WO2009027598A1 - Procede, programme et systeme informatique de conciliation de donnees de modele de reservoir d'hydrocarbure - Google Patents

Procede, programme et systeme informatique de conciliation de donnees de modele de reservoir d'hydrocarbure Download PDF

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power
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local
reservoir
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PCT/FR2008/000997
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Gérard MASSONNAT
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    • G01V2210/66—Subsurface modeling
    • G01V2210/663—Modeling production-induced effects

Definitions

  • the present invention relates to a method, program and computer system for reconciliation of hydrocarbon reservoir model data.
  • reservoir a sufficiently porous and permeable rock to be able to contain fluids (water, oil, gas). These rocks (limestone, dolomite, sandstone) are of economic interest if their volumes are sufficient and if they are covered by impermeable layers preventing the fluid from escaping.
  • a reservoir is for example a sedimentary deposit or a series of connected deposits which contains fluids (oil, gas, water ). These deposits include porous and permeable rocks within which fluids circulate. These fluids can eventually accumulate to form a deposit.
  • a “facies” is a category in which one can store a rock or ground, and which is determined by one or more lithologic characters (lithofacies) or palaeontological (biofacies). This term is also used to designate a category corresponding to a medium or a sedimentation domain.
  • the permeability of the rock determines its ability to let the fluid pass through it. Porosity is the percentage of empty space inside the rock and gives the volume of fluid that it can contain, hence its interest in oil exploration.
  • Permeability and porosity are two fundamental petrophysical properties that are sought to determine to describe the reservoir and its quality. These properties are not uniform throughout the reservoir, but depend on the geological structures that constitute it. It follows a heterogeneity of the reservoir. The knowledge of the reservoir implies the determination of such heterogeneities.
  • An objective of reservoir characterization is to describe as precisely as possible the petrophysical characteristics of the porous medium.
  • the characterization of a reservoir represents an economic stake important for a variety of reasons: it must, among other things, allow for a good estimate of the exploitable reserves and provide information for a better location of the exploitation wells.
  • the characterization thus makes it possible to offer decision support on the evolution of the development of the deposit and more generally, it allows assistance with respect to the exploitation of the deposit.
  • the techniques used to determine the characteristics of a deposit are based on geophysics, especially seismic, and geology.
  • the seismic provides mainly the shape of the deposit, sometimes also the variations of rock types and the limits between fluids (water, oil, gas).
  • Geology in particular sedimentology, defines the nature of the sedimentary deposits which are at the origin of the types of rocks (examples: sandstone, limestone, clay ...) present in the reservoirs.
  • exploratory or appraisal drilling is intended to better understand the reservoirs by taking real samples of rocks and fluids.
  • the data drawn from these boreholes are of different natures and correspond to different investigation volumes:
  • the cores make it possible to characterize the sedimentary nature of the rocks and their petrophysical characteristics (porosity, permeability measured in the laboratory).
  • the coring is an operation which consists, during a drilling, to take samples of land, either in the bottom of the hole, or laterally, that is to say from its walls.
  • Logs are indirect measurements of the nature of rocks and fluids in the immediate well environment. Logging consists of measuring, after or during drilling, the characteristics of the rocks crossed, using different probes. In general terms, logging refers to any recording of a characteristic of a geological formation traversed by a sounding as a function of depth. The logs complete the information from the cores, and is a smaller scale. For example, coring and logging techniques can be used to evaluate the permeability and small-scale porosity of a reservoir.
  • Well tests consist of evaluating the actual behavior of the reservoir during the production phase (pressure, flow, etc.). They make it possible indirectly to characterize the quality of the reservoir in a field of typically hectometric size around the wells.
  • Well testing has become a very effective means to determine the dynamic characteristics of complex reservoirs. These tests are based on measurements of falls and pressure build-ups related to the opening and closing of production valves. They make it possible to evaluate, for example, the apparent (or effective) permeability K of a reservoir.
  • Reservoir characterization also consists of a synthesis of all these data in order to provide the most accurate representation of the reservoir, both in terms of its extent and volume, and its "quality", ie to say its petrophysical characteristics.
  • This representation can serve as a basis for evaluating the development interest of the deposit concerned.
  • the geostatistical models used to represent the geological structure of the reservoir require a discretization consisting of a large number of meshes and cells in these meshes, the number of cells possibly reaching ten million.
  • the vertical correlation length (L v ) is obtained through a logarithmic representation of the local permeability.
  • the horizontal correlation length (L H ) is a more difficult data to measure, which is generally evaluated by the geologist.
  • the ratio L H / Ly is a measure of geostatistical anisotropy.
  • the populated models are used for flow simulations.
  • Scaling In order to perform flow simulations in a reasonable computation time, one practice is to construct a coarse simulation model, grouping cells into meshes and assigning to the meshes an equivalent property computed from the local properties. It is this operation that is called “scaling” (or “upscaling” in English). Scaling from a fine scale to a larger scale restricts the number of simulated cells. A reduced number of cells, after scaling, allows a faster calculation. Scaling is a known problem in the field of geostatistics; it is used in many applications (calculations of average grades of blocks in the mining sector, average porosities in the oil field, etc.).
  • the porosity is changed by simply taking the arithmetic mean of the porosities in the fine mesh.
  • the change of scale for permeability is not so simple.
  • the physical significance of the apparent or actual permeability is that of a coefficient in the Darcy equation.
  • the apparent permeability is the value of the homogeneous permeability that emerges in a large domain, while the local permeability is heterogeneous and on a finer scale.
  • the apparent permeability is not an additive quantity.
  • homogenized permeability is not necessarily the arithmetic mean of permeabilities.
  • a scaling method should ideally provide an apparent apparent (or effective) permeability, capturing fluid behaviors of the system at the cell (or fine mesh) level.
  • Different approaches to study the change of scale of the permeability have been proposed, we can for example consult the following publications:
  • the apparent permeability becomes a geometric mean of the local permeabilities. This formula assumes that the local permeability is isotropic and random.
  • the apparent permeability of a composite block is supposed to lie between the harmonic and arithmetic averages. This means that the exponent ⁇ must be between -1 and +1.
  • the problem of integrating the many data available and obtained at different scales arises. It is important to be able to reconcile or assess the suitability of different types of small-scale data so that we can then populate a reservoir (computer / digital) model.
  • the invention aims to solve this problem.
  • the invention is therefore particularly intended to propose a data reconciliation method of a hydrocarbon reservoir and, more generally, a method of operating a reservoir based on such a data reconciliation method.
  • this method should improve decision support tools based on the characterization of hydrocarbon reservoirs.
  • this method should facilitate the exploitation of a hydrocarbon reservoir.
  • it should also make it possible to determine which zones contribute to the flow in the column of the reservoir under investigation.
  • the method according to the invention comprises one or more of the following characteristics:
  • the apparent permeability value K H supplied is relative to a direction distinct from a direction of a well of the reservoir, for example a direction perpendicular to the direction of the well;
  • the supply step further comprises supplying a spatial correlation value Ly of the reservoir according to the direction of the well, the method further comprising a step of calculating a spatial correlation value L H in the direction of the Apparent K H permeability, from the power ⁇ # , expressed as a function of the spatial correlations Ly, L H ;
  • the power ⁇ is furthermore a function of the petrophysical kylk ⁇ anisotropy of the reservoir
  • the method according to the invention comprises a scaling step of local permeability values k ⁇ , based on the value of the calculated power; and boy Wut
  • the method according to the invention further comprises a step of estimating a characteristic of the reservoir, using a result of the step of scaling.
  • the invention also relates to a computer program product, the program comprising routines for executing the steps of the method according to the invention, when said program is executed on a computer.
  • the invention also relates to a computer system comprising a memory containing a program comprising routines for executing the steps of the method according to the invention, when said program is executed.
  • Figure 1 a flowchart of steps of a method according to one embodiment of the invention
  • FIG. 2A-C the implementation of an inversion scheme of a power average formula relating the apparent permeability K H to the local permeabilities via a power OL> H and the numerical calculation of a value of this power (O H ',
  • Figure 3 a diagnostic step relating to the power value &> # calculated
  • Figures 4 - 6 an example of implementation of the method according to the invention.
  • the invention broadly discloses a data reconciliation method for populating a hydrocarbon reservoir (computer) model.
  • a set of permeability values £ # , local of the reservoir and a value of a permeability
  • Apparent K H tank are provided.
  • the data provided is typically very large. It is then calculated a value of a power CO H , from a power average formula, linking the apparent permeability K H local permeabilities via the power ⁇ and previous values.
  • Using an analytical model simplifies the management of many local data.
  • the formula in question is somewhat diverted from its original purpose (ie the calculation of the apparent value) and only requires the calculation of a sum of the local data, each of these data being brought to the power co ⁇ -
  • the "computer cost" is modest and allows an effective management of these data, even in large numbers.
  • an inversion scheme of this formula is established, in order to calculate a value of the power. Then, the value of CO H calculated is compared to a value of reference and, based on this comparison, the data initially provided may be modified. The steps may possibly be repeated until a satisfactory data set, i.e. a conciliated data set, is obtained. These conciliated data can then be used to model a reservoir and to estimate its characteristics. The operation of the tank is ultimately facilitated.
  • FIG. 1 showing a flowchart of steps of the method according to one embodiment of the invention.
  • the flow chart shows a step S10 of supplying a set of local permeability values # # of the reservoir.
  • These data are for example obtained by coring and / or logging, as explained above.
  • These data are "small scale" data, the order of magnitude of the associated volume is for example of the order of 3 cm 3 .
  • this value of permeability is relative to a particular direction, distinct from a direction of a well of the reservoir, for example the direction perpendicular to the direction of the well.
  • values may be provided in one embodiment. These other values are, for example, the small-scale porosity values as well as an estimate of the average value of the ratio ky I k ⁇ (vertical and horizontal permeability measurements), this ratio measuring the petrophysical anisotropy of the reservoir.
  • step S22 a numerical calculation of a value of the power CO H -
  • the value of the power is calculated from a power average formula, for example the Alabert formula, that is: which relates the apparent permeability K H to the local permeabilities via the power CO H -
  • the calculation furthermore uses the set of local permeability values k ⁇ t and the value of the apparent permeability K H previously provided.
  • the formula in question does not serve here to evaluate the apparent permeability K H but to extract a value of the power CO H -
  • Various algorithm can be envisaged for the extraction of the value of the power ⁇ -
  • an inversion scheme of the power average formula will be explained below.
  • step S30 a comparison step (step S30) of the calculated power ⁇ is performed at a reference value at least. Typically, the membership of the value of the power O> H calculated at an interval is tested. This step is intended to establish a diagnosis of the calculated CO H power. In particular, the physical and geological coherence of the underlying model is analyzed. This will be detailed below.
  • the initial data set may need to be modified (step S20).
  • the modification in question can notably consist in excluding data according to a criterion, for example a statistical criterion.
  • This modification can still, at the extreme, consist of discarding a complete subset of data, such as data from a log, or from a reservoir area.
  • the algorithm then loops back to steps S22 and S30, until a satisfactory diagnosis is obtained, after which the modified set of small-scale permeability data is validated (step S40).
  • the program may in this respect include for example a support module or at least invite the user to check the data well and their interpretation (step S24).
  • the supply step (SlO, S 12) further comprises providing a spatial correlation value Ly of the tank, according to the well direction.
  • This correlation value Ly may for example be provided by the user or be calculated from the local data provided.
  • the goal is to be able to simply calculate a spatial correlation value L H in the direction of the apparent permeability K H , that is to say typically the horizontal direction.
  • the spatial correlation value L H is advantageously extracted from the power ⁇ > # , which can be expressed as a function of the spatial correlations Ly, L H - This results in a complete data set with respect to the statistical description of the reservoir. . This makes it possible to establish a diagnosis as to the heterogeneity of the reservoir.
  • the power ⁇ # can for example be expressed in the form: or the kylk ⁇ ratio being characteristic of the anisotropy of reservoir permeability.
  • the parameter a is therefore an anisotropy parameter.
  • the ratio kylk ⁇ expresses a mean value of the local data; this ratio is usually small (typically 0.01 ⁇ ky lk H ⁇ ). It should also be noted that the same scheme can be implemented with respect to the vertical permeability, in order to reconcile data relating to the direction of the well.
  • the diagram above when implemented for a particular direction (for example the horizontal direction), may advantageously be completed to extract data relating to another direction.
  • the method written above may further comprise a step of calculating a value of a power ⁇ y, distinct from CO H and relative to apparent vertical Ky permeability.
  • FIGS. 2A-C showing the implementation of a given inversion scheme of the power averaging formula. It is understood that other schemes may however be envisaged by the skilled person.
  • FIGS. 2A and 2B This is graphically represented in FIGS. 2A and 2B.
  • a corresponding value of the apparent permeability is calculated via the relation below. above.
  • a relation is then obtained from the only local data; therefore, the value of the apparent permeability supplied to the supply step is not used here.
  • a "theoretical" relation is then obtained, as shown in FIG. 2B. It is understood that the underlying algorithm does not need to effectively construct the curve, which is only shown to facilitate understanding of the invention. In practice, this relationship may consist of a series of values of K H associated with a series of values of the power ⁇ # , which can be noted in the form:
  • the series of values of K H to be calculated may be limited to a given interval, for example in the vicinity of the value of K H provided.
  • a power value associated with the nearest value of K H available in the series is determined. For example, when it is determined that the conditions ⁇ K H - K H K H - K Hk-x and K H ⁇ K H k ⁇ K u - K u are satisfied, then the value a> H k is returned. We then calculated a value ⁇ m of the power OL> H ( Figure 2C).
  • the series of values of K H may for example be interpolated by a polynomial of order all the more low as the data are dense, and therefore preferably of order one. The relationship can then be locally reversed.
  • the next step concerns the diagnosis relating to the value of the calculated power C H. This is now described with reference to Figure 3, illustrating a particular embodiment.
  • Two intervals are represented by distinct patterns on the curve of Figure 3.
  • the first represents an interval of values acceptable to the physical plane [0, 1], the second an interval of geologically acceptable values [0.5, I].
  • the values of the previous intervals concern the horizontal component &> # .
  • the interval [-1, 1] for the physical plane, and the interval [-1, 0] for the geological plane should be considered.
  • the value of ⁇ obtained previously is validated by comparing it with at least one reference value, for example here the acceptable upper bound. If the CO H value obtained is greater than 1, the local and / or apparent permeability data must be reviewed (according to the scheme proposed with reference to FIG. 1). The value of CO H obtained may, if necessary, be compared with other reference values, in order to further characterize the value obtained.
  • a power value obtained is between 0.5 and 1. This value is therefore validated both on the physical plane and on the plane. geological.
  • a validation of the value of GL> H obtained then leads to a validation of the set of local permeability values.
  • the hydrocarbon considered here is oil.
  • the available data are as follows (these data are partially illustrated in Figure 4):
  • the well was punctured at three different levels of the well.
  • the perforations in question are denoted PERFOl, PERFO2 and PERFO3 in the figure and the levels are marked in relation to the z axis, ordinate.
  • K H apparent permeability
  • ANNA1, ANNA2, ANNA3 and ANNA4 are labeled ANNA1, ANNA2, ANNA3 and ANNA4 in Figure 4.
  • the average viscosity of the oil is estimated at 4 cP (not shown).
  • the permeability was measured on the reservoir by the interpretation of the logs (also called WeIl Log).
  • the permeabilities & //, local are presented in the right part of the figure.
  • the step of supply Sl0 of a set of local permeability values k ⁇ t (or k their representation by a continuous function) has been performed and the step S 12 of a value of a permeability apparent K H of the tank.
  • the questions that one can ask oneself are the following ones: Can one put in coherence the data of the test of well with the local data
  • FIG. 5 illustrates these amplitudes in relation to the levels and perforations already shown in FIG. 4.
  • K H 16000 mD.Ft.
  • This interpretation is a usual technique known in the art: typically, the pressure derivative is used.
  • the permeability log modeled and provided for the study is also used as a small-scale permeability data for the calculation of the power coefficient.
  • step S22 a value of a power ⁇ , from the power average formula:
  • step S30 comparing (step S30) the calculated power ai ⁇ to a reference value.
  • the hypotheses confronted with each other, lead to invalid scenarios.
  • the average viscosity of the oil is estimated at 4.8 cP and the value of K H (from the test) is therefore reevaluated at 20,000 mD.Ft.
  • step S20 the modification (step S20 described above) of the values provided at the supply step has been carried out.
  • the new data is thus put into coherence by repeating the steps of the method according to the invention.
  • a coherent result is not obtained using the hypothesis of contribution areas, previously adopted (hypothesis C).
  • the value of the power coefficient ⁇ for each of the zones is not satisfactory (equal to approximately 0.33, which is not acceptable geologically).
  • hypotheses of contribution (hypothesis C) and fluid viscosity (4.8 cP) are clearly established, data on which it is still possible to test a sensitivity to obtain a coherent result is the local permeability log.
  • Step S 10 The three new small-scale permeability assumptions (-10%, -20%, and -30%) are provided (Step S 10).
  • step S22 it appears that a 10% decrease in the permeability log leads to a power coefficient below the acceptability threshold for each of the contribution zones (approximately 0.5), whereas 30% decrease leads to an invalid scenario (the power factor is greater than 1 in each zone).
  • a 20% decrease of the Log leads to a power coefficient of about 0.85, which, from a physical and geological point of view, is a coherent value.

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Abstract

La présente invention concerne un procédé, un programme et un système informatique de conciliation de données de modèle de réservoir d'hydrocarbure. Ce procédé, implémenté par ordinateur, comprend les étapes : - de fourniture (S10) d'un jeu de valeurs de perméabilités kHi, locales du réservoir et (S12) d'une valeur d'une perméabilité KH apparente du réservoir; et - de calcul (S22) numérique d'une valeur d'une puissance ωH, à partir : - d'une formule de moyenne en puissance, du type (Formula I) liant la perméabilité KH apparente aux perméabilités locales via la puissance ωH; et - du jeu de valeurs de perméabilités kHi locales et de la valeur de la perméabilité KH apparente; - de comparaison (S30) de la puissance ωH calculée à une valeur de référence; et - selon cette comparaison, de modification (S20) du jeu de données de perméabilité kHi locales.

Description

PROCEDE, PROGRAMME ET SYSTEME INFORMATIQUE DE CONCILIATION DE DONNEES DE MODELE DE RESERVOIR
D'HYDROCARBURE
La présente invention concerne un procédé, un programme et un système informatique de conciliation de données de modèle de réservoir d'hydrocarbure.
Les enjeux économiques liés à l'industrie pétrolière nécessitent de pouvoir décrire de façon réaliste la structure géologique des réservoirs d'hydrocarbures et les propriétés des roches qui les constituent. Par réservoir, on entend une roche suffisamment poreuse et perméable pour pouvoir contenir des fluides (eau, pétrole, gaz). Ces roches (calcaires, dolomies, grès) ont un intérêt économique si leurs volumes sont suffisants et si elles sont recouvertes par des couches imperméables interdisant au fluide de s'échapper. Un réservoir est par exemple un dépôt sédimentaire ou une série de dépôts connectés qui contient des fluides (huile, gaz, eau...). Ces dépôts comprennent des roches poreuses et perméables à l'intérieur desquelles les fluides circulent. Ces fluides peuvent éventuellement s'accumuler pour former un gisement.
Un "faciès" est une catégorie dans laquelle on peut ranger une roche ou un terrain, et qui est déterminée par un ou plusieurs caractères lithologiques (lithofaciès) ou paléontologiques (biofaciès). Ce terme est également employé pour désigner une catégorie correspondant à un milieu ou à un domaine de sédimentation.
La perméabilité de la roche détermine sa capacité à laisser passer le fluide à travers elle. La porosité est le pourcentage d'espace vide à l'intérieur de la roche et donne le volume de fluide que celle-ci peut contenir, d'où son intérêt en matière de prospection pétrolière.
La perméabilité et la porosité sont deux propriétés pétrophysiques fondamentales que l'on cherche à déterminer pour décrire le réservoir et sa qualité. Ces propriétés ne sont pas uniformes dans tout le réservoir, mais dépendent des structures géologiques qui le constituent. Il s'ensuit une hétérogénéité du réservoir. La connaissance du réservoir implique la détermination de telles hétérogénéités.
Un objectif de la caractérisation des réservoirs est de décrire le plus précisément possible les caractéristiques pétrophysiques du milieu poreux. Dans le cas de réservoirs d'hydrocarbures, la caractérisation d'un réservoir représente un enjeu économique important pour différentes raisons : elle doit notamment permettre une bonne estimation des réserves exploitables et fournir des renseignements pour une meilleure localisation des puits d'exploitation. La caractérisation permet donc d'offrir une aide à la décision sur l'évolution du développement du gisement et plus généralement, elle permet une aide en ce qui concerne l'exploitation du gisement.
Plus en détails, la compréhension d'un réservoir exige de bien connaître la nature des roches et des fluides qui le composent, les contraintes et les pressions auxquelles il est soumis, ainsi que sa structure et sa forme. Diverses technologies de caractérisation sont nécessaires pour accéder à cette connaissance. Parmi ces technologies, on peut distinguer des techniques de caractérisation expérimentales de techniques de caractérisation visant à l'interprétation des données expérimentales (interprétation, simulation, etc.).
Les techniques utilisées pour déterminer les caractéristiques d'un gisement ont pour bases la géophysique, en particulier la sismique, et la géologie. - La sismique fournit surtout la forme du gisement, parfois aussi les variations de types de roche et les limites entre fluides (eau, huile, gaz).
La géologie, en particulier la sédimentologie, définit la nature des dépôts sédimentaires qui sont à l'origine des types de roches (exemples : grès, calcaire, argile...) présents dans les réservoirs. Une étude détaillée du contexte sédimentaire permet de déduire des informations qualitatives et quantitatives sur l'extension et les hétérogénéités présentes dans les différents types de roches (faciès).
Au plan expérimental, des forages dits d'exploration ou d'appréciation ont pour but de mieux connaître les réservoirs en prenant de véritables échantillons de roches et de fluides. Les données tirées de ces forages sont de différentes natures et correspondent à des volumes d'investigation différents:
Les carottes, issues d'opérations de carottage, permettent de caractériser la nature sédimentaire des roches et leurs caractéristiques pétrophysiques (porosité, perméabilité mesurées en laboratoire). A cet égard, le carottage est une opération qui consiste, au cours d'un forage, à prélever des échantillons de terrains, soit dans le fond du trou, soit latéralement, c'est-à-dire à partir de ses parois.
Les diagraphies sont des mesures indirectes de la nature des roches et des fluides dans l'environnement immédiat des puits. Une diagraphie consiste à mesurer, après ou pendant un forage, les caractéristiques des roches traversées, à l'aide de différentes sondes. D'une manière générale, on appelle diagraphie tout enregistrement d'une caractéristique d'une formation géologique traversée par un sondage en fonction de la profondeur. Les diagraphies complètent l'information tirée des carottes, et concerne une échelle plus réduite. Les techniques de carottage et de diagraphies permettent d'évaluer par exemple la perméabilité et la porosité à petite échelle d'un réservoir.
Les essais de puits consistent à évaluer le comportement réel du réservoir en phase de production (pression, débit,...). Ils permettent de caractériser, de façon indirecte, la qualité du réservoir dans un domaine de taille typiquement hectométrique autour des puits. Les essais de puits sont aujourd'hui devenus des moyens très efficaces pour déterminer les caractéristiques dynamiques de réservoirs complexes. Ces essais reposent sur les mesures de chutes et remontées de pression liées à l'ouverture et la fermeture de vannes de production. Ils permettent d'évaluer par exemple la perméabilité apparente (ou effective) K d'un réservoir. La caractérisation des réservoirs consiste également à réaliser une synthèse de l'ensemble de ces données afin de constituer une représentation la plus exacte possible du réservoir, tant en ce qui concerne son extension et son volume que sa " qualité ", c'est-à-dire ses caractéristiques pétrophysiques. Cette représentation peut servir de base à l'évaluation de l'intérêt du développement du gisement concerné. Plus en détails, pour conduire l'exploitation d'un réservoir et prévoir son comportement dynamique en fonction de différentes conditions de production, on fait appel à des simulations numériques sur des modèles d'écoulements. Les modèles géostatistiques utilisés pour représenter la structure géologique du réservoir (perméabilité, porosité, etc.) requièrent une discrétisation constituée d'un nombre important de mailles et de cellules dans ces mailles, le nombre de cellules pouvant atteindre une dizaine de millions.
Ces modèles finement maillés sont peuplés de valeurs des variables pétrophysiques telles que la porosité et la perméabilité, en respectant le variogramme. Le variogramme est une fonction couramment utilisée en géostatistique, qui permet de quantifier l'hétérogénéité d'un phénomène. Il s'exprime au moyen de :
- la longueur de corrélation horizontale LH ; et
- la longueur de corrélation verticale Lv- La longueur de corrélation verticale (Lv) est obtenue grâce à une représentation logarithmique de la perméabilité locale. Par contre, la longueur de corrélation horizontale (LH) est une donnée plus difficile à mesurer, qui est en général évaluée par le géologue. Le rapport LH / Ly est une mesure de l'anisotropie géostatistique. Les modèles ainsi peuplés sont utilisés pour des simulations d'écoulement.
Cependant, le temps de simulation numérique croît exponentiellement avec le nombre de cellules dans le modèle, ce qui peut conduire à des temps de calcul très élevés pour des modèles très finement discrétisés.
Afin de réaliser des simulations d'écoulement en un temps de calcul raisonnables, une pratique consiste à construire un modèle de simulation grossier, en regroupant des cellules en mailles et en affectant aux mailles une propriété équivalente calculée à partir des propriétés locales. C'est cette opération que l'on nomme "changement d'échelle" (ou "upscaling" en anglais). Le changement d'échelle depuis une échelle fine à une échelle plus importante permet de restreindre le nombre de cellules simulées. Un nombre réduit de cellules, après changement d'échelle, permet un calcul plus rapide. Le changement d'échelle est un problème connu dans le domaine de la géostatistique ; il intervient dans de nombreuses applications (calculs de teneurs moyennes de blocs dans le domaine minier, de porosités moyennes dans le domaine pétrolier, etc.).
La porosité est changée en prenant simplement la moyenne arithmétique des porosités dans la maille fine.
Le changement d'échelle pour la perméabilité n'est pas aussi simple. La signification physique de la perméabilité apparente ou effective est celle d'un coefficient dans l'équation de Darcy. La perméabilité apparente est la valeur de la perméabilité homogène qui émerge dans un grand domaine, tandis que la perméabilité locale est, elle, hétérogène et à une échelle plus fine. La perméabilité apparente n'est pas une grandeur additive. En fait, la perméabilité homogénéisée n'est pas nécessairement la moyenne arithmétique des perméabilités. Il n'existe généralement aucun moyen d'obtenir analytiquement la valeur de la perméabilité effective. Il faut donc le plus souvent se satisfaire d'une valeur approchée de la perméabilité. Ceci a fait l'objet de nombreuses recherches dans le domaine de la simulation de réservoir. Une méthode de changement d'échelle devrait idéalement fournir une perméabilité apparente (ou effective) appropriée, capturant les comportements de fluides du système au niveau de la cellule (ou maille fine). Différentes approches pour étudier le changement d'échelle de la perméabilité ont été proposées, on pourra par exemple consulter les publications suivantes:
- Wen X.-H. et al. "High Resolution Réservoir Models Integrating Multiple- WeIl Production Data". SPE 38728, Annual Technical Conférence and Exhibition of the Society of Petroleum Engineers, SanAntonio, 1997; et
- Renard P., "Modélisation des écoulements en milieux poreux hétérogènes : calcul des perméabilités équivalentes". Thèse, Ecole des Mines de Paris, Paris, 1999. Parmi les techniques connues de changement d'échelle, on peut citer:
- les méthodes algébriques qui proposent des règles analytiques simples pour un calcul plausible des perméabilités équivalentes sans résoudre un problème d'écoulement; et
- les techniques numériques de changement d'échelle où, pour calculer la perméabilité équivalente, on est amené à résoudre les champs de pression P et de vitesse v d'un problème d'écoulement local ou global. Parmi les méthodes algébriques, la méthode de la formule de moyenne en puissance s'est avérée tout particulièrement efficace ; elle consiste à relier la perméabilité apparente (grande échelle) Ka une puissance ω via la formule:
Dans l'équation ci-dessus, quand ω = — 1, la moyenne en puissance se réduit à une moyenne harmonique, tandis que quand ω = 1, elle devient une moyenne arithmétique.
A la limite ω = 0, la perméabilité apparente devient une moyenne géométrique des perméabilités locales. Cette formule suppose que la perméabilité locale est isotrope et aléatoire.
La perméabilité apparente d'un bloc composite est censée se trouver entre les moyennes harmonique et arithmétique. Ceci signifie que l'exposant ω doit être compris entre -1 et +1.
En particulier, il a été proposé de relier la perméabilité K à la puissance ω via la formule:
Figure imgf000006_0001
où : Arctga ω ≈ ≤ π — Arctga
(voir par exemple Haas, A. and Noetinger, B. (1995) 3D Permeability Averaging for Stochastic Réservoir Modelling Constrained by WeIl Tests, Réservoir Description Forum. The Heriot-Watt and Stanford University, 10-14 Sept., Puebles Hydro, UK.). Cette relation est valide dans le cadre d'un modèle de variogramme exponentiel, et lorsque le milieu est infini par rapport à l'hétérogénéité.
On dispose in fine d'un grand nombre de données expérimentales pour caractériser un réservoir. Cependant l'échelle à laquelle sont obtenues les différentes données est très variable. Ainsi, on peut par exemple obtenir des valeurs de perméabilités locales, obtenues à l'échelle centimétrique sur des carottes de forage par exemple et donc caractéristiques de l'environnement immédiat du puits, et des valeurs de perméabilité globale, obtenues à grande échelle, lors de l'essai de puits par exemple.
Le problème de l'intégration des nombreuses données disponibles et obtenues à des échelles différentes se pose. Il est important de pouvoir concilier ou évaluer la pertinence de différents types des données à petite échelle afin de pouvoir ensuite peupler un modèle (informatique/numérique) de réservoir. L'invention vise à résoudre ce problème.
L'invention a par conséquent notamment pour but de proposer une méthode de conciliation de données d'un réservoir d'hydrocarbure et, plus généralement, une méthode d'exploitation d'un réservoir basée sur une telle méthode de conciliation de données. En tout état de causes, cette méthode doit permettre d'améliorer des outils d'aide à la décision basés sur la caractérisation de réservoirs d'hydrocarbures. In fine, cette méthode doit permettre de faciliter l'exploitation d'un réservoir d'hydrocarbure. De préférence, elle devrait aussi permettre de déterminer quelles sont les zones qui contribuent à l'écoulement dans la colonne du réservoir faisant l'objet d'une investigation.
Ce but est atteint grâce à un procédé de conciliation de données de modèle de réservoir d'hydrocarbure, implémenté par ordinateur, comprenant les étapes :
- de fourniture (SlO) d'un jeu de valeurs de perméabilités km locales du réservoir et (S 12) d'une valeur d'une perméabilité KH apparente du réservoir ; et
- de calcul (S22) numérique d'une valeur d'une puissance ωH, à partir d'une formule de I ι=N moyenne en puissance, du type KZ" = — x V kZ" , liant la perméabilité KH apparente
N tt ' aux perméabilités locales via la puissance ωπ et du jeu de valeurs de perméabilités km locales et de la valeur de la perméabilité KH apparente ;
- de comparaison (S30) de la puissance G>H calculée à une valeur de référence ; et - selon cette comparaison, de modification (S20) des valeurs fournies à l'étape de fourniture.
Dans des modes de réalisation préférés, le procédé selon l'invention comprend une ou plusieurs des caractéristiques suivantes :
- le procédé selon l'invention comprend en outre, avant l'étape de calcul, une étape de construction d'une relation K^" = f\\k^H ) ) à partir de la formule de moyenne en puissance et des valeurs de perméabilités km locales fournies, pour le calcul (S22) numérique de la valeur de la puissance ωπ ',
- la valeur de perméabilité KH apparente fournie est relative à direction distincte d'une direction d'un puit du réservoir, par exemple une direction perpendiculaire à la direction du puit ;
- l'étape de fourniture comprend en outre la fourniture d'une valeur de corrélation spatiale Ly du réservoir selon la direction du puit, le procédé comprenant en outre une étape de calcul d'une valeur de corrélation spatiale LH selon la direction de la perméabilité KH apparente, à partir de la puissance ω#, exprimée comme une fonction des corrélations spatiales Ly, LH ;
- la puissance ωπ est en outre fonction de l'anisotropie kylkπ pétrophysique du réservoir ;
. j- Arctga , LH
- la puissance CÛH s exprime sous la forme ωH = , ou a = —LL-χ π - Arctga Lv
Figure imgf000008_0001
le rapport kylkπ étant caractéristique de l'anisotropie pétrophysique ; - le procédé selon l'invention comprend en outre une étape de calcul numérique d'une valeur d'une puissance ωy, relative à une perméabilité Ky apparente verticale, la puissance ωy s'exprimant sous la forme ωv = aωH + b, où a et b sont des constantes ;
- le procédé selon l'invention comprend une étape de changement d'échelle des valeurs de perméabilités kπ, locales, basée sur la valeur de la puissance calculée ; et g
- le procédé selon l'invention comprend en outre une étape d'estimation d'une caractéristique du réservoir, utilisant un résultat de l'étape de changement d'échelle.
L'invention concerne également un produit de programme d'ordinateur, le programme comprenant des routines pour l'exécution des étapes du procédé selon l'invention, lorsque ledit programme est exécuté sur un ordinateur.
L'invention concerne encore un système informatique comprenant une mémoire contenant un programme comprenant des routines pour l'exécution des étapes du procédé selon l'invention, lorsque ledit programme est exécuté.
D'autres caractéristiques et avantages de l'invention apparaîtront à la lecture de la description détaillée qui suit des modes de réalisation de l'invention, donnés à titre d'exemple uniquement et en références aux dessins annexés, qui illustrent :
Figure 1 : un ordinogramme d'étapes d'un procédé selon un mode de réalisation de l'invention ;
Figure 2A - C : la mise en oeuvre d'un schéma d'inversion d'une formule de moyenne en puissance liant la perméabilité KH apparente aux perméabilités locales via une puissance OL>H et le calcul numérique d'une valeur de cette puissance (OH ',
Figure 3 : une étape de diagnostic relatif à la valeur de la puissance &># calculée ; et
Figures 4 - 6 : un exemple de mise en œuvre du procédé selon l'invention. L'invention concerne, dans ses grandes lignes, un procédé de conciliation de données destinées à peupler un modèle (informatique) de réservoir d'hydrocarbure. Un jeu de valeurs de perméabilités £#, locales du réservoir et une valeur d'une perméabilité
KH apparente du réservoir sont fournis. Les données fournies sont typiquement en très grand nombre. Il est ensuite procédé au calcul d'une valeur d'une puissance COH, à partir d'une formule de moyenne en puissance, liant la perméabilité KH apparente aux perméabilités locales via la puissance ωπ et des valeurs précédentes. Recourir à un modèle analytique simplifie la gestion des nombreuses données locales. La formule en question est en quelques sortes détournée de son objectif initial (c'est-à-dire le calcul de la valeur apparente) et ne requiert que le calcul d'une somme des données locales, chacune de ces données étant portée à la puissance coπ- Le "coût informatique" est donc modeste et permet une prise en charge efficace de ces données, même en grand nombre.
Typiquement, un schéma d'inversion de cette formule est établi, afin de calculer une valeur de la puissance. Ensuite, la valeur de COH calculée est comparée à une valeur de référence et, en fonction de cette comparaison, les données fournies initialement sont éventuellement modifiées. Les étapes peuvent éventuellement être répétées jusqu'à l'obtention d'un jeu de données satisfaisant, c'est-à-dire un jeu de données conciliées. Ces données conciliées peuvent alors servir à modéliser un réservoir et permettre d'en estimer des caractéristiques. L'exploitation du réservoir s'en trouve, au final, facilitée.
Afin de décrire l'invention plus en détails, on se réfère à présent à la figure 1, montrant un ordinogramme d'étapes du procédé selon un mode de réalisation de l'invention.
L'ordinogramme fait état d'une étape SlO de fourniture d'un jeu de valeurs de perméabilités £#, locales du réservoir. Ces données sont par exemple obtenues par carottage et/ou diagraphie, comme exposé plus haut. Ces données sont des données "à petite échelle", l'ordre de grandeur du volume associé est par exemple de l'ordre de 3 cm3.
Il est également fourni une valeur de la perméabilité KH apparente du réservoir, telle qu'obtenue par essai de puit, comme exposé plus haut. De préférence, cette valeur de perméabilité est relative à une direction particulière, distincte d'une direction d'un puit du réservoir, par exemple la direction perpendiculaire à la direction du puit.
Par ailleurs, outre des valeurs de perméabilité à petite et grande échelles, d'autres valeurs peuvent être fournies, dans un mode de réalisation. Ces autres valeurs sont par exemple les valeurs de porosité à petite échelle ainsi qu'une estimation de la valeur moyenne du rapport ky I kπ (mesures des perméabilités verticale et horizontale), ce rapport mesurant l'anisotropie pétrophysique du réservoir.
Il est ensuite (étape S22) procédé au calcul numérique d'une valeur de la puissance COH- La valeur de la puissance est calculée à partir d'une formule de moyenne en puissance, par exemple la formule de d'Alabert, soit:
Figure imgf000010_0001
laquelle lie la perméabilité KH apparente aux perméabilités locales via la puissance COH- Le calcul utilise en outre le jeu de valeurs de perméabilités kπt locales et de la valeur de la perméabilité KH apparente fournis précédemment. Contrairement à son propos initial, la formule en question ne sert pas ici à évaluer la perméabilité KH apparente mais bien à extraire une valeur de la puissance COH- Divers algorithme peuvent être envisagés pour l'extraction de la valeur de la puissance ωπ- En particulier, un schéma d'inversion de la formule de moyenne en puissance sera explicité plus bas.
Ensuite, il est effectué une étape de comparaison (étape S30) de la puissance ωπ calculée à une valeur de référence au moins. Typiquement, on teste l'appartenance de la valeur de la puissance O>H calculée à un intervalle. Cette étape a pour but d'établir un diagnostic de la puissance COH calculée. En particulier, la cohérence physique et géologique du modèle sous-jacent est analysée. Ceci sera détaillé plus bas.
En fonction de la comparaison précédente, le jeu de données initial peut être amené à être modifié (étape S20). Ceci est par exemple le cas lorsque le modèle sous- jacent n'apparaît pas cohérent au plan physique et géologique, à l'issue de l'étape de diagnostic. La modification en question peut notamment consister à écarter des données selon un critère, par exemple un critère statistique. Cette modification peut encore, à l'extrême, consister à écarter un sous-ensemble complet de données, telles que des données issues d'une diagraphie, ou issues d'une zone de réservoir. De préférence, l'algorithme reboucle alors sur les étapes S22 et S30, jusqu'à obtention d'un diagnostic satisfaisant, à l'issue duquel le jeu modifié de données de perméabilité à petite échelle est validé (étape S40).
On aboutit alors à un jeu de données conciliées, cohérentes avec la valeur de la perméabilité apparente (grande échelle) du point de vue du modèle analytique sous- jacent (c'est-à-dire la formule d'Alabert ici).
Ces données peuvent alors faire l'objet d'autres traitements, par exemple une étape de changement d'échelle des valeurs de perméabilités locales. Diverses techniques de changement d'échelle sont connues par ailleurs, en particulier des techniques algébriques ou numériques. Dans le cas présent, ce changement d'échelle peut s'appuyer sur la valeur de la puissance calculée. Ce changement d'échelle facilite à son tour d'autres calculs, effectués sur des tailles de mailles substantiellement supérieures aux volumes effectifs associés aux données locales. Les résultats issus de ces autres calculs permettent au final l'estimation de caractéristiques (notamment de rendement) du réservoir. L'exploitation du réservoir peut alors être basée sur de tels résultats. Les étapes décrites ci-dessus sont avantageusement réalisées au moyen d'un programme d'ordinateur (plus généralement un système informatique), lequel comprend des routines pour l'exécution desdites étapes. Parallèlement à la modification du jeu de données locales (étape S20), il convient de noter qu'en cas de diagnostic négatif, il est également parfois souhaitable de procéder à une vérification des données de puits (perméabilité apparente, zone de contribution). Le programme pourra à cet égard comporter par exemple un module d'assistance ou, tout au moins, inviter l'utilisateur à vérifier les données de puit et leur interprétation (étape S24).
De préférence, l'étape de fourniture (SlO, S 12) comprend en outre la fourniture d'une valeur de corrélation spatiale Ly du réservoir, selon la direction de puit. Cette valeur de corrélation Ly peut par exemple être fournie par l'utilisateur ou être calculée à partir des données locales fournies. Le but est de pouvoir calculer simplement une valeur de corrélation spatiale LH selon la direction de la perméabilité KH apparente, c'est-à-dire typiquement la direction horizontale. La valeur de corrélation spatiale LH est avantageusement extraite de la puissance α>#, laquelle peut être exprimée comme une fonction des corrélations spatiales Ly, LH- On aboutit ainsi à un jeu de données complet en ce qui concerne la description statistique du réservoir. Ceci permet d'établir un diagnostic quant à l'hétérogénéité du réservoir.
Pour ce faire, la puissance ω# peut par exemple s'exprimer sous la forme:
Figure imgf000012_0001
où
Figure imgf000012_0002
le rapport kylkπ étant caractéristique de l'anisotropie de perméabilité du réservoir. Le paramètre a est donc un paramètre d'anisotropie. Le rapport kylkπ exprime une valeur moyenne des données locales ; ce rapport est généralement petit (typiquement 0.01 < ky l kH < \). II convient par ailleurs de noter que le même schéma peut être implémenté en ce qui concerne la perméabilité verticale, et ce afin de concilier des données relatives à la direction du puit.
Alternativement, le schéma ci-dessus, lorsqu'il est implémenté pour une direction particulière (par exemple la direction horizontale), peut avantageusement être complété pour extraire des données relatives à une autres direction. Par exemple, le procédé écrit plus haut peut en outre comprendre une étape de calcul d'une valeur d'une puissance ωy, distincte de COH et relative à une perméabilité Ky apparente verticale. A cet effet, la puissance ωy est avantageusement exprimée analytiquement en fonction de ωπ, par exemple sous la forme (ùγ = aωH + b, où a et b sont des constantes. Les constantes a = -
2 et b = 1 conviennent tout particulièrement. Le découplage des puissances ωy I ωπ, permet d'appréhender plus facilement la réalité tri-dimensionnelle du réservoir et son hétérogénéité. On lui associe un découplage des perméabilité apparentes Ky I KH- La valeur calculée de ωy peut par exemple servir à calculer une valeur de la perméabilité
Ky apparente verticale. D'autres types de découplages peuvent cependant être envisagés.
Un mode de réalisation particulier va maintenant être décrit en référence aux figures 2A - C, montrant la mise en oeuvre d'un schéma d'inversion donné de la formule de moyenne en puissance. Il est entendu que d'autres schémas peuvent cependant être envisagés par l'homme du métier.
L'inversion de cette formule, liant la perméabilité KH apparente aux perméabilités locales via la puissance ωπ, doit permettre de calculer la valeur de la puissance ωπ- Elle comprend par exemple deux sous étapes. La première de ces sous étapes (illustrée par les figures 2 A - B) consiste à construire la relation K%" - /({&„" } J à partir des seules données locales. Lors de la deuxième de ces sous étapes, une valeur de la puissance est déduite de la relation obtenue ainsi que de la valeur de la perméabilité apparente fournie (figure 2C). Plus en détails, il est tout d'abord procédé à l'élaboration de la relation
KH" = f[{kH" },_, N ) à Partir de la formule d'Alabert, i.e. i I=JV
Ceci est représenté graphiquement aux figures 2A et 2B. Pour ce faire, partant d'un ensemble donné de valeurs possibles de la puissance ωπ, on calcule pour chacune de ces valeurs (par exemple 0.05, comme sur la figure 2A), une valeur correspondante de la perméabilité apparente, via la relation ci-dessus. Une relation est alors obtenue à partir des seules données locales; il n'est donc pas fait usage ici de la valeur de la perméabilité apparente fournie à l'étape de fourniture. On obtient alors une relation "théorique", comme représenté à la figure 2B. Il est entendu que l'algorithme sous-jacent n'a pas besoin de construire effectivement la courbe, celle-ci n'étant représentée que pour faciliter la compréhension de l'invention. En pratique, cette relation peut consister en une série de valeurs de KH associée à une série de valeurs de la puissance ω#, ce qui peut se noter sous la forme:
(K > KH, }> K2 > KH2 }>-, K, , KHκ }(
Le cas échéant, la série de valeurs de KH à calculer peut être limitée à un intervalle donné, par exemple au voisinage de la valeur de KH fournie.
Ensuite, partant de la valeur de KH fournie, on détermine une valeur de puissance associée à la plus proche valeur de KH disponible dans la série. Par exemple, lorsqu'il est déterminé que les conditions \KH - KH KH - K Hk-x et KH ~ KHk < Ku — K u sont satisfaites, alors la valeur a>Hk est renvoyée. On a alors calculé une valeur ωm de la puissance OL>H (figure 2C).
Alternativement, la série de valeurs de KH peut par exemple être interpolée par un polynôme d'ordre d'autant plus bas que les données sont denses, et donc de préférence d'ordre un. La relation peut alors être localement inversée.
L'étape suivante concerne le diagnostic relatif à la valeur de la puissance CQH calculée. Celui-ci est à présent décrit en référence à la figure 3, illustrant un mode de réalisation particulier.
Deux intervalles sont représentés par des motifs distincts sur la courbe de la figure 3. Le premier représente un intervalle de valeurs acceptables au plan physique [0, 1], le second un intervalle de valeurs acceptables au plan géologique [0.5, I]. Les valeurs des intervalles précédents concernent la composante horizontale &>#. En ce qui concerne la composante verticale coy, il convient de considérer l'intervalle [-1, 1] pour le plan physique, et l'intervalle [-1, 0] pour le plan géologique.
On valide par exemple la valeur de ωπ obtenue précédemment en comparant celle-ci à au moins une valeur de référence, par exemple ici la borne supérieure acceptable. Si la valeur de COH obtenue est supérieure à 1, les données de perméabilité locales et/ou apparente doivent être revues (selon le schéma proposé en référence à la figure 1). La valeur de COH obtenue peut, le cas échéant, être comparée à d'autres valeurs de référence, afin de caractériser plus avant la valeur obtenue.
En particulier, il peut être testé si cette valeur est acceptable au plan géologique et physique. Dans l'exemple de la figure 3, une valeur de puissance obtenue est comprise entre 0.5 et 1. Cette valeur est donc validée à la fois au plan physique et au plan géologique. Une validation de la valeur de GL>H obtenue entraîne alors une validation du jeu de valeurs de perméabilité locales.
Dans ce qui suit, il est présenté un exemple d'étude relative à la mise en cohérence et l'intégration de données de perméabilité à différentes échelles, en relation aux figures 4 - 6.
L'hydrocarbure considéré ici est de l'huile. Les données disponibles sont les suivantes (ces données sont partiellement illustrée à la figure 4):
Le puits a été perforé à trois niveaux différents du puit. Les perforations en question sont dénotées PERFOl, PERFO2 et PERFO3 sur la figure et les niveaux sont repérés en relation à l'axe z, en ordonnée.
L'essai de puits réalisé a tout d'abord donné lieu à une valeur globale de la perméabilité KH apparente (ci-après KH) de 16000 Md.Ft, avec les unités usuelles.
Quatre niveaux de réservoirs sont envisagés, lesquels peuvent être concerné par l'essai de puits : ces niveaux sont intitulés ANNAl, ANNA2, ANNA3 et ANNA4 sur la figure 4.
La viscosité moyenne de l'huile est estimée à 4 cP (non représenté).
La perméabilité a été mesurée sur le réservoir grâce à l'interprétation des diagraphies (dénommées également WeIl Log). Les perméabilités &//, locales sont présentées sur la partie droite de la figure. On désigne par k la représentation comme une fonction continue de ces valeurs.
Ainsi, à ce stade, on a réalisé l'étape de fourniture SlO d'un jeu de valeurs de perméabilités locales kπt (ou k leur représentation par une fonction continue) et l'étape S 12 d'une valeur d'une perméabilité apparente KH du réservoir.
Les questions que l'on peut se poser sont les suivantes: Peut on mettre en cohérence les données de l'essai de puit avec les données locales
(à petite échelle) ?
Si oui, quelle est (sont) la (les) zone(s) de contribution possible(s) ? En particulier, le réservoir ANNA2 contribue t'il à l'écoulement ?
Si non, quels paramètres expliquent le fait qu'il est impossible de réconcilier les données aux différentes échelles ?
A l'aide d'un module de visualisation des données et des connaissances que l'on a par ailleurs du réservoir, différentes hypothèses sont faites sur les zones de contribution à l'écoulement. Ces hypothèses sont dénotées A, B, C et D à la figure 5. A chacune de ces lettres correspond une amplitude caractéristique de l'hypothèse faite quant à la zone de contribution à l'écoulement de chacun des niveaux dénotés ANNAl, ANNA2, ANNA3 et ANNA4. La figure 5 illustre ces amplitudes en relation aux niveaux et perforations déjà représentés à la figure 4.
L'interprétation de l'essai de puits conduit tout d'abord à une valeur de KH égale à 16000 mD.Ft. Cette interprétation est une technique usuelle connue de l'art : typiquement, on utilise la dérivée de pression. Le Log de perméabilité modélisé et fourni pour l'étude est par ailleurs utilisée comme donnée de perméabilité à petite échelle pour le calcul du coefficient de puissance.
Plus en détail, on calcul (étape S22) une valeur d'une puissance ωπ, à partir de la formule de moyenne en puissance :
Figure imgf000016_0001
On a, pour ce faire, préalablement établi une relation K^" = fψc%" \ J à partir de la formule de moyenne en puissance, comme expliqué plus haut.
Ensuite, on compare (étape S30) la puissance aiπ calculée à une valeur de référence. Dans le présent cas de figure, les hypothèses, confrontées les unes aux autres, conduisent à des scenarii invalides. En particulier, l'application de l'étape ci-dessus en utilisant les hypothèses relatives au test (KH = 16000 Md.Ft) et au Log de perméabilité ne permet pas d'obtenir un coefficient de puissance cohérent.
A présent, on peut envisager diverses solutions. L'une d'elles consiste simplement à modifier les données d'entrée par une méthode brute d'essai et erreur, et répéter les étapes ci-dessus jusqu'à l'obtention de données conciliées.
Alternativement, des modifications peuvent être envisagées, sur la base des connaissances de l'homme du métier. A cet égard et afin d'accélérer la convergence du processus, il convient de s'interroger sur les causes potentielles de l'échec de conciliation. Celles-ci peuvent par exemple être dues au fait que: - la valeur de KH donnée par l'essai est incorrecte ; - il existe peut être une interprétation alternative de la dérivée de pression ;
- la valeur estimée de la viscosité est erronée ;
- une hypothèse de zone de contribution n'a peut être pas été explorée ;
- le log de perméabilité modélisé n'est pas réaliste : un nouveau log de perméabilité doit donc être modélisé ; ou
- la perméabilité à l'échelle du puits (Log de perméabilité) n'est pas représentative du volume exploré par le test. Différents phénomènes ont peut être été mal identifiés (karst, fracturation, dissolution, diagenèse). Dans ce dernier cas, l'étude ne peut être poursuivie. II convient dès lors de fixer les paramètres certains et les paramètres sensibles.
Dans le cas présent, il est décidé que la zone de contribution la plus probable est l'hypothèse C, dans laquelle l'ensemble des quatre réservoirs (à l'exception de la partie basale d'ANNA4) est sollicité.
De plus, des données complémentaires permettent de penser que la viscosité de l'huile est certainement plus élevée que celle préalablement estimée.
La viscosité moyenne de l'huile est estimée à 4.8 cP et la valeur du KH (issu du test) est donc réévaluée à 20.000 mD.Ft.
On a donc, à ce stade, effectué la modification (étape S20 décrite ci-avant) des valeurs fournies à l'étape de fourniture. On procède donc à la mise en cohérence des nouvelles données, en répétant les étapes du procédé selon l'invention. Cette fois-ci, un résultat cohérent n'est pas obtenu en utilisant l'hypothèse des zones de contribution, précédemment retenue (hypothèse C). En effet, dans cette hypothèse, la valeur du coefficient de puissance ωπ pour chacune des zones n'est pas satisfaisante (égal à 0.33 environ, ce qui n'est pas acceptable géologiquement).
A ce stade, il convient de s'interroger à nouveau sur les causes potentielles de l'échec de conciliation.
En supposant que les hypothèses de zones de contribution (hypothèse C) et de viscosité du fluide (4.8 cP) sont clairement établies, des données sur lesquelles il est encore possible de tester une sensibilité pour obtenir un résultat cohérent est le Log de perméabilité locale.
En cette occurrence, ce dernier peut être sensiblement réduit pour permettre de caler le KH test. Par conséquent, différentes « versions » du Log de perméabilité vont être générées. Ceci peut par exemple être obtenue au moyen d'un module intégré au programme d'exploitation du procédé selon l'invention. Ces nouvelles versions du Log vont être utilisées comme nouvelles données de perméabilité à petite échelle. Trois versions alternatives du Log de perméabilité sont générées. Ils permettent de tester l'impact d'une diminution progressive (-10%, puis -20%, puis -30%) du Log sur la valeur du coefficient de puissance. Ces trois versions, ainsi que la version d'origine, sont représentées à la figure 6, de gauche à droite.
Les trois nouvelles hypothèses de perméabilité à petite échelle (-10%, -20%, et - 30%) sont fournies (étape S 10).
Au terme de l'étape S22, il apparaît qu'une une diminution de 10% du Log de perméabilité conduit à un coefficient de puissance en deçà du seuil d'acceptabilité pour chacune des zones de contribution (environ 0.5), alors qu'une diminution de 30% conduit à un scénario invalide (le coefficient de puissance est supérieur à 1 dans chacune des zones). En revanche, une diminution de 20% du Log conduit à un coefficient de puissance égal à 0.85 environ, ce qui, d'un point de vue physique et géologique, est une valeur cohérente.
Pour conclure, l'utilisation du procédé selon l'invention a permis, dans le présent mode de réalisation : - de faire une première confrontation des données et d'évaluer diverses possibilités;
- d'identifier les causes potentielles d'impossibilité de conciliation des données;
- de valider certaines hypothèses ;
- de générer des versions alternatives d'un Log de perméabilité ; - de mettre en cohérence les données ; et
- de déterminer le coefficient de puissance.
De multiples variantes de la présente invention ont été décrites dans ce qui précède. D'autres variantes pourront être envisagées par l'homme du métier. En particulier, bien que l'invention soit décrite le plus généralement en référence à une perméabilité KH apparente du réservoir, et une puissance COH, la perméabilité et la puissance en question ne sont pas nécessairement relatives à une direction horizontale perpendiculaire à la direction de puits. L'invention peut par exemple notamment s'appliquer à des composantes verticales ou à des composantes moyennes.

Claims

REVENDICATIONS
1. Procédé de conciliation de données de modèle de réservoir d'hydrocarbure, implémenté par ordinateur, comprenant les étapes : - de fourniture (SlO) d'un jeu de valeurs de perméabilités kπ, locales du réservoir et (S 12) d'une valeur d'une perméabilité KH apparente du réservoir ; et
- de calcul (S22) numérique d'une valeur d'une puissance ω^, à partir :
- d'une formule de moyenne en puissance, du type K^" = — x Y k^H , liant la
perméabilité KH apparente aux perméabilités locales via la puissance COH ; et - du jeu de valeurs de perméabilités km locales et de la valeur de la perméabilité
KH apparente ;
- de comparaison (S30) de la puissance GC>H calculée à une valeur de référence ; et
- selon cette comparaison, de modification (S20) des valeurs fournies à l'étape de fourniture.
2. Le procédé selon la revendication 1, comprenant en outre, avant l'étape de calcul, une étape :
- de construction d'une relation K^" = fψc^" ) J à partir de la formule de moyenne en puissance et des valeurs de perméabilités kHι locales fournies, pour le calcul (S22) numérique de la valeur de la puissance ωπ-
3. Le procédé selon la revendication 1 ou 2, dans lequel :
- la valeur de perméabilité KH apparente fournie est relative à direction distincte d'une direction d'un puit du réservoir, par exemple une direction perpendiculaire à la direction du puit.
4. Le procédé selon l'une des revendications 3, dans lequel l'étape de fourniture comprend en outre la fourniture d'une valeur de corrélation spatiale Lv du réservoir selon la direction du puit, le procédé comprenant en outre une étape de :
- calcul d'une valeur de corrélation spatiale LH selon la direction de la perméabilité KH apparente, à partir de la puissance (OH, exprimée comme une fonction des corrélations spatiales Ly, LH-
5. Procédé selon la revendication 4, dans lequel la puissance <X>H est en outre fonction de l'anisotropie kylkπ pétrophysique du réservoir.
6. Le procédé selon la revendication 5, dans lequel la puissance &># s'exprime sous la forme:
Arctga ωH = π - Arctga
où a le rapport kylkn étant caractéristique de l'anisotropie pétrophysique.
Figure imgf000020_0001
7. Le procédé selon l'une des revendications 1 à 6, comprenant en outre :
- une étape de calcul numérique d'une valeur d'une puissance a>y, relative à une perméabilité Ky apparente verticale, la puissance ωy s'exprimant sous la forme (ûy = aωH + b, où a et b sont des constantes.
8. Le procédé selon l'une des revendications 1 à 7, comprenant en outre :
- une étape de changement d'échelle des valeurs de perméabilités km locales, basée sur la valeur de la puissance calculée.
9. Le procédé selon la revendication 7, comprenant en outre une étape : - d'estimation d'une caractéristique du réservoir, utilisant un résultat de l'étape de changement d'échelle.
10. Un produit de programme d'ordinateur, le programme comprenant des routines pour l'exécution des étapes du procédé selon l'une des revendications 1 à 9, lorsque ledit programme est exécuté sur un ordinateur.
11. Un système informatique comprenant une mémoire contenant un programme comprenant des routines pour l'exécution des étapes du procédé selon l'une des revendications 1 à 9, lorsque ledit programme est exécuté.
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