СПОСОБ МНОГОУРОВНЕВОЙ ПОДГОНКИ МОДЕЛИ ДЛЯ РЕЗЕРВУАРА

1. Способ многоуровневой подгонки модели резервуара к ретроспективным данным, включающий:
формирование первой модели, подогнанной к ретроспективным данным, с использованием по меньшей мере одного обновленного параметра модели, полученного из одного или более уже имеющихся параметров модели;
формирование множества вторых моделей, подогнанных к ретроспективным данным, путем применения вероятностной инверсии к первой модели, подогнанной к ретроспективным данным;
формирование множества третьих моделей, подогнанных к ретроспективным данным, из множества вторых моделей, подогнанных к ретроспективным данным;
формирование множества наборов реализаций динамического моделирования с использованием каждой модели из множества третьих моделей, подогнанных к ретроспективным данным;
ранжирование каждой модели из множества третьих моделей, подогнанных к ретроспективным данным, на основании, по меньшей мере частично, множества наборов реализаций динамического моделирования; и
предоставление пользователю прогноза добычи на основании одной или более третьих моделей, подогнанных к ретроспективным данным, имеющих наивысший ранг.
2. Способ по п. 1, отличающийся тем, что формирование первой модели, подогнанной к ретроспективным данным, включает:
формирование множества обновленных параметров путем варьирования по меньшей мере одного уже имеющегося параметра из числа одного или более уже имеющихся параметров модели в диапазоне значений и присвоения значения из указанного диапазона каждому параметру из множества обновленных параметров;
подгонку к ретроспективным данным множества реализаций модели, порожденных множеством обновленных моделей, каждая из которых содержит один параметр из множества обновленных параметров; и
выбор обновленного параметра модели из множества обновленных параметров, соответствующего одной реализации модели из множества реализаций модели, находящейся в согласии с по меньшей мере одним критерием подгонки к ретроспективным данным.
3. Способ по п. 2, отличающийся тем, что дополнительно включает варьирование по меньшей мере одного уже имеющегося параметра для каждой скважины из множества скважин резервуара,
причем по меньшей мере один уже имеющийся параметр включает параметр, выбранный из группы, состоящей из отношения эффективной мощности пласта к общей мощности пласта, типа фации, типа породы и первоначальной насыщенности водой, а
проверка согласия с по меньшей мере одним критерием подгонки к ретроспективным данным включает нахождение во множестве разностей между смоделированным исходным количеством нефти в пласте (OOIP) и ретроспективным измеренным OOIP для по меньшей мере одной скважины из множества скважин такой разности, которая меньше, чем другие разности из указанного множества разностей.
4. Способ по п. 2, отличающийся тем, что дополнительно включает варьирование по меньшей мере одного уже имеющегося параметра для каждой скважины из множества скважин резервуара,
причем по меньшей мере один уже имеющийся параметр включает объем пор, а
проверка согласия с по меньшей мере одним критерием подгонки к ретроспективным данным включает нахождение во множестве разностей между смоделированным давлением в резервуаре и ретроспективным давлением в резервуаре для по меньшей мере одной скважины из множества скважин такой разности, которая меньше, чем другие разности из указанного множества разностей.
5. Способ по п. 1, отличающийся тем, что формирование множества вторых моделей, подогнанных к ретроспективным данным, включает:
формирование одного или более параметров подогнанной модели из первой модели, подогнанной к ретроспективным данным;
формирование распределения вероятности каждого из одного или более параметров подогнанной модели;
формирование множества наборов реализаций моделирования, причем каждый набор реализаций порожден одной из множества моделей, каждая из которых содержит один или более обновленных параметров модели, случайным образом выбранных из каждого распределения вероятности;
подгонку множества наборов реализаций моделирования к ретроспективным данным резервуара и
формирование множества вторых моделей, подогнанных к ретроспективным данным, из одного или более множеств наборов реализаций моделирования, каждый из которых находится в согласии с по меньшей мере одним критерием подгонки к ретроспективным данным;
причем формирование распределения вероятности ограничено, по меньшей мере частично, чувствительностями к параметрам, найденными выполненным ранее динамическим моделированием.
6. Способ по п. 1, отличающийся тем, что формирование множества третьих моделей, подогнанных к ретроспективным данным, включает:
формирование множества обновленных параметров путем варьирования по меньшей мере одного уже имеющегося параметра из каждой модели множества вторых моделей, подогнанных к ретроспективным данным, в диапазоне значений и присвоение значения из указанного диапазона каждому параметру из множества обновленных параметров;
подгонку к ретроспективным данным множества реализаций модели, порожденных множеством обновленных моделей, подогнанных к ретроспективным данным, каждая из которых включает один параметр из множества обновленных параметров; и
выбор множества третьих моделей, подогнанных к ретроспективным данным, из множества обновленных моделей, подогнанных к ретроспективным данным, каждая из которых соответствует одной реализации модели из множества реализаций модели, находящейся в согласии с по меньшей мере одним критерием подгонки к ретроспективным данным.
7. Способ по п. 6, отличающийся тем, что дополнительно включает варьирование по меньшей мере одного уже имеющегося параметра для каждой скважины из множества скважин резервуара,
причем по меньшей мере один уже имеющийся параметр включает конечную точку относительной проницаемости, а
проверка согласия с по меньшей мере одним критерием подгонки к ретроспективным данным включает нахождение во множестве разностей между смоделированным временем прохождения воды и ретроспективным временем прохождения воды для по меньшей мере одной скважины из множества скважин такой разности, которая меньше, чем другие разности из указанного множества разностей.
8. Способ по п. 6, отличающийся тем, что дополнительно включает варьирование по меньшей мере одного уже имеющегося параметра для каждой скважины из множества скважин резервуара,
причем по меньшей мере один уже имеющийся параметр включает относительную проникающую способность для воды или относительную проникающую способность для нефти, а
проверка согласия с по меньшей мере одним критерием подгонки к ретроспективным данным включает нахождение во множестве разностей между смоделированной кривой содержания воды и ретроспективной кривой содержания воды для по меньшей мере одной скважины из множества скважин такой разности, которая меньше, чем другие разности из указанного множества разностей.
9. Способ по п. 6, отличающийся тем, что дополнительно включает варьирование по меньшей мере одного уже имеющегося параметра для каждой скважины из множества скважин резервуара,
причем по меньшей мере один уже имеющийся параметр включает скин-фактор или коэффициент проводимости пласта, а
проверка согласия с по меньшей мере одним критерием подгонки к ретроспективным данным включает нахождение во множестве разностей между смоделированным рабочим давлением на забое и ретроспективным рабочим давлением на забое для по меньшей мере одной скважины из множества скважин такой разности, которая меньше, чем другие разности из указанного множества разностей.
10. Система многоуровневой подгонки модели резервуара к ретроспективным данным, содержащая
память, в которой имеется программное обеспечение для многоуровневой подгонки модели резервуара к ретроспективным данным; и
один или более процессоров, связанных с памятью, причем программное обеспечение обеспечивает выполнение одним или более процессорами:
формирования первой модели, подогнанной к ретроспективным данным, с использованием по меньшей мере одного обновленного параметра модели, полученного из одного или более уже имеющихся параметров модели;
формирования множества вторых моделей, подогнанных к ретроспективным данным, путем применения вероятностной инверсии к первой модели, подогнанной к ретроспективным данным;
формирования множества третьих моделей, подогнанных к ретроспективным данным, из множества вторых моделей, подогнанных к ретроспективным данным;
формирования множества наборов реализаций динамического моделирования с использованием каждой модели из множества третьих моделей, подогнанных к ретроспективным данным;
ранжирования каждой модели из множества третьих моделей, подогнанных к ретроспективным данным, на основании, по меньшей мере частично, множества наборов реализаций динамического моделирования; и
предоставления пользователю прогноза добычи на основании одной или более третьих моделей, подогнанных к ретроспективным данным, имеющих наивысший ранг.
11. Система по п. 10, отличающаяся тем, что программное обеспечение обеспечивает формирование одним или более процессорами множества реализаций подогнанной модели путем:
формирования множества обновленных параметров путем варьирования по меньшей мере одного уже имеющегося параметра из числа одного или более уже имеющихся параметров модели в диапазоне значений и присвоения значения из указанного диапазона каждому параметру из множества обновленных параметров;
подгонки к ретроспективным данным множества реализаций модели, порожденных множеством обновленных моделей, каждая из которых содержит один параметр из множества обновленных параметров; и
выбора обновленного параметра модели из множества обновленных параметров, соответствующего одной реализации модели из множества реализаций модели, находящейся в согласии с по меньшей мере одним критерием подгонки к ретроспективным данным.
12. Система по п. 11, отличающаяся тем, что программное обеспечение обеспечивает выполнение одним или более процессорами варьирования по меньшей мере одного уже имеющегося параметра для каждой скважины из множества скважин резервуара,
причем по меньшей мере один уже имеющийся параметр включает параметр, выбранный из группы, состоящей из отношения эффективной мощности пласта к общей мощности пласта, типа фации, типа породы и первоначальной насыщенности водой, а
проверка согласия с по меньшей мере одним критерием подгонки к ретроспективным данным включает нахождение во множестве разностей между вычисленным исходным количеством нефти в пласте (OOIP) и ретроспективным измеренным OOIP для по меньшей мере одной скважины из множества скважин такой разности, которая меньше, чем другие разности из указанного множества разностей.
13. Система по п. 11, отличающаяся тем, что программное обеспечение обеспечивает выполнение одним или более процессорами варьирования по меньшей мере одного уже имеющегося параметра для каждой скважины из множества скважин резервуара,
причем по меньшей мере один уже имеющийся параметр включает объем пор, а
проверка согласия с по меньшей мере одним критерием подгонки к ретроспективным данным включает нахождение во множестве разностей между смоделированным давлением в резервуаре и ретроспективным давлением в резервуаре для по меньшей мере одной скважины из множества скважин такой разности, которая меньше, чем другие разности из указанного множества разностей.
14. Система по п. 10, отличающаяся тем, что программное обеспечение обеспечивает формирование одним или более процессорами множества вторых моделей, подогнанных к ретроспективным данным, путем:
формирования одного или более параметров подогнанной модели из первой модели, подогнанной к ретроспективным данным;
формирования распределения вероятности каждого из одного или более параметров подогнанной модели;
формирования множества наборов реализаций моделирования, причем каждый набор реализаций порожден одной из множества моделей, каждая из которых содержит один или более обновленных параметров модели, случайным образом выбранных из каждого распределения вероятности;
подгонки множества наборов реализаций моделирования к ретроспективным данным резервуара и
формирования множества вторых моделей, подогнанных к ретроспективным данным, из одного или более множеств наборов реализаций моделирования, каждый из которых находится в согласии с по меньшей мере одним критерием подгонки к ретроспективным данным;
причем формирование распределения вероятности ограничено, по меньшей мере частично, чувствительностями к параметрам, найденными выполненным ранее динамическим моделированием.
15. Система по п. 10, отличающаяся тем, что программное обеспечение обеспечивает формирование одним или более процессорами множества третьих моделей, подогнанных к ретроспективным данным, путем:
формирования множества обновленных параметров путем варьирования по меньшей мере одного уже имеющегося параметра из каждой модели множества вторых моделей, подогнанных к ретроспективным данным, в диапазоне значений и присвоение значения из указанного диапазона каждому параметру из множества обновленных параметров;
подгонки к ретроспективным данным множества реализаций модели, порожденных множеством обновленных моделей, подогнанных к ретроспективным данным, каждая из которых включает один параметр из множества обновленных параметров; и
выбора множества третьих моделей, подогнанных к ретроспективным данным, из множества обновленных моделей, подогнанных к ретроспективным данным, каждая из которых соответствует одной реализации модели из множества реализаций модели, находящейся в согласии с по меньшей мере одним критерием подгонки к ретроспективным данным.
16. Система по п. 15, отличающаяся тем, что программное обеспечение обеспечивает выполнение одним или более процессорами варьирования по меньшей мере одного уже имеющегося параметра для каждой скважины из множества скважин резервуара,
причем по меньшей мере один уже имеющийся параметр включает конечную точку относительной проницаемости, а
проверка согласия с по меньшей мере одним критерием подгонки к ретроспективным данным включает нахождение во множестве разностей между смоделированным временем прохождения воды и ретроспективным временем прохождения воды для по меньшей мере одной скважины из множества скважин такой разности, которая меньше, чем другие разности из указанного множества разностей.
17. Система по п. 15, отличающаяся тем, что программное обеспечение обеспечивает выполнение одним или более процессорами варьирования по меньшей мере одного уже имеющегося параметра для каждой скважины из множества скважин резервуара,
причем по меньшей мере один уже имеющийся параметр включает относительную проникающую способность для воды или относительную проникающую способность для нефти, а
проверка согласия с по меньшей мере одним критерием подгонки к ретроспективным данным включает нахождение во множестве разностей между смоделированной кривой содержания воды и ретроспективной кривой содержания воды для по меньшей мере одной скважины из множества скважин такой разности, которая меньше, чем другие разности из указанного множества разностей.
18. Система по п. 15, отличающаяся тем, что программное обеспечение обеспечивает выполнение одним или более процессорами варьирования по меньшей мере одного уже имеющегося параметра для каждой скважины из множества скважин резервуара,
причем по меньшей мере один уже имеющийся параметр включает скин-фактор или коэффициент проводимости пласта, а
проверка согласия с по меньшей мере одним критерием подгонки к ретроспективным данным включает нахождение во множестве разностей между смоделированным рабочим давлением на забое и ретроспективным рабочим давлением на забое для по меньшей мере одной скважины из множества скважин такой разности, которая меньше, чем другие разности из указанного множества разностей.
19. Долговременный носитель информации, содержащий программное обеспечение для многоуровневой подгонки модели резервуара к ретроспективным данным, содержащее:
первый модуль подгонки к ретроспективным данным, который формирует первую модель, подогнанную к ретроспективным данным, с использованием по меньшей мере одного обновленного параметра модели, полученного из одного или более уже имеющихся параметров модели;
второй модуль подгонки к ретроспективным данным, который формирует множество вторых моделей, подогнанных к ретроспективным данным, путем применения вероятностной инверсии к первой модели, подогнанной к ретроспективным данным;
третий модуль подгонки к ретроспективным данным, который формирует множество третьих моделей, подогнанных к ретроспективным данным, из множества вторых моделей, подогнанных к ретроспективным данным;
модуль динамического ранжирования моделей, который формирует множество наборов реализаций динамического моделирования с использованием каждой модели из множества третьих моделей, подогнанных к ретроспективным данным, и затем ранжирует каждую модель из множества третьих моделей, подогнанных к ретроспективным данным, на основании, по меньшей мере частично, множества наборов реализаций динамического моделирования; и
модуль предоставления прогноза, который предоставляет пользователю прогноз добычи на основании одной или более третьих моделей, подогнанных к ретроспективным данным, имеющих наивысший ранг.
20. Носитель информации по п. 19, отличающийся тем, что первый модуль ретроспективного анализа формирует реализации первой модели, подогнанной к ретроспективным данным, путем:
формирования множества обновленных параметров путем варьирования по меньшей мере одного уже имеющегося параметра из числа одного или более уже имеющихся параметров модели в диапазоне значений и присвоения значения из указанного диапазона каждому параметру из множества обновленных параметров;
подгонки к ретроспективным данным множества реализаций модели, порожденных множеством обновленных моделей, каждая из которых содержит один параметр из множества обновленных параметров; и
выбора обновленного параметра модели из множества обновленных параметров, соответствующего одной реализации модели из множества реализаций модели, находящейся в согласии с по меньшей мере одним критерием подгонки к ретроспективным данным.
21. Носитель информации по п. 19, отличающийся тем, что второй модуль ретроспективного анализа формирует множество вторых моделей, подогнанных к ретроспективным данным, путем:
формирования одного или более параметров подогнанной модели из первой модели, подогнанной к ретроспективным данным;
формирования распределения вероятности каждого из одного или более параметров подогнанной модели;
формирования множества наборов реализаций моделирования, причем каждый набор реализаций порожден одной из множества моделей, каждая из которых содержит один или более обновленных параметров модели, случайным образом выбранных из каждого распределения вероятности;
подгонки множества наборов реализаций моделирования к ретроспективным данным резервуара и
формирования множества вторых моделей, подогнанных к ретроспективным данным, из одного или более множеств наборов реализаций моделирования, каждый из которых находится в согласии с по меньшей мере одним критерием подгонки к ретроспективным данным,
причем формирование распределения вероятности ограничено, по меньшей мере частично, чувствительностями к параметрам, найденными выполненным ранее динамическим моделированием.
22. Носитель информации по п. 19, отличающийся тем, что третий модуль ретроспективного анализа формирует множество третьих моделей, подогнанных к ретроспективным данным, путем:
формирования множества обновленных параметров путем варьирования по меньшей мере одного уже имеющегося параметра из каждой модели множества вторых моделей, подогнанных к ретроспективным данным, в диапазоне значений и присвоение значения из указанного диапазона каждому параметру из множества обновленных параметров;
подгонки к ретроспективным данным множества реализаций модели, порожденных множеством обновленных моделей, подогнанных к ретроспективным данным, каждая из которых включает один параметр из множества обновленных параметров; и
выбора множества третьих моделей, подогнанных к ретроспективным данным, из множества обновленных моделей, подогнанных к ретроспективным данным, каждая из которых соответствует одной реализации модели из множества реализаций модели, согласующейся с по меньшей мере одним критерием подгонки к ретроспективным данным.