(57)【要約】  相平衡計算のための機械学習に基づく代理モデルの学習に関連する技術が開示される。一の実施において、貯留層の１つ又は複数の領域のそれぞれの状態方程式（ＥＯＳ）が、貯留層の１つ又は複数の領域から取得されたダウンホール流体の試料に対してなされる１つ又は複数の圧力、体積、又は温度（ＰＶＴ）の試験の結果に基づいて特定される。ダウンホール流体の試料の組成は、貯留層の１つ又は複数の領域の間の補間に基づいて特定され、空間的にマッピングされる。特定されたＥＯＳを用いて、ダウンホール流体の空間的にマッピングされた組成に対して１つ又は複数のＰＶＴの試験がシミュレーションされ、貯留層の組成データベースが作成される。組成データベースを用いて１つ又は複数の機械学習アルゴリズムが学習され、学習された１つ又は複数の機械学習アルゴリズムを用いて、相安定性を予測し、多成分系貯留層シミュレーションのためのフラッシュ計算を実行する。
2021512241.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
コンピュータにより実施される方法であって、
貯留層の１つ又は複数の領域から取得されるダウンホール流体の試料に対して行われる１つ又は複数の圧力、体積、又は温度（ＰＶＴ）の試験の結果に基づいて、前記貯留層の１つ又は複数の領域のそれぞれに対する状態方程式（ＥＯＳ）を特定するステップと；
前記ダウンホール流体の前記試料の組成を特定するステップと；
前記貯留層の前記１つ又は複数の領域の間の補間に基づいて、前記ダウンホール流体の前記試料の前記特定された組成を空間的にマッピングするステップと；
前記貯留層の組成データベースを作成するために、前記特定されたＥＯＳを用いて、前記ダウンホール流体の前記空間的にマッピングされた組成に対して１つ又は複数のＰＶＴの試験をシミュレーションするステップと；
前記組成データベースを用いて、１つ又は複数の機械学習アルゴリズムを学習するステップと；
前記学習された１つ又は複数の機械学習アルゴリズムを用いて、相安定性を予測し、多成分系貯留層シミュレーションのためのフラッシュ計算を実行するステップと；を備える、
コンピュータにより実施される方法。
【請求項２】
前記１つ又は複数のＰＶＴの試験は、ディファレンシャル放散試験、一定質量膨張試験、一定気体減少試験、スウェリング試験、又は流体密度測定のうちの少なくとも１つを備える、
請求項１に記載のコンピュータにより実施される方法。
【請求項３】
前記ＥＯＳを特定するステップは、前記ＰＶＴの試験からのデータを回帰させることによって、前記ダウンホール流体の１つ又は複数の疑似成分が有する臨界特性を特定するステップを備える、
請求項１に記載のコンピュータにより実施される方法。
【請求項４】
前記臨界特性は、臨界温度、臨界圧力、又は偏心因子の少なくとも１つを備え、前記偏心因子は、前記ダウンホール流体の対応領域の空間座標に基づいて特定される、
請求項３に記載のコンピュータにより実施される方法。
【請求項５】
前記偏心因子は、複数の重質疑似成分又は複数の重質成分の分布を表すパラメータに対して特定され、各重質疑似成分の炭素数は１０以上である、
請求項４に記載のコンピュータにより実施される方法。
【請求項６】
臨界特性を特定するステップは、人工ニューラルネットワーク又は最小二乗サポートベクタマシンアルゴリズムの少なくとも一方を用いて前記偏心因子を特定するステップをさらに備える、
請求項４に記載のコンピュータにより実施される方法。
【請求項７】
前記特定された組成と、前記１つ又は複数のＰＶＴの試験をシミュレーションすることによって生成された組成とを、前記組成データベースに格納するステップをさらに備える、
請求項１に記載のコンピュータにより実施される方法。
【請求項８】
前記補間は、逆距離加重法を用いて一定の深さの表面に沿って前記１つ又は複数の領域の間で実行される、
請求項１に記載のコンピュータにより実施される方法。
【請求項９】
前記ダウンホール流体の前記特定された組成を空間的にマッピングするステップは、対応する領域の深さと全体の組成が既知である前記貯留層の異なる領域の深さとの間の化学ポテンシャルが等しいことを用いて組成を計算するステップを備える、
請求項８に記載のコンピュータにより実施される方法。
【請求項１０】
前記貯留層の前記１つ又は複数の領域のそれぞれに対して疑似成分データベースを作成するステップであって、前記疑似成分データベースはＰＶＴ特性の予測及び分析に用いられる、ステップをさらに備える、
請求項１に記載のコンピュータにより実施される方法。
【請求項１１】
所定の操作を実行するためにコンピュータシステムによって実行可能な１つ又は複数の命令を格納する非一時的なコンピュータ読取可能媒体であって、前記所定の操作は、
貯留層の１つ又は複数の領域から取得されるダウンホール流体の試料に対して行われる１つ又は複数の圧力、体積、又は温度（ＰＶＴ）の試験の結果に基づいて、前記貯留層の１つ又は複数の領域のそれぞれに対する状態方程式（ＥＯＳ）を特定する操作と；
前記ダウンホール流体の前記試料の組成を特定する操作と；
前記貯留層の前記１つ又は複数の領域の間の補間に基づいて、前記ダウンホール流体の前記試料の前記特定された組成を空間的にマッピングする操作と；
前記特定されたＥＯＳを用いて、前記ダウンホール流体の前記空間的にマッピングされた組成に対して１つ又は複数のＰＶＴの試験をシミュレーションすることによって、前記貯留層の組成データベースを作成する操作と；
前記組成データベースを用いて、１つ又は複数の機械学習アルゴリズムを学習する操作と；
前記学習された１つ又は複数の機械学習アルゴリズムを用いて、相安定性を予測し、多成分系貯留層シミュレーションのためのフラッシュ計算を実行する操作と；を備える、
非一時的なコンピュータ読取可能媒体。
【請求項１２】
前記１つ又は複数のＰＶＴの試験は、ディファレンシャル放散試験、一定質量膨張試験、一定気体減少試験、スウェリング試験、又は流体密度測定のうちの少なくとも１つを備える、
請求項１１に記載の非一時的なコンピュータ読取可能媒体。
【請求項１３】
前記ＥＯＳを特定する操作は、前記ＰＶＴの試験からのデータを回帰させることによって、前記ダウンホール流体の１つ又は複数の疑似成分が有する臨界特性を特定する操作を備える、
請求項１１に記載の非一時的なコンピュータ読取可能媒体。
【請求項１４】
前記臨界特性は、臨界温度、臨界圧力、又は偏心因子のうちの少なくとも１つを備え、前記偏心因子は、前記ダウンホール流体の対応する領域の空間座標に基づいて特定される、
請求項１３に記載の非一時的なコンピュータ読取可能媒体。
【請求項１５】
前記所定の操作は、前記特定された組成、及び前記１つ又は複数のＰＶＴの試験をシミュレーションすることによって生成された組成を、前記組成データベースに格納する操作をさらに備える、
請求項１１に記載の非一時的なコンピュータ読取可能媒体。
【請求項１６】
コンピュータにより実施されるシステムであって、
１つ又は複数のコンピュータと；
前記１つ又は複数のコンピュータと相互作動可能に接続され、前記１つ又は複数のコンピュータで実行されると所定の操作を実行する命令を格納する有形の非一時的な機械読取可能媒体を有する１つ又は複数のコンピュータメモリデバイスであって、前記所定の操作は、
貯留層の１つ又は複数の領域から取得されるダウンホール流体の試料に対して行われる１つ又は複数の圧力、体積、又は温度（ＰＶＴ）の試験の結果に基づいて、前記貯留層の１つ又は複数の領域のそれぞれに対する状態方程式（ＥＯＳ）を特定する操作と；
前記ダウンホール流体の前記試料の組成を特定する操作と；
前記貯留層の前記１つ又は複数の領域の間の補間に基づいて、前記ダウンホール流体の前記試料の前記特定された組成を空間的にマッピングする操作と；
前記貯留層の組成データベースを作成するために前記特定されたＥＯＳを用いて、前記ダウンホール流体の前記空間的にマッピングされた組成に対して１つ又は複数のＰＶＴの試験をシミュレーションする操作と；
前記組成データベースを用いて、１つ又は複数の機械学習アルゴリズムを学習する操作と；
前記学習された１つ又は複数の機械学習アルゴリズムを用いて、相安定性を予測し、多成分系貯留層シミュレーションのためのフラッシュ計算を実行する操作と；を備える、前記１つ又は複数のコンピュータメモリデバイスと；を備える、
コンピュータにより実施されるシステム。
【請求項１７】
前記１つ又は複数のＰＶＴの試験は、ディファレンシャル放散試験、一定質量膨張試験、一定気体減少試験、スウェリング試験、又は流体密度測定のうちの少なくとも１つを備える、
請求項１６に記載のコンピュータにより実施されるシステム。
【請求項１８】
前記ＥＯＳを特定する操作は、前記ＰＶＴの試験からのデータを回帰させることによって、前記ダウンホール流体の１つ又は複数の疑似成分が有する臨界特性を特定する操作を備える、
請求項１６に記載のコンピュータにより実施されるシステム。
【請求項１９】
前記臨界特性は、臨界温度、臨界圧力、又は偏心因子の少なくとも１つを備え、前記偏心因子は、前記ダウンホール流体の対応する領域の空間座標に基づいて特定される、
請求項１８に記載のコンピュータにより実施されるシステム。
【請求項２０】
前記所定の操作は、前記特定された組成、及び前記１つ又は複数のＰＶＴの試験をシミュレーションすることによって生成された組成を、前記組成データベースに格納する操作をさらに備える、
請求項１６に記載のコンピュータにより実施されるシステム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本願は、２０１８年１月２５日に出願された米国特許出願第１５／８７９，７９３号の優先権を主張し、その全内容は参照により本明細書に組み入れられる。
【０００２】
本開示は、多成分系貯留層シミュレーション（ｃｏｍｐｏｓｉｔｉｏｎａｌ  ｒｅｓｅｒｖｏｉｒ  ｓｉｍｕｌａｔｉｏｎ）に関し、より詳細には、相挙動（ｐｈａｓｅ  ｂｅｈａｖｉｏｒ）計算に関する。
【背景技術】
【０００３】
熱力学計算は、多成分系貯留層シミュレーションで用いられることが多い。この計算は、炭化水素相の安定性分析を行うことができ、この安定性分析によって炭化水素相が２相の領域にあることが見出されると、引き続き分相（ｐｈａｓｅ−ｓｐｌｉｔ）計算を行うものである。安定性分析と分相計算とは、いずれも反復プロセスとすることができる。これらは、残差計算及びヤコビアン計算など、多成分系貯留層シミュレーションの他の反復計算中で実行できる。
【発明の概要】
【０００４】
本開示は、相平衡（ｐｈａｓｅ  ｅｑｕｉｌｉｂｒｉａ）計算用の機械学習に基づく代理モデル（サロゲートモデル）を学習（トレーニング）するための、コンピュータにより実施される方法、コンピュータプログラム製品、及びコンピュータシステムを含む方法及びシステムについて述べる。
【０００５】
実施において、貯留層の１つ又は複数の領域のそれぞれに対する状態方程式（ＥＯＳ）は、貯留層の１つ又は複数の領域から得られたダウンホール（ｄｏｗｎｈｏｌｅ、油井の穴）流体の試料（サンプル）に対してなされた、１つ又は複数の圧力、体積又は温度（ＰＶＴ）試験の結果に基づいて決まる。ダウンホール流体の試料の組成（ｃｏｍｐｏｓｉｔｉｏｎ、構成）が特定される。ダウンホール流体の試料の特定された組成は、貯留層の１つ又は複数の領域の間の補間に基づいて空間的にマッピングされる。特定されたＥＯＳを用いて、空間的にマッピングされたダウンホール流体の組成に対して、１つ又は複数のＰＶＴ試験がシミュレーションされ、貯留層の組成データベースが作成される。１つ又は複数の機械学習アルゴリズムが、この組成データベースを用いて学習され、学習済の１つ又は複数の機械学習アルゴリズムを用いることにより、相の安定性が予測され、多成分系貯留層シミュレーションのためのフラッシュ計算（ｆｌａｓｈ  ｃａｌｃｕｌａｔｉｏｎ）が実行される。
【０００６】
先に述べた実施は、コンピュータにより実施される方法と；コンピュータにより実施される方法を実行するためのコンピュータ読取可能な命令を格納する非一時的なコンピュータ読取可能媒体と；コンピュータにより実施される方法／非一時的なコンピュータ読取可能媒体に格納された命令を実行するように構成される、ハードウェアプロセッサと相互作動可能に結合されるコンピュータメモリを含むコンピュータにより実施されるシステムと；を用いて実施可能である。
【０００７】
本明細書で述べる主題は、特定の実施の形態で実施することにより、以下の利点のうちの１つ又は複数を実現できる。第１に、機械学習に基づく代理モデルの学習をより高速で行える。なぜなら、この学習は、貯留層内で生じる物理プロセス（例えば、減少（ｄｅｐｌｅｔｉｏｎ、枯渇））をシミュレーションすることにより生成される、貯留層に固有の組成データベースに基づくからである。第２に、代理モデルは、より正確且つ効率的である。第３に、代理モデルが用いるメモリはより少なくて済む。これは、貯留層の油回収プロセスの際に発生するであろう物理プロセスを表す、最も関連性の高いタイライン（ｔｉｅ−ｌｉｎｅｓ）だけが保存されるからである。他の利点は、当業者には明らかであろう。
【０００８】
本願に記載された主題における１又は複数の実施の詳細は、発明の詳細な説明、特許請求の範囲及び添付図面に記載されている。本主題の他の特徴、態様及び利点は、発明の詳細な説明、特許請求の範囲及び添付の図面から明らかになるであろう。
【図面の簡単な説明】
【０００９】
【図１】本開示のいくつかの実施に係る、多成分系貯留層シミュレーションの方法の一例を示すフローチャートである。
【００１０】
【図２】本開示のいくつかの実施に係る、機械学習を用いた単ステップ調整方法の臨界特性のマップの一例を示す概略図である。
【００１１】
【図３】本開示のいくつかの実施に係る、機械学習を用いた別の単ステップ調整方法の臨界特性のマップの一例を示す概略図である。
【００１２】
【図４】本開示のいくつかの実施に係る、超臨界及び亜臨界の両方の相挙動に対する機械学習に基づく代理モデルを展開するための方法の一例を示すフローチャートである。
【００１３】
【図５】本開示のいくつかの実施に係る、異なる機械学習アルゴリズムを用いる多成分系シミュレーション用代理モデルの展開の一例を示す概略図である。
【００１４】
【図６】本開示のいくつかの実施に係る、この開示で説明される、記述されたアルゴリズム、記述された方法、記述された機能、記述されたプロセス、記述されたフロー、及び記述された手順に関連付けられた計算機能を提供するために使用された例示的なコンピュータシステムを示すブロック図である。
【００１５】
【図７Ａ】本開示のいくつかの実施に係る、臨界温度と偏心因子との間の関係の一例を示す概略図である。
【００１６】
【図７Ｂ】本開示のいくつかの実施に係る、臨界圧力と偏心因子との間の関係の一例を示す概略図である。
【００１７】
種々の図面における類似の参照番号及び記号は、同様の要素を指す。
【発明を実施するための形態】
【００１８】
以下の詳細な説明は、相平衡計算のための、機械学習に基づく代理モデルの学習について述べ、１つ又は複数の特定の実施の文脈で開示する主題を当業者が作成し、これを使用できるように提示される。開示の実施に対して、様々な改変、変更、及び置換が可能であり、それは当業者にとって容易に明らかであろう。また、本開示で定義される一般的な原理は、本開示の範囲から逸脱することなく、他の実施及び応用に適用できる。場合によっては、記載する主題の理解に不必要な詳細は、記載する１つ又は複数の実施を不必要な詳細によって不明瞭にしないように、そのような詳細が当業者の技術の範囲内である限りにおいて、省略することができる。本開示は、記載又は図示される実施に限定されることを意図しておらず、記載する原理及び特徴に矛盾しない最も広い範囲が与えられるべきである。
【００１９】
熱力学計算は、多成分系貯留層シミュレーションで用いられることが多い。この計算は、炭化水素相の安定性分析を行うことができ、安定性分析によって炭化水素相が２相の領域にあることが見出されると、引き続き分相計算を行うものである。安定性分析と分相計算とは、いずれも反復プロセスとすることができる。これらは、残差計算及びヤコビアン計算などにおける多成分系貯留層シミュレーションの他の反復計算中で実行できる。
【００２０】
本開示は、残差計算及びヤコビアン計算を行うための熱力学的特性とそれらの導関数（ｄｅｒｉｖａｔｉｖｅ、微分値）とを評価する技術について述べる。この技術は、機械学習手法に基づくことにより、非反復的な安定性分析と分相計算とのための代理モデルを展開（開発）する。機械学習手法は、貯留層中でサンプリングされた流体の組成データと、サンプリングされた流体に対する試験に基づく試験データとを用いることができ、貯留層の様々な領域に固有となる状態方程式（ＥＯＳ）を調整できる。次に、組成データの試料と試験データとに基づいて、領域に固有の疑似成分のデータベースを作成できる。試験例には、ディファレンシャル放散（ＤＬ）、一定質量膨張（ＣＭＥ）、及び密度測定を含めることができる。次に、高速且つ正確な多成分系貯留層シミュレーションを実行するための機械学習アルゴリズムを学習するために、組成マップを用いて組成のデータベースを作成する。
【００２１】
機械学習に基づく代理モデルを展開するワークフローは、大きく４つの段階を含むことができる。第１の段階では、圧力、体積、温度（ＰＶＴ）の試験に利用可能なデータを用いてＥＯＳを調整する。領域に固有の疑似成分は、貯留層の異なるセクタ又は領域に一意であり、これらの疑似成分は展開され、疑似成分データベースに格納される。第２の段階では、貯留層に固有の組成マップを作成するために、流体組成の空間マッピングを、ダウンホール流体のサンプリング及び補間手法を用いて実行する。第３の段階では、領域に固有の調整ＥＯＳを用いて、組成マップからサンプリングされた流体組成に対するＤＬ試験、一定気体減少（ＣＶＤ）試験、及びスウェリング（ｓｗｅｌｌｉｎｇ、膨潤）試験のシミュレーションを行う。第４の段階では、シミュレーション結果を用いて機械学習アルゴリズムを学習する。学習後、機械学習アルゴリズムは、熱力学的特性に関する予測値を提供でき、これを多成分系貯留層シミュレーションで用いることが可能になる。
【００２２】
図１は、本開示のいくつかの実施に係る、多成分系貯留層シミュレーションの例示的な方法１００を示すフローチャートである。提示を明確にするため、以下の記載は、概して、本記載中の他の図との関連において方法１００を説明する。しかし、方法１００は、例えば、任意の適切なシステム、環境、ソフトウェア、及びハードウェア、又は、必要に応じてシステムと、環境と、ソフトウェアと、ハードウェアとの組み合わせで実行できることは言うまでもない。場合によっては、方法１００の様々なステップを、並行して、組み合わせて、ループで、又は任意の順序で実行することができる。
【００２３】
方法１００はステップ１０２から開始する。ステップ１０４において、データが収集され分類される。実施によっては、収集されることになるデータは、貯留層の異なる坑井位置でのダウンホール流体の分析から得られた流体に対して行われる試験に利用できるデータを含むことができる。収集されたデータは分類され、試験データと一致するようにＥＯＳを調整するために用いられる。
【００２４】
ステップ１０６において、ＥＯＳの領域ごとの調整がなされる。ＥＯＳの領域ごとの調整は、ダウンホール流体分析から取得される、サンプリングされた流体に対して行われたＤＬ、ＣＭＥ、流体測定などの試験結果に基づいて行うことができる。ＥＯＳの領域ごとの調整は、ＰＶＴの試験からのデータと、ＥＯＳを用いて実行されたＰＶＴシミュレーションの結果とを回帰させることによって、成分についての臨界（ｃｒｉｔｉｃａｌ）特性を特定することを含むことができる。ＰＶＴの試験には、ダウンホール流体の分析から取得された試料流体に対してなされるＤＬ、ＣＭＥ、及び流体密度測定を含めることができる。ＥＯＳの例としては、ペン−ロビンソン（Ｐｅｎｇ−Ｒｏｂｉｎｓｏｎ）の状態方程式、及び、ソアベ−レーリッヒ−ワン（Ｓｏａｖｅ−Ｒｅｄｌｉｃｈ−Ｋｗｏｎｇ）の状態方程式を挙げることができる。臨界特性として、臨界温度（Ｔｃ）、臨界圧力（Ｐｃ）、及び偏心因子（ω）を挙げることができる。
【００２５】
１０を超え４５未満のＣＮを有する純粋成分ｉの臨界温度、臨界圧力、及び偏心因子の間の関係は、次のように表すことができる。
【数１】
2021512241.tif 000003
及び、
【数２】
2021512241.tif 000004
ここで、パラメータＡＴ、ＢＴ、ＡＰ、及びＢＰは、式（１）及び式（２）を用いて、ＣＮが１０を超え４５未満である純粋成分のＴｃ及びＰｃをフィッティングすることによって特定されるフィッティングパラメータである。ＣＮが１０を超える重質成分は、単一成分としてまとめることができる。
【００２６】
図７Ａ及び図７Ｂについて簡単に言及する。図７Ａは、本開示のいくつかの実施に係る、臨界温度と偏心因子との間の例示的な関係７００Ａを示す概略図である。図７Ｂは、本開示のいくつかの実施に係る、臨界圧力と偏心因子との間の例示的な関係７００Ｂを示す概略図である。例示的な関係７００Ａ及び７００Ｂは、ＣＮが１０を超え４５未満の純粋成分に対して展開される。図７Ａに示すように、偏心因子（ω）７１０Ａは、臨界温度Ｔｃに対して正の傾きで比例する。図７Ｂに示すように、偏心因子（ω）７１０Ｂは、臨界圧力Ｐｃに対して負の傾きで比例する。
【００２７】
疑似成分の臨界温度（（Ｔｃ，ｍｉｘ）、臨界圧力（Ｐｃ，ｍｉｘ）、及び偏心因子（ωｍｉｘ）の間の関係は、次のように表すことができる。
【数３】
2021512241.tif 000005
及び、
【数４】
2021512241.tif 000006
【００２８】
ワンステップ調整では、ＤＬとＣＭＥの試験結果に合致するようにパラメータωｍｉｘが調整される。疑似成分の臨界パラメータＴｃ，ｍｉｘ及びＰｃ，ｍｉｘは、それぞれ式（３）及び式（４）から取得される。式（３）及び式（４）は、臨界温度と臨界圧力に対しては対数混合規則を用い、また偏心因子に対しては線形混合規則を用いて導き出せる。場合によっては、調整プロセスで追加ステップを実行できる。ワンステップ調整から得られたＴｃ，ｍｉｘ、Ｐｃ，ｍｉｘ、及びωｍｉｘの値を初期推定値として用いることで、試験結果とシミュレーションとの間の誤差をさらに減らすことができる。
【００２９】
ＣＮが４５を超える成分を含む重質油の場合、少なくとも２つの疑似成分を用いることによって、同じワンステップ調整の戦略を拡張することができる。少なくとも２つの疑似成分のうち一方は、ＣＮ＞４５である成分を表すことができる。他方の疑似成分は、１０＜ＣＮ＜４５である純粋成分を表すことができる。場合によっては、ＣＮ＞４５の重質成分に対応する疑似成分に対して、式（１）及び式（２）に類似する２つの追加式を用いることができる。
【００３０】
簡潔に図２について述べると、図２は、本開示のいくつかの実施に係る、機械学習を用いるワンステップ調整方法の臨界特性の例示的なマップ２００を示す概略図である。人工ニューラルネットワーク（ＡＮＮ）は、偏心因子ωｍｉｘを計算するための隠れ層２１０として展開できる。臨界パラメータＴｃ，ｍｉｘ及びＰｃ，ｍｉｘは、式（３）及び式（４）に基づいて取得できる。ＡＮＮアルゴリズムへの入力２２０は、貯留層における対応領域の空間座標ｘ、ｙ及びｈである。出力２３０は、ＣＮが１０を超える疑似成分の偏心因子である。
【００３１】
図１に戻ると、実施によっては、領域に固有の回帰疑似成分を取得し、これを、ステップ１１０でのＰＶＴ特性の予測のために領域に固有の疑似成分データベース１０８に格納できる。例えば、ガワール油田（Ｇｈａｗａｒ  ｆｉｅｌｄ）の第１セクタ内の位置（ｘ１，ｙ１，ｈ１）の近傍の領域に対して取得された領域に固有の疑似成分は、「ＰＳＣ−セクタ１−ガワール（ＰＳＣ−Ｓｅｃｔｏｒ１−Ｇｈａｗａｒ）」として格納できる。場合によっては、領域に固有の疑似成分を用いる第１セクタのＰＶＴ特性の予測１１０は、すべての利用可能なＰＶＴデータを用いて取得される一般的な疑似成分を用いる予測より正確な場合がある。ステップ１１０の後に、方法１００はステップ１１２で停止する。
【００３２】
実施によっては、疑似成分データベース１０８と臨界特性を予測するためのＡＮＮとを、ペダーセン（Ｐｅｄｅｒｓｅｎ）分割法、ローレンツ（Ｌｏｈｒｅｎｚ）分割法、カッツ（Ｋａｔｚ）分割法、ウィットソン（Ｗｈｉｔｓｏｎ）分割法、及びアーメド（Ａｈｍｅｄ）分割法などの他の調整手法を用いて作成できる。例えば、ペダーセン分割法は、下記の指数関数を用いて重質留分のモル分率分布をモデリングすることができる。
【数５】
2021512241.tif 000007
ここで、ＭＷｎは分子量を表し、ｚｎはＣＮがｎである重質成分のモル分率を表す。パラメータＡ及びＢは、ＥＯＳの領域に固有の調整によって取得される。パラメータＡ及びＢは、ひとまとめにされた疑似成分における重質純粋成分の分布を表現するフィッティングパラメータを表す。場合によっては、この重質成分のＣＮは１０を超える。３Ｄマップの例は、図３に示すＡＮＮの回帰（ｒｅｇｒｅｓｓｉｏｎ）を用いて取得できる。
【００３３】
図３は、本開示のいくつかの実施に係る、機械学習を用いる別のワンステップ調整方法の臨界特性の例示的なマップ３００を示す概略図である。機械学習アルゴリズム（例えば、ＡＮＮ）の隠れ層３１０への入力（層）３２０は、貯留層における対応坑井位置の空間座標ｘ、ｙ及びｈである。臨界特性Ａ及びＢの出力（層）３３０は、ＡＮＮの回帰を用いて計算される。重質成分に対するモル分率分布は、式（５）を用いて取得できる。疑似成分の臨界特性Ｔｃ、Ｐｃ及びωは、重質成分のモル分率分布を用いる混合則（ｍｉｘｉｎｇ  ｒｕｌｅｓ）から取得できる。機械学習アルゴリズム３１０は、貯留層全体にわたる成分の区画化によって、貯留層全体にわたる重質留分の分布の変化を捉えることができる。
【００３４】
ステップ１１４において、ＥＯＳの調整の結果を用いることで、ＡＮＮや最小二乗サポートベクタマシン（ＬＳ−ＳＶＭ）などの機械学習手法、又は、機械学習に基づく回帰分析を含むその他の手法を用いて、疑似成分の臨界特性のマップ（Ｔｃ（ｘ，ｙ，ｈ）、Ｐｃ（ｘ，ｙ，ｈ）及びω（ｘ，ｙ，ｈ））を作成する。方法１００はステップ１１４からステップ１１６へ進む。
【００３５】
ステップ１１６において、貯留層に固有の組成マップが作成される。実施によっては、貯留層に固有の組成マップは、貯留層全体にわたり組成の空間マッピングを実行することによって作成される。空間マッピングは２つのステップで実行できる。第１に、ダウンホール流体の組成分析に利用可能なデータが、貯留層における様々な坑井の位置又は領域から収集される。第２に、そのサンプリングされた位置間において、熱力学的に一貫性のある手法を用いて補間を行うことができる。このようにして作成された組成マップは貯留層に固有である。
【００３６】
例えば、逆距離加重（ＩＤＷ）法を用いて地表からの深さｈに従って補間手法を実行できる。ＩＤＷを用いると、空間位置（ｘ，ｙ）における成分ｉのモル分率Ｚｊを次のように表すことができる。
【数６】
2021512241.tif 000008
ここで、Ｎはサンプリングされた坑井の位置又は領域の数であり、ｗｋはＩＤＷ関数であり、次のように表すことができる。
【数７】
2021512241.tif 000009
ｚｉ，ｋは、空間座標が（ｘｋ，ｙｋ，ｈ）で与えられ且つｐ＝２である場合の、位置ｋにおいてサンプリングされた成分ｉのモル分率であり、ここで、ｐは、個々のデータ点が他のデータ点に影響を与える最大距離を特定するパワーパラメータを表す。熱平衡の原理を、位置（ｘ，ｙ）で深さｈに沿った組成を取得するために用いることで、熱力学的一貫性を提供できる。実施によっては、孔内の流体は、重力によって引き起こされる組成勾配によって結合され、影響を受ける可能性がある。したがって、深さｈｏにおける全体的な組成の情報に基づき、深さｈにおける全体的な組成は、深さに沿った化学ポテンシャルが等しいことを用いて計算でき、次のように表される。
【数８】
2021512241.tif 000010
【００３７】
成分ｉの化学ポテンシャルμｉは、圧力、温度、及び全体的な流体組成の関数であり、ここで、圧力水頭（ｈｙｄｒｏｓｔａｔｉｃ  ｐｒｅｓｓｕｒｅ  ｈｅａｄ）は、深さに沿って圧力が変動することを想定している。Ｍｉは成分ｉの分子量を表す。化学ポテンシャルは、領域に固有の調整ＥＯＳを用いて取得されるが、ここで、ｇは重力加速度定数を表す。このようにして、貯留層に固有の組成マップが、補間手法と熱平衡の原理の組み合わせを用いて作成される。方法１００はステップ１１６からステップ１１８へ進む。
【００３８】
ステップ１１８において、ＤＬ、ＣＶＤ、ＣＭＥ、又はスウェリング試験のシミュレーションを用いて、貯留層に固有の組成データベース１２０を作成できる。貯留層に固有の組成データベース１２０は、貯留層に固有の組成マップに基づいて生成できる。貯留層に固有の組成データベースを用いて、相の安定性を予測するための機械学習アルゴリズムを学習し、多成分系貯留層シミュレーションのためのフラッシュ計算を実行できる。この組成データベースの展開は、油の回収プロセスの特徴に依存する可能性がある。例えば、水攻法のプロセスにおいて、油が水に置き換わり、減少プロセスにより組成の変化が生じる。さらに、特定の領域の油は、隣接する領域の（液相又は気相の）油と混合される可能性がある。
【００３９】
実施によっては、ＤＬ試験は、油貯留層で生じる減少プロセスを表わすことができる（ガス貯留層の場合にはＣＶＤ試験を用いることができる）。油貯留層の減少プロセスにより生じる全体的な組成の変化は、ＤＬ試験のシミュレーションによって捉えることができる。ＤＬ試験は、領域に固有の調整ＥＯＳを用いて、空間的にマッピングされた成分（サンプリングされた成分及び補間された成分を含む）に対してシミュレーションを行うことができる。貯留層に固有の組成データベースにおけるＤＬ試験のすべての段階での流体の組成を保存できる。さらに、ＤＬ試験の各段階において、液相又は気相の集積又は減少に由来する追加の全体的な流体組成は、各成分のモルバランスを用いて以前の段階から保存できる。液相又は気相の追加又は減少の後の成分ｉの全体的な流体組成は、次のように表すことができる。
【数９】
2021512241.tif 000011
ここで、ｘｉは追加又は減少した液相のモル分率、βは気相の割合、ｆｌは追加又は減少した液相の割合、ｙｉは、追加又は減少した気相のモル分率、ｆｇは追加又は減少した気相の割合、及びｚｉは、ＤＬ試験の特定の段階における流体の全体的な組成である。液体組成ｘｉ及び気体組成ｙｉは、ＤＬ試験の各段階でのフラッシュ計算を用いて取得される。さらに、（ＤＬ試験の各段階で）ｆｌとｆｇは−１から１まで変化させることができ、下記式に示す拘束条件の下で式（９）を用いて全体の組成を取得できる。
【数Ａ】
2021512241.tif 000012
ここで、Ｎｃは成分の数である。式（９）を用いて、元の組成の近傍の組成を取得し、教師あり（ｓｕｐｅｒｖｉｓｅｄ）学習アルゴリズムの学習領域を拡張することができる。この組成は、貯留層に固有の組成データベース１２０に格納でき、その後、このデータベースを用いて機械学習アルゴリズムを学習することができる。方法１００はステップ１２０からステップ１２２へ進む。
【００４０】
ステップ１２２において、機械学習アルゴリズムは、相安定性試験及びフラッシュ計算のために、貯留層に固有の組成データベース１２０及び領域に固有の調整ＥＯＳを用いて学習される。機械学習アルゴリズムは、貯留層に固有の組成データベース１２０及びステップ１０６で領域ごとに調整されたＥＯＳを用いて学習できる。実施によっては、貯留層は格子ブロックに分割され、多成分系貯留層シミュレーションのために離散化偏微分方程式（ＰＤＥ）が解かれる。ＰＤＥは、多孔質媒体を通る組成の流れを捉えることができる。機械学習アルゴリズムは、多成分系貯留層シミュレーションにおけるフラッシュ計算のための代理モデルとして使える。このアルゴリズムは、全体的な組成、圧力、温度、及び格子ブロックの対応空間座標を入力として用いることができる。空間座標は、重質留分を表す疑似成分を特定するために用いることができる。実施によっては、貯留層全体にわたり重質留分の分布に変動があるが、ＥＯＳについて領域に固有の調整を実行することにより、その変動を捉えることができる。
【００４１】
図４を参照すると、図４は、本開示のいくつかの実施に係る、超臨界及び亜臨界である両方の相挙動に対して機械学習に基づく代理モデルを展開するための例示的な方法４００を示すフローチャートである。高レベルでは（概観的に言えば）、方法４００は分類と回帰との組み合わせを含む。方法４００はステップ４０２から開始される。ステップ４０４において、臨界温度（Ｔｒｅｓ）、臨界圧力（Ｐｒｅｓ）、及び各成分のモル分率の集合（｛ｚｉ｝）を含む臨界特性は、図１のステップ１１４及びステップ１１６の説明で述べたように、空間座標が｛ｘ，ｙ，ｈ｝である特定の領域に対して計算される。ステップ４０６において、２つ以上の疑似成分の混合の偏心因子ωｍｉｘ又は｛Ａ，Ｂ｝は、図２及び図３の説明で述べたように、ＡＮＮを用いて取得できるが、ここでＡとＢは、２つ以上の疑似成分の混合に含まれる重質純粋成分の分布を表現することができるフィッティングパラメータを表す。ステップ４０８において、流体が超臨界状態にあるか否かが特定される。肯定であれば、ステップ４１０において機械学習を用いて超臨界流体特性が計算される。ステップ４１０の後、方法４００はステップ４１２で停止する。さもなければ、ステップ４１４において単相が安定しているかどうか特定される。ステップ４１４で、単相が不安定であることが判明した場合、ステップ４１６で、機械学習を用いてフラッシュ計算が実行され、組成モデリングのための相平衡が計算される。ステップ４１６の後、方法４００はステップ４１８で停止する。さもなければ、ステップ４２０で相の特性が識別される。２つの亜臨界相が識別された場合、相を液相と気相とに分類できる。液相の特性はステップ４２２で機械学習を用いて計算され、気相の特性はステップ４２４で機械学習を用いて計算される。ステップ４２２又はステップ４２４の後、方法４００はステップ４２６で停止する。
【００４２】
方法４００は、空間座標及び貯留層に固有の組成データベースを用いることにより、多成分系貯留層シミュレーションの精度を向上することができる。実施によっては、ステップ４０８、ステップ４１４、及びステップ４２０における意思決定は、分類のための教師あり機械学習アルゴリズムによって実行できる。他の計算ステップは、回帰のための教師あり機械学習アルゴリズムを用いて実行できる。
【００４３】
亜臨界相のみを含む流体の場合、次のアルゴリズムを用いて、現在の時間ステップｔでの安定性分析及び分相計算を行うことができる。前の時間ステップ（ｔ−１）における所与の格子ブロックの相状態。
１．  パラメータに対しての機械学習に基づく代理モデルを取得する。そのパラメータには炭化水素流体の沸点（Ｐｂ）及び露点（Ｐｄ）、全ての成分の分配係数（平衡定数Ｋｉ）、気相分相率（ｖａｐｏｒ−ｓｐｌｉｔ  ｆｒａｃｔｉｏｎ）（β）、液体圧縮係数（ＺＬ）及び気体圧縮係数（ＺＧ）が含まれる。代理モデルは次のように表すことができる。
【数１０】
2021512241.tif 000013
【数１１】
2021512241.tif 000014
【数１２】
2021512241.tif 000015
【数１３】
2021512241.tif 000016
【数１４】
2021512241.tif 000017
【数１５】
2021512241.tif 000018
ここで、ｚｉは全体の組成（ｉ＝１からｎｃまでの値で、ｎｃは成分の総数）、Ｔは温度、ｘｉは液相の組成、ｙｉは気相の組成である。代理モデル｛ｆｉ｝ｉ＝１〜６は、ＡＮＮやサポートベクタ回帰などの回帰のための機械学習手法から取得できる。場合によっては、代理モデルｆ３及びｆ４の展開の際に、０＜β＜１であることを要しない。
２．  前のタイムステップｔ−１の情報を用いて、炭化水素相が時間ステップｔ−１において単相領域であったか又は２相領域であったかを確認する。単相領域であった場合は、その相が液体であったか又は気体であったかを確認する。
３．  時間ステップｔ−１において格子ブロックが液相であった場合、機械学習に基づく代理モデル（式（１０））を用い、現在の時間ステップｔにおける全体の組成と温度を用いて、現在の時間ステップでの流体の沸点Ｐｂｔを計算して、Ｐｔ＜Ｐｂｔかどうかを確認する。確認の結果が肯定であれば、分相計算を実行するステップへ進む。そうでなければ、格子ブロックの現在の状態を、液体であるとラベル付けして、液相に対しての熱力学的特性評価へ進む。
４．  前の時間ステップｔ−１において格子ブロックが気相であった場合は、機械学習に基づく代理モデル（式（１１））を用い、現在の時間ステップｔにおける全体の組成と温度とを用いて、現在の時間ステップの流体の露点Ｐｄｔを取得し、Ｐｔ＜Ｐｄｔであるかどうかを確認する。チェックの結果が肯定であれば、分相計算を実行するステップへ進む。さもなければ、格子ブロックの現在の状態を、気体であるとラベル付けして、気相に対しての熱力学的特性評価へ進む。
５．  前の時間ステップｔ−１において、格子ブロックが２相であった場合、機械学習に基づく代理モデルを用いて、平衡分布係数Ｋｉを取得する（式（１２））。機械学習に基づく代理モデルを用いて、気相分相率βを取得する（式１３）。
６．  ０＜β＜１であるか否かを確認し、肯定であれば、熱力学的特性とその導関数の計算へ進む。さもなければ、β＜０であるかを確認し、肯定であれば、格子ブロックの現在の状態を液体であるとラベル付けして、熱力学的特性の計算へ進む。β＞１であるかを確認し、肯定であれば、格子ブロックの現在の状態を気体であるとラベル付けして、気相の熱力学的特性の計算へ進む。
７．  熱力学的特性を取得する。代理モデルｆ５は液体密度の計算に用いることができる一方、代理モデルｆ６は気体密度の計算に用いることができる。相の粘度は、相の密度の関数としての粘度の分析表現（ａｎａｌｙｔｉｃａｌ  ｅｘｐｒｅｓｓｉｏｎ、分析式）から取得できる。
８．  ステップ７からの熱力学特性の分析表現及び計算値を用いて、熱力学特性の導関数を取得する。導関数は、学習された機械学習に基づく代理モデルから取得することもできる。
９．  ヤコビ行列を作成し、ステップ７とステップ８とから取得した熱力学的特性とそれらの導関数とを用いて残差計算を行う。
【００４４】
図５を参照すると、図５は本開示のいくつかの実施に係る、異なる機械学習アルゴリズムを用いた多成分系シミュレーションのための代理モデルの例示的な展開５００を示す概略図である。ステップ５０５において、貯留層における全ての格子ブロックに対応する空間座標｛ｘ，ｙ，ｈ｝がサンプリングされる。ステップ５２０において、サンプリングされた空間座標の近傍にある組成が、貯留層に固有の組成データベース５１５から照会（クエリ）される。照会された組成を用いてシミュレーションしたＤＬ試験の結果もデータベースから取得される。ステップ５１０において、疑似成分の偏心因子ωｍｉｘ又は｛Ａ，Ｂ｝は、図３及び図４の説明で述べたように、ＡＮＮを用いて取得できる。ステップ５２５において、貯留層の温度Ｔｒｅｓ及び貯留層の圧力Ｐｒｅｓを含む貯留層の特性が、貯留層の様々な領域においてサンプリングされる。ステップ５３０において、領域に固有の調整ＥＯＳを用いて熱力学計算が実行される。ステップ５３５において、熱力学計算の結果を用いて、機械学習に基づく代理モデルを学習する。機械学習アルゴリズムへの入力には、貯留層の温度Ｔｒｅｓ、貯留層の圧力Ｐｒｅｓ、全体の組成を表す成分のモル分率の集合｛ｚｉ｝、疑似成分の偏心因子ωｍｉｘ又は｛Ａ，Ｂ｝を含めることができる。機械学習アルゴリズムの出力には、超臨界相及び亜臨界相の分類、流体組成が亜臨界である場合には教師あり機械学習を用いた単相及び２相の分類、教師あり機械学習を用いた液体と気体の分類、及び、単相が不安定である場合には教師あり機械学習を用いた回帰を含むフラッシュ計算を含めることができる。
【００４５】
教師ありアルゴリズムは、成分ｉの平衡定数Ｋｉ（分布係数）を予測できる。両方の教師あり機械学習アルゴリズムに対する入力は、成分のモル分率の集合｛ｚｉ｝、貯留層の圧力Ｐｒｅｓ、貯留層の温度Ｔｒｅｓ、及び、貯留層における重質留分の分布を定量化できるパラメータ（例えば、ωｍｉｘ又は｛Ａ，Ｂ｝）である。実施によっては、機械学習アルゴリズムの結果を用いて、熱力学計算を実行するための実際の解に近い初期推定値を生成することもできる。
【００４６】
図１に説明を戻すと、ステップ１２４において、多成分系貯留層シミュレーションが、機械学習に基づく代理モデルに基づいて実行される。ステップ１２４の後、方法１００はステップ１２６で停止する。
【００４７】
図６は、一実施に係る、本願で説明されるような記述されたアルゴリズム、方法、機能、プロセス、フロー、及び手順に関連付けられた計算機能を提供するために使用された例示的なコンピュータシステム６００を示すブロック図である。図示されたコンピュータ６０２は、サーバ、デスクトップコンピュータ、ラップトップ／ノートブックコンピュータ、無線データポート、スマートフォン、パーソナルデータアシスタント（ＰＤＡ）、タブレットコンピューティングデバイス、これらのデバイスのうちの１つ若しくは複数のプロセッサ、又は任意の他の適切な処理デバイスといった任意のコンピューティングデバイスを包含することを意図しており、該コンピューティングデバイスの物理インスタンス又は仮想インスタンス（又はその両方）を含む。加えて、コンピュータ６０２は、キーパッド、キーボード、タッチスクリーン、又はユーザ情報を受け入れ可能な他のデバイスといった入力デバイスと、コンピュータ６０２の動作に関連付けられた情報を伝達する出力デバイスとを含むコンピュータを包含していてもよく、デジタルデータ、視覚情報、または音声情報（若しくは情報の組み合わせ）、又はグラフィカルタイプのユーザインタフェース（ＵＩ又はＧＵＩ）を含む。
【００４８】
コンピュータ６０２は、クライアント、ネットワークコンポーネント、サーバ、データベースあるいは他の持続性のもの、又は本願に説明された主題を実行するためのコンピュータシステムの任意の他のコンポーネント（又は役割の組み合わせ）としての役割を果たすことができる。例示のコンピュータ６０２は、ネットワーク６３０と通信可能に結合される。いくつかの実施では、コンピュータ６０２の１又は複数のコンポーネントは、クラウドコンピューティングベースの、ローカルな、グローバルな、又は他の環境（又は環境の組み合わせ）を含む環境内で動作するように構成できる。
【００４９】
高レベルでは、コンピュータ６０２は、説明された主題に関連付けられたデータ及び情報を受け、送出し、処理し、保存し、又は管理するように動作可能な電子的計算デバイスである。いくつかの実施によれば、コンピュータ６０２は、アプリケーションサーバ、電子メールサーバ、ウェブサーバ、キャッシングサーバ、ストリーミングデータサーバ、又は他のサーバ（又はサーバの組み合わせ）を含んでいても、或いは通信可能に結合されていてもよい。
【００５０】
コンピュータ６０２は、（例えば、別のコンピュータ６０２上で動作する）クライアントアプリケーションからネットワーク６３０を介してリクエストを受けることができ、受信したリクエストを適切なソフトウェアアプリケーションを用いて処理することによって受信したリクエストに応答することができる。加えて、リクエストは、コンピュータ６０２へ、（例えば、コマンドコンソールから又は他の適切なアクセス方法によって）内部ユーザ、外部ユーザ又はサードパーティ、他の自動化されたアプリケーション、更には、その他の適切なエンティティ、個人、システム、又はコンピュータから送信されるようにしてもよい。
【００５１】
コンピュータ６０２の各コンポーネントは、システムバス６０３を用いて通信できる。いくつかの実施では、コンピュータ６０２のコンポーネントのいずれか又は全ては、ハードウェア又はソフトウェアの両方（又はハードウェア及びソフトウェアの組み合わせ）が、アプリケーションプログラミングインタフェース（ＡＰＩ）６１２又はサービスレイヤ６１３（又は、ＡＰＩ６１２及びサービスレイヤ６１３の組み合わせ）を用いて、システムバス６０３を介して、互いに又はインタフェース６０４（又は両方の組み合わせ）とインタフェース接続することができる。ＡＰＩ６１２は、ルーチン、データ構造、及びオブジェクトクラスの仕様を含むことができる。ＡＰＩ６１２は、コンピュータ言語に依存しないか又は依存するかのいずれかであり、また完全なインタフェース、単一の関数、又は一組のＡＰＩを指していてもよい。サービスレイヤ６１３は、コンピュータ６０２へソフトウェアサービスを、又はコンピュータ６０２に通信可能に結合された他のコンポーネントを（図示されているかどうかに関わらず）提供する。コンピュータ６０２の機能は、このサービスレイヤを用いて全てのサービスコンシューマにアクセス可能であってもよい。サービスレイヤ６１３によって提供されたサービスといったソフトウェアサービスは、定義済みのインタフェースを介して再利用可能な定義済み機能を提供する。インタフェースは、ＪＡＶＡ（登録商標）、Ｃ＋＋、又は、拡張マークアップ言語（ＸＭＬ）フォーマット若しくは他の適切なフォーマットでデータを提供する他の適切な言語で書かれたソフトウェアであり得る。コンピュータ６０２の統合コンポーネントとして図示される一方で、代替の実施は、ＡＰＩ６１２又はサービスレイヤ６１３を、コンピュータ６０２の他のコンポーネント又はコンピュータ６０２に通信可能に結合された他のコンポーネントに（図示されているかどうかに関わらず）関連してスタンドアロンコンポーネントとして例示することができる。さらには、ＡＰＩ６１２又はサービスレイヤ６１３のいずれか又は全ての部分は、本願の範囲から逸脱することなく、別のソフトウェアモジュール、エンタープライズアプリケーション、又はハードウェアモジュールの子モジュール又はサブモジュールとして実施されるようにしてもよい。
【００５２】
コンピュータ６０２は、インタフェース６０４を含む。図６には単一のインタフェース６０４として図示されているが、２つ又はそれより多くのインタフェース６０４を、コンピュータ６０２の特定のニーズ、要望、又は特定の実施に従って使用することができる。インタフェース６０４は、分散環境においてネットワーク６３０に（図示されているかどうかに関わらず）接続される他のシステムと通信するために、コンピュータ６０２によって使用される。一般にインタフェース６０４は、ソフトウェア又はハードウェア（又はソフトウェア及びハードウェアの組み合わせ）でエンコードされたロジックを含み、またネットワーク６３０と通信するように動作可能である。より具体的には、インタフェース６０４は、ネットワーク６３０又はインタフェースのハードウェアが図示のコンピュータ６０２の内側及び外側において物理信号を通信するように動作可能であるように、通信に関連付けられた１又は複数の通信プロトコルをサポートするソフトウェアを含むことができる。
【００５３】
コンピュータ６０２は、プロセッサ６０５を含む。図６においては単一のプロセッサ６０５として示されるが、２又はそれより多くのプロセッサを、コンピュータ６０２の特定のニーズ、要望、又は特定の実施に従って使用することができる。一般に、プロセッサ６０５は、命令を実行し、また、本願に記載されるように、コンピュータ６０２の動作、及び任意のアルゴリズム、方法、機能、プロセス、フロー、若しくは手順を実行するためにデータを処理する。
【００５４】
また、コンピュータ６０２は、コンピュータ６０２又はネットワーク６３０に（図示されているかどうかに関わらず）接続可能な他のコンポーネント（又はこの両方の組み合わせ）のためのデータを保持することができるデータベース６０６を含む。例えば、データベース６０６は、インメモリの、従来型の、又は他のタイプのデータベースであることができ、該データベースは、本願に整合するデータを格納する。いくつかの実施では、データベース６０６は、説明された機能及びコンピュータ６０２の特定のニーズ、要望、又は特定の実施に従う、２以上の異なるデータベースタイプの組み合わせ（例えば、インメモリと従来型とのハイブリッド型データベース）であり得る。図６において単一のデータベース６０６として示されるが、（同じタイプ又はタイプの組み合わせの）２以上のデータベースは、説明された機能及びコンピュータ６０２の特定のニーズ、要望、又は特定の実施に従って、使用できる。データベース６０６は、コンピュータ６０２の不可欠な構成要素として示されるが、代替の実施では、データベース６０６は、コンピュータ６０２の外部にあってもよい。
【００５５】
また、コンピュータ６０２は、ネットワーク６３０に（図示されているかどうかに関わらず）接続できるコンピュータ６０２又は他のコンポーネント（又は両方の組み合わせ）のためのデータを保持可能なメモリ６０７を含む。メモリ６０７は、本願に整合するデータを格納することができる。いくつかの実施では、メモリ６０７は、説明された機能及びコンピュータ６０２の特定のニーズ、要望又は特定の実施に従う、２又はより多くの異なるタイプのメモリの組み合わせ（例えば、半導体及び磁気記憶装置の組み合わせ）であることができる。図６には単一のメモリ６０７として示されるが、（同じタイプ又はタイプの組み合わせの）２以上のメモリ６０７が、説明された機能及びコンピュータ６０２の特定のニーズ、要望、又は特定の実施に従って使用できる。メモリ６０７は、コンピュータ６０２の不可欠な構成要素として示されるが、代替の実施では、メモリ６０７はコンピュータ６０２の外部にあってもよい。
【００５６】
アプリケーション６０８は、コンピュータ６０２の特定のニーズ、要望、又は特定の実施に従う機能を、特に本願において説明された機能に関して提供するアルゴリズムソフトウェアエンジンである。例えば、アプリケーション６０８は、１又は複数のコンポーネント、モジュール、又はアプリケーションとして働くことができる。さらに、単一のアプリケーション６０８として示されているが、アプリケーション６０８は、コンピュータ６０２上において複数のアプリケーション６０８として実施されていてもよい。加えて、コンピュータ６０２と一体として図示されているが、代替の実施では、アプリケーション６０８は、コンピュータ６０２の外部にあってもよい。
【００５７】
また、コンピュータ６０２は、電源６１４を含むことができる。電源６１４は、ユーザによる交換可能又はユーザによる交換不可能に構成できる充電式又は非充電式バッテリを含むことができる。いくつかの実施では、電源６１４は、（再充電、スタンバイ、又は別の電力管理の機能を含む）電力変換又は管理回路を含むことができる。いくつかの実施では、電源６１４は、コンピュータ６０２を壁のソケットや別の電源に接続でき電源プラグを含み、これにより例えばコンピュータ６０２に電力を供給したり充電式バッテリを再充電したりすることができる。
【００５８】
任意の数のコンピュータ６０２が、このコンピュータ６０２を含むコンピュータシステムに関連付けられ、又は該コンピュータシステムの外部にあり、各コンピュータ６０２はネットワーク６３０を介して通信する。さらに、用語「クライアント」、「ユーザ」、又は他の適切な用語は、本願の範囲から逸脱することなく、必要に応じて、交換可能に使用される。さらに、本願では、多くのユーザが１台のコンピュータ６０２を使用できることや、１人のユーザが複数のコンピュータ６０２を使用できることを想定している。
【００５９】
本主題で説明する実施は、１又は複数の特徴を単独で又は組み合わせて含むことができる。
【００６０】
例えば、第１の実施は、コンピュータにより実施される方法であって、貯留層の１つ又は複数の領域から取得されるダウンホール流体の試料に対して行われる１つ又は複数の圧力、体積、又は温度（ＰＶＴ）の試験の結果に基づいて、前記貯留層の１つ又は複数の領域のそれぞれに対する状態方程式（ＥＯＳ）を特定するステップと；前記ダウンホール流体の前記試料の組成を特定するステップと；前記貯留層の前記１つ又は複数の領域の間の補間に基づいて、前記ダウンホール流体の前記試料の前記特定された組成を空間的にマッピングするステップと；前記貯留層の組成データベースを作成するために、前記特定されたＥＯＳを用いて、前記ダウンホール流体の前記空間的にマッピングされた組成に対して１つ又は複数のＰＶＴの試験をシミュレーションするステップと；前記組成データベースを用いて、１つ又は複数の機械学習アルゴリズムを学習するステップと；前記学習された１つ又は複数の機械学習アルゴリズムを用いて、相安定性を予測し、多成分系貯留層シミュレーションのためのフラッシュ計算を実行するステップと；を含むものである。
【００６１】
前述した及び他に説明された実施は、オプションとして、以下に示す機能の１又は複数を含むことができる。
【００６２】
以下の機能のいずれかと組み合わせ可能な第１の機能として、前記１つ又は複数のＰＶＴの試験は、ディファレンシャル放散試験、一定質量膨張試験、一定気体減少試験、スウェリング試験、又は流体密度測定のうちの少なくとも１つを含む。
【００６３】
前述の又は以下の機能のいずれかと組み合わせ可能な第２の機能として、前記ＥＯＳを特定するステップは、前記ＰＶＴの試験からのデータを回帰させることによって、前記ダウンホール流体の１つ又は複数の疑似成分が有する臨界特性を特定するステップを含む。
【００６４】
前述の又は以下の機能のいずれかと組み合わせ可能な第３の機能として、前記臨界特性は、臨界温度、臨界圧力、又は偏心因子の少なくとも１つを含み、前記偏心因子は、前記ダウンホール流体の対応領域の空間座標に基づいて特定される。
【００６５】
前述の又は以下の機能のいずれかと組み合わせ可能な第４の機能として、前記偏心因子は、複数の重質疑似成分又は複数の重質成分の分布を表すパラメータに対して特定され、各重質疑似成分の炭素数は１０以上である。
【００６６】
前述の又は以下の機能のいずれかと組み合わせ可能な第５の機能として、臨界特性を特定するステップは、人工ニューラルネットワーク又は最小二乗サポートベクタマシンアルゴリズムの少なくとも一方を用いて前記偏心因子を特定するステップをさらに含む。
【００６７】
前述の又は以下の機能のいずれかと組み合わせ可能な第６の機能として、前記特定された組成と、前記１つ又は複数のＰＶＴの試験をシミュレーションすることによって生成された組成とを、前記組成データベースに格納するステップをさらに含む。
【００６８】
前述の又は以下の機能のいずれかと組み合わせ可能な第７の機能として、前記補間は、逆距離加重法を用いて一定の深さの表面に沿って前記１つ又は複数の領域の間で実行される。
【００６９】
前述の又は以下の機能のいずれかと組み合わせ可能な第８の機能として、前記ダウンホール流体の前記特定された組成を空間的にマッピングするステップは、前記対応領域の深さと全体の組成が既知である前記貯留層の異なる領域の深さとの間の化学ポテンシャルが等しいことを用いて組成を計算するステップを含む。
【００７０】
前述の又は以下の機能のいずれかと組み合わせ可能な第９の機能として、前記貯留層の前記１つ又は複数の領域のそれぞれに対して疑似成分データベースを作成するステップであって、前記疑似成分データベースはＰＶＴ特性の予測及び分析に用いられる、ステップをさらに含む。
【００７１】
第２の実施は、所定の操作を実行するためにコンピュータシステムによって実行可能な１つ又は複数の命令を格納する非一時的なコンピュータ読取可能媒体であって、前記所定の操作は、貯留層の１つ又は複数の領域から取得されるダウンホール流体の試料に対して行われる１つ又は複数の圧力、体積、又は温度（ＰＶＴ）の試験の結果に基づいて、前記貯留層の１つ又は複数の領域のそれぞれに対する状態方程式（ＥＯＳ）を特定する操作と；前記ダウンホール流体の前記試料の組成を特定する操作と；前記貯留層の前記１つ又は複数の領域の間の補間に基づいて、前記ダウンホール流体の前記試料の前記特定された組成を空間的にマッピングする操作と；前記特定されたＥＯＳを用いて、前記ダウンホール流体の前記空間的にマッピングされた組成に対して１つ又は複数のＰＶＴの試験をシミュレーションすることによって、前記貯留層の組成データベースを作成する操作と；前記組成データベースを用いて、１つ又は複数の機械学習アルゴリズムを学習する操作と；前記学習された１つ又は複数の機械学習アルゴリズムを用いて、相安定性を予測し、多成分系貯留層シミュレーションのためのフラッシュ計算を実行する操作と；を含むものである。
【００７２】
前述した及び他に説明された実施は、オプションとして、以下に示す機能の１又は複数を含むことができる。
【００７３】
以下の機能のいずれかと組み合わせ可能な第１の機能として、前記１つ又は複数のＰＶＴの試験は、ディファレンシャル放散試験、一定質量膨張試験、一定気体減少試験、スウェリング試験、又は流体密度測定のうちの少なくとも１つを含む。
【００７４】
前述の又は以下の機能のいずれかと組み合わせ可能な第２の機能として、前記ＥＯＳを特定する操作は、前記ＰＶＴの試験からのデータを回帰させることによって、前記ダウンホール流体の１つ又は複数の疑似成分が有する臨界特性を特定する操作を含む。
【００７５】
前述の又は以下の機能のいずれかと組み合わせ可能な第３の機能として、前記臨界特性は、臨界温度、臨界圧力、又は偏心因子のうちの少なくとも１つを含み、前記偏心因子は、前記ダウンホール流体の対応する領域の空間座標に基づいて特定される。
【００７６】
前述の又は以下の機能のいずれかと組み合わせ可能な第４の機能として、前記偏心因子は、複数の重質疑似成分又は複数の重質成分の分布を表すパラメータに対して特定され、各重質疑似成分の炭素数は１０以上である。
【００７７】
前述の又は以下の機能のいずれかと組み合わせ可能な第５の機能として、臨界特性を特定する操作は、人工ニューラルネットワーク又は最小二乗サポートベクタマシンアルゴリズムの少なくとも一方を用いて前記偏心因子を特定する操作をさらに含む。
【００７８】
前述の又は以下の機能のいずれかと組み合わせ可能な第６の機能として、前記所定の操作は、前記特定された組成と、前記１つ又は複数のＰＶＴの試験をシミュレーションすることによって生成された組成とを、前記組成データベースに格納する操作をさらに含む。
【００７９】
前述の又は以下の機能のいずれかと組み合わせ可能な第７の機能として、前記補間は、逆距離加重法を用いて一定の深さの表面に沿って前記１つ又は複数の領域の間で実行される。
【００８０】
前述の又は以下の機能のいずれかと組み合わせ可能な第８の機能として、前記ダウンホール流体の前記特定された組成を空間的にマッピングする操作は、前記対応領域の深さと全体の組成が既知である前記貯留層の異なる領域の深さとの間の化学ポテンシャルが等しいことを用いて組成を計算する操作を含む。
【００８１】
前述の又は以下の機能のいずれかと組み合わせ可能な第９の機能として、前記所定の操作は、前記貯留層の前記１つ又は複数の領域のそれぞれに対して疑似成分データベースを作成する操作であって、前記疑似成分データベースはＰＶＴ特性の予測及び分析に用いられる、操作をさらに含む。
【００８２】
第３の実施は、コンピュータにより実施されるシステムであって、１つ又は複数のコンピュータと；前記１つ又は複数のコンピュータと相互作動可能に接続され、前記１つ又は複数のコンピュータで実行されると所定の操作を実行する命令を格納する有形の非一時的な機械読取可能媒体を有する１つ又は複数のコンピュータメモリデバイスであって、前記所定の操作は、貯留層の１つ又は複数の領域から取得されるダウンホール流体の試料に対して行われる１つ又は複数の圧力、体積、又は温度（ＰＶＴ）の試験の結果に基づいて、前記貯留層の１つ又は複数の領域のそれぞれに対する状態方程式（ＥＯＳ）を特定する操作と；前記ダウンホール流体の前記試料の組成を特定する操作と；前記貯留層の前記１つ又は複数の領域の間の補間に基づいて、前記ダウンホール流体の前記試料の前記特定された組成を空間的にマッピングする操作と；前記貯留層の組成データベースを作成するために前記特定されたＥＯＳを用いて、前記ダウンホール流体の前記空間的にマッピングされた組成に対して１つ又は複数のＰＶＴの試験をシミュレーションする操作と；前記組成データベースを用いて、１つ又は複数の機械学習アルゴリズムを学習する操作と；前記学習された１つ又は複数の機械学習アルゴリズムを用いて、相安定性を予測し、多成分系貯留層シミュレーションのためのフラッシュ計算を実行する操作と；を含む、前記１つ又は複数のコンピュータメモリデバイスと；を含むものである。
【００８３】
前述した及び他に説明された実施は、オプションとして、以下に示す機能の１又は複数を含むことができる。
【００８４】
以下の機能のいずれかと組み合わせ可能な第１の機能として、前記１つ又は複数のＰＶＴの試験は、ディファレンシャル放散試験、一定質量膨張試験、一定気体減少試験、スウェリング試験、又は流体密度測定のうちの少なくとも１つを含む。
【００８５】
前述の又は以下の機能のいずれかと組み合わせ可能な第２の機能として、前記ＥＯＳを特定する操作は、前記ＰＶＴの試験からのデータを回帰させることによって、前記ダウンホール流体の１つ又は複数の疑似成分が有する臨界特性を特定する操作を含む。
【００８６】
前述の又は以下の機能のいずれかと組み合わせ可能な第３の機能として、前記臨界特性は、臨界温度、臨界圧力、又は偏心因子のうちの少なくとも１つを含み、前記偏心因子は、前記ダウンホール流体の対応する領域の空間座標に基づいて特定される。
【００８７】
前述の又は以下の機能のいずれかと組み合わせ可能な第４の機能として、前記偏心因子は、複数の重質疑似成分又は複数の重質成分の分布を表すパラメータに対して特定され、各重質疑似成分の炭素数は１０以上である。
【００８８】
前述の又は以下の機能のいずれかと組み合わせ可能な第５の機能として、臨界特性を特定する操作は、人工ニューラルネットワーク又は最小二乗サポートベクタマシンアルゴリズムの少なくとも一方を用いて前記偏心因子を特定する操作をさらに含む。
【００８９】
前述の又は以下の機能のいずれかと組み合わせ可能な第６の機能として、前記所定の操作は、前記特定された組成と、前記１つ又は複数のＰＶＴの試験をシミュレーションすることによって生成された組成とを、前記組成データベースに格納する操作をさらに含む。
【００９０】
前述の又は以下の機能のいずれかと組み合わせ可能な第７の機能として、前記補間は、逆距離加重法を用いて一定の深さの表面に沿って前記１つ又は複数の領域の間で実行される。
【００９１】
前述の又は以下の機能のいずれかと組み合わせ可能な第８の機能として、前記ダウンホール流体の前記特定された組成を空間的にマッピングする操作は、前記対応領域の深さと全体の組成が既知である前記貯留層の異なる領域の深さとの間の化学ポテンシャルが等しいことを用いて組成を計算する操作を含む。
【００９２】
前述の又は以下の機能のいずれかと組み合わせ可能な第９の機能として、前記所定の操作は、前記貯留層の前記１つ又は複数の領域のそれぞれに対して疑似成分データベースを作成する操作であって、前記疑似成分データベースはＰＶＴ特性の予測及び分析に用いられる、操作をさらに含む。
【００９３】
本明細書で記述された主題及び機能的な操作の実施は、デジタル電子回路、有形に具体化されたコンピュータのソフトウェア又はファームウェア、コンピュータハードウェアに、又はそれらの一又は複数の組み合わせで実施でき、これらデジタル電子回路、ソフトウェア、ファームウェア、及びコンピュータハードウェアは、本明細書に開示される構造及びそれらの構造的な同等物を含む。記述された主題におけるソフトウェアの実施は、一又は複数のコンピュータプログラム、つまり、コンピュータプログラム命令の一又は複数のモジュールとして実施されることができ、コンピュータプログラム命令は、コンピュータ若しくはコンピュータにより実施されるシステムによる実行のために、有形の非一時的なコンピュータ読取可能なコンピュータ記憶媒体上にエンコードされ、又はデータ処理装置の動作を制御する。代替的に又は追加的に、プログラム命令は、人工的に生成された伝播信号、例えば、マシン生成の電気的、光学的、又は電磁気的な信号にエンコードされ、この信号は、データ処理装置による実行のために適切な受信器への送信用の情報をエンコードするために生成される。コンピュータ記憶媒体は、機械により読取可能な記憶装置、機械により読取可能な記憶基板、ランダム若しくはシリアルアクセスのメモリデバイス、又はコンピュータ記憶媒体の組み合わせであり得る。一又は複数のコンピュータを構成することは、一又は複数のコンピュータがハードウェア、ファームウェア、又はソフトウェア（又はハードウェア、ファームウェア、及びソフトウェアの組み合わせ）をインストールし、一又は複数のコンピュータがソフトウェアを実行するときに特定の計算操作が実行されることを意味する。
【００９４】
「リアル−タイム」、「リアルタイム」、「リアル（ファースト）タイム（ＲＦＴ）」、「ほぼリアルタイム（ＮＲＴ）」、「準リアルタイム」、又は（当業者が理解する）類似の用語は、個々が、実質的に同時に動作及び応答が生じることを知覚するように、該動作及び応答が時間的に近接していることを意味する。例えば、データにアクセスするための個々の動作に続くデータの表示（又は表示の開始）に対する応答の時間差は、１ｍｓ未満、１ｓｅｃ未満、又は５ｓｅｃ未満であり得る。要求されたデータが、即時に表示（又は表示開始）される必要はないが、記述されたコンピューティングシステムの処理制限と、データを例えば収集し、正確に評価し、分析し、処理し、格納し、又は送信するために必要な時間とを考慮して、意図的な遅延なしに表示（又は表示開始）される。
【００９５】
用語「データ処理装置」、「コンピュータ」、又は「電子コンピュータデバイス」（又は当業者によって理解される同等のもの）は、データ処理ハードウェアを指し、あらゆる種類の装置、デバイス、及びマシンを包含し、これらの種類は、データを処理するためのものであり、例示として、プログラマブルプロセッサ、コンピュータ、又は複数のプロセッサ若しくはコンピュータを含む。装置は、例えば、中央処理装置（ＣＰＵ）、ＦＰＧＡ（フィールドプログラマブルゲートアレイ）、又はＡＳＩＣ（特定用途向け集積回路）を包含する専用ロジック回路であるか、又はこれらを更に含むことができる。いくつかの実施では、データ処理装置、又は専用ロジック回路（又はデータ処理装置と専用ロジック回路との組み合わせ）は、ハードウェア系又はソフトウェア系（又はソフトウェア系及びハードウェア系の両方の基づく組み合わせ）であることができる。装置は、オプションとして、コンピュータプログラムの実行環境を生成するコード、例えば、プロセッサファームウェア、プロトコルスタック、データベース管理システム、オペレーティングシステム、又は実行環境の組み合わせを構成するコードを含むことができる。本願は、既存のオペレーティングシステム、ＬＩＮＵＸ、ＵＮＩＸ（登録商標）、ＷＩＮＤＯＷＳ（登録商標）、ＭＡＣＯＳ、ＡＮＤＲＯＩＤ（登録商標）、ＩＯＳ又は他の適切なオペレーティングシステムを伴うあるいは伴わないデータ処理装置の使用を想定している。
【００９６】
コンピュータプログラムは、プログラム、ソフトウェア、ソフトウェアアプリケーション、モジュール、ソフトウェアモジュール、スクリプト、又はコードとして参照され又は記述されるものであって、コンパイル言語若しくはインタープリタ言語を含むプログラミング言語、又は宣言型若しくは手続き型の言語の形式で記載でき、またコンピュータプログラムは、コンピューティング環境で使用するための任意の形式で展開でき、スタンドアロンプログラムや、モジュール、コンポーネント、サブルーチンあるいはとして含む。コンピュータプログラムは、ファイルシステム内のファイルに対応できるが、必ずしも対応する必要はない。プログラムは、他のプログラム又はデータを保持するファイルの一部、例えばマークアップ言語ドキュメントに格納された一又は複数のスクリプトに保存でき、該他のプログラムは、問題のプログラム専用の単一ファイル内に、或いは複数の連携したファイル、例えば一又は複数のモジュール、サブプログラム、又はコードの一部に格納できる。コンピュータプログラムは、一又は複数のコンピュータ上に展開でき、該コンピュータは、一のサイトに位置し、又は複数のサイトに分散されて配置され、これらは通信ネットワークによって相互接続される。
【００９７】
様々な図面に例示されたプログラムの一部分は、モジュールとして示され、様々なオブジェクト、方法、又は他のプロセスを用いて、様々な機能を実施する個別のモジュールとして示されているが、プログラムは、それらの代わりに、いくつかのサブモジュール、サードパーティのサービス、コンポーネント、ライブラリ等を含むことができる。反対に、必要に応じて、様々なコンポーネントの機能は、単一のコンポーネントに組み合わせることができる。計算上の特定を為すために使用されたしきい値は、静的に、動的に、又は静的と動的との両方で特定できる。
【００９８】
本明細書で説明された方法、プロセス、又は論理フローは、一又は複数のプログラム可能なコンピュータによって実行でき、該コンピュータは、入力データを操作して出力を生成することによって機能を実行する一又は複数のコンピュータプログラムを実行する。方法、プロセス、又は論理フローは、特定用途のロジック回路、例えばＣＰＵ、ＦＰＧＡ、又はＡＳＩＣとして実行でき、また装置も、特定用途のロジック回路、例えばＣＰＵ、ＦＰＧＡ、又はＡＳＩＣとして実施できる。
【００９９】
コンピュータプログラムの実行のための適切なコンピュータは、汎用又は特定用途のマイクロプロセッサ、これらの両方、又は別の種類のＣＰＵに基づくことができる。一般的には、ＣＰＵは、メモリから命令及びデータを受け取り、メモリに書き込む。コンピュータの重要な要素は、命令を行い又は実行するためのＣＰＵ、及び命令及びデータを保存するための一又は複数のメモリデバイスである。一般に、コンピュータは、データを保存するための一又は複数の大容量記憶装置、例えば磁気、光磁気ディスク、又は光ディスクを含み、或いはこれらの大容量記憶装置に動作可能に結合され、データを受信し、転送し、又はこの両方を行う。しかし、コンピュータは、そのようなデバイスを持つ必要はない。さらには、コンピュータは、別のデバイス、例えば携帯電話、携帯情報端末（ＰＤＡ）、モバイルオーディオ若しくはビデオプレーヤー、ゲームコンソール、全地球測位システム（ＧＰＳ）受信機、又はユニバーサルシリアルバス（ＵＳＢ）フラッシュドライブ等のポータブルストレージデバイスに組み込まれ得る。
【０１００】
コンピュータプログラム命令及びデータを格納するための適切なコンピュータ読取可能媒体（一時的か非一時的かは任意）は、例示として半導体メモリデバイス、磁気デバイス、及び光学メモリデバイスを含む、あらゆる形態の永続的／非永続的又は揮発性／不揮発性のメモリ、媒体、及びメモリデバイスを含む。あらゆる形態のメモリデバイスは：半導体メモリデバイス、例えばランダムアクセスメモリ（ＲＡＭ）、読み取り専用メモリ（ＲＯＭ）、相変化メモリ（ＰＲＡＭ）、スタティックランダムアクセスメモリ（ＳＲＡＭ）、ダイナミックランダムアクセスメモリ（ＤＲＡＭ）、消去可能プログラマブルリードオンリーメモリ（ＥＰＲＯＭ）、電気的消去可能プログラマブル読み取り専用メモリ（ＥＥＰＲＯＭ）、及びフラッシュメモリデバイスと；磁気デバイス、テープ、カートリッジ、カセット、内部／リムーバブルディスクと；光磁気ディスクと；光学メモリデバイス、例えば、デジタルビデオディスク（ＤＶＤ）、ＣＤ−ＲＯＭ、ＤＶＤ＋／−Ｒ、ＤＶＤ−ＲＡＭ、ＤＶＤ−ＲＯＭ、ＨＤ−ＤＶＤ、及びＢＬＵＲＡＹ、及び他の光学メモリテクノロジーと；を含む。メモリは、様々なオブジェクト又はデータを格納でき、オブジェクト又はデータは、キャッシュ、クラス、フレームワーク、アプリケーション、モジュール、バックアップデータ、ジョブ、Ｗｅｂページ、Ｗｅｂページテンプレート、データ構造、データベーステーブル、動的情報を格納するリポジトリ、及び他の適切な情報を包含しており、他の適切な情報は、任意のパラメータ、任意の変数、任意のアルゴリズム、任意の命令、任意のルール、任意の制約、又は任意の参照を含む。さらに、メモリは、ログ、ポリシー、セキュリティ、アクセスのデータ、レポートファイル、又は同様の他のものといった他の適切なデータを含むことができる。プロセッサ及びメモリは、特定用途ロジック回路によって補完され又は組み込むことができる。
【０１０１】
ユーザとのインタラクションを提供するために、本明細書で記載された主題の実施は、ユーザに情報を表示するためのディスプレイデバイス、例えばＣＲＴ（陰極線管）、ＬＣＤ（液晶ディスプレイ）、ＬＥＤ（発光ダイオード）又はプラズマモニターと、ユーザがコンピュータに入力を提供するキーボード及びポインティングデバイス、例えばマウス、トラックボール、トラックパッドとを有するコンピュータ上で実施できる。入力が、タブレットコンピュータの感圧性表面、静電容量式、電気式のセンシングあるいは他のタイプのタッチスクリーンを使用したマルチタッチスクリーンといった、タッチスクリーンを用いてコンピュータに提供することもできる。他の種類のデバイスが、ユーザとインタラクションするためにも使用できる。例えば、ユーザに提供されるフィードバックは、視覚、聴覚、触覚、又は複数のフィードバックタイプの組み合わせといった、あらゆる形態の感覚のフィードバックであることができる。ユーザからの入力は、音響入力、音声入力、触覚入力を包含する、あらゆる形式で受信できる。さらに、コンピュータは、ユーザによって使用されるデバイスとの間でドキュメントを送受信することによって、例えば、Ｗｅｂブラウザから受けたリクエストに応答してユーザのクライアントデバイス上のＷｅｂブラウザにＷｅｂページを送ることにより、ユーザとインタラクションできる。
【０１０２】
用語「グラフィカルユーザインタフェース」又は「ＧＵＩ」は、単数又は複数で使用して、一又は複数のグラフィカルユーザインタフェース及び特定のグラフィカルユーザインタフェースのディスプレイの各々を説明できる。したがって、ＧＵＩは、Ｗｅｂブラウザ、タッチスクリーン、又はコマンドラインインタフェース（ＣＬＩ）を含むが、これらに限定されることなく、任意のグラフィカルユーザインタフェースを提示することができ、コマンドラインインタフェースは、情報を処理すると共に情報の結果をユーザに効率的に提示する。一般的に、ＧＵＩは、いくつかユーザインタフェース（ＵＩ）要素、例えばインタラクティブフィールド、プルダウンリスト、ボタンを含むことができ、これらのうちのいくつか又は全ては、Ｗｅｂブラウザに関連付けられる。これら及び他のＵＩ要素は、Ｗｅｂブラウザの機能に関連付けられまたＷｅｂブラウザの機能を表すことができる。
【０１０３】
本明細書で記述された主題の実施は、バックエンドコンポーネントを例えばデータサーバとして含むコンピューティングシステム、ミドルウェアコンポーネントを、例えばアプリケーションサーバとして含むコンピューティングシステム、フロントエンドコンポーネントを、例えばクライアントコンピュータとして含むコンピューティングシステム、及び、一又は複数のこのようなバックエンド、ミドルウェア、又はフロントエンドコンポーネントの任意の組み合わせを含むコンピューティングシステムにおいて実施でき、クライアントコンピュータは、ユーザが本明細書においで記述される主題の実施とインタラクションできるグラフィカルユーザインタフェース又はＷｅｂブラウザを有する。システムのコンポーネントは、有線又は無線のデジタルデータ通信（又はデータ通信の組み合わせ）、例えば通信ネットワークの任意の形式又は媒体によって相互接続されることができる。通信ネットワークの例示は、ローカルエリアネットワーク（ＬＡＮ）、無線アクセスネットワーク（ＲＡＮ）、メトロポリタンエリアネットワーク（ＭＡＮ）、広域ネットワーク（ＷＡＮ）、マイクロ波アクセスの世界的な相互運用性（ＷＩＭＡＸ）、例えば８０２．１１ａ／ｂ／ｇ／ｎ又は８０２．２０（又は８０２．１１ｘと８０２．２０の組み合わせ、又は本願に整合する他のプロトコル）を用いる無線ローカルエリア（ＷＬＡＮ）、インターネットの全て若しくは一部、別の通信システム又は１又は複数の地点のシステム（又は通信ネットワークの組み合わせ）を含む。ネットワークは、例えば、インターネットプロトコル（ＩＰ）パケット、フレームリレーフレーム、非同期転送モード（ＡＴＭ）セル、音声、ビデオ、データ、又はネットワークアドレス間の他の適切な情報（又は通信タイプの組み合わせ）と通信できる。
【０１０４】
コンピューティングシステムは、クライアント及びサーバを含むことができる。クライアント及びサーバは、一般的には、互いに離れており、また典型的には、通信ネットワークを介してインタラクションする。クライアント及びサーバの関係は、それぞれのコンピュータ上で動作すると共に互にクライアント・サーバ関係にあるコンピュータプログラムのおかげで生じる。
【０１０５】
本明細書は多くの特定の実施の詳細を含む一方で、これらは、任意の実施の範囲又は請求される得る範囲の制限として解釈されるべきではなく、むしろ、特定の実施固有の特徴の説明として解釈されるべきである。個別の実施の観点で本明細書において説明された機能は、組み合わせて又は単一の実施で、実現できる。逆に、単一の実施の観点で既述された様々な特徴は、複数の実施で、個別に、又は任意の適切なサブコンビネーションで実施されることもできる。さらには、既述の特徴は特定の組み合わせで動作するものとして説示され、最初はそのようなものとして請求されているが、一又は複数の特徴は、請求された組み合わせから場合によっては削除され、またサブコンビネーション又はサブコンビネーションの変形であり得る。
【０１０６】
主題の特定の実施が説明された。記載された実施の置換、変更、及び他の実施は、当業者には明らかである以下の請求の範囲内である。操作は特許請求の範囲に又は特定の順序で図面に描かれている一方で、これは、望ましい結果を達成するために、示された特定の順序で又は順番でそのような操作が実行されること又は全ての図示された操作が実行される（いくつかの操作は随意的と見なされる）ことを要求するものとして理解されるべきではない。ある状況では、マルチタスク又は並列処理（又はマルチタスク及び並列処理の組み合わせ）を行うことが有利であり、適切と思われる場合に実行される。
【０１０７】
さらに、既述の実施における様々なシステムモジュール及びコンポーネントの分離又は統合が、全ての実施においてそのような分離又は統合を必要とするものとして理解されるべきではない。また、記載されたプログラムコンポーネント及びシステムは、一般的には、単一のソフトウェア製品に統合でき、又は複数のソフトウェア製品にパッケージ化できることが理解されるべきである。
【０１０８】
これに従って、既述の例示的な実施は、本開示を定義し又は制約しない。他の変更、置換、及び変更も、本開示の範囲及び精神から逸脱することなく可能である。
【０１０９】
さらには、請求された任意の実施は、少なくとも、コンピュータにより実施される方法、非一時的なコンピュータ読取可能媒体、及びコンピュータシステムに適用可能であると考えられ、非一時的なコンピュータ読取可能媒体は、コンピュータにより実施される方法を実行するコンピュータにより読取可能な命令を格納し、またコンピュータシステムは、ハードウェアプロセッサに相互に動作可能に結合されたコンピュータメモリを含み、ハードウェアプロセッサは、非一時的なコンピュータ読取可能媒体に格納されたコンピュータにより実施される方法又は命令を実行するように構成される。
【図１】
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【図２】
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【図３】
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【図４】
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【図５】
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【図６】
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【図７Ａ】
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【図７Ｂ】
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【国際調査報告】
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