集群三維油藏物性不確定性建模的製作方法
2023-05-15 20:21:56 4
集群三維油藏物性不確定性建模的製作方法
【專利摘要】在地下油氣儲層的每個三維網格單元處直接確定諸如水飽和度、孔隙度和滲透率之類的儲層特性或屬性。針對各個單元在一定範圍的不確定度內產生基於來自儲層的油藏物性測量結果和其它屬性及儲層的地下特徵的原始數據的輸入參數。用於各個單元的預測的輸入參數被提供為油藏物性算法的處理輸入。使用集群計算機來處理針對儲層的各單元的在不同的可能不確定度測量結果下的輸入參數，從而逐個單元地針對個有關儲層屬性確定許多可能的情形或結果。接著，可收集對不同情形所作的確定來作為儲層網格的有關部分的假設模型，且評估假設模型以更準確地獲得儲層的乃至那些其中沒有井與儲層交叉的區域的儲層屬性。
【專利說明】集群三維油藏物性不確定性建模
【技術領域】
[0001]本發明涉及已建模為三維網格單元的地下油氣儲層的計算機仿真，具體地，涉及針對儲層模型中的各單元逐個單元地確定儲層屬性或特性。
【背景技術】
[0002]在石油和天然氣工業中，地下油氣儲層的開發通常包括對計算機仿真模型的開發和分析。這些地下油氣儲層通常是包含石油流體混合物和水兩者的複雜巖層。儲層流體所含之物通常以兩種或更多種的流體相存在。儲層流體中的石油混合物是通過鑽入這些巖層並在其中形成的井產生的。通過稱作儲層仿真建模來執行對儲層流體性質及範圍的仿真。本申請受讓人所擁有的美國專利N0.7，526，418就是儲層仿真模擬的一個示例。
[0003]儲層中巖層的性質和範圍也隨著儲層變化，且巖層中的巖石的被稱為特性或屬性的某些性特徵也變化。用所謂的地質建模來對巖層的屬性、以及性質和範圍進行分析。由地質模型提供的諸如水或油的飽和度、孔隙度和滲透率的屬性在儲層的規劃與開發中很有價值。
[0004]石油和天然氣公司已開始依賴地質模型，並將其作為一種提升開採石油儲備能力的重要工具。儲層以及石油/天然氣田的地質模型變得越來越龐大和複雜。
[0005]就目前所知，業內複合儲層仿真器的早期開發僅限於這樣的儲層模型，其足夠小到以關注的儲層所組織成的相對少(100，000的數量級)的單元為特徵。
[0006]對於現今的巨型石油和天然氣田而言，早期的模型在數據內容和精度方面已顯得尤為粗糙。巨型儲層指的是那些在包含油氣和其它流體的大地上的不同位置處的龐大地下儲層。由於儲層的規模，單元數可從一個到數百萬不等。
[0007]此外，以25-米(X和y)的面積間隔採樣儲層所得的具體地震數據的精度越來越高，這要求數億至數十億單元的模型來吸納所有的可用細節，反過來這旨在得到更精確的儲層模型並且導致更有效及高效的儲層性能。
[0008]在本領域中，有許多被稱作油藏物性算法(petrophysical algorithms)的可用的計算機實施的油藏物性建模方法，基於來自從儲層中現有的井獲取的地巖層巖心樣本的數據，可用這些油藏物性建模方法來獲取儲層屬性的測定結果。傳統上，基於來自巖心樣本從井中獲得的數據，在各個井位置處應用這些油藏物性算法。然而，當表徵及開發儲層田時，需要建立覆蓋整個三維儲層的儲層三維地質模型來為儲層規劃提供準確的模型。不在井位置處的絕大多數模型單元需要一些類型的插值技術來為這些絕大多數模型單元提供儲層屬性的值。在從已利用傳統油藏物性算法計算得到的現有井的位置處的單元信息中獲取的屬性值之間應用插值技術。但是，地下巖層的屬性隨著儲層中巖層的範圍而變化。
[0009]在過去，當試圖在沒有井交叉的儲層上的廣大空間中導出模型屬性時，採用了基於少數可用的數據點的均值法。通常，插值法或均值法一般不能得到按照油藏物性算法計算所得的準確性。因而，在表示儲層通常複雜的結構性質時，採用這種技術得到的屬性值缺乏準確性。這在涉及巨型儲層時尤為嚴重。[0010]因此，就目前所知，諸如滲透率之類的基本儲層特性當前在利用一些經驗函數來建立地質模型時計算得到，或者由通常極少的具有實際井信息的可用位置插值得到。地質模型的規模通常在用於小型儲層的數萬個單元變化到用於巨型儲層的數億個單元的範圍內。就目前所知，現有的均值法或插值法沒有在複雜的儲層中提供足夠的細節或精度。
【發明內容】
[0011]簡要地說，本發明提供一種新的且改進的在計算機系統中進行計算機仿真的計算機實施方法，該計算機系統包含至少一個主節點和多個處理器節點。所形成的儲層模型具有地下儲層結構的特性。將被仿真的儲層模型劃分為以單元的組織體系排列的許多個單元，且仿真進一步是基於儲層的各單元的輸入參數的投影值進行的。該輸入參數的投影值是隨機產生的，且相對於統計標準具有指定的不確定度。根據本發明的計算機實施方法包括在主節點處接收關於各單元和儲層的地下特徵的投影輸入參數數據，且將油藏物性算法傳送給各處理器節點以用來確定各儲層單元的特性的假設值。來自主節點的用於各個單元的輸入參數數據在多個處理器節點中分發。在各個處理器節點中確定用於各個儲層單元的儲層特性的假設值。一旦完成了由各個處理器節點執行的確定步驟，就將所確定的用於各單元的儲層特性的假設值從各處理器節點傳送至主節點以存儲在數據存儲器中。針對儲層模型中有關單元重複分發、確定和傳送步驟，並且收集儲層中有關單元的儲層特性的假設值。
[0012]本發明還提供一種新的且改進的數據處理系統，該數據處理系統用於對地下儲層結構的屬性的儲層模型進行計算機仿真。將被仿真的儲層模型劃分為位於以單元的組織體系排列的許多個單元，且仿真進一步是基於儲層的各單元的輸入參數的投影值進行的。該輸入參數的投影值是隨機產生的，且具有指定的不確定度。該數據處理系統包括主節點，該主節點接收關於各單元和儲層的地下特徵的投影輸入參數數據並將油藏物性算法傳送給各處理器節點以用來確定各儲層單元的特性的假設值。主節點還將來自主節點的用於各個單元的投影輸入參數數據在處理器節點中分發。這些處理器節點在各個處理器節點處針對各個儲層單元確定儲層特性的假設值，且在各個處理器節點為各個單元完成確定步驟時，將針對各單元確定的儲層特性的假設值傳送給主節點以存儲在數據存儲器中。主節點和各處理器節點針對儲層模型中各有關單元重複分配、確定和傳送的步驟，且主節點將用於儲層中各有關單元的儲層特性的假設值收集在存儲器中。
[0013]本發明進一步提供一種新的且改進的數據存儲設備，該數據存儲設備上具有存於計算機可讀介質中的計算機可操作指令以用於使數據處理系統對地下儲層結構的特性的儲層模型進行仿真，該數據處理系統包含至少一個主節點和多個處理器節點。將被仿真的儲層模型劃分為以單元的組織體系排列的多個單元，且仿真進一步是基於用於儲層的各單元的輸入參數的投影值進行的。該輸入參數的投影值是隨機產生的，且具有指定的不確定度。存儲在數據存儲設備上的指令使數據處理系統在主節點中接收關於各單元和儲層的地下特徵的輸入參數投影數據並將油藏物性算法傳送給處理器節點以用來確定各儲層單元的特性的假設值。該指令進一步使主節點將來自主節點的用於各個單元的輸入參數投影數據在多個處理器節點中分發。該指令進一步使得在各個處理器節點中針對各個儲層單元確定其儲層特性的假設值。該指令進一步使得一旦完成由各個處理器節點執行的確定步驟，就將所確定的用於各單元的儲層特性的假設值從各處理器節點傳送給主節點以存儲在數據存儲器中。該指令進一步使數據處理系統針對儲層模型中有關單元重複分配、確定和傳送的步驟，且將用於儲層中有關單元的儲層特性的假設值收集在存儲器中。
【專利附圖】
【附圖說明】
[0014]圖1是根據本發明的在集群計算機中執行的一組數據處理步驟的功能框圖，該組步驟用於確定地下地層的儲層屬性。
[0015]圖2是根據本發明的用於確定地下地層的儲層屬性的數據處理系統的示意性框圖。
[0016]圖3是根據本發明的被配置為確定地下地層的儲層屬性的圖2的數據處理系統的功能框圖。
[0017]圖4是根據本發明的在集群計算機中執行的一組數據處理步驟的功能框圖，該組步驟用於不確定性建模以及確定地下地層的儲層屬性。
[0018]圖5是根據本發明的用於確定作為地下地層一種儲層屬性的粗化水(upscaledwater)飽和度的過程示意圖。
[0019]圖6是根據本發明得到的地下地層的儲層孔隙度屬性的顯示圖。
[0020]圖7是根據本發明得到的地下地層的儲層滲透率屬性的輸出顯示圖。
[0021]圖8是根據現有處理技術得到的地下地層的儲層滲透率屬性的輸出顯示圖。
[0022]圖9是根據本發明得到的與圖8顯示的地下地層相同的地下地層的儲層滲透率屬性的輸出顯示圖。
【具體實施方式】
[0023]在儲層建模中，為了分析儲層成分的性質和特徵，慣常做法是形成地下油氣儲層模型，包括儲層的巖層或各層的性質和特徵的地質模型以及巖石中包含的流體的地質模型。地質模型和儲層仿真模型對於儲層產品的規劃仿真和產品的充分開採都非常重要。常見規模和複雜度的地下儲層模型的示例在如前所提到的美國專利N0.7，526，418示出。本發明為具有這種規模和複雜度的儲層提供了地質模型。在該地質模型中每個單元中的巖層的諸如水飽和度Sw、孔隙度Φ及滲透率μ之類的巖層屬性或特性將有價值的信息傳遞給關於儲層的巖層或各層的性質和特徵以及巖石中包含的流體的儲層分析者。
[0024]如前所述，為了提供更為精確的儲層模型並得到更精確的分析進而獲得更加有效和高效的儲層性能，現在需要數億乃至數十億的單元模型來吸納所有可用的細節。
[0025]通常，這種在期望的儲層壽命內仿真產品數據的類型的儲層的示例就是本領域技術人員所知的巨型儲層。巨型儲層在其地下範圍內可以有數英裡的長度、寬度和深度，例如，具有三千億立方英尺數量級的體積或大小。
[0026]該模型被劃分為許多個適當尺寸的單元。為分析目的，將儲層體積劃分為所謂的地震級(seismic-scale)的單元時，一般的單元在儲層的公共參考平面上沿橫向或面積尺寸(areal dimensions)均為大約80英尺。在一些模型中，在儲層中那個位置處單元的厚度可以是十五或小於十五英尺深或厚，甚至更小，小到0.5英尺。
[0027]因此，儲層模型是由具有這樣尺寸的一百萬個或更多的單元形成。注意，就地震級數據而言，單元的數量可達到上述數據的數百或更多倍。
[0028]然而，在這種規模的儲層仿真中，僅從儲層中現有的井採集的巖心樣本可獲得來自儲層的實際數據或測量結果，該實際數據或測量結果可用於獲得有關類型的儲層特性或屬性的實際測量結果。因此，絕大部分的儲層沒有井交叉。以前曾採用基於少數可用數據點的均值法。因而，在表示儲層的通常複雜的結構性質時，採用這種技術得到的屬性值缺乏準確性。這種情況在涉及巨型儲層時尤為嚴重。
[0029]根據本發明，在地下油氣藏的三維網格的每個單元處直接確定諸如水飽和度、孔隙度和滲透率之類的儲層特性或屬性。針對各單元在一定的不確定性範圍內產生基於來自儲層的油藏物性測量結果和其它屬性及儲層的地下特徵的原始數據的輸入參數。將各個單元的預測的輸入參數提供為油藏物性算法的處理輸入。如下文將述，由配置為集群計算機的數據處理系統D (圖2和圖3)來實現用於確定有關儲層特性的油藏物性算法。然後，集群計算機的數據處理節點確定各個儲層單元的特性的假設值的特性。
[0030]以針對儲層各單元的可能不確定性的不同測量結果來呈現輸入參數，並且在處理器集群計算機節點間分發這些輸入參數，從而針對有關儲層屬性逐個單元地確定多種可能的情形或結果。然後，將針對不同情形的確定結果傳送給集群計算機數據處理系統的主節點，且收集這些確定結果作為儲層網格中有關部分的假設模型。接著，對假設模型進行評估以更精確地獲得整個儲層甚至那些沒有井與儲層交叉的區域的儲層屬性。
[0031]流程圖F (圖1)表示本發明的基本計算機處理序列以及根據本發明的針對儲層特性或屬性進行的集群計算。針對正建模的儲層中的有關巖層的每個儲層特性或屬性分別執行流程圖F的處理序列。
[0032]當前運行數據準備(步驟10):通過將總體參數讀入為輸入數據，開始根據本發明的集群油藏物性不確定性建模。在步驟10中讀入的總體參數包括如下:巖石類型、巖石類型的孔隙度、井孔隙入口大小，各個單元在X、y及Z方向上的尺寸和位置；來自巖心樣本數據的油藏物性測量結果和已知的屬性值；以及可從在已獲得實際數據的儲層區域中的測井記錄得到的數據。
[0033]數據調節(步驟12):在步驟12中，對輸入數據進行評估然後進行格式化，以用於接下來的步驟中的集群計算。如果在數據調節步驟12期間在輸入數據中檢測到錯誤和不規則性，則處理轉到數據定製步驟14。在大量沒有檢測到錯誤和不規則性的情況中，處理從數據調節步驟12進行到特性確定數據處理步驟16。
[0034]數據定製(步驟14):在仿真開始之前，評估並分析初始輸入數據。去除任何被確定為錯誤的輸入數據，且處理返回到步驟10。
[0035]特性確定(步驟16):在步驟16中，由各處理器節點36針對儲層模型的每個單元執行集群計算。如前所述，根據本發明，有關特性或屬性是儲層模型的每個單元中的巖層的水飽和度Sw、孔隙度Φ和滲透率μ。對於有關各種儲層巖層特性或屬性的確定，有許多常規和商用的油藏物性算法或計算機處理程序。
[0036]就目前所知，在過去，基於測井測量結果，使用這樣的油藏物性算法來導出沿井軌跡方向的特定深度處的信息。嚴格來說，這些信息局限於那些穿透和暴露至與井接近的儲層條件的區域。實際上，特別是在巨型儲層中，儲層的體積遠比獲得了日誌數據的區域大。在本發明中，使用油藏物性算法來針對各儲層特性確定假設值，這些儲層特性遍布於覆蓋整個儲層空間的三維地質建模環境中的儲層上。如前所述，典型的儲層通常具有數億個單
J Li ο
[0037]插入(Plug-1n)算法(步驟18):在特性確定序列16的步驟18中，針對每個處理器節點34調用或啟動用於確定各種儲層巖層特性或屬性的油藏物性算法或計算機處理程序。
[0038]並行節點處理(步驟20):在步驟20中，主節點30使各處理器節點34在集群計算配置中進行並行處理從而為三維儲層模型的每個單元確定假設值。如下將述，在執行步驟20時，主節點30在各處理器節點34的集群中分發處理。
[0039]算法選項(步驟22):在步驟22中，評估單元特性的計算值以確定在適當次的處理計算之後該值是否收斂。如果該計算值不能實現收斂，則處理轉入步驟24。如果正實現收斂，則處理進入步驟26。
[0040]新迭代(步驟24):如果在步驟22中沒有檢測到計算值的收斂，則表明需要進行用於確定各單元中有關特性的新的迭代。因此，處理返回到數據調節步驟12並且使用一組新的建議值。
[0041]最終插值(步驟26):當算法選項步驟22表明針對單元特性的計算值收斂時，則將該值表示為該單元的特性的最終計算值。然後，將該特性的最終計算值分發到存於數據處理系統P的存儲器中的儲層模型中。
[0042]根據本發明，如圖2示意圖所示，在數據處理系統P中，用中央處理單元(CPU) 32的主節點30和一組處理器節點34根據流程圖F的處理技術來進行儲層屬性或特性的集群計算。因此，為了將儲層的不確定性建模細分為多個單獨的集群計算任務，使用了多個計算處理器節點，從而使得每個處理器節點34接收為其分發的針對各個單元的數據，且每個處理器節點34獨立於其它同步運行的處理器節點執行油藏物性算法。當各個處理器節點34完成對一個單元的處理時，將經處理的數據結果傳送回主節點30，並且主節點分發回用於儲層模型中的另一有關單元的新數據。因此，依據所涉及的處理器節點的數目，針對根據本發明的集群計算，主節點30將計算負擔分配給這些處理器節點。
[0043]現在來考慮基於本發明的數據處理系統，如圖2所示，提供了數據處理系統P，用於利用群集計算和在地下油氣儲層的每個三維網格單元處進行的確定來對諸如水飽和度、孔隙度和滲透率之類的儲層特性或屬性進行根據本發明的計算機仿真。數據處理系統P包括一個或多個中央處理單元或CPU' 32。該CPU或CPU' 32具有與其相關聯的儲層存儲器或資料庫36，以用於存儲總體輸入參數、來自井的巖心樣本數據、單元組織數據和信息，以及數據處理結果。與CPU32可操作性連接的用戶接口 38包括用於顯示圖形圖像的圖形顯示器40、印表機或其它適當的圖像形成機構、以及用戶輸入設備42，從而提供進行操控、訪問的用戶訪問，以及提供處理結果、資料庫記錄和其它信息的輸出結構。
[0044]儲層存儲器或資料庫36通常在外部數據存儲計算機48的存儲器46中。如下將述，插入資料庫36包括:含有模型中各單元的結構、位置和組織的數據；以及包括總體輸入參數、來自井的巖心樣本數據；單元組織數據和信息、以及數據處理結果在內的數據，這些數據用於以下將描述的儲層仿真。
[0045]數據處理系統P的CPU或計算機32包括主節點30和耦接至主節點30的內部存儲器52，內部存儲器52用於存儲操作指令和控制信息，並且根據需要用作存儲或傳輸緩衝器。數據處理系統P包括存儲在存儲器52中的程序代碼54。如下將述，根據本發明，以計算機可操作指令的形式存在的程序代碼54使主節點30來回地傳送數據和指令以用於處理器節點的處理，從而逐個單元地針對儲層中的各個單元進行儲層特性或屬性的仿真。
[0046]需要注意的是，程序代碼54可以為微代碼、程序、例行程序、或者計算機可操作的符號語言的形式，用於提供一組特定的有序操作來控制數據處理系統P的功能並指導其操作。程序代碼54的指令可存於存儲器52中，或可存於計算機磁碟、磁帶、傳統的硬碟驅動器、電子只讀存儲器、光學存儲設備或其上存有計算機可用介質的其它適當的數據存儲設備上。程序代碼54還可包含在作為計算機可讀介質的數據存儲設備上。
[0047]處理器節點34是通用的、可編程的數據處理單元，其可被編程來執行如上文所述的油藏物性算法並針對儲層中的各個單元逐個單元地進行儲層特性或屬性的仿真。各處理器節點34在主節點30的控制下進行操作，且處理結果代表了基於不確定性的假設測量結果的針對該單元的儲層特性或屬性的假設測量結果。然後收集針對有關各個單元得到的處理結果，以形成附圖中的示例所示類型的儲層模型。
[0048]儘管本發明不依賴於所使用的特定的計算機硬體，但本發明的示例性實施例優選基於HP Linux集群計算機的主節點30和處理器節點34。然而，應當理解的是，同樣可以使用其它的計算機硬體。
[0049]如上文所述，特性確定步驟16的步驟18、20、22及26是在處理器節點的集群計算機配置中執行的。數據處理系統P的主節點30使處理器節點34執行集群計算或並行處理，並且逐個單元地針對每個三維儲層模型單元確定假設值。由主節點30逐個單元地為各個處理器節點34分配數據和單元信息。當各個處理器節點34完成針對一個指定單元的處理時，將處理結果傳送回主節點34。作為響應，由主節點30再傳送用於另一單元的數據和單兀/[目息。
[0050]因此，處理器節點34作為集群計算機，每個處理器節點34與其它處理器節點34獨立且同時地針對指定單元計算地下儲層結構的特性或屬性的假設值。主節點30和處理器節點34重複這個過程直到針對儲層模型中的每個有關單元都計算出了假設值為止。這個模型可以是儲層中選擇的區域或一組巖層，或者可以是整個儲層。
[0051]圖3所示的是根據本發明的由主節點30和處理器節點34執行的集群計算的示意圖。主節點30被配置為提供、指導和控制數據和控制指令的流動，並且調節去往以及來自處理器節點34的數據和指令的傳輸。主節點30還提供一定組織、數據管理和運算負荷監控以及管理功能。
[0052]主節點30包括如40所示的主用戶輸入接口功能。主用戶輸入接口 40通過指定給三維儲層模型的當前各單元的唯一標識符指示器來對它們進行識別。主用戶輸入接口 40還提供用於對要處理的每個單元逐個單元地進行特性計算所需的輸入參數。為了平滑之前針對當前單元所計算的特性，主用戶輸入接口 40進一步識別需要執行的迭代的次數。如上文所述，主節點30還執行最終插值步驟26的處理。
[0053]在集群計算期間，根據需要，在主節點30中如42所示的分配器功能塊將當前單元特性計算處理分發或分配給不同處理器節點34中的每一個。如圖3所示，分配器42控制數據、狀態信息及特性值計算結果在處理器節點34與主節點30間的交換和傳送。為了保留各個節點34的狀態與配置文件(profile)的記錄,主節點30的分配器42還從每個處理器節點34接收反饋狀態信息。分配器42還將新計算出的特性值從處理器節點34傳送給主用戶接口，以用於最終的插值處理並存儲在資料庫36中。
[0054]主節點30的組織器功能塊44與分配器42 —起保留每個處理器節點34的當前操作狀態或配置文件的標識。主節點30還包括動態負載平衡器功能塊46，其與組織器44 一起來定位接下來可用於進行處理以確定針對單元計算的儲層特性的處理器節點34。
[0055]圖4是示出由根據本發明的計算機仿真進行的對地下儲層結構的一套或一組屬性或特性的儲層模型的總體或綜合不確定性建模的示意圖，該建模基於儲層的各單元的輸入參數的預測值，並且輸入參數的預測值是隨機產生的且具有指定的不確定度。如60所示，提供了總體參數。該總體參數包括:用於識別有關區域是整個儲層、特定的一組地層、還是儲層的一段或一部分的對象；以及由將執行的不確定性運行(uncertainty run)仿真的屬性或特性的特性名稱或類型。
[0056]如步驟62所示，針對在步驟60中所識別的每個特性執行上述如圖3所示的處理。在步驟64中，針對將確定的對象的每個不確定性運行或模型執行如上所述且由圖1所示的數據調節和數據再定位。步驟66用來指定仿真域。在該步驟期間提供的結果包括用於指示有關儲層的儲層特性的數據，其中所述有關儲層可以是整個儲層或某些有關區域或巖層。此外，仿真提供了用來指示仿真的數據分布的常見類型的柱狀圖。還對仿真結果進行驗證以確保該結果遵循適合於流動仿真(flow simulation)的空間變異性。從仿真域步驟66得到的處理結果使得具有替代實現的不確定性評估成為可能。
[0057]在步驟68中，基於所選擇的油藏物性處理算法及其選項和參數，由各處理器節點34對指定對象逐個單元地進行圖1的步驟20中示出的並行處理或集群計算過程。在步驟70中，將用於該對象的各單元的儲層屬性數據的轉移矩陣收集到數據處理系統P的存儲器中。在步驟72中，為仿真控制和評估形成了針對各種特定的不確定度的儲層屬性或特性的整套假設值的顯示。
[0058]圖5示意性地顯示了根據本發明的用於確定作為一種儲層屬性的粗化(upscaled)水飽和度SwUP的假設值的示例過程。輸入參數包括:如74a所示的現場的原油、鹽水和巖石特性；孔隙架構74b ;歷史的自由水面及殘油數據74c ;溼潤性變化74d ;指示粗化(upscaling)性質的參數74e ;以及多個巖層孔隙系統的性質和存在74f,主節點30將這些輸入參數與油藏物性處理算法一起提供給各處理器節點34以用於確定粗化水飽和度。將各處理器節點34逐個單元確定的粗化水飽和度的假設值傳送給主節點30，且在主節點30處針對該對象組織和收集這些假設值並將這些假設值存於存儲器中。如步驟76所示，然後可形成對粗化水飽和度的顯示。
[0059]圖6是實際的地下儲層中有關某地下巖石結構或巖層的孔隙度模型的示例顯示，其中該模型是基於一種可能的不確定度而獲得的。根據本發明，對相同的地下結構就不同的不確定度執行大量的不確定性運行，且獲得各種運行的不確定性模型結果的顯示。然後，儲層分析者可獲得有關巖層的一些不同的不確定性度的孔隙度模型的顯示以進行評估和比較。因此，可得到針對不同情況進行的確定，來作為儲層網格中有關部分的假設模型。接著，可對假設模型進行評估從而更精確地獲得儲層、乃至其中沒有井與儲層交叉的區域的儲層屬性。然後，基於經驗及油田數據，可選擇和使用對分析者而言最精確地代表實際屬性的孔隙度模型。[0060]圖7是實際的地下儲層中有關某地下巖石結構或巖層的另一屬性(滲透率)的模型的示例顯示，其中該模型是基於一種可能的不確定性度而獲得的。同樣，根據本發明，對相同的地下結構就不同的不確定度執行大量的不確定性運行，且獲得形式與圖7類似的各種運行的結果的顯示。然後，儲層分析者可獲得關於有關巖層的一些不同不確定度的滲透率模型的顯示以進行評估和比較。然後，基於經驗及油田數據，可選擇和使用最精確地代表實際屬性的滲透率模型。
[0061]圖8是實際的地下儲層中有關某地下巖石結構或巖層82的各單元模型80的顯示示圖，其顯示了計算出的滲透率。圖8中顯示的滲透率值是根據已知的現有技術中的插值技術、基於從儲層中現有井的位置處的單元信息中得到的。向下延伸至巖層82且在一些情況下延伸穿透巖層82的垂直線84代表與表面處的井口連通的現有井。
[0062]作為比較，圖9是實際的地下儲層中與圖8相同的有關某地下巖石結構或巖層82的模型90的顯示示圖，其顯示了計算出的滲透率。在圖9中，針對模型90的各單元所顯示的滲透率值是根據利用不確定性建模和集群計算的本發明來確定的。滲透率測量結果代表了針對模型中每個單元的最新的滲透率Thomeer處理值。由於數據容量的原因，執行根據圖3所示方式的集群計算從而針對大量不確定性運行確定滲透率，且圖9代表可能的精確模型。
[0063]圖9的模型所顯示的數據已被確定為統計可靠的，並且是有關儲層結構的滲透率的合適代表。基於對圖8和圖9滲透率模型的比較，需要注意的是圖9的模型呈現了有關儲層結構中的更高滲透率的結構。對實際樣本進行的井測試已證實圖9的滲透率測量結果事實上更精確的表示了有關地下結構的實際滲透率。
[0064]由此可見，本發明使用分布式集群計算平臺提供了地下巖層結構的每一個三維模型單元處的儲層屬性和不確定性的直接計算的意想不到的且有利的特點。本發明所得的結果可用於多種目的，例如油田開發、儲層仿真、井規劃、鑑定、地質建模以及其它油藏物性分析的目的。
[0065]已充分地描述了本發明，使得本領域的普通技術人員可以再現並且獲得本文所提及的結果。然而，本領域的技術人員可以根據需要對本發明的主題執行本說明書中未描述的修改，以將這些修改應用在確定的結構中，或應用在確定結構的製造工藝中，因此要求本發明權利要求中所要求保護的主題。所述結構將包含在本發明的保護範圍內。
[0066]需要注意並理解的是，在不脫離所附權利要求所述的本發明的精神或範圍的情況下，可對以上詳述的本發明進行改進和修改。
【權利要求】
1.一種在計算機系統中對地下儲層結構的特性的儲層模型進行計算機仿真的計算機實施方法，所述計算機系統包括至少一個主節點和多個處理器節點，所述被仿真的儲層模型被劃分為以單元的組織體系排列的許多單元，所述仿真進一步是基於用於所述儲層的各單元的輸入參數的預測值進行的，所述輸入參數的預測值是隨機產生的並且具有指定的不確定度，所述方法包括如下計算機處理步驟: (a)在所述主節點中接收關於所述各單元和所述儲層的地下特徵的輸入參數數據； (b)將油藏物性算法傳送給所述各處理器節點以用於確定各儲層單元的特性的假設值； (c )將來自所述主節點的用於各個單元的所述輸入參數數據在所述多個處理器節點中進行分發； Cd)在各個處理器節點中確定針對各個儲層單元的儲層特性的假設值； (e)—旦完成了由各個處理器節點執行的確定步驟，就將針對各單元的儲層特性所確定的各假設值從各處理器節點傳送給所述主節點以存儲於數據存儲器中； Cf)針對所述儲層模型中各有關單元重複分發步驟、確定步驟及傳送步驟；以及 (g)將針對所述儲層中各有關單元的儲層特性的假設值收集在存儲器中。
2.如權利要求1所述的計算機實施方法，其中所述計算機包括圖形顯示設備，並且所述計算機實施方法進一步包括: 針對所述儲層中各有關單元的儲層特性的假設值形成輸出顯示。
3.如權利要求1所述的計算機實施方法，其中所述儲層特性包括所述儲層中各有關單元的水飽和度。
4.如權利要求1所述的計算機實施方法，其中所述儲層特性包括所述儲層中各有關單元的孔隙度。
5.如權利要求1所述的計算機實施方法，其中所述儲層特性包括所述儲層中各有關單元的滲透率。
6.如權利要求1所述的計算機實施方法，其中一旦完成確定所述儲層特性的假設值的步驟，各個處理器節點向所述主節點傳送指示，並且其中所述主節點作為響應而執行如下步驟: 響應於所述指示的傳送，將用於另一單元的輸入參數數據分發給各處理器節點。
7.一種用於對地下儲層結構的特性的儲層模型進行計算機仿真的數據處理系統，所述被仿真的儲層模型被劃分為以單元的組織體系排列的許多單元，所述仿真進一步是基於針對所述儲層的各單元的輸入參數的預測值進行的，所述輸入參數的預測值是隨機產生的並且具有指定的不確定度，所述數據處理系統包括: Ca)主節點，其用於執行如下步驟: (1)在所述主節點中接收關於各單元和所述儲層的地下特徵的輸入參數數據； (2)將油藏物性算法傳送給各處理器節點以用於確定各儲層單元的特性的假設值； (3 )將來自所述主節點的用於各個單元的所述輸入參數數據在所述多個處理器節點中進行分發； (b)多個處理器節點，其用於執行如下步驟: (I)在各個處理器節點中確定針對各個儲層單元的儲層特性的假設值；(2)—旦完成由各個處理器節點執行的確定步驟，就將所確定的針對各單元的儲層特性的假設值從各處理器節點傳送給所述主節點以存儲於數據存儲器中； (c)所述主節點和各處理器節點針對所述儲層模型中各有關單元重複分發、確定及傳送的步驟； Cd)所述主節點進一步執行步驟: 將針對所述儲層中各有關單元的儲層特性的假設值收集在存儲器中。
8.如權利要求7所述的數據處理系統，進一步包括: 圖形顯示設備，其針對所述儲層中各有關單元的儲層特性的假設值形成輸出顯示。
9.如權利要求7所述的數據處理系統，其中所述儲層特性包括所述儲層中各有關單元的水飽和度。
10.如權利要求7所述的數據處理系統，其中所述儲層特性包括所述儲層中各有關單元的孔隙度。
11.如權利要求7所述的數據處理系統，其中所述儲層特性包括所述儲層中各有關單元的滲透率。
12.如權利要求7所述的數據處理系統，其中一旦完成確定所述儲層特性的假設值的步驟，各個處理器節點向所述主節點傳送指示，並且其中所述主節點作為響應而執行如下步驟: 響應於所述指示的傳送將用·於另一單元的輸入參數數據分發給各處理器節點。
13.一種具有存儲於計算機可讀介質中的計算機可操作指令的數據存儲設備，所述計算機可操作指令使包括至少一個主節點和多個處理器節點的數據處理系統對地下儲層結構的特性的儲層模型進行仿真，所述被仿真的儲層模型被劃分為以單元的組織體系排列的許多單元，所述仿真進一步是基於針對所述儲層的各單元的輸入參數的預測值進行的，所述輸入參數的預測值是隨機產生的並且具有指定的不確定度，存儲於所述數據存儲設備中的所述指令使所述數據處理系統執行以下步驟: Ca)在所述主節點中接收關於各單元和所述儲層的地下特徵的輸入參數數據； (b)將油藏物性算法傳送給各處理器節點以用於確定各儲層單元的特性的假設值； (c )將來自所述主節點的針對各個單元的所述輸入參數數據在所述多個處理器節點中進行分發； Cd)在各個處理器節點中確定針對各個儲層單元的儲層特性的假設值； (e)—旦完成由各個處理器節點執行的確定步驟，就將所確定的針對各單元的儲層特性的假設值從各處理器節點傳送給所述主節點以存儲於數據存儲器中； Cf)針對所述儲層模型中各有關單元重複分發、確定及傳送的步驟；以及 (g)將針對所述儲層中各有關單元的儲層特性的假設值收集在存儲器中。
14.如權利要求13所述的數據存儲設備，其中所述計算機包括圖形顯示設備，並且所述指令進一步包括使所述顯示執行如下步驟的指令: 針對所述儲層中各有關單元的儲層特性的假設值形成輸出顯示。
15.如權利要求13所述的數據存儲設備，其中所述儲層特性包括所述儲層中各有關單元的水飽和度。
16.如權利要求13所述的數據存儲設備，其中所述儲層特性包括所述儲層中各有關單元的孔隙度。
17.如權利要求13所述的數據存儲設備，其中所述儲層特性包括所述儲層中各有關單元的滲透率。
18.如權利要求13所述的數據存儲設備，其中一旦完成確定所述儲層特性的假設值的步驟，各個處理器節點向所述主節點傳送指示，並且其中所述指令包括使所述主節點作為響應而執行如下步驟的指令: 響應於所述指示的傳送將用於另`一單元的輸入參數數據分發給各處理器節點。
【文檔編號】G01V99/00GK103827698SQ201280037855
【公開日】2014年5月28日 申請日期:2012年7月16日 優先權日:2011年7月28日
【發明者】羅格·R·松, 哈利德·S·阿爾-瓦哈比 申請人:沙烏地阿拉伯石油公司