Kết hợp Dữ liệu trong Các Mô hình Plurigaussian Bị Cắt Ngắn: Ảnh hưởng của Bản đồ Cắt Ngắn

Mathematical Geosciences - Tập 50 - Trang 867-893 - 2018
Dean S. Oliver1, Yan Chen2
1Uni Research CIPR, Bergen, Norway
2Geoscience Research Centre, Total E&P UK, Westhill, UK

Tóm tắt

Việc kết hợp dữ liệu sản xuất vào các mô hình chứa dầu mà phân bố độ rỗng và độ thấm chủ yếu được kiểm soát bởi các facies đã trở nên ngày càng phổ biến. Khi vị trí của các khối facies phải được điều kiện hóa theo các quan sát, mô hình plurigaussian bị cắt ngắn thường được chứng minh là một phương pháp hữu ích cho việc mô hình hóa vì nó cho phép các biến gaussian được cập nhật thay vì các loại facies. Kinh nghiệm trước đó cũng đã cho thấy rằng các phương pháp giống như bộ lọc Kalman tập hợp đặc biệt hiệu quả trong việc kết hợp dữ liệu vào các mô hình plurigaussian bị cắt ngắn. Trong bài báo này, một số hạn chế của các phương pháp dựa trên tập hợp hoặc dựa trên gradient khi áp dụng vào các mô hình plurigaussian bị cắt ngắn một loại nhất định có khả năng xảy ra trong việc mô hình hóa các facies kênh được chỉ ra. Nó cũng cho thấy rằng có thể cải thiện sự khớp dữ liệu và tăng sự phân tán của tập hợp bằng cách thay đổi bước cập nhật sử dụng đạo hàm xấp xỉ của bản đồ cắt ngắn.

Từ khóa

#kết hợp dữ liệu #mô hình plurigaussian #cắt ngắn #facies #bộ lọc Kalman tập hợp

Tài liệu tham khảo

Adler RJ, Moldavskaya E, Samorodnitsky G (2014) On the existence of paths between points in high level excursion sets of Gaussian random fields. Ann Probab 42(3):1020–1053. https://doi.org/10.1214/12-AOP794 Agbalaka CC, Oliver DS (2008) Application of the EnKF and localization to automatic history matching of facies distribution and production data. Math Geosci 40(4):353–374 Agbalaka CC, Oliver DS (2011) Joint updating of petrophysical properties and discrete facies variables from assimilating production data using the EnKF. SPE J 16(2):318–330. https://doi.org/10.2118/118916-PA Albertão GA, Grell AP, Badolato D, dos Santos LR (2005) 3D geological modeling in a turbidite system with complex stratigraphic-structural framework—an example from Campos Basin Brazil. In: SPE Annual technical conference and exhibition, Dallas, Texas, 9–12 October, Society of Petroleum Engineers Armstrong M, Galli A, Beucher H, Le Loc’h G, Renard D, Doligez B, Eschard R, Geffroy F (2011) Plurigaussian simulations in geosciences, 2nd edn. Springer, Berlin. https://doi.org/10.1007/978-3-642-19607-2 Astrakova A, Oliver DS (2015) Conditioning truncated pluri-Gaussian models to facies observations in ensemble-Kalman-based data assimilation. Math Geosci 47(3):345–367. https://doi.org/10.1007/s11004-014-9532-3 Beucher H, Renard D (2016) Truncated Gaussian and derived methods. CR Geosci 348(7):510–519. https://doi.org/10.1016/j.crte.2015.10.004 Biver PYA, Allard D, Pivot F, Ruelland P (2015) Recent advances for facies modelling in pluri-Gaussian formalism. In: Petroleum geostatistics, 7–11 September, Biarritz, France, EAGE Chen Y (2015) Geologically consistent history matching using the ensemble based methods. In: Petroleum geostatistics, 7–11 September, Biarritz, France, EAGE. https://doi.org/10.3997/2214-4609.201413627 Chen Y, Oliver DS (2010) Cross-covariances and localization for EnKF in multiphase flow data assimilation. Comput Geosci 14:579–601. https://doi.org/10.1007/s10596-009-9174-6 Chen Y, Oliver DS (2012) Ensemble randomized maximum likelihood method as an iterative ensemble smoother. Math Geosci 44(1):1–26. https://doi.org/10.1007/s11004-011-9376-z Chen Y, Oliver DS (2013) Levenberg–Marquardt forms of the iterative ensemble smoother for efficient history matching and uncertainty quantification. Comput Geosci 17(4):689–703. https://doi.org/10.1007/s10596-013-9351-5 D’Or D, David E, Walgenwitz A, Pluyaud P, Allard D (2017) Non stationary plurigaussian simulations with auto-adaptative truncation diagrams using the CART algorithm. In: 79th EAGE conference and exhibition, Paris, France 12–15 June. https://doi.org/10.3997/2214-4609.201701019 Emerick AA, Reynolds AC (2013) Investigation of the sampling performance of ensemble-based methods with a simple reservoir model. Comput Geosci 17(2):325–350. https://doi.org/10.1007/s10596-012-9333-z Emery X (2007) Using the Gibbs sampler for conditional simulation of Gaussian-based random fields. Comput Geosci 33(4):522–537. https://doi.org/10.1016/j.cageo.2006.08.003 Evensen G (1994) Sequential data assimilation with a nonlinear quasi-geostrophic model using Monte Carlo methods to forecast error statistics. J Geophys Res 99(C5):10143–10162 Galli A, Le Loc’h G, Geffroy F, Eschard R (2006) An application of the truncated pluri-Gaussian method for modeling geology. In: Coburn TC, Yarus JM, Chambers RI (eds) Stochastic modeling and geostatistics: principles, methods, and case studies, volume II: AAPG computer applications in geology, AAPG special volumes, pp 109–122 Grötsch J, Mercadier C (1999) Integrated 3-D reservoir modeling based on 3-D seismic: the tertiary Malampaya and Camago buildups, offshore Palawan, Philippines. AAPG Bull 83(11):1703–1728 Kitanidis PK (1995) Quasi-linear geostatistical theory for inversing. Water Resour Res 31(10):2411–2419 Le Loc’h G, Galli A (1997) Truncated plurigaussian method: theoretical and practical points of view. In: Baafi EY, Schofield NA (eds) Geostatistics Wollongong ’96, vol 1. Kluwer Academic, Dordrecht, pp 211–222 Liu N, Oliver DS (2004) Automatic history matching of geologic facies. SPE J 9(4):188–195 Liu N, Oliver DS (2005a) Critical evaluation of the ensemble Kalman filter on history matching of geologic facies. SPE Reserv Eval Eng 8(6):470–477. https://doi.org/10.2118/92867-PA Liu N, Oliver DS (2005b) Ensemble Kalman filter for automatic history matching of geologic facies. J Petrol Sci Eng 47(3–4):147–161 Mariethoz G, Renard P, Cornaton F, Jaquet O (2009) Truncated plurigaussian simulations to characterize aquifer heterogeneity. Ground Water 47(1):13–24. https://doi.org/10.1111/j.1745-6584.2008.00489.x Oliver DS (2014) Minimization for conditional simulation: relationship to optimal transport. J Comput Phys 265:1–15. https://doi.org/10.1016/j.jcp.2014.01.048 Oliver DS (2017) Metropolized randomized maximum likelihood for improved sampling from multimodal distributions. SIAM/ASA J Uncertain Quantif 5(1):259–277. https://doi.org/10.1137/15M1033320 Oliver DS, He N, Reynolds AC (1996) Conditioning permeability fields to pressure data. In: Proceedings of the European conference on the mathematics of oil recovery, V, pp 1–11 Sebacher B, Hanea R, Heemink A (2013) A probabilistic parametrization for geological uncertainty estimation using the ensemble Kalman filter (EnKF). Comput Geosci 17(5):813–832. https://doi.org/10.1007/s10596-013-9357-z Zhao Y, Reynolds AC, Li G (2008) Generating facies maps by assimilating production data and seismic data with the ensemble Kalman filter, SPE-113990. In: Proceedings of SPE IOR Symp, Tulsa, OK, April 21–23. https://doi.org/10.2118/113990-MS Zupanski M, Navon IM, Zupanski D (2008) The maximum likelihood ensemble filter as a non-differentiable minimization algorithm. Q J R Meteorol Soc 134(633):1039–1050. https://doi.org/10.1002/qj.251