Способ определения PVT-свойств пластовых флюидов

1. Способ определения PVT-свойств пластовых флюидов, который включает
получение значений PVT-свойств исследуемой пробы пластового флюида;
определение вероятностной плотности распределения значений PVT-свойств исследуемой пробы и значений вероятности принадлежности исследуемой пробы к кластерам предварительно сформированной вероятностной модели распределения проб, при этом определение проводят с использованием смеси многомерных распределений Стьюдента предварительно сформированной вероятностной модели, для получения которой проводят:
формирование набора данных проб пластовых флюидов, который содержит значения по меньшей мере двух PVT-свойств этих проб пластовых флюидов, при этом указанный набор данных содержит пропущенные значения PVT-свойств,
анализ и кластеризацию всех значений PVT-свойств проб сформированного набора данных с использованием ЕМ-алгоритма на основе многомерного распределения Стьюдента, при этом на Е-шаге используют вариационный байесовский вывод для определения пропущенных значений PVT-свойств,
вычисление вероятностных плотностей распределения для значений PVT-свойств этих проб, которые соответствуют заданному набору значений индексов типичности, и фиксация порогового значения индекса типичности;
определение значения индекса типичности исследуемой пробы с использованием сформированной модели и полученного значения вероятностной плотности распределения;
отнесение исследуемой пробы к типичной, если значение индекса типичности исследуемой пробы больше или равно пороговому значению индекса типичности сформированной модели, отнесение исследуемой пробы к аномальной и значений ее PVT-свойств к аномальным, если значение индекса типичности исследуемой пробы меньше порогового значения индекса типичности сформированной модели;
определение условного математического ожидания и условной дисперсии неизвестных значений PVT-свойств исследуемой пробы с использованием сформированной модели, значений вероятности принадлежности исследуемой пробы к кластерам модели и известных значений PVT-свойств, если проба типична;
фиксация по меньшей мере значения одного PVT-свойства исследуемой пробы как доверяемого и определение условного математического ожидания и условной дисперсии неизвестных и/или аномальных значений PVT-свойств исследуемой пробы с использованием сформированной модели, значений вероятности принадлежности исследуемой пробы к кластерам модели и значения доверяемого PVT-свойства, если проба аномальна.
2. Способ определения PVT-свойств пластовых флюидов по п. 1, который дополнительно включает определение плотности апостериорного распределения для определяемых значений PVT-свойств исследуемой пробы пластового флюида.
3. Способ определения PVT-свойств пластовых флюидов по п. 1, в котором набор данных проб пластового флюида содержит значения девяти PVT-свойств пластовых флюидов.
4. Способ определения PVT-свойств пластовых флюидов по п. 1, в котором заданный набор значений индексов типичности составляет от 0% до 100% с фиксированным шагом значений.
5. Способ определения PVT-свойств пластовых флюидов по п. 4, в котором шаг значений индексов типичности составляет 1%.
6. Способ определения PVT-свойств пластовых флюидов по п. 1, в котором пороговое значение индекса типичности составляет 5%.
7. Способ определения PVT-свойств пластовых флюидов по п. 1, в котором при анализе и кластеризации всех значений PVT-свойств проб сформированного набора данных с использованием ЕМ-алгоритма на основе многомерного распределения Стьюдента фиксируют начальное приближение значений параметров и проводят чередование шагов ЕМ-алгоритма, уточняющих оценки параметров:
на Е-шаге - применение вариационного байесовского вывода, при котором
проводят оценку вероятностей принадлежности проб в исходном (обучающем) наборе данных каждому из кластеров,
оценку распределений пропущенных значений PVT-свойств проб из обучающего набора данных,
оценку вспомогательных величин, имеющих смысл параметров гамма-распределения, которое возникает при специальном представлении распределения Стьюдента,
на М-шаге - вычисление новых значений параметров распределения,
при этом каждый шаг производится при фиксированных текущих значениях остальных параметров.
8. Способ определения PVT-свойств пластовых флюидов по п. 7, в котором начальное приближение для значений параметров фиксируют с использованием следующего принципа: с использованием следующего принципа: центр кластеров генерируют из нормального распределения, вектор весов генерируют из распределения Дирихле, матрицы ковариаций генерируют из распределения Уишарта.
9. Способ определения PVT-свойств пластовых флюидов по п. 1, в котором количество кластеров в сформированной модели составляет 4.
10. Способ определения PVT-свойств пластовых флюидов по п. 1, в котором условное математическое ожидание определяемого значения PVT-свойства исследуемой пробы пластового флюида определяют с использованием известных или доверяемых значений PVT-свойств исследуемой пробы пластового флюида по формуле:
где
а
Х - вектор значений PVT-свойств исследуемой пробы, которые являются известными (доверяемыми);
b
Х - определяемые значения PVT-свойств пробы; j - номер кластера;
- значения вектора средних по кластеру j для доверяемых PVT-свойств;
- значения вектора средних по кластеру j для определяемых PVT-свойств;
и  являются элементами матрицы
в которой группировка строк и столбцов также соответствует доверяемым и определяемым PVT-свойствам.
11. Способ определения PVT-свойств пластовых флюидов по любому из п. 1, в котором PVT-свойства исследуемой пробы фиксируют как доверяемые экспертным путем.
12. Способ определения PVT-свойств пластовых флюидов по п. 11, в котором доверяемыми PVT-свойствами является пластовое давление и температура пласта.
13. Способ определения PVT-свойств пластовых флюидов по любому из п. 1, в котором данные, определяемые для исследуемой пробы, включают в вероятностную модель распределения проб.
14. Система определения PVT-свойств пластовых флюидов, включающая по крайней мере один процессор, оперативную память и машиночитаемые инструкции для выполнения способа определения PVT-свойств пластовых флюидов по любому из пп. 1-13.
15. Машиночитаемый носитель, содержащий машиночитаемые инструкции для выполнения способа определения PVT-свойств пластовых флюидов по любому из пп. 1-13, выполненный с возможностью чтения данных инструкций и исполнения их процессором.
16. Способ формирования вероятностной модели распределения проб пластовых флюидов для определения PVT-свойств пластовых флюидов, который включает:
формирование набора данных проб пластовых флюидов, который содержит значения по меньшей мере двух PVT-свойств этих проб пластовых флюидов, при этом указанный набор данных содержит пропущенные значения PVT-свойств,
анализ и кластеризацию всех значений PVT-свойств проб сформированного набора данных с использованием ЕМ-алгоритма на основе многомерного распределения Стьюдента, при этом на Е-шаге используют вариационный байесовский вывод для определения пропущенных значений PVT-свойств,
вычисление вероятностных плотностей распределения для значений PVT-свойств этих проб, которые соответствуют заданному набору значений индексов типичности, и фиксация порогового значения индекса типичности.
17. Способ формирования вероятностной модели по п. 16, в котором набор данных проб пластового флюида содержит значения девяти PVT-свойств пластовых флюидов.
18. Способ формирования вероятностной модели по п. 16, в котором заданный набор значений индексов типичности составляет от 0% до 100% с фиксированным шагом значений.
19. Способ формирования вероятностной модели по п. 18, в котором шаг значений индексов типичности составляет 1%.
20. Способ формирования вероятностной модели по п. 16, в котором пороговое значение индекса типичности составляет 5%.
21. Способ формирования вероятностной модели по п. 16, в котором при анализе и кластеризации всех значений PVT-свойств проб сформированного набора данных с использованием ЕМ-алгоритма на основе многомерного распределения Стьюдента фиксируют начальное приближение значений параметров и проводят чередование шагов ЕМ-алгоритма, уточняющих оценки параметров:
на Е-шаге - применение вариационного байесовского вывода, при котором
проводят оценку вероятностей принадлежности проб в исходном (обучающем) наборе данных каждому из кластеров,
оценку распределений пропущенных значений PVT-свойств проб из обучающего набора данных,
оценку вспомогательных величин, имеющих смысл параметров гамма-распределения, которое возникает при специальном представлении распределения Стьюдента,
на М-шаге - вычисление новых значений параметров распределения,
при этом каждый шаг производится при фиксированных текущих значениях остальных параметров.
22. Способ формирования вероятностной модели по п. 21, в котором начальное приближение для значений параметров фиксируют с использованием следующего принципа: центр кластеров определяют из нормального распределения, вектор весов определяют с использованием распределения Дирихле, матрицы ковариаций строят с использованием распределения Уишарта.
23. Способ формирования вероятностной модели по п. 16, в котором количество кластеров в модели составляет 4.
24. Система формирования вероятностной модели распределения проб пластовых флюидов для определения PVT-свойств пластовых флюидов, включающая по крайней мере один процессор, оперативную память и машиночитаемые инструкции для выполнения способа формирования модели для определения PVT-свойств пластовых флюидов по любому из пп. 16-23.
25. Машиночитаемый носитель формирования вероятностной модели распределения проб пластовых флюидов для определения PVT-свойств пластовых флюидов, содержащий машиночитаемые инструкции для способа формирования модели для выполнения способа определения PVT-свойств пластовых флюидов по любому из пп. 16-23, выполненный с возможностью чтения данных инструкций и исполнения их процессором.