Description:

"Геофизика и технология разработки коллектора Усовершенствованные методы адаптации модели: приложение для случая сложного месторождения. Advanced history matching solutions: an integrated field case application Mathieu Feraille1 и Frederic Roggero2 из Institut Frangais du Petrole (IFP) и Leandro Reis3 из Petrobras (Petrobras) представляют новаторскую интегрированную методологию для ограниченных стохастических 3D моделей по скважинным и промысловым данным. Представлено успешное применение к случаю реального месторождения, расположенного на акватории Бразилии. Предлагаемый в этой статье подход дает возможность для адаптации комплексных резервуарных моделей путем полного обновления процесса имитационного моделирования. Для модификации и непосредственной геостатистической модели, а также параметров имитационного моделирования флюидного потока в одном цикле инверсии использовались усовершенствованные методы параметризации. Полный процесс имитационного моделирования был интегрирован в общем исторически согласованном цикле для одновременного обновления геостатистической литофациальной модели и имитационной модели флюидного потока. Вычислением целевой функции было количественно оценено несоответствие между имитированными данными и данными реального дебита. Автоматизированное историческое согласование выполнено по параметрам, оказывающим самое сильное влияние. Для обновления геостатистической реализации в мелком масштабе в процессе адаптации модели был применен метод последовательной деформации (GDM). Метод CONDORFlow следует классической процедуре адаптации модели, которая имеет тенденцию выполнять итерации только по динамическим резервуарным параметрам: CONDORFlow согласует все ненадежные параметры через процесс имитационного моделирования от геостатистического моделирования до имитационного моделирования флюидного потока (рис. 2). В случае, когда геостатистическое имитационное моделирование оказывает сильное влияние на поведение флюидного потока, CONDORFlow обеспечивает эффективное решение, основанное на методе последовательной деформации (GDM), чтобы получить геостатистическую реализацию с ограничениями, которая после приведения к единому масштабу и имитационного моделирования согласует промысловые данные. Методология интегрированной адаптации модели Все чаще используются методы, способствующие адаптации модели. Их польза уже продемонстрирована для практических случаев, особенно когда требуется гибкая параметризация резервуарной модели (Silva Flavia, 2005). Эта статья представляет применение такой методологии в случае реального месторождения для интегрированного процесса имитационного моделирования с ограничениями по скважинным и эксплутационным данным. Основные этапы этой методологии кратко изложены ниже: Выстроена последовательность действий, чтобы соединить в одном процессе имитационного моделирования геологическую модель, метод сведения к одному масштабу и модель флюидного потока. Определена целевая функция (OF), основанная на формуле наименьших квадратов с весами, чтобы определить несогласованность между результатами имитационного моделирования и эксплутационными данными. В нашем случае OF включает поверхностные нефтяные показатели (QOS), данные обводненности (FW) и данные давления (Pr) для всех продуктивных скважин. Возможные параметры, которые должны быть оптимизированы, отобраны в процессе имитационного моделирования. Эти параметры выбраны с учетом информации о резервуаре и их предполагаемой неопределенности. На основании экспериментальной методики проектирования и методики поверхности отклика из числа возможных параметров идентифицируются параметры, оказывающие решающее влияние. Процесс исторического согласования выполнен с самыми важными параметрами. Градиентный алгоритм оптимизации дает возможность итерационно обновлять весь процесс имитационного моделирования. Благодаря GDM (Hu, 2000 и Roggero, 1998) геостатистические реализации могут быть получены с ограничениями. GDM позволяет проводить непрерывные преобразования первичной реализации модели при соблюдении всех ее свойств. Это преобразование основано на объединении нескольких независимых реализаций с весом, определяемым параметрами последовательной деформации. Процесс инверсии контролируется этими параметрами и обеспечивает глобальное или локальное преобразования реализаций модели. Описание месторождения PBR и процесс имитационного моделирования. Резервуар PBR является реальным нефтяным месторождением, расположенным на акватории Бразилии. Резервуар разрабатывался 34 нефтяными продуктивными скважинами и 13 скважинами закачивания воды. Продолжительность истории эксплуатации 15 лет. Эксплуатация началась в 1979 г. В течение первых пяти лет месторождение было выработано. Закачка воды для поддержания давления началась в апреле 1984 г. 1 mathieu.feraille@ifp.fr. 2 frederic.roggero@ifp.fr. 3 leandro.reis@petrobras.com.br. (c) 2007 EAGE Геофизика и технология разработки коллектора Резервуар PBR состоит из трех генетических комплексов: высшего качества, среднего и низкосортного. Границы между комплексами являются эрозионными поверхностями. Их реперные поверхности являются кровлей резервуара для комплексов высшего и среднего качества и границей комплекса низкосортного качества. Установлены четыре литофации: LT-1, LT-2 состоят из песчаника и имеют хорошие резервуарные свойства; фации LT-3 и LT-4 включают глины и глинистые известняки и относятся к нерезервуарным зонам. Последовательность действий при моделировании резервуара целиком объединена в единый процесс имитационного моделирования от создания геостатистической модели литофаций до имитационного моделирования флюидного потока (рис. 1). Геостатистическая литофациальная модель Чтобы получить соответствующие модели литофаций, для генетических комплексов выполнены три различные геостатистические имитационные модели. Для имитационного моделирования используется нестационарный метод усеченного распределения Гаусса. В этом методе сначала формируется реализация случайной функции с распределением Гаусса (GRF), а затем эта функция обрезается пороговыми функциями, полученными по количественным соотношениям литофаций. Для каждого комплекса эти соотношения нестационарные. Они получаются в результате кригинга показателей литофациальных скважинных данных, чтобы ограничить геостатистическую модель по скважинным фациальным данным. Пороговые функции контролируют генеральный тренд, в то время как GRF создает флуктуации пространственного распределения литофаций. Для формирования GRF используется алгоритм FFT-MA (Le Ravalec, 2000). Этот метод сначала создает гауссовский белый шум, а затем накладывает на него структуру вариограмм. Это позволяет применить GDM (Hu, 2001) для непрерывного изменения литофациальной реализации при соблюдении свойств вариограмм. Процесс постепенной деформации контролируется числом параметров, определенным пользователем. Мелкомасштабная модель Чтобы полностью описать геологическую модель на мелкомасштабной расчётной стратиграфической сетке, литофациальная модель определяется петрофизическими свойствами. Петрофизические свойства для каждой фации оценены, используя скважинный керновый материал, каротажные диаграммы и данные скважинного опробования по скважинам P02, P15, P45 и P47. Степень неопределенности границ проницаемости определяется ограничением петрофизических параметров по данным скважинного опробования (метод Welgem) для серии фиксированных резервуарных моделей. Для каждого из четырех скважинных опробований создано пять различных геостатистических литофациальных реализаций. Чтобы согласовать данные скважинного опробования, для каждой реализации были оптимизированы петрофизические параметры. Используя эти результаты, была определена проницаемость для каждой фации. Значения пористости получены по данным скважинного каротажа и анализу каротажных диаграмм. Модель резервуара Мелкомасштабная модель была приведена к единому масштабу группированием двух ячеек в горизонтальном направлении и осреднением по восьми ячейкам в вертикальном направлении. Грубая резервуарная сеть определяется 6636 ячейками в горизонтальной плоскости и 20 слоями в вертикальной направлении. Мощность каждой ячейки пропорциональна мощности резервуара. Петрофизические свойства приведены к единому масштабу, используя арифметическое значение пористости и метод перенормировки для горизонтальной и вертикальной проницаемости. Имитационная модель флюидного потока выполнена, используя имитационную модель резервуара с нефтяным флюидом. Вся оставшаяся информация (данные продуктивности, PVT и др.) базируется на предыдущих исследованиях. В модели флюидного потока дебит нефти ограничивается установленным производственным заданием. Рисунок 1 Схема процесса имитационного моделирования. (c) 2007 EAGE Определение потенциальных параметров для оптимизации В качестве потенциальных параметров для оптимизации были выбраны двенадцать детерминированных параметров и девять геостатистических параметров, связанных с GDM. Они описаны ниже: Распределение неоднородности играет важную роль в перемещении флюида в резервуаре. GRF контролирует флуктуации пространственного литофациального распределения." Ключевые слова: потенциальный, геологический, коллектор, геофизик технология, использоваться, исторический согласование, методика, флюидный поток, break, имитационный модель, влияние, hu, определённый, нефтяной, скважинный опробование, break октябрь, оптимизация, потенциальный параметр, действие, condorflow, реальный, резервуар, имитационный моделирование, литофация, дать, интегрировать, процесс исторический, процесс имитационный, октябрь, октябрь геофизик, флюидный, paper spe, последовательный деформация, gradual deformation, параметр последовательный, eage, grf, тема, целевой, свойство, единый, проницаемость, процесс, направление, выполнить, методология, параметр оказывать, spe, резервуарный, последовательность, целевой функция, решающий, оказывать, масштаб, параметр, комплекс, должный, скважинный, адаптация модель, решающий влияние, определенный, geology, качество, технология, результат, поверхность, детерминированный, реализация, последовательный, диаграмма, скважина, отклик, gdm, рисунок, геостатистический, технология разработка, приведение, roggero, paper, ячейка, распределение, использовать, iterative calibration, геофизик, использованный, функция, разработка коллектор, math, значение, annual, оказывать решающий, метод, поток, фация, адаптация, production, связанный, статья, возможность, детерминированный параметр, показать, оценить, ravalec, выбранный, исторический, месторождение, моделирование, модель, согласовать, специальный тема, разработка, пористость, полученный, получить, специальный, ограничение, silva, деформация, эксплутационный, литофациальный, имитационный, согласование