Способ и система для оценки прогнозной добычи углеводородов
Изобретение относится к области геофизики и может быть использовано для предсказания прогнозной добычи углеводородов. По меньшей мере некоторые иллюстративные варианты осуществления представляют собой способы, содержащие следующие шаги: считывают данные, касающиеся добычи углеводородов на разрабатываемом месторождении углеводородов; получают по меньшей мере одно значение, указывающее на прогнозную добычу углеводородов, на основе модели данных и данных, касающихся добычи углеводородов; отображают на устройстве отображения компьютерной системы показатель данных, относящихся к прошлому, касающихся добычи углеводородов; отображают на устройстве отображения показатель по меньшей мере одного значения, указывающего на прогнозную добычу углеводородов. Технический результат - повышение точности получаемых данных. 3 н. и 17 з.п.ф-лы, 8 ил.
Уровень техники
Существуют разнообразные программные средства моделирования, способствующие планированию и извлечению углеводородов из подземных резервуаров. Например, геолог или специалист по разработке нефтяных и газовых месторождений может использовать цифровую геологическую модель подземного пласта для принятия решений о размещении углеводородных скважин. Цифровая геологическая модель представляет собой физическую модель для имитации движения флюидов через поры в скальных породах пласта. Цифровые геологические модели требуют большой вычислительной мощности, чтобы создавать, модифицировать при необходимости и «исполнять» модель с целью имитации движения флюидов. Временной шаг каждой имитации может быть довольно большим, поскольку основным назначением цифровой геологической модели является принятие решений по долгосрочному планированию, поэтому такие имитации могут прогнозировать движение углеводородов в пластах на годы вперед. Цифровая геологическая модель слишком велика и громоздка для выполнения точных оценок добычи для одной углеводородной скважины за короткий период времени (например, 180 дней или меньше).
Применительно к одной углеводородной скважине имеются и другие физические модели. Например, инженер по заканчиванию скважин может моделировать поток углеводородов из углеводородной скважины в виде последовательности падений давления между пластом, подвергнутым гидроразрыву, и эксплуатационным трубопроводом (например, количество и размер перфорационных отверстий, внутренний диаметр колонны насосно-компрессорных труб, через которую проходит поток углеводородов, длину колонны насосно-компрессорных труб). Однако хотя такое моделирование может быть полезным при оценке сценариев разрыва, возможности моделирования падений давления ограничены проверкой или имитацией других сценариев, связанных с добычей.
Краткое описание чертежей
Для подробного описания примеров осуществления изобретения далее приводятся ссылки на прилагаемые чертежи.
На фиг. 1 показан вид в аксонометрии разрабатываемого месторождения углеводородов в соответствии с по меньшей мере некоторыми вариантами осуществления.
На фиг. 2 показана структурная схема системы в соответствии с по меньшей мере некоторыми вариантами осуществления.
На фиг. 3 показана искусственная нейронная сеть в соответствии с по меньшей мере некоторыми вариантами осуществления.
На фиг. 4 показана система логических соединений для нейронной сети в соответствии с по меньшей мере некоторыми вариантами осуществления.
На фиг. 5 показан пользовательский интерфейс в соответствии с по меньшей мере некоторыми вариантами осуществления.
На фиг. 6 показан пользовательский интерфейс в соответствии с по меньшей мере некоторыми вариантами осуществления.
На фиг. 7 показан способ в соответствии с по меньшей мере некоторыми вариантами осуществления.
На фиг. 8 показана структурная схема компьютерной системы в соответствии с по меньшей мере некоторыми вариантами осуществления.
Осуществление изобретения
Обозначения и терминология
Определенные термины используются по всему тексту следующего описания и формулы изобретения для обозначения конкретных компонентов системы. Как должно быть понятно специалисту в этой области, различные компании могут использовать для обозначения того или иного компонента разные названия. В настоящем документе не проводится различие между компонентами, которые отличаются по названию, но не по выполняемой функции. В дальнейшем обсуждении и в формуле изобретения термины «включающий» и «содержащий» используются в неограничивающем смысле и, таким образом, должны толковаться как означающие «включающие в себя, помимо прочего…». Кроме того, термин «подключены» или «подключен» может означать прямое или непрямое соединение. Так, если первое устройство подключено ко второму устройству, это может быть реализовано как прямое соединение или непрямое соединение, выполненное через другие устройства или соединения.
«Модель данных» означает модель, предсказывающую прогнозные результаты с использованием, по меньшей мере частично, данных, относящихся к прошлому. Модель, предсказывающая прогнозные результаты путем моделирования движения углеводородов в резервуаре, не считается моделью данных.
«В реальном времени» применительно к какому-то действию (например, предсказанию прогнозного потока углеводородной продукции) означает, что действие происходит в пределах одной минуты или менее после события, инициирующего это действие (триггерного события). «В реальном времени» применительно к данным означает, что данные были созданы, считаны или обновлены в пределах одной минуты или менее.
Подробное описание
Дальнейшее обсуждение относится к различным вариантам осуществления настоящего изобретения. Хотя один или более таких вариантов осуществления могут быть предпочтительными, раскрытые варианты изобретения не следует толковать или иным образом использовать как ограничивающие объем описания или формулы изобретения. Кроме того, специалисту в этой области должно быть понятно, что последующее описание имеет широкую сферу применения, и обсуждение любого варианта осуществления служит только в качестве примера и не означает, что объем раскрытия или формулы изобретения ограничивается этим вариантом осуществления.
По меньшей мере некоторые из различных вариантов осуществления относятся к способам и системам для предсказания прогнозной добычи углеводородов из углеводородной скважины. Конкретнее, по меньшей мере некоторые варианты осуществления относятся к реализуемой с использованием компьютера технологии предсказания прогнозной добычи углеводородов из углеводородной скважины, позволяющей инженеру по добыче проверять, каким образом предлагаемые изменения, касающиеся добычи углеводородов (например, расход при нагнетании флюида для вторичной добычи, настройки дросселирования) влияют на добычу углеводородов. В описании изобретения сначала приводится иллюстративное разрабатываемое месторождение углеводородов, чтобы сориентировать читателя в отношении рассматриваемой физической структуры, а затем различные варианты осуществления предсказания прогнозной добычи углеводородов.
На фиг. 1 показан вид в аксонометрии разрабатываемого месторождения углеводородов в соответствии по меньшей мере с некоторыми вариантами осуществления. В частности, разрабатываемое месторождение углеводородов содержит множество скважин. Некоторые скважины представляют собой скважины, из которых поступают углеводороды (т.е. углеводородные скважины), тогда как другие используются для нагнетания флюидов для вторичной добычи, таких как вода или сжатый диоксид углерода (т.е. нагнетательные скважины). В иллюстративном случае, показанном на фиг. 1, скважины 100 (помеченные как 100А-100Н) являются углеводородными скважинами, а скважины 102 (помеченные как 102А и 102В) являются нагнетательными скважинами. Местоположение каждой скважины обозначено на фиг. 1 устьевой фонтанной арматурой, иногда называемой в отрасли «фонтанной елкой», главным образом, из-за ее формы. Местоположение каждой скважины может показаться случайным, если смотреть сверху, но в большинстве случаев схема расположения предназначена для увеличения извлечения углеводородов из подстилающего пласта (не показан).
В целях сбора добываемых углеводородов для продажи, на месторождении углеводородов имеется один или более эксплуатационных трубопроводов (иногда называемых «добычная линия»). На фиг. 1 добычная линия 104 собирает углеводороды из иллюстративных углеводородных скважин 100A-100D, а добычная линия 106 собирает углеводороды из иллюстративных углеводородных скважин 100E-100G. Добычные линии 104 и 106 сходятся в точке 108, а затем идут к замерному пункту 110.
В некоторых случаях флюид для вторичной добычи доставляется к нагнетательным скважинам при помощи автотранспорта, поэтому флюид для вторичной добычи может закачиваться в пласт только на периодической основе (например, ежедневно, еженедельно). В других вариантах осуществления и, как показано на рисунке, флюид для вторичной добычи подается под давлением к нагнетательным скважинами 102А и 102В по трубам 112.
Разрабатываемое месторождение углеводородов, показанное на фиг. 1, имеет, в качестве примера, восемь углеводородных скважин и две нагнетательные скважины; однако количество скважин является просто иллюстративным. На практике разрабатываемое месторождение углеводородов может содержать много десятков или даже сотен скважин. Изображение на фиг. 1 представлено с ограниченным количеством скважин, чтобы излишне не усложнять чертеж и обсуждение, однако не должно рассматриваться в качестве ограничения применимости различных вариантов осуществления.
В соответствии с по меньшей мере некоторыми вариантами осуществления каждая углеводородная скважина 100 имеет по меньшей мере одно (а в некоторых случаях больше одного) измерительное устройство для измерения параметров, связанных с добычей углеводородов. На фиг. 1 изображены измерительные устройства в виде устройств 114А-114Н, каждое из которых связано с одной из углеводородных скважин 100А-100Н, соответственно. Измерительные устройства могут иметь много различных форм, при этом измерительные устройства необязательно должны быть одинаковыми для всех углеводородных скважин 100. В некоторых случаях измерительное устройство может быть связано с используемым типом подъема (например, электропогружной насос, газлифтный подъем, насос-качалка). В других случаях измерительное устройство для углеводородной скважины может быть выбрано исходя из конкретного качества добываемых углеводородов, такого как тенденция давать избыточную воду. Помня о том, что при выборе измерительных устройств возможны многие варианты, даже для скважин, расположенных аналогичным образом, приводится описание примерного списка таких устройств.
В некоторых случаях одно или более измерительных устройств 114 могут представлять собой многофазный расходомер. Многофазный расходомер обладает способностью не только измерять поток углеводородов с точки зрения объема, но и давать представление о смеси нефти и газа в потоке. Одно или более измерительных устройств могут представлять собой расходомеры нефти, обладающие способностью различать поток нефти, но необязательно поток природного газа. Одно или более измерительных устройств могут представлять собой расходомеры природного газа. Одно или более измерительных устройств могут представлять собой водомеры. Одно или более измерительных устройств могут представлять собой преобразователи давления, измеряющие давление в любом походящем месте, таком как устье скважины, или внутри ствола скважины вблизи от перфорационных отверстий. В случае измерительных устройств, связанных с обеспечиваемым средством подъема, измерительные устройства могут представлять собой устройства измерения напряжения, устройства измерения электрического тока, преобразователи давления, измеряющие давление газлифтного газа, частотомер для измерения частоты напряжения, прикладываемого к электропогружному двигателю, подключенному к насосу и т.п. Кроме того, на любой из углеводородных эксплуатационных скважин может быть несколько измерительных устройств. Например, на скважине, где искусственный подъем осуществляется при помощи электропогружного агрегата, могут быть различные устройства для измерения потока углеводородов на поверхности, а также различные устройства для измерения параметров работы погружного двигателя и/или насоса. В качестве другого примера, на скважине, где искусственный подъем осуществляется при помощи газлифтной системы, могут быть различные устройства для измерения потока углеводородов на поверхности, а также различные устройства для измерения параметров работы газлифтной системы.
На фиг. 2 показана структурная схема системы в соответствии с по меньшей мере некоторыми вариантами осуществления. Конкретно, система содержит компьютерную систему 200, в которой исполняются одна или более программ. Компьютерная система может принимать любую подходящую форму. В некоторых случаях компьютерная система 200 представляет собой серверную систему, расположенную в центре обработки данных, связанном с разрабатываемым месторождением углеводородов. Центр обработки данных может физически располагаться на месторождении или вблизи от него, или за многие сотни или тысячи миль от разрабатываемого месторождения углеводородов. В других случаях компьютерная система 200 может представлять собой переносную или настольную компьютерную систему. Также в других вариантах компьютерная система 200 может представлять собой конгломерат компьютерных устройств, таких как переносные устройства, связанные с возможностью осуществления связи с другими компьютерными системами. Более того, компьютерная система 200 может представлять собой «облачные» компьютерные системы, такие, в которых точное местоположение компьютерных систем неизвестно пользователю, или может изменяться в зависимости от загрузки компьютеров.
Независимо от конкретного типа компьютерной системы 200, она выполняет одну или более программ, предсказывающих прогнозную добычу углеводородов из скважины и отображающих предсказание на устройстве отображения. Одна или более программ изображены в виде программы 202 численного моделирования. Программа 202 численного моделирования считывает данные, относящиеся к углеводородной скважине, и предсказывает прогнозную добычу углеводородов. Программу 202 численного моделирования называют «численной», так как предсказание основано на численной модели или модели данных, а не на физической модели. Иными словами, предсказания, касающиеся прогнозной добычи углеводородов, основаны на данных, относящихся к добыче углеводородов на разрабатываемом месторождении углеводородов, а также данных, относящихся к конкретной изучаемой углеводородной скважине. Движение флюидов в углеводородном пласте между углеводородными скважинами, или между углеводородной скважиной и нагнетательной скважиной не имитируется при получении предсказания прогнозной добычи углеводородов. Кроме того, в некоторых случаях программа численного моделирования позволяет инженеру по добыче изменять данные, применяемые к модели данных, для проверки различных сценариев, а в некоторых случаях новые предсказания прогнозной добычи углеводородов получают в реальном времени с измененными данными.
Программа 202 численного моделирования делает предсказания прогнозной добычи углеводородов на основе разнообразных данных. В некоторых вариантах осуществления данные, на которых основаны эти предсказания, представляют собой данные, относящиеся к прошлому, такие как данные, сохраненные в базе 204 данных, подключенной к компьютерной системе 200. Например, исходя из времени запаздывания между изменениями расхода при нагнетании флюидов для вторичной добычи и изменениями текущей добычи углеводородов, численная модель может считывать или получать данные, относящиеся к прошлому, касающиеся расхода при нагнетании флюидов для вторичной добычи.
В некоторых случаях информация, на которой основаны предсказания прогнозной добычи углеводородов, опирается на данные реального времени. Например, предсказания могут быть основаны на текущих данных, связанных с добычей углеводородов, таких как текущий поток углеводородов, текущее давление на устье скважины, текущий расход при нагнетании флюидов для вторичной добычи, текущее давление газлифтного газа или текущая частота, подаваемая на электропогружной насос. Данные реального времени могут быть считаны из системы 206 диспетчерского контроля и сбора данных (SCADA) (причем система SCADA может сама реализовывать базу данных значений, относящихся к прошлому), подключенной к компьютерной системе 200 при помощи сети 208 связи. В других случаях данные, на основе которых выполняются предсказания прогнозного потока углеводородов, могут поступать непосредственно в компьютерную систему 200 от самих измерительных устройств 114, подключенных к компьютерной системе 200 при помощи сети 208 связи.
Сеть 208 связи может принимать любую подходящую форму. В некоторых случаях сеть 208 связи представляет собой выделенную локальную или глобальную вычислительную сеть, к которой подключены различные устройства. В других случаях сеть связи может, полностью или частично, задействовать сеть Интернет, например, представлять собой виртуальную частную сеть (VPN), реализованную поверх сети Интернет. С точки зрения аппаратного обеспечения, сеть связи может включать электрические проводники, оптические проводники, радиочастотные электромагнитные волновые сигналы, распространяемые между двумя партнерами по связи, и/или спутниковую связь. Независимо от типа используемой сети связи компьютерная система осуществляет связь с одним или более устройствами с целью получения данных для предсказания прогнозной добычи углеводородов.
В соответствии с по меньшей мере несколькими вариантами осуществления программа 202 численного моделирования реализована, по меньшей мере частично, как искусственная нейронная сеть (в дальнейшем называемая просто «нейронная сеть»). Краткое отступление, посвященное теме нейронных сетей, полезно для понимания новаторских усовершенствований, внесенных авторами изобретения. В частности, на фиг. 3 изображена упрощенная нейронная сеть 300. Нейронная сеть 300 содержит множество входных узлов 302. Входные узлы 302 представляют собой точки в нейронной сети, на которые подается элемент данных (например, скалярная величина, вектор) для дальнейшей обработки. Кроме того, нейронная сеть 300 содержит один или более выходных узлов 304. Каждый выходной узел 304 представляет вычисляемый и/или предсказываемый параметр на основе входных данных на входных узлах 302. Между входными узлами 302 и выходными узлами 304 имеются один или более слоев скрытых узлов 306. Как показано на фиг. 3, скрытые узлы 306 соединены с некоторыми или всеми входными узлами 302. Аналогичным образом, скрытые узлы 306 соединены с некоторыми или всеми выходными узлами 304. Каждый из скрытых узлов 306 выполняет математическую функцию, определенную или изученную на этапе обучения нейронной сети 300. Хотя на иллюстративной фиг. 3 показаны три входных узла 302, три выходных узла 304 и четыре скрытых узла 306, можно использовать любое количество входных узлов 302 и выходных узлов 304. Аналогичным образом, для реализации нейронной сети 300 можно использовать любое количество скрытых узлов 306 и множество слоев скрытых узлов 306.
В соответствии с некоторыми вариантами осуществления данные, применяемые к входным узлам 302, представляют собой скважинные данные реального времени, относящиеся к потоку углеводородов углеводородной скважины. Данные реального времени могут принимать многие различные формы в зависимости от типа рассматриваемой углеводородной скважины. В иллюстративном случае скважины с естественным фонтанированием на месторождении с заводнением, данные реального времени, применяемые к входным узлам 302, могут содержать все или некоторые из следующих данных: настройка дроссельных вентилей; давление в эксплуатационном трубопроводе; забойное давление; давление на устье скважины; температура углеводородов, измеряемая вблизи от устья скважины; измеряемый дебит нефти; измеряемый дебит газа; измеряемый дебит воды; расход при нагнетании воды на одной или более нагнетательных скважинах; и рабочее время скважины (т.е. время, прошедшее после последней остановки). В иллюстративном случае газлифтной скважины данные реального времени, применяемые к входным узлам, могут содержать все или некоторые из данных, приведенных в качестве примера для скважин с естественным фонтанированием, а также некоторые или все из таких параметров, как расход газлифтного газа и давление применяемого подъемного газа. В иллюстративном случае скважин, использующих электропогружной насос для искусственного подъема, данные реального времени, применяемые к входным узлам, могут содержать все или некоторые из данных, приведенных в качестве примера для скважин с естественным фонтанированием, а также некоторые или все из таких параметров, как частота сигнала переменного тока, подаваемого на электродвигатель; потребление мгновенной мощности электродвигателем; давление всасывания насоса.
Кроме того, в дополнение к данным реального времени, применяемым к входным узлам 302, к входным узлам могут применяться различные данные, относящиеся к прошлому. В иллюстративном случае углеводородной скважины на месторождении с заводнением к входным узлам могут применяться данные, относящиеся к прошлому, в виде прошлых расходов при нагнетании на близлежащих нагнетательных скважинах. Например, могут существовать узлы, принимающие средний расход при нагнетании за последние 10 дней, 20 дней, 30 дней и 60 дней, чтобы изменения расхода при нагнетании могли рассматриваться при получении предсказанного объема прогнозной добычи углеводородов. Таким образом, перед применением может производиться предварительная обработка данных, относящихся к прошлому.
В соответствии с по меньшей мере некоторыми вариантами осуществления нейронная сеть 300 принимает входные данные на входных узлах 302 и, путем обработки, связанной с одним или более скрытыми узлами, предсказывает параметры, причем эти предсказанные параметры доступны в качестве данных на одном или более выходных узлах 304. В одном из конкретных вариантов осуществления нейронная сеть формирует три предсказанных значения для заранее заданного количества дней в будущем. Тремя иллюстративными предсказанными (предварительно оцененными) значениями являются: суточный дебит нефти; суточный газовый фактор; и суточная обводненность скважинной продукции. Возможны и другие предсказываемые параметры. Заранее заданное количество дней может представлять собой любое подходящее количество дней в будущем; однако, как подробнее раскрывается ниже, искусственная нейронная сеть может быть обучена в качестве инструмента относительно краткосрочного прогнозирования и, таким образом, заранее заданное количество дней может быть относительно небольшим по сравнению со сроком службы всего месторождения углеводородов. В некоторых случаях заранее заданное количество дней может составлять 30 дней, 60 дней, 90 дней, или 180 дней или меньше.
На фиг. 4 изображена логическая конструкция нейронной сети 400 в связи с примером входных данных и примером выходных данных. Конкретно, на фиг. 4 иллюстративно показаны семь входных узлов, единственный скрытый слой и три выходных узла. Этот пример логической конструкции относится к углеводородной скважине с естественным фонтанированием, и, таким образом, не должен рассматриваться в качестве ограничивающего количество входных точек данных и выходных точек данных. Углеводородные скважины, использующие другие типы подъема углеводородов, могут иметь другие входные и выходные точки данных. В примере, показанном на фиг. 4, семь фрагментов данных реального времени применяются к входным узлам. Ко входному узлу 402 применяется настройка дросселирования реального времени, представляющая текущую настройку дроссельных вентилей для углеводородной скважины. Ко входному узлу 404 применяется давление в эксплуатационном трубопроводе в реальном времени, представляющее собой давление в эксплуатационном трубопроводе, которое необходимо преодолеть, чтобы протолкнуть углеводороды в эксплуатационный трубопровод. Ко входному узлу 406 применяется температура на устье скважины в реальном времени, представляющая собой температуру углеводородов, присутствующих на устье скважины. Ко входному узлу 408 применяется значение рабочего времени, представляющее собой время, в течение которого скважина непрерывно эксплуатируется (т.е. время, прошедшее после последней остановки). Ко входному узлу 410 применяется типовой расход при нагнетании, представляющий собой расход при нагнетании флюида для вторичной добычи в пределах зоны отбора (например, нагнетательных скважин, влияющих на рассматриваемую углеводородную скважину). Наконец, ко входному узлу 412 применяется давление на устье скважины в реальном времени, представляющее собой давление углеводородов, измеренное на устье скважины.
Используя иллюстративные входные данные, нейронная сеть формирует по меньшей мере одно значение, указывающее на прогнозную добычу углеводородов за заранее заданный период времени (например, 30 или 60 дней), в большинстве случаев не превышающий 180 дней. В иллюстративном случае, представленном на фиг.4, создаются три иллюстративных значения. Выходной узел 414 может выдавать одно или более значений дебита нефти за заранее заданный период. Иллюстративный выходной узел 416 может выдавать одно или более значений газового фактора за заранее заданный период времени. Иллюстративный выходной узел 418 может выдавать одно или более значений обводненности скважинной продукции за заранее заданный период времени. Выдача значений на выходных узлах основана на значениях, представленных на входных узлах, а также дополнительных скрытых узлах 420. Показанные соединения между узлами и количество скрытых узлов даны просто в пояснительных целях.
В соответствии с по меньшей мере некоторыми вариантами осуществления нейронная сеть 400 выдает последовательность выходных значений соответствующих параметров за заранее заданный период времени. Например, каждый выходной узел может выдавать суточные значения за заранее заданный период времени или почасовые значения за заранее заданный период времени. В дополнение или вместо последовательности выходных значений каждый выходной узел может выдавать или обеспечивать несколько наборов значений. Нейронная сеть представляет собой модель данных или статистическую модель, основанную на данных, поэтому получаемый результат может быть связан с доверительными интервалами. Например, каждый выходной узел нейронной сети может выдавать несколько последовательностей выходных значений, каждая из которых связана с конкретным доверительным интервалом (например, Р10 (доверительный интервал 10%), Р50 (доверительный интервал 50%) или Р90 (доверительный интервал 90%)). Знание доверительного интервала может помочь инженеру по добыче при принятии решений о том, какие действия следует предпринять.
В соответствии с другими вариантами осуществления инженеру по добыче может предоставляться возможность изменять данные, применяемые к нейронной сети 400, для проверки различных сценариев. Возможность изменять подаваемые данные относительно данных реального времени иллюстрируется блоками 422 и 424, связанными с входными узлами 410 и 412, соответственно. В частности, стрелки, перечеркивающие каждый из блоков 422 и 424, показывают, что данные можно изменять или трансформировать при помощи этого блока (например, программной процедуры). В случае, показанном на фиг. 4, параметры, которые можно получить путем изменения фактических параметров реального времени, представляют собой, в качестве примера, типовой расход при нагнетании и давление на устье скважины. Другие параметры реального времени также можно изменять. Так, изменяя параметры при помощи блоков 422 и/или 424, инженер по добыче может проверять, как изменения в таких параметрах влияют на предсказываемые значения прогнозной добычи углеводородов. В отличие от крупных физических моделей (например, цифровых геологических моделей), изменение входных параметров нейронной сети 400 распространяется через нейронную сеть 400 и вызывает изменения в предсказываемых параметрах в реальном времени. Во многих случаях, в зависимости от сложности нейронной сети и скорости компьютерной системы, выполняющей программы, которые реализуют нейронную сеть, изменения, вносимые при помощи блоков 422 и/или 424, анимируются в реальном времени. Таким образом, по мере того, как инженер по добыче взаимодействует с интерфейсным механизмом (рассматриваемым ниже более подробно), изменения предсказываемых параметров отображаются в реальном времени в ходе взаимодействия.
На фиг. 5 показан пользовательский интерфейс в соответствии с по меньшей мере некоторыми вариантами осуществления. Конкретно, на фиг. 5 показано окно или панель 500, в пределах которой расположены несколько других панелей. Одной из таких панелей является панель 502, показывающая как данные, относящиеся к прошлому, в области 504, так и область 506, содержащую различные предсказываемые прогнозные значения, относящиеся к добыче углеводородов. Кроме того, показана панель 508, содержащая набор интерфейсных механизмов, с которыми инженер по добыче может взаимодействовать, проверяя различные сценарии.
Рассмотрим более конкретно панель 502. На панели 502 в качестве иллюстрации представлены три графика 510, 512 и 514. График 510 показывает как данные, относящиеся к прошлому, касающиеся иллюстративной добычи нефти для конкретной скважины, так и предсказываемые значения. График 512 показывает как данные, относящиеся к прошлому, касающиеся иллюстративной обводненности для конкретной скважины, так и предсказываемые значения. График 514 показывает как данные, относящиеся к прошлому, касающиеся иллюстративного газового фактора для конкретной скважины, так и предсказываемые значения. Другие параметры добычи могут быть использованы с равным успехом. Точка перехода между значениями, относящимися к прошлому, и предсказываемыми значениями обозначена вертикальной линией 518. Как обсуждалось выше, базовая модель данных предсказывает каждый из иллюстративных параметров добычи на заранее заданное время в будущем, причем это предсказание основано, по меньшей мере частично, на значениях различных параметров реального времени. Предсказания для каждого параметра в некоторых случаях включают несколько предсказаний, при этом каждое предсказание имеет отдельный доверительный интервал. В иллюстративном случае графика 510 добычи нефти показаны три последовательности значений: сплошная линия 520 иллюстративно показывает предсказанную добычу нефти в течение некоторого времени с доверительным интервалом Р10; штрихпунктирная линия 522 иллюстративно показывает предсказанную добычу нефти в течение некоторого времени с доверительным интервалом Р50; и штриховая линия 524 с двумя точками иллюстративно показывает предсказанную добычу нефти в течение некоторого времени с доверительным интервалом Р90. В некоторых случаях строится также график планируемой добычи нефти для конкретной скважины, показанный штриховой линией 526. Следует отметить, что на фиг. 5 линии, показывающие каждую последовательность значений с отличными доверительными интервалами, расходятся веером, чтобы не загораживать различные доверительные интервалы, и необязательно представляют различия предсказанных значений для каждого доверительного интервала, ожидаемые при практическом применении.
В иллюстративном случае графика 512 обводненности показаны три последовательности значений: сплошная линия 528 иллюстративно показывает предсказанную обводненность в течение некоторого времени с доверительным интервалом Р10; штрихпунктирная линия 530 иллюстративно показывает предсказанную обводненность в течение некоторого времени с доверительным интервалом Р50; и штриховая линия 532 с двумя точками иллюстративно показывает предсказанную обводненность в течение некоторого времени с доверительным интервалом Р90. В некоторых случаях строится также график планируемой обводненности для конкретной скважины, показанный штриховой линией 534.
Наконец, в иллюстративном случае графика 514 газового фактора показаны три последовательности значений: сплошная линия 520 иллюстративно показывает газовый фактор в течение некоторого времени с доверительным интервалом Р10; штрихпунктирная линия 538 иллюстративно показывает предсказанный газовый фактор в течение некоторого времени с доверительным интервалом Р50; и штриховая линия 540 с двумя точками иллюстративно показывает предсказанный газовый фактор в течение некоторого времени с доверительным интервалом Р90. В некоторых случаях строится также график планируемого газового фактора для конкретной скважины, показанный штриховой линией 542.
Таким образом, модель данных на основе текущих параметров реального времени предсказывает прогнозные параметры добычи углеводородов, позволяя тем самым инженеру по добыче «заглянуть в будущее» и понять, нужно ли изменять параметры, чтобы достичь различных целей. Для проверки различных сценариев в некоторых вариантах осуществления реализована панель 508, содержащая набор интерфейсных механизмов. Конкретно, на панели 508 показаны три интерфейсных механизма 550, 552 и 554. Верхний интерфейсный механизм 550 в качестве примера позволяет инженеру по добыче изменять элемент данных, связанный с забойным давлением (ВНР), чтобы проверить, как такие изменения повлияют на предсказанные значения на панели 502. По меньшей мере в некоторых вариантах осуществления начальная установка для параметра ВНР, применяемого к модели данных, представляет собой значение реального времени, однако интерфейсный механизм 550 позволяет применять изменение этого значения реального времени. В иллюстративном случае на фиг. 5 это изменение можно осуществить за счет перемещения ползунка 556, или взаимодействия с кнопками 558 или 560. Возможны и другие интерфейсные механизмы, такие как ручки регулирования и текстовые окна с прямым вводом данных.
Центральный интерфейсный механизм 552 в качестве примера позволяет инженеру по добыче изменять элемент данных, связанный с давлением на устье скважины (WHP), чтобы проверить, как такие изменения повлияют на предсказанные значения на панели 502. По меньшей мере в некоторых вариантах осуществления начальная установка для параметра WHP, применяемого к модели данных, представляет собой значение реального времени, однако интерфейсный механизм 552 позволяет применять изменение этого значения реального времени. В иллюстративном случае на фиг. 5 это изменение можно осуществить за счет перемещения ползунка, взаимодействия с кнопками или других подходящих механизмов.
Нижний интерфейсный механизм 554 в качестве примера позволяет инженеру по добыче изменять элемент данных, связанный с расходом при нагнетании флюида для вторичной добычи (Qinj), чтобы проверить, как такие изменения повлияют на предсказанные значения на панели 502. По меньшей мере в некоторых вариантах осуществления начальная установка для расхода при нагнетании флюида для вторичной добычи, применяемая к модели данных, представляет собой значение реального времени, однако интерфейсный механизм 554 позволяет применять изменение этого значения реального времени. В иллюстративном случае на фиг. 5 это изменение можно осуществить за счет перемещения ползунка, взаимодействия с кнопками или других подходящих механизмов.
В некоторых случаях изменение параметра, применяемого к модели данных, путем взаимодействия с интерфейсным механизмом на панели 508 приводит к изменениям предсказываемых значений в реальном времени. Иными словами, по мере того, как перемещается ползунок и/или нажимаются кнопки, происходит изменение предсказываемых значений в реальном времени в ходе взаимодействия. Таким образом, изменения в реальном времени для предсказываемых значений позволяют получить результаты намного быстрее, чем физические модели известного уровня техники, для настройки и выполнения которых могут потребоваться часы или даже дни. В других случаях изменения могут быть внесены путем взаимодействия с интерфейсным механизмом, но такие изменения не будут реализованы если и до тех пор, пока не будет нажата кнопка 562 выполнения.
Различные варианты осуществления, обсуждавшиеся до этого момента в связи с предсказанием прогнозных значений, связанных с добычей углеводородов, относились к единственной углеводородной скважине; однако при других обстоятельствах инженера по добыче может интересовать взаимодействие между нагнетательными скважинами и углеводородными скважинами, а не только возможное воздействие изменений расхода при нагнетании на единственную скважину. В связи с этим программа 202 численного моделирования, в соответствии с по меньшей мере некоторыми вариантами осуществления определяет также корреляции между нагнетательными скважинами и углеводородными скважинами. В некоторых случаях нейронная сеть в процессе обучения (раскрываемого ниже) может определять корреляции между нагнетательными скважинами и каждой углеводородной скважиной с целью выполнения предсказаний, и, таким образом, нейронная сеть может выдавать результат, указывающий на такие корреляции. В других случаях программа 202 численного моделирования может содержать другие программные компоненты или модули, вычисляющие статистические корреляции между нагнетательными скважинами и углеводородными скважинами, например, используя корреляцию Пирсона. Другие механизмы корреляции могут быть использованы с равным успехом. Независимо от точного математического механизма определения корреляций, в по меньшей мере одном варианте осуществления корреляции выполняются на основе перемещающегося окна суточных данных, конкретнее перемещающегося годового окна суточных данных. Другие периоды времени для перемещающегося окна могут быть использованы с равным успехом.
На фиг. 6 показан пользовательский интерфейс в соответствии по меньшей мере с некоторыми вариантами осуществления. Конкретно, пользовательский интерфейс 600 содержит панель 602, показывающую вид сверху по меньшей вере части месторождения углеводородов, и, таким образом, показывающую все или некоторые углеводородные скважины на месторождении. На фиг. 6 относительное горизонтальное местоположение каждой скважины показано кружком. В некоторых случаях вид сверху может представлять собой фактическую картину месторождения с большой высоты (например, снятую с самолета или со спутника), при этом внедренная туда графика показывает относительное местоположение каждой скважины. В других случаях, и как показано на рисунке, вид сверху может представлять собой топографическую карту, при этом внедренная графика также показывает относительное местоположение каждой скважины. Однако в других случаях вид, представленный на первой панели 402, может просто показывать относительное горизонтальное местоположение каждой углеводородной скважины. Могут использоваться и другие схемы расположения.
В соответствии с этими вариантами осуществления инженер по добыче, просматривая пользовательский интерфейс, показанный на фиг. 6, выбирает углеводородную скважину, такую как углеводородная скважина 604. Выбирая углеводородную скважину 604, инженер по добыче информирует программу 202 численного моделирования о том, что хотел бы увидеть визуализацию корреляций между нагнетательными скважинами и выбранными углеводородными скважинами. На иллюстративном углеводородном месторождении, показанном на фиг.6, нагнетательными являются скважины 606, 608, 610 и 612. В соответствии с по меньшей мере некоторыми вариантами осуществления корреляция между каждой нагнетательной скважиной и углеводородной скважиной 604 показана полосами, проходящими между каждой нагнетательной скважиной и выбранной углеводородной скважиной 604. Выбирая нагнетательную скважину 606 в качестве примера, можно видеть, что две полосы 614 и 616 проходят между нагнетательной скважиной 606 и выбранной углеводородной скважиной 604. Одна полоса, например, полоса 614, показывает корреляцию между расходом при нагнетании на нагнетательной скважине 606 и дебитом нефти на выбранной углеводородной скважине 604. В одном варианте осуществления полоса 614 кодируется цветом, чтобы указать тип корреляции (например, добыча нефти); в некоторых случаях полоса окрашена пурпурным цветом, но могут использоваться и другие цвета. В одном варианте осуществления чем больше корреляция между расходом при нагнетании на нагнетательной скважине 606 и дебитом нефти на углеводородной скважине 604, тем шире полоса 614. Вместо или в дополнение к ширине полосы, показывающей силу корреляции, могут использоваться и другие показатели, такие как разные цвета для различных видов корреляции, или разная интенсивность цвета (например, яркость), показывающая силу корреляции.
Другая полоса, например, полоса 616, показывает корреляцию между расходом при нагнетании на нагнетательной скважине 606 и скоростью отбора воды на выбранной углеводородной скважине 604. В одном варианте осуществления полоса 616 кодируется цветом, чтобы указать тип корреляции (т.е. отбор воды), при этом в некоторых случаях полоса окрашена синим цветом, но могут использоваться и другие цвета. В одном варианте осуществления, чем больше корреляция между расходом при нагнетании на нагнетательной скважине 606 и скоростью отбора воды на углеводородной скважине 604, тем шире полоса 614. Вместо или в дополнение к ширине полосы, показывающей силу корреляции, могут использоваться и другие показатели, такие как разные цвета для различных видов корреляции, или разная интенсивность цвета (например, яркость), показывающая силу корреляции.
Таким образом, в иллюстративном пользовательском интерфейсе 600 на фиг. 6 имеет место сильная корреляция расхода при нагнетании на нагнетательной скважине 606 с добычей нефти и отбором воды на выбранной углеводородной скважине 604. Аналогичным образом, для иллюстративной скважины 608 показана сильная корреляция как с добычей нефти, так и с отбором воды на выбранной углеводородной скважине 604. В противоположность этому, на иллюстративной фиг. 6 показана очень слабая корреляция между расходом при нагнетании на нагнетательной скважине 612 и выбранной углеводородной скважиной 604. Предполагая, что все изображенные скважины находятся в рамках одной и той же схемы охвата, ситуация, показанная на фиг. 6, может свидетельствовать о высокой эффективности охвата между нагнетательными скважинами 606 и 608, небольшой эффективности охвата между нагнетательной скважиной 610 и выбранной углеводородной скважиной 604 и низкой эффективности охвата в направлении нагнетательной скважины 612. С другой стороны, если нагнетательная скважина 612 относится к другой схеме охвата, корреляция может указывать на нежелательную схему охвата относительно других углеводородных скважин, предназначенных для использования в одной схеме охвата с нагнетательной скважиной 612.
В вариантах осуществления, где нейронная сеть используется, полностью или частично, для выполнения предсказаний прогнозной добычи углеводородов и/или определения корреляций между расходом при нагнетании для нагнетательных скважин и углеводородными скважинами, для обеспечения релевантной информации системе может потребоваться обучение нейронной сети. В соответствии с по меньшей мере некоторыми вариантами осуществления нейронная сеть обучается, используя данные, относящиеся к прошлому, для исследуемого разрабатываемого месторождения углеводородов. Во многих случаях собирают данные, относящиеся к прошлому, за один год или более (например, из базы данных 204 или системы 206 SCADA), используя их для обучения нейронной сети. Конкретнее, из любой соответствующей базы данных извлекаются суточные значения каждого исследуемого параметра за один год. Извлеченные данные могут затем применяться к любой из разнообразных доступных для приобретения программ, создающих и/или обучающих нейронные сети, такие как программы под наименованием ASSETSOLVER®, которые могут быть приобретены у компании Landmark Graphics Corporation (Хьюстон, Техас). После того, как будут применены выбранные данные, нейронная сеть обучается, переобучается или создается в первый раз. Созданную и/или обученную нейронную сеть можно после этого перенести или скопировать на соответствующую компьютерную систему 200 и, конкретнее, в программу 202 численного моделирования в различных вариантах осуществления.
На фиг. 7 показан способ в соответствии с по меньшей мере некоторыми вариантами осуществления. Конкретно, способ начинается (блок 700) и содержит: считывание данных, касающихся добычи углеводородов на разрабатываемом месторождении углеводородов (блок 702); получение по меньшей мере одного значения, указывающего на прогнозную добычу углеводородов, на основе модели данных и данных, касающихся добычи углеводородов (блок 704); отображение на устройстве отображения компьютерной системы показателя данных, относящихся к прошлому, касающихся добычи углеводородов (блок 706); отображение на устройстве отображения показателя по меньшей мере одного значения, указывающего на прогнозную добычу углеводородов (блок 708); и отображение показателя корреляции между по меньшей мере одной углеводородной скважиной и нагнетательной скважиной (блок 710). После этого выполнение согласно данному способу завершается (блок 712), чтобы, в некоторых случаях, немедленно возобновиться с первого шага.
На фиг. 8 показана компьютерная система 800 в соответствии с по меньшей мере некоторыми вариантами осуществления. Любые или все варианты осуществления, включающие в себя предсказание прогнозной добычи углеводородов, отображение предсказанной прогнозной добычи углеводородов, отображение корреляций между нагнетательными скважинами и углеводородными скважинами и/или отображение пользовательских интерфейсов может быть реализовано, полностью или частично, на основе компьютерной системы, такой как показана на фиг. 8, или компьютерных систем, разработанных впоследствии. Конкретно, компьютерная система 800 содержит главный процессор 810, подключенный к массиву основной памяти 812 и различным другим периферийным компонентам компьютерной системы через встроенный хост-мост 814. Главный процессор 810 может также представлять собой устройство с единственным процессорным ядром, или процессор, реализующий несколько процессорных ядер. Кроме того, в компьютерной системе 800 могут быть реализованы несколько главных процессоров 810. Главный процессор 810 подключен к хост-мосту 814 при помощи хост-шины 816, или хост-мост 814 может быть встроен в главный процессор 810. Таким образом, в компьютерной системе 800 могут быть реализованы другие конфигурации шин или шинных мостов в дополнение или вместо тех, которые показаны на фиг. 8.
Основная память 812 подключена к хост-мосту 814 при помощи шины 818 памяти. Таким образом, хост-мост 814 содержит модуль управления памятью, управляющий операциями, связанными с основной памятью 812, контролируя сигналы управления для доступа к памяти. В других вариантах осуществления главный процессор 810 непосредственно реализует функции модуля управления памятью, при этом основная память 812 может быть непосредственно подключена к главному процессору 810. Основная память 812 функционирует в качестве рабочей памяти главного процессора 810 и содержит устройство памяти или массив устройств памяти, в которых хранятся программы, команды и данные. Основная память 812 может содержать любой подходящий тип памяти, такой как динамическое оперативное запоминающее устройство ДОЗУ (DRAM) или любые различные типы устройств ДОЗУ (DRAM), такие как синхронное динамическое ОЗУ СДОЗУ (SDRAM), динамическая память с увеличенным временем доступности выходных буферов данных (EDODRAM) или DRAM фирмы Rambus (RDRAM). Основная память 812 служит примером долговременного машиночитаемого носителя информации, сохраняющего программы и команды, при этом другими его примерами являются дисководы и устройства флэш-памяти.
Иллюстративная компьютерная система 800 содержит также второй мост 828, соединяющий главную шину 826 расширения с различными вспомогательными шинами расширения, такими как шина 830 с малым количеством выводов (LPC) и шина 832 PCI. Мостовое устройство 828 может поддерживать также различные другие вспомогательные шины расширения.
Программно-аппаратный концентратор 836 присоединяется к мостовому устройству 828 при помощи шины 830 LPC. Программно-аппаратный концентратор 836 включает память с доступом только для чтения (ROM), которая содержит программное обеспечение, исполняемое главным процессором 810. Программное обеспечение включает в себя программы, исполняемые во время и сразу после процедур самотестирования при включении питания (POST), а также код, связанный с обращением к памяти. Процедуры POST и код, связанный с обращением к памяти, выполняют различные функции внутри компьютерной системы, прежде чем управление компьютерной системой будет передано операционной системе. Компьютерная система 800 содержит также сетевую интерфейсную карту (NIC) 838, подключенную, в качестве наглядного примера, к шине 832 РСТ. Карта NIC 838 служит для подключения компьютерной системы 800 к сети связи, такой как сеть Интернет, либо локальные или глобальные вычислительные сети.
По-прежнему обращаясь к фиг. 8, компьютерная система 800 может также содержать суперконтроллер 840 ввода-вывода, подключенный к мосту 828 при помощи шины 830 LPC. Суперконтроллер 840 ввода-вывода управляет многими функциями компьютерной системы, например, сопряжением с различными устройствами ввода и вывода, такими как клавиатура 842, координатно-указательное устройство 844 (например, мышь), координатно-указательное устройство в виде игрового контроллера 846, различные последовательные порты, накопители на гибких дискетах и магнитных дисках. Для контроллера 840 ввода-вывода часто используется приставка «супер», чтобы подчеркнуть большое количество выполняемых им функций ввода-вывода.
Компьютерная система 800 может также содержать графический процессор (GPU) 850, подключенный к хост-мосту 814 при помощи шины 852, такой как последовательная шина PCI Express (PCI-E) или шина усовершенствованной обработки графических данных (AGP). С равным успехом могут использоваться другие системы шин, включая системы шин, разработанные впоследствии. Кроме того, графический процессор 850 альтернативно может быть подключен к главной шине 826 расширения, или к одной из вспомогательных шин расширения (например, к шине 832 PCI). Графический процессор 850 подключен к устройству 854 отображения, представляющему собой любое подходящее электронное устройство отображения, на котором может строиться и/или отображаться любое изображение или текст. Графический процессор 850 может содержать встроенный процессор 856, а также встроенную память 858. Процессор 856 может, таким образом, выполнять обработку графических данных по командам главного процессора 810. Кроме того, объем памяти 858 может быть значительным, порядка нескольких сотен мегабайтов или больше. Таким образом, получив команду от главного процессора 810, графический процессор 850 может выполнить значительный объем вычислений, касающихся графических данных, отображаемых на устройстве отображения, и, в конечном счете, отобразить такие графические данные, не прибегая к вводу дополнительной информации или поддержке главного процессора 810.
В описании и формуле изобретения некоторые компоненты могут быть представлены в виде алгоритмов и/или шагов, выполняемых программным приложением, которое может предоставляться на долговременном носителе информации (т.е. способом, отличным от несущей волны или распространения сигналов по проводнику). Различные варианты осуществления относятся также к системе для выполнения различных шагов и операций, раскрытых в настоящей заявке. Система может представлять собой специально разработанное устройство, например, электронное, либо может содержать один или несколько универсальных компьютеров, которые могут следовать командам программы для реализации описанных в настоящей заявке шагов. Для выполнения таких функций несколько компьютеров могут быть объединены в сеть. Команды программы могут храниться на любом компьютерном машиночитаемом носителе информации, например, таком как магнитные или оптические диски, карты, устройства памяти и другие подобные устройства.
По меньшей мере некоторые иллюстративные варианты осуществления представляют собой способы, содержащие следующие шаги: считывают данные, касающиеся добычи углеводородов на разрабатываемом месторождении углеводородов; получают по меньшей мере одно значение, указывающее на прогнозную добычу углеводородов, на основе модели данных и данных, касающихся добычи углеводородов; отображают на устройстве отображения компьютерной системы показатель данных, относящихся к прошлому, касающихся добычи углеводородов; отображают на устройстве отображения показатель по меньшей мере одного значения, указывающего на прогнозную добычу углеводородов.
Пример способа может также содержать отображение показателя корреляции между по меньшей мере одной углеводородной скважиной и нагнетательной скважиной.
При этом шаг получения в примере способа может также включать получение с использованием, по меньшей мере частично, искусственной нейронной сети. При этом получение в примере способа может также включать получение по меньшей мере одного значения, указывающего на прогнозную добычу углеводородов, на основе значения, указанного интерфейсным механизмом, отображаемым на устройстве отображения. Получение может также включать изменение по меньшей мере одного значения, указывающего на прогнозную добычу углеводородов, в ответ на действия пользователя по изменению значения, указанного интерфейсным устройством.
В примере способа получение может также включать получение множества значений, каждое из которых связано с отдельным доверительным интервалом. Еще в одном примере способа получение может также включать получение временной последовательности значений, указывающих на прогнозную добычу углеводородов, причем такая временная последовательность охватывает заранее заданный период времени (30 дней; 60 дней; 90 дней; и меньше, чем 180 дней).
Другими примерами осуществления являются системы, содержащие множество углеводородных эксплуатационных скважин; множество измерительных устройств, каждое из которых связано с одной из множества углеводородных эксплуатационных скважин, причем каждое измерительное устройство измеряет по меньшей мере один параметр, связанный с потоком углеводородов; компьютерную систему, содержащую процессор, память, подключенную к процессору, и устройство отображения. В памяти сохраняется программа, которая, при ее исполнении процессором, обеспечивает выполнение процессором следующих действий: считывание скважинных данных, касающихся по меньшей мере одного параметра, связанного с потоком углеводородов для конкретной скважины из множества углеводородных эксплуатационных скважин; отображение на устройстве отображения интерфейсного механизма, который в ответ на взаимодействие с пользователем изменяет по меньшей мере один элемент скважинных данных, создавая скорректированный элемент данных; предсказание параметров прогнозной добычи конкретной скважины, причем предсказание создает последовательность значений и основано на модели данных, скважинных данных и скорректированном элементе данных; и отображение на устройстве отображения визуального представления последовательности значений.
Что касается предсказания, в других примерах системы программа может обеспечить создание процессором последовательности значений, представляющих собой временную последовательность. Для предсказания в других примерах системы программа может обеспечить создание процессором последовательности значений, каждое из которых имеет отличный доверительный интервал. В других примерах системы для предсказания программа может обеспечить выполнение процессором предсказания с использованием, по меньшей мере частично, искусственной нейронной сети.
В отношении отображения в других примерах системы программа может обеспечить отображение процессором показателя данных, относящихся к прошлому, касающихся по меньшей мере одного параметра, связанного с потоком углеводородов для конкретной скважины. В других примерах системы программа может также обеспечить предсказание процессором параметров прогнозной добычи конкретной скважины в ответ на изменение скорректированного элемента данных. Скорректированный элемент данных может представлять собой по меньшей мере один элемент, выбранный из группы, состоящей из: расхода при нагнетании флюидов для вторичной добычи на нагнетательной скважине; дросселирования для конкретной скважины; забойного давления для конкретной скважины; давления на устье скважины для конкретной скважины; давления газлифта для конкретной скважины; и скорости работы погружного насоса для конкретной скважины.
В других примерах систем программа может также обеспечить отображение процессором показателя корреляции между скважинными данными конкретной скважины и нагнетательной скважины.
Другие варианты осуществления представляют собой долговременные машиночитаемые носители с хранящимися на них программами, которые, при их исполнении процессором, обеспечивают выполнение процессором следующих действий: считывание скважинных данных, касающихся параметров добычи для углеводородной эксплуатационной скважины; отображение на устройстве отображения, подключенном к процессору, интерфейсного механизма, который в ответ на взаимодействие с пользователем изменяет по меньшей мере один элемент скважинных данных, создавая тем самым скорректированный элемент данных; предсказание параметров добычи для углеводородной эксплуатационной скважины за заранее заданный будущий период времени, причем предсказание создает последовательность значений и основано на модели данных, скважинных данных и скорректированном элементе данных; отображение на устройстве отображения данных, относящихся к прошлому, касающихся параметров добычи для углеводородной эксплуатационной скважины; и отображение на устройстве отображения визуального представления последовательности значений.
Что касается предсказания, в других примерах машиночитаемых носителей программа может обеспечить создание процессором последовательности значений, представляющих собой временную последовательность. Для предсказания в других примерах машиночитаемых носителей программа может обеспечить создание процессором последовательности значений, каждое из которых имеет отличный доверительный интервал. Для предсказания в других примерах машиночитаемых носителей программа может обеспечить выполнение процессором предсказания с использованием, по меньшей мере частично, искусственной нейронной сети.
В отношении отображения, в других примерах машиночитаемых носителей программа может обеспечить отображение процессором показателя данных, относящихся к прошлому, касающихся по меньшей мере одного параметра, связанного с потоком углеводородов для конкретной скважины. В других примерах машиночитаемых носителей программа может также обеспечить предсказание процессором параметров прогнозной добычи для конкретной скважины в ответ на изменение скорректированного элемента данных. Скорректированный элемент данных может представлять собой по меньшей мере один элемент, выбранный из группы, состоящей из: расхода при нагнетании флюидов для вторичной добычи на нагнетательной скважине; дросселирования для конкретной скважины; забойного давления для конкретной скважины; давления на устье скважины для конкретной скважины; давления газлифта для. конкретной скважины; и скорости работы погружного насоса для конкретной скважины.
В других примерах машиночитаемых носителей программа может также обеспечить выполнение процессором отображения показателя корреляции между скважинными данными конкретной скважины и нагнетательной скважиной.
Ссылки на «один вариант осуществления», «вариант осуществления», «конкретный вариант осуществления» указывают на то, что тот или иной конкретный элемент или характеристика входят в по меньшей мере один вариант осуществления изобретения. Хотя фразы «один вариант осуществления», «вариант осуществления» и «конкретный вариант осуществления» могут появляться в различных частях текста, они необязательно относятся к одному и тому же варианту осуществления.
С помощью приведенного здесь описания специалисты в данной области легко смогут скомбинировать использовать программное обеспечение, созданное, как указано в тексте, с универсальными или специализированными компьютерными аппаратными средствами в целях создания компьютерной системы и/или компьютерных субкомпонентов в соответствии с различными вариантами осуществления, создания компьютерной системы и/или компьютерных субкомпонентов для реализации способов различных вариантов осуществления и/или создания долговременных машиночитаемых носителей (т.е. не несущей волны) для хранения программы, реализующей аспекты способов различных вариантов осуществления.
Приведенное выше обсуждение предназначено для того, чтобы проиллюстрировать принципы и различные варианты осуществления настоящего изобретения. Специалисту в данной области техники, полностью изучившему настоящее описание, должно быть понятно, что в него могут быть внесены многочисленные изменения и модификации. Приведенную ниже формулу изобретения следует понимать как охватывающую все такие изменения и модификации.
1. Способ прогнозирования добычи углеводородов, включающий следующие шаги:
считывают данные, касающиеся добычи углеводородов на разрабатываемом месторождении углеводородов;
получают по меньшей мере одно значение, указывающее на прогнозную добычу углеводородов, на основе модели данных и данных, касающихся добычи углеводородов, и на основе значения, указанного интерфейсным механизмом, отображаемым на устройстве отображения компьютерной системы;
изменяют по меньшей мере одно значение, указывающее на прогнозную добычу углеводородов, в ответ на действия пользователя по изменению значения, указанного интерфейсным механизмом;
отображают на устройстве отображения показатель данных, относящихся к прошлому, касающихся добычи углеводородов;
отображают на устройстве отображения показатель по меньшей мере одного значения, указывающего на прогнозную добычу углеводородов.
2. Способ по п. 1, отличающийся тем, что дополнительно отображают показатель корреляции между по меньшей мере одной углеводородной скважиной и нагнетательной скважиной.
3. Способ по п. 1, отличающийся тем, что при получении по меньшей мере одного значения получение осуществляют с использованием, по меньшей мере частично, искусственной нейронной сети.
4. Способ по п. 1, отличающийся тем, что при получении дополнительно получают множество значений, каждое из которых связано с отдельным доверительным интервалом.
5. Способ по п. 1, отличающийся тем, что при получении дополнительно получают временную последовательность значений, указывающих на прогнозную добычу углеводородов, причем такая временная последовательность охватывает заранее заданный период времени.
6. Способ по п. 5, отличающийся тем, что заранее заданный период времени представляет собой по меньшей мере один период, выбранный из группы, состоящей из: 30 дней; 60 дней; 90 дней и менее чем 180 дней.
7. Система прогнозирования добычи углеводородов, содержащая
множество углеводородных эксплуатационных скважин;
множество измерительных устройств, каждое из которых связано с одной из множества углеводородных эксплуатационных скважин, причем каждое измерительное устройство измеряет по меньшей мере один параметр, связанный с потоком углеводородов;
компьютерную систему, содержащую процессор, память, подключенную к процессору, и устройство отображения, причем в памяти сохранена программа, которая при ее исполнении процессором обеспечивает выполнение процессором следующих действий:
считывание скважинных данных, касающихся по меньшей мере одного параметра, связанного с потоком углеводородов для конкретной скважины из множества углеводородных эксплуатационных скважин;
отображение на устройстве отображения интерфейсного механизма, который в ответ на взаимодействие с пользователем изменяет по меньшей мере один элемент скважинных данных, создавая скорректированный элемент данных;
предсказание параметров прогнозной добычи конкретной скважины, причем предсказание создает последовательность значений и основано на модели данных, скважинных данных и скорректированном элементе данных; и
отображение на устройстве отображения визуального представления последовательности значений.
8. Система по п. 7, отличающаяся тем, что при выполнении процессором предсказания программа обеспечивает создание процессором последовательности значений, представляющих собой временную последовательность.
9. Система по п. 7, отличающаяся тем, что при выполнении процессором предсказания программа обеспечивает создание процессором последовательности значений, каждое из которых имеет отличный доверительный интервал.
10. Система по п. 7, отличающаяся тем, что при выполнении процессором отображения программа дополнительно обеспечивает отображение процессором показателя данных, относящихся к прошлому, касающихся по меньшей мере одного параметра, связанного с потоком углеводородов для конкретной скважины.
11. Система по п. 7, отличающаяся тем, что программа дополнительно обеспечивает предсказание процессором параметров прогнозной добычи конкретной скважины в ответ на изменение скорректированного элемента данных.
12. Система по п. 11, отличающаяся тем, что скорректированный элемент данных представляет собой по меньшей мере один элемент, выбранный из группы, состоящей из: расхода при нагнетании флюидов для вторичной добычи на нагнетательной скважине; дросселирования для конкретной скважины; забойного давления для конкретной скважины; давления на устье скважины для конкретной скважины; давления газлифта для конкретной скважины; и скорости работы погружного насоса для конкретной скважины.
13. Система по п. 7, отличающаяся тем, что при выполнении процессором предсказания программа обеспечивает выполнение процессором предсказания с использованием, по меньшей мере частично, искусственной нейронной сети.
14. Система по п. 7, отличающаяся тем, что программа дополнительно обеспечивает отображение процессором показателя корреляции между скважинными данными конкретной скважины и нагнетательной скважины.
15. Долговременный машиночитаемый носитель информации с хранящейся на нем программой, которая при ее исполнении процессором обеспечивает выполнение процессором следующих действий:
считывание скважинных данных, касающихся параметров добычи для углеводородной эксплуатационной скважины;
отображение на устройстве отображения, подключенном к процессору, интерфейсного механизма, который в ответ на взаимодействие с пользователем изменяет по меньшей мере один элемент скважинных данных, создавая тем самым скорректированный элемент данных;
предсказание параметров добычи для углеводородной эксплуатационной скважины за заранее заданный будущий период времени, причем предсказание создает последовательность значений и основано на модели данных, скважинных данных и скорректированном элементе данных;
отображение на устройстве отображения данных, относящихся к прошлому, касающихся параметров добычи для углеводородной эксплуатационной скважины;
отображение на устройстве отображения визуального представления последовательности значений.
16. Носитель информации по п. 15, отличающийся тем, что при выполнении процессором предсказания программа обеспечивает создание процессором последовательности значений, причем каждая из последовательностей значений имеет отличный доверительный интервал.
17. Носитель информации по п. 15, отличающийся тем, что программа дополнительно обеспечивает предсказание процессором параметров добычи в ответ на изменение скорректированного элемента данных.
18. Носитель информации по п. 17, отличающийся тем, что скорректированный элемент данных представляет собой по меньшей мере один элемент, выбранный из группы, состоящей из: расхода при нагнетании флюидов для вторичной добычи на нагнетательной скважине; дросселирования для конкретной скважины; забойного давления для конкретной скважины; давления на устье скважины для конкретной скважины; давления газлифта для конкретной скважины; и скорости работы погружного насоса для конкретной скважины.
19. Носитель информации по п. 15, отличающийся тем, что при выполнении процессором предсказания программа обеспечивает выполнение процессором предсказания с использованием, по меньшей мере частично, искусственной нейронной сети.
20. Носитель информации по п. 15, отличающийся тем, что программа дополнительно обеспечивает отображение процессором показателя корреляции между скважинными данными конкретной скважины и нагнетательной скважины.
