close

Вход

Забыли?

вход по аккаунту

?

Патент РФ 2336567

код для вставки
–ќ——»…— јя ‘≈ƒ≈–ј÷»я
(19)
RU
(11)
2 336 567
(13)
C1
(51) ћѕ G06N 7/06 (2006.01)
G05B 13/04 (2006.01)
G05B 17/02 (2006.01)
‘≈ƒ≈–јЋ№Ќјя —Ћ”∆Ѕј
ѕќ »Ќ“≈ЋЋ≈ “”јЋ№Ќќ… —ќЅ—“¬≈ЌЌќ—“»,
ѕј“≈Ќ“јћ » “ќ¬ј–Ќџћ «Ќј јћ
(12)
ќѕ»—јЌ»≈ »«ќЅ–≈“≈Ќ»я ѕј“≈Ќ“”
(21), (22) «а†вка: 2006146810/09, 08.06.2005
(72) јвтор(ы):
√”–ѕ»Ќј– ќмер (US),
ƒ∆јЌƒ∆» —елим (US),
√»¬≈Ќ— рис (US),
„ЁЌ№ ѕатрик (US)
(24) ƒата начала отсчета срока действи† патента:
08.06.2005
(73) ѕатентообладатель(и):
ЎЋёћЅ≈–√≈– “≈ ЌќЋќƒ∆» ќ–ѕќ–≈…ЎЌ
(US)
(45) ќпубликовано: 20.10.2008 Ѕюл. є 29
2 3 3 6 5 6 7
(56) —писок документов, цитированных в отчете о
поиске: US 6317654 B1, 13.01.2001. US
2003/0028325 A, 06.02.2003. RU 2166630 C1,
01.05.2001. US 6028820 A, 22.02.2000.
(85) ƒата перевода за†вки PCT на национальную фазу:
09.01.2007
2 3 3 6 5 6 7
R U
(87) ѕубликаци† PCT:
WO 2005/122001 (22.12.2005)
C 1
C 1
(86) «а†вка PCT:
US 2005/020836 (08.06.2005)
јдрес дл† переписки:
129090, ћосква, ул. Ѕ.—пасска†, 25, стр.3,
ќќќ "ёридическа† фирма √ородисский и
ѕартнеры", пат.пов. ј.¬.ћицу
(54) √≈Ќ≈–ј÷»я ѕќ—Ћ≈ƒќ¬ј“≈Ћ№Ќќ—“» ќѕ≈–ј÷»… ѕќ ќћѕЋ≈ —Ќќћ” јЌјЋ»«” Ќј
ќ—Ќќ¬≈ ѕ–≈ƒ— ј«ј“≈Ћ№Ќќ… ћќƒ≈Ћ» ќƒ»Ќќ„Ќќ… — ¬ј∆»Ќџ - ћќƒ”Ћ№Ќќ√ќ
ƒ»Ќјћ»„≈— ќ√ќ “≈—“≈–ј (SWPM-MDT)
(57) –еферат:
»зобретение относитс† к компьютерной
системе, основанной на программном обеспечении
предсказательной модели одиночной скважины
(SWPM). “ехническим результатом †вл†етс†
обеспечение моделировани† потока на основании
предсказательной модели одиночной скважины,
котора†
объедин†ет
статистические
и
динамические измерени† с данными завершени†.
ƒл† этого автоматически создают первую
конкретную
последовательность
операций,
состо†щую из первого множества программных
модулей,
в
ответ
на
первый
набор
пользовательских
заданий
и
автоматически
выполн†ют
первую
конкретную
последовательность операций в ответ на первый
набор входных данных дл† создани† первого
целевого продукта, и автоматически создают
вторую конкретную последовательность операций,
состо†щую из второго множества программных
модулей,
в
ответ
на
второй
набор
пользовательских
заданий
и
автоматически
выполн†ют
вторую
конкретную
последовательность операций в ответ на второй
набор входных данных дл† создани† второго
целевого продукта, в которой целевым продуктом
†вл†етс† трехмерна† модель отклика коллектора.
11 н. и 19 з.п. ф-лы, 52 ил.
—траница: 1
RU
R U
(30) онвенционный приоритет:
08.06.2004 US 60/578,053
08.12.2004 US 11/007,764
C 1
C 1
2 3 3 6 5 6 7
2 3 3 6 5 6 7
R U
R U
—траница: 2
RUSSIAN FEDERATION
(19)
RU
(11)
2 336 567
(13)
C1
(51) Int. Cl.
G06N 7/06 (2006.01)
G05B 13/04 (2006.01)
G05B 17/02 (2006.01)
FEDERAL SERVICE
FOR INTELLECTUAL PROPERTY,
PATENTS AND TRADEMARKS
(12)
ABSTRACT OF INVENTION
(21), (22) Application: 2006146810/09, 08.06.2005
(72) Inventor(s):
GURPINAR Omer (US),
DZhANDZhI Selim (US),
GIVENS Kris (US),
ChEhN' Patrik (US)
(24) Effective date for property rights: 08.06.2005
(73) Proprietor(s):
ShLJuMBERGER TEKNOLODZhI KORPOREJShN
(US)
(45) Date of publication: 20.10.2008 Bull. 29
R U
(30) Priority:
08.06.2004 US 60/578,053
08.12.2004 US 11/007,764
(85) Commencement of national phase: 09.01.2007
2 3 3 6 5 6 7
(86) PCT application:
US 2005/020836 (08.06.2005)
(87) PCT publication:
WO 2005/122001 (22.12.2005)
2 3 3 6 5 6 7
R U
(54) GENERATION OF SEQUENCE OF OPERATIONS BY COMPLEX ANALYSIS ON BASIS OF
SINGLE WELL PREDICTIVE MODE-MODULAR DYNAMIC TESTER (SWPM-MDT)
(57) Abstract:
FIELD: physics, computer equipment.
SUBSTANCE: invention is related to computer
system, which is based on software of single well
predictive model (SWPM). The first specific
sequence of operations is automatically created,
which consists of the first multitude program
modules, in response to the first set of user
tasks, and the first specific sequence of
operations is automatically executed in response
to the first set of input data for creation of
the first target product, and the second specific
sequence of operations is automatically created,
which consists of the second multitude program
modules, in response to the second set of user
tasks, and the second specific sequence of
operations is automatically executed in response
to the second set of input data for creation of
the second target product, in which target
product is three-dimensional model of collector
response.
EFFECT: provision of low modeling on the basis
of single well predictive model, which combines
statistic and dynamic measurements with data of
completion.
30 cl, 52 dwg
—траница: 3
EN
C 1
C 1
Mail address:
129090, Moskva, ul. B.Spasskaja, 25, str.3,
OOO "Juridicheskaja firma Gorodisskij i
Partnery", pat.pov. A.V.Mitsu
RU 2 336 567 C1
5
10
15
20
25
30
35
40
45
50
ѕредмет варианта(ов) осуществлени†, описанного в этой за†вке, относитс† к
последовательности операций по комплексному анализу на основе предсказательной
модели одиночной скважины (SWPM)/модульного динамического тестера (MDT) и, в
частности, к последовательности операций SWPM-MDT, котора† призвана осуществл†ть
одновременный анализ множественных изменений давлени† тестера пласта и тестов
скважины с помощью обобщенной модели скважины.
¬ целом, в ходе выполнени† программного обеспечени† на процессоре компьютерной
системы в цел†х генерации конечного целевого продукта часто бывает необходимо
выполн†ть первый программный модуль на процессоре компьютерной системы дл†
создани† первого продукта, и затем, отдельно и независимо, выполн†ть второй
программный модуль на процессоре в ответ на первый продукт дл† создани† второго
продукта, и затем, отдельно и независимо, выполн†ть третий программный модуль на
процессоре в ответ на второй продукт дл† создани† конечного целевого продукта. ƒл†
создани† конечного целевого продукта может понадобитьс† отдельно и независимо
выполн†ть на процессоре компьютерной системы множество программных модулей дл†
создани† конечного целевого продукта. ¬ышеупом†нутое выполнение множества
программных модулей, по отдельности и независимо, †вл†етс† очень трудоемкой задачей,
на выполнение которой уходит много времени. —оответственно, существует необходимость
в 'компьютерной системе на основе программного обеспечени†' (ниже именуемой
'предсказательной моделью одиночной скважины' или 'SWPM') котора†: (1) автоматически
создает первую особую последовательность операций, состо†щую из первого множества
программных модулей, в ответ на первый набор пользовательских заданий и
автоматически выполн†ет первую особую последовательность операций в ответ на первый
набор входных данных дл† создани† первого целевого продукта, и (2) автоматически
создает вторую особую последовательность операций, состо†щую из второго множества
программных модулей, со вторым набором пользовательских заданий, и автоматически
выполн†ет вторую особую последовательность операций в ответ на второй набор входных
данных дл† создани† второго целевого продукта. огда используетс† компьютерна†
система на основе программного обеспечени† SWPM, уже не нужно отдельно и независимо
выполн†ть первое множество программных модулей первой последовательности операций
дл† создани† первого целевого продукта и уже не нужно отдельно и независимо выполн†ть
второе множество программных модулей второй последовательности операций дл†
создани† второго целевого продукта. ¬ результате, экономитс† значительна† часть
рабочего времени процессора, и, кроме того, уже не нужно выполн†ть вышеупом†нутую
трудоемкую задачу по отдельному и независимому выполнению множества программных
модулей дл† создани† конечного целевого продукта. ¬ышеупом†нута† 'компьютерна†
система на основе программного обеспечени†', известна† как 'предсказательна† модель
одиночной скважины' или 'SWPM', пригодна дл† использовани† в нефт†ной
промышленности. ¬ нефт†ной промышленности, в идеале, все действи† по добыче,
осуществл†емые в св†зи со скважиной, должны опиратьс† на информацию, касающуюс†
коллектора (например, часто, интерференцию давлени† и неоднородность породы) вблизи
пробуриваемой скважины. ќднако в результате отсутстви† общей трехмерной (3D)
предсказательной модели, которую могли бы использовать не только инженерыразработчики, но также специалисты по добыче/бурению/обслуживанию скважины, разрыв
между информацией о коллекторе и каждодневными техническими решени†ми
относительно скважины остаетс† одной из наиболее значительных причин
неэффективности управлени† месторождением и эксплуатации месторождени†. ¬ силу
аналогичного разрыва между моделированием коллектора и моделированием добычи, по
нашему мнению, клиенты редко используют большинство полученных данных, т.е. не в
полной мере пользуютс† информацией, которую можно получить из этих данных. роме
того, большинство коллекторов не имеет реалистичной предсказательной модели
коллектора. —огласно оценке, только 20% эксплуатируемых месторождений имеют модель
коллектора. Ёто говорит о том, что большинство месторождений эксплуатируетс† на
—траница: 4
DE
RU 2 336 567 C1
5
10
15
20
25
30
35
40
45
50
основании информации об отдельных скважинах. “ому есть несколько причин, главные из
которых: необходимость в опытном персонале, необходимость в специализированном
программном обеспечении, размер по вертикали моделей коллектора и необходимое
врем†.
—оответственно, существует необходимость в 'предсказательной модели одиночной
скважины' или компьютерной системе на основе программного обеспечени† 'SWPM',
котора† позволила бы персоналу компании лучше пон†ть функционирование скважины и, в
то же врем†, вооружила бы его инструментами быстрой интерпретации, использующими
все имеющиес† данные и трехмерные модели коллектора, построенные вокруг конкретной
скважины, тем самым повысив качество принимаемых решений по управлению
месторождением. омпьютерна† система на основе программного обеспечени† 'SWPM',
отвечающа† насто†щему изобретению, дает компании возможность выделитьс† на рынке
'дополнительной ценностью', причем така† ценность добавл†етс† за счет ввода новой
услуги по интерпретации (т.е. программного обеспечени† SWPM) в современные и будущие
инструменты и службы сбора данных компании. роме того, 'оперативные возможности',
св†занные с компьютерной системой на основе программного обеспечени†
'предсказательной модели одиночной скважины (SWPM)', получат широкое признание и
распространение в нефт†ной промышленности, поскольку нефт†на† промышленность, в
целом, быстро развиваетс† в направлении работы в оперативном режиме. Ќаконец, такие
особенности компьютерной системы на основе программного обеспечени† 'SWPM', как
интеграци†, интерактивность и интуитивность, будут учтены при создании
'предсказательных моделей месторождений' следующего поколени†. роме того,
существует необходимость в интерактивном и интуитивном моделировании потока на
основании 'предсказательной модели одиночной скважины (SWPM)', котора† используетс†
в цел†х объединени† статических и динамических измерений с данными завершени†,
которые используют специалисты по неколлекторному моделированию. SWPM позволит
строить трехмерные сравнительные предсказательные модели, начина† с одномерной
информации (т.е. со скважины). SWPM будет считывать информацию пласта дл† текущей
скважины и создавать потоковую модель коллектора дл† выбранной области дренажа
скважины. ќт одного измерени† к трем, создание свойств осуществл†етс† стохастически и
затем проходит точную настройку в отношении доступных динамических данных скважины.
ѕосле оценки наиболее очевидных свойств коллектора SWPM можно использовать дл†
исследовани† различных предсказательных сценариев, например подстраивать стратегию
завершени†, исследовать стратегию бурени†, прогнозировать производительность
скважины с учетом вли†ни† на коллектор, демонстрировать значимость дополнительных
данных при прин†тии решени† и демонстрировать значимость новых технологий. SWPM
строитс† вокруг оптимизированных последовательностей операций, включа† оценку
петрофизических свойств, построение статической модели, настройку модели, бурение,
завершение, эксплуатацию или вмешательство. ¬ажнее всего простота использовани† и
интуитивность. SWPM используетс† либо последовательно в режиме прошедшего
времени, либо в полностью автоматическом режиме реального времени.
роме того, тестирование с переменным давлением в интервале (IPTT) вдоль ствола
скважины с использованием тестеров пласта с несколькими зондами или пакерным зондом
все больше используетс† как средство оценки параметра пласта. Ёти тесты обычно дл†тс†
несколько часов и позвол†ют обследовать объемы в пределах "дес†тков футов" в
радиальном направлении и по вертикали вдоль скважины. ћножественные тесты с
переменным давлением с перекрывающимис† объемами вли†ни† часто примен†ютс† в
скважинах. ¬ насто†щее врем† все эти тесты с переменным давлением анализируют
независимо друг от друга с использованием, в основном, аналитических многослойных
моделей. огда их объемы вли†ни† перекрываютс†, процедура оказываетс† итерационной.
ƒл† осуществлени† процесса интерпретации в целом требуютс† значительные затраты
времени и усилий. “акже был рассмотрен анализ тестов давлени† в интервале с
переменным давлением с использованием численного моделировани†. „исленное
—траница: 5
RU 2 336 567 C1
5
10
15
20
25
30
35
40
45
50
моделирование может хорошо подходить дл† сложных геометрий (т.е. разломов,
пересекающих пакерные зоны) и многофазного потока, но обычно такое численное
моделирование сложнее настраивать. ѕосле тестировани† с переменным давлением в
интервале в скважине можно проводить тестирование пласта на трубах (DST) и/или
расширенное тестирование скважины (EWT). омбинированна† интерпретаци† тестов с
переменным давлением в интервале и традиционных тестов скважины не †вл†етс†
обычной и создает дополнительную трудность, поскольку традиционные тесты имеют
увеличенный радиус исследовани†. ћодель коллектора должна обеспечивать повышенное
разрешение по вертикали вблизи ствола скважины, определ†емое испытани†ми IPTT, и
более глубокую поперечную информацию, присущую долговременным тестам скважины с
переменным давлением. “акже обычно получают данные зависимости давлени† от
глубины в необсаженном и обсаженном стволе скважины с помощью тестеров пласта. ¬
разрабатываемых коллекторах такие данные дают ценную информацию по истощению
отдельных участков пласта, фрагментарности и вертикальной св†зи. ¬ведение профилей
зависимости давлени† от глубины в анализ представл†ет третий уровень (и масштаб)
сложности, поскольку изменени† давлени† вдоль скважины обычно отражают истощение
отдельных зон в сочетании с более широкомасштабной информацией св†зности. ¬ этом
описании изобретени† представлен вариант осуществлени†, относ†щийс† к
'последовательности операций на основе предсказательной модели одиночной скважины
(SWPM)/модульного динамического тестера (MDT)' (далее, 'последовательности операций
SWPM-MDT'), в которой множественные тесты с переменным давлением в интервале
(IPTT), традиционные тесты скважины [например, тесты пласта на трубах (DST) и
расширенные тесты скважины (EWT)] и профили зависимости давлени† от глубины
анализируютс† одновременно с использованием численной 'модели отклика коллектора',
котора† генерируетс† последовательностью операций, когда последовательность операций
полностью выполн†етс† процессором компьютера. Ќачальна† точка 'последовательности
операций SWPM-MDT' обеспечивает набор 'результатов интерпретации', которые
генерируютс†, при выполнении петрофизического анализа коллектора вдоль скважины.
“аким образом, информаци† сводитс† к р†ду элементов потока с усредненными
петрофизическими свойствами. Ёти элементы потока с усредненными свойствами
используютс† дл† наполнени† численной трехмерной модели. Ёта начальна† модель
обновл†етс† дл† учета одновременно всех данных переменного давлени† (IPTT, DST,
EWT), а также профилей зависимости давлени† от глубины. онечный результат, который
генерируетс† или строитс†, когда вышеупом†нута† последовательность операций SWPMMDT полностью выполн†етс† процессором компьютера, представл†ет собой 'имитатор
отклика коллектора' (или 'модель отклика коллектора', или 'модель коллектора с одной
скважиной'), который/а†: обеспечивает динамические данные, отражает и обеспечивает
все данные измерений в разных масштабах и может использоватьс† дл† изучени†
альтернативных сценариев завершени† и добычи. —пособ анализа, описанный в
изложенных здесь вариантах осуществлени†, которые св†заны с нижеописанной
'последовательностью операций SWPM-MDT', позвол†ет: сократить врем† и усили†,
необходимые дл† анализа множественных тестов с переменным давлением в интервале
(IPTT), и обеспечить средство объединени† долговременных тестов и данных зависимости
давлени† от глубины.
ќдин аспект насто†щего изобретени† предусматривает способ определени† целевого
продукта, соответствующего пользовательскому заданию, содержащий этапы, на которых:
(a) предоставл†ют первое пользовательское задание; (b) предоставл†ют первый набор
входных данных; (c) автоматически генерируют первую последовательность операций в
ответ на первое пользовательское задание; (d) автоматически выбирают один или
несколько программных модулей в ответ на первую последовательность операций, причем
один или несколько программных модулей включают в себ† программный модуль
построени† модели, предназначенный дл† построени† имитационной модели в ответ на
набор других данных, и программный модуль настройки модели, предназначенный дл†
—траница: 6
RU 2 336 567 C1
5
10
15
20
25
30
35
40
45
50
калибровки имитационной модели в ответ на один или более из набора данных
тестировани† с переменным давлением и данных тестировани† скважины и данных
градиента давлени†; (e) выполн†ют один или несколько программных модулей на
процессоре в ответ на первый набор входных данных; и (f) определ†ют целевой продукт в
ответ на выполнение этапа (e), причем целевой продукт включает в себ† трехмерную
репрезентативную модель коллектора.
≈ще один аспект насто†щего изобретени† предусматривает устройство хранени†
программ, считываемое машиной, материально воплощающее набор команд,
выполн†емых машиной дл† осуществлени† этапов способа определени† целевого
продукта, соответствующего пользовательскому заданию, причем при выполнении этапов
способа: (a) предоставл†ют первое пользовательское задание; (b) предоставл†ют первый
набор входных данных; (c) автоматически генерируют первую последовательность
операций в ответ на первое пользовательское задание; (d) автоматически выбирают один
или несколько программных модулей в ответ на первую последовательность операций,
причем один или несколько программных модулей включают в себ† программный модуль
построени† модели, предназначенный дл† построени† имитационной модели в ответ на
набор других данных, и программный модуль настройки модели, предназначенный дл†
калибровки имитационной модели в ответ на один или более из набора данных
тестировани† с переменным давлением, и данных тестировани† скважины, и данных
градиента давлени†; (e) выполн†ют один или несколько программных модулей на
процессоре в ответ на первый набор входных данных; и (f) определ†ют целевой продукт в
ответ на выполнение этапа (e), причем целевой продукт включает в себ† трехмерную
репрезентативную модель коллектора.
≈ще один аспект насто†щего изобретени† предусматривает систему, реагирующую на
набор входных данных и пользовательское задание, предназначенную дл† генерации
целевого продукта, соответствующего пользовательскому заданию, содержащую: первое
устройство, предназначенное дл† приема первого пользовательского задани† и первого
набора входных данных; второе устройство, предназначенное дл† автоматической
генерации первой последовательности операций в ответ на первое пользовательское
задание; третье устройство, предназначенное дл† автоматического выбора одного или
нескольких программных модулей в ответ на первую последовательность операций,
причем один или несколько программных модулей включают в себ† программный модуль
построени† модели, предназначенный дл† построени† имитационной модели в ответ на
набор других данных, и программный модуль настройки модели, предназначенный дл†
калибровки имитационной модели в ответ на один или более из набора данных
тестировани† с переменным давлением, и данных тестировани† скважины, и данных
градиента давлени†; и процессорное устройство, предназначенное дл† автоматического
выполнени† одного или нескольких программных модулей в ответ на первый набор
входных данных и генерации целевого продукта в ответ на выполнение одного или
нескольких программных модулей, причем целевой продукт включает в себ† трехмерную
репрезентативную модель коллектора.
≈ще один аспект насто†щего изобретени† предусматривает способ определени†
конечного продукта в ответ на пользовательское задание, содержащий этапы, на которых:
(a) предоставл†ют пользовательское задание и предоставл†ют входные данные; (b)
генерируют конкретную последовательность операций, соответствующую
пользовательскому заданию; (c) выбирают множество программных модулей в ответ на
конкретную последовательность операций, причем множество программных модулей имеет
заранее определенную последовательность, причем программные модули включают в себ†
программный модуль построени† модели, предназначенный дл† построени† имитационной
модели в ответ на набор других данных, и программный модуль настройки модели,
предназначенный дл† калибровки имитационной модели в ответ на один или более из
набора данных тестировани† с переменным давлением и данных тестировани† скважины и
данных градиента давлени†; (d) выполн†ют множество программных модулей в заранее
—траница: 7
RU 2 336 567 C1
5
10
15
20
25
30
35
40
45
50
определенной последовательности в ответ на входные данные; и (e) генерируют конечный
продукт по завершении выполнени† множества программных модулей в заранее
определенной последовательности, причем конечный продукт включает в себ† трехмерную
репрезентативную модель коллектора.
≈ще один аспект насто†щего изобретени† предусматривает устройство хранени†
программ, считываемое машиной, материально воплощающее набор команд,
выполн†емых машиной дл† осуществлени† этапов способа определени† конечного
продукта в ответ на пользовательское задание, причем при выполнении этапов способа:
(a) предоставл†ют пользовательское задание и предоставл†ют входные данные; (b)
генерируют конкретную последовательность операций, соответствующую
пользовательскому заданию; (c) выбирают множество программных модулей в ответ на
конкретную последовательность операций, причем множество программных модулей имеет
заранее определенную последовательность, программные модули включают в себ†
программный модуль построени† модели, предназначенный дл† построени† имитационной
модели в ответ на набор других данных, и программный модуль настройки модели,
предназначенный дл† калибровки имитационной модели в ответ на один или более из
набора данных тестировани† с переменным давлением, и данных тестировани† скважины,
и данных градиента давлени†; (d) выполн†ют множество программных модулей в заранее
определенной последовательности в ответ на входные данные; и (e) генерируют конечный
продукт по завершении выполнени† множества программных модулей в заранее
определенной последовательности, причем конечный продукт включает в себ† трехмерную
репрезентативную модель коллектора.
≈ще один аспект насто†щего изобретени† предусматривает систему, предназначенную
дл† определени† конечного продукта в ответ на пользовательское задание, содержащую:
первое устройство, предназначенное дл† приема пользовательского задани† и приема
входных данных; второе устройство, предназначенное дл† генерации конкретной
последовательности операций, соответствующей пользовательскому заданию; третье
устройство, предназначенное дл† выбора множества программных модулей в ответ на
конкретную последовательность операций, причем множество программных модулей имеет
заранее определенную последовательность, программные модули включают в себ†
программный модуль построени† модели, предназначенный дл† построени† имитационной
модели в ответ на набор других данных, и программный модуль настройки модели,
предназначенный дл† калибровки имитационной модели в ответ на один или более из
набора данных тестировани† с переменным давлением, и данных тестировани† скважины,
и данных градиента давлени†; и четвертое устройство, предназначенное дл† выполнени†
множества программных модулей в заранее определенной последовательности в ответ на
входные данные; и п†тое устройство, предназначенное дл† генерации конечного продукта
по завершении выполнени† множества программных модулей в заранее определенной
последовательности, причем конечный продукт включает в себ† трехмерную
репрезентативную модель коллектора.
≈ще один аспект насто†щего изобретени† предусматривает способ генерации
трехмерной репрезентативной модели коллектора, содержащий этапы, на которых: (a)
предоставл†ют пользовательское задание и предоставл†ют входные данные; (b)
генерируют последовательность операций, соответствующую пользовательскому заданию;
(c) выбирают множество программных модулей в ответ на генерацию последовательности
операций, причем множество программных модулей имеет заранее определенную
последовательность, программные модули включают в себ† программный модуль
построени† модели, предназначенный дл† построени† имитационной модели в ответ на
набор других данных, и программный модуль настройки модели, предназначенный дл†
калибровки имитационной модели; (d) выполн†ют множество программных модулей в
заранее определенной последовательности в ответ на входные данные; и (e) генерируют
конечный продукт трехмерной репрезентативной модели коллектора по завершении
выполнени† программного модул† настройки модели из множества программных модулей.
—траница: 8
RU 2 336 567 C1
5
10
15
20
25
30
35
40
45
50
≈ще один аспект насто†щего изобретени† предусматривает способ прогнозировани†
нового отклика от нового нефт†ного или газового коллектора в ответ на набор недавно
измеренных или наблюдаемых данных из нового нефт†ного или газового коллектора, набор
известных измеренных или наблюдаемых данных из известного нефт†ного или газового
коллектора, соответствующего известному отклику от известного нефт†ного или газового
коллектора, содержащий этапы, на которых: стро†т имитационную модель с
использованием набора петрофизических данных и набора геологических данных;
калибруют имитационную модель, причем на этапе калибровки обращаютс† к
имитационной модели с известными измеренными или наблюдаемыми данными, тем
самым генериру† конкретный отклик от имитационной модели, причем известные
измеренные или наблюдаемые данные включают в себ† один или более из набора данных
тестировани† с переменным давлением, и набора данных тестировани† скважины, и
набора данных градиента давлени†, сравнивают конкретный отклик от имитационной
модели с известным откликом от известного нефт†ного или газового коллектора, и
калибруют имитационную модель до тех пор, пока конкретный отклик, по существу, не
совпадет с известным откликом, тем самым генериру† настроенную имитационную модель;
и прогнозируют новый отклик от нового нефт†ного или газового коллектора, обраща†сь к
настроенной имитационной модели с набором недавно измеренных или наблюдаемых
данных, причем недавно измеренные или наблюдаемые данные включают в себ† один или
более из набора данных тестировани† с переменным давлением, и набора данных
тестировани† скважины, и набора данных градиента давлени†.
≈ще один аспект насто†щего изобретени† предусматривает способ добычи из
подземной скважины, способ содержит этапы, на которых
- собирают данные, причем данные выбраны из группы, содержащей петрофизические
данные, набор геологических данных, данные тестировани† с переменным давлением,
набор данных тестировани† скважины, набор данных градиента давлени†, данные
каротажа скважины, данные традиционного тестировани† скважины, каротажные
диаграммы, каротажные изображени†, измерени† модульного динамического тестера
(MDT), керны, диаграммы каротажа в эксплуатационной скважине и другие дополнительные
данные, известные в технике и используемые при мониторинге и моделировании бурени†
скважины и эксплуатации скважины;
- подают собранные данные на процессор и выбирают пользовательское задание из
множества заранее определенных пользовательских заданий, хран†щихс† в процессоре,
включа† одно или несколько из динамического скважинного инструментари†,
конструировани† теста, оптимизации завершени†, оптимизации стимул†ции, устройства
ввода данных в виде приращений, многоцелевой чувствительности, оценивател†
продуктивности/резерва во врем† бурени†;
- используют процессор дл† генерации первой последовательности операций из
множества программных модулей, хран†щихс† в процессоре, причем последовательность
операций использует один или несколько программных модулей, причем один или
несколько программных модулей включают в себ† программный модуль построени†
модели, предназначенный дл† построени† имитационной модели в ответ на набор данных,
и программный модуль настройки модели, предназначенный дл† калибровки имитационной
модели в ответ на одно или более из собранных данных;
- используют калиброванную имитационную модель дл† управлени† добычей из
скважины;
- повтор†ют этапы сбора данных, подачи данных на процессор и выбора
пользовательского задани†, генерируют вторую последовательность операций и
используют результирующую калиброванную имитационную модель дл† управлени†
добычей из скважины; и
- управл†ют добычей из скважины в ответ на калиброванную имитационную модель,
котора† лучше всего подходит к фактической добыче из скважины.
“от же способ, который используетс† при эксплуатации скважины, также выгодно
—траница: 9
RU 2 336 567 C1
5
10
15
20
25
30
35
40
45
50
использовать в св†зи с бурением, завершением, и/или капитальным ремонтом скважины,
и/или отдельными операци†ми, составл†ющими часть процесса бурени†, завершени† и/или
капитального ремонта скважины, когда данные, собираемые и подаваемые на процессор,
†вл†ютс† данными, выбранными дл† конкретной операции, которые известны
специалистам в данной области.
≈ще один аспект насто†щего изобретени† предусматривает устройство хранени†
программ, считываемое машиной, материально воплощающее программу из команд,
выполн†емых машиной дл† осуществлени† этапов способа прогнозировани† нового
отклика от нового нефт†ного или газового коллектора в ответ на набор недавно
измеренных или наблюдаемых данных из нового нефт†ного или газового коллектора, набор
известных измеренных или наблюдаемых данных из известного нефт†ного или газового
коллектора, соответствующего известному отклику от известного нефт†ного или газового
коллектора, причем при выполнении этапов способа:
(a) стро†т имитационную модель с использованием набора петрофизических данных и
набора геологических данных;
(b) калибруют имитационную модель, причем на этапе калибровки обращаютс† к
имитационной модели с известными измеренными или наблюдаемыми данными, тем
самым генериру† конкретный отклик от имитационной модели, причем известные
измеренные или наблюдаемые данные включают в себ† один или более из набора данных
тестировани† с переменным давлением, и набора данных тестировани† скважины, и
набора данных градиента давлени†, сравнивают конкретный отклик от имитационной
модели с известным откликом от известного нефт†ного или газового коллектора;
(c) калибруют имитационную модель до тех пор, пока конкретный отклик, по существу,
не совпадет с известным откликом, тем самым генериру† настроенную имитационную
модель; и
(d) прогнозируют новый отклик от нового нефт†ного или газового коллектора,
обраща†сь к настроенной имитационной модели с набором недавно измеренных или
наблюдаемых данных, причем недавно измеренные или наблюдаемые данные включают в
себ† один или более из набора данных тестировани† с переменным давлением, и набора
данных тестировани† скважины, и набора данных градиента давлени†.
ƒополнительна† сфера применени† описанных здесь вариантов осуществлени†,
относ†щихс† к 'последовательности операций по комплексному анализу на основе SWPMMDT', †вствует из подробного описани†, представленного ниже. ќднако следует понимать,
что подробное описание и конкретные примеры представл†ют лишь один вариант
осуществлени† насто†щего изобретени†, приведенный лишь в пор†дке иллюстрации,
поскольку на основании нижеследующего подробного описани† специалист в данной
области техники сможет предложить различные изменени† и модификации, отвечающие
сущности и объему описанных здесь вариантов осуществлени†. ƒл† полного понимани†
описанных здесь вариантов осуществлени† нужно обратитьс† к подробному описанию,
представленному ниже, и к прилагаемым чертежам, которые приведены исключительно в
пор†дке иллюстрации и не призваны ограничивать такие варианты осуществлени† и на
которых:
фиг.1 - схема рабочей станции или другой компьютерной системы, представл†ющей
компьютерную систему на основе программного обеспечени† предсказательной модели
одиночной скважины (SWPM);
фиг.2 - продукты, генерируемые устройством записи или отображени† компьютерной
системы, показанной на фиг.1;
фиг.3 - простой пример построени† модели и ее конечной цели, котора† используетс†
компьютерной системой на основе программного обеспечени† SWPM, показанной на фиг.1;
фиг.4 - простой пример конструкции и принципа работы компьютерной системы на
основе программного обеспечени† SWPM, в которой хранитс† программное обеспечение
SWPM, показанное на фиг.1;
фиг.5 - подробна† схема программного обеспечени† SWPM, хран†щегос† в
—траница: 10
RU 2 336 567 C1
5
10
15
20
25
30
35
40
45
50
компьютерной системе на основе программного обеспечени† SWPM, показанной на фиг.1;
фиг.6 - взаимосв†зь между обработчиком данных, инструментом прин†ти† решени† и
надстройкой последовательности операций; на этой фигуре показано, как соединены
обработчик данных и инструмент прин†ти† решени†;
фиг.7 - схема обработчика данных; на этой фигуре показано, как многодоменные
данные, поступающие из различных источников (каротажные диаграммы, каротажные
изображени†, измерени† MDT, керны и диаграммы каротажа в эксплуатационной
скважине), обрабатываютс† дл† создани† 'калиброванной согласованной одномерной
петрофизической статической модели';
фиг.8 - одномерный (1D) продукт обработчика данных; на этой фигуре схематично
показано, как визуализируютс† результаты обработчика данных;
фиг.9 - схема этапов, выполн†емых инструментом прин†ти† решени† в ответ на
выходной одномерный продукт обработчика данных, показанный на фиг.8; на этой фигуре
показано, как св†заны обработчик данных и инструмент прин†ти† решени† (более
подробный вариант фиг.6); здесь показаны этапы, выполн†емые дл† создани† 'решений' по
продукту инструментом прин†ти† решени†;
фиг.9A иллюстрирует программное обеспечение SWPM, показанное на фиг.1, 4-6; на
этой фигуре показано, как существующее программное обеспечение и новое программное
обеспечение организованы (объединены) в определенном пор†дке дл† создани†
предсказательной модели одиночной скважины (SWPM); здесь, в основном, показаны
движки, работающие в фоновом режиме; при выполнении SWPM использует программное
обеспечение в определенном пор†дке (который установлен в ответ на инструмент
прин†ти† решени†);
фиг.10-11 - более подробные схемы конструкции и принципа работы программного
обеспечени† SWPM, хран†щегос† в компьютерной системе на основе программного
обеспечени† SWPM, показанной на фиг.1;
фиг.12-17 - примеры, демонстрирующие принцип работы компьютерной системы на
основе программного обеспечени† SWPM, показанной на фиг.1, в которой хранитс†
программное обеспечение SWPM, показанное на фиг.5, 10 и 11;
фиг.18 - базова† конструкци† 'последовательности операций на основе
предсказательной модели одиночной скважины (SWPM)/модульного динамического
тестера (MDT)' (далее, 'последовательности операций SWPM-MDT');
фиг.19 - базова† конструкци† этапа 'другие данные' последовательности операций
SWPM-MDT, показанной на фиг.18;
фиг.20 - более подробна† конструкци† этапа 'другие данные' последовательности
операций SWPM-MDT, показанной на фиг.18, последовательность операций, показанна† на
фиг.20, составл†ет часть последовательности операций, показанной на фиг.24A-24C;
фиг.21 - конструкци† этапа 'построение модели' последовательности операций SWPMMDT, показанной на фиг.18, последовательность операций, показанна† на фиг.21,
составл†ет часть последовательности операций, показанной на фиг.24A-24C;
фиг.22 - конструкци† этапа 'настройка модели' последовательности операций SWPMMDT, показанной на фиг.18, последовательность операций, показанна† на фиг.22,
составл†ет часть последовательности операций, показанной на фиг.24A-24C;
фиг.23 - конструкци† этапа 'прогнозирование отклика коллектора' последовательности
операций SWPM-MDT, показанной на фиг.18, последовательность операций, показанна† на
фиг.23, составл†ет часть последовательности операций, показанной на фиг.24A-24C;
фиг.24A-24C - подробна† блок-схема последовательности операций SWPM-MDT,
показанной на фиг.18;
фиг.25 - таблица 1, представл†юща† свойства коллектора, используемые дл†
синтетического случа†;
фиг.26 - таблица 2, представл†юща† свойства флюида, используемые дл†
синтетического случа†;
фиг.27 - таблица 3, представл†юща† фактические, возмущенные и конечные значени†,
—траница: 11
RU 2 336 567 C1
5
10
15
20
25
30
35
40
45
50
фактические, возмущенные и конечные значени†, регрессирующие на двух данных пакера
IPTT MDT и зонда;
фиг.28 - таблица 4, представл†юща† фактические, возмущенные и конечные значени†,
регрессирующие на двух давлени†х пакера IPTT без учета данных зонда и расширенного
тестировани† скважины;
фиг.29 - таблица 5, представл†юща† фактические, возмущенные и конечные значени†,
регрессирующие только на всех данных пакера IPTT, зонда и расширенного тестировани†
скважины;
фиг.30 - таблица 6, представл†юща† данные коллектора, используемые дл†
моделировани† данных зависимости давлени† от глубины;
фиг.31 - таблица 7, представл†юща† фактические, возмущенные и конечные значени†,
регрессирующие только на данных зависимости давлени† от глубины;
фиг.32 - возможные конфигурации множественных зондов и пакерного зонда MDT* дл†
тестировани† с переменным давлением в интервале;
фиг.33 - результаты обработки данных дл† одномерной модели; автоматическа†
идентификаци† типов породы (возможных слоев моделировани†) и назначение свойств
слоев завершены; многофазные функции можно выводить и настраивать с использованием
выборочных данных MDT;
фиг.34 - последовательность операций предсказательного моделировани† одиночной
скважины; поскольку имитационна† модель обеспечивает динамические данные
(оптимизаци†), ее можно использовать дл† сравнени† различных сценариев эксплуатации
и/или завершени†;
фиг.35 - график в логарифмическом масштабе по обеим ос†м теста IPTT 1; дискретные
точки получены из аналитической модели; непрерывные линии получены из численной
модели;
фиг.36 - график в логарифмическом масштабе по обеим ос†м теста IPTT 2; дискретные
точки получены из аналитической модели; непрерывные линии получены из численной
модели;
фиг.37 - график в логарифмическом масштабе по обеим ос†м расширенного теста
скважины; дискретные точки получены из аналитической модели; непрерывные линии
получены из численной модели;
фиг.38 - отклик давлени† на измерительном зонде, тест IPTT 1; дискретные точки
получены из аналитической модели; непрерывные линии получены из численной модели;
фиг.39 - согласование давлени† на пакере дл† двух тестов MDT-IPTT, анализируемых
одновременно;
фиг.40 - согласование давлени† на зонде дл† теста IPTT 1; два теста MDT-IPTT
анализируютс† одновременно;
фиг.41 - согласование давлени† на зонде дл† теста IPTT 2; анализируютс† два теста
MDT-IPTT;
фиг.42 - согласование давлени† на пакере дл† двух тестов IPTT без учета данных
зонда или расширенного тестировани† скважины;
фиг.43 - согласование давлени† на зонде дл† теста IPTT 1, при анализе учитываютс†
только давлени† на пакере;
фиг.44 - согласование давлени† на зонде дл† теста IPTT 2, при анализе учитываютс†
только давлени† на пакере;
фиг.45 - согласование давлени† на пакере дл† двух тестов MDT IPTT с использованием
свойств, полученных из оптимизации; оптимизаци† осуществл†етс† с использованием
давлений на пакере и зондах из обоих IPTT и на давлени†х из расширенного теста
скважины;
фиг.46 - согласование давлени† на зонде дл† IPTT 1 с использованием свойств,
полученных из оптимизации; оптимизаци† осуществл†етс† с использованием давлений на
пакере и зондах из обоих IPTT и на давлени†х из расширенного теста скважины;
фиг.47 - согласование давлени† на зонде дл† IPTT 2 с использованием свойств,
—траница: 12
RU 2 336 567 C1
5
10
15
20
25
30
35
40
45
50
полученных из оптимизации; оптимизаци† осуществл†етс† с использованием давлений на
пакере и зондах из обоих IPTT и на давлени†х из расширенного теста скважины;
фиг.48 - согласование давлени† дл† расширенного теста скважины с использованием
свойств, полученных из оптимизации; оптимизаци† осуществл†етс† с использованием
давлений на пакере и зондах из обоих IPTT и на давлени†х из расширенного теста
скважины; и
фиг.49 - согласование зависимости давлени† от глубины с использованием свойств
исходной, возмущенной и регрессированной модели.
омпьютерна† система на основе программного обеспечени† предсказательной модели
одиночной скважины (SWPM), в которой хранитс† программное обеспечение
предсказательной модели одиночной скважины (SWPM): (1) автоматически создает первую
конкретную последовательность операций, содержащую первое множество программных
модулей, в ответ на первый набор пользовательских заданий и автоматически выполн†ет
первую особую последовательность операций в ответ на первый набор входных данных
дл† создани† первого целевого продукта, и (2) автоматически создает вторую конкретную
последовательность операций, содержащую второе множество программных модулей, в
ответ на второй набор пользовательских заданий и автоматически выполн†ет вторую
особую последовательность операций в ответ на второй набор входных данных дл†
создани† второго целевого продукта. ¬ результате, уже не нужно отдельно и независимо
выполн†ть первое множество программных модулей первой последовательности операций
дл† создани† первого целевого продукта, и уже не нужно отдельно и независимо
выполн†ть второе множество программных модулей второй последовательности операций
дл† создани† второго целевого продукта. ¬ результате, экономитс† значительна† часть
рабочего времени процессора, и, кроме того, уже не нужно выполн†ть вышеупом†нутую
трудоемкую задачу по отдельному и независимому выполнению множества программных
модулей дл† создани† конечного целевого продукта. ќдним примером 'целевого продукта'
†вл†етс† 'трехмерна† репрезентативна† модель коллектора', например 'трехмерна†
репрезентативна† модель коллектора' 112, показанна† на фиг.24.
роме того, компьютерна† система на основе программного обеспечени†
предсказательной модели одиночной скважины (SWPM), в которой хранитс† программное
обеспечение предсказательной модели одиночной скважины (SWPM), обеспечивает
последовательность операций дл† менее узкого специалиста в цел†х интуитивно пон†тного
построени† модели, которую затем можно будет использовать дл† прогнозировани† отдачи
пласта. ѕрограммное обеспечение SWPM включает в себ† четыре модул†: (1) модуль
ввода данных, используемый дл† ввода 'входных данных', (2) модуль создани† модели,
используемый дл† генерации 'конкретной последовательности операций', (3) модуль
калибровки модели, используемый в качестве 'обработчика данных', и (4) модуль
решений, используемый в качестве 'инструмента прин†ти† решени†'. Ёти модули
поддерживаютс† базой данных хранилища последовательностей операций, котора†
включает в себ† базу данных основной информации и систему управлени† процессами. ¬
ответ на 'режим выполнени†' (например, последовательный или оперативный) и выбранное
'пользовательское задание', которое предоставл†етс† пользователем (например,
оптимизаци† завершени†, оптимизаци† стимул†ции, оценка данных, конструирование
теста, оцениватель резерва и отдачи скважины и т.д.), пользователь предоставл†ет
'входные данные', предписанные 'конкретной последовательностью операций',
представл†ющей последовательность операций выбранного решени†. ¬вод данных
(который обеспечивает 'входные данные') предоставл†ет опции дл† пользовател†, включа†
базу знаний и посто†нные значени† свойств. огда 'входные данные' введены
пользователем в модуль ввода данных и когда 'пользовательское задание' предоставлено
пользователем, 'конкретна† последовательность операций' генерируетс† в модуле
создани† модели, в котором автоматически строитс† модель коллектора вокруг текущей
скважины. ѕользователь, в необ†зательном пор†дке, может управл†ть построением
модели коллектора. Ќа основании диапазонов входных данных будут построены
—траница: 13
RU 2 336 567 C1
5
10
15
20
25
30
35
40
45
50
возможные реализации модели коллектора и предоставлены пользователю дл† выбора.
ѕрограммное обеспечение SWPM предлагает методологию выбора, или, альтернативно,
пользователь может по своему выбору сохранить все реализации. огда модель
'конкретной последовательности операций' сгенерирована модулем создани† модели,
обеспечиваетс† 'обработчик данных', в котором проверка модели (представленной
'конкретной последовательностью операций') в ответ на наблюдаемые данные
переменного давлени† и/или добычи будет доступна в модуле калибровки модели. ѕри
наличии репрезентативной потоковой модели коллектора (т.е. когда 'обработчик данных'
закончил свою работу) можно использовать программу моделировани† дл† достижени†
первоначальной цели, выбранной в начале сеанса. јльтернативно пользователь может по
выбору исследовать другие сценарии оптимизации в модуле решений, также известном как
'инструмент прин†ти† решени†'. Ќабор результатов генерируетс† 'инструментом прин†ти†
решени†' в модуле решений. Ќабор результатов, генерируемый 'инструментом прин†ти†
решени†' в модуле решений, включает в себ† р†д прогнозов, базирующихс† на сценари†х
эксплуатации и/или завершени†, предоставленных пользователем. ¬ерси† 'в реальном
времени' предсказательной модели одиночной скважины (SWPM) способна построить
последовательные предсказательные модели дл† указанных интервалов в ходе процесса
бурени†. »нтервалы могут либо выбиратьс† вручную, либо определ†тьс†
геологическим/петрофизическим (порода - флюид) свойством. ѕредсказательные модели,
построенные в ходе операции бурени†, сохран†ютс†, и к ним можно обращатьс† дл†
сравнительного анализа. ѕредсказательна† модель одиночной скважины (SWPM)
представл†ет собой интегрированный и интуитивный программный инструмент,
позвол†ющий пользователю осуществл†ть следующие действи† дл† нефт†ной/газовой
скважины: (1) начина† с каротажных диаграмм скважины и других тестов, определение
свойств хранени† и электропроводности в коллекторе вокруг ствола скважины, (2)
построение трехмерной модели коллектора вокруг ствола скважины, и (3) прогнозирование
поведени† скважины согласно различным сценари†м завершени† и эксплуатации (каждое
из этих трех действий можно производить вручную с помощью множества разных
программных инструментов). ѕо достижении этой стадии модель можно использовать дл†
многочисленных прогнозов, которые могут привести к полезным решени†м, например: (1)
где завершать скважину дл† оптимизации отдачи, (2) выбор трубы завершени† скважины
дл† обеспечени† запланированной отдачи, (3) интерпретации модульного динамического
тестера (MDT) и теста с переменным давлением, (4) конструирование теста на
производительность и давление и (5) оценивание резерва вокруг ствола скважины в ходе
бурени† (этот список может быть расширен). ѕредсказательна† модель одиночной
скважины (SWPM) представл†ет собой интерактивную и специальную направл†ющую
систему, котора† ведет пользовател† от 'пункта данных' к 'пункту решени†'. ¬о врем†
этого интерактивного путешестви† SWPM обращаетс† к многочисленным программным
инструментам, работающим в фоновом режиме. ѕрограммное обеспечение
предсказательной модели одиночной скважины (SWPM) включает в себ†: (1) обработчик
данных, (2) инструмент прин†ти† решени† и (3) надстройку последовательности операций.
¬заимосв†зи между обработчиком данных и инструментом прин†ти† решени† и
надстройкой последовательности операций будут описаны в следующих разделах этого
описани† изобретени†.
ќбратившись к фиг.1 и 2, увидим, что рабоча† станци† или друга† компьютерна†
система 20 показана на фиг.1. —огласно фиг.1 рабоча† станци† или друга† компьютерна†
система 20 включает в себ† процессор 20a, подключенный к системной шине, устройство
20b записи или отображени†, подключенное к системной шине, и устройство 20c хранени†
программ, например пам†ть 20c, подключенное к системной шине. ¬ устройстве хранени†
программ/пам†ти 20c хранитс† пакет программного обеспечени†, известный как
программное обеспечение 20c1 'предсказательной модели одиночной скважины (SWPM)'.
—истемна† шина принимает 'входные данные' 22, например данные ствола скважины, и
системна† шина также принимает набор 'пользовательских заданий' 24. 'ѕользовательское
—траница: 14
RU 2 336 567 C1
5
10
15
20
25
30
35
40
45
50
задание' 24, обуславливающее генерацию последовательности операций SWPM-MDT 80,
показанной на фиг.18 и 24A-24C, включает в себ† следующее: (1) одновременный анализ
следующих 'динамических данных': данные 'множественного тестировани† с переменным
давлением в интервале с использованием модульного динамического тестера (MDT)' (т.е.
зарегистрированные данные давлени† и расхода) и данные 'традиционного теста
скважины' (т.е. теста пласта на трубах, теста скважины и расширенного теста скважины)
и данные 'профиль зависимости давлени† от глубины тестера пласта'; и (2) по
выполнении задачи, поставленной в пункте (1), создание 'трехмерной репрезентативной
модели коллектора', откалиброванной с использованием вышеупом†нутых 'динамических
данных' в разных масштабах, и использование других таких 'динамических данных' дл†
дополнительного изучени† дальнейшего поведени† скважины с использованием
альтернативных сценариев завершени† и эксплуатации. —огласно фиг.2 устройство 20b
записи или отображени†, показанное на фиг.1, в конечном итоге, генерирует, создает
или отображает 'один или несколько продуктов, создаваемых дл† каждого
пользовательского задани†' 20b1. ќдин пример 'одного или нескольких продуктов,
создаваемых дл† каждого пользовательского задани†' 20b1 - это 'трехмерна†
репрезентативна† модель коллектора' 112, показанна† на фиг.24C. ¬ ходе работы
согласно фиг.1 и 2 пользователь вводит следующую информацию в рабочую
станцию/компьютерную систему 20, показанную на фиг.1: 'входные данные' 22 и
'пользовательские задани†' 24. огда пользователь предоставл†ет 'входные данные' 22 и
набор 'пользовательских заданий' 24, процессор 20a рабочей станции/компьютерной
системы 20 выполн†ет программное обеспечение 20c1 'предсказательной модели
одиночной скважины' (далее, программное обеспечение SWPM 20c1), и по завершении
этого выполнени† устройство 20b записи или отображени†, показанное на фиг.1 и 2,
генерирует, создает или отображает 'продукты, создаваемые дл† каждого
пользовательского задани†' 20b1. “аким образом, уникальный 'продукт' 20b1, показанный
на фиг.2, генерируетс† устройством 20b записи или отображени† в ответ на каждое
'пользовательское задание' 24. –абоча† станци† или компьютерна† система 20,
показанна† на фиг.1, может представл†ть собой персональный компьютер (ѕ ), рабочую
станцию, или универсальный компьютер. ѕримеры возможных рабочих станций включают в
себ† рабочую станцию Silicon Graphics Indigo 2, или рабочую станцию Sun SPARC, или
рабочую станцию Sun ULTRA, или рабочую станцию Sun BLADE. ”стройство 20c хранени†
программ/пам†ть 20c представл†ет собой машиночитаемый носитель или устройство
хранени† программ, считываемое машиной, например процессор 20a. ѕроцессор 20a
может представл†ть собой, например, микропроцессор, микроконтроллер или процессор
универсального компьютера или рабочей станции. ѕам†ть 20c, в которой хранитс†
программное обеспечение SWPM 20c1, может представл†ть собой, например, жесткий
диск, ѕ«”, CD-ROM, ƒќ«” или другое ќ«”, флэш-пам†ть, магнитное «”, оптическое «”,
регистры, или другие энергозависимые и/или энергонезависимые запоминающие
устройства.
Ќа фиг.3 показан простой пример построени† модели и ее конечного использовани† или
цели, которое используетс† программным обеспечением SWPM 20c1, хран†щимс† в
компьютерной системе 20 на основе программного обеспечени†, показанной на фиг.1.
—огласно фиг.3 простой пример построени† компьютерной модели и ее использовани†
включает в себ† множество этапов. Ќа первом этапе 26, именуемом
'переменные/альтернативные данные' 26, прежде всего нужно решить 'что вы хотите
оценить', этап 26a. Ќапример, какое месторождение вы хотите оценить? «атем, на этапе
26b, начинаетс† фаза 'ввод данных' 26b, на которой данные ввод†тс† посредством этапа
'ввод данных' 26b (в компьютерную систему, показанную на фиг.1) в ответ на объект,
определенный на этапе 26a, дл† оценки. Ќа втором этапе 28, именуемом 'геологическа†
неопределенность', по завершении этапа 'ввод данных' 26b нужно, прежде всего,
'строить модели' на этапе 28a. Ќа этапе 28a нужно сначала построить ваши компьютерные
модели, и на этапе 28b 'проверка моделей коллектора' вашу компьютерную модель нужно
—траница: 15
RU 2 336 567 C1
5
10
15
20
25
30
35
40
45
50
проверить, чтобы гарантировать, что она будет давать точные результаты. ѕо завершении
этапов 28a и 28b 'проверенна† модель' построена и протестирована. —ледующие этапы 28c
и 28d предусматривают использование в реальном времени вашей 'проверенной модели', и
это использование в реальном времени вашей 'проверенной модели' включает в себ†
следующие действи†: итерацию на различных альтернативах завершени† или добычи или
эксплуатации.
Ќа фиг.4 показан простой пример одного аспекта конструкции и принципа работы
компьютерной системы 20 на основе программного обеспечени† SWPM, в которой
хранитс† программное обеспечение SWPM 20c1, показанное на фиг.1. —огласно фиг.4
программное обеспечение 20c1 предсказательной модели одиночной скважины,
показанное на фиг.1, включает в себ† четыре основных этапа: (1) станци† приветстви†
30, (2) этап 32 ввода данных, (3) этап 34 построени† и выполнени† предсказательной
модели одиночной скважины и (4) этап 36 решений, предусматривающий представление
сгенерированных 'решений'. Ќа этапе 30 станции приветстви†, показанном на фиг.4,
пользователь должен решить 'что вы хотите исследовать?'. ѕрограммное обеспечение
SWPM 20c1 представл†ет собой динамический скважинный инструментарий, позвол†ющий
пользователю осуществл†ть: конструирование теста, оптимизацию завершени† и
оптимизацию стимул†ции. SWPM 20c1 - это устройство ввода данных в виде приращений,
имеющее многоцелевую чувствительность, и оно может представл†ть собой оцениватель
продуктивности/резерва 'в ходе бурени†'. Ќа этапе 32 ввода данных, показанном на
фиг.4, когда пользователь решает исследовать 'конкретный объект' (например,
месторождение) на этапе 30 станции приветстви†, множество 'входных данных' вводитс† в
компьютерную систему 20, показанную на фиг.1, в соответствии с этим 'конкретным
объектом', например 'данные скважины' 32a и 'данные коллектора' 32b, что позвол†ет
создать и сохранить 'вспомогательную базу знаний' 32c. огда 'вспомогательна† база
знаний' 32c создана на этапе 32 ввода данных в ответ на набор 'входных данных',
предоставленный пользователем (включа† вышеупом†нутые 'данные скважины' 32a и
'данные коллектора' 32b), следующий этап 34 предусматривает 'построение модели' и
использование недавно построенной модели дл† осуществлени† 'многодоменного
интегрированного выполнени†' 34b. Ќа этапе 34 построени† предсказательной модели
одиночной скважины (SWPM), показанном на фиг.4 (также именуемом этапом 'построени† и
выполнени† модели' 34), строитс† 'предсказательна† модель' 34a. огда
'предсказательна† модель' 34a построена, 'входные данные' этапа 32 (т.е. 'данные
скважины' 32a, и 'данные коллектора' 32b, и другие данные, хран†щиес† во
'вспомогательной базе знаний' 32c) используютс† дл† 'обращени†' к 'предсказательной
модели' 34a на этапе 34b 'многодоменного интегрированного выполнени†'. “аким образом,
'данные скважины' 32a и 'данные коллектора' 32b, сохраненные во 'вспомогательной базе
знаний' 32c на этапе 32, используютс† дл† 'обращени†' к 'предсказательной модели' 34a
дл† создани† набора результатов, причем набор результатов может включать в себ†:
'определение петрофизических свойств' 34c или 'статическое распределение структуры и
свойства' 34d или 'переход к потоку и равновесию' 34e, или 'проверку динамических
данных' 34f. –езультаты 'обращени†' к 'предсказательной модели' 34a (включа†
результаты, сгенерированные на этапах 34c, 34d, 34e и 34f) представл†ютс†
пользователю на следующем этапе 36 'решени†'. Ќа этапе 36 'решени†' SWPM, результаты
'обращени†' к 'предсказательной модели' 34a, которое осуществл†лось на этапе 34
'построени† и выполнени† модели', представл†ютс† пользователю на этом этапе 36
'решени†'. ¬озможные 'решени†', представленные на этом этапе 36, могут включать в
себ† конструирование теста, завершение, стимул†цию, оценку данных, чувствительность,
оцениватель продуктивности/резерва в ходе бурени† и т.д. ќднако далее в этом описании
изобретени† будет продемонстрировано, что 'предсказательна† модель' 34a сначала
строитс† в ответ на набор 'пользовательских заданий' и, когда 'предсказательна†
модель' 34a построена, 'данные скважины' 32a и 'данные коллектора' 32b, сохраненные
во 'вспомогательной базе знаний' 32c на этапе 32, используютс† дл† 'обращени†' ко
—траница: 16
RU 2 336 567 C1
5
10
15
20
25
30
35
40
45
50
вновь построенной 'предсказательной модели' 34a дл† создани† набора результатов.
Ѕолее подробно конструкци† программного обеспечени† 'предсказательной модели
одиночной скважины (SWPM)' 20c1, показанного на фиг.1 и 4, будет изложена в
нижеследующих абзацах этого описани† изобретени† со ссылкой на фиг.5-17 чертежей.
Ќа фиг.5 подробно показана конструкци† программного обеспечени† SWPM 20c1,
показанного на фиг.1 и 4, которое хранитс† в компьютерной системе 20 на основе
программного обеспечени† SWPM, показанной на фиг.1. —огласно фиг.5 программное
обеспечение 20c1 предсказательной модели одиночной скважины (SWPM) включает в себ†
хранилище 40 последовательностей операций, предназначенное дл† хранени† множества
различных последовательностей операций (причем термин 'последовательность операций'
будет определен ниже) и предназначенное дл† генерации 'конкретной последовательности
операций, выбранной в ответ на пользовательские задани† и входные данные' 42.
ѕрограммное обеспечение SWPM 20c1 также включает в себ† надстройку 44
последовательности операций, предназначенную дл† приема 'конкретной
последовательности операций' из этапа 42, и в соответствии с этой 'конкретной
последовательностью операций' из этапа 42 выбора множества различных программных
модулей из обработчика данных и инструмента прин†ти† решени† в ответ на эту
'конкретную последовательность операций' (что будет более подробно рассмотрено в
следующих абзацах). ѕрограммное обеспечение SWPM 20c1 дополнительно включает в
себ† обработчик 46 данных, который предназначен дл† хранени† множества программных
модулей, включа† следующие дев†ть программных модулей, которые проиллюстрированы
на фиг.5 исключительно в цел†х обсуждени†, поскольку множество программных модулей
может хранитьс† в обработчике 46 данных: программный модуль 1, программный модуль 2,
программный модуль 3, программный модуль 4, программный модуль 5, программный
модуль 6, программный модуль 7, программный модуль 8 и программный модуль 9.
ѕрограммные модули, хран†щиес† в обработчике 46 данных и выбираемые надстройкой 44
последовательности операций, будут 'обрабатывать' (например, калибровать) 'входные
данные' 22. огда 'входные данные' 22 надлежащим образом 'обработаны', выбранные
программные модули, хран†щиес† в обработчике 46 данных, генерируют некоторые
конкретные 'продукты обработчика данных' 48. ѕрограммное обеспечение SWPM 20c1
дополнительно включает в себ† инструмент 50 прин†ти† решени†, предназначенный дл†
приема 'продуктов обработчика данных' 48 и хранени† дополнительного множества
программных модулей, включающего в себ† следующие дев†ть программных модулей,
которые проиллюстрированы на фиг.5 исключительно в цел†х обсуждени†, поскольку
множество программных модулей может хранитьс† в инструменте 50 прин†ти† решени†:
программный модуль 10, программный модуль 11, программный модуль 12, программный
модуль 13, программный модуль 14, программный модуль 15, программный модуль 16,
программный модуль 17 и программный модуль 18. »нструмент прин†ти† решени† 50
окончательно генерирует 'продукты инструмента прин†ти† решени† дл† каждого задани†'
20b1, которые представл†ют 'продукты, создаваемые дл† каждого пользовательского
задани†' 20b1, показанные на фиг.2. ѕолное описание принципа работы программного
обеспечени† SWPM 20c1, показанного на фиг.5, будет изложено в нижеследующих
разделах этого описани† изобретени† со ссылкой на фиг.12-17 чертежей. ќднако
следующие абзацы этого описани† изобретени† со ссылкой на фиг.6-11 предоставл†ют
дополнительные детали относительно структуры и принципа работы программного
обеспечени† SWPM 20c1, показанного на фиг.5.
—огласно фиг.6, 7, 8, 9 и 9A с учетом того, что программное обеспечение SWPM 20c1,
показанное на фиг.1, 4 и 5, включает в себ† обработчик 46 данных, инструмент 50
прин†ти† решени† и надстройку 44 последовательности операций, фиг.6 иллюстрирует
взаимосв†зь между обработчиком 46 данных, инструментом 50 прин†ти† решени† и
надстройкой 44 последовательности операций, на фиг.6 показано как соединены
обработчик 46 данных и инструмент 50 прин†ти† решени†. —огласно фиг.6 инструмент 50
прин†ти† решени† включает в себ† программу построени† статической модели и
—траница: 17
RU 2 336 567 C1
5
10
15
20
25
30
35
40
45
50
инструмент интерпретации, прогнозировани† и анализа. Ќа фиг.7 показано, как
многодоменные данные, поступающие из различных источников (например, каротажные
диаграммы, каротажные изображени†, измерени† модульного динамического тестера
(MDT), керны и диаграммы каротажа в эксплуатационной скважине) обрабатываютс† дл†
создани† 'калиброванной согласованной одномерной петрофизической статической
модели'. —огласно фиг.7, если мы более подробно рассмотрим ключевые моменты,
обработчик 46 данных создает 1D (одномерные) свойства коллектора, измеренные в
стволе скважины. ¬се данные объедин†ютс† и интерпретируютс† в обработчике 46 данных
в начале выполнени† SWPM. ¬ общих чертах, обработчик 46 данных показан на фиг.7.
—огласно фиг.8 выходной одномерный продукт обработчика 46 данных показан на фиг.8.
Ќа фиг.8 показано, как визуализируетс† 'набор результатов', генерируемый обработчиком
46 данных. Ќа фиг.9 показано, как соединены обработчик 46 данных и инструмент 50
прин†ти† решени†, фиг.9 представл†ет подробную версию фиг.6. ¬ частности, на фиг.9
показаны этапы, осуществл†емые дл† генерации продукта 'решени†-отчеты' из
инструмента 50 прин†ти† решени†. —огласно фиг.9 с выходного одномерного продукта
обработчика 46 данных, показанного на фиг.8, начинаетс† выполнение инструмента 50
прин†ти† решени†. Ётапы, выполн†емые инструментом 50 прин†ти† решени†, начина† с
выходного одномерного продукта обработчика 46 данных, показанного на фиг.8,
проиллюстрированы на фиг.9.
“ретий модуль программного обеспечени† SWPM 20c1 - это надстройка 44
последовательности операций. Ќадстройка 44 последовательности операций направл†ет
пользовател† от начала до конца сеанса. огда пользователь выбирает 'пользовательское
задание' из списка, предоставленного надстройкой 44 последовательности операций,
надстройка 44 последовательности операций вызывает 'соответствующую
последовательность операций' из базы данных, и выполнение программного обеспечени†
SWPM 20c1 осуществл†етс† согласно этой 'соответствующей последовательности
операций'. '—оответствующа† последовательность операций' вызывает многочисленные
прикладные программы в правильном и оптимальном пор†дке. ѕротокол ввода/вывода от
одной прикладной программы к другой также обеспечиваетс† надстройкой 44
последовательности операций. Ќа фиг.9A показано, как множество 'программных модулей'
организовано или объединено в конкретном пор†дке или конфигурации дл† создани†
предсказательной модели одиночной скважины (SWPM). Ќа фиг.9A в общих чертах
показаны 'программные модули', выполн†ющиес† в фоновом режиме. ѕри выполнении
SWPM использует 'программные модули' в 'конкретном пор†дке'. ' онкретный пор†док'
устанавливаетс† инструментом прин†ти† решени†. Ќа фиг.9A показана упрощенна†
иллюстраци† архитектуры программного обеспечени† SWPM 20c1, с точки зрени†
структуры программного обеспечени†. —огласно фиг.9A 'базова† среда моделировани†',
включающа† в себ† 'дерево случаев/данных', 'систему управлени† выполнением', 'систему
управлени† данными' и 'программу просмотра результатов', описана в патентной за†вке
—Ўј є 09/270 128, поданной 16 марта 1999, озаглавленной "Simulation System including
a Simulator and a Case Manager adapted for Organizing Data Files for the Simulator in
a Tree-Like Structure", раскрытие которой включено посредством ссылки в описание
насто†щего изобретени†. —огласно фиг.9A 'SWPM' - это программное обеспечение
'предсказательной модели одиночной скважины' 20c1, раскрытое в этом описании
изобретени†.
Ќа фиг.10 и 11 более подробно описаны структура и принцип действи† программного
обеспечени† SWPM 20c1, хран†щегос† в компьютерной системе 20 на основе
программного обеспечени† SWPM, показанной на фиг.1 и 5. —огласно фиг.10 программное
обеспечение SWPM 20c1 предусматривает ввод пользователем набора пользовательских
заданий 24.
—огласно фиг.10 и 11, когда пользовательские задани† 24 введены в компьютерную
систему 20 SWPM, показанную на фиг.1, пользователь в интерактивном режиме
отслеживает ход выполнени† программного обеспечени† SWPM 20c1
—траница: 18
RU 2 336 567 C1
5
10
15
20
25
30
35
40
45
50
посредством 'направл†ющей системы выполнени† проекта на основе правил интерактивной/автоматической' 52. огда пользователь в интерактивном режиме
отслеживает ход выполнени† программного обеспечени† SWPM 20c1 посредством
'направл†ющей системы выполнени† проекта на основе правил' 52, пользователь всегда
остаетс† на этом уровне, поскольку пользователь направл†етс† системой, что указано на
этапе 53 на фиг.11. –езультаты оценки 55 генерируютс†, что указано на этапе 55 на
фиг.10 и 11. –езультаты 55 сообщаютс†, и сеанс завершаетс†, что указано на этапе 57
на фиг.11.
—огласно фиг.10 и 11, помимо набора пользовательских заданий 24, пользователь также
предоставл†ет 'входные данные', представленные этапом 22 'данные скважины' на фиг.10.
¬ ответ на пользовательские задани† 24 и 'данные скважины' 22 'выбранна†
последовательность операций' 42 выбираетс† из множества последовательностей
операций, хран†щихс† в 'хранилище специализированных последовательностей операций'
40, причем 'выбранна† последовательность операций' 42 представл†ет
'специализированную последовательность операций' 54. '—пециализированна†
последовательность операций' 54 выполн†ет 'первое множество выбранных программных
модулей', которое существует вдоль первого пути 56 в обработчике 46 данных, тем самым
генериру† продукты обработчика данных (по глубине) 48, и 'специализированна†
последовательность операций' 54 также выполн†ет 'второе множество выбранных
программных модулей', которое существует вдоль второго пути 58. ѕродукты 48
обработчика данных, на единицу глубины, включают в себ† пористость, проницаемость,
относительную проницаемость, тип породы, литологию, слоистость, PVT, Pi, WOC, GOC и
т.д. —огласно фиг.10 обработчик 46 данных включает в себ†: (1) методологии 46a, (2)
программные модули 46b и (3) данные и ввод/вывод 46c. »нструмент 50 прин†ти† решени†
также включает в себ†: (1) методологии 50a, (2) программные модули 50b и (3) данные и
ввод/вывод 50c. ¬ ответ на 'пользовательское задание' 24, обеспеченное пользователем,
и 'данные скважины', также обеспеченные пользователем, когда 'первое множество
программных модулей' вдоль первого пути 56 выполнено процессором 20a, показанным на
фиг.1, 'второе множество программных модулей' вдоль второго пути 58 выполн†етс†
процессором 20a, показанным на фиг.1. огда 'второе множество программных модулей'
вдоль второго пути 58 выполнено, генерируетс† 'продукт инструмента прин†ти† решени†'
20b1, соответствующий 'пользовательскому заданию' 24, выбранному и предоставленному
пользователем. —огласно фиг.11 вышеупом†нутый принцип работы программного
обеспечени† SWPM 20c1, рассмотренный выше со ссылкой на фиг.10 (где
'пользовательское задание' 24 и 'входные данные' в виде 'данных скважины' 22
предоставлены пользователем и, в ответ на них, соответствующа† 'специализированна†
последовательность операций' 54 генерируетс† из хранилища 40 последовательностей
операций, причем 'специализированна† последовательность операций' 54 выполн†етс†
вдоль двух путей 56 и 58 в обработчике 46 данных и инструменте прин†ти† решени† 50, в
результате чего генерируютс† 'продукты инструмента прин†ти† решени†' 20b1), снова
проиллюстрирован на фиг.11. —огласно фиг.11 множество 'этапов' работы компьютерной
системы 20 на основе программного обеспечени† SWPM, показанной на фиг.1, которые
осуществл†ютс† при выполнении программного обеспечени† SWPM 20c1, будет описано
ниже на фиг.11, причем этап 60, св†занный с 'пользовательскими задани†ми' 24,
указывает, что пользователь должен сначала ввести информацию, соответствующую
'запросу', причем термин 'запрос' означает 'задача проекта' или 'пользовательское
задание' 24. Ётап 62 указывает, что 'входные данные' в виде 'данных скважины' 22
нужно затем ввести в компьютерную систему 20 на основе программного обеспечени†
SWPM, показанную на фиг.1. Ётап 64 указывает, что в ответ на 'запрос' или
'пользовательское задание' 24 и 'входные данные' или 'данные скважины' 22,
предоставленные пользователем и введенные в компьютерную систему 20 на основе
программного обеспечени† SWPM, показанную на фиг.1, надлежаща† 'последовательность
операций' автоматически выбираетс† из 'хранилища последовательностей операций' 42.
—траница: 19
RU 2 336 567 C1
5
10
15
20
25
30
35
40
45
50
Ётап 66 указывает, что 'ход процесса' следует пути 'выбранной последовательности
операций'; т.е. 'первое множество программных модулей' выбираетс† из обработчика 46
данных и 'второе множество программных модулей' выбираетс† из инструмента 50
прин†ти† решени† в ответ на 'выбранную последовательность операций', причем 'первое
множество программных модулей' и 'второе множество программных модулей'
выполн†ютс† последовательно процессором 20a компьютерной системы 20 на основе
программного обеспечени† SWPM, показанной на фиг.1. Ётап 68 указывает, что когда
'первое множество программных модулей' обработчика 46 данных выполнено процессором
20a, показанным на фиг.1, свойства одномерной (1D) модели скважины оцениваютс† в
'системе многомерных решений' обработчика 46 данных. Ётап 70 указывает, что когда
'первое множество программных модулей' обработчика 46 данных выполнено процессором
20a, показанным на фиг.1, и когда свойства результирующей одномерной (1D) модели
скважины оценены в 'системе многомерных решений' обработчика 46 данных в ответ на
завершение выполнени† 'первого множества программных модулей' обработчика 46
данных, 'набор результатов', созданный обработчиком 46 данных, собираетс† в продуктах
48 обработчика данных, причем этот 'набор результатов' готов дл† использовани† в
св†зи с 'моделированием коллектора'. Ётап 72 указывает, что в ответ на 'набор
результатов', который был собран в продуктах 48 обработчика данных, 'второе множество
программных модулей' в инструменте 50 прин†ти† решени† (которое было выбрано из
других программных модулей в инструменте 50 прин†ти† решени† в ответ на 'выбранную
последовательность операций' 42) выполн†етс† последовательно процессором 20a,
показанным на фиг.1, в ответ на установленное 'пользовательское задание' 24, и, в
результате, вновь начинаетс† обработка одномерных (1D) данных и других динамических
данных в инструменте 50 прин†ти† решени†. Ётап 74 указывает, что когда обработка
одномерных (1D) данных и других динамических данных в инструменте 50 прин†ти†
решени† завершена, собираетс† 'второй набор результатов', генерируемый инструментом
50 прин†ти† решени†, причем 'второй набор результатов' готов к использованию дл†
конечной цели формулировки одной или нескольких рекомендаций дл† специалистов по
эксплуатации месторождени†.
—огласно фиг.12-17 функциональное описание работы компьютерной системы 20 на
основе программного обеспечени† предсказательной модели одиночной скважины
(SWPM), показанной на фиг.1, включающей в себ† программное обеспечение
предсказательной модели одиночной скважины (SWPM) 20c1, показанное на фиг.1 и 5,
хран†щеес† в компьютерной системе 20, будет изложено в нижеследующих абзацах со
ссылкой на фиг.12-17 чертежей.
Ќа фиг.12-17 показано программное обеспечение 20c1 предсказательной модели
одиночной скважины (SWPM), показанное на фиг.1 и 5. омпьютерна† система 20 на
основе программного обеспечени† предсказательной модели одиночной скважины
(SWPM), показанна† на фиг.1, в которой хранитс† программное обеспечение 20c1
предсказательной модели одиночной скважины (SWPM): (1) автоматически создает первую
конкретную последовательность операций, содержащую первое множество программных
модулей, в ответ на первый набор пользовательских заданий и автоматически выполн†ет
первую конкретную последовательность операций в ответ на первый набор входных
данных дл† создани† первого целевого продукта, и (2) автоматически создает вторую
конкретную последовательность операций, содержащую второе множество программных
модулей, в ответ на второй набор пользовательских заданий и автоматически выполн†ет
вторую конкретную последовательность операций в ответ на второй набор входных данных
дл† создани† вто??ого целевого продукта. ¬ результате, уже не нужно отдельно и
независимо выполн†ть первое множество программных модулей первой
последовательности операций дл† создани† первого целевого продукта и уже не нужно
отдельно и независимо выполн†ть второе множество программных модулей второй
последовательности операций дл† создани† второго целевого продукта. ¬ результате,
экономитс† значительна† часть рабочего времени процессора, и, кроме того, уже не
—траница: 20
RU 2 336 567 C1
5
10
15
20
25
30
35
40
45
50
нужно выполн†ть вышеупом†нутую трудоемкую задачу по отдельному и независимому
выполнению множества программных модулей дл† создани† конечного целевого продукта.
—огласно фиг.12-17 напомним, что программное обеспечение 20c1 предсказательной
модели одиночной скважины (SWPM), показанное на фиг.1, 5 и 12-17, включает в себ†
обработчик 46 данных, который генерирует продукты 48 обработчика данных, инструмент
50 прин†ти† решени† и надстройку 44 последовательности операций, оперативно
подключенную к обработчику 46 данных и инструменту 50 прин†ти† решени†, работа
которых будет рассмотрена ниже.
—огласно фиг.12 предположим, что пользователь вводит, в качестве входных данных,
следующую информацию в компьютерную систему 20 на основе программного
обеспечени† предсказательной модели одиночной скважины (SWPM), показанную фиг.1:
(1) первый набор пользовательских заданий (т.е. пользовательское задание 1) 24a, и
(2) первый набор входных данных (т.е. входные данные 1) 22a. ѕервый набор 22a входных
данных вводитс† в надстройку 44 последовательности операций. ѕервый набор 24a
пользовательских заданий вводитс† в хранилище 40 последовательностей операций, и, в
ответ на это, перва† конкретна† последовательность операций (конкретна†
последовательность операций 1) 42a, соответствующа† первому набору 24a
пользовательских заданий, генерируетс† из хранилища 40 последовательностей операций,
причем перва† конкретна† последовательность операций 42a вводитс† в надстройку 44
последовательности операций. Ќапомним, что обработчик данных 46 включает в себ†
'первое множество программных модулей' 46a, включающее в себ† следующие
программные модули: программный модуль 1, программный модуль 2, программный
модуль 3, программный модуль 4, программный модуль 5, программный модуль 6,
программный модуль 7, программный модуль 8 и программный модуль 9. Ќапомним, что
инструмент 50 прин†ти† решени† включает в себ† 'второе множество программных
модулей' 50a, включающее в себ† следующие программные модули: программный модуль
10, программный модуль 11, программный модуль 12, программный модуль 13,
программный модуль 14, программный модуль 15, программный модуль 16, программный
модуль 17 и программный модуль 18. ¬ ответ на первую конкретную последовательность
операций 42a надстройка 44 последовательности операций выбирает 'определенные
выбранные из первого множества программных модулей' 7, 4, 5, 2 и 3, реализованные в
обработчике 46 данных. —огласно фиг.12 'определенные выбранные из первого множества
программных модулей' 7, 4, 5, 2 и 3 содержат следующие программные модули:
программный модуль 7, программный модуль 4, программный модуль 5, программный
модуль 2 и программный модуль 3. «атем в ответ на первую конкретную
последовательность операций 42a надстройка 44 последовательности операций также
выбирает 'определенные выбранные из второго множества программных модулей' 16, 13,
14, 11 и 12, реализованные в инструменте прин†ти† решени† 50. 'ќпределенные
выбранные из второго множества программных модулей' 16, 13, 14, 11 и 12 содержат
следующие программные модули: программный модуль 16, программный модуль 13,
программный модуль 14, программный модуль 11 и программный модуль 12.
'ќпределенные выбранные из первого множества программных модулей' 7, 4, 5, 2 и 3,
реализованные в обработчике 46 данных, сначала выполн†ютс† процессором 20a
компьютерной системы 20, показанной на фиг.1, в ответ на 'входные данные 1' 22a, тем
самым генериру† продукты обработчика данных 48. ѕродукты 48 обработчика данных
включают в себ† и, таким образом, генерируют набор 'обработанных данных' 48a
(например, калиброванные данные). «атем в ответ на 'обработанные данные' 48a
'определенные выбранные из второго множества программных модулей' 16, 13, 14, 11 и
12, реализованные в инструменте 50 прин†ти† решени†, выполн†ютс† процессором 20a
компьютерной системы 20, показанной на фиг.1 (с использованием обработанных данных
48a), в результате чего генерируетс† 'продукт инструмента прин†ти† решени† дл†
пользовательского задани† 1' 20b1A.
Ќа фиг.13 показана 'конкретна† последовательность операций 1' 42a, показанна† на
—траница: 21
RU 2 336 567 C1
5
10
15
20
25
30
35
40
45
50
фиг.12, включающа† в себ† 'определенные выбранные из первого множества программных
модулей' 7, 4, 5, 2 и 3 и 'определенные выбранные из второго множества программных
модулей' 16, 13, 14, 11 и 12, которые выбираютс† из обработчика 46 данных и
инструмента 50 прин†ти† решени† надстройкой 44 последовательности операций и
которые выполн†ютс† процессором 20a компьютерной системы 20, показанной на фиг.1.
—огласно фиг.13 в ответ на 'входные данные 1' 22a 'определенные выбранные из первого
множества программных модулей' 7, 4, 5, 2 и 3 выполн†ютс† последовательно
процессором 20a; затем в ответ на 'обработанные данные' 48a 'определенные выбранные
из второго множества программных модулей' 16, 13, 14, 11 и 12 выполн†ютс†
последовательно, в результате чего генерируетс† 'продукт инструмента прин†ти† решени†
дл† пользовательского задани† 1' 20b1A.
—огласно фиг.12-13 пользователь ввел первое пользовательское задание
(пользовательское задание 1) и первый набор входных данных (входные данные 1) в цел†х
окончательной генерации 'продукта инструмента прин†ти† решени† дл† пользовательского
задани† 1' 20b1A. ¬ нижеследующих абзацах предположим, что пользователь вводит
второе пользовательское задание (пользовательское задание 2) и второй набор входных
данных (входные данные 2) в цел†х окончательной генерации 'продукта инструмента
прин†ти† решени† дл† пользовательского задани† 2' 20b1B.
—огласно фиг.14, предположим, что пользователь вводит, в качестве входных данных,
следующую информацию в компьютерную систему 20 на основе программного
обеспечени† предсказательной модели одиночной скважины (SWPM), показанную фиг.1:
(1) второй набор пользовательских заданий (т.е. пользовательское задание 2) 24b и (2)
второй набор входных данных (т.е. входные данные 2) 22b. ¬торой набор входных данных
22b вводитс† в надстройку 44 последовательности операций. ¬торой набор
пользовательских заданий 24b вводитс† в хранилище 40 последовательностей операций, и,
в ответ на это, втора† конкретна† последовательность операций (конкретна†
последовательность операций 2) 42b, соответствующа† второму набору пользовательских
заданий 24b, генерируетс† из хранилища 40 последовательностей операций, причем
втора† конкретна† последовательность операций 42b вводитс† в надстройку 44
последовательности операций. Ќапомним, что обработчик 46 данных включает в себ†
'первое множество программных модулей' 46a, включающее в себ† следующие
программные модули: программный модуль 1, программный модуль 2, программный
модуль 3, программный модуль 4, программный модуль 5, программный модуль 6,
программный модуль 7, программный модуль 8 и программный модуль 9. Ќапомним, что
инструмент 50 прин†ти† решени† включает в себ† 'второе множество программных
модулей' 50a, включающее в себ† следующие программные модули: программный модуль
10, программный модуль 11, программный модуль 12, программный модуль 13,
программный модуль 14, программный модуль 15, программный модуль 16, программный
модуль 17 и программный модуль 18. ¬ ответ на вторую конкретную последовательность
операций 42b надстройка последовательности операций 44 выбирает 'определенные
выбранные из первого множества программных модулей' 7, 8, 9, 6 и 3, реализованные в
обработчике 46 данных. —огласно фиг.14 'определенные выбранные из первого множества
программных модулей' 7, 8, 9, 6 и 3 содержат следующие программные модули:
программный модуль 7, программный модуль 8, программный модуль 9, программный
модуль 6 и программный модуль 3. «атем в ответ на вторую конкретную
последовательность операций 42b надстройка 44 последовательности операций также
выбирает 'определенные выбранные из второго множества программных модулей' 17, 14,
11, 12 и 15, реализованные в инструменте прин†ти† решени† 50. 'ќпределенные
выбранные из второго множества программных модулей' 17, 14, 11, 12 и 15 содержат
следующие программные модули: программный модуль 17, программный модуль 14,
программный модуль 11, программный модуль 12 и программный модуль 15.
'ќпределенные выбранные из первого множества программных модулей' 7, 8, 9, 6 и 3,
реализованные в обработчике 46 данных, выполн†ютс† последовательно процессором 20a
—траница: 22
RU 2 336 567 C1
5
10
15
20
25
30
35
40
45
50
компьютерной системы 20, показанной на фиг.1, в ответ на 'входные данные 2' 22b, тем
самым генериру† продукты обработчика данных 48. ѕродукты 48 обработчика данных
включают в себ† и, таким образом, генерируют набор 'обработанных данных' 48b
(например, калиброванные данные). «атем в ответ на 'обработанные данные' 48b
'определенные выбранные из второго множества программных модулей' 17, 14, 11, 12 и
15, реализованные в инструменте 50 прин†ти† решени†, выполн†ютс† последовательно
процессором 20a компьютерной системы 20, показанной на фиг.1 (с использованием
обработанных данных 48b), в результате чего генерируетс† 'продукт инструмента
прин†ти† решени† дл† пользовательского задани† 2' 20b1B.
—огласно фиг.15 'конкретна† последовательность операций 2' 42b, показанна† на
фиг.14, включающа† в себ† 'определенные выбранные из первого множества программных
модулей' 7, 8, 9, 6 и 3 и 'определенные выбранные из второго множества программных
модулей' 17, 14, 11, 12 и 15, которые выбираютс† из обработчика 46 данных и
инструмента 50 прин†ти† решени† надстройкой 44 последовательности операций и
которые выполн†ютс† процессором 20a компьютерной системы 20, показанной на фиг.1.
—огласно фиг.15 в ответ на 'входные данные 2' 22b 'определенные выбранные из первого
множества программных модулей' 7, 8, 9, 6 и 3 выполн†ютс† последовательно
процессором 20a; затем в ответ на 'обработанные данные' 48b 'определенные выбранные
из второго множества программных модулей' 17, 14, 11, 12 и 15 выполн†ютс†
последовательно, в результате чего генерируетс† 'продукт инструмента прин†ти† решени†
дл† пользовательского задани† 2' 20b1B.
—огласно фиг.14-15 пользователь ввел второе пользовательское задание
(пользовательское задание 2) и второй набор входных данных (входные данные 2) в цел†х
окончательной генерации 'продукта инструмента прин†ти† решени† дл† пользовательского
задани† 2' 20b1B. ¬ нижеследующих абзацах, предположим, что пользователь вводит
третье пользовательское задание (пользовательское задание 3) и третий набор входных
данных (входные данные 3) в цел†х окончательной генерации 'продукта инструмента
прин†ти† решени† дл† пользовательского задани† 3' 20b1C.
—огласно фиг.16 предположим, что пользователь вводит, в качестве входных данных,
следующую информацию в компьютерную систему 20 на основе программного
обеспечени† предсказательной модели одиночной скважины (SWPM), показанную на фиг.1:
(1) третий набор пользовательских заданий (т.е. пользовательское задание 3) 24c и (2)
третий набор входных данных (т.е. входные данные 3) 22c. “ретий набор входных данных
22c вводитс† в надстройку 44 последовательности операций. “ретий набор
пользовательских заданий 24c вводитс† в хранилище 40 последовательностей операций, и,
в ответ на это, треть† конкретна† последовательность операций (конкретна†
последовательность операций 3) 42c, соответствующа† третьему набору пользовательских
заданий 24c, генерируетс† из хранилища 40 последовательностей операций, причем треть†
конкретна† последовательность операций 42c вводитс† в надстройку 44
последовательности операций. Ќапомним, что обработчик 46 данных включает в себ†
'первое множество программных модулей' 46a, включающее в себ† следующие
программные модули: программный модуль 1, программный модуль 2, программный
модуль 3, программный модуль 4, программный модуль 5, программный модуль 6,
программный модуль 7, программный модуль 8 и программный модуль 9. Ќапомним, что
инструмент 50 прин†ти† решени† включает в себ† 'второе множество программных
модулей' 50a, включающее в себ† следующие программные модули: программный модуль
10, программный модуль 11, программный модуль 12, программный модуль 13,
программный модуль 14, программный модуль 15, программный модуль 16, программный
модуль 17 и программный модуль 18. ¬ ответ на третью конкретную последовательность
операций 42c надстройка 44 последовательности операций выбирает 'определенные
выбранные из первого множества программных модулей' 7, 4, 1, 2 и 3, реализованные в
обработчике 46 данных. —огласно фиг.16 'определенные выбранные из первого множества
программных модулей' 7, 4, 1, 2 и 3 содержат следующие программные модули:
—траница: 23
RU 2 336 567 C1
5
10
15
20
25
30
35
40
45
50
программный модуль 7, программный модуль 4, программный модуль 1, программный
модуль 2 и программный модуль 3. «атем в ответ на третью конкретную
последовательность операций 42c надстройка 44 последовательности операций также
выбирает 'определенные выбранные из второго множества программных модулей' 18, 17,
14, 15 и 12, реализованные в инструменте прин†ти† решени† 50. 'ќпределенные
выбранные из второго множества программных модулей' 18, 17, 14, 15 и 12 содержат
следующие программные модули: программный модуль 18, программный модуль 17,
программный модуль 14, программный модуль 15 и программный модуль 12.
'ќпределенные выбранные из первого множества программных модулей' 7, 4, 1, 2 и 3,
реализованные в обработчике 46 данных, выполн†ютс† последовательно процессором 20a
компьютерной системы 20, показанной на фиг.1, в ответ на 'входные данные 3' 22c, тем
самым генериру† продукты обработчика данных 48. ѕродукты 48 обработчика данных
включают в себ† и, таким образом, генерируют набор 'обработанных данных' 48c
(например, калиброванные данные). «атем в ответ на 'обработанные данные' 48c
'определенные выбранные из второго множества программных модулей' 18, 17, 14, 15 и
12, реализованные в инструменте 50 прин†ти† решени†, выполн†ютс† последовательно
процессором 20a компьютерной системы 20, показанной на фиг.1 (с использованием
обработанных данных 48c), в результате чего генерируетс† 'продукт инструмента
прин†ти† решени† дл† пользовательского задани† 3' 20b1C.
Ќа фиг.17 показана 'конкретна† последовательность операций 3' 42c, показанна† на
фиг.16, включающа† в себ† 'определенные выбранные из первого множества программных
модулей' 7, 4, 1, 2 и 3 и 'определенные выбранные из второго множества программных
модулей' 18, 17, 14, 15 и 12, которые выбираютс† из обработчика 46 данных и
инструмента 50 прин†ти† решени† надстройкой 44 последовательности операций и
которые выполн†ютс† процессором 20a компьютерной системы 20, показанной на фиг.1.
—огласно фиг.17, в ответ на 'входные данные 3' 22c 'определенные выбранные из первого
множества программных модулей' 7, 4, 1, 2 и 3 выполн†ютс† последовательно
процессором 20a; затем в ответ на 'обработанные данные' 48c 'определенные выбранные
из второго множества программных модулей' 18, 17, 14, 15 и 12 выполн†ютс†
последовательно, в результате чего генерируетс† 'продукт инструмента прин†ти† решени†
дл† пользовательского задани† 3' 20b1C.
ѕоследовательность операций предсказательной модели одиночной скважины
(SWPM)/модульного динамического тестера (MPT)
Ќа фиг.18 показана базова† конструкци† 'последовательности операций на основе
предсказательной модели одиночной скважины (SWPM)/модульного динамического
тестера (MDT)'. Ќиже, термин 'последовательность операций на основе предсказательной
модели одиночной скважины (SWPM)/модульного динамического тестера (MDT)' будет
сокращен с использованием термина 'последовательность операций SWPM-MDT'.
Ќа фиг.13, 15 и 17 показаны примеры последовательностей операций, например
'последовательность операций 1' на фиг.13, 'последовательность операций 2' на фиг.15
и 'последовательность операций 3' на фиг.17. ќднако на фиг.18 и 24 с помощью
вспомогательных фиг.19-23 показан один конкретный пример конкретной
'последовательности операций', котора† легко может быть одной из последовательностей
операций ('последовательность операций 1', или 'последовательность операций 2', или
'последовательность операций 3'), показанных на фиг.13, 15 и 17, соответственно. ¬
частности, на фиг.18 и 24 показана 'последовательность операций', известна† как
'последовательность операций на основе предсказательной модели одиночной скважины
(SWPM)/модульного динамического тестера (MDT)' 80 (сокращенно 'последовательность
операций SWPM-MDT' 80). ѕоследовательность операций SWPM-MDT 80, показанна† на
фиг.24, представл†ет более подробно конструкцию последовательности операций SWPMMDT 80, показанной на фиг.18.
Ќа фиг.18 показана базова† конструкци† 'последовательности операций на основе
предсказательной модели одиночной скважины (SWPM)/модульного динамического
—траница: 24
RU 2 336 567 C1
5
10
15
20
25
30
35
40
45
50
тестера (MDT)' 80 (последовательности операций SWPM-MDT 80). —огласно фиг.18
последовательность операций SWPM-MDT 80 включает в себ† этап 80a 'другие данные'.
—огласно фиг.19 этап 80a 'другие данные' включает в себ† петрофизические данные и
геологические данные. ѕетрофизические данные и геологические данные, которые
содержат 'другие данные' на этапе 80a 'другие данные', показанные на фиг.19, более
подробно рассмотрены ниже со ссылкой на фиг.20. —огласно фиг.18 последовательность
операций SWPM-MDT 80 дополнительно включает в себ† этап 80b 'построение модели'.
Ётап 80b 'построение модели' более подробно рассмотрен ниже со ссылкой на фиг.21.
—огласно фиг.18 последовательность операций SWPM-MDT 80 дополнительно включает в
себ† этап 80c 'настройка модели'. Ётап 80c 'настройка модели' более подробно
рассмотрен ниже со ссылкой на фиг.22. Ётап 80c 'настройка модели' зависит от данных,
указанных в блоках 86, 94 и 90, где данные в блоке 86 включают в себ† 'данные
множественного тестировани† с переменным давлением в интервале с использованием
модульного динамического тестера (MDT)', и данные в блоке 94 включают в себ† 'данные
тестировани† скважины', также известные как данные 'теста производительности под
давлением', и данные в блоке 90 включают в себ† 'данные градиента давлени†', также
известные как 'разведка перед тестированием'. ћодульный динамический тестер (MDT) это инструмент, принадлежащий Schlumberger Technology Corporation, ’ьюстон, “ехас и
эксплуатируемый ею. —огласно фиг.18 последовательность операций SWPM-MDT 80
дополнительно включает в себ† этап 80d 'прогнозирование отклика коллектора'. Ётап 80d
'прогнозирование отклика коллектора' более подробно рассмотрен ниже со ссылкой на
фиг.23.
–ассмотрим согласно фиг.18 действие последовательности операций SWPM-MDT 80,
показанной фиг.18. ¬ ходе работы согласно фиг.18 'другие данные' 80a (и, в частности,
петрофизические данные и геологические данные, указанные на фиг.19) используютс† на
этапе 80b 'построение модели', показанном на фиг.18. Ќа этапе 80b 'построение
модели', 'имитационна† модель' строитс† или конструируетс† с использованием
петрофизических данных и геологических данных, показанных на фиг.19. '»митационна†
модель' призвана прогнозировать 'отклик' от 'нового нефт†ного или газового
коллектора' в ответ на 'недавно измеренные или наблюдаемые данные', причем 'недавно
измеренные или наблюдаемые данные' - это данные, которые были недавно
сгенерированы измерительными устройствами, размещенными в различных местах 'нового
нефт†ного или газового коллектора'. 'ќтклик', предсказанный 'имитационной моделью',
включает в себ† прогнозируемый выход нефти и/или газа из 'нового нефт†ного или
газового коллектора'. Ќа этапе 80c 'настройка модели', когда 'имитационна† модель'
построена или сконструирована на этапе 80b 'построение модели', 'имитационна† модель'
подлежит 'настройке' или калибровке, т.е. 'имитационную модель' нужно протестировать,
чтобы убедитьс†, что она 'работает правильно'. ≈сли 'известный нефт†ной или газовый
коллектор' уже имеет 'известные измеренные или наблюдаемые данные', которые
соответствуют 'известному отклику', то 'имитационна† модель' 'работает правильно',
когда 'известные измеренные или наблюдаемые данные' поступают в 'имитационную
модель' и в ответ на это 'конкретный отклик' генерируетс† 'имитационной моделью', где
'конкретный отклик', генерируемый 'имитационной моделью', по существу, такой же, как
'известный отклик' от 'известного нефт†ного или газового коллектора' на фиг.18,
'известные измеренные или наблюдаемые данные' включают в себ† данные 86
тестировани† с переменным давлением MDT, данные 94 тестировани† скважины и данные
90 градиента давлени†.
¬ частности, на фиг.18 'известный коллектор' включает в себ† набор 'известных
измеренных или наблюдаемых данных' (который получают из измерений, проведенных над
'известным коллектором') и 'известный отклик' (который генерируетс† 'известным
коллектором' в ответ на 'известные измеренные или наблюдаемые данные'). '»звестные
измеренные или наблюдаемые данные' включают в себ† данные 'множественных
испытаний с переменным давлением с использованием модульного динамического тестера
—траница: 25
RU 2 336 567 C1
5
10
15
20
25
30
35
40
45
50
(MDT)' этапа 86, показанного на фиг.18, и/или 'данные тестировани† скважины' или
'тест производительности под давлением' этапа 94, показанного на фиг.18, и/или данные
'градиента давлени†' или 'разведки перед тестированием' этапа 90, показанного на
фиг.18. “ермин 'известный отклик' может включать в себ† выход нефти и/или газа из
коллектора. Ќа этапе 80c 'настройка модели', 'известные измеренные или наблюдаемые
данные' (т.е. данные 86 MDT, данные 94 тестировани† скважины и данные 90 градиента
давлени†, показанные на фиг.18) ввод†тс† в 'имитационную модель', построенную на
этапе 80b 'построение модели', и 'конкретный отклик' генерируетс† 'имитационной
моделью'. Ётот 'конкретный отклик', который генерируетс† 'имитационной моделью' в
ответ на 'известные измеренные или наблюдаемые данные', сравниваетс† с
вышеупом†нутым 'известным откликом', который генерируетс† 'известным коллектором'.
≈сли 'конкретный отклик', по существу, не совпадает с 'известным откликом', то
'имитационную модель' нужно 'настроить' или откалибровать. ƒл† настройки или
калибровки 'имитационной модели' нужно измен†ть 'различные параметры' модели,
включа†, например, 'горизонтальную проницаемость (Kh)' и/или 'вертикальную
проницаемость (Kv)', св†занные с 'имитационной моделью'. »зменив 'различные
параметры' модели, 'известные измеренные или наблюдаемые данные' повторно ввод†т в
'имитационную модель', построенную на этапе 80b 'построение модели', и 'второй
конкретный отклик' генерируетс† 'имитационной моделью'. Ётот 'второй конкретный
отклик' (генерируемый 'имитационной моделью' в ответ на 'известные измеренные или
наблюдаемые данные' при изменении 'различных параметров' модели) сравнивают с
вышеупом†нутым 'известным откликом' 'известного коллектора'. ≈сли 'второй конкретный
отклик', по существу, не совпадает с 'известным откликом', 'имитационную модель'
нужно снова 'перенастроить' или перекалибровать. ƒл† перенастройки или перекалибровки
'имитационной модели' нужно повторно изменить 'различные параметры' [например,
горизонтальную проницаемость (Kh) или вертикальную проницаемость (Kv)] модели и
затем повторно ввести 'известные измеренные или наблюдаемые данные' в 'имитационную
модель', построенную на этапе 80b 'построение модели', и 'третий конкретный отклик'
генерируетс† 'имитационной моделью'. Ётот процесс повтор†етс† до тех пор, пока
'третий или последующий конкретный отклик' не будет, по существу, совпадать с
'известным откликом'. ≈сли 'конкретный отклик', по существу, такой же, как 'известный
отклик', то 'имитационна† модель' 'настроена' (т.е. 'имитационна† модель'
'адаптирована' и потому 'работает правильно'). ¬ этот момент мы переходим к
следующему этапу, св†занному с последовательностью операций SWPM-MDT 80, который
†вл†етс† этапом 80d 'прогнозирование отклика коллектора'. Ќа этапе 80d
'прогнозирование отклика коллектора', когда 'имитационна† модель' 'настроена' и
откалибрована (в том смысле, что 'конкретный отклик' от 'имитационной модели' в ответ
на 'известные измеренные или наблюдаемые данные', по существу, совпадает с
'известным откликом' 'известного коллектора'), 'имитационную модель' теперь можно
использовать дл† прогнозировани† 'нового отклика' от 'нового нефт†ного или газового
коллектора' в ответ на соответствующие 'недавно измеренные или наблюдаемые данные'
нового коллектора (и с учетом того, что 'недавно измеренные или наблюдаемые данные'
представл†ют данные, недавно сгенерированные измерительными устройствами,
размещенными в различных местах в 'новом нефт†ном или газовом коллекторе').
ѕоскольку 'известные измеренные или наблюдаемые данные' включают в себ† данные 86
тестировани† с переменным давлением MDT (т.е. множественные изменени† давлени†
тестера пласта), данные 94 тестировани† скважины и данные 90 градиента давлени†,
показанные на фиг.18 (и фиг.24), соответствующие 'недавно измеренные или
наблюдаемые данные' нового коллектора также могут включать в себ† данные 86
тестировани† с переменным давлением MDT (т.е. множественные изменени† давлени†
тестера пласта), данные 94 тестировани† скважины и данные 90 градиента давлени†,
показанные на фиг.18. ¬ результате, последовательность операций SWPM-MDT 80,
показанна† на фиг.18 и 24, призвана осуществл†ть одновременный анализ множественных
—траница: 26
RU 2 336 567 C1
5
10
15
20
25
30
35
40
45
50
изменений давлени† тестера пласта и тестов скважины с помощью обобщенной модели
скважины.
ѕрежде чем перейти к рассмотрению 'вспомогательных фиг.20, 21, 22 и 23',
ознакомимс† с фиг.24A-24C, которые представл†ют более подробно конструкцию
последовательности операций SWPM-MDT 80, показанной на фиг.18. ѕо ознакомлении с
фиг.24A-24C, можно обратитьс† к 'вспомогательным фиг.20, 21, 22 и 23' дл† определени†
блоков на фиг.24A-24C, которые представл†ют этап 80a 'другие данные', этап 80b
'построение модели', этап 80c 'настройка модели' и этап 80d 'прогнозирование отклика
коллектора', показанные на фиг.18. ѕерейдем к полному функциональному описанию со
ссылкой на фиг.24A-24C.
Ќа фиг.24A-24C подробно показана конструкци† последовательности операций SWPMMDT 80, показанной на фиг.18. —огласно фиг.24A, начина† с этапа 82 'инициирование
модели', мы переходим к этапу 84 'выбор последовательности операций REW MDT'. Ётап
84 'выбор последовательности операций MDT', показанный на фиг.24A, возвращает нас
обратно к фиг.10, где на этапе 24 'пользовательское задание' пользователь вводит
пользовательское задание, которое обуславливает выбор последовательности операций из
множества последовательностей операций, сохраненного на этапе 40 'хранилище
специализированных последовательностей операций', и, в результате, выбранна†
последовательность операций генерируетс† на этапе 42 'выбранна† последовательность
операций' на фиг.10. ¬ результате этапа 84 'выбор последовательности операций',
показанного на фиг.24A, этапы последовательности операций SWPM-MDT 80, показанные
на фиг.24A-24C, готовы к выполнению процессором 20a, показанным на фиг.1. —огласно
фиг.24 'другие данные' 80a, используемые на этапе 80b 'построение модели', включают в
себ† следующие блоки или этапы, показанные на фиг.24A: 'загрузка петрофизических
геологических данных' 80a1, 'загрузка данных теста' 80a2, 'загрузка других данных'
80a3, 'тип флюида' 80a4, 'выполнение подготовки к PVT' 80a5, 'выполнение обработчика
данных' 80a6, 'седиментологическа† информаци†' 80a7 и 'радиус обследовани†' 80a8.
ƒополнительные данные, используемые дл† построени† модели (на этапе 80b 'построение
модели'), включают в себ† следующие блоки, показанные на фиг.24A: 'загрузка данных и
конфигурации MDT IPTT дл† всех тестов 1...n' 86, 'построение скоростей' 88 и
'загрузка межфлюидных контактов, даты тестировани†, разведки перед тестированием,
типа бурового раствора' 90. »з этапа 80a3 'загрузка других данных', показанного на
фиг.24A, реализуютс† следующие дополнительные этапы, показанные на фиг.24A:
'определение контрольных скважин или OBC (с данными скорости и времени)' 92, 'тест
производительности под давлением' 94, 'доступные размеры труб' 96 и 'данные
эксплуатационной экономики' 98. Ётап 80b 'построение модели', показанный на фиг.18,
на котором используютс† 'другие данные' 80a дл† построени† или конструировани†
'имитационной модели', включает в себ† следующие блоки или этапы, показанные на
фиг.24A-24B: этап 80b1 'одномерна† петрофизическа† модель коллектора с отображением
тестов', этап 80b2 'выполнение распределени† свойств' и 'трехмерна† петрофизическа†
модель коллектора с отображением тестов' 80b3. Ётап 80c 'настройка модели', на
котором настраивают или калибруют 'имитационную модель', построенную на этапе 80b
'построение модели', включает в себ† следующий этап, показанный на фиг.24B: этап 80c1
'SIMOPT - решение дл† kv и kh - все IPTT одновременно + замер давлени†'. —огласно
фиг.24B-24C следующие дополнительные этапы будут поддерживать этап 80c1 'построение
модели' SIMOPT, показанный на фиг.24B: этап 100 'выполнение анализа с изменением
давлени†, редакци† и анализ всех IPTT', этап 102 'инициализаци† трехмерной модели
потока', этап 104 'слоистость хороша', этап 106 'выбор данных дл† согласовани†', этап
108 'выполнение масштабировани†' и этап 110 'модель хороша?'. ѕосле выполнени† этапа
100 'выполнение анализа с изменением давлени†, редакци† и анализ всех IPTT' данные
ASCII переменного давлени† дл† каждого теста генерируютс† на следующем этапе - этапе
126 'вывод данных ASCII переменного давлени† дл† каждого теста дл† дополнительного
анализа'. ѕосле настройки или калибровки 'имитационной модели' на этапе 80c
—траница: 27
RU 2 336 567 C1
5
10
15
20
25
30
35
40
45
50
'настройка модели' окончательно настроенна† и откалиброванна† 'имитационна† модель'
генерируетс† на следующем этапе, показанном на фиг.24C: этапе 112 'трехмерна†
репрезентативна† модель коллектора', показанном на фиг.24C. “еперь, когда
окончательно настроенна† и откалиброванна† 'имитационна† модель' сгенерирована на
этапе 24, показанном на фиг.24C ('трехмерна† репрезентативна† модель коллектора'),
прогнозы отклика коллектора можно генерировать на этапе 80d 'прогнозирование отклика
коллектора', показанном на фиг.18. —огласно фиг.24C следующие блоки или этапы
представл†ют этап 80d 'прогнозирование отклика коллектора', показанный на фиг.18:
этап 80d1 'выполнение прогнозировани† потока дл† каждого интервала', этап 80d2
'прогнозы отдачи дл† каждого интервала тестировани†', этап 80d3 'прогнозы NPV дл†
каждого интервала тестировани†', этап 80d4 'ранжирование интервалов' и
'резервирование на месте настроенного распределени† свойств нефти/газа/воды' этап
80d5. —огласно фиг.24C следующие дополнительные блоки или этапы, показанные фиг.24,
поддерживают этапы 80d1-80d5 'прогнозировани† отклика коллектора': этап 114 'решение
относительно интервалов завершени†', этап 116 'задание глубин интервалов', этап 118
'следующа† скважина' и этап 120 'создание таблиц VFP дл† выбора THP'. ѕо завершении
этапа 80d 'прогнозирование отклика коллектора', показанного на фиг.18 (т.е. этапов
80d1-80d4, показанных на фиг.24), генерируетс† 'отклик коллектора', св†занный с
'новым нефт†ным или газовым коллектором'; и этот 'отклик коллектора' проиллюстрирован
следующим блоком или этапом на фиг.24C: 'трехмерна† репрезентативна† модель
коллектора с предложенным интервалом завершени†' 122. ѕомимо 'отклика коллектора',
представленного этапом 122 'трехмерна† репрезентативна† модель коллектора с
предложенным интервалом завершени†', генерируетс† следующий 'отчет': этап 124 'отчет
о лучшем интервале NVP'.
ќбратимс† к фиг.20, 21, 22 и 23. Ќа фиг.20-23 †вным образом показаны этапы,
обозначенные на фиг.24, которые представл†ют этап 80a 'другие данные', этап 80b
'построение модели', этап 80c 'настройка модели' и этап 80d 'прогнозирование отклика
коллектора', показанные фиг.18.
—огласно фиг.20 этапы, показанные на фиг.24A-24C, которые содержат этап 80a 'другие
данные', показанный на фиг.18, включают в себ† этап 80a1 'загрузка петрофизических
геологических данных', этап 80a2 'загрузка данных теста', этап 80a3 'загрузка других
данных', этап 80a4 'тип флюида', этап 80a5 'выполнение подготовки к PVT', этап 80a6
'выполнение обработчика данных', этап 80a7 'седиментологическа† информаци†' и этап
80a8 'радиус обследовани†'. Ёти этапы рассмотрены в нижеследующем описании принципа
работы насто†щего изобретени†.
—огласно фиг.21 этапы, показанные на фиг.24A-24C, содержащие этап 80b 'построение
модели', показанный на фиг.18, включают в себ† этап 80b1 'одномерна† петрофизическа†
модель коллектора с отображением тестов', этап 80b2 'выполнение распределени†
свойств' и этап 80b3 'трехмерна† петрофизическа† модель коллектора с отображением
тестов'. Ёти этапы рассмотрены в нижеследующем описании принципа работы насто†щего
изобретени†.
—огласно фиг.22 этапы, показанные на фиг.24A-24C, содержащие этап 80c 'настройка
модели', показанный на фиг.18, включают в себ† этап 80c1 'SMOPT - решение дл† kv и kh
- все IPTT одновременно + замер давлени†'. “ермины 'kv' и 'kh' представл†ют
вертикальную проницаемость и горизонтальную проницаемость, соответственно. Ёти этапы
рассмотрены в нижеследующем описании принципа работы насто†щего изобретени†.
—огласно фиг.23 этапы, показанные на фиг.24A-24C, содержащие этап 80d
'прогнозирование отклика коллектора', показанный на фиг.18, включают в себ† этап 80d1
'выполнение прогнозировани† потока дл† каждого интервала', этап 80d2 'прогнозы отдачи
дл† каждого интервала тестировани†', этап 80d3 'прогнозы NPV дл† каждого интервала
тестировани†', этап 80d4 'ранжирование интервалов' и этап 80d5 'резервирование на
месте настроенного распределени† свойств нефти/газа/воды'. Ёти этапы рассмотрены в
нижеследующем описании принципа работы насто†щего изобретени†.
—траница: 28
RU 2 336 567 C1
5
10
15
20
25
30
35
40
45
50
‘ункциональное описание действи† последовательности операций SWPM-MDT 80
применительно к последовательности операций, генерируемой наподобие вышеописанной
'предсказательной модели одиночной скважины' 20c1, показанной на фиг.1, например
'конкретной последовательности операций 1', показанной на фиг.13, или 'конкретной
последовательности операций 2', показанной на фиг.15, или 'конкретной
последовательности операций 3', показанной на фиг.17, изложено в нижеследующих
абзацах со ссылкой на фиг.1-24C, с особой ссылкой на фиг.24A-24C.
—огласно фиг.16 и 17 напомним, что пользователь вводит 'пользовательское задание 3'
24c и на основании этого пользовательского задани† 'конкретна† последовательность
операций 3' 42c извлекаетс† из 'хранилища последовательностей операций' 40.
ѕрограммные модули 7, 4, 1, 2 и 3 извлекаютс† из обработчика 46 данных и программные
модули 18, 17, 14, 15 и 12 извлекаютс† из инструмента 50 прин†ти† решени†. ¬
результате получаетс† 'конкретна† последовательность операций 3', показанна† на
фиг.17. ' онкретна† последовательность операций 3', показанна† на фиг.17, выполн†етс†
процессором 20a рабочей станции 20, показанной на фиг.1; и, в результате, 'продукт
инструмента прин†ти† решени† дл† пользовательского задани† 3', показанный на фиг.17,
генерируетс† процессором 20a дл† отображени† или записи на 'устройстве записи или
отображени†' 20b рабочей станции 20, показанной на фиг.1.
¬ качестве примера предположим, что 'конкретна† последовательность операций 3',
показанна† на фиг.17, †вл†етс† 'последовательностью операций SWPM-MDT' 80,
показанной на фиг.18 и 24A-24C. ‘ункциональное описание действи† последовательности
операций SWPM-MDT 80, показанной на фиг.18 и 24A-24C, приведено в нижеследующих
абзацах.
¬о-первых, в ходе первого теста с помощью модульного динамического тестера (MDT) в
геологическом пласте с использованием инструмента модульного динамического тестера
(MDT), в котором двойной пакер и двойной зонд и измерительный зонд размещены в
стволе скважины, подземные отложени† углеводородов (например, нефти, воды)
добываютс† из пласта. ќтклик давлени† и скорость добычи измер†ютс† на зондах. ¬
интервале двойного пакера измер†ютс† депресси† и восстановление давлени† и на зонде
измер†етс† импульс давлени†. ћы анализируем (в программном обеспечении) первый
набор прин†тых данных дл† определени† вертикальной проницаемости (Kv) и
горизонтальной проницаемости (Kh) и других свойств каждого сло† пласта. ¬ этот момент
мы перемещаем инструмент MDT в стволе скважины, включающий в себ† двойной зонд и
измерительный зонд, дл† осуществлени† второго теста MDT. ћы анализируем второй
набор прин†тых данных дл† определени† вертикальной проницаемости (Kv) и
горизонтальной проницаемости (Kh) и других свойств каждого сло† пласта. ќднако
установки инструментов могут перекрыватьс†. “аким образом, в ходе первого теста MDT
мы тестируем первую зону пласта, тем самым опреде놆 первую вертикальную
проницаемость (Kv1) и первую горизонтальную проницаемость (Kh1), и в ходе второго
теста MDT мы тестируем вторую зону пласта, тем самым опреде놆 вторую вертикальную
проницаемость (Kv2) и вторую горизонтальную проницаемость (Kh2). ќднако перва† и
втора† зоны могут перекрыватьс†. ¬ результате, в ходе анализа второго теста MDT
свойства первого теста MDT измен†ютс†. Ёто не хорошо, поскольку нельз† сообщать дл†
одного и того же сло† пласта разные свойства. ¬ этот момент мы возвращаемс† дл†
повторного осуществлени† первого теста MDT и повторного анализа прин†тых данных;
затем возвращаемс† дл† повторного осуществлени† второго теста MDT и повторного
анализа прин†тых данных. Ётот процесс может занимать много времени; т.е. итерации в
программном обеспечении могут представл†ть собой очень долговременный
итерационный процесс. ќднако дл† решени† этой проблемы программное обеспечение
последовательности операций SWPM-MDT 80 одновременно анализирует все данные
множественных тестов MDT; т.е. первый набор прин†тых данных, прин†тый в ходе первого
теста MDT, анализируетс† программным обеспечением последовательности операций
SWPM-MDT 80 и одновременно анализируетс† второй набор прин†тых данных, прин†тый в
—траница: 29
RU 2 336 567 C1
5
10
15
20
25
30
35
40
45
50
ходе второго теста MDT, в результате чего создаетс† единый набор согласованных
результатов. ќдновременный анализ первого набора прин†тых данных (полученного в ходе
первого теста MDT) и второго набора прин†тых данных (полученного в ходе второго теста
MDT) последовательностью операций SWPM-MDT 80 очень выгоден в сравнении с
вышеупом†нутым процессом одновременного анализа с долговременным итерационным
процессом, отвечающим уровню техники. ¬о-вторых, при осуществлении тестов MDT
обсадна† колонна или пласт перфорированы, и тест скважины осуществл†етс† в пласте,
через который проходит ствол скважины, в результате чего получаютс† данные
тестировани† скважины. ∆елательно анализировать данные тестировани† скважины
помимо данных тестировани† MDT. ѕрограммное обеспечение последовательности
операций SWPM-MDT 80 может одновременно анализировать все данные множественных
тестов MDT, и, кроме того, последовательность операций SWPM-MDT 80 также
одновременно анализирует все данные тестировани† скважины. “аким образом,
последовательность операций SWPM-MDT 80 одновременно анализирует: (1) все данные
множественных тестов MDT и, в то же врем†, (2) все данные тестировани† скважины дл†
получени† еще лучшего описани† пласта, через который проходит ствол скважины. ¬третьих, в отношении коллектора, который имеет выработанные пласты, точки измерени†
давлени† в стенке ствола скважины, где размещены зонды, указывают, что коллектор
истощен. ≈сли скважина эксплуатировалась в течение нескольких лет, можно наблюдать (в
различных зонах на прот†жении различных слоев в стволе скважины) 'депрессию на
пласт'. “аким образом, в разных зонах в стволе скважины имеют место разные давлени†,
и, в результате, данные, полученные из этих разных зон, должны анализироватьс†
программным обеспечением рабочей станции. ѕоследовательность операций SWPM-MDT
80 также анализирует депрессию между разными зонами на прот†жении различных слоев в
стволе скважины, и последовательность операций SWPM-MDT 80 пытаетс† согласовать
депрессию (в каждой точке измерени† давлени†), св†занную с каждым из слоев в пласте,
через который проходит ствол скважины. ¬-четвертых, последовательность операций
SWPM-MDT 80 также может анализировать другие вещи; т.е. если мы помещаем 'секцию
проникновени†' до участка 'адаптаци† модели' последовательности операций SWPM-MDT
80, мы можем использовать последовательность операций SWPM-MDT 80 дл† изучени†
или анализа данных, собранных в ходе выборки (т.е. сколько у нас есть бурового
раствора на нефт†ной основе).
—огласно фиг.24A-24C функциональное описание действи† последовательности
операций SWPM-MDT 80, показанной на фиг.24A-24C, начинаетс† с этапа 82
инициализации модели, показанного на фиг.24A. «атем укажем, что мы будем
осуществл†ть или выполн†ть последовательность операций SWPM-MDT 80 путем
выполнени† этапа 84 'выбор последовательности операций REW MDT', показанного на
фиг.24A. ¬ этот момент мы должны построить нашу концептуальную модель. —огласно
фиг.24A на этапах 80a1, 80a2 и 80a3 (которые относ†тс† к обработке данных 46,
показанной на фиг.10) мы считываем нашу слоистость, наши пористости и наши
насыщенности из каротажных диаграмм необсаженной скважины. ѕоэтому на этапе 80a1
'загрузка петрофизических геологических данных' мы загружаем наши петрофизические
данные, причем петрофизические данные представл†ют собой наблюдаемую толщину
сло†. роме того, на этапе 80a2 'загрузка данных теста' и на этапе 80a3 'загрузка
других данных' мы загружаем наши первоначальные оценки горизонтальной
проницаемости (Kh) и вертикальной проницаемости (Kv) [поскольку итерационный процесс
'адаптаци† модели' происходит позже в последовательности операций 80 и
первоначальные оценки Kv и Kh необходимы дл† начала итерационного процесса]. Ќа
этапе 86 последовательности операций SWPM-MDT 80, показанной на фиг.24A, под
названием 'загрузка данных и конфигурации MDT IPTT дл† всех тестов 1...n', этот этап
86 будет загружать данные теста с переменным давлением (IPTT) в интервале с
использованием модульного динамического тестера (MDT). Ёто вышеупом†нутые тесты с
использованием пакеров и зондов, в которых измер†ютс† давлени† на пакерах и давлени†
—траница: 30
RU 2 336 567 C1
5
10
15
20
25
30
35
40
45
50
на зондах. ¬ результате, термин 'конфигураци†' [в 'загрузке данных и конфигурации MDT
IPTT дл† всех тестов 1...n'] означает количество пакеров и количество зондов; и с
учетом того, что данные собираютс† в св†зи с каждым пакером и каждым зондом. ѕоэтому
на этом этапе 86 ('загрузка данных и конфигурации MDT IPTT дл† всех тестов 1...n') мы
'считываем' все данные, которые были собраны в месторождении дл† всех множественных
тестов. Ќа этапе 88, показанном на фиг.24A (под названием 'построение скорости(ей)'),
мы строим информацию расхода. Ќа этапе 90, показанном на фиг.24A (под названием
'загрузка межфлюидных контактов, даты тестировани†, разведки перед тестированием,
типа бурового раствора), мы загружаем межфлюидные контакты, дату тестировани†,
разведку перед тестированием, тип бурового раствора. ѕри этом мы считываем 'графики
зависимости давлени† от глубины'. Ќа этапе 80a3, показанном на фиг.24A (под названием
'загрузка других данных'), мы также загружаем 'тесты производительности под
давлением', что указано на этапе 94, показанном на фиг.24A (с использованием тестов
скважины или теста пласта на трубах). Ќа этапе 80a4 (под названием 'тип флюида') мы
должны задать некоторый сорт флюида или тип флюида; например, нефт†ной это
коллектор или же газовый коллектор. Ќа этом этапе 80a4 мы должны задать, что мы
моделируем (например, нефт†ной или газовый коллектор). Ќа этапе 80a6 (под названием
'выполнение обработчика данных'), после того как все вышеупом†нутые данные загружены,
мы 'выполн†ем обработчик данных'. огда мы 'выполн†ем обработчик данных', это значит,
что у нас заданы все слои, известны все насыщенности, известна толщина всех слоев и
известны первоначальные оценки проницаемости. Ќа этапе 80a5 (под названием
'выполнение подготовки к PVT'), после того как мы указали тип флюида (на этапе 80a4),
мы также выполн†ем PVT и назначаем в†зкости, газовые факторы. —огласно фиг.24A из
всех вышеупом†нутых этапов последовательности операций 80 один этап, который
особенно полезен дл† последовательности операций SWPM-MDT 80, это этап 86 под
названием 'загрузка данных и конфигурации MDT IPTT дл† всех тестов 1...n', где мы
загружаем данные тестировани† в интервале с помощью модульного динамического
тестера (MDT) с переменным давлением (IPTT) дл† всех тестов. Ќа этапе 80b1 (под
названием 'одномерна† петрофизическа† модель коллектора с отображением тестов')
известно следующее: мы имеем эскиз ствола скважины и в стволе скважины мы имеем все
слои пласта, мы имеем первоначальные оценки проницаемостей, пористостей,
насыщенностей и толщин. Ќа этапе 80b2 (под названием 'выполнение распределени†
свойств') мы должны 'наполнить нашу модель коллектора', распреде놆 свойства
коллектора в трехмерном пространстве дл† генерации '3D' петрофизической модели на
этапе 80b3. ѕоэтому на этапе 80b2 дл† 'выполнени† распределени† свойств' и
'наполнени† нашей модели коллектора' требуютс† еще два ввода: (1) этап 80a7 (под
названием 'седиментологическа† информаци†') и (2) этап 80a8 (под названием 'радиус
обследовани†'). '–адиус обследовани†' предоставл†ет информацию, относ†щуюс† к
размеру модели (т.е. насколько велика наша модель?). ¬ ответ на этап 80b1, на котором
генерируетс† 'одномерна† петрофизическа† модель коллектора', и этап 80b2, на котором
'выполн†етс† распределение свойств' с помощью 'седиментологической информации' из
этапа 80a7 и 'радиуса обследовани†' из этапа 80a8, на этапе 80b3, показанном на
фиг.24B, мы генерируем 'трехмерную петрофизическую модель коллектора с
отображением тестов'. Ќа этапе 80b3 под названием 'трехмерна† петрофизическа† модель
коллектора с отображением тестов' мы генерируем нашу 'трехмерную модель коллектора'.
Ќа этапе 100 (под названием 'выполнение анализа с изменением давлени†, редакци† и
анализ всех IPTT') мы выбираем, какие изменени† давлени† анализировать, и на этапе
126 ('вывод данных ASCII переменного давлени† дл† каждого теста дл† дополнительного
анализа') мы выводим данные ASCII переменного давлени† дл† каждого теста дл†
дополнительного анализа. ¬ этот момент свойства флюидов назначены, все данные
тестировани† MDT загружены, и данные тестировани† скважины загружены. “еперь мы
должны начать выполнение 'трехмерной модели коллектора', котора† теперь представлена
этапом 80b3. ƒл† выполнени† 'трехмерной модели коллектора' выполн†етс† этап 100,
—траница: 31
RU 2 336 567 C1
5
10
15
20
25
30
35
40
45
50
показанный на фиг.24B (под названием 'выполнение анализа с изменением давлени†,
редакци† и анализ всех IPTT'). “еперь на этапе 102 (под названием 'инициализаци†
трехмерной модели потока') необходимо инициализировать 'трехмерную модель
коллектора'. Ќа этапе 104 (под названием 'слоистость хороша') мы должны убедитьс† в
наличии описани† всех слоев коллекторов. «атем на этапе 108 (под названием
'выполнение масштабировани†') при необходимости мы производим масштабирование на
этапе 108. ћасштабирование необходимо, когда некоторые слои 'трехмерной модели
коллектора' слишком 'тонкие'; в каковом случае необходимо объедин†ть некоторые слои в
более толстые слои. Ќа этапе 106 (под названием 'выбор данных дл† согласовани†') мы
выбираем данные 'адаптированные к модели'; т.е. на этапе 106 мы определ†ем, учитывает
ли трехмерна† модель коллектора выбранные данные. Ќапример, ранее известные данные
тестировани† MDT и/или данные тестировани† скважины можно выбрать в цел†х
осуществлени† 'адаптации модели' дл† определени†, учитывает ли трехмерна† модель
коллектора выбранные данные, способом, рассмотренным выше со ссылкой на фиг.18 (т.е.
с учетом того, что 'ранее известные измеренные или наблюдаемые данные', которые
соответствуют 'ранее известному отклику коллектора', передаютс† модели и, в ответ на
с это, модель генерирует 'выходной отклик коллектора', который затем сравниваетс† с
'ранее известным откликом коллектора'; если 'выходной отклик коллектора', по
существу, не совпадает с 'ранее известным откликом коллектора', модель
'настраиваетс†' или калибруетс†, и процесс повтор†етс†, пока 'выходной отклик
коллектора' не будет, по существу, совпадать с 'ранее известным откликом
коллектора'). Ќапомним со ссылкой на фиг.18, что 'ранее известные измеренные или
наблюдаемые данные' включают в себ†: данные 86 тестировани† с переменным
давлением с использованием модульного динамического тестера (MDT), данные 94
тестировани† скважины и градиенты давлени† 90. Ќа этапе 80c1 (под названием 'SIMOPT решение дл† kv и kh - все IPTT одновременно + замер давлени†') одновременно и
итерационно вырабатываетс† решение 'горизонтальной проницаемости (Kh)' и
'вертикальной проницаемости (Kv)' в св†зи со всеми тестами с переменным давлением в
интервале (IPTT) плюс, кроме того, 'замер давлени†', который представл†ет тесты
производительности под давлением, и, кроме того, 'данные градиента' (т.е. зависимость
давлени† от глубины). Ќа этапе 80c1 'SIMOPT' итерационно вырабатываетс† решение дл†
Kv и Kh в последовательности операций SWPM-MDT 80, показанной на фиг.24A-24C. Ётап
110 (под названием 'модель хороша?') - это тест на сходимость; т.е. при наличии
сходимости, мы имеем хорошие данные (т.е. 'выходной отклик коллектора', по существу,
совпадает с 'ранее известным откликом коллектора'). ≈сли на этапе 110 ('модель
хороша?') получен ответ 'да', 'выходной отклик коллектора', по существу, совпадает с
'ранее известным откликом коллектора', и, в результате, дополнительные итерации не
требуютс†. ≈сли же на этапе 110 ('модель хороша?') получен ответ 'нет', то 'выходной
отклик коллектора', по существу, не совпадает с 'ранее известным откликом
коллектора', и, в результате, этап 80c1 'SIMOPT' должен повтор†тьс† дл† выработки
решени† дл† 'нового значени† Kv и Kh'. “рехмерна† модель коллектора 80b3 измен†етс†
или настраиваетс† или калибруетс†, причем процесс настройки или калибровки
предусматривает смену 'старого значени† Kv и Kh' в трехмерной модели коллектора на
'новое значение Kv и Kh', после чего этап 110 ('модель хороша?') повтор†етс† путем
запрашивани†, хороша ли трехмерна† модель коллектора. Ётап 80с1 'SIMOPT' - это этап
'адаптаци† модели', на котором пытаютс† минимизировать ошибку между наблюдаемыми
данными и свойствами вашей модели путем регулировки вертикальной проницаемости (Kv)
и горизонтальной проницаемости (Kh) трехмерной петрофизической модели коллектора
80b3 дл† осуществлени† последующего анализа MDT. Ќа этапе 80c1 'SIMOPT' мы
пытаемс† 'адаптировать к модели': тесты скважины на производительность (на этапе 94),
несколько тестов MDT и графики зависимости давлени† от глубины. ќднако, кроме того,
на этапе 106 ('выбор данных дл† согласовани†'), если мы смоделировали 'проникновение'
(бурового раствора в стенку ствола скважины) до выполнени† оптимизации (на этапе 80c1
—траница: 32
RU 2 336 567 C1
5
10
15
20
25
30
35
40
45
50
'SIMOPT'), мы также можем согласовывать 'загр†знение бурового раствора на нефт†ной
основе' со временем. ‘актически, на этапе 106 ('выбор данных дл† согласовани†') мы
можем задать любые данные, которые мы хотим 'адаптировать к модели'. огда
трехмерна† модель коллектора 80b3 'хороша' (т.е. на этапе 110 'модель хороша?'
получен ответ 'да'), получаетс† 'настроенна† или калиброванна† трехмерна† модель
коллектора', причем 'настроенна† или калиброванна† трехмерна† модель коллектора'
представлена этапом 112 на фиг.24 (под названием 'трехмерна† репрезентативна† модель
коллектора'). Ќа этапе 112 ('трехмерна† репрезентативна† модель коллектора') мы
создаем модель коллектора, котора† учитывает все множественные тесты MDT, тесты
скважины, градиенты давлени† и т.д. ¬ этот момент мы готовы к дальнейшей работе.
ƒальнейша† работа предусматривает генерацию 'прогнозов потока'. —огласно фиг.24C в
отношении этапа 80d1, с учетом того, что мы имеем 'доступные размеры труб' на этапе
96, 'данные эксплуатационной экономики' на этапе 98 и 'трехмерную репрезентативную
модель коллектора' на этапе 112, в этот момент мы готовы генерировать 'прогнозы
потока' посредством этапа выполнени† 80d1 (под названием 'выполнение прогнозировани†
потока дл† каждого интервала'). Ќапример, мы можем генерировать определенные
сценарии. “аким образом, при перфорировании ствола скважины мы можем генерировать
'прогнозы производительности' дл† каждого интервала тестировани†, этап 80d2 на
фиг.24C. ѕоскольку мы имеем экономические данные ('данные эксплуатационной
экономики' на этапе 98), мы можем генерировать чистую приведенную стоимость (NPV) дл†
каждого интервала тестировани†, этап 80d3 на фиг.24. Ќа этапе 80d4 (под названием
'ранжирование интервалов'), если мы выбираем 'несколько интервалов' в пласте до
перфорировани†, мы можем ранжировать интервалы на этапе 80d4 'ранжирование
интервалов' [например, 'ранжирование' может указывать, что первый интервал †вл†етс†
интервалом с наибольшей чистой приведенной стоимостью (NPV)]. Ќа этапе 124 может
генерироватьс† 'отчет' дл† сообщени† интервала с наибольшей NPV. Ќа этапе 122 (под
названием 'трехмерна† репрезентативна† модель коллектора с предложенными
интервалами завершени†'), хот† анализ MDT заканчиваетс† на этапе 112 ('трехмерна†
репрезентативна† модель коллектора'), 'конечный итог' генерируетс† в конце этапа 122,
поскольку в конце этапа 122 мы имеем трехмерную репрезентативную модель коллектора с
предложенными интервалами завершени†. ¬ итоге, осуществл†етс† 'одновременный
анализ' всех данных множественного тестировани† с переменным давлением в интервале
с использованием модульного динамического тестера (MDT) (см. этап 86 под названием
'загрузка данных MDT IPTT...'), причем 'одновременный анализ' 'данных тестировани†
MDT с переменным давлением' никогда до сих пор не был достигнут или осуществлен.
¬ышеупом†нутый 'одновременный анализ' всех данных множественных тестов MDT с
переменным давлением экономит большое количество рабочего времени (например, около
10 или 15 дней работы). ѕоэтому последовательность операций SWPM-MDT 80,
показанна† на фиг.24, 'учитывает' все 'данные тестировани† MDT с переменным
давлением' (см. этап 86: 'загрузка данных MDT IPTT...') в ходе вышеупом†нутого
'одновременного анализа' (где термин 'учитывает' означает, что 'данные MDT
тестировани† с переменным давлением' содержат часть 'ранее известных измеренных или
наблюдаемых данных'). роме того, последовательность операций SWPM-MDT 80,
показанна† на фиг.24, 'учитывает' 'много тестов скважины' (см. этап 94: 'тесты
производительности под давлением') в ходе вышеупом†нутого 'одновременного анализа'
(где термин 'учитывает' означает, что 'многие тесты скважины' содержат часть 'ранее
известных измеренных или наблюдаемых данных'). роме того, последовательность
операций SWPM-MDT 80, показанна† на фиг.24, 'учитывает' 'замер давлени†' с
использованием данных 'зависимости давлени† от глубины' (см. этап 90: 'загрузка
межфлюидных контактов, данных тестировани†, замера давлени†, типа бурового раствора')
в ходе вышеупом†нутого 'одновременного анализа' (где термин 'учитывает' означает, что
'замер давлени†' содержит часть 'ранее известных измеренных или наблюдаемых данных').
¬се вышеперечисленные данные учитываютс† последовательностью операций SWPM—траница: 33
RU 2 336 567 C1
5
10
15
20
25
30
35
40
45
50
MDT 80, одновременно и согласованно, поскольку этап 112 ('трехмерна† репрезентативна†
модель коллектора') представл†ет 'трехмерную модель коллектора', котора† одновременно
и согласованно учитывает все следующие данные: (1) данные тестировани† MDT
(загруженные на этапе 86), (2) данные градиента давлени† 'зависимость давлени† от
глубины' (загруженные на этапе 90) и (3) данные тестировани† пласта на трубах или
тестировани† скважины (загруженные на этапе 94).
ќбратимс† теперь к фиг.25-49, описание которых приведено в нижеследующих абзацах.
“естирование с переменным давлением в интервале (IPTT) вдоль ствола скважины с
использованием тестеров пласта с несколькими зондами или пакерным зондом все больше
используетс† как средство оценки параметра пласта. Ёти тесты обычно дл†тс† несколько
часов и позвол†ют обследовать объемы в пределах "дес†тков футов" в радиальном
направлении и по вертикали вдоль скважины. ћножественные тесты с переменным
давлением с перекрывающимис† объемами вли†ни† часто примен†ютс† в скважинах. ¬
насто†щее врем† все эти тесты с переменным давлением анализируют независимо друг от
друга с использованием, в основном, аналитических многослойных моделей. огда их
объемы вли†ни† перекрываютс†, процедура оказываетс† итерационной. ƒл†
осуществлени† процесса интерпретации, в целом, требуютс† значительные затраты
времени и усилий. “акже был рассмотрен анализ тестов давлени† в интервале с
переменным давлением с использованием численного моделировани†. „исленное
моделирование может хорошо подходить дл† сложных геометрий (т.е. разломов,
пересекающих пакерные зоны) и многофазного потока, но их обычно сложнее настраивать.
ѕосле тестировани† с переменным давлением в интервале (IPTT) в скважине можно
проводить тестирование пласта на трубах (DST) и/или расширенное тестирование
скважины (EWT). омбинированна† интерпретаци† тестов с переменным давлением в
интервале и традиционных тестов скважины не †вл†етс† обычной и создает
дополнительные трудности, поскольку традиционные тесты имеют увеличенный радиус
исследовани†. ћодель коллектора должна обеспечивать повышенное разрешение по
вертикали вблизи ствола скважины, определ†емое испытани†ми IPTT, и более глубокую
поперечную информацию, присущую долговременным тестам скважины с переменным
давлением.
“акже обычно получают данные зависимости давлени† от глубины в необсаженном и
обсаженном стволе скважины с помощью тестеров пласта. роме того, характеристики
зависимости давлени† от глубины могут поступать от других тестеров пласта (например,
XPT, FPWD, RFT, SRFT и разрабатываемых в перспективе тестеров пласта). ¬
разрабатываемых коллекторах такие данные дают информацию по фрагментарности,
истощению отдельных участков пласта, вертикальной св†зи. ¬ведение профилей
зависимости давлени† от глубины в анализ представл†ет третий уровень (и масштаб)
сложности, поскольку изменени† давлени† вдоль скважины обычно отражают истощение
отдельных зон в сочетании с более широкомасштабной информацией св†зности.
¬ этом описании изобретени† описана предсказательна† модель одиночной скважины
(SWPM), где множественные IPTT, традиционные тесты скважины (DST, EWT) и профили
зависимости давлени† от глубины анализируютс† одновременно с использованием
численной модели. Ќачальной точкой модели одиночной скважины †вл†ютс† результаты
интерпретации, полученные из петрофизического анализа коллектора вдоль скважины.
“аким образом, информаци† сводитс† к р†ду элементов потока с усредненными
петрофизическими свойствами, которые используютс† дл† наполнени† численной
трехмерной модели. Ёта начальна† модель обновл†етс† (т.е. настраиваетс† и
калибруетс†) дл† одновременного учета одновременно всех данных переменного давлени†
(IPTT, DST, EWT), а также профилей зависимости давлени† от глубины дл† построени†
модели коллектора с одной скважиной, котора† отражаетс† и учитывает все данные
измерений в разных масштабах. Ётот метод анализа сокращает врем† и усили†,
необходимые дл† анализа множественных IPTT, и предоставл†ет средство объединени†
долговременных тестов и зависимости давлени† от глубины.
—траница: 34
RU 2 336 567 C1
5
10
15
20
25
30
35
40
45
50
“естирование с переменным давлением в интервале
Ќа фиг.32 показаны возможные конфигурации множественных зондов и пакерного зонда
MDT дл† тестировани† с переменным давлением в интервале. »спытательна† колонна
размещаетс† в интервале тестировани†, и создаетс† поток через двойной пакер или от
зонда депрессии двойного зонда, когда перемещаемые по вертикали измерительные зонды
отслеживают отклик давлени†. —обранные данные переменного давлени† дл† расхода и
восстановлени† давлени† используютс† дл† получени† и анализа горизонтальной и
вертикальной проницаемостей отдельного сло†. Ётот метод тестировани† предоставл†ет
информацию о свойствах пласта далеко за пределами зоны проникновени†, обычно "в
дес†тках футах" от ствола скважины в горизонтальном и вертикальном направлени†х.
ќбъединенна† модель скважины - ввод и обработка данных
ѕоследовательность операций начинаетс† с анализа петрофизических каротажных
диаграмм необсаженного ствола скважины, из которых получают гидравлические слои,
пористость, горизонтальную и вертикальную проницаемости, выведенные из данных
каротажа, средний коэффициент песчанистости и насыщенности. ѕетрофизические
результаты можно обрабатывать дл† учета измерений, например, подвижностей до
тестировани† в образцах керна или п†тнах тестера пласта. —войства многофазного
переноса также вычисл†ютс† и обрабатываютс† с использованием выборочных данных
MDT.
Ќа фиг.33 показан пример результатов, полученных на этапе обработки данных.
ѕользователь может не принимать во внимание автоматические определени† слоев и
свойств, назнача† слои и свойства вручную, также включа† изображени† пластов. “акже
ввод†тс† данные выхода/нагнетани† активных и окружающих скважин. «адаютс† ошибки
данных дл† различных типов динамических данных (расходов, давлений). Ёти этапы
осуществл†ютс† с относительной легкостью и автоматизмом, что традиционно занимает
много времени и †вл†етс† предпосылкой дл† анализа изменени† давлени†, а также
исследований с использованием одной или нескольких скважин. «аметим, что несколько из
петрофизических и транспортных свойств сло† рассматриваютс† как "начальна† гипотеза"
дл† дальнейшего анализа. ¬ конце этого этапа получаетс† одномерна† модель коллектора
вдоль ствола скважины с повышенной эффективностью.
“рехмерное распределение свойств
—ледующей задачей †вл†етс† трехмерна† модель, готова† дл† численного
моделировани†. ≈сли единственной целью †вл†етс† анализ тестов с переменным
давлением в интервале (IPTT), то обычно выбирают модель сло†-глинистой корки, которой
обычно бывает достаточно. ќднако если расширенные тесты скважины и профили
зависимости давлени† от глубины включены в анализ, в коллекторе нужно рассматривать
разные масштабы. ѕоследовательность операций использует геологическую
интерпретацию и учитывает карты условий и структуры осадконакоплени† при построении
трехмерной модели. ћожно использовать геостатистическую модель дл† наполнени†
равномерной масштабной сетки геологических †чеек, которую затем можно
масштабировать до сетки моделировани†. ѕри объединении многомасштабных данных
переменного давлени† дл† объединенного анализа область вблизи ствола скважины,
заданна† радиусом обследовани† IPTT, рассматриваетс† как область, отлична† от
остального коллектора. –азрешение по вертикали в области вблизи ствола скважины
учитываетс†, и свойства этой близлежащей области измен†ютс† дл† согласовани† с
откликом IPTT. ƒл† согласовани† с долгосрочными тестами скважины учитываютс†
свойства толщи системы в пределах ограничений геолого-физической характеристики.
»нтерпол†ци† значений на сетку и численна† модель
Ќаша модель коллектора †вл†етс† коммерческой составной программой численного
моделировани†, например, ECLIPSE-300 (Technology Corporation, ’ьюстон, “ехас). Ёто
позвол†ет моделировать сложные геометрии потока, многофазный поток, сложные
граничные услови† потока, градиенты состава флюида, а также очистку фильтрата
бурового раствора на нефт†ной основе. ƒл† этого исследовани† рассматриваетс†
—траница: 35
RU 2 336 567 C1
5
10
15
20
25
30
вертикальна† скважина и используетс† схема интерпол†ции на радиальную сетку.
√енераци† сетки осуществл†етс† автоматически и учитывает все конфигурации IPTT,
используемые в скважине. Ёто делает систему доступной дл† неспециалистов в
моделировании. «аметим, что дл† горизонтальных и наклонных скважин обычно нужны
схемы интерпол†ции на неравномерную сетку.
ќптимизаци† и численное моделирование
јдаптаци† модели - это задача минимизации целевой функции. √радиентный метод был
успешно применен ранее и также используетс† в св†зи с насто†щим изобретением.
ѕоследовательность операций SWPM-MDT 80: (1) 'учитывает' все тесты с переменным
давлением в интервале (IPTT), тесты скважины на бурильной колонне (DST) и данные
зависимости давлени† от глубины в реальном времени, и (2) производит итерацию по
выбранным параметрам дл† адаптации модели ко всем наблюдаемым данным
одновременно. «аметим, что наблюдаемые данные также могут включать в себ†, помимо
давлени†, другие величины, например расходы и фазовые отношени† (например, газовый
фактор (GOR) или отношение конденсата к газу (CGR), обводнение, долю газа, добытый
флюид: плотность, в†зкость, состав, компоненты фильтрата бурового раствора на
нефт†ной основе, точка кипени† или росы, начальное давление осаждени† асфальтена и
изменение состава флюида с глубиной). ѕрограмма моделировани† также может
выполн†тьс† с использованием давлени† от одного из зондов или пакера дл† согласовани†
отклика на других измерительных зондах без использовани† данных расхода.
ѕриложение 'адаптации модели' используетс† дл† оптимизации. ѕрограммное
обеспечение использует очистку алгоритма Ћевенберга-ћарквардта. √радиенты,
необходимые дл† оптимизации, одновременно поступают от программы моделировани†
коллектора, что значительно повышает эффективность вычислени†. ÷елева† функци†, f,
подлежаща† минимизации, †вл†етс† видоизмененной формой общеизвестной суммы
квадратов. Ёто уравнение задано в общем виде как
“ри члена в правой части относ†тс† к данным добычи, данным разведки и
предварительной информации. ¬ нашей работе член данных разведки не
важен; fprior включает в себ† первоначальную информацию о коллекторе, и r - вектор
нев†зки дл† наблюдаемых данных давлени†. аждый элемент, ri, в векторе нев†зки
определ†етс† как
35
где d обозначает один набор наблюдаемых данных данного типа, i обозначает
отдельный элемент данных дл† d-го элемента наблюдаемых данных, oi и ci - наблюдаемые
и моделированные значени† соответственно,
- стандартное отклонение измерени† дл†
40
45
50
d-го набора данных, wd - общий весовой коэффициент дл† d-го набора данных и wi весовой коэффициент дл† i-го элемента данных d-го набора данных.
»з уравнени† 2 следует, что доверительность, заданна† дл† каждого типа данных как
целого, может измен†тьс†, помимо веса, назначенного данному элементу данных. “аким
образом, можно сгладить разницу в масштабах по отношению к разным типам данных, а
именно давлению на зонде, давлению на пакере, давлению традиционного теста. ќшибка
измерени†, обща† дл† разных типов данных, учитываетс† посредством члена s, который
†вл†етс† стандартным отклонением погрешности измерительного прибора. „лен
предварительной информации, по существу, †вл†етс† штрафным членом, который
затрудн†ет перемещение решени† от оцененного среднего значени†.
¬идоизмененна† форма алгоритма Ћевенберга-ћарквардта используетс† дл†
оптимизации целевой функции, заданной в уравнении 1. —хема оптимизации требует
первую и вторую производные целевой функции относительно параметров
(проницаемости, скин-фактора и т.д.). »спользу† приближение √аусса-Ќьютона, мы можем
—траница: 36
RU 2 336 567 C1
5
10
15
20
25
30
35
40
45
50
пренебречь членом со второй производной. Ёто значит, что задачу можно решить,
учитыва† только первую производную моделированной величины относительно
параметров. Ёти производные получаютс† из нашей программы моделировани†
коллектора одновременно с самими величинами за один заход, что позвол†ет значительно
экономить врем†. «аметим, что оценить весовые коэффициенты и стандартное отклонение
ошибки типа данных часто бывает очень трудно. —пособ насто†щего изобретени† легко
приспособить дл† использовани† альтернативных схем.
Ќа фиг.34 показана последовательность операций общего моделировани† единичной
скважины, начина† с обработки данных, после которого следует зонирование,
интерпол†ци† на сетку и наполнение свойствами. Ётап оптимизации охватывает IPTT и
этап анализа теста скважины. –езультаты можно представить в виде графика. ѕосле того
как модель учитывает динамические данные, ее можно использовать дл† сценариев 'что
если', изучающих различные варианты завершени†, и сценариев добычи.
—интетический пример
ƒл† иллюстрации концепции и тестировани† методологии мы изучили моделированный
случай. —начала смоделировали два перекрывающихс† теста IPTT с использованием
аналитических моделей, включающих в себ† характеристики реального измерительного
прибора, например разрешение и точность. ¬ерхушка коллектора находилась на глубине
10000 футов, и он имел два сло†, указанные в таблице 1 на фиг.25. Ќенасыщенный
нефт†ной коллектор рассматривали со свойствами флюидов, приведенными в таблице 2
на фиг.26. –ассмотрим два теста с переменным давлением MDT в интервале давлени† с
использованием комбинации двойного пакера - одинарного зонда. ¬о врем† первого IPTT
двойной пакер и зонд разместили в первом слое. —ред톆 точка пакера находилась на
глубине 10035 футов. ¬о врем† второго IPTT двойной пакер находилс† в слое 2 и зонд
был установлен в слое 1. —ред톆 точка двойного пакера находилась на глубине 10045
футов. ƒл† обоих тестов зонд находилс† на 6,4 фута выше двойного пакера, как показано
на фиг.32. ѕосле MDT-IPTT также аналитически смоделировали DST. Ёто гораздо более
длительный тест скважины. »нтервал в 20 футов посередине сло† 1 перфорировали.
—моделировали последовательность депрессии и восстановлени† давлени†. —кин-фактор
дл† всех тестов положили равным нулю. «аметим, что скин-фактор может в
действительности мен†тьс† от теста к тесту, поскольку интервал тестировани†
измен†етс† вдоль ствола скважины.
ѕервый этап нужен дл† проверки сетки и численной схемы. «атем аналитически
сгенерированные данные теста смоделировали с использованием тех же свойств
коллектора. Ќа фиг.35-38 показана характеристика давлени† как аналитической и
численной модели. „исленна† модель имела 2750 блоков сетки. ¬рем† выполнени† дл†
данной модели, при условии малых временных этапов дл† моделировани† изменений
давлени†, составл†ло 1,5 минуты. ћодели с более мелкими сетками испытали дл†
изучени† возможных эффектов сетки. ¬ этих случа†х времена выполнени† возросли до 3-4
минут без отличительных преимуществ. √рафики в логарифмическом масштабе по обеим
ос†м дл† пакера и зонда дл† обоих тестов MDT представлены на фиг.35 и 36. ќжидаетс†
некоторое расхождение в раннее врем† дл† зонда в силу очень малых разностей давлени†,
достигающих разрешени† измерительного прибора. Ёто расхождение можно точно
отрегулировать, но не полностью устранить. Ќа фиг.37 показан график в логарифмическом
масштабе по обеим ос†м дл† теста скважины на восстановление давлени†. √рафики
давлени† также хороши; согласование давлени† на зонде дл† первого теста MDT показано
на фиг.38.
ѕосле проверки сетки в свойства коллектора внесли возмущение, рассматрива†
возмущенные значени† как "наилучшие оценки" из секции ввода/обработки данных
последовательности операций. ¬ данном случае мы одновременно согласуем
характеристику давлени† дл† двух IPTT, рассматрива† результаты аналитической модели
как "наблюдаемое" поведение. ¬ ходе этого упражнени† ставитс† задача, как можно ближе
подойти к свойствам реального коллектора, показанным в таблице 1 на фиг.25, начина† с
—траница: 37
RU 2 336 567 C1
5
10
15
20
25
30
35
40
45
50
возмущенных значений. ¬се свойства возмущали одновременно, что †вл†етс† особо
сложным случаем, и начальные значени† параметров оказывают одно и то же вли†ние на
сходимость результатов, и могут существовать локальные максимумы. ¬ таблице 3 на
фиг.27 показаны начальные, возмущенные и конечные значени† параметров,
используемых при оптимизации, котора† была достигнута с использованием только
четырех итераций. Ётими параметрами были горизонтальна† и вертикальна†
проницаемости дл† всех слоев. Ќа фиг.39 показано согласование давлени† на двойном
пакере из обоих MDT IPTT с использованием конечных параметров, полученных из
нелинейной оптимизации. Ќа фиг.40 и 41 показано согласование давлени† на
измерительных зондах. ‘игуры и результаты, приведенные в таблице 3 на фиг.27,
показывают, что можно подойти очень близко к истинным параметрам, когда оба IPTT
анализируютс† одновременно. «аметим, что в ходе этого синтетического упражнени†
ошибки расхода отсутствуют. ƒл† достижени† лучшего согласовани† на зондах весовые
коэффициенты дл† измерительных зондов были в п†ть раз больше, чем дл† пакера. ѕосле
этого использовали метод WLS (взвешенных наименьших квадратов) дл† компенсации
смещени† в величине измеренного отклика на пакере и зондах. «аметим, что может быть
трудно заранее знать весовые коэффициенты, поэтому дл† анализа можно использовать
другой метод минимизации.
«атем оптимизацию осуществл†ли с учетом других сценариев. ¬ ходе второго сценари†
рассматривали только данные пакера из тестов MDT, игнориру† зонды и расширенные
тесты скважины. ¬ таблице 4 на фиг.28 приведены результаты согласовани†, которые
значительно отличаютс† от введенных значений. Ќа фиг.42 показано согласование в
интервале пакера. —огласование выгл†дит приемлемым, если учитывать только давление
на пакерах. ’от† это не учитывалось при оптимизации, отклики зонда также
генерировались с помощью конечной модели и приведены на фиг.43 и 44. ак ожидалось,
не удаетс† моделировать возмущение давлени†, обусловленное пакером в месте
размещени† измерительных зондов.
¬ третьем сценарии данные тестировани† MDT и данные расширенного тестировани†
скважины использовались в ходе оптимизации. ¬ таблице 5 на фиг.29 показаны
окончательные результаты. Ќа фиг.45-48 показано согласование давлени†, полученное с
использованием конечной модели. —огласование давлени† на двойном пакере и данные
расширенного тестировани† скважины весьма удовлетворительны. ѕриемлемое
согласование зондов можно дополнительно улучшить путем тонкой настройки и
ограничени† некоторых параметров в отличие от оптимизации на всех неизвестных.
Ћучшее согласование получаетс†, в частности, дл† первого сло†, где проводилс† DST.
’от† зонды более т†желы, DST имеет гораздо большую длительность и, таким образом,
имеет вли†ние на большее врем† и пространство. «аметим, что поскольку была
рассмотрена модель сло†-глинистой корки, добавление расширенного теста скважины не
оказывает значительного вли†ни† на результаты. ¬ однородном коллекторе информаци†
расширенного теста будет весьма ценной. ¬ этих случа†х также можно добитьс† тонкой
настройки результатов регрессии, разделив коллектор на области свойств.
¬ключение информации зависимости давлени† от глубины
ѕомимо данных тестировани† с переменным давлением, подход также может включать
графики зависимости давлени† от глубины в ходе анализа. –ассмотрим модель коллектора
10000 футов „ 10000 футов с п†тью сло†ми. ¬ерхушка первого сло† находитс† на глубине
7000 футов. ’арактеристики слоев приведены в таблице 6 на фиг.30. —кважина в центре
коллектора выдавала 200 STB/день из слоев высокой проницаемости. Ќачальное
распределение давлени† в этой скважине было известно. —пуст† 1800 дней, пробурили
еще одну скважину на рассто†нии 1000 футов. ѕрофиль зависимости давлени† от глубины
MDT дл† этой новой скважины получили в центре каждого сло†. «атем модель возмущали,
изме톆 горизонтальную проницаемость. ќптимизацию на горизонтальных проницаемост†х
осуществл†ли с использованием возмущенных свойств в качестве начальной гипотезы.
—огласование по горизонтальной проницаемости получили после шести итераций.
—траница: 38
RU 2 336 567 C1
5
10
15
20
25
30
35
40
45
50
—равнение профил† зависимости давлени† от глубины на зонде дл† исходной модели и
возмущенной и регрессированной модели приведено на фиг.49. ’от† давлени† на зондах
демонстрируют посто†нный градиент, в р†де случаев этого может не быть. «аметим, что в
этом примере дл† моделировани† истощени† коллектора использовали одну
эксплуатационную скважину. ѕоскольку истощение имеет особую важность, в случае
множественных эксплуатационных/нагнетательных скважин полную добычу/нагнетание из
всех скважин можно выделить холостой(ым) скважине(ам) или наложить на внешние
границы дл† воспроизведени† того же эффекта.
¬ этом описании изобретени† последовательность операций 80, в которой используетс†
предсказательна† модель одиночной скважины или SWPM (до сих пор известна† как
последовательность операций SWPM-MDT 80):
(1) позвол†ет легко выполн†ть этапы подготовки данных и наполнение свойств модели,
что повышает общую эффективность; последовательность операций предусматривает
автоматизацию на нескольких этапах, включа† интерпол†цию на сетку и оптимизацию
численной модели, что облегчает работу пользовател† с ограниченным опытом
моделировани†;
(2) позвол†ет одновременно анализировать множественные и перекрывающиес† данные
тестировани† с переменным давлением с использованием модульного динамического
тестера (MDT) в интервале (IPTT), расширенные тесты скважины и информацию
зависимости давлени† от глубины; это делает усили† по интерпретации значительно
эффективнее, поскольку современные методы требуют анализировать каждый тест по
отдельности, а затем объедин†ть в одно целое методом итераций; и
(3) согласовывает результаты из IPTT, тестов скважины и исторической отдачи пласта
при построении модели с использованием динамических данных; ее также можно
использовать дл† изучени† альтернативных сценариев завершени† и добычи.
»з вышеописанных вариантов осуществлени† очевидно, что их можно подвергнуть
различным модификаци†м. “акие модификации не следует отвергать как выход†щие за
рамки сущности и объема этих вариантов осуществлени†, и все подобные модификации,
что очевидно специалистам в данной области, призваны быть включенными в объем
прилагаемой формулы изобретени†.
‘ормула изобретени†
1. —пособ определени† целевого продукта, соответствующего пользовательскому
заданию, содержащий этапы, на которых
(a) предоставл†ют первое пользовательское задание,
(b) предоставл†ют первый набор входных данных,
(c) автоматически генерируют первую последовательность операций в ответ на первое
пользовательское задание,
(d) автоматически выбирают один или несколько программных модулей в ответ на
первую последовательность операций, причем один или несколько программных модулей
включают в себ† программный модуль построени† модели, предназначенный дл†
построени† имитационной модели в ответ на набор других данных, и программный модуль
настройки модели, предназначенный дл† калибровки имитационной модели в ответ на
один или более из набора данных тестировани† с переменным давлением и данных
тестировани† скважины и данных градиента давлени†,
(e) выполн†ют один или несколько программных модулей на процессоре в ответ на
первый набор входных данных и
(f) определ†ют первый целевой продукт в ответ на выполнение этапа (е), причем
первый целевой продукт включает в себ† трехмерную репрезентативную модель
коллектора.
2. —пособ по п.1, в котором программный модуль построени† модели содержит модуль
одномерной петрофизической модели коллектора, предназначенный дл† генерации
одномерной петрофизической модели коллектора, модуль выполнени† распределени†
—траница: 39
CL
RU 2 336 567 C1
5
10
15
20
25
30
35
40
45
50
свойств, предназначенный дл† распределени† свойств в трехмерном пространстве, и
модуль трехмерной петрофизической модели, предназначенный дл† генерации трехмерной
петрофизической модели коллектора.
3. —пособ по п.2, в котором программный модуль настройки модели содержит
программный модуль адаптации модели, предназначенный дл†
(f) итерационного нахождени† нового значени† горизонтальной проницаемости и нового
значени† вертикальной проницаемости,
(g) итерационной регулировки параметра горизонтальной проницаемости и параметра
вертикальной проницаемости в трехмерной петрофизической модели коллектора с
использованием нового значени† горизонтальной проницаемости и нового значени†
вертикальной проницаемости,
(h) итерационного определени† нового отклика модели коллектора путем обращени† к
трехмерной петрофизической модели коллектора с использованием ранее известных
измеренных или наблюдаемых данных, включа† данные тестировани† с переменным
давлением и данные тестировани† скважины и данные градиента давлени†,
(i) итерационного определени† того, †вл†етс† ли новый отклик модели коллектора, по
существу, таким же, как ранее известный отклик модели коллектора, и
(j) повторени† этапов (f), (g), (h) и (i) до тех пор, пока новый отклик модели
коллектора не станет, по существу, таким же, как ранее известный отклик модели
коллектора.
4. —пособ по любому из пп.1-3, дополнительно содержащий этапы, на которых
(g) предоставл†ют второе пользовательское задание,
(h) предоставл†ют второй набор входных данных,
(i) автоматически генерируют вторую последовательность операций в ответ на второе
пользовательское задание,
(j) автоматически выбирают один или несколько дополнительных программных модулей
в ответ на вторую последовательность операций,
(k) выполн†ют один или несколько дополнительных программных модулей на
процессоре в ответ на второй набор входных данных и
(l) определ†ют второй целевой продукт в ответ на выполнение этапа (k).
5. ”стройство хранени† программ, считываемое машиной, материально воплощающее
набор команд, выполн†емых машиной дл† осуществлени† этапов способа определени†
целевого продукта, соответствующего пользовательскому заданию, причем при
выполнении этапов способа
(a) предоставл†ют первое пользовательское задание,
(b) предоставл†ют первый набор входных данных,
(c) автоматически генерируют первую последовательность операций в ответ на первое
пользовательское задание,
(d) автоматически выбирают один или несколько программных модулей в ответ на
первую последовательность операций, причем один или несколько программных модулей
включают в себ† программный модуль построени† модели, предназначенный дл†
построени† имитационной модели в ответ на набор других данных, и программный модуль
настройки модели, предназначенный дл† калибровки имитационной модели в ответ на
один или более из набора данных тестировани† с переменным давлением и данных
тестировани† скважины и данных градиента давлени†,
(e) выполн†ют один или несколько программных модулей на процессоре в ответ на
первый набор входных данных и
(f) определ†ют первый целевой продукт в ответ на выполнение этапа (е), причем
первый целевой продукт включает в себ† трехмерную репрезентативную модель
коллектора.
6. ”стройство хранени† программ по п.5, в котором программный модуль построени†
модели содержит модуль одномерной петрофизической модели коллектора,
предназначенный дл† генерации одномерной петрофизической модели коллектора, модуль
—траница: 40
RU 2 336 567 C1
5
10
15
20
25
30
35
40
45
50
выполнени† распределени† свойств, предназначенный дл† распределени† свойств в
трехмерном пространстве, и модуль трехмерной петрофизической модели,
предназначенный дл† генерации трехмерной петрофизической модели коллектора.
7. ”стройство хранени† программ по п.6, в котором программный модуль настройки
модели содержит программный модуль адаптации модели, предназначенный дл†
(f) итерационного нахождени† нового значени† горизонтальной проницаемости и нового
значени† вертикальной проницаемости,
(g) итерационной регулировки параметра горизонтальной проницаемости и параметра
вертикальной проницаемости в трехмерной петрофизической модели коллектора с
использованием нового значени† горизонтальной проницаемости и нового значени†
вертикальной проницаемости,
(h) итерационного определени† нового отклика модели коллектора путем обращени† к
трехмерной петрофизической модели коллектора с использованием ранее известных
измеренных или наблюдаемых данных, включа† данные тестировани† с переменным
давлением и данные тестировани† скважины и данные градиента давлени†,
(i) итерационного определени† того, †вл†етс† ли новый отклик модели коллектора, по
существу, таким же, как ранее известный отклик модели коллектора, и
(j) повторени† этапов (f), (g), (h) и (i) до тех пор, пока новый отклик модели
коллектора не станет, по существу, таким же, как ранее известный отклик модели
коллектора.
8. ”стройство хранени† программ по п.5, в котором на этапах способа дополнительно
(g) принимают второе пользовательское задание,
(h) принимают второй набор входных данных,
(i) автоматически генерируют вторую последовательность операций в ответ на второе
пользовательское задание,
(j) автоматически выбирают один или несколько дополнительных программных модулей
в ответ на вторую последовательность операций,
(k) выполн†ют один или несколько дополнительных программных модулей на
процессоре в ответ на второй набор входных данных и
(l) определ†ют второй целевой продукт в ответ на выполнение этапа (k).
9. —истема, реагирующа† на набор входных данных и пользовательское задание,
предназначенна† дл† генерации целевого продукта, соответствующего пользовательскому
заданию, содержаща†
первое устройство, предназначенное дл† приема первого пользовательского задани† и
первого набора входных данных,
второе устройство, предназначенное дл† автоматической генерации первой
последовательности операций в ответ на первое пользовательское задание,
третье устройство, предназначенное дл† автоматического выбора одного или
нескольких программных модулей в ответ на первую последовательность операций,
причем один или несколько программных модулей включают в себ† программный модуль
построени† модели, предназначенный дл† построени† имитационной модели в ответ на
набор других данных, и программный модуль настройки модели, предназначенный дл†
калибровки имитационной модели в ответ на один или более из набора данных
тестировани† с переменным давлением и данных тестировани† скважины и данных
градиента давлени†, и
процессорное устройство, предназначенное дл† автоматического выполнени† одного
или нескольких программных модулей в ответ на первый набор входных данных и
генерации первого целевого продукта в ответ на выполнение одного или нескольких
программных модулей, причем первый целевой продукт включает в себ† трехмерную
репрезентативную модель коллектора.
10. —истема по п.9, в которой
первое устройство принимает второе пользовательское задание и второй набор входных
данных,
—траница: 41
RU 2 336 567 C1
5
10
15
20
25
30
35
40
45
50
второе устройство автоматически генерирует вторую последовательность операций в
ответ на второе пользовательское задание,
третье устройство автоматически выбирает один или несколько дополнительных
программных модулей в ответ на вторую последовательность операций, и
процессорное устройство автоматически выполн†ет один или несколько
дополнительных программных модулей в ответ на второй набор входных данных и
генерирует второй целевой продукт в ответ на выполнение одного или нескольких
дополнительных программных модулей.
11. —пособ определени† конечного продукта в ответ на пользовательское задание,
содержащий этапы, на которых
(a) предоставл†ют пользовательское задание и предоставл†ют входные данные,
(b) генерируют конкретную последовательность операций, соответствующую
пользовательскому заданию,
(c) выбирают множество программных модулей в ответ на конкретную
последовательность операций, причем множество программных модулей имеет заранее
определенную последовательность, причем программные модули включают в себ†
программный модуль построени† модели, предназначенный дл† построени† имитационной
модели в ответ на набор других данных, и программный модуль настройки модели,
предназначенный дл† калибровки имитационной модели в ответ на один или более из
набора данных тестировани† с переменным давлением и данных тестировани† скважины и
данных градиента давлени†,
(d) выполн†ют множество программных модулей в заранее определенной
последовательности в ответ на входные данные и
(e) генерируют конечный продукт по завершении выполнени† множество программных
модулей в заранее определенной последовательности, причем конечный продукт включает
в себ† трехмерную репрезентативную модель коллектора.
12. —пособ по п.11, в котором этап выбора (с) содержит этапы, на которых
выбирают первое множество программных модулей, имеющее первую заранее
определенную последовательность, и
выбирают второе множество программных модулей, имеющее вторую заранее
определенную последовательность.
13. —пособ по п.11, в котором выполнение этапа (d) содержит этапы, на которых
выполн†ют первое множество программных модулей в первой заранее определенной
последовательности в ответ на входные данные, тем самым генериру† обработанные
данные, и
выполн†ют второе множество программных модулей во второй заранее определенной
последовательности в ответ на обработанные данные, причем конечный продукт
генерируетс† по завершении выполнени† второго множества программных модулей во
второй заранее определенной последовательности.
14. ”стройство хранени† программ, считываемое машиной, материально воплощающее
набор команд, выполн†емых машиной дл† осуществлени† этапов способа определени†
конечного продукта в ответ на пользовательское задание, причем при выполнении этапов
способа
(a) предоставл†ют пользовательское задание и предоставл†ют входные данные,
(b) генерируют конкретную последовательность операций, соответствующую
пользовательскому заданию,
(c) выбирают множество программных модулей в ответ на конкретную
последовательность операций, причем множество программных модулей имеет заранее
определенную последовательность, причем программные модули включают в себ†
программный модуль построени† модели, предназначенный дл† построени† имитационной
модели в ответ на набор других данных, и программный модуль настройки модели,
предназначенный дл† калибровки имитационной модели в ответ на один или более из
набора данных тестировани† с переменным давлением и данных тестировани† скважины и
—траница: 42
RU 2 336 567 C1
5
10
15
20
25
30
35
40
45
50
данных градиента давлени†,
(d) выполн†ют множество программных модулей в заранее определенной
последовательности в ответ на входные данные и
(e) генерируют конечный продукт по завершении выполнени† множества программных
модулей в заранее определенной последовательности, причем конечный продукт включает
в себ† трехмерную репрезентативную модель коллектора.
15. ”стройство хранени† программ по п.14, в котором программный модуль построени†
модели содержит модуль одномерной петрофизической модели коллектора,
предназначенный дл† генерации одномерной петрофизической модели коллектора, модуль
выполнени† распределени† свойств, предназначенный дл† распределени† свойств в
трехмерном пространстве, и модуль трехмерной петрофизической модели,
предназначенный дл† генерации трехмерной петрофизической модели коллектора.
16. ”стройство хранени† программ по п.15, в котором программный модуль настройки
модели содержит программный модуль адаптации модели, предназначенный дл†
(f) итерационного нахождени† нового значени† горизонтальной проницаемости и нового
значени† вертикальной проницаемости,
(g) итерационной регулировки параметра горизонтальной проницаемости и параметра
вертикальной проницаемости в трехмерной петрофизической модели коллектора с
использованием нового значени† горизонтальной проницаемости и нового значени†
вертикальной проницаемости,
(h) итерационного определени† нового отклика модели коллектора путем обращени† к
трехмерной петрофизической модели коллектора с использованием ранее известных
измеренных или наблюдаемых данных, включа† один или более из набора данных
тестировани† с переменным давлением и данных тестировани† скважины и данных
градиента давлени†,
(i) итерационного определени† того, †вл†етс† ли новый отклик модели коллектора, по
существу, таким же, как ранее известный отклик модели коллектора, и
(j) повторени† этапов (f), (g), (h) и (i) до тех пор, пока новый отклик модели
коллектора не станет, по существу, таким же, как ранее известный отклик модели
коллектора.
17. ”стройство хранени† программ по п.14, в котором на этапе выбора (с) выбирают
первое множество программных модулей, имеющее первую заранее определенную
последовательность, и
выбирают второе множество программных модулей, имеющее вторую заранее
определенную последовательность.
18. ”стройство хранени† программ по п.17, в котором при выполнении этапа (d)
выполн†ют первое множество программных модулей в первой заранее определенной
последовательности в ответ на входные данные, тем самым генериру† обработанные
данные, и
выполн†ют второе множество программных модулей во второй заранее определенной
последовательности в ответ на обработанные данные, причем конечный продукт
генерируетс† по завершении выполнени† второго множества программных модулей во
второй заранее определенной последовательности.
19. —истема, предназначенна† дл† определени† конечного продукта в ответ на
пользовательское задание, содержаща†
первое устройство, предназначенное дл† приема пользовательского задани† и приема
входных данных,
второе устройство, предназначенное дл† генерации конкретной последовательности
операций, соответствующей пользовательскому заданию,
третье устройство, предназначенное дл† выбора множества программных модулей в
ответ на конкретную последовательность операций, причем множество программных
модулей имеет заранее определенную последовательность, программные модули
включают в себ† программный модуль построени† модели, предназначенный дл†
—траница: 43
RU 2 336 567 C1
5
10
15
20
25
30
35
40
45
50
построени† имитационной модели в ответ на набор других данных, и программный модуль
настройки модели, предназначенный дл† калибровки имитационной модели в ответ на
один или более из набора данных тестировани† с переменным давлением и данных
тестировани† скважины и данных градиента давлени†,
четвертое устройство, предназначенное дл† выполнени† множества программных
модулей в заранее определенной последовательности в ответ на входные данные, и
п†тое устройство, предназначенное дл† генерации конечного продукта по завершении
выполнени† множества программных модулей в заранее определенной
последовательности, причем конечный продукт включает в себ† трехмерную
репрезентативную модель коллектора.
20. —истема по п.19, в которой третье устройство, предназначенное дл† выбора
множества программных модулей в ответ на конкретную последовательность операций,
содержит
устройство, предназначенное дл† выбора первого множества программных модулей,
имеющего первую заранее определенную последовательность, и
устройство, предназначенное дл† выбора второго множества программных модулей,
имеющего вторую заранее определенную последовательность.
21. —истема по п.20, в которой четвертое устройство, предназначенное дл† выполнени†
множества программных модулей в заранее определенной последовательности в ответ на
входные данные, содержит
устройство, предназначенное дл† выполнени† первого множества программных
модулей в первой заранее определенной последовательности в ответ на входные данные
и, таким образом, генерации обработанных данных, и
устройство, предназначенное дл† выполнени† второго множества программных модулей
во второй заранее определенной последовательности в ответ на обработанные данные,
причем конечный продукт генерируетс† по завершении выполнени† второго множества
программных модулей во второй заранее определенной последовательности.
22. —пособ генерации трехмерной репрезентативной модели коллектора, содержащий
этапы, на которых
(a) предоставл†ют пользовательское задание и предоставл†ют входные данные,
(b) генерируют последовательность операций, соответствующую пользовательскому
заданию,
(c) выбирают множество программных модулей в ответ на генерацию
последовательности операций, причем множество программных модулей имеет заранее
определенную последовательность, причем программные модули включают в себ†
программный модуль построени† модели, предназначенный дл† построени† имитационной
модели в ответ на набор других данных, и программный модуль настройки модели,
предназначенный дл† калибровки имитационной модели,
(d) выполн†ют множество программных модулей в заранее определенной
последовательности в ответ на входные данные и
(e) генерируют конечный продукт трехмерной репрезентативной модели коллектора по
завершении выполнени† программного модул† настройки модели из множества
программных модулей.
23. —пособ по п.22, в котором программный модуль построени† модели содержит
модуль одномерной петрофизической модели коллектора, предназначенный дл† генерации
одномерной петрофизической модели коллектора, модуль выполнени† распределени†
свойств и модуль трехмерной петрофизической модели, предназначенный дл† генерации
трехмерной петрофизической модели коллектора.
24. —пособ по п.23, в котором программный модуль настройки модели содержит
программный модуль адаптации модели, предназначенный дл†
(f) итерационного нахождени† нового значени† горизонтальной проницаемости и нового
значени† вертикальной проницаемости,
(g) итерационной регулировки параметра горизонтальной проницаемости и параметра
—траница: 44
RU 2 336 567 C1
5
10
15
20
25
30
35
40
45
50
вертикальной проницаемости в трехмерной петрофизической модели коллектора с
использованием нового значени† горизонтальной проницаемости и нового значени†
вертикальной проницаемости,
(h) итерационного определени† нового отклика модели коллектора путем обращени† к
трехмерной петрофизической модели коллектора с использованием ранее известных
измеренных или наблюдаемых данных, включа† один или более из набора данных
тестировани† с переменным давлением и данных тестировани† скважины и данных
градиента давлени†,
(i) итерационного определени† того, †вл†етс† ли новый отклик модели коллектора, по
существу, таким же, как ранее известный отклик модели коллектора, и
(j) повторени† этапов (f), (g), (h) и (i) до тех пор, пока новый отклик модели
коллектора не станет, по существу, таким же, как ранее известный отклик модели
коллектора.
25. —пособ прогнозировани† нового отклика от нового нефт†ного или газового
коллектора в ответ на набор недавно измеренных или наблюдаемых данных из нового
нефт†ного или газового коллектора, набор известных измеренных или наблюдаемых
данных из известного нефт†ного или газового коллектора, соответствующего известному
отклику от известного нефт†ного или газового коллектора, содержащий этапы, на которых
стро†т имитационную модель с использованием набора петрофизических данных и
набора геологических данных и
калибруют имитационную модель, причем на этапе калибровки
обращаютс† к имитационной модели с известными измеренными или наблюдаемыми
данными, тем самым генериру† конкретный отклик от имитационной модели, причем
известные измеренные или наблюдаемые данные включают в себ† один или более из
набора данных тестировани† с переменным давлением и набора данных тестировани†
скважины и набора данных градиента давлени†,
сравнивают конкретный отклик от имитационной модели с известным откликом от
известного нефт†ного или газового коллектора,
калибруют имитационную модель до тех пор, пока конкретный отклик, по существу, не
совпадет с известным откликом, тем самым генериру† настроенную имитационную модель,
и прогнозируют новый отклик от нового нефт†ного или газового коллектора, обраща†сь к
настроенной имитационной модели с набором недавно измеренных или наблюдаемых
данных, причем недавно измеренные или наблюдаемые данные включают в себ† один или
более из набора данных тестировани† с переменным давлением и набора данных
тестировани† скважины и набора данных градиента давлени†.
26. —пособ по п.25, в котором этап калибровки имитационной модели до тех пор, пока
конкретный отклик не будет, по существу, таким же, как известный отклик, содержит
этапы, на которых
измен†ют параметр имитационной модели, повторно обращаютс† к имитационной
модели с известными измеренными или наблюдаемыми данными, тем самым генериру†
второй конкретный отклик из имитационной модели, причем известные измеренные или
наблюдаемые данные включают в себ† один или более из набора данных тестировани† с
переменным давлением и набора данных тестировани† скважины и набора данных
градиента давлени†, и
повторно сравнивают второй конкретный отклик из имитационной модели с известным
откликом.
27. ”стройство хранени† программ, считываемое машиной, материально воплощающее
программу из команд, выполн†емых машиной дл† осуществлени† этапов способа
прогнозировани† нового отклика от нового нефт†ного или газового коллектора в ответ на
набор недавно измеренных или наблюдаемых данных из нового нефт†ного или газового
коллектора, набор известных измеренных или наблюдаемых данных из известного
нефт†ного или газового коллектора, соответствующего известному отклику от известного
нефт†ного или газового коллектора, причем при выполнении этапов способа
—траница: 45
RU 2 336 567 C1
5
10
15
20
25
30
35
40
45
50
стро†т имитационную модель с использованием набора петрофизических данных и
набора геологических данных,
калибруют имитационную модель, причем на этапе калибровки
обращаютс† к имитационной модели с известными измеренными или наблюдаемыми
данными, тем самым генериру† конкретный отклик от имитационной модели, причем
известные измеренные или наблюдаемые данные включают в себ† один или более из
набора данных тестировани† с переменным давлением и набора данных тестировани†
скважины и набора данных градиента давлени†,
сравнивают конкретный отклик от имитационной модели с известным откликом от
известного нефт†ного или газового коллектора,
калибруют имитационную модель до тех пор, пока конкретный отклик, по существу, не
совпадет с известным откликом, тем самым генериру† настроенную имитационную модель,
и прогнозируют новый отклик от нового нефт†ного или газового коллектора, обраща†сь к
настроенной имитационной модели с набором недавно измеренных или наблюдаемых
данных, причем недавно измеренные или наблюдаемые данные включают в себ† один или
более из набора данных тестировани† с переменным давлением и набора данных
тестировани† скважины и набора данных градиента давлени†.
28. ”стройство хранени† программ по п.27, в котором этап калибровки имитационной
модели до тех пор, пока конкретный отклик не будет, по существу, таким же, как
известный отклик, содержит этапы, на которых
измен†ют параметр имитационной модели, повторно обращаютс† к имитационной
модели с известными измеренными или наблюдаемыми данными, тем самым генериру†
второй конкретный отклик из имитационной модели, причем известные измеренные или
наблюдаемые данные включают в себ† один или более из набора данных тестировани† с
переменным давлением и набора данных тестировани† скважины и набора данных
градиента давлени†, и
повторно сравнивают второй конкретный отклик из имитационной модели с известным
откликом.
29. —пособ определени† целевого продукта, включающего в себ† трехмерную
репрезентативную модель коллектора, соответствующую пользовательскому заданию,
содержащий этапы, на которых
(a) предоставл†ют пользовательское задание, причем пользовательское задание
включает в себ† этапы
одновременного анализа множества динамических данных, причем динамические
данные включают в себ† данные множественных тестов с переменным давлением в
интервале и данные тестировани† скважины и данные профил† зависимости давлени† от
глубины тестера пласта,
в ответ на этап анализа, создани† трехмерной репрезентативной модели коллектора,
откалиброванной с использованием динамических данных в разных масштабах, и
изучени† будущего поведени† скважины с использованием альтернативных сценариев
завершени† и эксплуатации с использованием динамических данных,
(b) предоставл†ют первый набор входных данных,
(c) автоматически генерируют первую последовательность операций в ответ на
пользовательское задание,
(d) автоматически выбирают один или несколько программных модулей в ответ на
первую последовательность операций, причем один или несколько программных модулей,
св†занных с первой последовательностью операций, включают в себ† программный
модуль построени† модели, предназначенный дл† построени† имитационной модели в
ответ на набор других данных, и программный модуль настройки модели, предназначенный
дл† калибровки имитационной модели в ответ на один или более из набора данных
тестировани† с переменным давлением и данных тестировани† скважины и данных
градиента давлени†, причем один или несколько программных модулей, св†занных с
первой последовательностью операций, предназначены дл† практического осуществлени†
—траница: 46
RU 2 336 567 C1
5
10
15
20
25
30
35
40
45
50
дополнительного способа прогнозировани† нового отклика от нового нефт†ного или
газового коллектора в ответ на набор недавно измеренных или наблюдаемых данных из
нового нефт†ного или газового коллектора, набор известных измеренных или
наблюдаемых данных из известного нефт†ного или газового коллектора, соответствующего
известному отклику от известного нефт†ного или газового коллектора, причем
дополнительный способ включает в себ† этапы, на которых
стро†т имитационную модель с использованием набора петрофизических данных и
набора геологических данных,
калибруют имитационную модель, причем на этапе калибровки обращаютс† к
имитационной модели с известными измеренными или наблюдаемыми данными, тем
самым генериру† конкретный отклик от имитационной модели, причем известные
измеренные или наблюдаемые данные включают в себ† набор данных тестировани† с
переменным давлением и набор данных тестировани† скважины и набор данных градиента
давлени†,
сравнивают конкретный отклик от имитационной модели с известным откликом от
известного нефт†ного или газового коллектора,
калибруют имитационную модель до тех пор, пока конкретный отклик, по существу, не
совпадет с известным откликом, тем самым генериру† настроенную имитационную модель;
и прогнозируют новый отклик от нового нефт†ного или газового коллектора, обраща†сь к
настроенной имитационной модели с набором недавно измеренных или наблюдаемых
данных, причем недавно измеренные или наблюдаемые данные включают в себ† набор
данных тестировани† с переменным давлением и набор данных тестировани† скважины и
набор данных градиента давлени†,
(e) выполн†ют один или несколько программных модулей на процессоре в ответ на
первый набор входных данных и
(f) определ†ют первый целевой продукт в ответ на выполнение этапа (е), причем
первый целевой продукт включает в себ† трехмерную репрезентативную модель
коллектора.
30. ”стройство хранени† программ, считываемое машиной, материально воплощающее
программу из команд, выполн†емых машиной дл† осуществлени† этапов способа
определени† целевого продукта, включающего в себ† трехмерную репрезентативную
модель коллектора, соответствующую пользовательскому заданию, причем при
выполнении этапов способа
(a) предоставл†ют пользовательское задание, причем пользовательское задание
включает в себ† этапы
одновременного анализа множество динамических данных, причем динамические
данные включают в себ† данные множественных тестов с переменным давлением в
интервале и данные тестировани† скважины и данные профил† зависимости давлени† от
глубины тестера пласта,
в ответ на этап анализа, создани† трехмерной репрезентативной модели коллектора,
откалиброванной с использованием динамических данных в разных масштабах, и
изучени† будущего поведени† скважины с использованием альтернативных сценариев
завершени† и эксплуатации с использованием динамических данных,
(b) предоставл†ют первый набор входных данных,
(c) автоматически генерируют первую последовательность операций в ответ на
пользовательское задание,
(d) автоматически выбирают один или несколько программных модулей в ответ на
первую последовательность операций, причем один или несколько программных модулей,
св†занных с первой последовательностью операций, включают в себ† программный
модуль построени† модели, предназначенный дл† построени† имитационной модели в
ответ на набор других данных, и программный модуль настройки модели, предназначенный
дл† калибровки имитационной модели в ответ на один или более из набора данных
тестировани† с переменным давлением и данных тестировани† скважины и данных
—траница: 47
RU 2 336 567 C1
5
10
15
20
25
30
градиента давлени†, причем один или несколько программных модулей, св†занных с
первой последовательностью операций, предназначены дл† практического осуществлени†
дополнительного способа прогнозировани† нового отклика от нового нефт†ного или
газового коллектора в ответ на набор недавно измеренных или наблюдаемых данных из
нового нефт†ного или газового коллектора, набор известных измеренных или
наблюдаемых данных из известного нефт†ного или газового коллектора, соответствующего
известному отклику от известного нефт†ного или газового коллектора, причем
дополнительный способ включает в себ† этапы, на которых
стро†т имитационную модель с использованием набора петрофизических данных и
набора геологических данных,
калибруют имитационную модель, причем на этапе калибровки обращаютс† к
имитационной модели с известными измеренными или наблюдаемыми данными, тем
самым генериру† конкретный отклик от имитационной модели, причем известные
измеренные или наблюдаемые данные включают в себ† набор данных тестировани† с
переменным давлением и набор данных тестировани† скважины и набор данных градиента
давлени†,
сравнивают конкретный отклик от имитационной модели с известным откликом от
известного нефт†ного или газового коллектора,
калибруют имитационную модель до тех пор, пока конкретный отклик, по существу, не
совпадет с известным откликом, тем самым генериру† настроенную имитационную модель,
и прогнозируют новый отклик от нового нефт†ного или газового коллектора, обраща†сь к
настроенной имитационной модели с набором недавно измеренных или наблюдаемых
данных, причем недавно измеренные или наблюдаемые данные включают в себ† набор
данных тестировани† с переменным давлением и набор данных тестировани† скважины и
набор данных градиента давлени†,
(е) выполн†ют один или несколько программных модулей на процессоре в ответ на
первый набор входных данных и
(d) определ†ют первый целевой продукт в ответ на выполнение этапа (е), причем
первый целевой продукт включает в себ† трехмерную репрезентативную модель
коллектора.
35
40
45
50
—траница: 48
RU 2 336 567 C1
—траница: 49
DR
RU 2 336 567 C1
—траница: 50
RU 2 336 567 C1
—траница: 51
RU 2 336 567 C1
—траница: 52
RU 2 336 567 C1
—траница: 53
RU 2 336 567 C1
—траница: 54
RU 2 336 567 C1
—траница: 55
RU 2 336 567 C1
—траница: 56
RU 2 336 567 C1
—траница: 57
RU 2 336 567 C1
—траница: 58
RU 2 336 567 C1
—траница: 59
RU 2 336 567 C1
—траница: 60
RU 2 336 567 C1
—траница: 61
RU 2 336 567 C1
—траница: 62
RU 2 336 567 C1
—траница: 63
RU 2 336 567 C1
—траница: 64
RU 2 336 567 C1
—траница: 65
RU 2 336 567 C1
—траница: 66
RU 2 336 567 C1
—траница: 67
RU 2 336 567 C1
—траница: 68
RU 2 336 567 C1
—траница: 69
RU 2 336 567 C1
—траница: 70
RU 2 336 567 C1
—траница: 71
RU 2 336 567 C1
—траница: 72
. –ассмотрим модель коллектора
10000 футов „ 10000 футов с п†тью сло†ми. ¬ерхушка первого сло† находитс† на глубине
7000 футов. ’арактеристики слоев приведены в таблице 6 на фиг.30. —кважина в центре
коллектора выдавала 200 STB/день из слоев высокой проницаемости. Ќачальное
распределение давлени† в этой скважине было известно. —пуст† 1800 дней, пробурили
еще одну скважину на рассто†нии 1000 футов. ѕрофиль зависимости давлени† от глубины
MDT дл† этой новой скважины получили в центре каждого сло†. «атем модель возмущали,
изме톆 горизонтальную проницаемость. ќптимизацию на горизонтальных проницаемост†х
осуществл†ли с использованием возмущенных свойств в качестве начальной гипотезы.
—огласование по горизонтальной проницаемости получили после шести итераций.
—траница: 38
RU 2 336 567 C1
5
10
15
20
25
30
35
40
45
50
—равнение профил† зависимости давлени† от глубины на зонде дл† исходной модели и
возмущенной и регрессированной модели приведено на фиг.49. ’от† давлени† на зондах
демонстрируют посто†нный градиент, в р†де случаев этого может не быть. «аметим, что в
этом примере дл† моделировани† истощени† коллектора использовали одну
эксплуатационную скважину. ѕоскольку истощение имеет особую важность, в случае
множественных эксплуатационных/нагнетательных скважин полную добычу/нагнетание из
всех скважин можно выделить холостой(ым) скважине(ам) или наложить на внешние
границы дл† воспроизведени† того же эффекта.
¬ этом описании изобретени† последовательность операций 80, в которой используетс†
предсказательна† модель одиночной скважины или SWPM (до сих пор известна† как
последовательность операций SWPM-MDT 80):
(1) позвол†ет легко выполн†ть этапы подготовки данных и наполнение свойств модели,
что повышает общую эффективность; последовательность операций предусматривает
автоматизацию на нескольких этапах, включа† интерпол†цию на сетку и оптимизацию
численной модели, что облегчает работу пользовател† с ограниченным опытом
моделировани†;
(2) позвол†ет одновременно анализировать множественные и перекрывающиес† данные
тестировани† с переменным давлением с использованием модульного динамического
тестера (MDT) в интервале (IPTT), расширенные тесты скважины и информацию
зависимости давлени† от глубины; это делает усили† по интерпретации значительно
эффективнее, поскольку современные методы требуют анализировать каждый тест по
отдельности, а затем объедин†ть в одно целое методом итераций; и
(3) согласовывает результаты из IPTT, тестов скважины и исторической отдачи пласта
при построении модели с использованием динамических данных; ее также можно
использовать дл† изучени† альтернативных сценариев завершени† и добычи.
»з вышеописанных вариантов осуществлени† очевидно, что их можно подвергнуть
различным модификаци†м. “акие модификации не следует отвергать как выход†щие за
рамки сущности и объема этих вариантов осуществлени†, и все подобные модификации,
что очевидно специалистам в данной области, призваны быть включенными в объем
прилагаемой формулы изобретени†.
‘ормула изобретени†
1. —пособ определени† целевого продукта, соответствующего пользовательскому
заданию, содержащий этапы, на которых
(a) предоставл†ют первое пользовательское задание,
(b) предоставл†ют первый набор входных данных,
(c) автоматически генерируют первую последовательность операций в ответ на первое
пользовательское задание,
(d) автоматически выбирают один или несколько программных модулей в ответ на
первую последовательность операций, причем один или несколько программных модулей
включают в себ† программный модуль построени† модели, предназначенный дл†
построени† имитационной модели в ответ на набор других данных, и программный модуль
настройки модели, предназначенный дл† калибровки имитационной модели в ответ на
один или более из набора данных тестировани† с переменным давлением и данных
тестировани† скважины и данных градиента давлени†,
(e) выполн†ют один или несколько программных модулей на процессоре в ответ на
первый набор входных данных и
(f) определ†ют первый целевой продукт в ответ на выполнение этапа (е), причем
первый целевой продукт включает в себ† трехмерную репрезентативную модель
коллектора.
2. —пособ по п.1, в котором программный модуль построени† модели содержит модуль
одномерной петрофизической модели коллектора, предназначенный дл† генерации
одномерной петрофизической модели коллектора, модуль выполнени† распределени†
—траница: 39
CL
RU 2 336 567 C1
5
10
15
20
25
30
35
40
45
50
свойств, предназначенный дл† распределени† свойств в трехмерном пространстве, и
модуль трехмерной петрофизической модели, предназначенный дл† генерации трехмерной
петрофизической модели коллектора.
3. —пособ по п.2, в котором программный модуль настройки модели содержит
программный модуль адаптации модели, предназначенный дл†
(f) итерационного нахождени† нового значени† горизонтальной проницаемости и нового
значени† вертикальной проницаемости,
(g) итерационной регулировки параметра горизонтальной проницаемости и параметра
вертикальной проницаемости в трехмерной петрофизической модели коллектора с
использованием нового значени† горизонтальной проницаемости и нового значени†
вертикальной проницаемости,
(h) итерационного определени† нового отклика модели коллектора путем обращени† к
трехмерной петрофизической модели коллектора с использованием ранее известных
измеренных или наблюдаемых данных, включа† данные тестировани† с переменным
давлением и данные тестировани† скважины и данные градиента давлени†,
(i) итерационного определени† того, †вл†етс† ли новый отклик модели коллектора, по
существу, таким же, как ранее известный отклик модели коллектора, и
(j) повторени† этапов (f), (g), (h) и (i) до тех пор, пока новый отклик модели
коллектора не станет, по существу, таким же, как ранее известный отклик модели
коллектора.
4. —пособ по любому из пп.1-3, дополнительно содержащий этапы, на которых
(g) предоставл†ют второе пользовательское задание,
(h) предоставл†ют второй набор входных данных,
(i) автоматически генерируют вторую последовательность операций в ответ на второе
пользовательское задание,
(j) автоматически выбирают один или несколько дополнительных программных модулей
в ответ на вторую последовательность операций,
(k) выполн†ют один или несколько дополнительных программных модулей на
процессоре в ответ на второй набор входных данных и
(l) определ†ют второй целевой продукт в ответ на выполнение этапа (k).
5. ”стройство хранени† программ, считываемое машиной, материально воплощающее
набор команд, выполн†емых машиной дл† осуществлени† этапов способа определени†
целевого продукта, соответствующего пользовательскому заданию, причем при
выполнении этапов способа
(a) предоставл†ют первое пользовательское задание,
(b) предоставл†ют первый набор входных данных,
(c) автоматически генерируют первую последовательность операций в ответ на первое
пользовательское задание,
(d) автоматически выбирают один или несколько программных модулей в ответ на
первую последовательность операций, причем один или несколько программных модулей
включают в себ† программный модуль построени† модели, предназначенный дл†
построени† имитационной модели в ответ на набор других данных, и программный модуль
настройки модели, предназначенный дл† калибровки имитационной модели в ответ на
один или более из набора данных тестировани† с переменным давлением и данных
тестировани† скважины и данных градиента давлени†,
(e) выполн†ют один или несколько программных модулей на процессоре в ответ на
первый набор входных данных и
(f) определ†ют первый целевой продукт в ответ на выполнение этапа (е), причем
первый целевой продукт включает в себ† трехмерную репрезентативную модель
коллектора.
6. ”стройство хранени† программ по п.5, в котором программный модуль построени†
модели содержит модуль одномерной петрофизической модели коллектора,
предназначенный дл† генерации одномерной петрофизической модели коллектора, модуль
—траница: 40
RU 2 336 567 C1
5
10
15
20
25
30
35
40
45
50
выполнени† распределени† свойств, предназначенный дл† распределени† свойств в
трехмерном пространстве, и модуль трехмерной петрофизической модели,
предназначенный дл† генерации трехмерной петрофизической модели коллектора.
7. ”стройство хранени† программ по п.6, в котором программный модуль настройки
модели содержит программный модуль адаптации модели, предназначенный дл†
(f) итерационного нахождени† нового значени† горизонтальной проницаемости и нового
значени† вертикальной проницаемости,
(g) итерационной регулировки параметра горизонтальной проницаемости и параметра
вертикальной проницаемости в трехмерной петрофизической модели коллектора с
использованием нового значени† горизонтальной проницаемости и нового значени†
вертикальной проницаемости,
(h) итерационного определени† нового отклика модели коллектора путем обращени† к
трехмерной петрофизической модели коллектора с использованием ранее известных
измеренных или наблюдаемых данных, включа† данные тестировани† с переменным
давлением и данные тестировани† скважины и данные градиента давлени†,
(i) итерационного определени† того, †вл†етс† ли новый отклик модели коллектора, по
существу, таким же, как ранее известный отклик модели коллектора, и
(j) повторени† этапов (f), (g), (h) и (i) до тех пор, пока новый отклик модели
коллектора не станет, по существу, таким же, как ранее известный отклик модели
коллектора.
8. ”стройство хранени† программ по п.5, в котором на этапах способа дополнительно
(g) принимают второе пользовательское задание,
(h) принимают второй набор входных данных,
(i) автоматически генерируют вторую последовательность операций в ответ на второе
пользовательское задание,
(j) автоматически выбирают один или несколько дополнительных программных модулей
в ответ на вторую последовательность операций,
(k) выполн†ют один или несколько дополнительных программных модулей на
процессоре в ответ на второй набор входных данных и
(l) определ†ют второй целевой продукт в ответ на выполнение этапа (k).
9. —истема, реагирующа† на набор входных данных и пользовательское задание,
предназначенна† дл† генерации целевого продукта, соответствующего пользовательскому
заданию, содержаща†
первое устройство, предназначенное дл† приема первого пользовательского задани† и
первого набора входных данных,
второе устройство, предназначенное дл† автоматической генерации первой
последовательности операций в ответ на первое пользовательское задание,
третье устройство, предназначенное дл† автоматического выбора одного или
нескольких программных модулей в ответ на первую последовательность операций,
причем один или несколько программных модулей включают в себ† программный модуль
построени† модели, предназначенный дл† построени† имитационной модели в ответ на
набор других данных, и программный модуль настройки модели, предназначенный дл†
калибровки имитационной модели в ответ на один или более из набора данных
тестировани† с переменным давлением и данных тестировани† скважины и данных
градиента давлени†, и
процессорное устройство, предназначенное дл† автоматического выполнени† одного
или нескольких программных модулей в ответ на первый набор входных данных и
генерации первого целевого продукта в ответ на выполнение одного или нескольких
программных модулей, причем первый целевой продукт включает в себ† трехмерную
репрезентативную модель коллектора.
10. —истема по п.9, в которой
первое устройство принимает второе пользовательское задание и второй набор входных
данных,
—траница: 41
RU 2 336 567 C1
5
10
15
20
25
30
35
40
45
50
второе устройство автоматически генерирует вторую последовательность операций в
ответ на второе пользовательское задание,
третье устройство автоматически выбирает один или несколько дополнительных
программных модулей в ответ на вторую последовательность операций, и
процессорное устройство автоматически выполн†ет один или несколько
дополнительных программных модулей в ответ на второй набор входных данных и
генерирует второй целевой продукт в ответ на выполнение одного или нескольких
дополнительных программных модулей.
11. —пособ определени† конечного продукта в ответ на пользовательское задание,
содержащий этапы, на которых
(a) предоставл†ют пользовательское задание и предоставл†ют входные данные,
(b) генерируют конкретную последовательность операций, соответствующую
пользовательскому заданию,
(c) выбирают множество программных модулей в ответ на конкретную
последовательность операций, причем множество программных модулей имеет заранее
определенную последовательность, причем программные модули включают в себ†
программный модуль построени† модели, предназначенный дл† построени† имитационной
модели в ответ на набор других данных, и программный модуль настройки модели,
предназначенный дл† калибровки имитационной модели в ответ на один или более из
набора данных тестировани† с переменным давлением и данных тестировани† скважины и
данных градиента давлени†,
(d) выполн†ют множество программных модулей в заранее определенной
последовательности в ответ на входные данные и
(e) генерируют конечный продукт по завершении выполнени† множество программных
модулей в заранее определенной последовательности, причем конечный продукт включает
в себ† трехмерную репрезентативную модель коллектора.
12. —пособ по п.11, в котором этап выбора (с) содержит этапы, на которых
выбирают первое множество программных модулей, имеющее первую заранее
определенную последовательность, и
выбирают второе множество программных модулей, имеющее вторую заранее
определенную последовательность.
13. —пособ по п.11, в котором выполнение этапа (d) содержит этапы, на которых
выполн†ют первое множество программных модулей в первой заранее определенной
последовательности в ответ на входные данные, тем самым генериру† обработанные
данные, и
выполн†ют второе множество программных модулей во второй заранее определенной
последовательности в ответ на обработанные данные, причем конечный продукт
генерируетс† по завершении выполнени† второго множества программных модулей во
второй заранее определенной последовательности.
14. ”стройство хранени† программ, считываемое машиной, материально воплощающее
набор команд, выполн†емых машиной дл† осуществлени† этапов способа определени†
конечного продукта в ответ на пользовательское задание, причем при выполнении этапов
способа
(a) предоставл†ют пользовательское задание и предоставл†ют входные данные,
(b) генерируют конкретную последовательность операций, соответствующую
пользовательскому заданию,
(c) выбирают множество программных модулей в ответ на конкретную
последовательность операций, причем множество программных модулей имеет заранее
определенную последовательность, причем программные модули включают в себ†
программный модуль построени† модели, предназначенный дл† построени† имитационной
модели в ответ на набор других данных, и программный модуль настройки модели,
предназначенный дл† калибровки имитационной модели в ответ на один или более из
набора данных тестировани† с переменным давлением и данных тестировани† скважины и
—траница: 42
RU 2 336 567 C1
5
10
15
20
25
30
35
40
45
50
данных градиента давлени†,
(d) выполн†ют множество программных модулей в заранее определенной
последовательности в ответ на входные данные и
(e) генерируют конечный продукт по завершении выполнени† множества программных
модулей в заранее определенной последовательности, причем конечный продукт включает
в себ† трехмерную репрезентативную модель коллектора.
15. ”стройство хранени† программ по п.14, в котором программный модуль построени†
модели содержит модуль одномерной петрофизической модели коллектора,
предназначенный дл† генерации одномерной петрофизической модели коллектора, модуль
выполнени† распределени† свойств, предназначенный дл† распределени† свойств в
трехмерном пространстве, и модуль трехмерной петрофизической модели,
предназначенный дл† генерации трехмерной петрофизической модели коллектора.
16. ”стройство хранени† программ по п.15, в котором программный модуль настройки
модели содержит программный модуль адаптации модели, предназначенный дл†
(f) итерационного нахождени† нового значени† горизонтальной проницаемости и нового
значени† вертикальной проницаемости,
(g) итерационной регулировки параметра горизонтальной проницаемости и параметра
вертикальной проницаемости в трехмерной петрофизической модели коллектора с
использованием нового значени† горизонтальной проницаемости и нового значени†
вертикальной проницаемости,
(h) итерационного определени† нового отклика модели коллектора путем обращени† к
трехмерной петрофизической модели коллектора с использованием ранее известных
измеренных или наблюдаемых данных, включа† один или более из набора данных
тестировани† с переменным давлением и данных тестировани† скважины и данных
градиента давлени†,
(i) итерационного определени† того, †вл†етс† ли новый отклик модели коллектора, по
существу, таким же, как ранее известный отклик модели коллектора, и
(j) повторени† этапов (f), (g), (h) и (i) до тех пор, пока новый отклик модели
коллектора не станет, по существу, таким же, как ранее известный отклик модели
коллектора.
17. ”стройство хранени† программ по п.14, в котором на этапе выбора (с) выбирают
первое множество программных модулей, имеющее первую заранее определенную
последовательность, и
выбирают второе множество программных модулей, имеющее вторую заранее
определенную последовательность.
18. ”стройство хранени† программ по п.17, в котором при выполнении этапа (d)
выполн†ют первое множество программных модулей в первой заранее определенной
последовательности в ответ на входные данные, тем самым генериру† обработанные
данные, и
выполн†ют второе множество программных модулей во второй заранее определенной
последовательности в ответ на обработанные данные, причем конечный продукт
генерируетс† по завершении выполнени† второго множества программных модулей во
второй заранее определенной последовательности.
19. —истема, предназначенна† дл† определени† конечного продукта в ответ на
пользовательское задание, содержаща†
первое устройство, предназначенное дл† приема пользовательского задани† и приема
входных данных,
второе устройство, предназначенное дл† генерации конкретной последовательности
операций, соответствующей пользовательскому заданию,
третье устройство, предназначенное дл† выбора множества программных модулей в
ответ на конкретную последовательность операций, причем множество программных
модулей имеет заранее определенную последовательность, программные модули
включают в себ† программный модуль построени† модели, предназначенный дл†
—траница: 43
RU 2 336 567 C1
5
10
15
20
25
30
35
40
45
50
построени† имитационной модели в ответ на набор других данных, и программный модуль
настройки модели, предназначенный дл† калибровки имитационной модели в ответ на
один или более из набора данных тестировани† с переменным давлением и данных
тестировани† скважины и данных градиента давлени†,
четвертое устройство, предназначенное дл† выполнени† множества программных
модулей в заранее определенной последовательности в ответ на входные данные, и
п†тое устройство, предназначенное дл† генерации конечного продукта по завершении
выполнени† множества программных модулей в заранее определенной
последовательности, причем конечный продукт включает в себ† трехмерную
репрезентативную модель коллектора.
20. —истема по п.19, в которой третье устройство, предназначенное дл† выбора
множества программных модулей в ответ на конкретную последовательность операций,
содержит
устройство, предназначенное дл† выбора первого множества программных модулей,
имеющего первую заранее определенную последовательность, и
устройство, предназначенное дл† выбора второго множества программных модулей,
имеющего вторую заранее определенную последовательность.
21. —истема по п.20, в которой четвертое устройство, предназначенное дл† выполнени†
множества программных модулей в заранее определенной последовательности в ответ на
входные данные, содержит
устройство, предназначенное дл† выполнени† первого множества программных
модулей в первой заранее определенной последовательности в ответ на входные данные
и, таким образом, генерации обработанных данных, и
устройство, предназначенное дл† выполнени† второго множества программных модулей
во второй заранее определенной последовательности в ответ на обработанные данные,
причем конечный продукт генерируетс† по завершении выполнени† второго множества
программных модулей во второй заранее определенной последовательности.
22. —пособ генерации трехмерной репрезентативной модели коллектора, содержащий
этапы, на которых
(a) предоставл†ют пользовательское задание и предоставл†ют входные данные,
(b) генерируют последовательность операций, соответствующую пользовательскому
заданию,
(c) выбирают множество программных модулей в ответ на генерацию
последовательности операций, причем множество программных модулей имеет заранее
определенную последовательность, причем программные модули включают в себ†
программный модуль построени† модели, предназначенный дл† построени† имитационной
модели в ответ на набор других данных, и программный модуль настройки модели,
предназначенный дл† калибровки имитационной модели,
(d) выполн†ют множество программных модулей в заранее определенной
последовательности в ответ на входные данные и
(e) генерируют конечный продукт трехмерной репрезентативной модели коллектора по
завершении выполнени† программного модул† настройки модели из множества
программных модулей.
23. —пособ по п.22, в котором программный модуль построени† модели содержит
модуль одномерной петрофизической модели коллектора, предназначенный дл† генерации
одномерной петрофизической модели коллектора, модуль выполнени† распределени†
свойств и модуль трехмерной петрофизической модели, предназначенный дл† генерации
трехмерной петрофизической модели коллектора.
24. —пособ по п.23, в котором программный модуль настройки модели содержит
программный модуль адаптации модели, предназначенный дл†
(f) итерационного нахождени† нового значени† горизонтальной проницаемости и нового
значени† вертикальной проницаемости,
(g) итерационной регулировки параметра горизонтальной проницаемости и параметра
—траница: 44
RU 2 336 567 C1
5
10
15
20
25
30
35
40
45
50
вертикальной проницаемости в трехмерной петрофизической модели коллектора с
использованием нового значени† горизонтальной проницаемости и нового значени†
вертикальной проницаемости,
(h) итерационного определени† нового отклика модели коллектора путем обращени† к
трехмерной петрофизической модели коллектора с использованием ранее известных
измеренных или наблюдаемых данных, включа† один или более из набора данных
тестировани† с переменным давлением и данных тестировани† скважины и данных
градиента давлени†,
(i) итерационного определени† того, †вл†етс† ли новый отклик модели коллектора, по
существу, таким же, как ранее известный отклик модели коллектора, и
(j) повторени† этапов (f), (g), (h) и (i) до тех пор, пока новый отклик модели
коллектора не станет, по существу, таким же, как ранее известный отклик модели
коллектора.
25. —пособ прогнозировани† нового отклика от нового нефт†ного или газового
коллектора в ответ на набор недавно измеренных или наблюдаемых данных из нового
нефт†ного или газового коллектора, набор известных измеренных или наблюдаемых
данных из известного нефт†ного или газового коллектора, соответствующего известному
отклику от известного нефт†ного или газового коллектора, содержащий этапы, на которых
стро†т имитационную модель с использованием набора петрофизических данных и
набора геологических данных и
калибруют имитационную модель, причем на этапе калибровки
обращаютс† к имитационной модели с известными измеренными или наблюдаемыми
данными, тем самым генериру† конкретный отклик от имитационной модели, причем
известные измеренные или наблюдаемые данные включают в себ† один или более из
набора данных тестировани† с переменным давлением и набора данных тестировани†
скважины и набора данных градиента давлени†,
сравнивают конкретный отклик от имитационной модели с известным откликом от
известного нефт†ного или газового коллектора,
калибруют имитационную модель до тех пор, пока конкретный отклик, по существу, не
совпадет с известным откликом, тем самым генериру† настроенную имитационную модель,
и прогнозируют новый отклик от нового нефт†ного или газового коллектора, обраща†сь к
настроенной имитационной модели с набором недавно измеренных или наблюдаемых
данных, причем недавно измеренные или наблюдаемые данные включают в себ† один или
более из набора данных тестировани† с переменным давлением и набора данных
тестировани† скважины и набора данных градиента давлени†.
26. —пособ по п.25, в котором этап калибровки имитационной модели до тех пор, пока
конкретный отклик не будет, по существу, таким же, как известный отклик, содержит
этапы, на которых
измен†ют параметр имитационной модели, повторно обращаютс† к имитационной
модели с известными измеренными или наблюдаемыми данными, тем самым генериру†
второй конкретный отклик из имитационной модели, причем известные измеренные или
наблюдаемые данные включают в себ† один или более из набора данных тестировани† с
переменным давлением и набора данных тестировани† скважины и набора данных
градиента давлени†, и
повторно сравнивают второй конкретный отклик из имитационной модели с известным
откликом.
27. ”стройство хранени† программ, считываемое машиной, материально воплощающее
программу из команд, выполн†емых машиной дл† осуществлени† этапов способа
прогнозировани† нового отклика от нового нефт†ного или газового коллектора в ответ на
набор недавно измеренных или наблюдаемых данных из нового нефт†ного или газового
коллектора, набор известных измеренных или наблюдаемых данных из известного
нефт†ного или газового коллектора, соответствующего известному отклику от известного
нефт†ного или газового коллектора, причем при выполнении этапов способа
—траница: 45
RU 2 336 567 C1
5
10
15
20
25
30
35
40
45
50
стро†т имитационную модель с использованием набора петрофизических данных и
набора геологических данных,
калибруют имитационную модель, причем на этапе калибровки
обращаютс† к имитационной модели с известными измеренными или наблюдаемыми
данными, тем самым генериру† конкретный отклик от имитационной модели, причем
известные измеренные или наблюдаемые данные включают в себ† один или более из
набора данных тестировани† с переменным давлением и набора данных тестировани†
скважины и набора данных градиента давлени†,
сравнивают конкретный отклик от имитационной модели с известным откликом от
известного нефт†ного или газового коллектора,
калибруют имитационную модель до тех пор, пока конкретный отклик, по существу, не
совпадет с известным откликом, тем самым генериру† настроенную имитационную модель,
и прогнозируют новый отклик от нового нефт†ного или газового коллектора, обраща†сь к
настроенной имитационной модели с набором недавно измеренных или наблюдаемых
данных, причем недавно измеренные или наблюдаемые данные включают в себ† один или
более из набора данных тестировани† с переменным давлением и набора данных
тестировани† скважины и набора данных градиента давлени†.
28. ”стройство хранени† программ по п.27, в котором этап калибровки имитационной
модели до тех пор, пока конкретный отклик не будет, по существу, таким же, как
известный отклик, содержит этапы, на которых
измен†ют параметр имитационной модели, повторно обращаютс† к имитационной
модели с известными измеренными или наблюдаемыми данными, тем самым генериру†
второй конкретный отклик из имитационной модели, причем известные измеренные или
наблюдаемые данные включают в себ† один или более из набора данных тестировани† с
переменным давлением и набора данных тестировани† скважины и набора данных
градиента давлени†, и
повторно сравнивают второй конкретный отклик из имитационной модели с известным
откликом.
29. —пособ определени† целевого продукта, включающего в себ† трехмерную
репрезентативную модель коллектора, соответствующую пользовательскому заданию,
содержащий этапы, на которых
(a) предоставл†ют пользовательское задание, причем пользовательское задание
включает в себ† этапы
одновременного анализа множества динамических данных, причем динамические
данные включают в себ† данные множественных тестов с переменным давлением в
интервале и данные тестировани† скважины и данные профил† зависимости давлени† от
глубины тестера пласта,
в ответ на этап анализа, создани† трехмерной репрезентативной модели коллектора,
откалиброванной с использованием динамических данных в разных масштабах, и
изучени† будущего поведени† скважины с использованием альтернативных сценариев
завершени† и эксплуатации с использованием динамических данных,
(b) предоставл†ют первый набор входных данных,
(c) автоматически генерируют первую последовательность операций в ответ на
пользовательское задание,
(d) автоматически выбирают один или несколько программных модулей в ответ на
первую последовательность операций, причем один или несколько программных модулей,
св†занных с первой последовательностью операций, включают в себ† программный
модуль построени† модели, предназначенный дл† построени† имитационной модели в
ответ на набор других данных, и программный модуль настройки модели, предназначенный
дл† калибровки имитационной модели в ответ на один или более из набора данных
тестировани† с переменным давлением и данных тестировани† скважины и данных
градиента давлени†, причем один или несколько программных модулей, св†занных с
первой последовательностью операций, предназначены дл† практического осуществлени†
—траница: 46
RU 2 336 567 C1
5
10
15
20
25
30
35
40
45
50
дополнительного способа прогнозировани† нового отклика от нового нефт†ного или
газового коллектора в ответ на набор недавно измеренных или наблюдаемых данных из
нового нефт†ного или газового коллектора, набор известных измеренных или
наблюдаемых данных из известного нефт†ного или газового коллектора, соответствующего
известному отклику от известного нефт†ного или газового коллектора, причем
дополнительный способ включает в себ† этапы, на которых
стро†т имитационную модель с использованием набора петрофизических данных и
набора геологических данных,
калибруют имитационную модель, причем на этапе калибровки обращаютс† к
имитационной модели с известными измеренными или наблюдаемыми данными, тем
самым генериру† конкретный отклик от имитационной модели, причем известные
измеренные или наблюдаемые данные включают в себ† набор данных тестировани† с
переменным давлением и набор данных тестировани† скважины и набор данных градиента
давлени†,
сравнивают конкретный отклик от имитационной модели с известным откликом от
известного нефт†ного или газового коллектора,
калибруют имитационную модель до тех пор, пока конкретный отклик, по существу, не
совпадет с известным откликом, тем самым генериру† настроенную имитационную модель;
и прогнозируют новый отклик от нового нефт†ного или газового коллектора, обраща†сь к
настроенной имитационной модели с набором недавно измеренных или наблюдаемых
данных, причем недавно измеренные или наблюдаемые данные включают в себ† набор
данных тестировани† с переменным давлением и набор данных тестировани† скважины и
набор данных градиента давлени†,
(e) выполн†ют один или несколько программных модулей на процессоре в ответ на
первый набор входных данных и
(f) определ†ют первый целевой продукт в ответ на выполнение этапа (е), причем
первый целевой продукт включает в себ† трехмерную репрезентативную модель
коллектора.
30. ”стройство хранени† программ, считываемое машиной, материально воплощающее
программу из команд, выполн†емых машиной дл† осуществлени† этапов способа
определени† целевого продукта, включающего в себ† трехмерную репрезентативную
модель коллектора, соответствующую пользовательскому заданию, причем при
выполнении этапов способа
(a) предоставл†ют пользовательское задание, причем пользовательское задание
включает в себ† этапы
одновременного анализа множество динамических данных, причем динамические
данные включают в себ† данные множественных тестов с переменным давлением в
интервале и данные тестировани† скважины и данные профил† зависимости давлени† от
глубины тестера пласта,
в ответ на этап анализа, создани† трехмерной репрезентативной модели коллектора,
откалиброванной с использованием динамических данных в разных масштабах, и
изучени† будущего поведени† скважины с использованием альтернативных сценариев
завершени† и эксплуатации с использованием динамических данных,
(b) предоставл†ют первый набор входных данных,
(c) автоматически генерируют первую последовательность операций в ответ на
пользовательское задание,
(d) автоматически выбирают один или несколько программных модулей в ответ на
первую последовательность операций, причем один или несколько программных модулей,
св†занных с первой последовательностью операций, включают в себ† программный
модуль построени† модели, предназначенный дл† построени† имитационной модели в
ответ на набор других данных, и программный модуль настройки модели, предназначенный
дл† калибровки имитационной модели в ответ на один или более из набора данных
тестировани† с переменным давлением и данных тестировани† скважины и данных
—траница: 47
RU 2 336 567 C1
5
10
15
20
25
30
градиента давлени†, причем один или несколько программных модулей, св†занных с
первой последовательностью операций, предназначены дл† практического осуществлени†
дополнительного способа прогнозировани† нового отклика от нового нефт†ного или
газового коллектора в ответ на набор недавно измеренных или наблюдаемых данных из
нового нефт†ного или газового коллектора, набор известных измеренных или
наблюдаемых данных из известного нефт†ного или газового коллектора, соответствующего
известному отклику от известного нефт†ного или газового коллектора, причем
дополнительный способ включает в себ† этапы, на которых
стро†т имитационную модель с использованием набора петрофизических данных и
набора геологических данных,
калибруют имитационную модель, причем на этапе калибровки обращаютс† к
имитационной модели с известными измеренными или наблюдаемыми данными, тем
самым генериру† конкретный отклик от имитационной модели, причем известные
измеренные или наблюдаемые данные включают в себ† набор данных тестировани† с
переменным давлением и набор данных тестировани† скважины и набор данных градиента
давлени†,
сравнивают конкретный отклик от имитационной модели с известным откликом от
известного нефт†ного или газового коллектора,
калибруют имитационную модель до тех пор, пока конкретный отклик, по существу, не
совпадет с известным откликом, тем самым генериру† настроенную имитационную модель,
и прогнозируют новый отклик от нового нефт†ного или газового 
Документ
Категория
Без категории
Просмотров
1
Размер файла
2 599 Кб
Теги
1/--страниц
Пожаловаться на содержимое документа