Nội dung được dịch bởi AI, chỉ mang tính chất tham khảo
Mô hình ngược stochatic và phân tích độ nhạy toàn cầu để hỗ trợ giải thích sự mất mát của bùn khoan trong các thân hình gãy đổ
Tóm tắt
Nghiên cứu này nhằm nâng cao khả năng của chúng tôi trong việc xác định các mỏ dầu có khe nứt tự nhiên thông qua việc định lượng các bất định liên quan đến ước tính tính thấm của khe nứt. Những bất định này là cơ sở cho việc thiết kế chính xác quy trình khoan và hoàn thiện giếng trong các hệ thống gãy đổ không đồng nhất. Chúng tôi dựa vào sự phát triển tạm thời được giám sát của sự mất mát bùn khoan để đề xuất một phương pháp không xâm lấn và khá rẻ tiền nhằm cung cấp ước tính về độ rộng của khe nứt và sự xâm nhập bùn nứt cùng với các bất định liên quan. Bùn khoan được mô hình hóa như một chất lỏng theo quy luật sức yield, các khe nứt mở được coi là các mặt phẳng nằm ngang cắt vuông góc với ống khoan. Các đại lượng như các thuộc tính thuyết lưu chất lỏng khoan, tốc độ dòng chảy, áp suất lỗ rỗng và áp suất động lực của chất lỏng khoan, hoặc hình học của ống khoan thường được đo và có sẵn cho mục đích mô hình hóa. Do sự không chắc chắn liên quan đến độ chính xác của phép đo và sự biến đổi thời gian - không gian rõ rệt của các hiện tượng được nghiên cứu, chúng tôi đặt nghiên cứu của mình trong khuôn khổ ngẫu nhiên. Chúng tôi thảo luận về (a) ưu điểm và nhược điểm của các chiến lược hiệu chỉnh ngẫu nhiên khác nhau và (b) cách mà mật độ xác suất tỉ lệ (có điều kiện vào dữ liệu) của các tham số mô hình bị ảnh hưởng bởi lựa chọn phương pháp mô hình ngược được sử dụng. Chúng tôi đề xuất hỗ trợ hiệu chỉnh mô hình ngẫu nhiên thông qua kết quả của một phân tích độ nhạy toàn cầu dựa trên các moment (GSA). Điều này cho phép chúng tôi khảo sát cách mà sự không chắc chắn của tham số ảnh hưởng đến các khoảnh thống kê chính của các đầu ra mô hình và có thể góp phần làm giảm chi phí tính toán. Kết quả của chúng tôi cho thấy việc kết hợp GSA dựa trên moment với hiệu chỉnh mô hình ngẫu nhiên có thể dẫn đến những cải thiện đáng kể trong việc xác định mỏ dầu gãy và định lượng sự không chắc chắn.
Từ khóa
#mô hình ngược #phân tích độ nhạy toàn cầu #khe nứt tự nhiên #tính thấm #bùn khoan #mô hình ngẫu nhiênTài liệu tham khảo
Al-Adwani T, Singh S, Khan B, Dashti J, Ferroni G, Martocchia A (2012) Real time advanced surface flow analysis for detection of open fractures. In: EAGE annual conference & exhibition incorporating SPE Europec. https://doi.org/10.2118/154927-MS
Alcolea A, Carrera J, Medina A (2006) Pilot points method incorporating prior information for solving the groundwater flow inverse problem. Adv Water Resour 29:1678–1689. https://doi.org/10.1016/j.advwatres.2005.12.009
ANSYS Inc. (2009) ANSYS® FLUENT® User’s guide, Rel. 12.1
Campolongo F, Cariboni J, Saltelli A (2007) An effective screening design for sensitivity analysis of large models. Environ Model Softw 22:1509–1518. https://doi.org/10.1016/j.envsoft.2006.10.004
Carrera J, Neuman SP (1986) Estimation of aquifer parameters under transient and steady state conditions: 2. Uniqueness, stability, and solution algorithms. Water Resour Res 22(2):211–227. https://doi.org/10.1029/WR022i002p00211
Carrera J, Alcolea A, Medina A, Hidalgo J, Slooten LJ (2005) Inverse problem in hydrogeology. Hydrogeol J 13(1):206–222. https://doi.org/10.1007/s10040-004-0404-7
Chen M, Izady A, Abdalla OA, Amerjeed M (2018) A surrogate-based sensitivity quantification and Bayesian inversion of a regional groundwater flow model. J Hydrol 557:826–837. https://doi.org/10.1016/j.jhydrol.2017.12.071
Dell’Oca A, Riva M, Guadagnini A (2017) Moment-based metrics for global sensitivity analysis of hydrological systems. Hydrol Earth Syst Sci 21:1–16. https://doi.org/10.5194/hess-21-6219-2017
API Draft (2009) Rheology and hydraulics of oil-well draft. In API recommended practice 13D Draft, p 16
Faysal A, Shahriar M, Sheikh ZI (2019) Computational fluid dynamics study of yield power law drilling fluid flow through smooth-walled fractures. J Pet Explor Prod Technol. https://doi.org/10.1007/s13202-019-0646-5
Galvis Barros NE (2018) Geomechanics, fluid dynamics and well testing, applied to naturally fractured carbonate reservoirs, extreme naturally fractured reservoirs. Springer theses. Springer, New York. https://doi.org/10.1007/978-3-319-77501-2
Keller JB (1976) Inverse problems. Am Math Mon 83:107–118
Kennedy J, Eberhart R (1995) Particle swarm optimization. In: Proceedings of the IEEE international conference on neural networks, vol 4, pp 1942–1948. http://dx.doi.org/10.1109/ICNN.1995.488968
Kullback S (1959) Information theory and statistics. Wiley, New York
Lagarias JC, Reeds JA, Wright MH, Wright PE (1998) Convergence properties of the Nelder–Mead simplex method in low dimensions. SIAM J Optim 9(1):112–147. https://doi.org/10.1137/S1052623496303470
Laloy E, Rogiers B, Vrugt JA, Mallants D, Jacques D (2013) Efficient posterior exploration of a high-dimensional groundwater model from two-stage Markov chain Monte Carlo simulation and polynomial chaos expansion. Water Resour Res 49:2664–2682. https://doi.org/10.1002/wrcr.20226
Lavrov A (2014) Radial flow of non-Newtonian power-law fluid in a rough-walled fracture: effect of fluid rheology. Transp Porous Med 105(3):559–570. https://doi.org/10.1007/s11242-014-0384-6
Majidi R, Miska SZ (2011) Fingerprint of mud losses into natural or induced fractures. SPE 143854 SPE European formation damage conference held in Noordwijk, The Netherlands, 7–10 June 2011
Majidi R, Miska SZ, Ahmed R, Yu M, Thompson LG (2010) Radial flow of yield-power-law fluids: numerical analysis, experimental study and the application for drilling fluid losses in fractured formations. J Pet Sci Eng 70(3):334–343. https://doi.org/10.1016/j.petrol.2009.12.005
Mara TA, Fajraoui N, Guadagnini A, Younes A (2017) Dimensionality reduction for efficient Bayesian estimation of groundwater flow in strongly heterogeneous aquifers. Stoch Environ Res Risk Assess 31:2313–2326. https://doi.org/10.1007/s00477-016-1344-1
Medina A, Carrera J (1996) Coupled estimation of flow and solute transport parameters. Water Resour Res 32(10):3063–3076. https://doi.org/10.1029/96wr00754
Mitsoulis E, Abdali SS (1993) Flow Simulation of Herschel–Bulkley fluids through extrusion dies. Can J Chem Eng 71:147–160. https://doi.org/10.1002/cjce.5450710120
Neuman SP (1973) Calibration of groundwater flow models viewed as a multiple-objective decision process under uncertainty. Water Resour Res 9(4):1006–1021. https://doi.org/10.1029/WR009i004p01006
Pianosi F, Beven K, Freer J, Hall JW, Rougier J, Stephenson DB, Wagener T (2016) Sensitivity analysis of environmental models: a systematic review with practical workflow. Environ Model Softw 79:214–232. https://doi.org/10.1016/j.envsoft.2016.02.008
Rahmat-Samii Y, Michielsen E (1999) Electromagnetic optimization by genetic algorithms. Wiley, New York
Ratto M, Tarantola S, Saltelli A (2001) Sensitivity analysis in model calibration: GSA-GLUE approach. Comput Phys Commun 136:212–224. https://doi.org/10.1016/S0010-4655(01)00159-X
Razavi S, Gupta HV (2015) What do we mean by sensitivity analysis? The need for comprehensive characterization of ‘‘global’’ sensitivity in Earth and Environmental systems models. Water Resour Res 51:3070–3092. https://doi.org/10.1002/2014WR016527
Razavi O, Lee HP, Olson JE, Schultz RA (2017) Drilling mud loss in naturally fractured reservoirs: theoretical modelling and field data analysis. SPE-187265-MS. https://doi.org/10.2118/187265-MS
Rehm B, Haghshenas A, Paknejad AS, Al-Yami A, Hughes J, Shubert J (2012) Underbalanced drilling: Limits and extremes. Gulf Publishing Company, Houston
Robinson J, Rahmat-Samii Y (2004) particle swarm optimization in electromagnetics. IEEE Trans Antennas Propag 52(2):397–407. https://doi.org/10.1109/TAP.2004.823969
Roehl P, Choquette P (1985) Carbonate petroleum reservoir. Springer, New York
Russo E, Colombo I, Nicolotti I (2018) Uncertainty quantification of fracture characterization in naturally fractured reservoirs. Presented at FRONTUQ18 Pavia, Italy
Saltelli A, Ratto M, Andres T, Campolongo F, Cariboni J, Gatelli D (2008) Global sensitivity analysis: the primer. Wiley, Chichester
Sobol IM (1993) Global sensitivity indices for nonlinear mathematical models and their Monte Carlo estimates. Math Comput Simul 55:271–280. https://doi.org/10.1016/S0378-4754(00)00270-6
Sochala P, Le Maître OP (2013) Polynomial chaos expansion for subsurface flows with uncertain soil parameters. Adv Water Resour 62:139–154. https://doi.org/10.1016/j.advwatres.2013.10.003
Song X, Zhang J, Zhan C, Xuan Y, Ye M, Xu C (2015) Global sensitivity analysis in hydrological modeling: review of concepts, methods, theoretical framework, and applications. J Hydrol 523:739–757. https://doi.org/10.1016/j.jhydrol.2015.02.013
Sudret B, Marelli S, Wiart J (2017) Surrogate models for uncertainty quantification: an overview. In: 11th European conference on antennas and propagation (EUCAP), Paris, pp 793-797. https://doi.org/10.23919/eucap.2017.7928679
Tang J, Zhuang Q (2009) A global sensitivity analysis and Bayesian inference framework for improving the parameter estimation and prediction of a process-based Terrestrial Ecosystem Model. J Geophys Res 114:D15303. https://doi.org/10.1029/2009JD011724
Van Griensven A, Meixner T, Grunwald S, Bishop T, Diluzio M, Srinivasan R (2006) A global sensitivity analysis tool for the parameters of multi-variable catchment models. J Hydrol 324:10–23. https://doi.org/10.1016/j.jhydrol.2005.09.008
World Energy Outlook (2006) International energy agency. https://www.iea.org/publications/freepublications/publication/weo2006.pdf
Zhou H, Gómez-Hernández JJ, Li L (2014) Inverse methods in hydrogeology: evolution and recent trends. Adv Water Resour 63:22–37. https://doi.org/10.1016/j.advwatres.2005.12.009