G - Physics – 06 – F
Patent
G - Physics
06
F
G06F 17/18 (2006.01) G01V 11/00 (2006.01) E21B 47/00 (2006.01)
Patent
CA 2516540
Method for more rapidly forming a Gaussian stochastic model or the similar which is representative for a porous heterogeneous medium such as an underground reservoir and defined by typical fluid displacement data and by punctual observations which are uncertain and characterised by a probability law. It is based on a method for the transformation of static information which is given in the form of the probability law in Gaussian punctual pseudo-data. One of the advantages of said transformation technique is that it is fully compatible with a gradual deformation method thereby making it possible to minimise an objective function J which measures the deviation between dynamic data (for example production data) and corresponding responses which are simulated for a considered reservoir model. Said minimisation is combined with the realisation of a stochastic model for said reservoir model and for the representatives Gaussian pseudo-data for static information. During the minimisation, combination factors are adjusted and realisations, which allow an objective function to be reduced, are identified.
Méthode pour former plus rapidement un modèle stochastique de type gaussien ou apparenté, représentatif d'un milieu hétérogène poreux tel qu'un réservoir souterrain, contraint par des données caractéristiques du déplacement des fluides et des observations ponctuelles, ces observations étant incertaines et caractérisées par une loi de probabilité. Elle s'appuie sur une méthode de transformation de l'information statique, donnée sous forme de lois de probabilité, en pseudo-données ponctuelles gaussiennes. Cette technique de transformation présente l'avantage d'être intégralement compatible avec une méthode de déformation graduelle. De fait, elle rend possible la minimisation d'une fonction objectifJ mesurant l'écart entre les données dynamiques (données de production par exemple) et les réponses correspondantes simulées pour le modèle de réservoir considéré. La minimisation est menée en combinant des réalisations d'un modèle stochastique d'une part pour le modèle de réservoir et d'autre part pour les pseudo-données gaussiennes représentatives de l'information statique. Au cours du processus de minimisation, on ajuste les coefficients de combinaison et on identifie les réalisations qui permettent de réduire la fonction objectif. Applications notamment à l'exploitation de gisements pétroliers par exemple.
Le Ravalec-Dupin Mickaele
Roggero Frederic
Institut Francais Du Petrole
Robic
LandOfFree
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