Brevet FR3081079A1 — publié le 20191115

Description Titre de l'invention : Méthodologie optimisée pour la mise en correspondance automatique de l'historique d'un modèle de réservoir de pétrole avec un filtre de kalman d'ensemble Domaine technique [0001] Les modes de réalisation décrits ici concernent généralement des procédés et des systèmes destinés à caractériser un volume ou une formation de sous-surface, et, plus particulièrement, des procédés et des systèmes optimisés pour une mise en correspondance automatique de l'historique d'un modèle de réservoir de pétrole avec le filtre de Kalman d'ensemble (EnKF). CONTEXTE DE L'INVENTION [0002] La mise en correspondance de l'historique fait référence au processus d'ajustement d'un modèle d'un réservoir jusqu'à ce qu'il produise des résultats qui correspondent étroitement aux données historiques du réservoir. Une fois que les prévisions du modèle de réservoir correspondent étroitement aux données historiques, le modèle est considéré comme validé et peut être utilisé pour prendre des décisions de gestion du réservoir et des prédictions de production saines en toute confiance. La précision de la mise en correspondance d'historique dépend de la qualité du modèle de réservoir ainsi que de la qualité et de la quantité des données géologiques et des données de production, y compris les taux de production de pétrole et d'eau, les pressions en fond de puits, la perméabilité de la formation, etc. [0003] Les approches actuelles visant à assimiler à la fois des données géologiques et des données de production afin de produire des prévisions de modèle précises utilisent la mise en correspondance automatique de l'historique sur la base du filtre Kalman d'ensemble (EnKF). L'EnKF est généralement bien connu dans la technique et détaillé, par exemple, dans un article d'Aanonsen, S.I. et al. intitulé « Le filtre Kalman d'ensemble dans l'ingénierie des réservoirs - Un aperçu », SPE Journal 14 (3) (septembre 2009) 393-412, qui est incorporé ici par référence. Une mise en correspondance de l'historique sur la base de l'EnKF peut être utilisée pour assimiler à la fois des données géologiques et de production et quantifier l'incertitude associée au comportement prédit ou prévu du réservoir. Cependant, l'approche EnKF nécessite beaucoup de calculs, et est donc coûteuse, à la fois à l'étape de prévision et à l'étape de mise à jour du modèle de la mise en correspondance automatique de l'historique. De plus, les données utilisées pour mettre à jour le modèle doivent être filtrées et pré-traitées afin de fournir les meilleures prédictions de comportement et les propriétés du réservoir. 2 [0004] Par conséquent, une approche optimisée est nécessaire pour réduire le coût de calcul de l'étape de mise à jour du modèle dans la mise en correspondance de l'historique sur la base de l'EnKF. [0005] BRÈVE DESCRIPTION DES DIFFÉRENTES VUES DES FIGURES [0006] Pour une compréhension plus complète des modes de réalisation divulgués, et pour connaître d'autres avantages de ces derniers, il est maintenant fait référence à la des- cription suivante, prise conjointement avec les dessins joints en annexe, dans lesquels : [0007] [fig.1] illustre un système d'analyse et de contrôle de la production et un procédé correspondant incorporant les principes de la présente invention ; [0008] [fig.2] illustre un organigramme donné à titre d'exemple pour une mise en correspondance de l'historique multi-échelles sur la base d'un ensemble et une prédiction de performances futures du réservoir sur la base d'un ensemble, selon un mode de réalisation de la présente invention ; [0009] [fig.3] illustre un organigramme donné à titre d'exemple pour une mise en correspondance automatique de l'historique d'un modèle de réservoir de pétrole avec un EnKF, selon un mode de réalisation de la présente invention ; et [0010] [fig.4] illustre un organigramme donné à titre d'exemple pour la mise à jour d'un ensemble de modèles de réservoir, selon un mode de réalisation de la présente invention. [0011] DESCRIPTION DÉTAILLÉE DES MODES DE RÉALISATION DÉCRITS [0012] La description suivante est présentée pour permettre à l'homme du métier de réaliser et d'utiliser l'invention. Diverses modifications apparaîtront plus clairement à l'homme du métier et les principes généraux décrits dans les présentes peuvent être appliqués à des modes de réalisation et applications autres que ceux détaillés ci-dessous sans s'écarter de l'esprit et de la portée des modes de réalisation décrits tels que définis dans les présentes. Les modes de réalisation décrits ne sont pas destinés à être limités aux modes de réalisation particuliers représentés, mais doivent se voir accorder toute la portée compatible avec les principes et caractéristiques décrits dans les présentes. [0013] Un filtre de Kalman fonctionne de manière récursive sur des flux de données d'entrée bruyantes où le bruit est représenté par une matrice de covariance afin de produire une estimation statistiquement optimale de l'état du système sous-jacent. Un EnKF est une approximation Monte Carlo du filtre de Kalman et a été développé pour être utilisé avec des problèmes importants. Étant donné une fonction de densité de probabilité (« pdf ») de l'état d'un système modélisé (c'est-à-dire l'état « antérieur » ou les prévisions en géoscience) et la vraisemblance des données, le théorème de Bayes est 3 utilisé pour obtenir le pdf après que la vraisemblance des données a été pris en compte (c'est-à-dire l'état « postérieur » ou l'analyse en géoscience). Ceci est souvent appelé une mise à jour bayésienne. L'EnKF représente la distribution de l'état du système à l'aide d'une collection de vecteurs d'état, appelée « ensemble », et remplace la matrice de covariance de Kalman par un échantillon de covariance calculé à partir de l'ensemble. L'ensemble fonctionne comme s'il s'agissait d'un échantillon aléatoire, mais les membres de l'ensemble ne sont vraiment pas indépendants, car l'EnKF les lie ensemble. Les avantages de l'EnKF comprennent : 1) l'EnKF met à jour de manière incrémentielle les modèles de réservoir en assimilant les données de production de manière séquentielle avec le temps, à mesure que les données deviennent disponibles, il est donc parfaitement adapté aux applications en temps réel ; 2) un ensemble de modèles de réservoir reflétant les données de production les plus récentes est toujours conservé ; ainsi, les prédictions de performances et la quantification de l'incertitude sont toujours disponibles pour une étude d'optimisation ; 3) l'EnKF peut être implémenté à l'aide d'un calcul parallèle ou distribué et est donc rapide en calcul ; 4) aucun codage compliqué n'est nécessaire pour appliquer l'EnKF ; et 5) il n'est pas nécessaire de calculer des coefficients d'optimisation ou de sensibilité pour appliquer l'EnKF. [0014] Comme indiqué ci-dessus, toutefois, les approches classiques sur la base de l'EnKF pour la mise en correspondance automatique de l'historique ne sont pas efficaces du point de vue du calcul. L'inefficacité de calcul peut être atténuée à l'aide d'une puissance de calcul distribuée à l'étape de prévision pour simuler le comportement de puits à l'aide du modèle de réservoir ou en remplaçant les simulations informatiques complètes par un modèle de substitution. La réduction du coût de l'étape de mise à jour et l'augmentation de sa précision exigent toutefois des solutions plus créatives. Pour répondre à ces derniers défis, les modes de réalisation de la présente invention apportent plusieurs améliorations à la mise en correspondance automatique de l'historique classique sur la base de l'EnKF. [0015] Une amélioration implique l'utilisation d'une fonction de pondération. De manière classique, l'étape de mise à jour du modèle est réalisée en calculant un gain de Kalman sur la base de la matrice de covariance de l'échantillon mentionnée précédemment. Selon certains modes de réalisation, une fonction de pondération peut être utilisée pour stabiliser la matrice de covariance de l'échantillon. Une autre amélioration supplémentaire consiste à utiliser une fonction de retenue du bloc de grille en fonction du temps pour choisir quelle partie du modèle de réservoir doit être mise à jour localement autour du puits afin de réduire le temps de calcul de l'étape de mise à jour. Une autre amélioration consiste à utiliser un coefficient de variation (CV). Le coefficient de variation est utilisé dans certains modes de réalisation en tant que critère de sélection 4 de données pour ne sélectionner que les données de production appropriées à incorporer dans le modèle de réservoir afin d'éviter la contamination du modèle. Encore une autre amélioration fournie par les modes de réalisation de la présente invention comprend l'utilisation d'une procédure de transformation de partition normale (NST). Dans l'EnKF, on suppose que les données fournies ont une distribution gaussienne (c'est-à-dire une distribution normale). La procédure NST peut être utilisée pour transformer les données de production de sorte qu'elle ressemble beaucoup à une distribution normale afin d'obtenir des résultats de caractérisation et des prédictions raisonnables du comportement futur du réservoir (par exemple, en ce qui concerne les pressions de fond de puits, les taux de production de pétrole et d'eau, la perméabilité de la formation, etc.). Les améliorations précédentes permettent de réduire la charge de calcul sur les systèmes d'analyse et de contrôle de la production de puits effectuant la mise en correspondance de l'historique, en particulier en temps réel. En outre, ces améliorations augmentent considérablement la qualité de la mise en correspondance de l'historique effectuée par les systèmes d'analyse et de contrôle de la production. [0016] La figure 1 illustre de manière représentative un champ pétrolifère 100 dans lequel un système d'analyse et de contrôle de la production et son procédé mettant en oeuvre les principes de la présente invention peuvent être utilisés. Dans la description suivante des modes de réalisation décrits ici, des termes directionnels, tels que « ci-dessus », « ci-dessous », « supérieur », « inférieur », etc., ne sont utilisés que par commodité, en référence aux dessins annexés. De plus, il faut comprendre que les divers modes de réalisation de la présente invention décrits ici peuvent être utilisés dans diverses orientations, telles que l'orientation inclinée, inversée, horizontale, verticale, etc., et dans diverses configurations, sans s'écarter des principes de la présente invention. [0017] Le champ pétrolifère 100 comporte plusieurs puits de production 102, 104, 106, comme illustré à la figure 1. Cependant, il faut comprendre que le champ pétrolifère 100 décrit à la figure 1 est simplement un exemple d'une grande variété de champs pétrolifères dans lesquels des systèmes et des procédés incorporant les principes de la présente invention peuvent être utilisés. D'autres exemples de champs pétrolifères peuvent inclure un nombre plus ou moins grand de puits, les puits comprenant un ou plusieurs puits d'injection, des puits de production, etc. Ainsi, les principes de la présente invention peuvent être utilisés avec des champs pétrolifères comportant un seul puits produisant des hydrocarbures à partir d'un réservoir par l'intermédiaire d'une zone de formation traversée par le puits, un grand nombre de puits produisant des hydrocarbures à partir de plusieurs réservoirs, ou des combinaisons de ceux-ci. [0018] Comme représenté sur la figure 1, chacun des puits 102, 104, 106 traverse deux ré- servoirs d'hydrocarbures 108, 110. Deux vannes de production ou d'étranglements sont utilisées dans chaque puits pour réguler la production des réservoirs individuels. C'est-à-dire que le puits 102 comprend des vannes 111 et 112 pour réguler la production à partir des réservoirs 108, 110, respectivement ; le puits 104 comprend des vannes 113, 114 pour réguler la production à partir des réservoirs 108, 110, respectivement ; et le puits 106 comprend des vannes 115, 116 pour réguler la production à partir des réservoirs 108, 110, respectivement. En outre, des outils de diagraphie de production 131 à 136, chacun ayant un ou plusieurs capteurs, sont utilisés pour acquérir des données de production à partir des réservoirs individuels. Plus spécifiquement, le puits 102 comprend les outils 131 et 132 pour acquérir des données de production provenant des réservoirs 108, 110, respectivement ; le puits 104 comprend des outils 133, 134 pour acquérir des données de production provenant des réservoirs 108, 110, respectivement ; et le puits 106 comprend des outils 135, 136 pour acquérir des données de production provenant des réservoirs 108, 110, respectivement. Les outils de diagraphie de production 131 à 136 génèrent des sorties de données de production respectives. [0019] Dans la figure 1, les données de production émises par le puits 102 sont désignées par 121, les données de production émises par le puits 104 sont désignées par 122 et les données de production émises par le puits 106 sont désignées par 123. Ces sorties de données de production 121, 122, 123 peuvent inclure des paramètres tels que le taux de production de pétrole, le taux de production de gaz, le taux de production d'eau, la qualité du pétrole, la qualité du gaz, etc., qui peuvent être acquis par les outils de diagraphie de production 131 à 136. Ces paramètres indiquent l'hydrocarbure produit à partir des puits de production. Bien entendu, d'autres paramètres, et un nombre plus ou moins important de paramètres, peuvent être utilisés pour indiquer la production d'un puits dans les modes de réalisation de la présente invention, en fonction du type de puits. Par exemple, la sortie de données d'un puits d'injection peut inclure des paramètres tels que le débit d'injection, la température de la vapeur, la pression au fond du puits et d'autres types de sortie de données. Les types de sortie de données ci-dessus et les autres types de sortie de données faisant l'objet de la présente discussion, sont parfois également appelés « sortie de puits ». [0020] On comprendra aisément que les sorties de puits 121, 122, 123 peuvent être modifiées en faisant varier les positions des vannes 111, 112, 113, 114, 115, 116. Par exemple, en diminuant la surface d'écoulement à travers la vanne 111, la production du réservoir 108 dans le puits 102 peut être réduite et en augmentant la surface d'écoulement à travers la vanne 112, la production à partir du réservoir 110 dans le puits 102 peut être augmentée. [0021] Cependant, étant donné que la production du réservoir 108 dans l'un des puits 102, 104, 106 influe sur la production du même réservoir 108 dans les autres puits, et la production du réservoir 110 dans l'un des puits 102, 104, 106 influe sur la production 6 du même réservoir 110 dans les autres puits, les sorties 121, 122, 123 des puits sont liées entre elles d'une manière très complexe. En outre, les taux de production de chacun des réservoirs 108, 110 doivent être maintenues dans les limites prescrites afin de ne pas endommager les réservoirs, tout en assurant un fonctionnement efficace et économique des puits 102, 104, 106. [0022] Toujours en référence à la figure 1, un système d'analyse et de contrôle de la production 140 permettant de prédire le comportement d'un réservoir est présenté avec un ensemble préconisé de modèles de géologie et de mécanique de production auxquels les principes optimisés de mise en correspondance de l'historique décrits ici peuvent être appliqués. Le système d'analyse et de contrôle de la production 140 comprend un dispositif généralement appelé ici processeur 142 et comprenant tout ordinateur, contrôleur ou appareil de traitement de données approprié disponible dans le commerce comportant un processeur. Un dispositif de mémoire 147 est couplé au processeur 142 ou accessible par celui-ci et contient un jeu d'instructions pour la mise en oeuvre du procédé et de l'appareil tels que décrits plus en détail ici. Le processeur 142 reçoit des informations d'entrée et/ou des commandes, par exemple, de tout dispositif d'entrée approprié 148. Le ou les dispositifs d'entrée 148 peuvent inclure un clavier, un pavé numérique, un dispositif de pointage ou similaire, incluant en outre une interface réseau ou une autre interface de communication destinée à recevoir des informations d'entrée à partir d'un ordinateur ou d'une base de données distant(e). De plus, le processeur 142 émet des signaux d'information et/ou des commandes de contrôle de l'équipement. Les signaux de sortie peuvent être émis vers un dispositif d'affichage 150 par l'intermédiaire des lignes de signal 144 pour être utilisés dans la génération d'un affichage des informations contenues dans les signaux de sortie. Les signaux de sortie peuvent également être émis vers un dispositif d'impression 152 par l'intermédiaire des lignes de signal 146. Les signaux d'information et/ou de contrôle peuvent également être émis par l'intermédiaire des lignes de signal 156 si nécessaire, par exemple vers un dispositif distant pour être utilisés dans le contrôle d'un ou de plusieurs paramètres de fonctionnement de la production, comme discuté en outre ici. [0023] Le processeur 142 est programmé pour exécuter des fonctions telles que décrites ici, à l'aide de techniques de programmation connues dans la technique. Dans un mode de réalisation, un support lisible par ordinateur est inclus, le support lisible par ordinateur ayant un programme informatique stocké sur celui-ci. Le programme informatique, lorsqu'il est exécuté par le processeur 142, aide à prédire les performances des réservoirs 108, 110 en effectuant, entre autres, une mise en correspondance de l'historique de la production provenant des réservoirs. À cette fin, le programme informatique comprend des instructions permettant de générer une série ou un « ensemble » de modèles de réservoir (pouvant en compter des centaines) à l'aide de 7 données géologiques représentant des propriétés pétrophysiques d'un réservoir souterrain, et d'acquérir des données de production correspondant à une instance d'assimilation initiale du réservoir souterrain. Le programme informatique comprend également des instructions permettant d'effectuer une transformation de partition normale sur l'ensemble de modèles de réservoir afin de transformer la distribution initiale de l'ensemble de modèles de réservoir en une distribution normale de l'ensemble de modèles de réservoir et pour effectuer une transformation de partition normale sur les données de production acquises pour transformer la distribution initiale des données de production acquises en une distribution normale des données de production acquises. Le programme informatique comprend en outre des instructions permettant de mettre à jour l'ensemble de modèles de réservoir généré sur la base des données de production acquises transformées à l'aide d'un processus EnKF. Le programme informatique comprend en outre des instructions pour reconvertir l'ensemble mis à jour généré de modèles de réservoir à la distribution initiale de l'ensemble, pour reconvertir les données de production acquises à la distribution initiale des données de production acquises, et pour prédire le comportement futur d'un réservoir sur la base de l'ensemble mis à jour. La programmation du programme informatique en vue de son exécution par le processeur 142 peut en outre être réalisée à l'aide de techniques de programmation connues pour mettre en oeuvre les modes de réalisation tels que décrits et discutés ici. De plus, l'opération de production peut être avantageusement optimisée en l'associant avec la connaissance des performances prédites du ou des réservoirs souterrains, comme discuté plus en détail ci-dessous. [0024] Dans un mode de réalisation préféré, les données géologiques comprennent au moins des données de perméabilité. Dans un autre mode de réalisation, les données géologiques peuvent en outre comprendre l'un quelconque des éléments suivants : données de diagraphie, données de lithologie, données de porosité, données de plasticité du schiste, etc. [0025] La figure 2 illustre un flux de travail 200 pouvant être exécuté par le système d'analyse et de contrôle de la production 140 décrit ci-dessus, selon des modes de réalisation de la présente invention. Le flux de travail 200 représente un procédé de prédiction des performances futures du réservoir, ou une partie de celle-ci, de mise en correspondance de l'historique multi-échelles sur la base de l'EnKF, qui peut être utilisé pour simuler ou modéliser un réservoir en 3D. Il est également prévu un axe de temps 202 qui désigne plusieurs instances de temps dans la simulation, y compris to 204, t1206, t2208, ti,210 et ta,, 211. [0026] Dans certains modes de réalisation, la simulation ou la modélisation d'un réservoir en 3D implique l'utilisation de la simulation gaussienne séquentielle, qui est un procédé de simulation géostatistique pour les propriétés continues, et la simulation séquentielle 8 d'indicateurs, qui est un procédé de simulation géostatistique pour les propriétés catégorielles. Ceci est décrit dans le flux de travail 200 à l'étape 212, où au moins deux réalisations (à savoir, des manifestations ou représentations du monde réel) de données de diagraphie de puits existantes sont générées et combinées pour créer un ensemble de modèles de réservoir. L'ensemble de modèles de réservoir définit les propriétés pétrophysiques du réservoir en 3D, telles que la perméabilité, et est souvent construit à l'aide d'un certain nombre de réalisations (par exemple, 100 réalisations) découlant de données de réservoir existantes et/ou d'un ensemble mis à jour de modèles de réservoir. [0027] Une fois qu'un ensemble de modèles de réservoir est généré, le système d'analyse et de contrôle de la production 140 utilise un processus sur la base de l'EnKF pour mettre à jour de manière continue et automatique l'ensemble de modèles de réservoir généré. Les mises à jour correspondent aux étapes temporelles le long de l'axe du temps 202. À chaque pas de temps, le système de traitement et de contrôle de la production 140 incorpore de manière sélective les nouveaux résultats de simulation d'écoulement et les données de production. En d'autres termes, lorsque la meilleure information nouvelle est déterminée, l'ensemble des modèles de réservoir est mis à jour avec cette information. Des types d'informations supplémentaires peuvent être évalués et ajoutés au modèle pour compléter les données de production. Ces données supplémentaires peuvent inclure, sans toutefois s'y limiter, des données géophysiques et des données géologiques. [0028] Toujours en référence à la figure 2, aux étapes 214a, 214b et 214c, le système d'analyse et de contrôle de la production 140 effectue des simulations d'écoulement multiphases pour des périodes temporelles correspondantes respectivement de to à t1, de t1 à t2 et de ti,1 à tn. Une simulation numérique d'écoulement multiphases pour diverses valeurs de saturation peut être réalisée dans ces étapes pour obtenir une production simulée de fluides à partir de la formation dans le temps et des prédictions de comportement d'écoulement, y compris la perméabilité absolue en fonction de la saturation. Les résultats de la simulation d'écoulement peuvent également être utilisés pour comprendre les détails de la dynamique d'écoulement multiphases à l'échelle des pores, ce qui peut fournir des informations utiles suggérant des approches sur la façon de modifier la courbe de perméabilité absolue par rapport à la saturation. [0029] Comme indiqué ci-dessus, pendant les opérations de production, les données sont gé- néralement collectées pour l'analyse et/ou le suivi des opérations. Aux étapes 218a, 218b et 218c, le système d'analyse et de contrôle de la production 140 permet d'obtenir des données de production du champ (par exemple, le champ pétrolifère 100) pour les instances temporelles correspondantes respectivement t1, t2 et tn. Ces données peuvent inclure, sans toutefois s'y limiter, des informations sur les formations souterraines, l'équipement et/ou d'autres données. 9 [0030] Aux étapes 216a, 216b et 216c, le système d'analyse et de contrôle de la production 140 assimile les résultats de la simulation d'écoulement (de 214a à 214c) et les données de production (de 218a à 218c) pour les instances temporelles correspondantes t1, t2 et tn en temps réel. Chacune des étapes 216a à 216c implique en outre des mises à jour sélectives de l'ensemble de modèles à l'aide d'au moins certaines des données de simulation d'écoulement et/ou de production collectées. Les résultats de traitement obtenus fournissent des informations quantitatives (sur la perméabilité de la formation, par exemple) pouvant être utilisées pour la mise en correspondance de l'historique du modèle géologique. Les incertitudes du modèle géologique sont prises en compte selon une approche probabiliste afin de réduire les incertitudes des prévisions de production des réservoirs. Les informations quantitatives résultantes sont ensuite utilisées par le système d'analyse et de contrôle de la production 140 à l'étape 220 pour effectuer une simulation d'écoulement pour au moins une période temporelle future (par exemple, de tn à ta,,) afin d'obtenir une prédiction de performances futures du réservoir. En mettant à jour un modèle géologique par l'intermédiaire d'un EnKF en utilisant simultanément les données de simulation d'écoulement informatiques (de 214a à 214c) et de production de pétrole (de 218a à 218c), les prédictions futures du comportement du réservoir deviennent plus précises. L'étape de mise à jour exécutée de 216a à 216c (décrite plus en détail ci-dessous) se fonde sur la matrice de covariance du système étudié. [0031] La figure 3 est un organigramme 300 pour la mise en correspondance automatique de l'historique d'un modèle de réservoir de pétrole à l'aide d'un EnKF réalisée par le système d'analyse et de contrôle de la production 140 de la figure 1, selon un mode de réalisation de la présente invention. La figure 4 est un organigramme 400 pour les mises à jour sélectives de l'ensemble réalisées par le système d'analyse et de contrôle de la production de la figure 1, selon un mode de réalisation de la présente invention. Avant de passer à la description des figures 3 et 4, il est à noter que les organigrammes sur ces figures montrent des exemples dans lesquels les étapes opérationnelles sont effectuées dans un ordre particulier, comme indiqué par les lignes reliant les blocs, mais les différentes étapes représentées dans le diagramme de la figure 4 peuvent être effectuées dans n'importe quel ordre, ou dans n'importe quelle combinaison ou sous-combinaison. Il convient de noter que dans certains modes de réalisation, certaines des étapes décrites ci-dessous peuvent être combinées en une seule étape. Dans certains modes de réalisation, une ou plusieurs étapes supplémentaires peuvent être effectuées. [0032] En se référant à la figure 3, le système d'analyse et de contrôle de la production 140 commence le diagramme d'écoulement décrit 300 à l'étape 302 en générant un ensemble de modèles de réservoir à l'aide de procédés de simulation géostatistiques gaussiens séquentiels. Comme indiqué ci-dessus, l'ensemble des modèles de réservoir est construit à l'aide de plusieurs réalisations à partir de données de réservoir existantes. Le système d'analyse et de contrôle de la production 140 utilise un EnKF pour mettre à jour en permanence l'ensemble de modèles de réservoir généré à chaque pas de temps en incorporant de manière sélective de nouveaux résultats de simulation d'écoulement et de données de production. [0033] À l'étape 304, le système d'analyse et de contrôle de la production 140 effectue une simulation d'écoulement correspondant à une première période temporelle (de to à t1). Les résultats de la simulation d'écoulement peuvent être utilisés pour comprendre le comportement d'écoulement et la production de fluides. Par exemple, une telle simulation d'écoulement peut aider à déterminer la perméabilité absolue. [0034] À l'étape 306, le système d'analyse et de contrôle de la production 140 permet d'obtenir des données de production correspondant à une première instance temporelle (t1). Comme indiqué ci-dessus, ces données de production peuvent inclure, sans toutefois s'y limiter, des informations concernant les formations souterraines, l'équipement et/ou d'autres données. [0035] Ensuite, à l'étape 308, le système d'analyse et de contrôle de la production 140 met à jour de manière sélective l'ensemble généré à l'aide d'au moins certaines des données de simulation d'écoulement et/ou de production collectées aux étapes 304 et 306. Dans un mode de réalisation, l'EnKF peut être utilisé à des fins de mise à jour, comme décrit plus en détail ci-dessous en liaison avec la figure 4. [0036] À l'étape 310, le système d'analyse et de contrôle de la production 140 détermine si davantage de données de production sont disponibles. En réponse à la détermination selon laquelle davantage de données de production sont disponibles (bloc de décision 310, branche « Oui »), les étapes 312 et 314 sont effectuées. À l'étape 312, le système d'analyse et de contrôle de la production 140 effectue une simulation d'écoulement correspondant à une période temporelle suivante (de t1 à t2). L'étape 314 implique l'obtention du prochain lot de données de production correspondant à l'instance temporelle suivante (par exemple, t2). Ensuite, le système d'analyse et de contrôle de la production 140 revient à l'étape 308 pour mettre à jour de manière sélective l'ensemble généré à nouveau avec au moins une partie des données nouvellement acquises. En réponse à la détermination selon laquelle il n'y a plus de données de production disponibles dans un lot en cours (bloc de décision 310, branche « Non »), le système d'analyse et de contrôle de la production 140 prédit les performances futures du réservoir (c'est-à-dire la production de fluides) à l'aide des informations du modèle EnKF (étape 316). [0037] L'équation conventionnelle pour l'étape de mise à jour de l'EnKF est fournie par l'équation suivante (1) : 11 [Math. 1] MuPd(tn)=Nr/g(tn)+K(tn)*(D(tn)-H(tn)*Mpng(tn)) ( ), où MuPd(ti,) est le modèle mis à jour, M°rig(ti,) est le modèle initial, K(ti,) est la matrice de pondération du gain de Kalman, D(ti,) est la matrice de données et H(ti,) est la matrice d'observation qui met en relation la matrice de données aux paramètres de modèle correspondants dans 1\erig(tn). Afin d'optimiser l'étape de mise à jour, des modes de réalisation de la présente invention proposent des étapes de calcul intermédiaires qui devraient être suivies par le système d'analyse et de contrôle de la production 140 pendant la procédure de mise en correspondance de l'historique. [0038] Comme mentionné, la figure 4 est un organigramme 400 pour les mises à jour sé- lectives de l'ensemble exécutées par le système d'analyse et de contrôle de la production 140 de la figure 1, selon un mode de réalisation de la présente invention. Il est à noter que, bien que plusieurs jeux de données soient utilisés dans le processus de mise en correspondance de l'historique de réservoirs de pétrole, les ensembles de données disponibles ne peuvent pas tous améliorer le processus de mise en correspondance de l'historique de plusieurs jeux de données. Les modes de réalisation décrits concernent un cadre d'apprentissage statistique capable de corréler des mesures de paramètres sur le terrain avec des paramètres de champ mis à jour. De plus, selon les modes de réalisation de la présente invention, il devrait y avoir un changement temporel dans le paramètre mesuré et il devrait y avoir des variations entre les réalisations pour ces ensembles de données particuliers à utiliser pour améliorer le modèle. En conséquence, à l'étape 402, le système d'analyse et de contrôle de la production 140 génère un coefficient de variation (CV) pour chaque paramètre à l'aide de l'équation suivante (2) : [Math. 2] CV(tn)=G (tr)1m(tn) (2) [0039] Le coefficient de variation représenté par l'équation (2) est une bonne mesure pour que le cadre divulgué filtre les données de production acquises en vue d'une étape de mise à jour de l'EnKF. Ainsi, à l'étape 404, le système d'analyse et de contrôle de la production 140 identifie tous les paramètres dont le coefficient de variation généré dépasse une valeur de seuil prédéfinie. [0040] Dans un mode de réalisation, l'EnKF est amélioré en s'assurant que les paramètres de champ mis à jour préservent la forme initiale de la distribution de données initiale. Les paramètres du champ de perméabilité peuvent être fortement asymétriques. Pour cette raison, le système d'analyse et de contrôle de la production 140 effectue éventuellement une NST (transformation de partition normale) sur les paramètres conservés 12 d'une réalisation de modèle de réservoir, à l'étape 406, avant l'étape de mise à jour décrite ci-dessous. La NST est réalisée en faisant correspondre les quantiles de la distribution normale initiale et de la distribution normale cible, comme indiqué dans l'équation (3): [Math. 3] s(tn)=G [F(k(tn))] (3) où k(ti,) est une propriété, telle que la perméabilité, sur laquelle la procédure NST est effectuée ; et s(ti,) est la valeur de la partition normale. Cette étape 406 garantit que la représentativité géologique et pétrophysique du champ mis à jour (par exemple, la perméabilité) est toujours vraie. [0041] En général, les distributions gaussiennes multivariées peuvent être définies en termes de moyenne (p), qui est un vecteur a p x 1, et de sa matrice de covariance inversible de taille p x p. La matrice de covariance peut contenir des valeurs parasites qui contaminent le calcul des valeurs du paramètre (par exemple, la perméabilité) mises à jour. Ces valeurs de paramètres parasites peuvent être présentes en raison de la manière dont les valeurs de la matrice de covariance sont stockées et propagées dans le temps, c'est-à-dire à travers les réalisations de l'ensemble. Lorsque le nombre de réalisations n'est pas suffisant pour calculer des entrées stables dans la matrice de covariance, les pondérations de Kalman (K(ti,)) peuvent affecter de manière significative la structure du champ de perméabilité, entraînant l'instabilité de la matrice (à savoir, des erreurs à amplifier). Pour éviter cela, le système de contrôle et d'analyse de la production 140 applique éventuellement une fonction de pondération aux mises à jour de l'EnKF à l'étape 408. Plus précisément, à l'étape 408, le système d'analyse et de contrôle de la production 140 applique des pondérations supplémentaires w (comme le montre l'équation 4) à l'équation classique pour l'étape de mise à jour de l'EnKF (représentée par l'équation (1) ci-dessus). Ces pondérations w sont appliquées pour atténuer l'effet des valeurs de covariance parasites pour les emplacements éloignés des puits dans l'amplitude de la plage de corrélation des paramètres du champ de perméabilité étudiés. Le produit Hadamard (multiplication par entrée) est effectué à l'étape 404, comme indiqué dans l'équation (4): [Math. 4] mupd(tn),_ M° g(tn")+w-K(tn)*(D(tn)-H (tnyeMc>ng(tn)) (4) Ces pondérations supplémentaires w sont calculées comme indiqué dans l'équation (5) ci-dessous et reposent sur la fonction de distance b(i,j). Les valeurs de la fonction de distance sont calculées selon l'équation (6) : 13 [Math. 5] w(i, j)=(1.0 b") )u i=1 " Nx j=1 Ny srein(b, j) [Math. 6] (6) où i et j sont les indices des blocs de grille réguliers dans les directions X et Y, respectivement ; N, et Ny sont les blocs de grille dans les mêmes directions respectives ; w est un indice de puits ; et x et y sont des coordonnées. Différents points du bloc de grille peuvent être pondérés en fonction de leur distance par rapport au puits. Les valeurs attribuées aux emplacements des puits sont 1.0 et diminuent jusqu'à 0.0 à mesure que la distance du puits le plus proche augmente. [0042] L'étape de mise à jour de l'EnKF d'un modèle aussi complexe peut nécessiter beaucoup de calcul. De plus, il peut être pratiquement impossible de stocker toutes les valeurs de covariance entre toutes les combinaisons de valeurs de variables modélisées dans le système modélisé. À cet effet, selon certains modes de réalisation de la présente invention, le système d'analyse et de contrôle de la production 140 met à jour facultativement seulement une partie du modèle représentant une pluralité d'emplacements adjacents aux puits à l'aide d'une fonction de retenue du bloc de grille à l'étape 410. La fonction de retenue du bloc de grille p est appliquée selon l'équation (7) [Math. 7] MUPd(t1) =Mang(tn)+ cpow,K(t-1)*(D(tn)-H(tn) M°ng(tn)) (7) Les valeurs de la fonction de retenue du bloc de grille sont calculées selon l'équation (8) . [Math. 8] oxi > corn res- ho:id (o(1, j)