УСТРОЙСТВО, СПОСОБ И СИСТЕМА СТОХАСТИЧЕСКОГО ИЗУЧЕНИЯ ПЛАСТА ПРИ НЕФТЕПРОМЫСЛОВЫХ ОПЕРАЦИЯХ

1. Способ осуществления нефтепромысловых операций, содержащий этапы, на которых:
получают множество массивов данных о нефтяном месторождении, связанных с множеством нефтепромысловых объектов;
формируют стохастическую базу данных из множества массивов данных о нефтяном месторождении на основе искусственной нейронной сети множества массивов данных о нефтяном месторождении;
производят скрининг множества массивов данных о нефтяном месторождении для идентификации множества кандидатов из множества нефтепромысловых объектов, где скрининг основан на стохастической базе данных;
выполняют подробную оценку каждого из множества кандидатов;
выбирают нефтепромысловый объект из множества кандидатов на основе подробной оценки; и
выполняют нефтепромысловые операции для нефтепромыслового объекта.
2. Способ по п.1, в котором
каждый из множества массивов данных о нефтяном месторождении содержит множество полей данных, при этом стохастическая база данных содержит вероятностную информацию, связанную, по меньшей мере, с одним из множества формируемых полей данных, на основе искусственной нейронной сети, и
причем вероятностная информация представляет собой, по меньшей мере, одно выбранное из группы, состоящей из распределения вероятностей и сочетания среднего значения, стандартного отклонения и неопределенности.
3. Способ по п.1, в котором нефтепромысловая операция содержит, по меньшей мере, операцию, выбранную из группы, состоящей из операции метода повышения нефтеотдачи (EOR) и операции обратного распределения дебита нефти из множества скважин, дающих смесь продуктов из нескольких горизонтов.
4. Способ осуществления нефтепромысловых операций содержит этапы, на которых:
получают множество массивов данных о нефтяном месторождении, связанных с множеством нефтепромысловых объектов, причем каждый из множества массивов данных о нефтяном месторождении содержит множество полей данных, по меньшей мере, одно поле данных из множества полей данных, по меньшей мере, из одного массива данных о нефтяном месторождении из множества массивов данных о нефтяном месторождении представляет собой незаполненное поле данных;
формируют первую искусственную нейронную сеть из множества массивов данных о нефтяном месторождении, причем первая искусственная нейронная сеть содержит одно или более соотношений между полями данных из этого множества;
заполняют незаполненное поле данных, по меньшей мере, для одного массива данных о нефтяном месторождении оценочными данными, на основе одного или более соотношений для формирования заполненного дополнительными данными массива данных о нефтяном месторождении; и
выполняют нефтепромысловую операцию на основе, по меньшей мере, заполненного дополнительными данными массива данных о нефтяном месторождении.
5. Способ по п.4, в котором
первая искусственная нейронная сеть содержит множество самоорганизующихся схем для множества массивов данных о нефтяном месторождении, и
в котором множество нефтепромысловых объектов содержит, по меньшей мере, один объект, выбранный из группы, состоящей из пласта-коллектора, скважины и заканчивания скважины.
6. Способ по п.4, который дополнительно содержит этапы, на которых формируют вероятностную информацию оценочных данных на основе первой искусственной нейронной сети, причем вероятностная информация содержит, по меньшей мере, одно, выбранное из группы, состоящей из распределения вероятностей и сочетания среднего значения, стандартного отклонения и неопределенности.
7. Способ по п.4, дополнительно содержащий этапы, на которых:
формируют вторую искусственную нейронную сеть для множества массивов данных о нефтяном месторождении, вторая искусственная нейронная сеть представляет собой сеть, связанную с одним или более главными эксплуатационными показателями (KPI) нефтепромысловой операции, идентифицируемой из множества полей данных;
идентифицируют множество кластеров из множества нефтепромысловых объектов на основе второй искусственной нейронной сети, каждый из множества кластеров содержит один или более нефтепромысловых объектов из множества нефтепромысловых объектов;
формируют множество прокси-моделей, соответствующих множеству кластеров, каждая из множества прокси-моделей моделирует нефтепромысловую операцию для одного или более нефтепромысловых объектов из соответствующего кластера; и
выполняют нефтепромысловую операцию на основе множества прокси-моделей.
8. Способ по п.7, в котором вторая искусственная нейронная сеть содержит одну или более самоорганизующихся схем одного или более KPI, и причем множество нефтепромысловых объектов содержит, по меньшей мере, один объект, выбранный из группы, состоящей из пласта-коллектора, буровой скважины и заканчивания скважины.
9. Способ по п.7, в котором
каждая из множества прокси-моделей содержит номинальную модель и характеристическую поверхность,
причем номинальная модель моделирует нефтепромысловую операцию для представительного нефтепромыслового объекта из одного или более нефтепромысловых объектов из соответствующего кластера, и
причем характеристическая поверхность отображает чувствительности нефтепромысловой операции к отклонениям одного или более нефтепромысловых объектов от представительного нефтепромыслового объекта.
10. Способ по п.7, в котором нефтепромысловая операция содержит, по меньшей мере, одну операцию, выбранную из группы, состоящей из операции метода повышения нефтеотдачи (EOR) и операции обратного распределения дебита нефти из множества скважин, дающих смесь продуктов из нескольких горизонтов.
11. Способ по п.7, в котором дополнительно:
идентифицируют одну или более целевых функций нефтепромысловой операции;
формируют Байесовскую сеть для моделирования одной или более целевых функций с использованием, по меньшей мере, множества прокси-моделей;
формируют ранжирование множества нефтепромысловых объектов на основе Байесовской сети и
выполняют нефтепромысловую операцию на основе ранжирования.
12. Способ по п.11, в котором дополнительно формируют распределение вероятности, по меньшей мере, для одного из множества полей данных на основе первой искусственной нейронной сети, причем Байесовскую сеть формируют на основе имитационного моделирования методом Монте-Карло, с распределением вероятности, с использованием множества прокси-моделей.
13. Способ по п.11, в котором дополнительно:
идентифицируют один или более кандидатов из множества нефтепромысловых объектов на основе ранжирования;
выполняют подробный анализ одного или более кандидатов; и
выполняют нефтепромысловую операцию на основе подробного анализа.
14. Способ выполнения нефтепромысловой операции содержит этапы, на которых:
получают множество массивов данных о нефтяном месторождении, связанных с множеством нефтепромысловых объектов, каждый из множества массивов данных о нефтяном месторождении содержит множество полей данных;
формируют искусственную нейронную сеть из множества массивов данных о нефтяном месторождении, причем искусственная нейронная сеть связана с одними или более главными эксплуатационными показателями (KPI) нефтепромысловой операции, идентифицируемой из множества полей данных;
идентифицируют множество кластеров из множества нефтепромысловых объектов на основе искусственной нейронной сети, причем каждый из множества кластеров содержит один или более нефтепромысловых объектов из множества нефтепромысловых объектов;
формируют множество прокси-моделей, соответствующих множеству кластеров, каждая из множества прокси-моделей моделирует нефтепромысловые операции для одного или более нефтепромысловых объектов из соответствующего кластера; и
осуществляют нефтепромысловую операцию на основе множества прокси-моделей.
15. Способ по п.14, в котором
искусственная нейронная сеть содержит одну или более самоорганизующихся схем одного или более KPI, и
в котором множество нефтепромысловых объектов содержит, по меньшей мере, один объект, выбранный из группы, состоящей из пласта-коллектора, скважины и заканчивания скважины.
16. Способ по п.14, в котором
каждая из множества прокси-моделей содержит номинальную модель и характеристическую поверхность,
причем номинальная модель моделирует нефтепромысловую операцию для представительного нефтепромыслового объекта из одного или более нефтепромысловых объектов из соответствующего кластера, и
причем характеристическая поверхность представляет чувствительности нефтепромысловых операций к отклонениям одного или более нефтепромысловых объектов от представительного нефтепромыслового объекта.
17. Способ по п.14, в котором нефтепромысловая операция содержит, по меньшей мере, одну операцию, выбранную из группы, состоящей из операции метода повышения нефтеотдачи (EOR) и операции обратного распределения из множества скважин, дающих смесь продуктов из нескольких горизонтов.
18. Способ по п.14, в котором дополнительно:
идентифицируют одну или более целевых функций нефтепромысловой операции;
формируют Байесовскую сеть для моделирования одной или более целевых функций с использованием, по меньшей мере, множества прокси-моделей;
формируют ранжирование множества нефтепромысловых объектов на основе Байесовской сети; и
выполняют нефтепромысловую операцию на основе ранжирования.
19. Способ по п.18, в котором каждое из множества полей данных связано с распределениями вероятности, и при этом Байесовскую сеть формируют на основе имитационного моделирования методом Монте-Карло, с распределением вероятности, с использованием множества прокси-моделей.
20. Способ по п.18, в котором дополнительно:
идентифицируют один или более кандидатов из множества нефтепромысловых объектов на основе ранжирования;
выполняют подробный анализ одного или более кандидатов и
выполняют нефтепромысловую операцию на основе подробного анализа.
21. Наземная установка, содержащая память и процессор, выполняющий инструкции, сохраненные в памяти и исполняемые процессором для осуществления этапов способа для выполнения нефтепромысловой операции, причем инструкции обеспечивают возможность:
получения множества массивов данных о нефтяном месторождении, связанных с множеством нефтепромысловых объектов;
формирования стохастической базы данных из множества массивов данных о нефтяном месторождении на основе искусственной нейронной сети из множества массивов данных о нефтяном месторождении;
скрининга множества массивов данных о нефтяном месторождении для идентификации множества кандидатов из множества нефтепромысловых объектов, где скрининг основан на стохастической базе данных;
выполнения подробной оценки каждого из множества кандидатов;
выбора нефтепромыслового объекта из множества кандидатов на основе подробной оценки; и
выполнения нефтепромысловой операции для нефтепромыслового объекта.
22. Наземная установка, содержащая память и процессор, выполняющий инструкции, сохраненные в памяти и исполняемые процессором для выполнения этапов способа, для выполнения нефтепромысловых операций, причем инструкции обеспечивают возможность:
получения множества массивов данных о нефтяном месторождении, связанных с множеством нефтепромысловых объектов, причем каждый из множества массивов данных о нефтяном месторождении содержит множество полей данных, по меньшей мере, одно поле данных из множества полей данных, по меньшей мере, из одного массива данных о нефтяном месторождении из множества массивов данных о нефтяном месторождении представляет собой незаполненное поле данных;
формирования первой искусственной нейронной сети из множества массивов данных о нефтяном месторождении, первая искусственная нейронная сеть содержит одно или более соотношений между множеством полей данных;
заполнения незаполненного поля данных, по меньшей мере, из одного массива данных о нефтяном месторождении оценочными данными на основе одного или более соотношений для формирования заполненного дополнительными данными массива данных о нефтяном месторождении; и
выполнения нефтепромысловой операции на основе, по меньшей мере, заполненного дополнительными данными массива данных о нефтяном месторождении.
23. Наземная установка, содержащая память и процессор, выполняющий инструкции, сохраненные в памяти и исполняемые процессором для выполнения этапов способа, для выполнения нефтепромысловой операции, причем инструкции обеспечивают возможность:
получения множества массивов данных о нефтяном месторождении, связанных с множеством нефтепромысловых объектов, каждый из множества массива данных о нефтяном месторождении содержит множество полей данных;
формирования искусственной нейронной сети из множества массивов данных о нефтяном месторождении, искусственная нейронная сеть связана с одним или более главными эксплуатационными показателями (KPI) нефтепромысловой операции, идентифицируемой из множества полей данных;
идентификации множества кластеров из множества нефтепромысловых объектов на основе искусственной нейронной сети, каждый из множества кластеров содержит один или более нефтепромысловых объектов из множества нефтепромысловых объектов;
формирования множества прокси-моделей, соответствующих множеству кластеров, каждая из множества прокси-моделей моделирует нефтепромысловые операции для одного или более нефтепромысловых объектов из соответствующего кластера; и
выполнения нефтепромысловой операции на основе множества прокси-моделей.