Система и способ для оптимизации имитационного моделирования пласта-коллектора

Изобретение относится к области оптимизации добычи углеводородов и может быть использовано при моделировании разрабатываемого месторождения. Представлен способ решения задачи оптимизации. Способ включает в себя создание начальной модели, имеющей множество скважин, причем каждая скважина связана с некоторым параметром, и разделение этой группы скважин на первую и вторую области. Первая область включает в себя первое подмножество множества скважин, а вторая область включает в себя второе подмножество этого множества скважин. Способ также включает в себя вычисление параметров, связанных со скважинами в первом подмножестве, для получения первого набора значений при сохранении постоянных параметров, связанных со скважинами во втором подмножестве, установку параметров, связанных со скважинами в первом подмножестве, из первого набора значений и вычисление параметров, связанных со скважинами во втором подмножестве, для получения второго набора значений, при сохранении постоянных параметров, связанных со скважинами в первом подмножестве. Полученные данные используются для выбора местоположения и траектории для множества реальных стволов скважин в пласте-коллекторе. Технический результат - улучшение оптимизации добычи углеводородов. 4 н. и 20 з.п. ф-лы, 12 ил.

 

УРОВЕНЬ ТЕХНИКИ

Имитационное моделирование пласта-коллектора является областью технологии разработки пласта-коллектора, которая использует компьютерные модели для прогнозирования перемещения текучих сред (флюидов), таких как нефть, вода и газ, в пределах пласта-коллектора. Имитационные модели пласта-коллектора используются производителями углеводородного сырья для определения наилучших способов разработки новых месторождений, также как и генерации прогнозов добычи, на которых могут основываться инвестиционные решения, связанные с разрабатываемыми месторождениями.

При имитационном моделировании нефтяных или газовых пластов-коллекторов общей задачей является оптимизация конкретного параметра для каждой скважины в месторождении (т.е. оптимизация на «уровне месторождения»). Например, такой задачей может быть определение местоположения каждой скважины в пределах этого месторождения или изменение характеристик имитационного моделирования пласта-коллектора вблизи каждой скважины, так чтобы эта моделируемая скважина согласовывалась с историческими данными, записанными около этой скважины («историческое согласование»). Часто имитационные модели используют способы решения «в лоб», которые пытаются оптимизировать этот параметр для всех скважин в этом месторождении одновременно, несмотря на тот факт, что этот параметр может быть пространственно зависимым (т.е. изменение характеристики одной скважины повлияет на ближнюю скважину, но повлияет слабо или никак не повлияет на дальнюю скважину). Одновременное вычисление пространственно зависимых параметров на уровне месторождения может приводить к неэффективности вычислений и неспособности к полной оптимизации модели пласта-коллектора.

Таким образом, несмотря на то, что существующие подходы к имитационному моделированию пласта-коллектора являлись удовлетворительными для своих предназначений, они не являлись полностью удовлетворительными во всех отношениях.

КРАТКОЕ ОПИСАНИЕ ЧЕРТЕЖЕЙ

Более полное понимание раскрытия сущности данного изобретения и его преимуществ может быть получено при обращении к нижеследующему описанию, взятому в сочетании с сопутствующими чертежами, на которых:

Фиг. 1 является блок-схемой компьютерной системы, приспособленной для осуществления системы имитационного моделирования пласта-коллектора иллюстративных вариантов осуществления.

Фиг. 2 является последовательностью операций способа для оптимизации пространственно зависимых характеристик группы скважин при имитационном моделировании пласта-коллектора согласно аспектам раскрытия сущности данного изобретения.

Фиг. 3 является трехмерным видом начальной модели пласта-коллектора, имеющего множество скважин.

Фиг. 4 иллюстрирует вид сверху начальной модели фиг. 3, показывающий начальное размещение скважин в группе скважин.

Фиг. 5-8 являются видами сверху начальной модели фиг. 3, где эта группа скважин разделена на области согласно различным вариантам осуществления данного раскрытия сущности изобретения.

Фиг. 9 является видом сверху начальной модели фиг. 3 во время процесса оптимизации одной области в этой группе скважин согласно аспектам данного раскрытия сущности изобретения.

Фиг. 10 является видом сверху начальной модели фиг. 3 во время процесса оптимизации другой области в этой группе скважин согласно аспектам раскрытия сущности данного изобретения.

Фиг. 11-12 являются иллюстративными линейными графиками, описывающими прогнозируемый максимум добычи углеводородов группой скважин фиг. 4 во время различных этапов процедуры оптимизации, описанной в связи со способом фиг. 2.

ПОДРОБНОЕ ОПИСАНИЕ

Для преодоления отмеченного выше и других ограничений современных подходов варианты осуществления, описанные здесь, содержат способы и системы для оптимизации имитационного моделирования пласта-коллектора.

Фиг. 1 является блок-схемой иллюстративной компьютерной системы 100, приспособленной для осуществления системы имитационного моделирования пласта-коллектора, описанной здесь. В одном варианте осуществления компьютерная система 100 включает в себя по меньшей мере один процессор 102, энергонезависимое, машиночитаемое запоминающее устройство 104, сетевой коммуникационный модуль 105, необязательные устройства 106 ввода/вывода и необязательное устройство 108 отображения, причем все они соединены через системную шину 109. Сетевой коммуникационный модуль 105 выполнен с возможностью коммуникативного соединения компьютерной системы 100 с другими устройствами через сеть. В одном варианте осуществления сетевой коммуникационный модуль 105 является сетевой интерфейсной платой (NIC) и устанавливает связь с использованием Ethernet-протокола. В другом варианте осуществления сетевой коммуникационный модуль 105 может принадлежать к другому типу коммуникационного интерфейса, такому как волоконно-оптический интерфейс, и может устанавливать связь с использованием некоторого количества различных коммуникационных протоколов. Следует отметить, что компьютерная система 100 может подключаться к одной или нескольким сетям общего пользования (например, Интернет) и/или частным сетям (не показаны) через сетевой коммуникационный модуль 105. Такие сети могут включать в себя, например, серверы, на которых хранятся данные пласта-коллектора. Команды программного средства, выполняемые процессором 102 для осуществления имитационной модели 110 пласта-коллектора согласно вариантам осуществления, описанным здесь, могут храниться в запоминающем устройстве 104. Следует также отметить, что команды программного средства, содержащие имитационную модель 110 пласта-коллектора, могут быть загружены в запоминающее устройство 104 с компакт-диска (CD-ROM), доступного только для чтения, или других соответствующих носителей данных.

В одном варианте осуществления раскрытия сущности данного изобретения часть имитационной модели 110 пласта-коллектора осуществляется с использованием программного средства имитационного моделирования пласта-коллектора, известного в данной области техники. Такое программное средство имитационного моделирования пласта-коллектора обычно использует численные представления пласта-коллектора, либо когда этот пласт-коллектор существует в настоящее время, либо когда он, как предполагается, будет существовать в некоторый момент в будущем, как, например, до бурения любых скважин и до любой разработки месторождения. Представление пласта-коллектора, объединенное с дополнительными данными о предлагаемых или существующих скважинах и стратегией разработки, обеспечивает возможность программному средству прогнозировать, какой могла бы быть производительность пласта-коллектора относительно объема закачивания текучих сред и добычи.

При имитационном моделировании пласта-коллектора целью обычно является оптимизация целевой функции на уровне месторождения. Другими словами, имитационные модели пласта-коллектора, такие как имитационная модель 110 пласта-коллектора, используются для определения оптимальных значений для конкретных параметров, которые связаны с каждой скважиной в группе скважин. Например, имитационная модель 110 пласта-коллектора может использоваться для географического размещения каждой скважины в этом месторождении способом, который максимизирует добычу углеводородов, или она может использоваться для изменения параметра имитационного моделирования, такого как пористость, вблизи каждой скважины таким образом, чтобы результаты имитационного моделирования согласовывались с историческими результатами закачивания и добычи (т.е. историческое согласование). Обычный процесс моделирования для полной оптимизации месторождения может использовать способ решения «в лоб». А именно, имитационная модель пласта-коллектора может оптимизировать выбранный параметр для каждой скважины одновременно. Однако если имеется значительное количество скважин в месторождении, то тогда диапазон возможных результатов может быть очень большим и результаты могут быть неоптимальными.

Часто относящиеся к скважине параметры, вычисленные при полном имитационном моделировании месторождения, являются пространственно зависимыми. Другими словами, изменение пространственно зависимого параметра, связанного с одной скважиной, повлияет на ближнюю скважину в большей степени, чем на дальнюю скважину. Также если две скважины находятся достаточно далеко друг от друга, то изменение около одной фактически не будет влиять на другие. Некоторые варианты осуществления раскрытия сущности данного изобретения, описываемые более подробно ниже, обеспечивают способ и систему для имитационного моделирования пласта-коллектора, которые учитывают пространственно зависимую сущность полной оптимизации месторождения. Конкретно, в одном варианте осуществления имитационная модель пласта-коллектора может подразделять пространственно зависимые задачи оптимизации месторождения на последовательную серию меньших задач оптимизации, которые применяются только к подмножеству скважин в месторождении. А именно, можно разбить группу скважин на некоторое количество областей и вычислить выбранный параметр для этих скважин в единственной области, в то же время фиксируя (замораживая) параметры, связанные со скважинами в других областях. Только что найденные параметры устанавливаются для первой области, и процесс последовательно повторяется по областям до тех пор, пока все области не будут оптимизированы. В некоторых вариантах осуществления, после того как все области вычислены, оптимизированные результаты могут быть использованы для окончательной полной оптимизации месторождения. Таким образом, имитационное моделирование пласта-коллектора может более эффективно решить пространственно зависимые задачи оптимизации месторождения. Имитационная модель 110 пласта-коллектора в компьютерной системе 100 может осуществлять этот способ и другие способы, предполагаемые вариантом осуществления.

Фиг. 2 является последовательностью операций способа, иллюстрирующей способ 200 для оптимизации пространственно зависимых параметров группы скважин при имитационном моделировании пласта-коллектора согласно аспектам раскрытия сущности данного изобретения. В одном варианте осуществления способ 200 может осуществляться посредством имитационной модели 110 пласта-коллектора в компьютерной системе 100 на фиг. 1. Дополнительно, способ 200 на фиг. 2 является обзором высокого уровня, а подробности, связанные с каждым блоком этого способа, будут описываться в связи с последующими фигурами в раскрытии сущности данного изобретения.

Способ 200 начинается с блока 202, где начальная модель пласта-коллектора создается для имитационной модели 110 пласта-коллектора. В некоторых вариантах осуществления модель пласта-коллектора может осуществляться с использованием некоторого количества дискретизированных блоков, называемых здесь взаимозаменяемо «блоки», «блоки сетки» или «ячейки». Модели могут изменяться в размере от нескольких блоков до сотен миллионов блоков. В этих программных имитационных моделях обычным является моделирование пласта-коллектора с использованием сетки, образованной блоками сетки, и затем имитация характеристик пласта-коллектора (например, давления, температуры) в пределах каждого блока сетки для прогнозирования потока углеводородов и, в конце концов, добычи углеводородов через скважины. Например, такое моделирование является, в частности, полезным в пластах-коллекторах для определения, сколько скважин и где следует расположить в пласте-коллекторе для достижения некоторой добычи углеводородов в течение некоторого периода времени.

В этой связи фиг. 3 иллюстрирует трехмерный вид начальной модели 204 пласта-коллектора, имеющего группу 206 скважин. Начальная модель 204 состоит из множества блоков 208 сетки, которые дискретно характеризуют участок моделируемого пласта-коллектора. В других вариантах осуществления начальная модель пласта-коллектора может характеризоваться посредством других технологий моделирования, известных в данной области техники. Для целей описания данного изобретения «начальная модель» должна означать модель пласта-коллектора, которая основывается на параметрах, которым присваиваются значения посредством некоторого стандартного (принимаемого по умолчанию) процесса и которые на подвергались процессам оптимизации. Например, в показанном примере на фиг. 3 группа 206 скважин включает в себя множество скважин 210. Начальная модель 204 включает в себя некоторое количество параметров, связанных с каждой скважиной, которые устанавливаются равными стандартным (принимаемым по умолчанию) значениям во время создания начальной модели. Включенными в эти параметры являются пространственно зависимые параметры (т.е. параметры, которые при изменении около одной скважины влияют на подобные параметры около других скважин). Пространственно зависимые параметры, связанные со скважинами в начальной модели 204, могут включать в себя географическое размещение скважины, эксплуатационные характеристики скважины и характеристики пласта-коллектора вблизи скважины, такие как проницаемость, пористость, давление, дебит (скорость потока) углеводородов, расход воды или другие характеристики, на которые влияют изменения около ближних скважин.

При решении задачи оптимизации с использованием целевой функции, такой как максимизация добычи углеводородов из пласта-коллектора, имитационная модель 110 пласта-коллектора может изменять значение одного из этих параметров около каждой скважины в течение курса многочисленных итераций имитационного моделирования до тех пор, пока не будут найдены значения, которые будут удовлетворять целевой функции. Чем больше количество скважин в имитационном моделировании, тем большее количество параметров имитационной модели необходимо найти во время каждой итерации и тем больше вычислительная сложность. Таким образом, задача оптимизации, в которой размещение скважины (т.е. пространственно зависимый параметр) итеративно вычисляется до тех пор, пока добыча не будет максимизирована, является экспоненциально более сложным вычислительно при большом количестве скважин в сравнении с малым количеством скважин. Как будет описываться более подробно ниже, способ 200 начинается с начальной модели 204 и подразделяет ее на меньшие области с меньшим количеством скважин для уменьшения сложности и увеличения оптимизации пространственно зависимых параметров.

Ссылаясь на фиг. 3 как на часть создания начальной модели 204 в блоке 202 способа 200, имитационная модель 110 пласта-коллектора размещает скважины 210 в начальных- или стандартных-географических местоположениях в пределах группы 206 скважин. В некоторых вариантах осуществления скважины 210 сначала размещаются с использованием алгоритма, который позиционирует скважины в областях этой группы скважин, которые характеризуются относительно высокими пористостью и проницаемостью. Это начальное размещение может подчиняться требованию некоторого минимального промежутка между скважинами. В этой связи фиг.4 иллюстрирует вид сверху начальной модели 204 на фиг. 3, показывающий начальное размещение скважин, включающих в себя скважины 212, 214 и 216 в группе 206 скважин. Как показано на фиг. 4, скважины 212, 214 и 216 размещаются в стандартных местоположениях таким образом, чтобы расстояния 218 и 220 были больше, чем минимальное пороговое расстояние. В альтернативных вариантах осуществления начальная модель пласта-коллектора, включающая в себя размещение скважин, может создаваться другими способами, как, например, посредством алгоритма на основе исторических данных или посредством произвольного размещения скважин.

Ссылаясь снова на фиг. 2, после того, как начальная модель пласта-коллектора создана, способ 200 приступает к блоку 230, где группа 206 скважин разделяется на множество областей. Каждая область включает в себя подмножество общего количества скважин в этой группе скважин. В общем, группа скважин может разделяться на области в целях оптимизации на основе представления, что изменение пространственно зависимого параметра, связанного со скважиной, такого как размещение скважины, имеет некоторое влияние на ближние скважины, но фактически не имеет никакого влияния на относительно дальние скважины. Таким образом, каждая область, созданная в блоке 230, обычно содержит подмножество скважин, которые повлияют друг на друга при модификации, но повлияют слабо или никак не повлияют на скважины в других областях при модификации. Таким образом, при решении задачи полной оптимизации месторождения имитационная модель 110 пласта-коллектора может итеративно настраивать параметр скважин в одной области без выполнения изменений в скважинах в других областях. Эта концепция служит в качестве основы для процесса последовательной оптимизации, описываемого в оставшихся этапах в способе 200.

Имитационная модель 110 пласта-коллектора может разделять эту группу скважин на области любым количеством различных способов на основе количества скважин в группе и пространственно зависимого параметра, оптимизируемого во время процесса оптимизации. Например, группа скважин может разделяться одним способом при вычислении первого пространственно зависимого параметра, но другим способом при вычислении второго пространственно зависимого параметра, если изменение второго параметра повлияет на другие скважины в большей степени, чем изменение первого параметра. Таким образом, в некоторых вариантах осуществления, если параметр является сильно зависимым пространственно, то имитационная модель 110 пласта-коллектора может разделять группу скважин на области, содержащие большое количество скважин. Разделение группы скважин на области также зависит от количества параметров, которое может быть одновременно вычислено эффективным способом. Чем большая вычислительная мощность доступна, тем большее количество скважин может быть включено в область. В других вариантах осуществления модель пласта-коллектора может учитывать любое количество дополнительных и/или различных факторов при разделении группы скважин на области.

Дополнительно, имитационная модель 110 пласта-коллектора может разделять группу скважин на любое количество различных по форме и размеру областей. Например, фиг.5 является видом сверху начальной модели 204, где группа 206 скважин разделена на четыре области 232, 234, 236 и 238. Эти области 232, 234, 236 и 238 окружают приблизительно квадратные секторы группы скважин, и каждый содержит подмножество общего количества скважин. Например, область 232 включает в себя скважины 212, 214 и 216. В качестве другого примера, фиг.6 является видом сверху начальной модели 204, где группа 206 скважин разделена на четыре области 240, 242, 244, 246. Эти области 240, 242, 244, 246 являются приблизительно прямоугольными по форме и подразделяют группу 206 скважин на параллельные полосы. А именно, в некоторых вариантах осуществления изменение пространственно зависимого параметра, связанного со скважиной 212 в области 240, должно, по-видимому, иметь пренебрежимо малое влияние на любую из скважин в несмежных областях, таких как область 246.

В качестве дополнительного примера, фиг. 7 является видом сверху начальной модели 204, где группа 206 скважин разделена на четыре области 246, 248, 250 и 252. Подобно областям, показанным на фиг. 6, эти области 246, 248, 250 и 252 являются приблизительно прямоугольными по форме и подразделяют группу 206 скважин на параллельные полосы. Однако эти области 246, 248, 250 и 252 перекрываются таким образом, что скважины могут быть включены в две различные области. Например, скважина 254 включается как в область 246, так и в область 248. Таким образом, когда имитационная модель 110 пласта-коллектора выполняет процесс оптимизации для каждой из этих областей отдельно, как описывается более подробно ниже, пространственно зависимые параметры, связанные со скважиной 254, будут включены в оптимизационные вычисления для обеих областей 246 и 248. В некоторых вариантах осуществления, когда скважина располагается по соседству с границей между двумя областями, изменение пространственно зависимого параметра этой скважины может иметь влияние на скважины в другой области. Перекрывающиеся области на фиг. 7 могут отчасти свести на нет этот эффект пересечения областей посредством обеспечения того, что приграничные скважины включаются в оптимизационные вычисления для двух соседних областей. В качестве дополнительного примера различных типов областей, которые имитационная модель 110 пласта-коллектора может создавать во время блока 230 способа 200, фиг. 8 является видом сверху начальной модели 204, где группа 206 скважин разделена на четыре области 256, 258, 260 и 262. В примере фиг. 8 скважины в группе 206 скважин размещены в отличающихся начальных местоположениях посредством имитационной модели 110 пласта-коллектора по сравнению со скважинами в примерах фиг. 4-7. Конкретно, скважины в группе 206 скважин собраны вместе в кусты (группы). Как таковое, изменение пространственно зависимого параметра скважины в одном кусте может влиять слабо или никак не влиять на скважины в другом кусте. Таким образом, в примере фиг. 8, имитационная модель 110 пласта-коллектора создала области 256, 258, 260 и 262 таким образом, чтобы каждая содержала куст скважин. Специалист в данной области техники мог бы осознать, что области, показанные на фиг. 5-8, являются просто примерами и группа 206 скважин может разделяться на области любого количества дополнительных и/или различных форм и размеров.

Ссылаясь снова на фиг. 2, после того как имитационная модель 110 пласта-коллектора разделяет группу скважин на множество областей в блоке 230, способ 200 приступает к блоку 280, где эта имитационная модель пласта-коллектора решает пространственно зависимую задачу оптимизации для скважин в одной области из множества областей, созданных в блоке 230. Конкретно, для оптимизации пространственно зависимого параметра, такого как размещение скважины, для каждой скважины в текущей области, имитационная модель 110 пласта-коллектора устанавливает параметры, связанные со скважинами в текущей области, в качестве переменных, подлежащих вычислению, и устанавливает параметры, связанные со скважинами в других областях, в качестве постоянных, равных их начальному значению, определяемому в начальной модели 204. В этой связи фиг. 9 является видом сверху начальной модели 204 во время процесса оптимизации. Конкретно, фиг. 9 иллюстрирует процесс оптимизации, описываемый в блоке 280, применяемый к иллюстративной оптимизационной задаче максимизации добычи углеводородов посредством вычисления оптимального размещения скважин. Более подробно, вместо одновременного вычисления размещения скважин для всех скважин в группе 206 скважин имитационная модель пласта-коллектора вычисляет размещение скважин для скважин в каждой области отдельно. Например, если область 232 является текущей областью, которая оптимизируется в блоке 280 способа 200, то только размещение скважин в области 232 может быть вычислено во время полной оптимизации месторождения. А именно, в блоке 280 имитационная модель 110 пласта-коллектора может определить общую добычу углеводородов для всей группы скважин в течение курса многих итераций, но оптимизировать (т.е. настроить) только размещение скважин в области 232, в то же время фиксируя местоположения скважин в других областях. Фиг. 9 иллюстрирует настройку размещения скважин 212, 214 и 216 в области 232. В некоторых вариантах осуществления имитационная модель 110 пласта-коллектора может настраивать местоположения скважин в области 232 для максимизации добычи в течение курса заданного количества итераций. В других вариантах осуществления имитационная модель 110 пласта-коллектора может настраивать местоположения скважин в области 232 в течение курса динамического количества итераций. Например, имитационная модель пласта-коллектора может выполнять итерации для задачи оптимизации в пределах конкретной области до тех пор, пока вычисленная максимальная добыча углеводородов не прекратит увеличиваться на некоторую пороговую величину после каждой итерации или некоторого количества итераций. В альтернативных вариантах осуществления количество итераций, выполняемых для каждой области, может определяться другим способом.

Ссылаясь снова на фиг. 2, после того как имитационная модель 110 пласта-коллектора оптимизировала пространственно зависимый параметр для скважин в пределах области 232 в блоке 280, способ 200 приступает к блоку 282, где оптимизированное значение для каждой скважины, определенное в блоке 280, устанавливается в качестве постоянной для любых последующих оптимизаций в других областях. Далее, в блоке 284 ветвления, имитационная модель 110 пласта-коллектора определяет, имеются ли какие-либо оставшиеся области для оптимизации. Если да, то способ 200 переходит к блоку 286, где выбирается неоптимизированная область и затем возвращается к блоку 280, где имитационная модель 110 пласта-коллектора решает пространственно зависимую задачу оптимизации для скважин в новой области, выбранной в блоке 286. В качестве примера, фиг. 10 является видом сверху группы 206 скважин, который показывает скважины в области 234, подвергаемые оптимизационному процессу максимизации добычи углеводородов посредством вычисления оптимального размещения скважин. А именно, во время этапа способа 200 только скважины в области 234 итеративно настраиваются, тогда как скважины в области 232 фиксируются около местоположений, которые, как определено предварительно, являются оптимальными для добычи углеводородов. Например, скважина 212 в области 232 фиксируется около своего постоптимизационного местоположения в пределах области 232 во время оптимизации размещения скважин в области 234. Таким образом, во время каждой итерации процесса оптимизации, показанного на фиг. 10, имитационная модель пласта-коллектора будет настраивать местоположения скважин только в области 234 и вычислять прогнозируемую максимальную добычу всей группы 206 скважин. Таким образом, способ 200 последовательно оптимизирует и фиксирует размещение скважин в каждой области группы 206 скважин.

В блоке 284 ветвления, если все области отдельно подвергались вышеописанному процессу оптимизации, то способ 200 может необязательно приступить к блоку 288, где выполняется полная оптимизация месторождения. Конкретно, в некоторых вариантах осуществления имитационная модель 110 пласта-коллектора может решить пространственно зависимую задачу оптимизации для всех областей одновременно после того, как каждая область оптимизирована отдельно. Таким образом, полная оптимизация месторождения в блоке 288 использует постоптимизационные параметры для скважин в группе 206 скважин в качестве начальной точки и может улучшить результаты оптимизации на некоторую дополнительную величину. Дополнительно, эта необязательная полная оптимизация месторождения может учитывать любые эффекты пересечения областей, генерируемые посредством измерений пространственно зависимых параметров, связанных со скважинами вблизи границы между двумя областями.

Фиг. 11 является иллюстративным линейным графиком 300, описывающим прогнозируемую максимальную добычу углеводородов группой 206 скважин во время различных этапов иллюстративной процедуры оптимизации размещения скважин, описанной в связи со способом 200. Конкретно, y-ось линейного графика 300 представляет собой максимальную добычу углеводородов для группы 206 скважин, а x-ось представляет собой итерации, выполняемые во время процедуры оптимизации. Более подробно, после того, как имитационная модель 110 пласта-коллектора оптимизирует размещение скважин в пределах конкретной области, прогнозируемая максимальная добыча группы 206 скважин может быть увеличена сверх этой прогнозируемой добычи для скважин, размещенных сначала согласно начальной модели 204. Как показано на фиг. 11, первый сегмент 302 линейного графика 300 изображает максимальную добычу группы 206 скважин во время оптимизации скважин в области 232 (Фиг. 9). Во время оптимизации скважин в области 232 местоположения этих скважин настраиваются в течение курса из 150 итераций и в качестве результата максимальная добыча увеличивается с около 47,5% до около 48,8%. Следующий сегмент 304 изображает максимальную добычу группы 206 скважин во время оптимизации размещения скважин в следующей области 234 (Фиг. 10). В течение курса других 150 итераций оптимизация размещения скважин в области 234 приводит к дополнительным около 0,5% увеличения добычи. Дополнительно, сегменты 306 и 308 представляют собой увеличение максимальной добычи вследствие отдельных оптимизаций областей 236 и 238 в группе 206 скважин. Дополнительный сегмент 306 изображает максимальную добычу группы 206 скважин во время полной оптимизации месторождения, выполненной впоследствии в каждой области, которая оптимизировалась отдельно. В течение курса около 400 итераций полная оптимизация месторождения с использованием каждой из отдельно оптимизированных областей в качестве основы обеспечивает дополнительно около 0,5% увеличения максимальной добычи в группе 206 скважин.

В некоторых сценариях оптимизации отдельная оптимизация каждой области до выполнения полной оптимизации месторождения может обеспечить большую максимальную добычу, чем просто выполнение только полной оптимизации месторождения. В этой связи фиг. 12 изображает линейный график 300 фиг. 11, но включает в себя линию 312 дополнительных данных, представляющую максимальную добычу группы 206 скважин во время одновременной полной оптимизации месторождения, которая использует начальную модель 204 в качестве начальной точки. Как показано в примере фиг.12, максимальная добыча группы 206 скважин больше после отдельной оптимизации каждой из четырех областей (т.е. после 600 итераций), чем максимальная добыча после 1000 итераций полной оптимизации месторождения, начинающейся с начальной модели 204. Специалист в данной области техники мог бы осознать, что линейный график 300, показанный на фиг. 11 и 12, является просто примером оптимизации конкретного пространственно зависимого параметра (т.е. размещения скважин) и различные сценарии оптимизации моделирования пласта-коллектора могут производить различные результаты оптимизации.

Дополнительно, несмотря на то, что иллюстративная оптимизационная задача максимизации добычи углеводородов посредством оптимизации размещения скважин использовалась для описания различных этапов способа 200, специалист в данной области техники осознает, что способ 200 может быть использован для более эффективного решения любого количества задач оптимизации, включающих в себя пространственно зависимые характеристики. Например, способ 200 может использоваться для настройки пространственно зависимого параметра имитационного моделирования, такого как пористость, вблизи каждой скважины таким образом, чтобы результаты имитационного моделирования соответствовали историческим результатам закачивания и добычи (т.е. историческое согласование). В таких сценариях имитационная модель 110 пласта-коллектора может итеративно настраивать пористость, связанную со скважинами в каждой из областей 232 234, 236 и 238 отдельно. И когда значения пористости в одной области настраиваются для согласования с историческими значениями, значения пористости в других областях могут сохраняться постоянными.

Дополнительно, понятно, что способ 200 последовательной оптимизации пространственно зависимых характеристик группы скважин при имитационном моделировании пласта-коллектора является просто иллюстративным вариантом осуществления, а в альтернативных вариантах осуществления в этот способ могут быть включены дополнительные и/или отличающиеся этапы. Например, в некоторых вариантах осуществления после того, как группа скважин разделена на многочисленные области, причем каждая содержит подмножество скважин, в блоке 230, имитационная модель 110 пласта-коллектора может одновременно запустить процессы оптимизации в многочисленных областях. Например, поскольку каждая область обычно содержит скважины, имеющие пространственно независимые параметры в отношении других областей (т.е. измерение параметра, связанного со скважиной в одной области, имеет очень слабое влияние на скважины в других дальних областях), модель пласта-коллектора может реализовывать оптимизацию в одной области и оптимизацию в другой области как различные цели оптимизации. Таким образом, параметр, связанный со скважинами в двух различных областях, может быть одновременно и независимо итеративно оптимизирован. В некоторых вариантах осуществления области, которые одновременно оптимизируются, могут быть несмежными. В контексте этой иллюстративной оптимизационной задачи максимизации добычи углеводородов посредством оптимизации размещения скважин, имитационная модель пласта-коллектора может одновременно и независимо настраивать размещение скважин в областях 240 и 244 в группе 206 скважин (Фиг. 6). После того как местоположения скважин для оптимальной добычи углеводородов будут определены для областей 240 и 244, модель 100 пласта-коллектора может установить новые местоположения скважин в этих областях в качестве постоянных и затем одновременно и независимо итеративно настроить размещение скважин в областях 242 и 246. Таким образом, задачи оптимизации, включающие в себя пространственно зависимые параметры, могут частично выполняться параллельно для улучшения эффективности и результатов.

Вышеупомянутые способы и системы, описанные здесь, являются, в частности, полезными при создании и выполнении плана разработки пласта-коллектора. Сначала пласт-коллектор моделируется, как было описано здесь, для разработки плана освоения скважины для одной скважины. В одном (некотором) варианте осуществления план освоения буровой скважины включает в себя выбор предполагаемых стволов скважин в пласте. Этот план освоения скважины может дополнительно включать в себя план разрыва пласта, который может включать в себя выбор зон разрыва и их позиционирование, текучих сред для разрыва, проппантов и давлений разрыва. В других вариантах осуществления план освоения буровой скважины может включать в себя выбор конкретной траектории ствола скважины или выбор необходимого давления в стволе скважины для облегчения массообмена и потока текучих сред к этому стволу скважины. Имитационная модель пласта-коллектора затем может быть запущена для моделирования добычи пласта-коллектора в течение некоторого периода времени с использованием виртуальных скважин. В некоторых вариантах осуществления план освоения скважины может оптимизироваться посредством вышеописанного последовательного способа для оптимизации пространственно зависимых параметров. Например, имитационная модель пласта-коллектора может использоваться для разделения начальной модели пласта-коллектора на области таким образом, чтобы пространственно зависимый параметр, такой как местоположение ствола скважины, траектория ствола скважины или давление в стволе скважины могли быть независимо и отдельно оптимизированы для виртуальных стволов скважин в каждой области начальной модели. На основе оптимизированной модели может осуществляться план бурения и могут буриться реальные стволы скважин согласно этому плану.

В дополнительном иллюстративном аспекте раскрытие сущности данного изобретения относится к способу для бурения ствола скважины в пласте-коллекторе. Этот способ включает в себя использование системы имитационного моделирования пласта-коллектора данного изобретения, как было описано здесь, для моделирования потока текучих сред в пласте-коллекторе и разработки плана бурения с использованием процесса последовательной оптимизации. После того как поток текучих сред в пласте-коллекторе смоделирован и оптимизирован, этот способ включает в себя подготовку оборудования для сооружения части ствола скважины согласно этому плану бурения, инициирование бурения этого ствола скважины и после этого бурение ствола скважины согласно плану бурения.

В то время как система имитационного моделирования пласта-коллектора была описана в контексте подземного моделирования, предполагается, что имитационная модель и система, описанные здесь, могут также моделировать наземную и подземную зоны, соединенные вместе. Неограничивающим примером такой имитационной модели является моделирование потока текучих сред в наземной сети, состоящей из выкидных линий, трубопроводов, насосов и оборудования, такого как насосы, компрессоры, клапаны и т.д., соединенные со скважиной и пластом-коллектором вместе в виде интегрированной сети потока или интегрированной системы потока. В таком случае характеристики размещения или эксплуатационные характеристики элементов наземной сети могут оптимизироваться с использованием последовательного процесса, описанного в связи со способом 200 на фиг. 2.

В то время как эта система моделирования пласта-коллектора была описана первоначально относительно потока через сеть, которая может состоять из месторождения, части месторождения, скважины, многочисленных скважин и трубопровода или любой их части, следует понимать, что система имитационного моделирования пласта-коллектора, описанная здесь, может осуществляться для нанесения пластов-коллекторов на сетку и анализа характеристик сетки, таких как давление, насыщенность, относительная проницаемость и т.д. во множестве ячеек группы во множестве временных этапов. В любом случае выходные данные из таких систем моделирования пласта-коллектора могут быть двумерными или трехмерными сетками, таблицами или двумерными графиками данных. Например, двумерный график может иллюстрировать норму (дебит) отбора нефти (баррелей/сут, приведенных к нормальным условиям (STB/D)) в течение некоторого периода времени.

В одном иллюстративном аспекте раскрытие сущности данного изобретения относится к осуществляемому с помощью компьютера способу решения задачи оптимизации имитационного моделирования пласта-коллектора. Способ включает в себя создание начальной модели группы скважин, имеющей множество скважин, причем каждая скважина связана с пространственно зависимым параметром, и разделение этой группы скважин на первую и вторую области, причем первая область включает в себя первое подмножество множества скважин, а вторая область включает в себя второе подмножество множества скважин. Способ также включает в себя вычисление параметров, связанных со скважинами в первом подмножестве, для получения первого набора значений, в то же время сохраняя постоянными параметры, связанные со скважинами во втором подмножестве, и установку параметров, связанных со скважинами в первом подмножестве, из первого набора значений. Дополнительно, способ включает в себя вычисление параметров, связанных со скважинами во втором подмножестве, для получения второго набора значений, в то же время сохраняя постоянными параметры, связанные со скважинами в первом подмножестве.

В другом иллюстративном аспекте раскрытие сущности данного изобретения относится к осуществляемому с помощью компьютера способу решения задачи оптимизации имитационного моделирования пласта-коллектора. Способ включает в себя создание начальной модели группы скважин, имеющей множество скважин, причем каждая скважина связана с пространственно зависимым параметром, и разделение этой группы скважин на множество областей, причем каждая область во множестве областей включает в себя подмножество этого множества скважин. Способ также включает в себя итеративное вычисление параметров, связанных со скважинами в первой области во множестве областей для получения оптимального набора значений, в то же время сохраняя постоянными параметры, связанные со скважинами в других областях во множестве скважин, и установку параметров, связанных со скважинами в первой области, из оптимального набора значений. Дополнительно, способ включает в себя повторение итеративного вычисления и установки для каждой области во множестве областей и после этого повторения одновременное итеративное вычисление параметров, связанных со скважинами в каждой области во множестве областей.

В еще одном другом иллюстративном аспекте раскрытие сущности данного изобретения относится к осуществляемой с помощью компьютера имитационной модели пласта-коллектора. Система включает в себя процессор, энергонезависимое запоминающее устройство, доступное посредством процессора, и команды программного средства, хранящиеся в запоминающем устройстве. Команды программного средства являются выполняемыми процессором для создания начальной модели группы скважин, имеющей множество скважин, причем каждая скважина связана с пространственно зависимым параметром, и разделения этой группы скважин на первую и вторую области, причем первая область включает в себя первое подмножество этого множества скважин, а вторая область включает в себя второе подмножество этого множества скважин. Команды программного средства являются выполняемыми этим процессором для вычисления параметров, связанных со скважинами в первом подмножестве, для получения первого набора значений, в то же время сохраняя постоянными параметры, связанные со скважинами во втором подмножестве, и установки параметров, связанных со скважинами в первом подмножестве, из первого набора значений. Дополнительно, команды программного средства являются выполняемыми этим процессором для вычисления параметров, связанных со скважинами во втором подмножестве, для получения второго набора значений, в то же время сохраняя постоянными параметры, связанные со скважинами в первом подмножестве.

В дополнительном другом иллюстративном аспекте раскрытие сущности данного изобретения относится к способу для бурения стволов скважин в пласте-коллекторе. Способ включает в себя создание начальной модели пласта-коллектора, имеющую множество виртуальных стволов скважин, причем каждый виртуальный ствол скважины связан с пространственно зависимым параметром, и разделение начальной модели на первую и вторую области, причем первая область включает в себя первое подмножество множества виртуальных стволов скважин, а вторая область включает в себя второе подмножество множества виртуальных стволов скважин. Способ также включает в себя вычисление параметров, связанных с виртуальными стволами скважин в первом подмножестве, для получения первого набора значений, в то же время сохраняя постоянными параметры, связанные с виртуальными стволами скважин во втором подмножестве, и установку параметров, связанных с виртуальными стволами скважин в первом подмножестве, из первого набора значений. Дополнительно, способ включает в себя вычисление параметров, связанных с виртуальными стволами скважин во втором подмножестве, для получения второго набора значений, в то же время сохраняя постоянными параметры, связанные с виртуальными стволами скважин в первом подмножестве и на основе первого и второго наборов значений выбор местоположения и траектории для множества реальных стволов скважин в пласте-коллекторе. Наконец, способ включает в себя подготовку оборудования для сооружения части множества реальных стволов скважин и бурение множества реальных стволов скважин согласно выбранной траектории.

В то время как некоторые признаки и варианты осуществления данного изобретения подробно описаны здесь, будет совершенно понятно, что раскрытие сущности данного изобретения охватывает все модификации и улучшения в пределах объема и сущности приведенной ниже формулы изобретения. Кроме того, не предполагается никаких ограничений в подробностях конструкции или дизайна, показанных здесь, за исключением тех, которые описаны ниже в формуле изобретения. Кроме того, специалистам в данной области техники будет понятно, что описание различных компонентов, ориентированных вертикально или горизонтально, предназначено не в качестве ограничения, а обеспечивается для удобства описания раскрытия сущности данного изобретения.

Следовательно, является очевидным, что конкретные иллюстративные варианты осуществления, описанные выше, могут изменяться и модифицироваться и все такие вариации находятся, как предполагается, в пределах объема и сущности раскрытия данного изобретения. Кроме того, термины в формуле изобретения имеют свое понятное обычное значение, если иное ясно и понятно не определено патентообладателем.

1. Осуществляемый с помощью компьютера способ решения задачи оптимизации имитационного моделирования пласта-коллектора, причем способ предусматривает:
создание начальной модели группы скважин, имеющей множество скважин, причем каждая скважина связана с пространственно зависимым параметром;
разделение группы скважин на первую и вторую области, причем первая область включает в себя первое подмножество множества скважин, а вторая область включает в себя второе подмножество множества скважин;
вычисление параметров, связанных со скважинами в первом подмножестве, для получения первого набора значений, с сохранением постоянных параметров, связанных со скважинами во втором подмножестве;
установку параметров, связанных со скважинами в первом подмножестве, из первого набора значений; и
вычисление параметров, связанных со скважинами во втором подмножестве, для получения второго набора значений, с сохранением постоянных параметров, связанных со скважинами в первом подмножестве.

2. Способ по п. 1, дополнительно включающий в себя:
установку параметров, связанных со скважинами во втором подмножестве, из второго набора значений; и
одновременное вычисление параметров, связанных со скважинами в первом подмножестве, и параметров, связанных со скважинами во втором подмножестве.

3. Способ по п. 1,
в котором пространственно зависимый параметр является географическим местоположением скважины; и
в котором первый набор значений включает в себя географические местоположения скважин в первом подмножестве, которые увеличивают добычу углеводородов из этой группы скважин.

4. Способ по п. 1,
в котором пространственно зависимый параметр является характеристикой этой группы скважин вблизи каждой скважины в этом множестве скважин; и
в котором первый набор параметров включает в себя значения характеристики, которые согласовывают моделируемую добычу скважин с исторической добычей скважин.

5. Способ по п. 1, в котором разделение включает в себя установление размеров первой и второй областей на основе степени пространственной зависимости параметра.

6. Способ по п. 1, в котором первая и вторая области перекрываются таким образом, чтобы одна из этого множества скважин могла быть включена в первое подмножество, а также во второе подмножество.

7. Способ по п. 1, в котором разделение включает в себя разделение этой группы скважин на одно из множеств параллельных полос и множество секторов.

8. Способ по п. 1, в котором вычисление параметров, связанных со скважинами в первом подмножестве, включает в себя вычисление параметров в течение курса некоторого количества итераций.

9. Способ по п. 8, в котором количество итераций является заданным.

10. Способ по п. 8, в котором количество итераций является динамическим.

11. Способ по п. 10, в котором вычисление выполняется до тех пор, пока первый набор значений не прекратит изменяться на некоторую пороговую величину после каждой итерации.

12. Способ по п. 1,
в котором разделение включает в себя разделение группы скважин на первую и вторую области и третью область, причем третья область включает в себя третье подмножество множества скважин;
включающий в себя вычисление параметров, связанных со скважинами в третьем подмножестве, для получения третьего набора значений одновременно с вычислением параметров, связанных со скважинами в первом подмножестве;
включающий в себя установку параметров, связанных со скважинами в третьем подмножестве, из третьего набора значений;
и
в котором вычисление параметров, связанных со скважинами во втором подмножестве, включает в себя сохранение постоянными параметров, связанных со скважинами в третьем подмножестве.

13. Способ по п. 12, в котором первая область и третья область являются несмежными.

14. Осуществляемый с помощью компьютера способ решения задачи оптимизации имитационного моделирования пласта-коллектора, причем способ предусматривает:
создание начальной модели группы скважин, имеющей множество скважин, причем каждая скважина связана с пространственно зависимым параметром;
разделение группы скважин на множество областей, причем каждая область во множестве областей включает в себя подмножество множества скважин;
итеративное вычисление параметров, связанных со скважинами в первой области во множестве областей, для получения оптимального набора значений, в то же время сохраняя постоянными параметры, связанные со скважинами в других областях во множестве скважин;
установку параметров, связанных со скважинами в первой области, из оптимального набора значений;
повторение после этого итеративного вычисления и установки для каждой области во множестве областей; и
после повторения одновременное итеративное вычисление параметров, связанных со скважинами в каждой области во множестве областей.

15. Способ по п. 14,
в котором пространственно зависимый параметр является географическим местоположением скважины; и
в котором оптимальный набор значений включает в себя географические местоположения скважин в первой области, которые увеличивают добычу углеводородов из группы скважин.

16. Способ по п. 14, в котором разделение включает в себя установление размеров каждой из областей во множестве областей на основе степени пространственной зависимости этого параметра.

17. Способ по п. 14, в котором разделение включает в себя разделение группы скважин на одно из множеств параллельных полос и множество секторов.

18. Способ по п. 14, в котором итеративное вычисление включает в себя вычисление параметров динамическое количество раз.

19. Осуществляемая с помощью компьютера имитационная модель пласта-коллектора, причем система содержит:
процессор;
энергонезависимое запоминающее устройство, доступное посредством процессора; и
команды программного средства, хранящиеся в запоминающем устройстве и выполняемые процессором для:
создания начальной модели группы скважин, имеющей множество скважин, причем каждая скважина связана с пространственно зависимым параметром;
разделения группы скважин на первую и вторую области, причем первая область включает в себя первое подмножество множества скважин, а вторая область включает в себя второе подмножество этого множества скважин;
вычисления параметров, связанных со скважинами в первом подмножестве, для получения первого набора значений, при сохранении постоянными параметров, связанных со скважинами во втором подмножестве;
установки параметров, связанных со скважинами в первом подмножестве, из первого набора значений; и
вычисления параметров, связанных со скважинами во втором подмножестве, для получения второго набора значений, в то же время сохраняя постоянными параметры, связанные со скважинами в первом подмножестве.

20. Осуществляемая с помощью компьютера имитационная модель пласта-коллектора по п. 19, дополнительно включающая в себя:
установку параметров, связанных со скважинами во втором подмножестве, из второго набора значений; и
одновременное вычисление параметров, связанных со скважинами в первом подмножестве, и параметров, связанных со скважинами во втором подмножестве.

21. Осуществляемая с помощью компьютера имитационная модель пласта-коллектора по п. 19, в которой пространственно зависимый параметр является географическим местоположением скважины; и в котором первый набор значений включает в себя географические местоположения скважин в первом подмножестве, которые увеличивают добычу углеводородов из этой группы скважин.

22. Осуществляемая с помощью компьютера имитационная модель пласта-коллектора по п. 19, в которой вычисление параметров, связанных со скважинами в первом подмножестве, включает в себя вычисление параметров в течение курса некоторого количества итераций.

23. Способ бурения стволов скважин в пласте-коллекторе, причем этот способ предусматривает:
создание начальной модели группы скважин, имеющей множество виртуальных стволов скважин, причем каждый виртуальный ствол скважины связан с пространственно зависимым параметром;
разделение начальной модели на первую и вторую области, причем первая область включает в себя первое подмножество множества виртуальных стволов скважин, а вторая область включает в себя второе подмножество множества виртуальных стволов скважин;
вычисление параметров, связанных с виртуальными стволами скважин в первом подмножестве, для получения первого набора значений, при сохранении постоянных параметров, связанных с виртуальными стволами скважин во втором подмножестве;
установку параметров, связанных с виртуальными стволами скважин в первом подмножестве, из первого набора значений;
вычисление параметров, связанных с виртуальными стволами скважин во втором подмножестве, для получения второго набора значений, при сохранении постоянных параметров, связанных с виртуальными стволами скважин в первом подмножестве.
на основе первого и второго наборов значений выбор местоположения и траектории для множества реальных стволов скважин в этом пласте-коллекторе;
подготовку оборудования для сооружения части этого множества реальных стволов скважин; и
бурение множества реальных стволов скважин согласно выбранной траектории.

24. Способ по п. 23,
в котором пространственно зависимый параметр является географическим местоположением виртуального ствола скважины; и
в котором первый и второй наборы значений включают в себя географические местоположения этих виртуальных стволов скважин в первом и втором подмножествах, которые увеличивают моделируемую добычу углеводородов по сравнению с начальной моделью пласта-коллектора.