INPI-France/Brevets-Francais-2024-Chunked huggingface dataset:
En outre, l’invention concerne un produit programme d'ordinateur téléchargeable depuis un réseau de communication et/ou enregistré sur un support lisible par ordinateur et/ou exécutable par un processeur, comprenant des instructions de code de programme pour la mise en œuvre du procédé mis en œuvre par ordinateur pour simuler des écoulements d'un fluide dans une formation souterraine comportant un réseau de fractures tel que décrit ci-dessus, lorsque ledit programme est exécuté sur un ordinateur.
L’invention concerne en outre un procédé pour exploiter un fluide d’une formation souterraine comportant un réseau de fractures, dans lequel on met en œuvre le procédé mis en œuvre par ordinateur pour simuler des écoulements d'un fluide dans une formation souterraine comportant un réseau de fractures tel que décrit ci-dessus, et dans lequel, à partir au moins de ladite simulation desdits écoulements dans ladite formation souterraine, on détermine un schéma d'exploitation dudit fluide comprenant au moins une implantation d'au moins un puits injecteur et/ou d'au moins un puits producteur, et on exploite ledit fluide de ladite formation souterraine au moins en forant lesdits puits de ladite implantation et en les équipant d'infrastructures d'exploitation.
D'autres caractéristiques et avantages du procédé selon l'invention, apparaîtront à la lecture de la description ci-après d'exemples non limitatifs de réalisations, en se référant aux figures annexées et décrites ci-après.
Liste des figures [Fig 1] La illustre un exemple de formation souterraine présentant un réseau de fractures (à gauche) et un modèle double porosité selon l’art antérieur équivalent (à droite).
[Fig 2] La illustre de manière schématique un exemple de bloc matriciel, avec les flux d’écoulement dans les fractures délimitant ce bloc (à gauche), ainsi que les températures et les échanges thermiques par conduction dans les factures de ce bloc (à droite).
[Fig 3] La présente une section à profondeur constante de réseau de fractures dans un exemple de réservoir fracturé.
[Fig 4] La compare l’évolution dans le temps de la température de l'eau produite à un puits producteur simulée par un simulateur d’écoulement implémentant un modèle de porosité selon l’art antérieur, un simulateur d’écoulement implémentant un modèle de porosité selon l’invention, et un simulateur utilisant un modèle de référence (TREF).
[Fig 5] La représente les variations de température de l’eau dans les directions X et Y, obtenues au moyen de la modélisation de référence, après 1000 jours.
[Fig 6] La représente les variations de pression de l’eau dans les directions X et Y, obtenues au moyen de la modélisation de référence après 1000 jours.
[Fig 7] La représente les variations de température T de l’eau dans les directions X et Y déterminées au moyen d’un modèle de porosité selon l’art antérieur dans le milieu fractures, après 1000 jours.
[Fig 8] La représente les variations de température de l’eau dans les directions X et Y déterminées au moyen d’un modèle de porosité selon l’invention, dans le milieu X-fractures (à gauche) et dans le milieu Y-fractures (à droite), après 1000 jours.
La pluralité de sources de données peut également comprendre une base de données d’événements de transport opérationnelle 614 qui comprend des informations obtenues pendant le fonctionnement du système de véhicule et d’autres systèmes de véhicule dans le réseau de transport. Les systèmes de véhicule peuvent échanger des informations à l’aide d’échanges de données EDI. La base de données d’événements de transport opérationnelle peut comprendre des informations obtenues pendant le fonctionnement, par exemple en temps réel, qui comprennent un ou plusieurs éléments parmi des changements de lettre de voiture ou des événements de trajet de système de véhicule, par exemple des départs depuis des points d’origine et des arrivées à des emplacements.
Les sources de données peuvent également comprendre des données de base de référence de transport 616 qui comprennent des données concernant le réseau de transport. Les données peuvent comprendre des informations concernant les longueurs de divers itinéraires depuis les origines jusqu’aux destinations et/ou des itinéraires individuels (segments) au sein du réseau de transport. Les sources de données peuvent également comprendre des données d’itinéraire 618 qui comprennent des informations sur les conditions des divers itinéraires, par exemple les données d’itinéraire peuvent comprendre des données de voie provenant de la Federal Railroad Administration.
Le module d’historique d’intégration de données peut comprendre un sous-module de synonymes et d’abréviations 622 pour identifier et/ou attribuer des synonymes et/ou des abréviations aux données provenant des sources de données. Les données provenant des sources de données peuvent être intégrées dans un sous-module d’historique de temps d’arrêt et de transit 624. Les informations contenues dans le sous-module d’historique de temps d’arrêt et de transit peuvent comprendre des informations qui représentent les temps d’arrêt et de transit des systèmes de véhicule dans le réseau de transport sur des itinéraires individuels (segments) et des itinéraires dans le réseau de transport des origines aux destinations.
Les données intégrées peuvent être fournies à un sous-module de distance des segments de transport 626 qui comprend des informations sur les distances de chaque itinéraire (segment) du réseau de transport. Les données intégrées peuvent être fournies au module d’historique d’ingénierie de caractéristiques qui comprend un sous-module de nettoyage de données 631, un sous-module d’attributs catégoriels 632, un sous-module de transformation de données personnalisé, un sous-module de mise à l’échelle des données 634, un sous-module de prévision de séries temporelles 635 et un sous-module de regroupement de vitesse et de trafic 636. Le sous-module de regroupement de vitesse et de trafic 636 peut également recevoir les informations de distance des segments de transport provenant du sous-module de distance des segments de transport du module d’historique d’intégration de données.
Les sous-modules du module d’historique d’ingénierie de caractéristiques effectuent une analyse de la qualité des données statistiques, la transformation des données, la normalisation des données et la mise à l’échelle des données des données de trajet de transport. L’analyse des données statistiques, la transformation des données, la normalisation des données et la mise à l’échelle des données des données de trajet de transport fournissent un éventail de fonctionnalités, y compris un ou plusieurs éléments parmi la visualisation des données de transport SIG, la corrélation et les histogrammes, les explorations et les expérimentations d’attributs de données, la détection de données invalides, la modélisation aberrante des données, le remplacement des données manquantes, la gestion du texte et des attributs catégoriels ou la transformation des données et le traitement de la normalisation.
L’analyse de la qualité des données statistiques, la transformation des données, la normalisation des données et la mise à l’échelle des données des données de trajet de transport sont fournies à un sous-module d’ingénierie de caractéristiques 637 qui analyse une pluralité d’attributs de trajet. Les données de contexte de trajet peuvent comprendre plusieurs attributs de données provenant des bases de données EDI historiques ainsi que des groupes dérivés liés au trafic/à la vitesse/à la distance. Chaque attribut peut être d’un type différent et à une échelle différente. Le système note tous les attributs en fonction de leur importance et de leur corrélation avec l’ETA. Le sous-module d’ingénierie de caractéristiques peut exclure certains attributs de données qui ne contribuent pas à la détermination de l’ETA.
Le module de formation d’apprentissage automatique comprend un sous-module de formation d’apprentissage automatique 641, un sous-module d’évaluation et de validation croisée de modèle 642, un sous-module de réglage fin de modèle 643, un sous-module de sélection du meilleur modèle et d’estimation d’erreur 644, un sous-module de prédiction de modèle 645 et un sous-module d’ensemble de données ETA 646. Le système utilise des algorithmes de classification d’apprentissage automatique pour générer les caractéristiques de données d’apprentissage automatique. Les sous-modules de classification d’apprentissage automatique récupèrent les données de trafic de transport à partir de la ou des base(s) de données historiques et génèrent des groupes de données liées au trafic. Les groupes de données sont insérés dans un espace matriciel à haute dimension d’itinéraire de transport de sorte que chaque segment d’itinéraire de transport a le groupe de flux de trafic le plus actuel. Les algorithmes d’apprentissage automatique de prédiction de l’ETA reçoivent les groupes de trajet de segment de transport du sous-module de classification et utilisent les trajets d’itinéraire les plus récents pour sélectionner le modèle de régression d’apprentissage automatique le plus précis.
Le sous-module d’évaluation et de validation croisée de l’apprentissage automatique comprend une liste de modèles d’apprentissage automatique présélectionnés et testés. Les modèles d’apprentissage automatique sont réglés finement à l’aide de techniques de recherche par grille et de recherche aléatoire. Le réglage fin génère des hyperparamètres en explorant différentes combinaisons des caractéristiques de système. Pour tester et valider les modèles de prédiction de l’ETA, le système utilise des techniques de validation croisée. La validation de modèle de prédiction de l’ETA est effectuée chaque fois que le modèle d’apprentissage automatique est recyclé.
Le système surveille les performances du modèle de prédiction de l’ETA et recycle automatiquement le modèle de prédiction de l’ETA. Le système comprend un code de surveillance de modèle d’apprentissage automatique pour vérifier les performances du modèle d’apprentissage automatique à intervalles réguliers et génère des alertes lorsque les performances du modèle chutent. L’évaluation du modèle d’apprentissage automatique comprend l’échantillonnage des prédictions de l’ETA fournies par le système et leur évaluation.
En se référant à la , un système 700 comprend un module d’événements de trajet 710, un module d’intégration de données en ligne 720, un module d’ingénierie de caractéristique de prédicteur 730 et un module de prédiction d’apprentissage automatique 740. Le module d’événements de trajet comprend un sous-module de changements de données de référence d’itinéraire actuel 712 qui comprend des changements de données de référence des itinéraires du réseau de transport qui se produisent pendant le fonctionnement d’un système de véhicule dans le réseau de transport. Le module d’événements de trajet comprend également les sous-modules d’extraits quotidiens 714-1 à 714-N qui comprennent des données d’événements de trajet qui se produisent quotidiennement dans le réseau de transport. Le module d’événements de trajet comprend également un sous-module d’événements de transport actuels 718 qui comprend des événements de transport actuels qui se produisent pendant le fonctionnement d’un système de véhicule.
Le module d’intégration de données en ligne comprend un sous-module de correspondance 722 qui reçoit les données du module d’événements de trajet et fait correspondre les données aux segments de transport du réseau de transport. Un sous-module de temps de transit et d’arrêt 724 calcule un temps de transit et d’arrêt d’événement le plus récent du système de véhicule. Un sous-module de comparaison 726 compare le temps de transit et d’arrêt à une valeur ETA pour le segment de transport que le système de véhicule parcourt actuellement. Les données intégrées sont ajoutées à une base de données ETA historique 728.
L’ETA prédite est fournie au module d’ingénierie de caractéristiques de prédicteur qui comprend un sous-module de nettoyage de données 732 qui supprime les données aberrantes. Les données nettoyées sont fournies à une base de données de qualité de données 739. Un sous-module de transformation 734 transforme des attributs catégoriels des données, un sous-module de mise à l’échelle 736 met à l’échelle les données, et un sous-module de transformation personnalisé 738 transforme les données selon les spécifications personnalisées du système de véhicule.
Le module de prédiction d’apprentissage automatique reçoit les données personnalisées dans un sous-module de prédiction de modèle ETA 742. Le modèle ETA est réglé finement par un sous-module de réglage fin 744, le meilleur modèle est sélectionné et une erreur est estimée par un sous-module de sélection du meilleur modèle et d’estimation d’erreur 746, et le modèle sélectionné est évalué et contre-validé par un sous-module d’évaluation et de validation croisée 748, de manière semblable à celle décrite ci-dessus. Le modèle sélectionné est stocké dans une base de données en ligne 749, par exemple dans la station de répartition centrale.
En se référant à la , un procédé 800 de détermination d’une ETA d’un système de véhicule comprend l’obtention d’un événement de transport et d’une heure d’événement de transport d’un système de véhicule à un emplacement actuel du système de véhicule sur un itinéraire d’une origine à une destination 801. Le procédé comprend en outre la détermination de conditions d’événement de transport sur la base de données de transport historiques 820 et la prédiction, par des procédés d’optimisation mathématique, d’itinéraires de transport optimaux sur la base d’un ou de plusieurs éléments parmi des itinéraires de transport historiques, des itinéraires contractuels, des intersections contractuelles et des données de base de station 830. Le procédé comprend en outre le regroupement à partir des données de transport historiques, par un procédé de classification d’apprentissage automatique, des groupes de données d’événement de transport 840 et la mise en correspondance à l’emplacement actuel, par un modèle d’apprentissage automatique, des groupes de données d’événement de transport à des groupes de données de transport historiques 850. Le procédé comprend en outre la prédiction, par le modèle d’apprentissage automatique, d’une heure d’arrivée estimée (ETA) du système de véhicule à la destination 860.
Un procédé peut comprendre l’obtention d’un événement de transport et d’une heure d’événement de transport d’un système de véhicule à un emplacement actuel du système de véhicule sur un itinéraire d’une origine à une destination et la détermination des conditions d’événement de transport sur la base de données de transport historiques. Le procédé peut en outre comprendre la prédiction, par des procédés d’optimisation mathématique, d’itinéraires de transport optimaux sur la base d’un ou de plusieurs éléments parmi des itinéraires de transport historiques, des itinéraires contractuels, des intersections contractuelles et des données de base de station et le regroupement. Le procédé peut en outre comprendre le regroupement des groupes de données d’événement de transport à partir des données de transport historiques à l’aide d’un procédé de classification d’apprentissage automatique et la mise en correspondance des groupes de données d’événement de transport à des groupes de transport historiques à l’emplacement actuel. Le procédé peut en outre comprendre la prédiction d’une heure d’arrivée estimée du système de véhicule à la destination à l’aide d’un modèle d’apprentissage automatique.
Éventuellement, l’événement de transport peut comprendre un ou plusieurs attributs d’événement de transport et un ou plusieurs attributs d’expédition. Éventuellement, les un ou plusieurs attributs d’événement de transport peuvent comprendre un ou plusieurs éléments parmi le trafic d’autres systèmes de véhicule sur l’itinéraire, le trafic d’autres systèmes de véhicule à une ou plusieurs parmi l’origine et la destination, une distance du système de véhicule à partir d’une ou de plusieurs parmi l’origine ou la destination, un emplacement du système de véhicule, une vitesse du système de véhicule et les conditions météorologiques. Éventuellement, les un ou plusieurs attributs d’expédition peuvent comprendre un ou plusieurs éléments parmi une lettre de voiture et un changement de lettre de voiture.
[Fig 9] La représente les variations de pression de l’eau dans les directions X et Y déterminées au moyen d’un modèle de porosité selon l’invention, dans le milieu X-fractures (à gauche) et dans le milieu Y-fractures (à droite), après 1000 jours.
Selon un premier aspect, l’invention concerne un procédé pour simuler des écoulements d'un fluide dans une formation souterraine comportant un réseau de fractures.
Le fluide contenu dans le réservoir géologique étudié peut être essentiellement aqueux (notamment de l’eau), ou bien comporter une phase huile et/ou une phase gazeuse et/ou une phase aqueuse, et éventuellement comprendre un polymère ou un tensio-actif.
La formation souterraine étudiée peut être un réservoir géologique du sous-sol, en l’espèce fracturé, par exemple destinée à une exploitation géothermique.
Selon un deuxième aspect, l'invention concerne un procédé pour exploiter un fluide contenu dans une formation souterraine comportant un réseau de fractures, au moyen d'un procédé pour simuler les écoulements d'un fluide selon le premier aspect de l'invention.
Il est bien clair que le procédé de simulation selon le premier aspect de l’invention est exécuté en vue de fournir des résultats de simulation permettant une exploitation du fluide de la formation souterraine comportant le réseau de fractures selon le deuxième aspect de l’invention, par exemple non limitatifs dans un procédé de géothermie ou dans un procédé de récupération des hydrocarbures.
La présente invention requiert de disposer :
- de mesures de propriétés relatives à la formation souterraine étudiée : il s'agit d'une part de mesures de propriétés pétrophysiques, réalisées in situ ou bien en laboratoire, telles que des mesures de la porosité, la perméabilité, la lithologie (c’est-à-dire le type de roche), la perméabilité relative ou encore la pression capillaire. Ces mesures peuvent avoir été obtenues par exemple par analyse en laboratoire de carottes prélevées in situ, ou bien via des diagraphies réalisées dans des puits traversant la formation souterraine étudiée, ou encore par des campagnes d’acquisition sismique. Il s'agit d'autre part de mesures des propriétés des fluides s'écoulant dans la formation souterraine étudiée, telles que des mesures de débits d’huile, de débits d’eau, de pression ou encore de saturation. Ces mesures peuvent avoir été obtenues par exemple par des mises en production du fluide en certains puits traversant la formation souterraine étudiée, au cours de tests de puits ou encore de tests d’interférence. De manière générale, il s'agit de mesures de propriétés bien connues par le spécialiste en simulation d'écoulement dans une formation souterraine ;
- d’une représentation maillée représentative de la formation souterraine étudiée, appelée aussi modèle de réservoir dans le domaine pétrolier : il s’agit d’une sorte de maquette du sous-sol construite dans le but de décrire aussi précisément que possible la structure, les propriétés pétrophysiques et les propriétés des fluides de la formation souterraine étudiée. Cette maquette est généralement représentée sur un ordinateur, et consiste en un maillage ou grille, chacune des mailles de cette grille comportant une ou plusieurs valeurs de propriétés relatives au réservoir étudié (telles que porosité, perméabilité, saturation, faciès géologique, pression etc.). Un modèle de réservoir se doit de vérifier autant que possible les propriétés collectées sur le terrain : les données de diagraphie mesurées le long des puits, les mesures réalisées sur des échantillons de roche prélevés par exemple par carottage, les données déduites de campagnes d’acquisition sismique, les données de production comme les débits d’huile, d’eau, les variations de pression etc. Le spécialiste en simulation de réservoir a pleine connaissance de méthodes pour construire une telle représentation maillée d'un réservoir géologique. A noter que le modèle de réservoir peut se confondre avec le modèle géologique lorsque la puissance informatique est suffisante pour permettre des calculs numériques de simulation d’écoulement sur une grille à mailles fines. Dans les autres cas, le spécialiste pourra avoir recours à une technique d’« upscaling » (mise à l’échelle) afin de passer d’un modèle aux mailles fines (le modèle géologique) à un modèle aux mailles plus grossières (le modèle de réservoir). Cette étape d’upscaling peut être réalisée par exemple à l’aide du logiciel CobraFlow TM (IFP Energies nouvelles, France). Selon une mise en œuvre de l'invention, la représentation maillée du réservoir géologique étudié comporte au moins une valeur de saturation, une valeur de pression, une température, une composition du mélange fluide, une perméabilité, une porosité, une pression capillaire, une perméabilité relative et une taille de pores dans chacune de ses mailles.
- d’un simulateur d’écoulement selon l'invention : un simulateur d’écoulement est un programme numérique, exécuté sur un ordinateur, qui est utilisé pour simuler l’écoulement d’un fluide dans un milieu poreux. La simulation d’écoulement, dite aussi simulation de réservoir dans le milieu pétrolier, permet notamment de prédire numériquement les déplacements au cours du temps d’un fluide présent et/ou injecté dans une formation souterraine, et en particulier la quantité de fluide produite à un puits producteur (vers lequel le fluide va se déplacer par gradient de pression, et duquel il va pouvoir être extrait). Le simulateur d’écoulement selon l'invention, qui implémente notamment un modèle de porosité selon l’invention, sera décrit de manière détaillée dans l'étape 4 ci-dessous.
Selon une mise en œuvre de l’invention, le procédé selon l’invention comporte au moins les étapes suivantes :
Caractérisation du réseau de fractures Construction d’un modèle de porosité Détermination de paramètres d’écoulement Simulation des écoulements Exploitation du fluide de la formation souterraine
Selon une mise en œuvre de l’invention, le procédé selon le premier aspect de l’invention comporte au moins les étapes 2) à 4). Selon une mise en œuvre de l’invention, le procédé selon le deuxième aspect de l’invention comporte au moins les étapes 2) à 5). L’étape 1) peut être réalisée une unique fois, pour la formation souterraine considérée, préalablement à l’application des étapes 2) à 4) (et le cas échant des étapes 2) à 5)) qui peuvent être répétées sans répétition de l’étape 1).
1) Caractérisation du réseau de fractures Au cours de cette étape, il s’agit caractériser le réseau de fractures de la formation souterraine étudiée, à partir des mesures de propriétés relatives à la formation. Cette étape peut avantageusement avoir été réalisée au préalable, et une unique fois, avant la mise en œuvre au moins des étapes 2 à 4 ci-dessous.
1.1) Détermination de paramètres statistiques Au cours de cette sous-étape, il s’agit de déterminer des paramètres statistiques (connus sous l’acronyme PSF) tels que l’orientation des fractures ou la densité de fractures, permettant de caractériser le réseau de fractures de la formation souterraine étudiée. Cette sous-étape requiert des mesures de propriétés relatives à la formation, permettant une caractérisation directe ou indirecte de la fracturation. Des informations sur la fracturation d’une formation souterraine peuvent être obtenues via des :
carottes, extraites de la formation étudiée, et à partir desquelles une étude statistique des fractures intersectées peut être effectuée ; et/ou affleurements, qui présentent l'avantage de fournir une vision à grande échelle du réseau de fractures ; et/ou images sismiques, permettant d'identifier de grands événements géologiques et la géométrie des différentes structures de la formation.
Éventuellement, les un ou plusieurs processeurs peuvent en outre être configurés pour générer à partir des groupes de données d’événement de transport une pluralité de modèles de régression configurés pour prédire l’ETA.