production forecasting |
-
2014
- 2014-03-03 US US14/195,260 patent/US10670753B2/en active Active
-
2015
- 2015-02-18 WO PCT/US2015/016297 patent/WO2015134186A1/en active Application Filing
-
2016
- 2016-08-22 SA SA516371711A patent/SA516371711B1/ar unknown
Also Published As
| Publication number | Publication date |
|---|---|
| US20150247940A1 (en) | 2015-09-03 |
| US10670753B2 (en) | 2020-06-02 |
| WO2015134186A1 (en) | 2015-09-11 |
Similar Documents
| Publication | Publication Date | Title |
|---|---|---|
| SA516371711B1 (ar) | مطابقة بيانات تاريخية لبيانات مرور وقت في بئر عمودية باستخدام الترشيح المتوافق لكالمان (ensemble kalman) | |
| US11073631B2 (en) | Selection of pick values for automated near surface analysis | |
| KR102020759B1 (ko) | Q-보상된 전 파동장 반전 | |
| Cannon | Reservoir modelling: A practical guide | |
| CN110031896B (zh) | 基于多点地质统计学先验信息的地震随机反演方法及装置 | |
| Koulakov | LOTOS code for local earthquake tomographic inversion: Benchmarks for testing tomographic algorithms | |
| SA520412321B1 (ar) | تحديد تفاوتات لسرعة كثبان رملية | |
| CN104755960B (zh) | 基于盆地建模对用于处理地震数据的速度模型的改进 | |
| US10365386B2 (en) | System and method for salt surface updating via wavefield redatuming | |
| NO335854B1 (no) | Automatisert system for modellering av flerverdihorisonter med forkastninger | |
| NO315445B1 (no) | Fremgangsmåte for fremstilling av minst ±n borehullsbane i et rom-tid-domene | |
| Chen et al. | 3D microseismic monitoring using machine learning | |
| Kolyukhin et al. | Seismic imaging and statistical analysis of fault facies models | |
| Hadavand et al. | A practical methodology for integration of 4D seismic in steam-assisted-gravity-drainage reservoir characterization | |
| US20200049844A1 (en) | Computer implemented method for improving a velocity model for seismic imaging | |
| CN109521470B (zh) | 分析地质构造对地震反演裂缝密度影响的方法 | |
| Yakovlev et al. | Moho depths and three-dimensional velocity structure of the crust and upper mantle beneath the Baikal region, from local tomography | |
| Crane | Approach and application of industry software to structural investigations in the subsurface of Mercury's thrust fault-related landforms | |
| Nosjean et al. | Statics: from imaging to interpretation pitfalls and an efficient way to overcome them | |
| Assunção et al. | A methodology to integrate multiple simulation models and 4D seismic data considering their uncertainties | |
| Xue et al. | Joint inversion of location, excitation time, and amplitude of microseismic sources | |
| Lehmann et al. | Synthetic ground motions in heterogeneous geologies from various sources: the HEMEW S-3D database | |
| CN111257969A (zh) | 一种断层控制下高精度速度建模方法及处理终端 | |
| Singh et al. | Implementing 4D seismic inversion based on Linear Programming techniques for CO2 monitoring at the Sleipner field CCS site in the North Sea, Norway | |
| Mitrofanov et al. | Structural decomposition of the wave field in the solution of inverse seismic problems |