"相当たり、坑井当たり、層または層のグループ当たり、および時間当たりの生産量を生産パラメータに応じて与える、成熟炭化水素産地をシミュレートするための生産シミュレータであって、当該生産シミュレータは、パラメータαの集合によって解空間内に定められ、前記成熟炭化水素産地の履歴データにマッチングし、かつ、統計的学習理論にしたがって前記パラメータαに関連する予測期待リスクRαが低いことにより特徴付けられる良好な予測信頼性を示す、生産シミュレータ。パラメータαの集合によって解空間内に定められる生産シミュレータであって、Vapnikの不等式数1から導出される境界条件数2を最小化するので、低い予測期待リスクRαを示すことができ、ここで、Rαは、パラメータαに関連する前記予測期待リスクであり、Rempαは、パラメータαに関連し、履歴データとのマッチング処理によって決定される経験的リスクであり、δは、ゼロに近い正の数であって、1-δが、前記不等式が成立する確率であって、Φは、数3によって定められる関数であって、ここで、hは、前記解空間SのVapnik-Chervonenkis次元であり、mは、履歴データにおいて入手可能な独立した測定値の数であり、eは、exp1と等しい、請求項1に記載の生産シミュレータ。既存のQψktbHDの値のうちのpについて、数4であり、かつ、同一期間[T1-Xy,T1]における累積石油生産量が正確にε2以下である場合に履歴データとのマッチングが得られ、ここで、Qψktbは、前記生産シミュレータ2により決定される、相ψ当たり、坑井k当たり、層または層のグループb当たり、および時間t当たりの生産量であり、QψktbHDは、履歴データにおいて見出される、相ψ当たり、坑井k当たり、層または層のグループb当たり、および時間t当たりの同生産量であり、[T1-Xy,T1]は、時間T1の直前のX年間からなる期間であり、T1は、履歴データHDを入手可能である最終の日であり、∥Z∥T1T2は、期間[T1,T2]におけるZのノルムを示し、ε1は、1より小さい正の数であり、ε2は、1より小さい正の数であり、pは、100に近い正の数である、請求項1に記載の生産シミュレータ。X=5であり、ε1=0.2であり、ε2=0.15であり、p=90である、請求項3に記載の生産シミュレータ。前記Vapnik条件は、h/m≦0.1として表され、ここで、hは、前記解空間のVapnik-Chervonenkis次元であり、mは、履歴データにおいて入手可能な独立した測定値の数である、請求項1に記載の生産シミュレータ。N年間についての妥当なブラインドテストを実施することによって前記Vapnik条件を成立させる生産シミュレータであって、前記ブラインドテストは、T-Nyに先行する期間について履歴データにマッチングする生産シミュレータを決定するステップと、期間[T-Ny,T]における生産量を、同一期間における生産パラメータを所与として予測するステップと、によって定められ、前記ブラインドテストは、全てのQψktbHDの値のうちのpについて、数5であり、かつ同一期間[T-Ny,T]における累積石油生産量が正確にε2以下である場合に妥当であるとされ、ここで、Qψktbは、前記生産シミュレータにより決定される、相ψ当たり、坑井k当たり、層または層のグループb当たり、および時間t当たりの生産量であり、QψktbHDは、履歴データにおいて見出される、相ψ当たり、坑井k当たり、層または層のグループb当たり、および時間t当たりの同生産量であり、[T-Ny,T]は、時間Tの直前のN年間からなる期間であり、Tは、履歴データHDを入手可能である最終の日であり、∥Z∥T1T2は、期間[T1,T2]におけるZのノルムを示し、ε1は、1より小さい正の数であり、ε2は、1より小さい正の数であり、pは、100に近い数である、請求項1に記載の生産シミュレータ。p=90であり、ε1=0.1であり、ε2=0.1であり、N=3である、請求項6に記載の生産シミュレータ。前記Vapnik条件は、数6かつ数7ならば、数8である場合に成立する予測安定特性であり、ここで、PPは、生産パラメータであり、PP’は、わずかに変動した生産パラメータであり、QψktbHDは、履歴データにおいて見出される、相ψ当たり、坑井k当たり、層または層のグループb当たり、および時間t当たりの生産量であり、QψktbHD’は、わずかに変動した履歴データにおいて見出される、相ψ当たり、坑井k当たり、層または層のグループb当たり、および時間t当たりのわずかに変動した生産量であり、Qψktbは、前記生産シミュレータにより決定される、相ψ当たり、坑井k当たり、層または層のグループb当たり、および時間t当たりの生産量であり、Qψktb’は、わずかに変動した履歴データから決定される十分に近似した他の生産シミュレータにより決定される、相ψ当たり、坑井k当たり、層または層のグループb当たり、および時間t当たりの生産量であり、[T0,T]は、時間T0から時間Tまでの期間であり、時間T0および時間Tはそれぞれ、履歴データが入手可能である最初の日と最終の日であり、[T,TNy]は、時間T後のN年間からなる期間であり、∥Z∥T1T2は、期間[T1,T2]におけるZのノルムを示し、εは、1より小さい正の数であり、nは、5未満の小さな整数である、請求項1~7のいずれか一項に記載の生産シミュレータ。ε=0.05であり、n=2であり、N=3である、請求項8に記載の生産シミュレータ。詳細な初期貯留地区画、岩石特性、貯留地物性に関する法則、および坑井物性に関する法則を定めるステップと、前記Vapnik条件が成立するまで、前記貯留地区画、前記岩石特性、前記貯留地物性に関する法則、および前記坑井物性に関する法則をアップスケールするステップと、生産シミュレータの候補解のうち、予測期待リスクRαを最小化する候補解を選択することによって前記生産シミュレータを最適化するステップと、を経て構築される、請求項1に記載の生産シミュレータ。前記貯留地区画は、貯留地Gを、a,b≠a’,b’の場合に数9である数10ここで、a∈{1A}はx-y領域を表し、b∈{1B}は1つまたは数個のz層を表すとなるように、要素部分Gabに区画するステップと、均質な岩石特性を示す隣り合った要素部分Gabを、サブ地質Gcここで、c∈{1C}にまとめるステップと、を経てアップスケールされる、請求項10に記載の方法。岩石特性は、各サブ地質Gcについて、式数11ここで、Vcはサブ地質Gcの体積に従って岩石特性RPcを平均化するステップを経て、アップスケールされる、請求項10に記載の方法。貯留地物性に関する法則は、前記サブ地質Gcの機能パラメータに適応するような方法で、アップスケールされ、前記サブ地質Gcに関連する時空間スケールは、関連する解空間が履歴データの複雑性と坑井レベルで整合するような方法で決定される、請求項10に記載の方法。粗略な初期貯留地区画、岩石特性、貯留地物性に関する法則、および坑井物性に関する法則を定めるステップと、前記生産シミュレータが履歴データにマッチングするまで、前記Vapnik条件を成立させた状態を維持しつつ、前記貯留地区画、前記岩石特性、前記貯留地物性に関する法則、および前記坑井物性に関する法則をダウンスケールするステップと、生産シミュレータの候補解のうち、予測期待リスクRαを最小化する候補解を選択することによって前記生産シミュレータを最適化するステップと、を経て構築される、請求項1に記載の生産シミュレータ。前記貯留地区画は、貯留地全体から開始するステップと、前記貯留地をサブ地質Gcここで、c∈{1C}に区画するステップと、を経てダウンスケールされ、前記サブ地質間の境界周辺に特性の実質的な変動が存在する、請求項14に記載の方法。岩石特性は、各サブ地質Gcについて新たな別々の岩石特性を定めることによりダウンスケールされる、請求項14に記載の方法。貯留地物性に関する法則は、前記サブ地質Gcの機能パラメータに適応するような方法でダウンスケールされ、サブ地質Gcに関連する時空間スケールは、関連する解空間が履歴データの複雑性と坑井レベルで整合するような方法で決定される、請求項14に記載の方法。前記貯留地物性に関する法則は、相ψごとおよびサブ地質cごとの平均孔隙率、浸透率、および相対浸透率krψcによってのみ特徴付けられる多孔質媒体としてモデル化された岩石内で発生する流体の運動量保存および質量保存に関するNavier-Stokesの方程式から導出される、請求項10に記載の方法。前記貯留地物性に関する法則は、式数12を含み、ここで、uψkcは、サブ地質cにおける坑井kでの相ψの速度であり、μψcは、サブ地質cにおける相ψの粘度であり、ρψcは、サブ地質cにおける相ψの密度であり、Pψcは、サブ地質cにおける相ψの圧力であり、gは、重力ベクトルであり、kは、浸透率係数であり、krψcは、サブ地質cにおける相ψの相対浸透率係数である、請求項18に記載の方法。前記貯留地物性に関する法則は、以下の式:数13と、数14と、数15と、数16とによって与えられる、流体またはガスと岩石との間の熱伝達の法則をさらに含み、ここで、T=Tx,y,zは、温度であって、貯留地内で変動可能であり、Φは、岩石孔隙率であり、Sψは、相ψの飽和率であり、ρψは、相ψの密度であり、uψは、相ψの速度であり、Eは、体積内部エネルギー添え字sおよびfはそれぞれ、固体相および流体相に対応であり、Uf=UgUoUwは、エンタルピー流束であって、ここで、Uψ=ρψhψuψであり、hψは、相ψの比エンタルピーであり、hg=hwΛであって、Λは、水蒸発の比熱であり、添え字g、w、oはそれぞれ、ガス、水、石油を示し、λTは、貯留地の伝導率係数である、請求項19に記載の方法。前記貯留地物性に関する法則は、サブ地質cでの相ψの粘度であって、局所圧力Pおよび局所温度Tの関数であるμψc=μψcP,Tと、サブ地質cでの相ψの密度であって、局所圧力Pおよび局所温度Tの関数であるρψc=ρψcP,Tと、サブ地質cでの相ψの相対浸透率係数であって、局所圧力Pおよび局所温度Tの関数であるkrψc=krψcP,Tと、によって与えられる相法則をさらに含む、請求項20に記載の方法。坑井物性に関する法則は、式:Qψktc=TkcPPktc,uψkcを含み、ここで、Qψktcは、サブ地質cにおける時間tでの坑井kの相ψの生産量であり、Tkcは、サブ地質cにおける坑井kの伝達関数であり、PPktcは、時間tにおいて、サブ地質cにおける坑井kに適用される生産パラメータであり、uψkcは、サブ地質cにおける坑井kでの相ψの速度である、請求項10に記載の方法。成熟炭化水素産地を最適に開発するための方法であって、先行する請求項のいずれか一項に記載の生産シミュレータを構築するステップと、前記生産量から導出される利得値を最適化する最適な生産パラメータを見出すために、前記生産シミュレータの稼働を数回繰り返すステップと、そのようにして得られた前記最適な生産パラメータを適用して前記炭化水素産地を開発するステップと、を含む方法。最適化される前記利得値は、前記炭化水素産地の正味現在価値または貯留量である、請求項23に記載の方法。前記正味現在価値NPVは、式数17を用いて決定され、ここで、Pkcは、坑井kおよびサブ地質cについての石油生産量バレル換算であり、Rikは、坑井kおよびi年についての税金と使用料であり、Siは、i年の石油販売価格1バレル当たりであり、dは、割引率のパーセンテージであり、Iikは、i年中に坑井kに費やされた投資額であり、OCikは、i年中の坑井kの操業コストであり、Lkcは、坑井kおよびサブ地質cについての液体生産量バレル換算であり、TOiは、i年の処理コスト石油1バレル当たりであり、TLiは、i年の処理コスト液体1バレル当たりである、請求項24に記載の方法。要約すれば、本発明は、複雑すぎるモデリングの手法と単純すぎるモデリングの手法との適切な折衷策を提示する。十分な過去の情報を履歴データHDとして有する成熟産地についてのみ、複雑になりすぎてあまりに多くの履歴データをキャリブレーションする必要を生じることなくその産地で問題になる全ての主要な現象を考慮に入れるために十分大きい、産地生産シミュレータ候補の空間Sの構築が可能である。Vapnikの統計的学習理論は、どのような条件下でそのようなシミュレータを創出できるかを決定する。そのようなシミュレータは、信頼性の高い予測能力の条件を満たすような方法で設計すればよい。本発明の目的は、相phase当たり、坑井当たり、層または層のグループ当たり、および時間当たりの生産量を生産パラメータに応じて与える、成熟炭化水素産地をシミュレートするための生産シミュレータである。当該生産シミュレータは、当該成熟炭化水素産地の履歴データに十分よくマッチングし、Vapnik条件を成立させる。このVapnik条件により、相当たり、坑井当たり、層または層のグループ当たり、および時間当たりで算出される生産量の正確性が確保される。これにより、このシミュレータのユーザが、種々の生産パラメータに応じて、それぞれが信頼性の高い量を与える種々の生産シナリオを試行でき、それにより、そのようなシナリオ同士を適切に比較でき、特定の基準に従って妥当なシナリオを選択できる。全ての生産シナリオが信頼性の高い量を与えるので、選択されたシナリオもまた信頼性の高い生産の予測を与え、従って産地を開発するための低リスクで好ましい手段となる。本発明の他の特徴によれば、既存のQψktbHDの値のうちのpよりも多くの値について数1であり、かつ、同一期間[T1-Xy,T1]における累積石油生産量が正確にε2以下である場合に履歴データとのマッチングが得られ、ここで、Qψktbは、上記生産シミュレータによって決定される、相当たり、坑井当たり、層または層のグループ当たり、および時間当たりの生産量であり、QψktbHDは、履歴データにおいて見出される、相当たり、坑井当たり、層または層のグループ当たり、および時間当たりの同生産量であり、[T1-Xy,T1]は、時間T1の直前のX年間からなる期間であり、T1は、履歴データを入手可能である最終の日であり、∥Z∥T1T2は、期間[T1,T2]におけるZのノルムを示し、ε1は、1より小さい正の数であり、ε2は、1より小さい正の数であり、pは、100に近い正の数である。このような特徴により、シミュレータが必要条件である妥当な履歴マッチングを示し、妥当な予測能力を発揮する候補であると考えられる状況を実際に定めることが可能になる。本発明の他の特徴によれば、X=5であり、ε1=0.2であり、ε2=0.15であり、p=90である。このような特徴により、履歴マッチングが正確であると考えられる条件を設定することが可能になる、すなわち、このような特徴により、妥当な予測量について期待しうる正確性のオーダーが与えられる。本発明の他の特徴によれば、上記Vapnik条件は、h/m≦0.1として表され、ここで、hは、上記シミュレータが選択される上記解空間SのVapnik-Chervonenkis次元であり、mは、履歴データにおいて入手可能な独立した測定値の数である。このような特徴により、妥当な予測能力を達成するための条件を、それらが算出されうる場合に、設定することが可能になる。本発明の他の特徴によれば、N年間について妥当なブラインドテストを実施することによって上記Vapnik条件が成立し、当該ブラインドテストは、T-Nyに先行する期間について履歴データにマッチングする生産シミュレータを決定するステップと、期間[T-Ny,T]における生産量を、同一期間[T-Ny,T]における生産パラメータを所与として予測するステップと、によって定義され、当該ブラインドテストは、既存のQψktbHDの値のうちのpよりも多くの値について、数2であり、かつ同一期間[T-Ny,T]における累積石油生産量が正確にε2以下であり、ここで、Qψktbは、上記生産シミュレータによって決定される、相当たり、坑井当たり、層または層のグループ当たり、および時間当たりの生産量であり、QψktbHDは、履歴データにおいて見出される、相当たり、坑井当たり、層または層のグループ当たり、および時間当たりの同生産量であり、[T-Ny,T]は、時間Tの直前のN年間からなる期間であり、Tは、履歴データを入手可能である最終の日であり、∥X∥T1T2は、期間[T1,T2]におけるXのノルムを示し、ε1は、1より小さい正の数であり、ε2は、1より小さい正の数であり、pは、100に近い正の数である。このような特徴により、シミュレータが妥当な予測能力を示しているかどうかを、シミュレータが構成された方法ではなく、シミュレータが出す実際の結果を見ることによって決定する判別テストを定めることが可能になる。このような特徴により、何年も待って結果を測定する必要なく、テストを行う第三者機関にとっては既に入手可能であって、シミュレータを構成した機関にとっては入手可能ではない後者の機関はブラインドであるデータを用いて、テストを実施することが可能になる。本発明の他の特徴によれば、ε1=0.1であり、ε2=0.1であり、p=90であり、N=3である。このような特徴により、妥当でないシミュレータから妥当なシミュレータを適切に判別するのに許容できるブラインドテストの実際の条件を設定することが可能になる。本発明の他の特徴によれば、上記Vapnik条件は、数3かつ数4ならば数5である場合に成立する予測安定特性であり、ここで、PPは、生産パラメータであり、PP’は、わずかに変動した異なる生産パラメータであり、QψktbHDは、履歴データにおいて見出される、相当たり、坑井当たり、層または層のグループ当たり、および時間当たりの生産量であり、QψktbHD’は、わずかに変動した異なる履歴データにおいて見出される、相当たり、坑井当たり、層または層のグループ当たり、および時間当たりのわずかに変動した異なる生産量であり、Qψktbは、上記生産シミュレータにより決定される、相当たり、坑井当たり、層または層のグループ当たり、および時間当たりの生産量であり、Qψktb’は、わずかに変動した異なる履歴データから決定される十分に近似した他の生産シミュレータにより決定される、相当たり、坑井当たり、層または層のグループ当たり、および時間当たりの生産量であり、[T0,T]は、時間T0から時間Tまでの期間であり、時間T0および時間Tはそれぞれ、履歴データが入手可能である最初の日と最終の日であり、[T,TNy]は、時間T後のNy年間からなる期間であり、∥Z∥T1T2は、期間[T1,T2]におけるZのノルムを示し、εは、1より小さい正の数であり、nは、5未満の小さな整数である。このような特徴により、予測量を確実に算出するために予め必要な特性をシミュレータが示しているかどうかを定義することが可能になる。このテストは、シミュレータの結果的な特性のみをテストするので、他の既存のシミュレータとの比較を要せず、また、シミュレータが構成された方法について知ることも要しない。本発明の他の特徴によれば、ε=0.05であり、n=2であり、N=3である。この特徴により、3年の期間について、予測安定性を実際に設定することが可能になる。本発明の他の特徴によれば、上記生産シミュレータは、詳細な初期貯留地区画、岩石特性、貯留地物性に関する法則、および坑井物性に関する法則を定義するステップと、上記Vapnik条件が成立するまで、当該貯留地区画、当該岩石特性、当該貯留地物性に関する法則、および当該坑井物性に関する法則をアップスケールするステップと、生産シミュレータの候補解のうち、αによって定められ、かつ、いわゆる期待経験的リスクRempαを最小化する候補解を選択することによって、上記生産シミュレータをキャリブレーションするステップと、を経て構築される。アップスケーリングとは、複雑性を低減することを意味する。アップスケーリングは、数6ができる限り小さくなるようなシミュレータの候補の解空間となるように実施される。ここで、δは、ゼロに近い正の数であって、1-δは、確率であって、Φは、数7によって定義される正関数であって、ここで、hは、上記解空間のVapnik-Chervonenkis次元であり、mは、履歴データにおいて入手可能な独立した測定値の数であり、eは、exp1と等しい。上記解空間の候補のうちの生産シミュレータをキャリブレーションするとは、当該解空間内で解を確定する適切なパラメータαを選択しつつ、経験的リスクRempαをできる限り小さくすることを意味する。この経験的リスクRempαは、実際の過去のデータと上記シミュレータによって算出された対応するデータとの間の正の差である。このアップスケーリング処理は、ともにできる限り小さいことが求められる数8の値とRempαの値との間のトレード-オフを達成するための方法である。というのも、それらの総和数9を、所定の確率1-δで最小化することが目的だからである。上述の総和の最小化では、Vapnikの不等式数10に従って、予測の期待リスクRαを最小化する。このような特徴により、大きな値の数11開始時のモデルは複雑であるためと小さな経験的リスクRempαそのような複雑なモデルは過去のデータを適切に反映できるためから開始して、過去のデータとの良好なマッチングを維持しつつ、すなわち、経験的リスクRempαを小さい値に維持しつつ、段階的に複雑性、すなわち数12を減少させて、予測の期待リスクRαを最小化することが可能になる。本発明の他の特徴によれば、上記貯留地区画は、貯留地Gを、a,b≠a’,b’の場合に数13である数14ここで、a∈{1A}はx-y領域を表し、b∈{1B}は1つまたは数個のz層を表すとなるように、要素部分Gabに区画するステップと、均質な岩石特性を示す隣り合った要素部分Gabを、サブ地質Gcここで、c∈{1C}にまとめるステップと、を経てアップスケールされる。このような特徴により、適度に少数のサブ地質Gcを特定して、産地の地質をアップスケールする実際の方法が与えられる。本発明の他の特徴によれば、岩石特性は、各サブ地質について、数15ここで、Vcはサブ地質Gcの体積に従って岩石特性を平均化するステップを経て、アップスケールされる。この特徴は、所定のサブ地質Gcにおいて用いられる特性を実際に定義する方法を説明している。本発明の他の特徴によれば、貯留地物性に関する法則は、上記サブ地質の機能パラメータに適応するような方法でアップスケールされ、上記サブ地質に関連する時空間スケールは、関連する解空間が履歴データの複雑性と坑井レベルで整合するような方法で決定される。このような特徴により、坑井レベルで測定した挙動に着目して、アップスケールされた貯留地物性法則を求めるための規則が与えられる。本発明の他の特徴によれば、上記生産シミュレータは、粗略な初期貯留地区画、岩石特性、貯留地物性に関する法則、および坑井物性に関する法則を定めるステップと、上記生産シミュレータが履歴データにマッチングするまで、上記Vapnik条件を成立させた状態を維持しつつ、当該貯留地区画、当該岩石特性、当該貯留地物性に関する法則、および当該坑井物性に関する法則をダウンスケールするステップと、生産シミュレータの候補解のうち、予測期待リスクを最小化する候補解を選択することによって上記生産シミュレータをキャリブレーションするステップと、を経て構築される。ダウンスケーリングとは、産地の単純な記述から開始し、産地全体の挙動を適切に表すであろう関連のある貯留地現象および/または坑井現象を付加して、坑井ごとに複雑性を増加させていくことを意味する。ダウンスケーリングは、数16ができる限り小さい状態をシミュレータ候補の解空間が維持するような仕方で実施され、ここで、δはゼロに近い正の数であって、1-δは、確率であって、Φは、数17によって定義される正関数であって、ここで、hは、上記解空間のVapnik-Chervonenkis次元であり、mは、履歴データにおいて入手可能な独立した測定値の数であり、eは、exp1と等しい。上記解空間の候補のうちの生産シミュレータをキャリブレーションするとは、当該解空間内で解を確定する適切なパラメータαを選択しつつ、経験的リスクRempαをできる限り小さくすることを意味する。この経験的リスクは、実際の過去のデータと上記生産シミュレータによって算出された対応するデータとの間の差である。このダウンスケーリング処理は、ともにできる限り小さいことが求められる数18の値とRempαの値との間のトレード-オフを達成するための方法である。というのも、それらの総和数19を、所定の確率1-δで最小化することが目的だからである。上述の総和の最小化では、Vapnikの不等式数20に従って、予測の期待リスクRαを最小化する。このような特徴により、小さな値の数21開始時のモデルは単純であるためと大きな経験的リスクRempαそのような単純なモデルは過去のデータを適切には反映しないためから開始して、過去のデータとより良好にマッチングするために、段階的に複雑性を増加させ、すなわち、数22を増加させて、それにより経験的リスクRempα減少させて、予測の期待リスクRαを最小化することが可能になる。本発明の他の特徴によれば、上記貯留地区画は、貯留地全体から開始するステップと、上記貯留地をサブ地質に区画するステップと、を経てダウンスケールされ、当該サブ地質間の境界周辺に貯留地特性の実質的な変動が存在する。このような特徴は、全体的な産地の記述から、局所的な挙動がより精細なスケールGcで特定される精緻な把握へと向かう処理を説明している。本発明の他の特徴によれば、岩石特性は、各サブ地質について新たな別々の岩石特性を定めることによりダウンスケールされる。このような特徴は、Gcレベルで異なる物性を割り当てる原理を説明している。本発明の他の特徴によれば、貯留地物性に関する法則は、上記サブ地質の機能パラメータに適応するような方法でダウンスケールされ、上記サブ地質に関連する時空間スケールは、関連する解空間が履歴データの複雑性と坑井レベルで整合するような方法で決定される。このような特徴により、坑井レベルで測定された挙動に着目して、ダウンスケールされた貯留地物性法則を求めるための規則が与えられる。本発明の他の特徴によれば、上記貯留地物性に関する法則は、時間ごと、相ごと、およびサブ地質ごとの平均孔隙率、および相対浸透率または浸透率によってのみ特徴付けられる多孔質媒体としてモデル化された岩石内で発生する流体またはガスの運動量保存および質量保存に関するNavier-Stokesの方程式から導出される。この特徴は、サブ地質Gc全体についていくつかの主要なパラメータを平均化しつつ、貯留地物性に関する一般的な法則をサブ地質レベルで単純化する方法について説明している。本発明の他の特徴によれば、上記貯留地物性に関する法則は、式数23を含み、ここで、uψkcは、サブ地質cにおける坑井kでの相ψの速度であり、μψcは、サブ地質cにおける相ψの粘度であり、Pψcは、サブ地質cにおける相ψの圧力であり、ρψcは、サブ地質cにおける相ψの密度であり、gは、重力ベクトルであり、kは、浸透率係数であり、krψcは、サブ地質cにおける相ψの相対浸透率係数である。krψcは、相の飽和率に依存するため、時間の関数である。この特徴は、流体の移動に関して実際にどの法則を考慮するか、そしてそれをどのようにパラメータ化するかについて説明している。本発明の他の特徴によれば、上記貯留地物性に関する法則は、以下の式:数24と、数25と、数26と、数27とによって与えられる、流体またはガスと岩石との間の熱伝達の法則をさらに含み、ここで、T=Tx,y,zは、温度であって、貯留地内で変動可能であり、Φは、岩石孔隙率であり、Sψは、相ψの飽和率であり、ρψは、相ψの密度であり、uψは、相ψの速度であり、Eは、体積内部エネルギー添え字sおよびfはそれぞれ、固体相および流体相に対応であり、Uf=UgUoUwは、エンタルピー流束fluxであって、ここで、Uψ=ρψhψuψであり、hψは、相ψの比エンタルピーであり、hg=hwΛであって、Λは、水蒸発の比熱であり、添え字g、w、oはそれぞれ、ガス、水、石油を示し、λTは、貯留地の伝導率係数である。この特徴は、どの熱伝達の法則を考慮する必要があるか、そしてそれらをどのようにしてパラメータ化できるかを説明している。本発明の他の特徴によれば、上記貯留地物性に関する法則は、サブ地質cでの相ψの粘度であって、局所圧力Pおよび局所温度Tの関数であるμψc=μψcP,Tと、サブ地質cでの相ψの密度であって、局所圧力Pおよび局所温度Tの関数であるρψc=ρψcP,Tと、サブ地質cでの相ψの相対浸透率係数であって、局所圧力Pおよび局所温度Tの関数であるkrψc=krψcP,Tと、によって与えられる相法則をさらに含む。この特徴は、圧力と温度に対する依存性を通じて、流体伝播の法則と熱伝達の法則とをどのようにして連結するかを説明している。本発明の他の特徴によれば、坑井物性に関する法則は、式:Qψktc=TkcPPktc,uψkcを含み、ここで、Qψktcは、時間tでのサブ地質cにおける坑井kの相ψの生産量であり、Tkcは、サブ地質cにおける坑井kの伝達関数であり、PPktcは、時間tにおいて、サブ地質cにおける坑井kに適用される生産パラメータであり、uψkcは、サブ地質cにおける坑井kでの相ψの速度である。この特徴は、坑井の挙動を、例えば伝達関数を用い、どのようにしてモデル化できるかを説明している。このような関数は、貯留地のモデル化と同等の精密さを有する、すなわち、サブ地質Gcがいくつかの層bを含む場合、これらは坑井レベルでまとめて平均化される。本発明はまた、成熟炭化水素産地を最適に開発する方法に関し、この方法は、先行する実施形態のいずれか1つに係る生産シミュレータを構築するステップと、上記生産量から導出される利得値を最適化する最適な生産パラメータを見出すために、上記生産シミュレータの稼働を数回繰り返すステップと、そのようにして得られた上記最適な生産パラメータを適用して上記炭化水素産地を開発するステップと、を含む。この特徴は、上記産地について利得関数gainfunctionを最大化することを目指した、包括的な最適化処理を説明している。上記生産シミュレータの前述した特徴、すなわち、その比較的低い複雑性を利用しており、これにより、対応する生産パラメータによって定められる所定の生産シナリオを算出するための演算時間を大幅に短縮することが可能になる。このように演算時間が短いと、莫大な数のシナリオ、典型的には100を越えるシナリオを試行することが可能になる。本発明の他の特徴によれば、最適化される上記利得値は、上記炭化水素産地の正味現在価値または貯留量である。この特徴は、最適化されていないシナリオに比べて大きな財務利益をもたらす本発明の実際の使用について説明している。本発明の他の特徴によれば、上記正味現在価値は、式数28を用いて決定でき、ここで、Pkcは、坑井kおよびサブ地質cについての石油生産量バレル換算であり、Rikは、坑井kおよびi年についての税金と使用料であり、Siは、i年の石油販売価格1バレル当たりであり、dは、割引率のパーセンテージであり、Iikは、i年中に坑井kに費やされた投資額であり、OCikは、i年中の坑井kの操業コストであり、Lkcは、坑井kおよびサブ地質cについての液体生産量バレル換算であり、TOiは、i年の処理コスト石油1バレル当たりであり、TLiは、i年の処理コスト液体1バレル当たりである。この特徴により、利得関数を定める実際の方法が与えられ、この利得関数は、相当たり、時間当たり、およびサブ地質当たりの坑井の生産量を用いて完全に算出することができ、この生産量自体は、任意の所定の生産パラメータの集合について上記生産シミュレータによって算出される。本発明の他の特徴、詳細、および利点が、図面を参照して以下になされる詳細な例示的説明から、より明らかになるであろう。図1では、炭化水素産地は、岩石、ガス、および流体、中でも石油を含む地中または海中貯留地Gである。当該貯留地Gは、表層10から数個の坑井11により既知の方法で掘削される。当該坑井11は、貯留地の特性を変化させるため、例えばその圧力または温度を変化させるために、流体、一般的には水、ガス、または蒸気を貯留地へ注入する役割を果たす注入井であってよい。または、当該坑井11は、ガス、石油、および関連流体おそらくはさらに他の成分を貯留地から抽出する役割を果たす生産井であってもよい。これら生産井の生産効率を向上させるため、または局所的な貯留地特性を変化させるために、適切な流体またはガスを生産井に注入することもできる。本発明の目的は、坑井当たり、相当たり、およびサブ地質当たりの将来の炭化水素生産を経時的に算出することである。本発明の他の目的は、最適な生産パラメータPP、すなわち、例えば成熟炭化水素産地の生産、NPV、貯留量などの利得値を最適化する生産パラメータPPを決定し、適用することである。本発明は、最適化手段1に基づいて、成熟炭化水素産地を最適に開発する方法に関する。当該最適化手段1は、相ψ当たり、坑井k、11当たり、サブ地質c当たり、および時間t当たり当該時間は一般的に月で表されるの生産量Qψcktを生産パラメータPPに応じて与える生産シミュレータ2のモジュールを用いる。相ψは、石油、ガス、水、または化学的混和物などの他の関連流体でありうる石油は、単相であると考えてもよく、または多くの種々の炭化水素相に分割されてもよい。炭化水素鎖に応じて、数個の石油相またはガス相がありうる。ガスは、炭化水素、蒸気、または他の任意の成分でありうる。生産パラメータPPは、生産に影響を与える全ての駆動パラメータを含む。これら生産パラメータは、注入井または生産井の挙動を定める注入率、および生産井の挙動を定めるポンプ流量などで表した生産率を含み、加えて、穿孔、仕上げ、酸性化、破砕などの坑井の改修、または、生産井の注入井への変更や新たな追加の坑井生産井および/または注入井の掘削といった、影響を与えるその他何らかの選択をも含む。PPは、サブ地質ごとで異なりうる。このような最適化手段1は、基本的水準平常通りの生産戦略に対する生産パラメータの変更を包含する新たな生産戦略のテストを可能にする。当該生産シミュレータ2は、結果を迅速に演算できるだけ十分簡素であるので、最適化手段1は、前記した生産量Qψcktから導出される利得値5を最適化する最適な生産パラメータPPを見出すために、当該生産シミュレータ2の稼働を数多く繰り返して、それにより多くの戦略またはシナリオを試してもよい。図2のブロック図に示されているように、最適化手段1の必須の要素は生産シミュレータ2である。所定の生産パラメータPPの集合について、生産シミュレータ2は生産量Qψcktの予測を与える。当該生産量Qψcktから、最適化の対象である利得値5をモジュール4によって演算できる。最適化手段1では、モジュール3が、前記したシナリオを生産パラメータPPの集合として提示する役割を果たす。関連する生産パラメータPPの集合の候補を提示するために、ランダムMonte-Carlo法からより効率的な状況認識法に及ぶ、数個の発見的解決法またはアルゴリズムを当該モジュール3に用いてもよい。フィードバックの矢印で示されているように、当該モジュール3はフィードバック値5を用い、既知の最適化方法に準じて、新たな集合を決定し、新たなシナリオに向けて動作してもよい。それを繰り返すことにより、最適化手段1は、利得値5を最適化する生産パラメータの最適な集合を決定してもよい。この方法はまた、そのようにして得られた当該最適な生産パラメータPPを適用して炭化水素産地の開発を行うことを含む。シミュレートしたように、期待利得または収入は最適であるか、少なくとも基本的水準よりは良好でありうる。有効であるためには、本発明の必須の特徴によれば、先行技術の解決手段の欠点を生じることなく、前記した生産シミュレータ2がまず履歴データHDにマッチングしなければならない。すなわち、生産シミュレータ2は、履歴上適用された生産パラメータPPを適用したときに、過去の生産量Qψcktに非常に近い結果を与え、このことにより、過度に単純化したモデルと差異化される。また、当該生産シミュレータ2は、Vapnik条件を成立させなければならない。生産シミュレータ2は、将来の予想データを、時間Tから開始して、できる限り正確に生成することを目的としている。そのような正確さを得るための必要条件の一つは、まず、当該生産シミュレータが履歴データHDにマッチングすること、すなわち、過去の既知のデータ、いわゆる履歴データHDを再生成することである。履歴データにマッチングするということは従って、生産シミュレータ2が、既知の、すなわち時間Tより前の、相ψ当たり、坑井k当たり、サブ地質c当たり、および時間t当たりの生産量Qψcktや総累積石油生産量などの生成されたデータを再生成するだけ十分に正確であることを意味する。当該マッチングの質は、履歴データHDに記録されている既知の生産量QψcktHDを、過去の生産パラメータを適用した生産シミュレータ2を用いて演算された生産量Qψcktと相対的に比較することによって評価できる。累積石油生産量もまた、履歴データHDに記録された生産量QψcktHDの総和と生産シミュレータ2を用いて演算された生産量Qψcktの総和との間で比較される。このような比較は、量QψcktHDのうちのpについて数29であり、かつ数30と表すことができ、ここで、Qψcktは、生産シミュレータ2により決定される、相ψ当たり、坑井k当たり、サブ地質c当たり、および時間t当たりの生産量であり、QψcktHDは、履歴データHDにおいて見出される、相ψ当たり、坑井k当たり、サブ地質c当たり、および時間t当たりの同生産量であり、[T1-Xy,T1]は、時間T1の直前のX年間からなる期間であり、T1は、履歴データHDが入手可能である最終の日であり、∥Z∥T1T2は、期間[T1,T2]におけるZのノルムを示し、ε1は、1より小さい正の数であり、ε2は、1より小さい正の数であり、pは、100に近い数である。マッチング条件に関して考慮される期間の長さは、履歴データの入手可能な期間の長さに合わせて調整してもよい。しかし、可能であれば、5年間という長さが妥当であると考えられる。そのような長さは、5年間という生産シミュレータ2の期待される正確な予測の範囲と整合する。X=5、p=90、ε1=0.2、ε2=0.15という特定の値が良好なマッチングを検出するのに妥当であることがわかっている。ここで比較のために使用されるノルムは、最小二乗、または加重最小二乗のうちのいずれでもよい。正確な生産シミュレータ2はまた、マッチング条件に加えて、Vapnik条件を成立させなければならない。当該Vapnik条件は、種々の方法で表されてよい。Vapnikにより開発された学習理論の結果の1つによれば、次元mの、すなわち、m個の独立した測定値を含む所定の履歴データHDの集合から、VC次元hの空間内に学習によってモデルを導出でき、このときパラメータαに関連する信頼性予測期待リスクRαの上限は2つの加算項の和RempαΦである。第1の項Rempαは、パラメータαに関連する経験的リスクであり、当該パラメータαによってもたらされる履歴データHDとのマッチングの質を示す。第2の項Φは、モデルの特性を示しており、数31と表すことができ、ここで、δはゼロに近い正の数であり、1-δは、RempαΦがまさに境界となる当該予測期待リスクRαの確率であって、ここで、hは、解空間SのVapnik-Chervonenkis次元またはVC次元とも称される前述したVC次元であり、mは、履歴データHDにおいて入手可能である独立した測定値の前述した数である。上記結果に従えば、先行技術の過度に単純化したモデルではいずれも、モデルの過度の単純化のために、Rempαが高くなってしまう。また、先行技術の複雑なメッシュモデルでは、小さなRempαを与えうるが、履歴データHDにおいて入手可能である独立した測定値の数mに対して解空間のVC次元hが大きすぎるので、比h/mが高くなり、そのためΦの値が高くなってしまう。そこで、トレードオフが達成された。すなわち、mの値は一定であって、所定の炭化水素産地について入手可能な履歴データHDによって与えられ、そこで、比h/mが小さいままとなるように解空間の大きさhが調整された。5年間の予測の平均目標を、信頼性をおよそ±5にすることとした場合、h/mの値≦0.1であれば、目標とする信頼性と、後に詳述するモデルを得るためのスケーリングの可能性とが両立されることがわかった。前記したVapnik条件を表し、チェックするための別の方法は、ブラインドテストを実施することである。N年間についてのブラインドテストは、履歴データを2つの期間に分けることにより実現してもよい。第1の過去期間は、履歴データが入手可能である最初の時間T0から、最終の時間TからN年前の時間T-Nyまでである。第2のブラインド期間は、時間T-Nyから、履歴データが入手可能である最終の時間に相当する時間Tまでである。Tは、一般的に実際の時間である。過去期間のデータは既知であるとし、それを用いてマッチングする生産シミュレータ2を当該データに対する学習により構築する。ブラインド期間のデータは未知であるとする、または少なくとも生産シミュレータを構築する間は隠蔽する。次いで、それらを、ブラインド期間についての生産パラメータを所与として生産シミュレータ2が当該ブラインド期間について予測したデータと比較する。予測したデータが十分な正確さで当該隠蔽期間の履歴データを再生成したときに、ブラインドテストは妥当であるとされる。そこで、ブラインドテストは、T-Nyに先行する期間について履歴データHDにマッチングする生産シミュレータ2を決定するステップと、期間[T-NyT]における生産量を予測するステップと、を含み、ブラインドテストは、既存のQψcktHDの値のうちのpより多くの値について、数32であり、かつ、同一期間[T-NyT]における累積石油生産量が正確にε2以下であり、ここで、Qψktbは、生産シミュレータによって決定される、相当たり、坑井当たり、層または層のグループ当たり、および時間当たりの生産量であり、QψktbHDは、履歴データHDにおいて見出される、相当たり、坑井当たり、層または層のグループ当たり、および時間当たりの同生産量であり、[T-Ny,T]は、時間Tの直前のN年間からなる期間であり、Tは、履歴データHDを入手可能である最終の日であり、∥Z∥T1T2は、期間[T1,T2]におけるZのノルムを示し、ε1は、1より小さい正の数であり、ε2は、1より小さい正の数であり、pは、100に近い正の数である。p=90、ε1=0.1、ε2=0.1という特定の値が良好なブラインドテストを確認するのに妥当であることがわかっている。期間N=3年もまた妥当である。ここで比較のために使用されるノルムは、例えば、最小二乗、または加重最小二乗のうちのいずれでもよい。Vapnik条件をチェックするための別の方法は、予測安定特性を測定することにより実現される。そのような特性については、生産シミュレータ2の入力データのわずかな変動に対する出力データの安定性を試験する。入力データは、過去、すなわち、期間[T0T]における生産パラメータPPと生産量QψktbHDとを含む履歴データHDである。これらの基準データPPおよび生産量QψktbHDに基づいて、基準生産シミュレータ2を構築する。次いで、これらのデータをわずかに変動させ、それに対応するデータPP’およびQψktbHD’を得る。これらのわずかに変動させた入力データに基づいて、基準生産シミュレータ2に十分近似すると予想される他の生産シミュレータを構築する。出力データ、すなわち、生産量QψktbおよびQψktb’が、将来の期間[T,TMy]に関して、それぞれ基準生産シミュレータ2および他の生産シミュレータによって予測され、次いで比較される。予測安定特性は、数33かつ数34ならば、数35である場合に成立し、ここで、PPは、生産パラメータであり、PP’は、わずかに変動した生産パラメータであり、QψktbHDは、履歴データHDにおいて見出される、相ψ当たり、坑井k当たり、層または層のグループb当たり、および時間t当たりの生産量であり、QψktbHD’は、わずかに変動した履歴データHDにおいて見出される、相ψ当たり、坑井k当たり、層または層のグループb当たり、および時間t当たりのわずかに変動した生産量であり、Qψktbは、生産シミュレータ2により決定される、相ψ当たり、坑井k当たり、層または層のグループb当たり、および時間t当たりの生産量であり、Qψktb’は、わずかに変動した履歴データから決定される十分に近似した他の生産シミュレータにより決定される、相ψ当たり、坑井k当たり、層または層のグループb当たり、および時間t当たりの生産量であり、[T0,T]は、時間T0から時間Tまでの期間であり、時間T0および時間Tはそれぞれ、履歴データHDが入手可能である最初の日と最終の日であり、[T,TMy]は、時間T後のM年間からなる期間であり、∥Z∥T1T2は、期間[T1,T2]におけるZのノルムを示し、εは、1より小さい正の数であり、nは、5未満の小さな整数である。ここで重要な値は、与えられる入力変動εと得られる出力変動nεとの比nである。ε=0.05、n=2という値が妥当であることがわかっている。正確性の目標を考慮すると、M=3年という範囲もまた妥当である。ここで比較のために使用されるノルムは、例えば、最小二乗、または加重最小二乗のうちのいずれでもよい。Vapnik条件をチェックするための上述した3つの方法は、別々に用いることもでき、また同時に用いることもできる。既に述べたように、本発明の核心は、生産シミュレータ2である。当該生産シミュレータ2は、履歴データHDに精度よくマッチングするのに十分正確であるために、貯留地物性法則6や坑井物性法則7といった挙動物性に関する法則を用いてもよい。しかし、解空間SのVC次元hは、Vapnik条件を成立させるために十分小さいままでなければならない。そのような結果に到達するために、ここで2つの手法を提示する。両方の手法とも、物性法則を用い、それらを貯留地モデルに適用することを含む。アップスケーリングとも称される第1の手法では、前記した貯留地モデルおよび物性法則の両方を詳細な定式から開始し、その詳細な定式を、いつどこで何らかの均質性を観測できるかを見積もることにより、停止条件が達成されるまで徐々に単純化またはスケーリングする。当該条件は、前記したVapnik条件が成立するまで貯留地区画、岩石特性RP、貯留地物性に関する法則6、および坑井物性に関する法則7をアップスケールすることにより達成される。ダウンスケーリングとも称される第2の手法によれば、前記した貯留地モデルおよび物性法則の両方を粗略な定式から開始し、その粗略な定式を、いつどこで何らかの実質的な変動が観測できるかを詳細に定めることにより、停止条件が達成されるまで徐々に複雑化またはスケーリングする。当該条件は、生産シミュレータ2が履歴データHDにマッチングするまで、前記したVapnik条件が成立した状態を維持しつつ、貯留地区画、岩石特性RP、貯留地物性に関する法則6、および坑井物性に関する法則7を、ダウンスケールすることにより達成される。両方の手法を、単独で別々に用いてもよく、または交互に用いてもよい。例えば、精細なモデルから部分同士を結合することで地質をアップスケールし、次いで、マッチングできないサブ地質を局所的にダウンスケールし、それによって内部の特性の実質的変化を示してもよい。このステップでは、用いる手法に関わらず、生産シミュレータ2の構造が定められる。しかし、当該生産シミュレータ2は、数個のパラメータαに依存しており、生産シミュレータ2が適切に作用するためには、この数個のパラメータαがさらに調節されなければならない。パラメータαに応じて、数個の生産シミュレータ2が候補解となりうる。これら数個の候補解が、期待リスクRαを最小化するパラメータαの最適な集合を見出すまで、パラメータαの可能的な集合のそれぞれに関して予想期待リスクRαについてチェックされる。図1によれば、貯留地Gは、その地質、すなわち、石油を含む岩石体の閉包closureを想定し、それを貯留地区画で分割することにより、モデル化してもよい。アップスケーリング手法を用いる場合、第1の精細な区画を、文字aで指示され、例えば、少なくとも1つの坑井11を含むx-y領域と、文字bで指示されるz領域とを仕切ることで定めてもよい。図1の例では、貯留地Gをまず初めに区画するために、4つのそのようなx-y領域a=14、および5つのz領域b=15を用いる。これにより、貯留地Gはまず初めに、a,b≠a’,b’の場合に数362つの異なる部分は分離されているである数37となるように、要素部分Gabに区画され、ここで、a∈{1A}はx-y領域を表し、b∈{1B}はz層を表す。この初期貯留地区画から開始して、要素部分Gabについて検討し、隣り合う部分を均質な岩石特性RPを示した場合に段階的に結合することにより、当該区画をアップスケールする。その結果、サブ地質Gcここで、c∈{1C}からなるより粗略な区画が新たに得られる。図1には、3つのそのようなサブ地質が示されている。G1は、均質な挙動を示すG11、G12、G13、G14、G15をまとめたものである。G2は、G21、G22、G23、G24、G25、G31、G32、G33、G34、G35をまとめたものである。G3は、G31、G32、G33、G34、G35をまとめたものである。実際のケースでは、サブ地質は、典型的には、3~50個の坑井を含む。地質区画の当該アップスケーリングは、解空間Sの次元hを低減するための第1の方法である。従って、解空間の大きさは、先行技術のメッシュモデルの場合のような100000個を越えるセルではなく、数個規模の地質の数に依存する。ダウンスケーリング手法を用いる場合、この処理は、例えば、貯留地G全体に相当する単一の部分からなる粗略な区画から開始される。次いで、当該粗略な区画sを、サブ地質Gcここで、c∈{1C}に分割するが、この分割は、当該サブ地質間の境界周辺で特性の実質的な変化が存在する場合にはどこでも必ず行われる。そうすることで、このようなサブ地質の数を可能な限り少なくしつつ、サブ地質ごとに均質な挙動を期待しうる。岩石特性RPは主に、岩石を通る流体の動的特性を決定するために用いられる、岩石孔隙率、浸透率k、および相対浸透率krψcを含み、さらに、有効層厚、熱容量、伝導率などの他の特性を適宜含む。サブ地質が新たな基本の体積単位となるので、これら岩石特性RPの全ては、所定のサブ地質Gcについてほぼ一定であると考えられる。アップスケーリング手法を用いる場合、岩石特性RPは、平均化の式数38に従ってサブ地質Gcごとに均質化され、ここで、Vcはサブ地質Gcの体積である。代わりにダウンスケーリング手法を用いる場合、不連続な部分に沿って分割することで得られる新たなサブ地質Gcのそれぞれについて別々の新たな岩石特性RPcを定めることによって、岩石特性RPがダウンスケールされる。図3を参照して、生産シミュレータ2の内容を以下により詳細に説明する。当該生産シミュレータ2のモジュールは、2つのメインモジュール6、7に分割されうる。第1のモジュールは、貯留地物性に関する法則6を実装する。当該モジュールは、生産パラメータPPの集合を所与として、少なくとも各坑井11の入口と各サブ地質bでの貯留地を通る流体の動的特性を与える。当該動的特性は、例えば、速度空間で表される。当該貯留地物性に関する法則6は、サブ地質Gcの機能パラメータに適応するような方法で、アップスケールされるか、またはダウンスケールされる。また、サブ地質Gcに関連する時空間スケールは、関連する解空間が履歴データHDの複雑性と坑井レベルで整合するような方法で決定される。例えば、層ごとの生産量についてデータが十分豊富に得られないmが小さすぎる場合、坑井の生産量が、部分的いくつかの層をグループとする、または全体的全ての層をグループとするに合計される。:数39。このような場合、坑井当たりの生産量のみを示し、坑井当たりおよび層または層のグループ当たりの生産量を示すのではない。アップスケーリング/ダウンスケーリング処理は、法則にも適用される。物性法則および坑井の数と複雑性を、より単純な、あるいはより詳細な挙動モデルと数式を用いて変更してもよい。例えば、Darcyの法則は、より一般的なNavier-Stokesの法則を単純化したものである。数式の次数もまた、意図するVapnik条件に従って、増加または減少させて変更しうる。いくつかのパラメータは、一定であってもよく、または、他のパラメータまたは変数の変動関数によって精緻化してもよい。それまで産地が開発されてきた方法次第で、熱伝達を考慮する場合も、または考慮しない場合もあり、それに応じて熱伝達の法則を採用するか、または無視する。同様の方法で、坑井の伝達関数が、それらのファンクショニングポイントfunctioningpoint周辺で線形化、または近似化される場合もある。このような一致は、部分的な期間、または炭化水素産地の部分的な空間に基づき、履歴データHDにおける入手可能なデータの詳細の豊富さ次元mに応じて考慮されるものである。貯留地物性に関する法則6は、既知の方法で、流体の運動量保存および質量保存に関するNavier-Stokesの方程式から導出され、各相に連続的に対応する当該流体は、平均孔隙率Φ、浸透率k、および相対浸透率krψcによってのみ特徴付けられた多孔質媒体としてモデル化された岩石内に発達している。通常の貯留地物性に関する法則6は、微視的スケールで考慮された多相移動を加味したNavier-Stokesの方程式などの一般的な流れモデルを用いて導出される。流体は、岩石の補集合として得られる領域において発生していくが、これは、多種多様な位相幾何学および幾何学における障害を含む場合がある。アップスケーリング/ダウンスケーリング処理とは、所定の時間tの平均孔隙率、浸透率、および相対浸透率によってのみ岩石構造が記述される多孔質媒体における流体の有効な動的特性を決定することである。貯留地Gにおける流体伝播は、流体の運動量保存を記述するNavier-Stokesの方程式数40から導出され、ここで、uは流体速度、ρは流体密度、Tは応力テンソル、fは流体に働く物体力である貯留地の石油については、fは、重力であり、f=ρgである。これらは、流体の質量保存により補完される。:数41。そして、各相ψ∈{石油、水、ガス}について、数42であり、ここで、Sψは、相ψの飽和率を示し、Jψは、拡散流束を示す。当然ながら、数43であり、数44である。貯留地での流れは通常、低レイノルズ数、すなわち、遅い流れcreepingflowを特徴とするので、Navier-Stokesの方程式は一般的に、安定した非圧縮性流れを想定して、Stokesの方程式数45、数46に簡素化でき、ここで、μは粘度、uiはi方向の速度、giはi方向の重力成分、pは圧力である。実効粘性抵抗力が速度に比例し、方向が反対となるように、体積平均化の処理を用いてStokesの方程式を均質化してもよい。従って、等方性多孔質媒体の場合、数47と書くことができ、ここで、kは多孔質媒体の浸透率を示し、Φは孔隙率である。これにより、速度が圧力勾配で与えられ数48、これによりDarcyの法則が与えられる。非等方性多孔質媒体の場合、数49という結果が得られ、ここで、Kは浸透率対称テンソルを示す。結果として得られる流体の質量保存の方程式は、数50により与えられる。実際には、流体は、一般的にガスg、石油o、および水wからなり、その組成はおそらく複雑であり、例えば、その塩分濃度や炭化水素鎖に依存する。アップスケールされた段階での相ψ∈{o,w,g}の質量保存は、数51と書くことができ、ここで、uψ、ρψ、Sψはそれぞれ、相ψの速度、密度、飽和率および拡散流束を示す。いかなる場合も、速度u、圧力p、相ψの飽和率といった通常の流れ特性を用いて、相速度uψに関する閉包律を決定しなければならない。数52のように、無矛盾性関係式が満足されなければならない。相ψの速度の閉包は、各相の異なる移動度の要因であるいわゆる相対浸透率係数krψを含む:数53。ここで、μψは、相ψの粘度を示す。最後に、モジュール6は、下記式により貯留地物性に関する法則を実装する:数54。ここで、uψkcは、サブ地質cにおける坑井kでの相ψの速度であり、μψcは、サブ地質cにおける相ψの粘度であり、ρψcは、サブ地質cにおける相ψの密度であり、Pψcは、サブ地質cにおける相ψの圧力であり、gは、重力ベクトルであり、kは、浸透率係数であり、krψcは、サブ地質cにおける相ψの相対浸透率係数である。貯留地物性に関する法則6はまた、履歴データHDにおいて該当するデータが入手可能であれば、以下の式:数55と、数56と、数57と、数58とによって与えられる、流体またはガスと岩石との間の熱伝達の法則を含んでもよく、ここで、T=Tx,y,zは、温度であって、貯留地内で変動可能であり、Φは、岩石孔隙率であり、Sψは、相ψの飽和率であり、ρψは、相ψの密度であり、uψは、相ψの速度であり、Eは、体積内部エネルギー添え字sおよびfはそれぞれ、固体相および流体相に対応であり、Uf=UgUoUwは、エンタルピー流束であって、ここで、Uψ=ρψhψuψであり、hψは、相ψの比エンタルピーであり、hg=hwΛであって、Λは、水蒸発の比熱であり、添え字g、w、oはそれぞれ、ガス、水、石油を示し、λTは、貯留地の伝導率係数である。加えて、生産シミュレータ2におけるいくつかの変数は、一定であってもよく、または、それらを例えば局所圧力Pおよび局所温度Tの変数として考え、精緻化してもよい。そこで、貯留地物性に関する法則6は、サブ地質cにおける相ψの粘度であって、局所圧力Pおよび局所温度Tの関数であるμψc=μψcP,Tと、サブ地質cにおける相ψの密度であって、局所圧力Pおよび局所温度Tの関数であるρψc=ρψcP,Tと、サブ地質cにおける相ψの相対浸透率係数であって、局所圧力Pおよび局所温度Tの関数であるkrψc=krψcP,Tと、によって与えられる相法則をさらに含んでもよい。坑井物性に関する法則7としての坑井モデルを実装する第2のモジュール7は、少なくとも各坑井kのサブ地質cの層の穿孔時に知られる前記した速度uψkcから、時間tにおける坑井kでのサブ地質cの相ψの生産量Qψktcを、時間tにサブ地質cにおいて各坑井kに適用される生産パラメータPPktcと、坑井kの層bでの相ψの速度uψkbとの関数として、式Qψktc=TkcPPktc,uψkcを用いて決定し、ここで、Tkcは、坑井kごとおよびサブ地質cごとに定められる伝達関数である。このような伝達関数は、とりわけ、局所的な貯留地の圧力、地質、表皮効果、坑井またはポンプの設計と仕上げに依存する関数である。それらは、老化または損傷の結果、経時的に変化しうる。それらは、通常、一覧にまとめられた関数であり、過去の生産データから導出される。炭化水素産地の生産シミュレータ2の候補の解空間は、T坑井の伝達物性とu貯留地の伝播物性との組み合わせである。このような候補はそれぞれ、パラメータαの集合に関連し、当該パラメータαの集合によって定められる。これらパラメータαは、入力される生産パラメータPPktcを生産量Qψktcに関係づける候補シミュレータを定めるものである。候補シミュレータが定められている空間は、貯留地、坑井、および法則のアップスケーリングまたはダウンスケーリング処理の所産である。そのようなパラメータαによって定められるシミュレータは、所定のPPktcに応じて、坑井ごと、サブ地質ごとに、産地の挙動を完全に特徴付けるであろう。これらは、入力される生産パラメータとして与えられる値の所定の範囲について有効である。当該与えられる値の範囲は、典型的には、全ての過去の生産パラメータの範囲内であり、変動の幅は±30である。履歴データHDに基づいて、生産シミュレータの候補解がそれぞれ過去のデータと比較される。前記した複数のパラメータαの集合について処理を繰り返すことにより、予測期待リスクRαを最小化するパラメータの集合に対応する候補解が決定される。成熟産地の場合、過去の生産データまたは履歴データHDの大きさmは、同一の坑井の将来の生産にとって重要であり、かつとなるであろう全ての主要な現象を把捉可能とするのに適切な物性の豊富さを内包する解空間Sを決定できるだけ十分大きい。このような状況では、入手可能なデータの複雑性に対して解空間のVC次元hが適切となるトレードオフが可能となり、従って比h/mが最小化され、それによりΦとRαの値が最小化される。予測期待リスクRαが最小化され、生産シミュレータ2によってなされた予測は信頼性が高いと考えられうる。各候補解について、Vapnikの式数59を用いて、予測期待リスクRαの上限が定められ、ここで、Rαは、パラメータαに関連する予測期待リスクであり、Rempαは、パラメータαに関連し、履歴データHDとのマッチング処理によって決定される経験的リスクであり、δは、ゼロに近い正の数であって、1-δは、前記不等式の成立する確率であって、Φは、数60によって定められる関数であって、ここで、hは、解空間のVapnik-Chervonenkis次元であり、mは、履歴データHDにおいて入手可能な独立した測定値の数であり、eは、exp1と等しい。予測期待リスクRαを最小化する最適なパラメータαoptの集合により、最善の生産シミュレータ2が決定および定義される。マッチング条件、すなわちVapnik条件を満たすように、そして予測期待リスクRαを最小化するように、生産シミュレータ2が上述のように一旦決定され最適化されると、それを最適化手段1において用いることができる。最適化手段1は、生産パラメータPPのシナリオを生成し、これらのシナリオに対して生産シミュレータ2を適用する。次いで、このような動作を、種々の生産パラメータPPの集合に対して何度も繰り返す。繰り返し動作ごとに、利得値5を、生産シミュレータ2によって予測された生産量Qψktcから導出して算出する。結果として得られた利得値5を次のシナリオを選択するために用いてもよい。そうすることにより、当該利得値5を最適化する生産パラメータPPの最適な集合が得られる。最適化された当該利得値5は、炭化水素産地の正味現在価値NPVまたは貯留量RESでありうる。任意の利得値5を、当業者にとっては周知のように、必要な経済パラメータまたは指数を考慮して、最適化手段1によって出力された生産量Qψktcから、モジュール4によって決定することができる。当該正味現在価値NPVは、例えば、式数61を用いて決定してもよく、ここで、Pkcは、坑井kおよびサブ地質cについての石油生産量バレル換算であり、Rikは、坑井kおよびi年についての税金と使用料であり、Siは、i年の石油販売価格1バレル当たりであり、dは、割引率のパーセンテージであり、Iikは、i年中に坑井kに費やされた投資額であり、OCikは、i年中の坑井kの操業コストであり、Lkcは、坑井kおよびサブ地質cについての液体生産量バレル換算であり、TOiは、i年の処理コスト石油1バレル当たりであり、TLiは、i年の処理コスト液体1バレル当たりである。他の選択肢は、所定の期間における累積石油生産量として定められる、炭化水素産地の貯留量RESの値である。その他の選択肢も可能である。"