Method for the rapid formation of a stochastic model...

G - Physics – 06 – F

Patent

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G06F 17/18 (2006.01) G01V 1/28 (2006.01) G06F 17/00 (2006.01)

Patent

CA 2445858

It comprises construction of a chain of realizations representative of a stochastic model (Y) by gradually combining an initial realization of (Y) and one or more other realization(s) of (Y) referred to as composite, and minimizing an objective function (J) measuring the difference between a set of non-linear data deduced from said combination by means of a simulator simulating the flow in the medium and said data measured in the medium, by adjustment of the coefficients of the combination. The composite realization results from the projection of the direction of descent of the objective function, calculated by the flow simulator for the initial realization, in the vector subspace generated by P realizations of (Y), randomly drawn and independent of one another, and of the initial realization. During the optimization stage, the chain thus obtained is explored so as to identify a realization that allows to minimize the objective function (J). In order to sufficiently reduce this objective function, chains constructed one after the other are explored by taking as the initial realization the optimum realization determined for the previous chain. Applications: notably development of oil reservoirs for example.

- Elle comporte la construction d'une chaîne de réalisations représentatives d'un modèle stochastique (Y) en combinant graduellement une réalisation initiale de (Y) et une ou plusieurs autre(s) réalisation(s) de (Y) dite composite(s) et l'on minimise une fonction objectif (J) mesurant l'écart entre un jeu de données non linéaires déduites de la dite combinaison au moyen d'un simulateur d'écoulement dans le milieu, et les dites données mesurées dans le milieu, par ajustement des coefficients de la combinaison. La réalisation composite résulte de la projection de la direction de descente de la fonction objectif, calculée par le simulateur d'écoulement pour la réalisation initiale, dans le sous-espace vectoriel engendré par P réalisations de (Y), tirées au hasard et indépendantes les unes des autres, ainsi que de la réalisation initiale. Durant le processus d'optimisation, la chaîne ainsi obtenue est explorée de façon à identifier une réalisation qui permet de minimiser la fonction objectif (J). Pour réduire suffisamment cette fonction objectif, on explore des chaînes construites les unes après les autres en prenant comme réalisation initiale la réalisation optimale déterminée pour la chaîne précédente. Applications notamment à l'exploitation de gisements pétroliers par exemple.

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