СПОСОБ ГЕНЕРИРОВАНИЯ ЧИСЛЕННЫХ ПСЕВДОКЕРНОВ С ИСПОЛЬЗОВАНИЕМ ИЗОБРАЖЕНИЙ СКВАЖИНЫ, ЦИФРОВЫХ ОБРАЗОВ ПОРОДЫ И МНОГОТОЧЕЧНОЙ СТАТИСТИКИ

1. Способ формирования численной модели псевдокерна, содержащий этапы, на которых:
а) получают каротажные данные из коллектора, которые включают в себя глубинные интервалы коллектора, и обрабатывают каротажные данные в часть интерпретируемых данных, по меньшей мере, одного изображения скважины, имеющего неидентифицированные данные изображения скважины;
b) исследуют одну из частей интерпретируемых данных по меньшей мере одного изображения скважины, другие обработанные каротажные данные или и те и другие для генерирования неидентифицированных данных изображения скважины, затем обрабатывают генерированные неидентифицированные данные изображения скважины в часть данных, по меньшей мере, одного изображения скважины так, чтобы генерировать данные, по меньшей мере, одного свернутого полного кругового изображения стенки скважины;
с) получают один из, по меньшей мере, одного керна из коллектора, часть каротажных данных или и то и другое, и генерируют цифровые данные керна из одного из полученного по меньшей мере одного керна, из части каротажных данных или и того и другого, так что генерированные цифровые данные керна представляют один из признаков или структур одного или более глубинных интервалов коллектора; и
d) обрабатывают часть генерированных цифровых данных керна, часть интерпретируемых данных по меньшей мере одного изображения скважины или часть каротажных данных для генерирования реализаций численной модели псевдокерна.
2. Способ по п.1, в котором часть интерпретируемых данных по меньшей мере одного изображения скважины представляет собой тренировочный образ, который представляет собой двумерные (2D) скалярные массивы непрерывно изменяемых численных значений.
3. Способ по п.1, в котором часть интерпретируемых данных по меньшей мере одного изображения скважины состоит из обработанных исходных данных, которые состоят из измеренных значений и неизмеренных значений.
4. Способ по п.1, в котором неидентифицированные данные изображения скважины представляют одно из неизмеренных значений части интерпретируемых данных по меньшей мере одного изображения скважины или пробелы данных в части интерпретируемых данных по меньшей мере одного изображения скважины.
5. Способ по п.4, в котором пробелы данных выбраны из группы, состоящей из одного из по меньшей мере одного поврежденного башмака в коллекторе, по меньшей мере одной поврежденной области в коллекторе, по меньшей мере одного башмака с ненадлежащим давлением прижима башмака к стенке скважины в коллекторе, по меньшей мере одного башмака, с затрудненным контактом со стенкой скважины в коллекторе или по меньшей мере одного неработающего башмака в коллекторе.
6. Способ по п.1, в котором другие обработанные каротажные данные выбраны из группы, состоящей из одного из наборов данных каротажа во время бурения или данных каротажной диаграммы, зарегистрированных прибором, опускаемым в скважину на кабеле, или их комбинации.
7. Способ по п.6, в котором данные каротажной диаграммы, зарегистрированные прибором, опускаемым в скважину на кабеле, включают в себя по меньшей мере одну из каротажных диаграмм, полученных с использованием гамма-излучения, плотностного, акустического, нейтронного каротажа, кавернограммы или каротажа сопротивления.
8. Способ по п.1, в котором данные по меньшей мере одного свернутого полного кругового изображения стенки скважины представляют собой одно из двумерного (2D), трехмерного (3D) представления или их совместно.
9. Способ по п.1, в котором генерирование по меньшей мере одного полного кругового изображения стенки скважины содержит этапы, на которых:
1) выбирают глубинный интервал диаграммы изображения скважины из глубинных интервалов коллектора, обрабатывают глубинный интервал диаграммы изображения скважины с использованием алгоритма многоточечной статистики (MPS), в котором алгоритм многоточечной статистики (MPS) предусматривает моделирование, извлекающее неидентифицированные геологические структуры из части интерпретируемых данных по меньшей мере одного изображения скважины, чтобы идентифицировать места расположений данных в части интерпретируемых данных по меньшей мере одного изображения скважины;
2) обрабатывают идентифицированные места расположений данных с использованием фильтровых оценочных показателей для группирования и затем моделирования картин в неидентифицированных данных изображения скважины, в результате чего неидентифицированные данные изображения скважины представляют одно из неизмеренных значений части по меньшей мере одного интерпретируемого изображения скважины или пробелы данных в части по меньшей мере одного интерпретируемого изображения скважины;
3) идентифицируют петрофизические фации коллектора, причем петрофизические фации выбраны из группы, состоящей из трещин, пор, каверн, пятен проводимости в породах в стенке скважины коллектора, резистивных участков пород в стенке скважины коллектора, границ слоев или скелета породы; и
4) обрабатывают неидентифицированные данные изображения скважины в часть по меньшей мере одного интерпретируемого изображения скважины, чтобы генерировать по меньшей мере одно полное круговое изображение стенки скважины, затем при известном диаметре скважины сворачивают по меньшей мере одно полное круговое изображение стенки скважины в исходную трехмерную (3D) форму, в результате чего численный псевдокерн модифицируется так, чтобы соответствовать одной из свернутых частей полного кругового изображения стенки скважины или части по меньшей мере одного интерпретируемого изображения скважины.
10. Способ по п.1, в котором каротажные данные выбирают из группы, состоящей из одного набора каротажных данных, имеющего множественные глубины исследования, аналоговых моделей данных кернового анализа из одного или более коллекторов, или их комбинации.
11. Способ по п.1, в котором генерирование цифровых данных керна состоит в идентификации петрофизических фаций из одного из собранного по меньшей мере одного керна или части каротажных данных, причем петрофизические фации выбирают из группы, состоящей из трещин, пор, каверн, пятен проводимости в породах в стенке скважины коллектора, резистивных участков пород в стенке скважины коллектора, границ слоев или скелета породы.
12. Способ по п.11, в котором идентификация петрофизических фаций включает в себя моделирование путем подобного преобразования других петрофизических фаций собранного по меньшей мере одного керна посредством фиксированного числа элементов объемного изображения.
13. Способ по п.1, в котором по меньшей мере один керн получают по меньшей мере из одного другого коллектора.
14. Способ по п.1, в котором второй керн по меньшей мере из одного керна получают из одного или более коллекторов.
15. Способ по п.1, в котором этап (d) включает в себя построение графика цифрового файла генерированных реализаций численной модели псевдокерна в виде одного из цифрового носителя или бумажного носителя.
16. Способ по п.1, в котором генерирование реализации численной модели псевдокерна на этапе (d) включает в себя использование алгоритма многоточечной статистики (MPS) для генерирования реализаций численных псевдокернов для двух или более петрофизических фаций, чтобы модифицировать реализации для соответствия размерам и формам фаций, наблюдаемых в части по меньшей мере одного интерпретируемого изображения скважины, части генерированных цифровых данных керна и генерированным данным по меньшей мере одного свернутого полного кругового изображения стенки скважины.
17. Способ по п.16, в котором две или более петрофизических фаций выбраны из группы, состоящей из собранного по меньшей мере одного керна, части каротажных данных или и то и другое, в котором петрофизические фации выбраны из группы, состоящей из трещин, пор, каверн, пятен проводимости в породах в стенке скважины коллектора, резистивных участков пород в стенке скважины коллектора, границ слоев или скелета породы.
18. Способ по п.15, дополнительно содержащий этап, на котором:
е) производят повторную выборку численных псевдокернов этапа (d) с преобразованием в радиальную координатную сетку.
19. Способ по п.18, в котором радиальная координатная сетка предусмотрена для исследования потока в численной модели псевдокерна и включает в себя этапы, на которых:
1) строят цилиндрическую координатную сетку, имеющую одну или более форм или один или более слоев;
2) производят повторную выборку с преобразованием численной модели псевдокерна из декартовых координат, каждый элемент объемного изображения которого имеет постоянную пористость или постоянную проницаемость в соответствии со связанным с типом породы элемента объемного изображения, в цилиндрические координаты, в которых каждая ячейка цилиндрической координатной сетки включает в себя множество декартовых элементов объемного изображения численной модели псевдокерна;
3) назначают каждой цилиндрической ячейке среднюю пористость и среднюю проницаемость на основании включенных множественных декартовых элементов объемного изображения; и
4) назначают каждой цилиндрической ячейке кривых относительную проницаемость и капиллярное давление на основании доминантного типа породы включенных множественных декартовых элементов объемного изображения, с использованием справочной таблицы для одного из значений капиллярного давления, относительной проницаемости или их обоих, для различных фаций в численном псевдокерне, которое вводят в программу моделирования потока, тем самым для оцифровывания влияния гетерогенности породы на поток текучей среды на основании модели псевдокерна, с привлечением одного из данных программы специального кернового анализа (SCAL), значений капиллярного давления при нагнетании ртути (MICP), моделирования поровой сетевой структуры или их комбинации, одного или более кернов, имеющих тот же тип породы.
20. Способ по п.19, в котором связанный тип породы выбирают из группы, состоящей из трещин, пор, каверн, пятен проводимости в породах в стенке скважины коллектора, резистивных участков пород в стенке скважины коллектора, границ слоев или скелета породы.
21. Способ по п.18, дополнительно содержащий этап, на котором:
f) выполняют моделирование потока для одного или более географически связанных коллекторов, такого как область вблизи скважины.
22. Способ по п.21, в котором выполнение моделирований потока включает в себя одно из однофазного или многофазного потока так, что моделирование потока выполняют на расчетной численной модели псевдокерна этапа (е), чтобы оценить один или более параметров.
23. Способ по п.22, в котором один или более параметров выбирают из группы, состоящей из пористости, проницаемости, капиллярного давления, относительной проницаемости, обводненности пласта, коэффициента нефтеотдачи или коэффициента извлечения.
24. Способ по п.21, дополнительно содержащий этап, на котором:
g) проводят анализ чувствительности к относящимся к потоку параметрам, чтобы определить процесс для одного из заводнения, нагнетания газа в пласт, нагнетания пара в пласт или добычи нефти с увеличенной нефтеотдачей пласта (EOR).
25. Способ по п.24, в котором относящие к потоку параметры выбирают из группы, состоящей из пористости, проницаемости, капиллярного давления, относительной проницаемости, обводненности пласта, коэффициента нефтеотдачи или коэффициента извлечения.
26. Способ по п.21, дополнительно содержащий этап, на котором:
g) определяют процесс для оценки эффектов смачиваемости в оцениваемых параметрах, в котором оцениваемые параметры включают в себя один из: капиллярного давления, относительной проницаемости, обводненности пласта, коэффициента нефтеотдачи или коэффициента извлечения.
27. Способ получения численной модели псевдокерна, содержащий этапы, на которых:
а) получают каротажные данные из коллектора, который включает в себя глубинные интервалы коллектора, и обрабатывают каротажные данные в часть интерпретируемых данных по меньшей мере одного изображения скважины;
b) исследуют одну из частей интерпретируемых данных по меньшей мере одного изображения скважины, других обработанных каротажных данных или и то и другое для генерирования по меньшей мере одного свернутого полного кругового изображения стенки скважины;
с) получают одно из по меньшей мере одного керна из коллектора, части каротажных данных или и то и другое, и генерируют цифровые данные керна из одного из полученного по меньшей мере одного керна, из части каротажных данных или и того и другого, так что генерированные цифровые данные керна представляют один из признаков или структур одного или более глубинных интервалов коллектора; и
d) обрабатывают часть генерированных цифровых данных керна, часть интерпретируемых данных по меньшей мере одного изображения скважины, часть каротажных данных или комбинации таковых для генерирования реализаций численной модели псевдокерна.
28. Способ по п.27, в котором часть интерпретируемых данных по меньшей мере одного изображения скважины представляет собой тренировочный образ, который представляет собой двумерный (2D) скалярный массив непрерывно изменяемых численных значений.
29. Способ по п.27, в котором другие обработанные каротажные данные выбирают из группы, состоящей из наборов данных каротажа во время бурения или данных каротажной диаграммы, зарегистрированных прибором, опускаемым в скважину на кабеле, или их комбинации.
30. Способ по п.27, в котором каротажные данные выбирают из группы, состоящей из наборов каротажных данных, имеющих множественные глубины исследования, или аналоговых моделей данных керна из одного или более коллекторов или некоторой комбинации таковых.
31. Способ по п.27, в котором генерирование цифровых данных керна состоит в идентификации петрофизических фаций из одного из собранного по меньшей мере одного керна или части каротажных данных, причем петрофизические фации выбирают из группы, состоящей из трещин, пор, каверн, пятен проводимости в породах в стенке скважины коллектора, резистивных участков пород в стенке скважины коллектора, границ слоев или скелета породы.
32. Способ по п.31, в котором идентификация петрофизических фаций включает в себя моделирование путем подобного преобразования других петрофизических фаций собранного по меньшей мере одного керна посредством фиксированного числа элементов объемного изображения.
33. Система для создания численной модели псевдокерна, содержащая:
а) получение каротажных данных из коллектора, который включает в себя глубинные интервалы коллектора, и обработку каротажных данных в часть интерпретируемых данных по меньшей мере одного изображения скважины, имеющего неидентифицированные данные изображения скважины;
b) исследование одной из частей интерпретируемых данных по меньшей мере одного изображения скважины, других обработанных каротажных данных или и того и другого для генерирования неидентифицированных данных изображения скважины, затем обработку генерированных неидентифицированных данных изображения скважины в часть интерпретируемых данных по меньшей мере одного изображения скважины, чтобы генерировать данные по меньшей мере одного свернутого полного кругового изображения стенки скважины;
с) получение одного из по меньшей мере одного керна из коллектора, части каротажных данных или и того и другого, и генерирование цифровых данных керна из одного из полученного по меньшей мере одного керна, части каротажных данных или и того и другого, так что генерированные цифровые данные керна представляют один из признаков или структур одного или более глубинных интервалов коллектора; и
d) обработку части генерированных цифровых данных керна, части данных по меньшей мере одного интерпретируемого изображения скважины, части каротажных данных или их комбинации для генерирования реализаций численной модели псевдокерна;
в которой генерирование реализации численной модели псевдокерна включает в себя применение алгоритма многоточечной статистики (MPS) для генерирования реализаций численных псевдокернов для двух или более фаций, чтобы модифицировать реализации для соответствия размеров и форм фаций, наблюдаемых в части по меньшей мере одного интерпретируемого изображения скважины, части данных генерированного цифрового керна и генерированным данным по меньшей мере одного свернутого полного кругового изображения стенки скважины.
34. Система для создания численной модели псевдокерна, содержащая:
а) получение каротажных данных из коллектора, который включает в себя глубинные интервалы коллектора, и обработку каротажных данных в часть интерпретируемых данных по меньшей мере одного изображения скважины;
b) исследование одной из частей интерпретируемых данных по меньшей мере одного изображения скважины, других обработанных каротажных данных или и того и другого для генерирования данных по меньшей мере одного свернутого полного кругового изображения стенки скважины;
с) получение одного из по меньшей мере одного керна из коллектора, части каротажных данных или и того и другого, и генерирование цифровых данных керна из одного из полученного по меньшей мере одного керна, части каротажных данных или их комбинации, так что генерированные цифровые данные керна представляют один из признаков или структур одного или более глубинных интервалов коллектора; и
d) обработку части генерированных цифровых данных керна, части интерпретируемых данных по меньшей мере одного изображения скважины, части каротажных данных или их комбинации для генерирования реализаций численной модели псевдокерна;
в которой генерирование данных цифрового керна состоит в идентификации фаций из одного из собранного по меньшей мере одного керна или части каротажных данных, в которой фации выбирают из группы, состоящей из трещин, пор, каверн, пятен проводимости в породах в стенке скважины коллектора, резистивных участков пород в стенке скважины коллектора, границ слоев или скелета породы.