NO20110996A1 - System og fremgangsmate for evaluering av dynamisk heterogenitet i jordmodeller - Google Patents
System og fremgangsmate for evaluering av dynamisk heterogenitet i jordmodeller Download PDFInfo
- Publication number
- NO20110996A1 NO20110996A1 NO20110996A NO20110996A NO20110996A1 NO 20110996 A1 NO20110996 A1 NO 20110996A1 NO 20110996 A NO20110996 A NO 20110996A NO 20110996 A NO20110996 A NO 20110996A NO 20110996 A1 NO20110996 A1 NO 20110996A1
- Authority
- NO
- Norway
- Prior art keywords
- flow
- soil
- soil model
- dynamic
- heterogeneity
- Prior art date
Links
- 238000000034 method Methods 0.000 title claims abstract description 45
- 238000011156 evaluation Methods 0.000 title description 3
- 239000002689 soil Substances 0.000 claims abstract description 84
- 238000003860 storage Methods 0.000 claims abstract description 40
- 238000004458 analytical method Methods 0.000 claims abstract description 18
- 239000011148 porous material Substances 0.000 claims description 41
- 238000011084 recovery Methods 0.000 claims description 29
- 238000004519 manufacturing process Methods 0.000 claims description 24
- 230000003068 static effect Effects 0.000 claims description 20
- 230000004044 response Effects 0.000 claims description 12
- 239000011159 matrix material Substances 0.000 claims description 10
- 238000004364 calculation method Methods 0.000 claims description 9
- 229930195733 hydrocarbon Natural products 0.000 claims description 7
- 150000002430 hydrocarbons Chemical class 0.000 claims description 7
- 239000004215 Carbon black (E152) Substances 0.000 claims description 6
- 238000012360 testing method Methods 0.000 claims description 4
- 239000012530 fluid Substances 0.000 description 23
- 238000010586 diagram Methods 0.000 description 20
- 238000004088 simulation Methods 0.000 description 16
- 230000035699 permeability Effects 0.000 description 14
- 238000011835 investigation Methods 0.000 description 10
- 238000006073 displacement reaction Methods 0.000 description 8
- 238000009826 distribution Methods 0.000 description 8
- 230000008859 change Effects 0.000 description 5
- 239000007788 liquid Substances 0.000 description 4
- 238000013459 approach Methods 0.000 description 2
- 230000001186 cumulative effect Effects 0.000 description 2
- 238000005315 distribution function Methods 0.000 description 2
- 239000000047 product Substances 0.000 description 2
- 239000000700 radioactive tracer Substances 0.000 description 2
- XLYOFNOQVPJJNP-UHFFFAOYSA-N water Substances O XLYOFNOQVPJJNP-UHFFFAOYSA-N 0.000 description 2
- 230000002238 attenuated effect Effects 0.000 description 1
- 238000012937 correction Methods 0.000 description 1
- 238000013500 data storage Methods 0.000 description 1
- 230000003247 decreasing effect Effects 0.000 description 1
- 238000005553 drilling Methods 0.000 description 1
- 230000000694 effects Effects 0.000 description 1
- 239000007789 gas Substances 0.000 description 1
- 230000003993 interaction Effects 0.000 description 1
- 230000001788 irregular Effects 0.000 description 1
- 230000000670 limiting effect Effects 0.000 description 1
- 238000012886 linear function Methods 0.000 description 1
- 239000000463 material Substances 0.000 description 1
- 238000005259 measurement Methods 0.000 description 1
- 230000007246 mechanism Effects 0.000 description 1
- 238000004064 recycling Methods 0.000 description 1
- 230000002829 reductive effect Effects 0.000 description 1
- 239000000126 substance Substances 0.000 description 1
- 239000013589 supplement Substances 0.000 description 1
- 230000002123 temporal effect Effects 0.000 description 1
- 230000001052 transient effect Effects 0.000 description 1
Classifications
-
- E—FIXED CONSTRUCTIONS
- E21—EARTH OR ROCK DRILLING; MINING
- E21B—EARTH OR ROCK DRILLING; OBTAINING OIL, GAS, WATER, SOLUBLE OR MELTABLE MATERIALS OR A SLURRY OF MINERALS FROM WELLS
- E21B43/00—Methods or apparatus for obtaining oil, gas, water, soluble or meltable materials or a slurry of minerals from wells
-
- G—PHYSICS
- G16—INFORMATION AND COMMUNICATION TECHNOLOGY [ICT] SPECIALLY ADAPTED FOR SPECIFIC APPLICATION FIELDS
- G16Z—INFORMATION AND COMMUNICATION TECHNOLOGY [ICT] SPECIALLY ADAPTED FOR SPECIFIC APPLICATION FIELDS, NOT OTHERWISE PROVIDED FOR
- G16Z99/00—Subject matter not provided for in other main groups of this subclass
-
- E—FIXED CONSTRUCTIONS
- E21—EARTH OR ROCK DRILLING; MINING
- E21B—EARTH OR ROCK DRILLING; OBTAINING OIL, GAS, WATER, SOLUBLE OR MELTABLE MATERIALS OR A SLURRY OF MINERALS FROM WELLS
- E21B49/00—Testing the nature of borehole walls; Formation testing; Methods or apparatus for obtaining samples of soil or well fluids, specially adapted to earth drilling or wells
-
- G—PHYSICS
- G01—MEASURING; TESTING
- G01V—GEOPHYSICS; GRAVITATIONAL MEASUREMENTS; DETECTING MASSES OR OBJECTS; TAGS
- G01V1/00—Seismology; Seismic or acoustic prospecting or detecting
- G01V1/28—Processing seismic data, e.g. for interpretation or for event detection
-
- G—PHYSICS
- G01—MEASURING; TESTING
- G01V—GEOPHYSICS; GRAVITATIONAL MEASUREMENTS; DETECTING MASSES OR OBJECTS; TAGS
- G01V11/00—Prospecting or detecting by methods combining techniques covered by two or more of main groups G01V1/00 - G01V9/00
-
- G—PHYSICS
- G01—MEASURING; TESTING
- G01V—GEOPHYSICS; GRAVITATIONAL MEASUREMENTS; DETECTING MASSES OR OBJECTS; TAGS
- G01V3/00—Electric or magnetic prospecting or detecting; Measuring magnetic field characteristics of the earth, e.g. declination, deviation
- G01V3/38—Processing data, e.g. for analysis, for interpretation, for correction
Landscapes
- Life Sciences & Earth Sciences (AREA)
- Engineering & Computer Science (AREA)
- Geology (AREA)
- Physics & Mathematics (AREA)
- Mining & Mineral Resources (AREA)
- General Life Sciences & Earth Sciences (AREA)
- Environmental & Geological Engineering (AREA)
- Fluid Mechanics (AREA)
- Geochemistry & Mineralogy (AREA)
- General Physics & Mathematics (AREA)
- Geophysics (AREA)
- Remote Sensing (AREA)
- Acoustics & Sound (AREA)
- Management, Administration, Business Operations System, And Electronic Commerce (AREA)
- Geophysics And Detection Of Objects (AREA)
Abstract
En fremgangsmåte som i første rekke anvendes for rangering av jordmodeller som er responsive til dynamisk heterogenitet. Et flertall av jordmodeller som representerer et underjordisk reservoar tilveiebringes. Strømningslinjeanalyse for hver av flertallige jordmodeller er utført. Strømningskapasitetskurven (F) vs. lagringskapasitetskurven (φ) konstrueres for hver av flertallet av jordmodeller basert på strømningslinjeanalyse. Den dynamiske heterogeniteten til hver av de flertall ige jordmodellene beregnes fra Strømningskapasitetskurven (F) vs. lagringskapasitetskurven (φ) konstruert for hver av flertallet av jordmodeller. Flertallet av jordmodeller rangeres responsivt til dynamisk heterogenitet.
Description
OPPFINNELSENS OMRÅDE
[0001] Herværende oppfinnelse er generelt relatert til et system og en fremgangsmåte for evaluering av dynamisk heterogenitet i jordmodeller, og mer bestemt til et system og en fremgangsmåte for rangering av jordmodeller basert på dynamisk heterogenitet.
OPPFINNELSENS BAKGRUNN
[0002] Jordmodeller nyttes i oljeindustrien for å forstå sammensetningen av et bestemt underjordisk reservoar. Jordmodeller gir numerisk representasjon av reservoaregenskaper som en funksjon av posisjon og er konstruert i form av én enkelt geologisk representasjon. Jordmodeller er typisk begrenset av eller formet av empiriske data for reservoaret, slik som seismiske data, geologiske data, boredata og produksjonsdata. Geologer konstruerer typisk en rekke forskjellige jordmodeller ved bruk av stokastiske teknikker, slik at jordmodellene representerer ytterligheter i porøsiteten, vannmetningen og gjennomtrengeligheten i reservoaret. De individuelle modellene kan analyseres for å evaluere de geologiske usikkerhetene i det underjordiske reservoaret. For eksempel kan jordmodeller simuleres under forskjellige driftsforhold for å forutsi hydrokarbonproduksjonen i det underjordiske reservoaret og det kan kjøres simuleringer som kan tolkes og analyseres for å oppnå enkle strømningkarakteristikker for det underjordiske reservoaret. For eksempel kan forskjellige brønnmønstre anvendes for å se hvordan de påvirker den forutsagte produksjonen. Slik evaluering gjennomføres typisk ved å bestemme statiske mål på heterogeniteten for en gitt modell.
[0003] Statiske mål på heterogenitet er konsentrert om variasjoner i gjennomtrengelighetsnivået i et reservoar. For å beregne statiske mål på heterogenitet for en gitt modell, kan Dykstra-Parsons og Lorentz-koeffisienter beregnes. Disse koeffisientene er typisk avledet fra et Lorentz-plott konstruert fra modellenes gjennomtrengelighet, lagtykkelse og distribusjon av porøsitet. Enkle strømningsgeometrier kan bestemmes for et reservoar ved å generere væskestrømningskapasitet - lagringskapasitetskurver, basert på statistiske data. Det finnes mange kjente fremgangsmåter i faget for plotting av væskestrømningskapasitetskurver - lagringskapasitetskurver, som også vanligvis betegnes F-C-kurver eller F-O-kurver.
[0004] Som et eksempel kan væskestrømningskapasitetskurver - lagringskapasitetskurver konstrueres for individuelle strømningsbaner innenfor et lagdelt reservoar. I dette tilfellet representeres strømningsbaner som lag med unike verdier for gjennomtrengelighet, porøsitet, tverrsnittsområde og lengde. Strømningskapasiteten for en individuell strømningslinje kan beskrives som den volumetriske strømmen for det laget, delt på den totale volumetriske strømmen. Væskestrømningskapasiteten ftkan derfor beregnes ved bruk av Darcys lov og definisjon av N lag, hvert med forskjellig gjennomtrengelighet k, porøsitet (pog tykkelse h, ved bruk av følgende ligning:
Lagringskapasiteten for lag "i" kan anslås på lignende måte, som lagets porevolum delt på det totale porevolumet:
[0005] Et F-C diagram konstrueres ved beregning av den kumulative distribusjonsfunksjonen for / og c. De kumulative distribusjonsfunksjonene for Fi, som representerer den volumetriske strømmen for alle lag, og for Ci, som representerer porevolumet forbundet med disse lagene, kan derfor skrives som:
Beregninger ved bruk av ligning 1 - 4 for en enkelt 5-lagsmodell presenteres som et eksempel:
[0006] Den resulterende F-C-kurven for dette eksempelet er oppgitt i figur 1. Beregning av F-C-kurven fra statiske data eller ved å anta en enkel strømningsgeometri, slik som i herværende eksempel, er relativt enkelt. Denne analysen tar imidlertid ikke hensyn til muligheten for en variabel lengde på væskestrømningsbanen, som er vanlig i heterogene medier. Mål for statisk heterogenitet kan ikke beskrive hvordan strømningen påvirkes av koblingene mellom en produksjonsbrønn og en væsketilførselsbrønn. For eksempel kan en kort bane med lav gjennomtrengelighet ikke differensieres fra en lang bane med høy gjennomtrengelighet, da begge væskestrømningsbanene har lignende oppholdstid.
[0007] Selv om mål for statisk heterogenitet altså kan analyseres for å beskrive noen aspekter ved heterogeniteten, kan de ikke beskrive hvor "sammenkoblet" denne heterogeniteten er. Videre oppnås ikke kvantitative mål på forskjellene i hver modells gjenvinningsadferd. For eksempel gis det ingen garanti for at variasjoner i gjennomtrengelighetsvariasjonen i en jordmodell vil medføre endringer i gjenvinningseffektiviteten, som kan beskrives som prosent av gjenvunnet olje. Denne endringen vil på lignende måte heller ikke indikere hvordan sveipeffektiviteten, som kan beskrives som prosent av gjenvunnet olje versus tid, vil bli påvirket. Selv om simulering med jordmodeller gir mulighet for prediksjon av reservoarytelse, gir de derfor ikke mulighet for å foreta en hurtig evaluering av hvordan bestemte jordmodellkarakteristika påvirker forutsagt ytelse. Videre finnes det for tiden ingen fremgangsmåte for evaluering av den dynamiske heterogeniteten til en jordmodell, for utvetydig rangering av denne mot andre jordmodeller.
SAMMENDRAG AV OPPFINNELSEN
[0008] I henhold til et aspekt ved herværende oppfinnelse, offentliggjøres en datamaskinstyrt fremgangsmåte for bestemmelse av den dynamiske heterogeniteten til et underjordisk reservoar. Fremgangsmåten inkluderer å tilveiebringe en jordmodell som representerer et underjordisk reservoar. Strømningslinjeanalyse utføres for å identifisere strømningslinjer indikativ for strømningsgeometrien innenfor jordmodellen. Strømnings- og lagringskapasitet bestemmes for jordmodellen som reagerer på strømningslinjeanalysen. Jordmodellens dynamiske heterogenitet beregnes i reaksjon på strømnings- og lagringskapasiteten og vises deretter.
[0009] I én eller flere utførelser representerer flere jordmodeller det underjordiske reservoaret og forutsatt at slik strømningslinjeanalyse utføres, bestemmes strømnings-og lagringskapasitet, og jordmodellenes dynamisk heterogenitet beregnes og vises. I én eller flere utførelser rangeres jordmodellene i respons på produksjonsytelsesmål, slik som fratrukket oljehastighet, endelig hydrokarbongjenvinning eller en netto presentasjonsverdi.
[0010] I én eller flere utførelser sammensettes en kurve, som sammenligner væskestrømningskapasiteten mot lagringskapasiteten sammenstilles. I én eller flere utførelser sammenstilles kurven som sammenligner væskestrømningskapasiteten mot lagringskapasiteten, ved å systematisere strømningslinjer som indikerer strømningsgeometrien i jordmodellen i henhold til økt oppholdstid.
[0011] I én eller flere utførelser bestemmes væskestrømningskapasiteten i jordmodellen ved å beregne en volumetrisk strøm for hver av strømningslinjene som indikerer strømningsgeometrien innenfor jordmodellen.
[0012] I én eller flere utførelser bestemmes lagringskapasiteten i jordmodellen ved å beregne et porevolum for hver av strømningslinjene som indikerer strømningsgeometrien innenfor jordmodellen. I én eller flere utførelser bestemmes porevolumet for hver av strømningslinjene ved å beregne en tid for bevegelse og en volumetrisk væskestrømningshastighet for strømningslinjen.
[0013] I én eller flere utførelser beregnes den dynamiske heterogeniteten for jordmodellen som en Lorenz-koeffisient, en strømningsheterogenitetsindeks, en sveipeffektivitet ved omtrent ett porevolum injisert eller en fraksjon av strømningslinjer brutt gjennom ved omtrent 0,5 porevolum injisert.
[0014] I én eller flere utførelser bestemmes den dynamiske heterogeniteten for jordmodellen i reaksjon på en sporingstest.
[0015] I én eller flere utførelser brukes den dynamiske heterogeniteten til jordmodellen til å bestemme hvordan alternerende statiske egenskaper for jordmodellen påvirker en forutsagt produksjonsytelse i det underjordiske reservoaret.
[0016] Et annet aspekt ved herværende oppfinnelse inkluderer en datamaskinstyrt fremgangsmåte for bestemmelse av dynamisk heterogenitet for et underjordisk reservoar. Reservoarmodeller som representerer et underjordisk reservoar tilveiebringes og strømningslinjer som indikerer strømningsgeometrien innenfor det underjordiske reservoaret identifiseres for hver av reservoarmodellene. En strømnings- og lagringskapasitetskurve konstrueres for hver av reservoarmodellene ved å systematisere strømningslinjene for hver av reservoarmodellene i henhold til økt oppholdstid. Dynamisk heterogenitet for hver av reservoarmodellene beregnes i respons på strømnings- og lagringskapasitetskurven for hver av reservoarmodellene. Dynamisk heterogenitet for reservoarmodellene vises for å rangere reservoarmodellene i respons på en produksjonsytelsesmatrise.
[0017] I én eller flere utførelser beregnes den dynamiske heterogeniteten for jordmodellene som en Lorenz-koeffisient, en strømningsheterogenitetsindeks, en sveipeffektivitet ved omtrent ett porevolum injisert eller en fraksjon av strømningslinjer brutt gjennom ved omtrent 0,5 porevolum injisert.
[0018] I én eller flere utførelser identifiseres strømningslinjer som indikerer strømningsgeometri innenfor det underjordiske reservoaret i respons på en sporingstest.
[0019] I én eller flere utførelser er produksjonsytelsesmatrisen en fratrukket oljehastighet, en endelig hydrokarbongjenvinning eller en netto presentasjonsverdi.
[0020] Et annet aspekt ved herværende oppfinnelse inkluderer en datamaskinstyrt fremgangsmåte for bestemmelse av dynamisk heterogenitet for et underjordisk reservoar. Fremgangsmåten inkluderer å tilveiebringe en jordmodell som representerer et underjordisk reservoar. Strømningslinjer innenfor modellen som indikerer strømningsgeometrien identifiseres. Strømnings- og lagringskapasitet bestemmes for jordmodellen som reagerer på strømningslinjeanalysen. En Lorenz-koeffisient for jordmodellen beregnes i respons på strømnings- og lagringskapasiteten og vises deretter.
[0021] I én eller flere utførelser plottes Lorenz-koeffisienten i motsetning til en produksjonsytelsesmatrise, slik som en fratrukket oljerate, ett endelig hydrokarbongjenvinningsmål eller en netto presentasjonsverdi.
KORT BESKRIVELSE AV TEGNINGENE
[0022] Figur 1 er et diagram over en væskestrømningskapasitet - lagringskapasitetskurve for en 5-lagsmodell.
[0023] Figur 2 er et strømningsdiagram som illustrerer trinn i en fremgangsmåte som brukes for evaluering av reservoarmodeller basert på dynamisk heterogenitet, i overensstemmelse med et aspekt ved herværende oppfinnelse.
[0024] Figur 3 er et diagram som sammenligner en væskestrømningskapasitetskurve - lagringskapasitetskurve beregnet fra strømningslinjeanalyse for en væskestrømningskapasitetskurve - lagringskapasitetskurve analytisk beregnet fra statiske data, i overensstemmelse med et aspekt av herværende oppfinnelse.
[0025] Figur 4 er et diagram som viser hvordan strømningsheterogenitetsindeksen, som er et eksempel på en dynamisk heterogenitetsindeks, kan beregnes fira væskestrømningskapasitetskurver - lagringskapasitetskurver, i overensstemmelse med et aspekt av herværende oppfinnelse.
[0026] Figur 5 er et diagram over en sveipeffektivitetskurve, i overensstemmelse med et aspekt av herværende oppfinnelse.
[0027] Figur 6 er et diagram som rangerer jordmodeller i respons på den dynamiske Lorentz-koeffisienten, i overensstemmelse med et aspekt av herværende oppfinnelse.
[0028] Figur 7 viser plottet forutsagt dynamisk heterogenitetsindeks vs. observert dynamisk heterogenitetsindeks for et 5-punkts mønster og et linjedriftsmønster, i overensstemmelse med et aspekt ved herværende oppfinnelse.
[0029] Figur 8 viser et diagram for forutsagt dynamisk heterogenitetsindeks vs. observert dynamisk heterogenitetsindeks for et 5-punkts mønster, i overensstemmelse med et aspekt ved herværende oppfinnelse.
[0030] Figur 9 er et diagram for forutsagt dynamisk heterogenitetsindeks vs. observert dynamisk heterogenitetsindeks for et linjedriftsmønster, i overensstemmelse med et aspekt ved herværende oppfinnelse.
[0031] Figur 10 viser en beregning som brukes til å regne ut den dynamiske Lorentz-koeffisienten fra statiske egenskaper, i overensstemmelse med ett aspekt ved herværende oppfinnelse.
[0032] Figur 11 er et Pareto-diagram som ble beregnet for å vise relativ betydning av statiske inngangsegenskaper for Lorentz-koeffisienten, i overensstemmelse med et aspekt ved herværende oppfinnelse.
[0033] Figur 12 er et diagram for fratrukket gjenvunnet olje vs. variasjonskoeffisienten, Cv, for et 5-punkts brønnmønster, i overensstemmelse med et aspekt ved herværende oppfinnelse.
[0034] Figur 13 er et diagram for fratrukket gjenvunnet olje vs. Koval-faktoren, for et 5-punkts brønnmønster, i overensstemmelse med et aspekt ved herværende oppfinnelse.
[0035] Figur 14 er et diagram for fratrukket gjenvunnet olje vs. tilført sveipeffektivitet, tD=l, for et 5-punkts brønnmønster, i overensstemmelse med et aspekt ved herværende oppfinnelse.
[0036] Figur 15 er et diagram for fratrukket gjenvunnet olje vs. fraksjon av strømningslinjer brutt gjennom et 0,5 porevolum injisert, F ved tD=0,5, for et 5-punkts brønnmønster, i overensstemmelse med et aspekt ved herværende oppfinnelse.
[0037] Figur 16 er et diagram for fratrukket gjenvunnet olje vs. fraksjon av strømningslinjer brutt gjennom et 0,5 porevolum injisert, F ved tD=0,5, for et 5-punkts brønnmønster, i overensstemmelse med et aspekt ved herværende oppfinnelse.
[0038] Figur 17 er et diagram for fratrukket gjenvunnet olje vs. strømningsheterogenitetsindeks, for et 5-punkt brønnmønster, i overensstemmelse med ett aspekt ved herværende oppfinnelse.
[0039] Figur 18 er et diagram for fratrukket gjenvunnet olje vs. Koval-faktoren, for et 5-punkts brønnmønster, i overensstemmelse med et aspekt ved herværende oppfinnelse.
[0040] Figur 19 er et diagram for fratrukket gjenvunnet olje vs. fraksjon av strømningslinjer brutt gjennom ved injisert 0,5 porevolum for et 5-punkts brønnmønster, i overensstemmelse med et aspekt ved herværende oppfinnelse.
[0041] Figur 20 er et diagram for fratrukket gjenvunnet olje vs. sveipeffektiviteten ved ett porevolum injisert, i overensstemmelse med et aspekt ved herværende oppfinnelse.
[0042] Figur 21 er et diagram for fratrukket gjenvunnet olje vs. strømningsheterogenitetsindeks, i overensstemmelse med ett aspekt ved herværende oppfinnelse.
[0043] Figur 22 er et diagram for fratrukket gjenvunnet olje vs. Lorentz-koeffisienten, i overensstemmelse med ett aspekt ved herværende oppfinnelse.
DETALJERT BESKRIVELSE AV OPPFINNELSEN
[0044] Figur 2 illustrerer fremgangsmåte 10 for å vurdere reservoarmodeller basert på dynamisk heterogenitet, i overensstemmelse med et aspekt ved herværende oppfinnelse. I særdeleshet gjennomføres trinn for å rangere jordmodeller basert på et mål av dynamisk heterogenitet. Én eller flere jordmodeller som representerer et underjordisk reservoar tilveiebringes i trinn 11 i fremgangsmåte 10. Strømningslinjeanalyse av én eller flere jordmodeller gjennomføres i trinn 13. Væskestrømningskapasitetskurver (F) vs. lagringskapasitetskurver (<J>) konstrueres for hver av jordmodellene i trinn 15. Væskestrømningskapasitetskurven (F) vs. lagringskapasitetskurven ( ®) er de dynamiske motstykkene til de statiske F-C-kurvene og beregnes på grunnlag av strømningslinjeanalysen som utføres i trinn 13. Dynamisk heterogenitet for hver av den ene eller flere jordmodell(er) beregnes i trinn 17. Den dynamiske heterogeniteten beregnes på grunnlag av væskestrømningskapasitetskurven (F) vs. lagringskapasitetskurven ( <&) konstruert for hver av jordmodellene i trinn 15. Jordmodellene vises og kan rangeres i respons på målet for dynamisk heterogenitet i trinn 19. For eksempel kan dynamisk heterogenitet vises i form av utskrifter, på en visningsskjerm eller datalagringsutstyr. I tillegg kan dynamisk heterogenitet vises visuelt ved bruk av en datamaskinskjerm eller en brukergrensesnittenhet, slik som et bærbart grafisk brukergrensesnitt (GUI), inkludert en personlig digital hjelper (PDA).
[0045] Et flertall av et av jordmodeller, slik som dem som tilføres i trinn 11 i fremgangsmåte 10, tilveiebringer numeriske representasjoner av det underjordiske reservoaret. Flertallet av jordmodeller genereres for å fange de geologiske usikkerhetsfaktorene i de romlige distribusjonene av reservoaregenskaper. Strømningslinjesimulering kan gjennomføres for jordmodellene for å evaluere geologisk usikkerhet i de underjordiske reservoarene og den dynamiske heterogeniteten i jordmodellene. Strømningslinjemodeller gir løsninger for væsketrykk i et rutenett og konstruerer strømningslinjer for å beskrive strømningsgeometrien mellom kilder og skråninger. Strømningslinjene konstrueres slik at de er normale for trykkfeltet. Strømningslinjer kan videre ha en hvilken som helst form ettersom de ikke konstrueres langs et endelig differensialrutenett.
[0046] Ved å lage modeller av fluidstrømningsbanen innenfor reservoaret langs strømningslinjer, kan distribusjonen av strømningsbanen innenfor en kompleks geologi løses. Fluidstrømningsadferden kan også beskrives visuelt for å nå bedre forståelse av geologien og strømningsbaner i det underjordiske reservoaret. Det finnes mange kommersielle produkter tilgjengelig for gjennomføring av 3D strømningslinjesimulering, slik som FrontSim™ fra Schlumberger Limited, som har hovedkvarter i Houston, Texas, USA.
[0047] Strømningslinjesimulering gjennomføres for kompressible væsker ved å løse trykkligningen ved forskjellige tidspunkt i løpet av simuleringen. Flere trykkløsninger beregnes imidlertid dersom forskyvningskreftene ikke balanserer. For eksempel dersom mobilitets forholdet ikke er enhetlig eller oppdriftskrefter er betydelige, kan flere trykkløsninger beregnes. I disse tilfellene er ikke distribusjonen i strømningslinjene i stabil tilstand og varierer derfor i tid. Dette medfører tvetydighet i beskrivelsen av heterogeniteten, da heterogenitet intuitivt er en egenskap i reservoarmodellen og ikke i forflytningsningsmekanismen.
[0048] I én eller flere utførelser av herværende oppfinnelse er det derfor ønskelig å ha betingelser for konstant kompressibilitet, enkeltfasestrømning, et mobilitetsforhold på én og ingen forskjell i tettheten når strømningslinjesimuleringen gjennomføres. Konstant eller liten kompressibilitet er typisk lettere å løse numerisk, enn ikke-kompressibel strøm. Flyktighet forbundet med kompressible væsker kan i tillegg svekkes svært hurtig under strømningslinjesimulering. For eksempel kan simulering gjennomføres for noen få tidstrinn for å svekke trykkfluktueringer. Enkeltfasestrøm forhindrer kapillarkrefter i å påvirke og påvirkes av heterogeniteten. Når det ikke finnes ubalanser i fart eller oppdrift, kan strømningsgeometrien raskt vurderes. Basert på disse betingelsene beskriver analysen således heterogeniteten som sådan, og ikke dens interaksjon med materielle krefter.
[0049] Utkommet av strømningslinjesimuleringen analyseres i trinn 13 i fremgangsmåte 10. Analyse av strømningslinjemodellene inkluderer beregning av strømningsgeometri ved bruk av strømningslinjenes "avgangstid" (AT7TOF, "time of flight") Ti, og deres volumetriske strømningsrate, q;. Strømningslinjenes "avgangstid" (AT) er den tiden som kreves for at et volum væske skal flytte seg fra begynnelsen av strømningslinjen, som er ved tilførselsbrønnen, til slutten av strømningslinjen, som er ved produksjonsbrønnen. Fra denne analysen kan strømningsgeometrien og sveipeffektiviteten for en gitt modell beregnes.
[0050] Strømningskapasitetskurver (F) vs. lagringskapasitetskurver ( <S>) konstrueres i trinn 15 i fremgangsmåte 10 ved bruk av strømningslinjer. Som vil bli beskrevet i større detalj heri, kan strømningskapasitetskurver (F) vs. lagringskapasitetskurver (O) som utledes fra strømningslinjesimuleringen betraktes som et dynamisk anslag av heterogeniteten. En strømningslinjesimulator kan drives noen få tidstrinn, slik at forbigående trykkforandringer svekkes og simuleringen er i stabil tilstand. Den volumetriske strømningsraten og "avgangstid"-utkomme, som ble hentet inn i strømningslinjeanalysen i trinn 13 i fremgangsmåte 10, brukes til å beregne den enkelte strømningslinjens porevolum. Porevolumet i i<th->strømningslinjen bestemmes av:
hvor Vp; er porevolumet, q; er den volumetriske strømningshastigheten tildelt til strømningslinjen og X; er avgangstiden (AT). Strømningslinjene er ordnet i henhold til økt oppholdstid, slik at de systematiseres etter en synkende verdi for q/Vp.
Strømningskapasiteten (F) og lagringskapasiteten (<J>) beregnes og plottes ved bruk av følgende:
[0051] Figur 3 viser et eksempel som sammenligner en strømningslinjeutledet F-G>-kurve for den statiske analytiske beregningen ved bruk av ligning 1 - 4 fra inngangsverdier for gjennomtrengelighet, porøsitet og lagtykkelse. Den analytiske beregningen av F-<J> er vist i symboler, mens den solide linjen beskriver F-<J>-kurven som ble utledet fra strømningslinjeadferden. I dette eksempelet er strømningslinjene parallelle, slik at lengdene på strømningsbanen er den samme, og strømningslinjens "avgangstid" er proporsjonal kun med kAp. På grunn av dette er F-<J>-kurven som utledes fra strømningslinjesimuleringen, som kan betraktes som et dynamisk anslag, i overensstemmelse med den statiske beregningen. Typiske strømningslinjer har imidlertid arbitrær eller irregulær lengde, slik at strømningslinjens "avgangstid" er proporsjonal med både kAp og strømningslinjens lengde. Den dynamiske strømningskapasitetskurven (F) vs. lagringskapasitetskurven (O) kan typisk ikke utledes a priori fra statiske data.
[0052] Som beskrevet i trinn 17 i fremgangsmåte 10 beregnes en mål for dynamisk heterogenitet i respons på strømningskapasitetskurven (F) vs. lagringskapasitetskurven (<J>) for hver av de mange jordmodellene. Dynamiske mål for heterogenitet tar hensyn til strømningsgeometrien inne i et underjordisk reservoar, slik som en variabel lengde på strømningsbanen, som er vanlig i heterogene medier. I forbindelse med sekundær gjenvinning av et reservoar, tilføres væsker, slik som vann, kjemikalier, gass eller en kombinasjon av disse, til reservoaret for å vedlikeholde trykket i reservoaret og forstrømningste hydrokarboner mot produksjonsbrønnen. Fluidstrømmen innenfor det underjordiske reservoaret kan påvirkes kraftig, avhengig av koblingen mellom produksjonsbrønnen og brønnen som tilfører væsken. Dynamiske mål på heterogeniteten kan beregnes direkte fra en sporingstest eller oppholdstid i strømningslinjen, ettersom disse fremgangsmåtene tar hensyn til strømningsgeometrien innenfor et underjordisk reservoar.
[0053] For å beregne målet på dynamisk heterogenitet for hver jordmodell, nyttes en dynamisk heterogenitetsindeks (DHI). Den dynamiske heterogenitetsindeksen konstrueres slik at modellens ytelse er sensitiv for den dynamiske heterogenitetsindeksen. For eksempel bør en endring i den dynamiske heterogenitetsindeksen tilsvare en målbar endring i produksjonsadferden i jordmodellen. I tillegg skal forholdet mellom den dynamiske heterogenitetsindeksen og produksjonsadferden i modellen være unikt, slik at en rapportert endring i den dynamiske heterogenitetsindeksen kan tolkes som en kjent endring i produksjonsytelse. Den dynamiske heterogenitetsindeksen skal endelig være et meningsfullt mål på noen egenskaper modellen, som lett kan identifiseres og måles.
[0054] Ett eksempel på en dynamisk heterogenitetsindeks er Lorentz-koeffisienten, Lc. Lorenzt-koeffisienten defineres som
En Lorentz-koeffisient på null faller langs den 45° linjen i F-(J)-kurven som representerer en homogen forskyvning. Hvis Lorentz-koeffisienten er null, foreligger det lik volumetrisk strøm fra hvert voksende porevolum. En Lorentz-koeffisientverdi på én betegnes som "uendelig heterogen" og kan tolkes som om all strømningen som kommer fra en svært liten del av porevolumet. Skjematisk er dette vist i figur 4.
[0055] Et annet eksempel på en dynamisk heterogenitetsindeks er strømningsheterogenitetsindeksen (FHI). Strømningsheterogenitetsindeksen er verdien for F/ O på strømningskapasitets - lagringskapasitetsdiagrammet, hvor tangenten til kurven har enhetsfall. Derfor,
og derivatet av F-<l>-kurven er hvor t<*>er gjennomsnittlig oppholdstid for alle strømningslinjene og t er "avgangstiden" for i*-strørnningslinjen. Strømningsheterogenitetsindeksen kan derfor tolkes som en representasjon av strømningskapasitet vs. lagringskapasitet i området. For homogene medier, i hvilke strømningsheterogenitetsindeksen er lik én, har strømningsheterogenitetsindeksen ingen øvre grense. Strømningsheterogenitetsindeksen er også vist skjematisk i figur 4. [0056] Variasjonskoeffisienten for strømningslinjens "avgangstid" er et annet eksempel på en dynamisk heterogenitetsindeks. Variasjonskoeffisienten er definert som
hvor Var(t) er variasjonen i distribusjonen av oppholdstiden, som er det andre temporale øyeblikket i distribusjonen av "avgangstiden", og t<*>er gjennomsnittlig oppholdstid for alle strømningslinjene.
[0057] Flere andre eksempler på dynamisk heterogenitetsindeks utledes fra sveipeffektivitetshistorikken. Sveip defineres som:
[0058] Et sveiphistorikkplott kan beskrives som et andre diagnostisk plott, som enkelt kan utledes fra F-<I>-data. For eksempel kan sveipet volum som en funksjon av tid bestemmes fra strømningslinjens tid for avgangsdistribusjon. Sveipeffektivitet kan også bestemmes direkte fra F-<I>-data ved bruk av ligningen:
Sveipeffektivitet kan videre anslås grafisk fra et F-<J>-diagram, slik som:
Ved bruk av denne fremgangsmåten kan F-<J>-kurven tolkes som en generalisert strørnningslairvefunksjon, slik at den beskriver forflytningene i 3-D.
[0059] Figur 5 illustrerer sveipeffektiviteten til et homogent 5-punkts brønnmønster anslått ved bruk av forskjellige fremgangsmåter som reagerer på strømningslinjedata. Kurvene kan ikke skilles fra hverandre og er i god overensstemmelse med den analytiske løsningen på problemet.
[0060] Ett eksempel på bruk av sveipeffektivitet som dynamisk heterogenitetsindeks, er å bruke sveipeffektiviteten som gjennomsnittlig oppholdstid. Sveipeffektiviteten er derfor ved ett injisert porevolum, eller or tp = 1. Et annet eksempel på bruk av sveipeffektivitet for den dynamiske heterogenitetsindeksen, er å bruke sveipeffektiviteten ved gjennombrudd.
[0061] Strømningskapasiteten F, ved fast tid uten dimensjon, to, kan også brukes som en dynamisk heterogenitetsindeks. For eksempel kan strømningskapasiteten tolkes som fraksjonen av strømningslinjer som til enhver tid har brutt gjennom i tilfeller hvor den volumetriske strømningsraten er lik mellom strømningslinjer, slik som ved ikke-kompressibel strømnings eller i stabil tilstand. Strømningskapasiteten ved 0,5 injisert porevolum er derfor et eksempel på en dynamisk heterogenitetsindeks. Strømningskapasiteten ved 1 injisert porevolum er et annet eksempel på en dynamisk heterogenitetsindeks.
[0062] Disse eksemplene på dynamisk heterogenitetsindekser er mål på dynamisk heterogenitet, fordi de er utviklet fra strømningskapasitetskurven (F) vs. lagringskapasitetskurven (<J>) basert på strømningslinjesimulering eller dynamiske data. Hvert eksempel kan enkelt måles for en gitt simulering. Et sammendrag av disse eksemplene vises nedenfor:
Den dynamiske heterogenitetsindeksen kan være, men er ikke begrenset til, ett av disse eksemplene. En sammenligning av disse eksemplene på et flertall av jordmodeller presenteres i Spesifikasjoner under seksjonen merket "Tillegg". Sammenligningen presenteres imidlertid kun som et eksempel, og er ikke ment å begrense rekkevidden av utstyret eller hva som kan nyttes som en dynamisk heterogenitetsindeks.
[0063] Som beskrevet i trinn 19 i fremgangsmåte 10, kan hver av jordmodellene rangeres i henhold til en "respons" på dynamisk heterogenitet, så snart et mål på den dynamiske heterogeniteten er beregnet for hver av et flertall av jordmodeller. For eksempel, for å rangere jordmodeller basert på den dynamiske heterogenitetsindeksen, behøves en produksjonsytelsesmatrise til å sammenligne den dynamiske heterogenitetsindeksen. Fratrukket oljerate er et eksempel på en produksjonsytelsesmatrise. Fratrukket gjenvunnet olje gir et passende mål for produksjonsytelse, ettersom "mer heterogenitet" intuitivt leder til ugunstig reservoarytelse. Andre eksempler på en produksjonsytelsesmatrise inkluderer endelig hydrokarbongjenvinning og netto presentasjonsverdi (NPV).
EKSEMPLER
[0064] Fremgangsmåte 10 anvendes på åtte jordmodeller konstruert for et underjordisk reservoar, som tilføres i trinn 11 i fremgangsmåte 10. Strømningslinjeanalysen for hver av de åtte jordmodellene gjennomføres som beskrevet i trinn 13 i fremgangsmåte 10. Strømningskapasitetskurver (F) vs. lagringskapasitetskurver (<J>) konstrueres for hver av de åtte jordmodellene på grunnlag av strømningslinjeanalysen, som beskrevet i trinn 15 i fremgangsmåte 10. Den dynamiske Lorentz-koeffisienten brukes som den dynamiske heterogenitetsindeksen (DHI) beregnet for måling av dynamisk heterogenitet, som beskrevet i trinn 17 i fremgangsmåte 10. I dette eksempelet ble den primære gjenvinningen for hver kjøring fjernet fra gjenvinningshistorikken, ettersom primær gjenvinning typisk er en svak funksjon av heterogenitet. I dette eksempelet ble derfor en enkelt primær gjenvinningshistorikk brukt til å korrigere for primær uttømming.
[0065] Fratrukket gjenvunnet olje ble brukt som en ytelsesmatrise for å rangere den dynamiske heterogenitetsindeksen for målingen av dynamisk heterogenitet, som beskrevet i trinn 19 i fremgangsmåte 10. For å beregne fratrukket oljegjenvinning ble oljegjenvinningshistorikken for reservoaret registrert og den primære gjenvinningen ble trukket fra ved hvert tidstrinn for å finne den fratrukne oljegjenvinningen i nåtid. Oljegjenvinningen som trekkes fra ble normalisert av en oppskalert reservoarmodell for å rapportere dimensjonsløst fratrukket oljegjenvinning, som deretter ble sammenlignet med den dynamiske heterogenitetsindeksen som ble beregnet som mål på dynamisk heterogenitet i trinn 17 i fremgangsmåte 10.
[0066] Plottet for netto presentasjonsverdi sammenlignet med den dynamiske heterogenitetsindeksen for åtte jordmodeller er gitt i figur 6. Kurveoverensstemmelsen vises også i figur 6. Selv om kurveoverensstemmelsen er svært god for feltdata, tilskrives feil i overensstemmelsen i hovedsak en enkelt jordmodell. Hvis denne modellen elimineres overskrider imidlertid korrelasjonskoeffisienten 0,99. Den dynamiske heterogenitetsindeksen rangerer jordmodeller i henhold til fratrukket gjenvunnet olje.
[0067] I én eller flere utførelser kan den dynamiske heterogenitetsindeksen beskrives i henhold til de statiske egenskapene i bruk i populasjonen av en jordmodell. I særdeleshet kan den dynamiske heterogenitetsindeksen skrives som statiske inngangsegenskaper ved: hvor Vdp er gjennomtrengelighetsvarians, Å*og Xzer korrelasjonslengder, Rler det effektive høyde- breddeforholdet og8representerer kryssproduktet av de statiske inngangsegenskapene. Rldefineres som
[0068] Verdiene for konstantene (a, b, c og d) kan anslås ved å tilpasse et uttrykk for den dynamiske heterogenitetsindeksen gitt i ligning 14 til verdiene utledet for Lorentz-koeffisienten, som tilføres i sammenligningen presentert i Tillegg, og deretter minimere kvadratet av feil mellom anslaget og observasjonen.
[0069] Figur 7 viser plottet for predikert DHI vs. observert DHI for et 5-punkts brønnmønster og et linjedrevet brønnmønster. For de to brønnmønstrene kombinert i en enkelt overflate, er minimumsfeilen, som er summen av feil kvadrert eller L2-normen, 0,831. Gjennomsnittlig L2-feil for disse 450 kjøringene er 0,0011.
[0070] Figur 8 og 9 viser predikert DHI vs. observert DHI for disse to brønnmønstrene separat. I særdeleshet figur 8 viser predikert DHI vs. observert DHI for 5-punktsmønsteret og figur 9 viser predikert DHI vs. observert DHI for linjedriftsmønsteret. I dette tilfelle synker forskjellene mellom predikert og observert DHI. L2-normen reduseres til 0,249. På samme måte: dersom linjedriftsmønsteret vurderes separat, er L2-normen 0,312 og gjennomsnittlig L^-feil er 0,0014. Det synes å være en brønngeometrieffekt som ikke fanges skikkelig opp i ligning 14. Det er like mulig at de enkle kombinasjonene som tillates under beregningene ikke er tilstrekkelige til å beskrive heterogeniteten. Andre kombinasjoner av disse egenskapene kan videre kontrollere forskyvningsheterogenitet. Det kan for eksempel være at noen ikke-lineare funksjoner av Vdp<*>Xxkontrollerer forskyvningene.
[0071] Figur 10 viser et oppsett som kan brukes til å beregne den dynamiske Lorentz-koeffisienten fra statiske egenskaper. Denne ligningen er tilstrekkelig kompleks og derfor ikke enkel å ta i bruk.
[0072] Figur 11 er et Pareto-diagram som ble beregnet for å vise den relative betydningen av inngangsegenskapene. Pareto-diagrammet illustrerer alle de 450 kjøringene brukt i undersøkelsen presentert i Tillegg. Det effektive høyde- breddeforholdet, Rl, som inneholder kv/kh, synes ikke å ha betydelig innvirkning på forutsigbarheten til den dynamiske heterogenitetsindeksen i denne undersøkelsen.
[0073] Mens oppfinnelsen i foregående spesifikasjoner har blitt beskrevet i forhold til visse foretrukne utførelser herav, og mange detaljer har blitt presentert for illustrasjonsformål, vil det være åpenbart for fagfolk at oppfinnelsen kan endres og at visse andre detaljer som beskrives heri kan variere i betydelig grad, uten å avvike fra grunnprinsippene i oppfinnelsen.
TILLEGG
[0074] Ytelsen til den dynamiske heterogenitetsindeksen sammenlignes på 450 syntetiske modeller. I særdeleshet sammenlignes de for 225 jordmodeller for 2 brønnmønstre. De syntetiske modellene ble konstruert ved bruk av Earth Decision Suite (drevet av GOCAD™) distribuert av Paradigm Geotechnology BV, hovedkontor i Amsterdam, Nederland. De syntetiske modellene ble deretter eksportert til og simulert ved bruk av Schlumbergers patentbeskyttede FrontSim™ 3D strømningslinjesimulator. Alle modellene er 20 ca. 4 måls kvadratmodeller, med samlet tykkelse på 7,62 meter. Hver jordmodell ble konstruert med en konstant porøsitet slik at alle porevolum er de samme, så vel som en logg-normal distribusjon i gjennomtrengelighet.
[0075] Den numeriske modellen ble bygget med et arealrutenett på 101x101 og 10 lag. Sekvensiell Gauss-simulering (SGS) ble bruk for å generere gjennomtrengelighetsfeltene. Følgende inngangsverdier ble brukt til å konstruere modellene:
a. Feltgjennomsnitt: en konstant verdi på 100 md for alle tilfeller.
b. Standardavvik: For logg-normal-gjennomtrengelighetsfelt finnes det 1:1 samsvar mellom Dykstra-Parsons-koeffisienten, Vdp, og
standardavvik, så dette er likt med å fastsette Vdp for modellene. Modellene ble bygget med Vdp varierende mellom 0,6 og 0,9 i tillegg på 0,05. 7 forskjellige statiske heterogenitetsmål ble derfor brukt. c. Horisontale korrelasjonslengder: Horisontale korrelasjonslengder brukt i undersøkelsen var ca. 20 m (66 fot), ca. 201 m (660 fot), ca. 804 m (2640 fot) og ca. 10 m (33.000 fot). For et kvart 5-punkt representerer disse lengdene 0,05, 0,5 og 25 brønnmellomrom. Den horisontale korrelasjonslengden ble antatt å være isotropisk. d. Vertikale korrelasjonslengder: Vertikale korrelasjonslengder var ca. 76 cm (2,5 fot), (ca. 3 cm (0,01 fot) reservoartykkelse) og 3,81 m (12,5 fot) (ca. 15 cm tykkelse).
[0076] Kombinasjonene ovenfor utgjør 56 forskjellige jordmodeller. Tilfellene ble kjørt med 4 forhold for vertikal-til-horisontal gjennomtrengelighet (10"<3>, IO"<2>, 0,1, 0.5), som gir 224 heterogene modeller og en homogen modell for tilsammen å utgjøre 225 modeller. Et kvart 5-punktsmønster og et linjedriftsmønster ble vurdert for hver modell, slik at 450 sett modellkjøringer rapporteres.
[0077] I denne undersøkelsen brukes fratrukket oljeproduksjon som ytelsesmatrise for å måle eller rangere nytten av de forskjellige eksemplene på den dynamiske heterogenitetsindeksen. Tilførsels-/produksjonsraten er stabil, slik at hastigheten i mellomrommene for 5-punktstilfelet er 0,3 ft/d (ca. 9cm/d). Sveipeffektiviteten i mellomrommene, som ble beregnet hvert kvartal i løpet av gjenvinningshistorikken, ble konvertert til gjenvunnet olje og trukket fra til dagen i dag ved bruk av en fratrekkrate på 10 %. Det enkelte begrensende tilfellet av perfekt forskyvning ble brukt i denne undersøkelsen. Det betyr komplett sveip og 100 % oljegjenvinning ved 1,0 injiserte porevolumer. Dette medfører fratrukket oljegjenvinning på 0,6321 for tilførsels- og fratrekkrater.
[0078] Figur 12 viser resultater for fratrukket oljegjenvinning vs. variasjonskoeffisienten, Cv, for 5-punktsbrønnmønsteret. Variasjonskoeffisienten har store variasjoner i denne undersøkelsen. Kurven i figur 12 består av flere individuelle kurver, som tilsvarer individuell korrelasjonslengder. Cv synes derfor ikke unikt å forklare forskjellen i korrelasjonslengder i denne undersøkelsen.
[0079] Figur 13 viser resultater for fratrukket oljegjenvinning vs. sveipeffektivitet ved gjennombrudd, for 5-punktsbrønnmønsteret. Sveipkoeffisienten ved gjennombrudd har store variasjoner i denne undersøkelsen. Som i figur 12, hvor variasjonskoeffisienten illustreres, avslører sveipkoeffisienten ved gjennombrudd en serie kurver som antyder at den synes unikt å forklare forskjeller i korrelasjonslengder i denne undersøkelsen.
[0080] Figur 14 viser resultater for fratrukket oljegjenvinning vs. sveipeffektivitet ved 1 injisert porevolum, tD=l, for 5-punktsbrønnmønsteret. Sveipeffektiviteten ved 1 injisert porevolum synes å være en utmerket indikator for den dynamiske heterogeniteten i denne undersøkelsen.
[0081] Figur 15 viser resultater for fratrukket oljegjenvinning vs. fraksjon av gjennombrutte strømningslinjer ved 0,5 injisert porevolum, F ved tD=0,5, for 5-punktbrønnmønsteret. Fraksjonen gjennombrutte strømningslinjer ved 0,5 injisert porevolum synes å være en utmerket indikator for den dynamiske heterogeniteten i denne undersøkelsen. Kurven synes imidlertid ikke å nærme seg den teoretiske grensen, ettersom det ikke finnes strømningslinjer brutt gjennom ved 0,5 PVI for det perfekte forskyvningstilfellet.
[0082] Figur 16 viser resultater for fratrukket oljegjenvinning vs. fraksjon av strømningslinjer brutt gjennom ved ett injisert porevolum, F ved to=l, for 5-punktbrønnmønsteret. Fraksjonen strømningslinjer brutt gjennom ved ett injisert porevolum synes å være for sein til å være en god indikator for diskriminering av heterogenitet i denne undersøkelsen.
[0083] Figur 17 viser resultater for fratrukket oljegjenvinning vs. strømningsheterogenitetsindeksen, for 5-punktsbrønnmønsteret. Strømningsheterogenitetsindeksen synes å være en utmerket indikator for dynamisk heterogenitet i denne undersøkelsen.
[0084] Figur 18 viser resultater for fratrukket oljegjenvinning vs. Lorentz-koeffisienten, Lc, for 5-punktsbrønnmønsteret. Lorentz-koeffisienten synes å være en utmerket indikator for dynamisk heterogenitet i denne undersøkelsen. Lorentz-koeffisienten synes å være en noe bedre indikator for dynamisk heterogenitet i denne undersøkelsen, sammenlignet med sveipeffektiviteten ved ett injisert porevolum ettersom denne kurven nærmer seg den teoretiske grensen.
[0085] Av de syv eksemplene på den dynamiske heterogenitetsindeksen synes kun fire derfor å være et robust mål på de variable heterogene jordmodellene undersøkt i dette eksempelet. For videre å identifisere det mest robuste målet i dette eksempelet, vises de fire eksemplene på den dynamiske heterogenitetsindeksen i figur 19-22 for begge brønnmønstrene.
[0086] Figur 19 viser resultater på fratrukket gjenvunnet olje vs. fraksjonen strømningslinjer brutt gjennom ved 0,5 injisert porevolum.
[0087] Figur 20 viser resultater for fratrukket gjenvunnet olje vs. sveipeffektiviteten ved ett injisert porevolum.
[0088] Figur 21 viser resultater for fratrukket gjenvunnet olje vs. strømningsheterogenitetsindeksen.
[0089] Figur 22 viser resultater for fratrukket gjenvunnet olje vs. strømningsheterogenitetsindeksen.
[0090] Alle de fire målene synes å være akseptable mål på dynamisk heterogenitet i denne undersøkelsen, selv om to viser langt større variabilitet enn de andre to. I særdeleshet synes fraksjonen strømningslinjer brutt gjennom ved 0,5 injisert porevolum, F ved tu = 0,5, og strømningsheterogenitetsindeksen, FHI, å ha større variabilitet mellom de to brønnmønstrene. Sveipeffektiviteten i ett injisert porevolum og Lorentz-koeffisienten viser begge små variasjoner over det fullstendige settet jordmodeller vurdert for begge brønnmønstre.
[0091] Lorentz-koeffisienten, Lc, velges som den dynamiske heterogenitetsindeksen i denne undersøkelsen, da den synes å være det mest robuste eksempelet på det dynamiske målet på heterogenitet. Fratrukket oljegjenvinning fungerer som korreksjoner for grensene for Lc = 0, mens sveipeffektiviteten ved ett injisert porevolum, Ev ved tD=l, kan ikke gjøre dette. Parameterne for kurveoverensstemmelse forandret seg også mer for sveipeffektiviteten ved ett injisert porevolum sammenlignet med Lorentz-koeffisientkurven når det andre mønsteret ble inkludert.
Claims (13)
1. Datamaskininnført fremgangsmåte for bestemmelse av dynamisk heterogenitet i et underjordisk reservoar, hvor fremgangsmåten omfatter: (a) å tilveiebringe en jordmodell som representerer et underjordisk reservoar, (b) å gjennomføre en strømningslinjeanalyse for å identifisere strømningslinjer indikativ for strømningsgeometrien innenfor jordmodellen, (c) å bestemme en strømnings- og lagringskapasitet for jordmodellen som responderer på strømlinjeanalysen, (d) å beregne en dynamisk heterogenitet for jordmodellen som responderer på strømnings- og lagringskapasiteten for jordmodellen, og (e) å vise den dynamiske heterogeniteten for jordmodellen.
2. Fremgangsmåten i følge krav 1, hvor: trinn (a) - (d) gjentas for et flertall av jordmodeller som representerer det underjordiske reservoaret, og den dynamiske heterogeniteten for flertallet av jordmodeller vises i trinn (e).
3. Fremgangsmåten i følge krav 2, omfatter videre: (f) rangering av flertallet av jordmodeller som reagerer på en produksjonsytelsesmatrise.
4. Fremgangsmåten i følge krav 3, hvor produksjonsytelsesmatrisen velges fra gruppen som omfatter en fratrukket oljerate, en endelig hydrokarbongjenvinning og en netto presentasjonsverdi.
5. Fremgangsmåten i følge krav 1, hvor bestemmelsen av strømnings- og lagringskapasiteten for jordmodellen i trinn (c) inkluderer sammenstilling av en kurve som sammenligner strømningskapasitet mot lagringskapasitet.
6. Fremgangsmåten i følge krav 5, hvor kurven som sammenligner strømningskapasitet mot lagringskapasitet sammenstilles ved systematisering av flertallet av strømningslinjer som indikerer strømningsgeometrien i jordmodellen i henhold til økt oppholdstid.
7. Fremgangsmåten i følge krav 1, hvor strømnings- og lagringskapasiteten for jordmodellen i trinn (c) bestemmes ved bruk av følgende ligninger:
hvor F representerer strømningskapasiteten, q representerer volumetrisk strømningsrate, O representerer lagringskapasitet og Vp representerer porevolum.
8. Fremgangsmåten i følge krav 1, hvor strømningskapasiteten i jordmodellen bestemmes ved beregning av en volumetrisk strømning for hver av et flertall av strømlinjer som indikerer strømningsgeometrien innenfor jordmodellen.
9. Fremgangsmåten i følge krav 1, hvor lagringskapasiteten i jordmodellen bestemmes ved beregning av et porevolum for hver av et flertall av strømlinjer som indikerer strømningsgeometrien innenfor jordmodellen.
10. Fremgangsmåten i følge krav 9, hvor porevolum for hver av et flertall av strømningslinjer bestemmes ved å beregne en tid for avgang og en volumetrisk strømningshastighet for strømningslinjen.
11. Fremgangsmåten i følge krav 1, hvor beregningen av den dynamiske heterogeniteten for jordmodellen i trinn (d) utføres ved å beregne én av de følgende valgt fra gruppen som består av Lorentz-koeffisienten, en strømningsheterogenitetsindeks, en sveipeffektivitet ved omtrent ett injisert porevolum og en fraksjon av strømningslinjer brutt gjennom ved omtrent 0,5 porevolum injisert.
12. Fremgangsmåten i følge krav 1, hvor den dynamiske hetrogeniteten til jordmodellen bestemmes i respons på en sporingstest.
13. Fremgangsmåten i følge krav 1, hvor den dynamiske heterogeniteten til jordmodellen brukes til å bestemme hvordan alternerende statiske egenskaper for jordmodellen påvirker en forutsagt produksjonsytelse i det underjordiske reservoaret.
Applications Claiming Priority (2)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| US12250108P | 2008-12-15 | 2008-12-15 | |
| PCT/US2009/068088 WO2010075096A2 (en) | 2008-12-15 | 2009-12-15 | System and method for evaluating dynamic heterogeneity in earth models |
Publications (1)
| Publication Number | Publication Date |
|---|---|
| NO20110996A1 true NO20110996A1 (no) | 2011-07-08 |
Family
ID=42267334
Family Applications (1)
| Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
|---|---|---|---|
| NO20110996A NO20110996A1 (no) | 2008-12-15 | 2011-07-08 | System og fremgangsmate for evaluering av dynamisk heterogenitet i jordmodeller |
Country Status (7)
| Country | Link |
|---|---|
| US (2) | US8428924B2 (no) |
| AU (1) | AU2009330302B2 (no) |
| BR (1) | BRPI0923090A2 (no) |
| CA (1) | CA2746461A1 (no) |
| GB (1) | GB2478875A (no) |
| NO (1) | NO20110996A1 (no) |
| WO (1) | WO2010075096A2 (no) |
Families Citing this family (29)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| EP2534605B1 (en) | 2010-02-12 | 2020-06-17 | Exxonmobil Upstream Research Company | Method and system for partitioning parallel simulation models |
| CA2786584C (en) | 2010-03-12 | 2017-07-18 | Exxonmobil Upstream Research Company | Dynamic grouping of domain objects via smart groups |
| US8646525B2 (en) * | 2010-05-26 | 2014-02-11 | Chevron U.S.A. Inc. | System and method for enhancing oil recovery from a subterranean reservoir |
| EP2598712A4 (en) | 2010-06-24 | 2016-03-30 | Chevron Usa Inc | SYSTEM AND METHOD FOR CONFORMITY MONITORING IN A UNDERGROUND RESERVOIR |
| US8510089B2 (en) * | 2010-08-31 | 2013-08-13 | Chevron U.S.A., Inc. | Computer-implemented systems and methods for forecasting performance of polymer flooding of an oil reservoir system |
| CA2823017A1 (en) | 2011-01-26 | 2012-08-02 | Exxonmobil Upstream Research Company | Method of reservoir compartment analysis using topological structure in 3d earth model |
| WO2013003269A2 (en) * | 2011-06-27 | 2013-01-03 | Board Of Regents, The University Of Texas System | Method for generating a general enhanced oil recovery and waterflood forecasting model |
| US20130132052A1 (en) * | 2011-11-18 | 2013-05-23 | Chevron U.S.A. Inc. | System and method for assessing heterogeneity of a geologic volume of interest with process-based models and dynamic heterogeneity |
| CA2907728C (en) | 2013-06-10 | 2021-04-27 | Exxonmobil Upstream Research Company | Interactively planning a well site |
| US10480314B2 (en) * | 2013-07-26 | 2019-11-19 | Schlumberger Technology Corporation | Well treatment |
| CN105493100A (zh) * | 2013-08-29 | 2016-04-13 | 兰德马克绘图国际公司 | 静态地球模型校准方法和系统 |
| US9864098B2 (en) | 2013-09-30 | 2018-01-09 | Exxonmobil Upstream Research Company | Method and system of interactive drill center and well planning evaluation and optimization |
| US20150226061A1 (en) * | 2014-02-13 | 2015-08-13 | Chevron U.S.A. Inc. | System and method for estimating flow capacity of a reservoir |
| EP3674516B1 (en) | 2014-08-22 | 2024-02-28 | Chevron U.S.A. Inc. | Flooding analysis tool and method thereof |
| WO2016195623A1 (en) | 2015-05-29 | 2016-12-08 | Halliburton Energy Services, Inc. | Methods and systems for characterizing and/or monitoring wormhole regimes in matrix acidizing |
| WO2017086906A1 (en) * | 2015-11-16 | 2017-05-26 | Halliburton Energy Services, Inc. | Scheduling treatment fluid placement and fluid diversion in a subterranean formation |
| US11194072B2 (en) | 2016-02-16 | 2021-12-07 | Halliburton Energy Services, Inc. | Generating an earth model from spatial correlations of equivalent earth models |
| US11326443B2 (en) * | 2017-04-28 | 2022-05-10 | Schlumberger Technology Corporation | Method and system for generating a completion design using a streamline model |
| WO2018213483A1 (en) * | 2017-05-18 | 2018-11-22 | Conocophillips Company | Resource density screening tool |
| US11346215B2 (en) | 2018-01-23 | 2022-05-31 | Baker Hughes Holdings Llc | Methods of evaluating drilling performance, methods of improving drilling performance, and related systems for drilling using such methods |
| CN108427654B (zh) * | 2018-01-26 | 2021-10-22 | 黄河流域水土保持生态环境监测中心 | 一种中型以上淤地坝已淤积库容快速演算方法 |
| US11391864B2 (en) * | 2018-02-20 | 2022-07-19 | Chevron U.S.A. Inc. | Systems and methods for generating permeability scaling functions to estimate permeability |
| US10808517B2 (en) | 2018-12-17 | 2020-10-20 | Baker Hughes Holdings Llc | Earth-boring systems and methods for controlling earth-boring systems |
| CN112049624B (zh) * | 2019-06-06 | 2024-04-30 | 中国石油天然气股份有限公司 | 油井动态储量的预测方法、装置、设备及存储介质 |
| US11802989B2 (en) * | 2020-05-11 | 2023-10-31 | Saudi Arabian Oil Company | Systems and methods for generating vertical and lateral heterogeneity indices of reservoirs |
| CN113032996B (zh) * | 2021-03-25 | 2022-06-21 | 长江大学 | 一种用于低渗裂缝型油藏水平井的水窜通道识别方法 |
| US20230098645A1 (en) * | 2021-09-24 | 2023-03-30 | Saudi Arabian Oil Company | Method and system for upscaling reservoir models using upscaling groups |
| US11668182B1 (en) * | 2021-11-24 | 2023-06-06 | Saudi Arabian Oil Company | Determining sweet spots and ranking of a basin |
| CN115822562B (zh) * | 2022-12-28 | 2023-07-11 | 中海石油(中国)有限公司海南分公司 | 一种考虑层内窜流的纵向非均质气藏产能评价方法 |
Family Cites Families (7)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| US5706194A (en) | 1995-06-01 | 1998-01-06 | Phillips Petroleum Company | Non-unique seismic lithologic inversion for subterranean modeling |
| US7006959B1 (en) * | 1999-10-12 | 2006-02-28 | Exxonmobil Upstream Research Company | Method and system for simulating a hydrocarbon-bearing formation |
| US7761270B2 (en) * | 2000-12-29 | 2010-07-20 | Exxonmobil Upstream Research Co. | Computer system and method having a facility management logic architecture |
| US20080162050A1 (en) | 2006-12-28 | 2008-07-03 | Peter Harris | Method for interpreting seismic data and controlled source electromagnetic data to estimate subsurface reservoir properties |
| WO2009032416A1 (en) * | 2007-09-07 | 2009-03-12 | Exxonmobill Upstream Research Company | Well performance modeling in a collaborative well planning environment |
| CA2708142C (en) * | 2007-12-07 | 2016-10-18 | Landmark Graphics Corporation, A Halliburton Company | Systems and methods for utilizing cell based flow simulation results to calculate streamline trajectories |
| EP2598712A4 (en) * | 2010-06-24 | 2016-03-30 | Chevron Usa Inc | SYSTEM AND METHOD FOR CONFORMITY MONITORING IN A UNDERGROUND RESERVOIR |
-
2009
- 2009-12-15 BR BRPI0923090A patent/BRPI0923090A2/pt not_active IP Right Cessation
- 2009-12-15 CA CA2746461A patent/CA2746461A1/en not_active Abandoned
- 2009-12-15 WO PCT/US2009/068088 patent/WO2010075096A2/en not_active Ceased
- 2009-12-15 AU AU2009330302A patent/AU2009330302B2/en not_active Ceased
- 2009-12-15 US US12/637,898 patent/US8428924B2/en not_active Expired - Fee Related
- 2009-12-15 GB GB1109409A patent/GB2478875A/en not_active Withdrawn
-
2011
- 2011-07-08 NO NO20110996A patent/NO20110996A1/no not_active Application Discontinuation
-
2013
- 2013-02-21 US US13/773,261 patent/US20130166262A1/en not_active Abandoned
Also Published As
| Publication number | Publication date |
|---|---|
| US8428924B2 (en) | 2013-04-23 |
| WO2010075096A3 (en) | 2010-09-23 |
| GB201109409D0 (en) | 2011-07-20 |
| AU2009330302A1 (en) | 2011-07-07 |
| WO2010075096A2 (en) | 2010-07-01 |
| AU2009330302B2 (en) | 2015-02-12 |
| US20130166262A1 (en) | 2013-06-27 |
| BRPI0923090A2 (pt) | 2016-02-10 |
| CA2746461A1 (en) | 2010-07-01 |
| GB2478875A (en) | 2011-09-21 |
| US20100161292A1 (en) | 2010-06-24 |
Similar Documents
| Publication | Publication Date | Title |
|---|---|---|
| NO20110996A1 (no) | System og fremgangsmate for evaluering av dynamisk heterogenitet i jordmodeller | |
| CN105658909B (zh) | 利用来自井下测量仪表的实时压力数据确定三维储层压力 | |
| Pujades et al. | Settlements around pumping wells: Analysis of influential factors and a simple calculation procedure | |
| Li et al. | Predicting flow profile of horizontal well by downhole pressure and distributed-temperature data for waterdrive reservoir | |
| Yang et al. | A novel approach for production transient analysis of shale gas/oil reservoirs | |
| NO321064B1 (no) | Fremgangsmate ved oppskalering av permeabilitet for ustrukturerte nettverk | |
| NO20110986A1 (no) | System og fremgangsmate for a forutsi fluidstromningsegenskaper i frakturerte reservoarer under overflaten | |
| CN103982179A (zh) | 一种油藏储层的古压力定量反演探测方法 | |
| NO20111599A1 (no) | Endelig element-justering for bassengforkastninger | |
| Yu et al. | Non-Darcy flow numerical simulation of XPJ low permeability reservoir | |
| Liang et al. | Dynamic permeability models in dual-porosity system for unconventional reservoirs: Case studies and sensitivity analysis | |
| RU2019142431A (ru) | Компьютерный способ и вычислительная система для прогнозирования расходных характеристик потока в стволе скважины, проникающей в подземный углеводородный пласт | |
| Orozco et al. | A material balance equation for stress-sensitive shale gas reservoirs considering the contribution of free, adsorbed and dissolved gas | |
| Bossi et al. | The Boolean Stochastic Generation method-BoSG: A tool for the analysis of the error associated with the simplification of the stratigraphy in geotechnical models | |
| Ma et al. | Geomechanics modeling of strain-based pressure estimates: Insights from distributed fiber optic strain measurements | |
| Kissinger et al. | Regional-scale brine migration along vertical pathways due to CO 2 injection–Part 2: A simulated case study in the North German Basin | |
| Abdelaziz et al. | Analytical and numerical modeling of flow in a fractured gneiss aquifer | |
| CA3040439C (en) | Petrophysical field evaluation using self-organized map | |
| Maciel et al. | Effectiveness of embedded discontinuities technique in capturing geomechanical behavior in naturally fractured reservoirs | |
| Valiullin et al. | Investigation of temperature field in the formations by hydraulic fracture | |
| Bowers et al. | Dilute species transport during generalized Newtonian fluid flow in porous medium systems | |
| Xiong et al. | Laboratory experiments of well testing for fracture-cave carbonate gas reservoirs | |
| De Souza et al. | Numerical reservoir simulation of naturally fractured reservoirs | |
| Andersen | Universal Scaling of Counter-Current Spontaneous Imbibition Experiments Accounting for Sample Shape, Wettability, Saturation Functions and Other Input Parameters | |
| Zhong et al. | Simulation of downhole temperature distribution in fractured shale gas wells by incorporating geomechanics and apparent permeability modeling |
Legal Events
| Date | Code | Title | Description |
|---|---|---|---|
| FC2A | Withdrawal, rejection or dismissal of laid open patent application |