Brevet FR3085053A1 — publié le 20200221

Description Titre de l'invention : PRÉDICTION DE COMPORTEMENT DE RÉSERVOIR DE PÉTROLE À L'AIDE D'UN MODÈLE D'ÉCOULEMENT PROXY Domaine technique 100011 La présente description concerne généralement la prévision de la production d'un réservoir de pétrole donné, comprenant la prévision de la production d'un réservoir de pétrole donné en utilisant, par exemple, des techniques d'apprentissage automatique. ARRIÈRE-PLAN 100021 La simulation de réservoir est un domaine de l'ingénierie de réservoir qui utilise des modèles informatiques pour prédire l'écoulement de fluides, tels que le pétrole, l'eau et le gaz, à l'intérieur d'un réservoir. Les simulateurs de réservoirs sont utilisés par les producteurs de pétrole, par exemple, pour déterminer le meilleur moyen de développer de nouveaux champs, ainsi que pour générer des prévisions de production pour les gisements développés sur lesquels reposent les décisions d'investissement. Brève description des dessins [0003] [fig.1] illustre un exemple de puits de production convenant à la production et à l'exploration d'hydrocarbures à partir d'un réservoir souterrain selon certaines mises en oeuvre. [0004] [fig.2] illustre de manière conceptuelle un exemple d'organigramme d'un processus de prédiction du comportement futur d'un réservoir à l'aide d'un filtre de Kalman d'ensemble en conjonction avec un réseau neuronal profond conformément. à certaines mises en oeuvre. [0005] [fig.3] illustre un graphique d'un exemple de comparaison de la production de pétrole cumulée prévue avec les données de production réelles à l'aide d'un réseau neuronal multicouche conformément à certaines mises en oeuvre. [0006] [fig.4] illustre un exemple de module de forage pour la mise en oeuvre des processus décrits ici conformément à certaines mises en oeuvre. [0007] [fig.5] illustre un système de ligne câblée approprié pour mettre en oeuvre les processus décrits ici conformément. à certaines mises en oeuvre. [0008] [fig.6] illustre un schéma de principe d'un ensemble de composants généraux d'un exemple de dispositif informatique conformément à certaines mises en oeuvre. [0009] [fig.7] illustre un schéma de principe d'un exemple d'environnement pour la mise en oeuvre d'aspects conformément à certaines mises en oeuvre. 100101 Dans une ou plusieurs mises en oeuvre, les composants représentés sur chaque figure peuvent ne pas tous être requis, et une ou plusieurs mises en oeuvre peuvent inclure des 2 composants supplémentaires non représentés sur une figure. Des variantes de l'agencement et. du type des composants peuvent être apportées, tout en restant dans la portée de la description de l'invention. Des composants supplémentaires, des composants différents ou un nombre moins élevé de composants peuvent être utilisés tout en restant dans la portée de la description de l'invention. Description des modes de réalisation [0011] La description détaillée présentée ci-dessous est destinée à décrire diverses mises en oeuvre et n'est pas destinée à représenter les seules mises en oeuvre dans lesquelles la technologie objet de l'invention peut être mise en pratique. Comme le comprendra le spécialiste du domaine, les mises en oeuvre décrites peuvent être modifiées de différentes manières, tout en restant dans la portée de la présente description. En conséquence, les dessins et la description doivent être considérés comme illustratifs par nature, et non limitatifs. [0012] Les techniques d'assimilation de données peuvent être utilisées en génie pétrolier, ces techniques étant également appelées « correspondance d'historique », ce qui peut impliquer de combiner des observations avec des « connaissances antérieures » (par exemple, représentations mathématiques de relations mécanistes, modèles numériques, sortie de modèle) pour obtenir une estimation de l'état d'un système et de l'incertitude de ccttc estimation. Dans un exemple, des techniques d'assimilation de données peuvent être utilisées pour déterminer une estimation de l'incertitude d'une prévision de la production de puits dans des réservoirs de pétrole et pour générer des modèles informatiques permettant d'optimiser les paramètres de décision susceptibles d'améliorer la production de pétrole. [0013] Un filtre de Kalman d'ensemble (FKen) peut faire référence à une technique d'assimilation de données efficace, telle que la correspondance de l'historique de la production d'un réservoir de pétrole. Dans un exemple, le FKen est capable de mettre à jour les propriétés des réservoirs statiques et dynamiques, telles que les propriétés pétrophysiques et les débits d'extraction de pétrole, en assimilant des données de types différents provenant de sources différentes. Les techniques FKen peuvent s'appliquer à un certain nombre de réalisations d'un réservoir de pétrole pour mettre à jour le modèle au cours d'une étape d'assimilation de données et pour caractériser l'incertitude associée au modèle. Tel qu'utilisé ici, une réalisation fait référence à un ensemble de valeurs pour les propriétés à chaque emplacement dans un modèle de réservoir de pétrole, conespondant par exemple à un volume d'intérêt. L'étape de prévision de FKen nécessite la réalisation d'un cycle de simulation d'écoulement pour chaque réalisation de modèle, de l'étape temporelle actuelle à l'étape temporelle future, à l'aide, par exemple,d'un simulateur d'écoulement physique complet. Dans un exemple, le 3 temps de calcul nécessaire à la simulation de l'écoulement est généralement très élevé en raison de la complexité du modèle de réservoir de pétrole à simuler et du nombre relativement important de réalisations (plusieurs centaines, par exemple) pouvant être traitées dans le cadre de la simulation, afin de garantir une relation appropriée entre les paramètres du modèle pour une opération de mise à jour FKen optimale. En pratique, il peut donc être impossible de réaliser autant d'itérations respectives d'une simulation d'écoulement (par exemple, pour chaque nombre de réalisations) avec un simulateur d'écoulement physique complet. Bien que les mises en oeuvre de la technologie objet de l'invention décrite ici se rapportent à l'utilisation du FKen, il est entendu que toute technique statistique stochastique peut être utilisée à la place du FKen tout en restant dans le cadre de la technologie de l'invention. [0014] Les mises en oeuvre de la technologie objet de l'invention permettent de substituer l'exécution d'un simulateur d'écoulement physique complet par un modèle proxy basé sur des techniques d'apprentissage automatique associées à un réseau neuronal profond (RNP). Un réseau neuronal profond peut être appelé réseau car il peut être représenté en connectant différentes fonctions. Par exemple, un modèle du RNP peut être représenté sous forme de graphique représentant la manière dont les fonctions sont connectées entre elles d'une couche d'entrée, à travers une ou plusieurs couches cachées et enfin à une couche de sortie, chaque couche pouvant comporter un ou plusieurs noeuds. [0015] Dans un exemple, le RNP de la technologie objet de l'invention génère une ou plusieurs propriétés dynamiques d'un modèle de réservoir de pétrole étalonné sur les paramètres statiques d'entrée du simulateur d'écoulement, par exemple un champ de perméabilité, avec de faibles exigences de calcul. Cette relation entre les paramètres statiques et dynamiques permet une correspondance historique des données de production en ajustant les paramètres statiques du modèle de réservoir, tels que les propriétés pétrophysiques. [0016] Bien qu'un RNP soit discuté aux fins de l'explication, il est évident que d'autres techniques d'apprentissage automatique peuvent également être utilisées. En outre, il est entendu que d'autres types de réseaux de neurones peuvent être utilisés par la technologie objet de l'invention. Par exemple, un réseau neuronal convolutionnel, un réseau de rétroaction de régulation, un réseau à fonction de base radiale, un réseau neuronal récurrent, un réseau neuronal modulaire, un réseau neuronal formé instantanément, un réseau neuronal impulsionnel, un réseau de rétroaction de régulation, un réseau neuronal dynamique, un réseau neuro-flou, un réseau de composition à production de motif, un réseau de mémoire et/ou tout autre type approprié de réseau neuronal peuvent être utilisés. [0017] Les mises en oeuvre de la technologie objet de l'invention fournissent aux ingénieurs spécialistes des gisements de pétrole, et aux gestionnaires de réservoirs, un outil leur permettant de prédire rapidement et avec précision les rendements futurs des réservoirs ainsi que les incertitudes associées et, par conséquent, d'optimiser la production d'hydrocarbures dans les meilleurs délais. La prévision de rendement d'un réservoir pourrait reposer sur toutes les données mesurées pertinentes, y compris, mais sans s'y limiter, les données historiques de puits de production (cadence de production de pétrole et de gaz, taux de production et d'injection d'eau, pression au fond du puits), les échantillons de carottes, les diagraphies de puits, les sondages sismiques, électromagnétiques et gravimétriques à grande échelle, effectués à plusieurs reprises dans la même région au fil du temps. L'assimilation des données, la mise à jour du modèle et la prévision des performances futures du réservoir sont exécutées automatiquement par les techniques FKen décrites dans ce document. [0018] Dans un exemple de scénario consistant à effectuer une correspondance d'historique sur la hase d'une simulation d'écoulement d'un modèle de réservoir à l'aide d'un outil existant (par exemple, un outil n'utilisant pas de techniques liées au FKen et/ou à l'apprentissage automatique), l'exécution d'une telle simulation d'écoulement peut durer plus longtemps. La mise en correspondance d'historique et le modèle de réservoir fournis par FKen et/ou les techniques d'apprentissage automatique décrites ici facilitent l'amélioration de la production de fluides à partir d'un puits de production d'un réservoir, facilitent la détermination de l'opportunité d'effectuer une opération de forage par rapport au réservoir et/ou ou d'autres opérations liées au réservoir (par exemple, injection de fluides). La technologie objet de l'invention améliore les paramètres d'un modèle de réservoir original afin de fournir une représentation améliorée du modèle de réservoir, qui peut être exécutée pour les périodes futures afin de prédire la production future du réservoir, soit avec les conditions de fonctionnement actuelles, soit à l'aide de différents paramètres de fonctionnement du réservoir. De plus, l'utilisation de techniques FKen et d'apprentissage automatique pour effectuer la mise en correspondance d'historique réduit potentiellement une durée et/ou la quantité de ressources de calcul permettant d'effectuer la mise en correspondance d'historique. [0019] Dans une mise en oeuvre, le modèle proxy peut reposer en partie sur les données du système de production, y compris diverses mesures recueillies en fond de puits à partir d'un puits foré dans un réservoir, par exemple sous la forme d'un puits de production pour un réservoir de pétrole et de gaz. En outre, plusieurs puits de production peuvent être forés pour permettre l'accès aux fluides du réservoir sous terre. Des données de puits mesurées peuvent être collectées régulièrement à partir de chaque puits de production pour suivre l'évolution des conditions dans le réservoir, comme cela sera décrit plus en détail ci-dessous en relation avec un exemple de puits de production tel qu'illustré à la [fig.1]. [0020] Les réservoirs de pétrole sont généralement complexes sur le plan géologique et de grande taille. Afin de faciliter la prise de décision optimisant la récupération du pétrole, les modèles de réservoir sont générés à de nombreux détails reposant sur différentes données. Dans un exemple, deux types de données couramment utilisés dans la modélisation de réservoir sont les données géologiques et les données de production. Les données géologiques, telles que les diagraphies sismiques et de câble, décrivent les propriétés du sol (par exemple, la porosité) du réservoir. À des fins de comparaison, les données de production (par exemple, informations sur la saturation en eau et sur la pression) se rapportent à la dynamique d'écoulement du fluide dans le réservoir. Les deux types de données peuvent donc être pris en compte afin que les modèles résultants soient plus précis. Sur la hase de ces modèles, les gestionnaires et les autres membres du personnel peuvent prendre des décisions d'entreprise visant à maximiser les profits économiques et/ou à réduire au maximum les risques opérationnels pour un réservoir donné. [0021] [fig.1] est un schéma d'un exemple de puits de production 100 avec un trou de forage 102 qui a été foré dans une formation de réservoir. Le trou de forage 102 peut être foré à n'importe quelle profondeur et dans n'importe quelle direction de la formation. Par exemple, le trou de forage 102 peut être foré jusqu'à une profondeur de 10 000 pieds ou plus, et peut être orienté horizontalement sur toute distance à travers la formation, comme souhaité pour une mise en oeuvre particulière. Le puits de production 100 comprend également une tête de cuvelage 104 et un tubage 106, tous deux fixés en place par du ciment 103. Un bloc obturateur 108 est couplé à la tête de cuvelage 104 et à une tête de puits de production 110 qui, ensemble, sont scellés dans la tête de puits et permettent d'extraire les fluides du puits de manière sûre et contrôlée. [0022] Les données de puits mesurées correspondant aux données géologiques et/ou de production susmentionnées peuvent être périodiquement échantillonnées et collectées dans le puits de production 100 et combinées avec des mesures provenant d'autres puits dans un réservoir, permettant de surveiller et d'évaluer l'état général du réservoir. Ces mesures peuvent être prises à l'aide d'un certain nombre d'instruments de fond de puits et de surface différents, y compris, mais sans s'y limiter, un capteur de température et de pression 118 et un débitmètre 120. Des dispositifs supplémentaires peuvent également être couplés en ligne à une colonne de production 112 comprenant, par exemple, une soupape d'étranglement de fond de puits 116 (par exemple, pour faire varier un niveau de restriction d'écoulement de fluide), une pompe électrique submersible (ESP) 122 (par exemple pour aspirer le fluide s'écoulant des perforations 125 à l'extérieur de l'ESP 122 et de la colonne de production 112), un moteur ESP 124 (par exemple, pour entraîner l'ESP 122) et une garniture d'étanchéité 114 (par exemple, pour isoler du reste du puits 100 la zone de production située sous la garniture 6 d'étanchéité). Des dispositifs de mesure de surface supplémentaires peuvent être utilisés pour mesurer, par exemple, la pression en tête de la colonne de production et la consommation électrique du moteur ESP 124. [0023] Bien que divers exemples de composants du puits de production 100 soient décrits ci-dessus, il est évident que les opérations liées à la mesure des données de puits peuvent s'appliquer à d'autres composants du puits de production 100 que ceux décrits et/ou représentés sur la [fig.1]. Par exemple, des données de puits mesurées peuvent être fournies à partir de composants tels qu'un bloc de couronne et une nappe phréatique, une rampe d'accès et un câble de levage, une ligne de forage, une plate-forme d'accrochage, une moufle mobile, un mât, un abri de sondeur, un réservoir d'eau, un chemin de câbles électrique, des groupes électrogènes, des réservoirs de carburant, une régie électrique, un stockage de composants de boue en bloc, des fosses de réserve, un séparateur de gaz de houes, un tamis vibrant, un collecteur à étranglement, une rampe de tubes, des râteliers de stockage de tiges de forage, un accumulateur et/ou d'autres types de composants du puits de production 100. Dans les mises en oeuvre décrites ici, des données de puits peuvent être fournies par l'un quelconque des composants décrits ici en relation avec le puits de production 100. [0024] Comme le montre la [fig.1], le dispositif le long de la colonne de production 112 est couplé à un câble 128, qui peut être fixé à une partie extérieure de la colonne de production 112. Le câble 128 peut être utilisé principalement pour alimenter les dispositifs auxquels il est couplé. Le câble 128 peut également être utilisé pour fournir des chemins de signaux (par exemple des chemins électriques ou optiques), à travers lesquels des signaux de commande peuvent être dirigés de la surface vers les dispositifs de fond de puits, ainsi que des signaux de télémétrie des dispositifs de fond de puits à la surface. Les signaux de commande et de télémesure respectifs peuvent être envoyés et reçus par une unité de commande 132 située à la surface du puits de production. L'unité de commande 132 peut être couplée au câble 128 par l'intermédiaire du bloc obturateur 108. [0025] Dans un mode de réalisation, le personnel sur le terrain peut utiliser l'unité de commande 132 pour commander et surveiller localement les dispositifs de fond de puits, par exemple via une interface utilisateur installée sur un terminal ou un panneau de commande intégré à l'unité de commande 132. En plus ou en variante, les dispositifs de fond de puits peuvent être commandés et surveillés par un système de traitement à distance. Le système de traitement peut être utilisé pour fournir diverses fonctionnalités de contrôle de supervision et d'acquisition de données (SCADA) aux puits de production associés à chaque réservoir d'un gisement. Par exemple, un télé-opérateur peut utiliser un système de traitement pour envoyer des instructions appropriées pour commander les opérations à l'emplacement du puits à l'unité de 7 commande 132. La communication entre l'unité de commande 132 et le système de traitement peut s'effectuer via un ou plusieurs réseaux de communication, par exemple, sous la forme d'un réseau sans fil (par exemple, un réseau cellulaire), d'un réseau câblé (par exemple, une connexion câblée à Internet) ou d'une combinaison des réseaux sans fil et filaires. [0026] Dans une ou plusieurs mises en oeuvre, un tel système de traitement peut inclure un dispositif informatique (par exemple un serveur) et un dispositif de stockage de données (par exemple une hase de données). Un tel dispositif informatique peut être mis en oeuvre à l'aide de tout type de dispositif informatique comportant au moins un processeur, une mémoire et une interface réseau capable d'envoyer et de recevoir des données vers et depuis l'unité de commande 132 via un réseau de communication, tel qu'un processeur 438 décrit à la [fig.4] etiou le dispositif informatique 600 décrit à la [Fig. 6]. [0027] Dans une mise en oeuvre, l'unité de commande 132 peut envoyer périodiquement des données de production d'emplacement de forage via un réseau de communication au système de traitement pour le traitement et le stockage. Ces données de production d'emplacement de forage peuvent inclure, par exemple, des mesures de système de production à partir de divers dispositifs de fond de puits, comme décrit ci-dessus. Dans certaines mises en oeuvre, de telles données de production peuvent être envoyées à l'aide d'une unité de terminal distant (RTU) de l'unité de commande 132. Dans une mise en oeuvre, le dispositif de stockage de données 144 peut être utilisé pour stocker les données de production reçues de l'unité de commande 132. Dans un exemple, le dispositif de stockage de données 144 peut être utilisé pour stocker des données de production historiques, y compris un enregistrement des mesures réelles et simulées du système de production obtenues ou calculées sur une période, par exemple de multiples étapes temporelles de simulation, comme cela sera décrit plus en détail ci-dessous. Bien que le puits de production 100 soit décrit dans le contexte d'un réservoir unique, il convient de noter que les mises en oeuvre décrites ici ne s'y limitent pas et que les mises en oeuvre décrites peuvent s'appliquer à la production de fluide provenant de plusieurs réservoirs dans un système de production à réservoirs multiples. [0028] Bien qu'il s'agisse d'une simulation informatique, il est possible de réaliser l'intégration des données de production dans un modèle de réservoir. Dans une approche existante, plusieurs simulations informatiques sont effectuées pour identifier des modèles de réservoir générant une dynamique des fluides correspondant aux données de production d'historiques, également appelée mise en correspondance d'historiques. En raison de la complexité des calculs et de la durée importante (par exemple, plusieurs heures ou plusieurs jours) de telles simulations informatiques, dans certains cas, seul un petit nombre de simulations informatiques est effectué et les 8 résultats des résultats de mise en correspondance d'historiques peuvent être associés à une certaine incertitude, ce qui peut également introduire une autre incertitude dans les prévisions de production futures du réservoir qui sont effectuées. Par conséquent, les modes de réalisation de la technologie objet de l'invention, dans le but d'améliorer les décisions en matière de planification et de mise en valeur de réservoirs, pourraient permettre d'améliorer la précision de ces résultats de mise en correspondance d'historiques à l'aide des techniques de FKen en conjonction avec un modèle d'apprentissage automatique RNP. [0029] Dans une ou plusieurs mises en oeuvre, le processus actuel de gestion des réservoirs de pétrole comporte deux améliorations principales, associées à la mise en correspondance d'historiques basée sur un FKen de la technologie objet de l'invention : (i) la mise en correspondance d'historiques d'un réservoir de pétrole est effectuée automatiquement avec un FKen en regroupant toutes les données pertinentes disponibles, et (ii) l'application de RNP dans un environnement FKen permet d'effectuer la mise en correspondance d'historiques plus rapidement, étant donné que le modèle RNP a déjà été formé sur un jcu de données de formation séparé. [0030] De cette manière, les mises en oeuvre de la technologie objet de l'invention fournissent des techniques de mise en correspondance d'historiques basées sur un FKen qui utilisent un simulateur d'écoulement proxy basé sur un modèle RNP, permettant ainsi une assimilation plus rapide des données dans le modèle de réservoir et, de ce fait, une meilleure prévision du réservoir pour les périodes futures. En utilisant la prévision améliorée, le personnel peut prendre des décisions dans de meilleurs délais concernant la gestion du réservoir. Un simulateur d'écoulement proxy, tel qu'utilisé ici, concerne une représentation d'apprentissage automatique d'un simulateur d'écoulement physique complet pour un modèle de réservoir donné. Dans une mise en oeuvre, un tel simulateur d'écoulement proxy se comporte et fonctionne de manière analogue à un simulateur d'écoulement physique complet, mais utilise un modèle RNP susceptible de permettre une réduction des temps de traitement et/ou d'autres ressources informatiques pour exécuter une simulation d'écoulement du modèle de réservoir. [0031] [fig.2] illustre de manière conceptuelle un exemple d'organigramme d'un processus 200 de prévision du comportement futur d'un réservoir utilisant un filtre de Kalman d'ensemble en conjonction avec un réseau neuronal profond conformément à certaines mises en oeuvre. Bien que cette figure, ainsi que d'autres illustrations de processus figurant dans cette description, puissent représenter des étapes fonctionnelles dans une séquence particulière, les processus ne sont pas nécessairement limités à l'ordre ou aux étapes particuliers illustrés. Les différentes étapes représentées sur cette figure ou d'autres figures peuvent être modifiées, réorganisées, exécutées en parallèle ou 9 adaptées de diverses manières. De plus, il doit être compris que certaines étapes ou certains ordres d'étapes peuvent être ajouté(e)s au processus ou retiré(e)s de celui-ci, tout en restant dans la portée des différentes mises en oeuvre. Le processus 200 peut être mis en oeuvre par un ou plusieurs dispositifs ou systèmes informatiques dans certaines mises en oeuvre, tel qu'un dispositif informatique 600 décrit à la [Fig. 6] et/ou le dispositif client 702 ou le serveur 706 décrit à la [Fig. 7]. [0032] Au bloc 202, des données d'entrée initiales comprenant des données de production et des données géologiques relatives à un réservoir sont reçues. Dans une ou plusieurs mises en oeuvre, les données de production peuvent inclure, par exemple, des mesures de système de production réelles et/ou simulées, comprenant parfois un enregistrement de l'écoulement de production correspondant à au moins un débit (par exemple, pétrole, gaz et/ou eau) lors de la production d'hydrocarbures dans le réservoir et/ou d'une quantité d'hydrocarbures produite à partir du réservoir. Les mesures réelles du système de production peuvent inclure, par exemple, des mesures de puits de surface et en fond de puits à partir de divers puits de production dans le système à plusieurs réservoirs. Ces mesures peuvent inclure, sans toutefois s'y limiter, les mesures de pression, de température et de débit de fluide prises au fond du puits près des perforations du puits, le long de la tige de production, à la tête du puits et dans le réseau de collecte avant le point où les fluides se mélangent aux fluides provenant d'autres réservoirs. Les mesures simulées peuvent inclure, par exemple et sans limitation, des estimations de la pression, de la température et de l'écoulement du fluide. Ces estimations peuvent être déterminées sur la base, par exemple, de résultats de simulation d'une ou de plusieurs étapes temporelles précédentes correspondant à des périodes de temps précédentes. [0033] Dans une ou plusieurs mises en oeuvre, les données géologiques peuvent être dé- terminées à partir de la diagraphie de puits de pétrole qui recueille des informations relatives aux propriétés des formations terrestres traversées par un puits de forage pour des opérations de forage et de production pétrolières. Par exemple, dans la diagraphie au câble de puits de pétrole, une sonde est descendue dans le trou de forage après le forage de tout ou partie du puits et est utilisée pour déterminer certaines propriétés des formations traversées par le trou de forage. Dans un exemple, les données géologiques correspondant à diverses propriétés des formations terrestres sont mesurées et corrélées à la position de la sonde dans le trou de forage, lorsque la sonde est tirée vers le haut du puits. Ces propriétés peuvent, dans un exemple, être stockées dans une ou plusieurs diagraphies de puits. Ces diagraphies de puits fournissent donc des données géologiques correspondant aux propriétés pétrophysiques, au faciès et à d'autres attributs géologiques connexes le long de la trajectoire des puits. Par exemple, une diagraphie de puits peut inclure des données géologiques correspondant à au moins une propriété pétrophysique (par exemple, porosité, lithologie, saturation en eau, perméabilité, densité, rapport huile/eau, des informations géochimiques, des paléodonnécs, etc.) le long de la trajectoire d'un puits donné utilisée pour le forage de puits de pétrole. [0034] Dans une ou plusieurs mises en oeuvre, un modèle de réseau neuronal profond (RNP), correspondant à un modèle de simulation d'écoulement proxy, peut être formé de la manière suivante, comme décrit dans la discussion qui va suivre des blocs 203 et 204. Au bloc 203, un nombre M de simulations physiques complètes d'écoulement est exécuté avec divers jeux de paramètres d'entrée (par exemple, porosité, perméabilité et/ou un enregistrement de l'écoulement de production) et des sorties correspondantes (par exemple, taux de production de pétrole, taux de production de gaz, taux de production d'eau et/ou pression de fond de puits à chaque puits en fonction des paramètres d'entrée et de la durée) sont enregistrés. Dans un exemple, ce nombre de simulations physiques complètes d'écoulement peut être suffisamment important pour échantillonner aussi précisément que possible l'espace d'incertitude. Cent cycles de simulations d'écoulement fournissent, dans un exemple, un nombre raisonnable minimal. Ces valeurs d'entrée et de sortie ne font pas partie de l'ensemble FKen, qui peut être généré ultérieurement. Au lieu de cela, cet ensemble d'une large gamme de valeurs de paramètres d'entrée et de valeurs de réponse correspondantes peut être utilisé comme une « bibliothèque » pour former un modèle de simulation d'écoulement proxy basée sur le RNP. [0035] Dans une ou plusieurs mises en oeuvre, des relations entre les données géologiques reçues et les données de production peuvent être déterminées pendant la formation du RNP. Au bloc 204, le RNP détermine une relation non linéaire entre les paramètres d'entrée et la réponse du modèle en adaptant un modèle mathématique à un ensemble d'apprentissage des cycles de simulation d'écoulement disponibles, qui est un sous-ensemble de tous les cycles (par exemple, environ 60% à 80%). Le modèle mathématique peut être représenté par un ensemble de pondérations utilisées pour pondérer la transformation non linéaire des paramètres d'entrée en tant que somme pondérée. Cette somme pondérée représente une estimation des paramètres de sortie des cycles de simulations d'écoulement qui doit correspondre le plus possible aux paramètres de sortie cibles enregistrés. L'ensemble restant des cycles de simulation d'écoulement peut être utilisé pour les tests et la validation croisée du modèle RNP formé. Une fois que le modèle RNP est réputé décrire correctement la relation entre les paramètres statiques et dynamiques du système dynamique particulier dans le temps, ce modèle RNP est utilisé pour la mise en correspondance d'historiques avec le FKen, étant donné que les configurations de production ne changent pas sur le terrain (par exemple, le nombre de puits reste le même pour les étapes temporelles futures, l'opération de production reste la même pour ces puits dans les étapes temporelles 11 futures, etc.). Le modèle de simulation d'écoulement proxy obtenu a unc forme représentée dans l'équation (1) ci-dessous. Ici, les paramètres de sortie prévus MI 2 peuvent être rapportés à une étape temporelle ' et sont représentés comme une fonctionf des paramètres de sortie mis à jour tlif , à unc étape temporelle t ' , des paramètres d'entrée mis à jour Ai , et une composante de temps t ' . [0036] [Math.1] M2 ( ' ) = f(e(t,), Wi(t')) [0037] Au bloc 205, sur la base au moins en partie des données d'entrée initiales reçues, un ensemble initial de paramètres d'entrée est généré pour la simulation d'écoulement proxy. Dans un exemple, l'ensemble initial comprend un nombre N de réalisations des paramètres d'entrée (par exemple, propriétés pétrophysiques) et peut être généré à l'aide d'une ou de plusieurs techniques géostatistiques telles que la simulation gaussienne séquentielle (SGS) pour des propriétés continues (par exemple, porosité, perméabilité ) et la simulation d'indicateurs séquentiels (SIS) pour les propriétés catégorielles (par exemple, les faciès lithologiques). L'ensemble initial de paramètres d'entrée peut indure des paramètres respectifs correspondant à des propriétés pétrophysiques telles que la porosité et la perméabilité. Ces paramètres initiaux sont traités comme des entrées dans le simulateur d'écoulement. Dans un exemple, les valeurs des paramètres initiaux sont supposées ne pas varier dans le temps, mais sont mises à jour à chaque étape d'assimilation des données. D'autres exemples de paramètres initiaux peuvent être une courbe de perméabilité relative, des tables PVT, des propriétés géomécaniques, etc. Dans un exemple, les techniques géostatistiques permettent une interpolation des données géologiques de sorte que, pour les données géologiques correspondant à un ou à plusieurs emplacements, les techniques géostatistiques puissent fournir une valeur interpolée des données géologiques à un emplacement différent. [0038[ Au bloc 206, le nombre N de réalisations de paramètres d'entrée est utilisé pour la si- mulation d'écoulement proxy. Dans un exemple, l'ensemble initial est utilisé en tant qu'entrée dans le RNP correspondant au modèle de simulation d'écoulement proxy. [0039] Au bloc 208, une opération de prévision du FKen est effectuée dans laquelle le modèle de simulation d'écoulement proxy est exécuté N fois de l'étape temporelle t , à t',I. Par exemple, à l'aide d'un filtre de Kal man d'ensemble, la simulation d'écoulement proxy du réservoir est effectuée sur la base du RNP formé. Chaque réalisation à partir de l'ensemble des paramètres statiques d'entrée, présentés dans un espace tridimensionnel, est utilisée comme paramètre d'entrée dans le modèle dc simulation d'écoulement proxy RNP formé décrit par l'équation (1) pour prédire une réalisation des valeurs des paramètres de sortie pour l'étape temporelle suivante t ',, à partir de l'étape temporelle actuelle t . Cette procédure de prévision est répétée pour 12 chaque membre de l'ensemble (réalisation) de l'ensemble. Dans un exemple, le résultat de l'opération de prévision de FKen est un modèle d'entrée tridimensionnel non modifié (par exemple, un modèle pétrophysique du réservoir) et les taux de production correspondants prédits de l'étape temporelle t ' à 1 n. . [0040] Au bloc 210, on détermine si de nouvelles données de production et/ou géologiques ont été reçues. Dans un exemple, les nouvelles données de production et/ou géologiques peuvent être reçues à partir de données de diagraphie de puits (ou de toute autre source de données) générées depuis la réception des données de production et/ou géologiques précédentes au bloc 202. Si de nouvelles données de production et/ou géologiques n'ont pas été reçues, le processus 200 peut passer au bloc 214 décrit ci-dessous. [0041] Au bloc 212, si de nouvelles données de production et/ou géologiques ont été reçues, une opération de mise àjour du FKen est effectuée, dans laquelle le modèle pétrophysique est mis àjour, à l'aide du filtre de Kalman d'ensemble, sur la base de la détermination d'une matrice de covariance des données d'entrée initiales, des paramètres d'entrée et de sortie, et/ou des nouvelles données de production et/ou géologiques. Par exemple, les résultats de la simulation d'écoulement proxy, tels que le taux de production de pétrole, et le modèle pétrophysique sont mis à jour dans les données échantillonnées à l'étape temporelle actuelle sur la base de la matrice de co- variance du système modélisé. Dans un exemple, les nouvelles données de production et/ou géologiques sont assimilées à l'aide du filtre de Kalman d'ensemble, en mettant à jour un ensemble actuel pour obtenir une mise en correspondance d'historiques en réduisant au maximum les différences entre une sortie de production prévue de la simulation d'écoulement proxy et des données de production mesurées à partir d'un gisement, dans lequel le gisement peut inclure un ou plusieurs réservoirs situés dans une zone et/ou région géographique donnée. L'équation (2) ci-dessous montre comment la mise à jour est effectuée. Dans un exemple, M ;2 est l'ensemble complet dans une forme matricielle constituée à la fois de paramètres statiques M , , par exemple, un modèle pétrophysique, et de variables dynamiques M 2 , par exemple, le taux de production de pétrole, tel que décrit dans l'équation (3) ci-dessous ; les indices supérieurs f u et a représentent un modèle prévu de l'équation (1), un modèle mis à jour et un modèle réel (vrai) ; K (t '+, ) est le gain de Kalman, qui est calculé à partir de la covariance du système modélisée C /2 (t ) et de la covariance d'erreur de mesure des données s(t,_k] ) conformément à l'équation (4) ci-dessous ; la covariance entre la variable de modèle M p (t et la variable de modèle M 12 (t J est calculée comme dans l'équation (5) ci-dessous, r étant un indice de réalisation et N étant la taille de l'ensemble ou le nombre total de réalisations, est l'opérateur moyen indiqué dans l'équation (6) ci-dessous ; D 12. (t ) représente les données échan- 13 tillonnécs à l'étape temporelle t ' ' pour les variables statiques MI et dynamiques M 2 ; et H(t '_k/ ) est la matrice d'observation de 0 et de 1 reliant le modèle M12 (t ' ) réel recherché et les valeurs de données D' (t ' ) dans la notation matricielle de l'étape temporelle actuelle / 'ki comme indiqué dans l'équation (7) ci-dessous. [0042] [Math.2] M1214 +1)= MPI.(tri +1)± (tir +1)*(D1-2(tn +1)-1/(en +1)* 19/-(tn +1)) 100431 IMath.3( M 1 2 e M1 L) M-2 100441 IMath.41 K(T, ±i) = C12(t +1)-1-ITU inH(t' +j'et ' ieHT(t' +1) E (t ' +1)) - 1 100451 IMath.51 1712(tn +1)i, = r 1 (k112(1- n - r - AI-12(7n + 1)i Cr12(in+1(1,r- (/(n'-1)1) 100461 IMath.61