EA 026086B1 20170228

	Патентная документация ЕАПВ
Запрос:	ea000026086b*\id
Результат:	ID\|Номер и дата охранного документа

больше ...

Термины запроса в документе

Реферат

[RU]

1. Способ оценки нагнетания воды затопления в подземный углеводородный коллектор, в котором пробурены одна или несколько продуктивных скважин и одна или несколько нагнетательных скважин, при этом указанный реализованный при помощи компьютера способ включает в себя следующие операции: осуществляют прием измерительных данных в течение времени, соответствующего скоростям потока в одной или нескольких продуктивных скважинах и в одной или нескольких нагнетательных скважинах; осуществляют идентификацию из полученных измерительных данных множества ассоциаций между одной из продуктивных скважин и одной из нагнетательных скважин на основании времени, соответствующего явлениям в одной из нагнетательных скважин или событиям в одной из продуктивных скважин, идентифицированных в полученных измерительных данных, причем каждая из идентифицированных ассоциаций имеет меру интенсивности ассоциации; осуществляют упорядочивание идентифицированных ассоциаций в соответствии с рангом интенсивности ассоциации; осуществляют применение одной или нескольких ассоциаций с самым высоким рангом к емкостно-резистивной модели коллектора; осуществляют оценку при помощи процессора емкостно-резистивной модели коллектора относительно измерительных данных, чтобы вывести набор параметров модели и связанную статистику неопределенности; осуществляют применение следующих одной или нескольких ассоциаций, выбранных в соответствии с упорядочиванием ассоциаций по рангу, к емкостно-резистивной модели коллектора; осуществляют оценку при помощи процессора емкостно-резистивной модели коллектора с примененными следующими одной или несколькими ассоциациями, относительно измерительных данных, чтобы вывести набор параметров модели и связанную статистику неопределенности; осуществляют повторение применения следующих одной или нескольких ассоциаций и оценки емкостно-резистивной модели коллектора с примененными следующими одной или несколькими ассоциациями, пока статистика неопределенности не будет отражать подобие параметров модели из самой последней операции оценки и параметров модели из предыдущей операции оценки выбранной статистической значимости; и осуществляют изменение потока нагнетания флюида в одной или нескольких нагнетательных скважинах на основании анализа емкостно-резистивной модели коллектора.

2. Способ по п.1, в котором после повторных операций применения и оценки и в ответ на статистику неопределенности, отражающую подобие выбранной статистической значимости, осуществляют оценку предложенного нагнетания в одной или нескольких нагнетательных скважинах с использованием емкостно-резистивной модели коллектора и оцененных параметров модели.

3. Способ по п.1, в котором статистика неопределенности соответствует среднеквадратической погрешности параметров модели.

4. Способ по п.1, в котором измерительные данные для продуктивных скважин соответствуют накопленной добыче в течение времени.

5. Способ по п.1, в котором измерительные данные содержат давления в забое в течение времени.

6. Способ по п.1, в котором операция упорядочивания предусматривает группирование идентифицированных ассоциаций в множество подгрупп в соответствии с полярностью изменений измерительных данных между нагнетательной скважиной и продуктивной скважиной; причем в первый момент операция применения прикладывает первую подгруппу ассоциаций, соответствующих ассоциациям самого высокого ранга, к емкостно-резистивной модели коллектора; при этом во второй момент операция применения прикладывает вторую подгруппу ассоциаций, соответствующих ассоциациям следующего самого высокого ранга, к емкостно-резистивной модели коллектора.

7. Способ по п.6, в котором операция упорядочивания дополнительно предусматривает внутри одной или нескольких из множества подгрупп самого высокого ранга упорядочение идентифицированных ассоциаций в соответствии со статистической мерой интенсивности ассоциации.

8. Способ по п.1, в котором операция упорядочивания предусматривает упорядочение идентифицированных ассоциаций в соответствии со статистической мерой интенсивности ассоциации.

9. Способ по п.1, который дополнительно предусматривает из измерительных данных, соответствующих скоростям потока в одной или нескольких нагнетательных скважинах, осуществляют идентификацию явлений в нагнетательной скважине, при которых происходит изменение скорости потока; из измерительных данных, соответствующих скоростям потока в одной или нескольких продуктивных скважинах, осуществляют обнаружение одного или нескольких явлений в продуктивной скважине, при которых происходит изменение скорости потока; осуществляют идентификацию обнаруженных явлений в продуктивной скважине, которые происходят в течение выбранного диапазона задержки, из идентифицированных явлений в нагнетательной скважине; и из идентифицированных обнаруженных явлений в продуктивной скважине выводят ассоциации между одной из нагнетательных скважин и одной из продуктивных скважин.

10. Способ по п.9, в котором операция идентификации обнаруженных явлений в продуктивной скважине предусматривает для каждой одной или нескольких продуктивных скважин вычисление градиента в измерительных данных в каждый из множества моментов времени и обнаружение моментов времени, при которых вычисленный градиент изменяется от одного момента времени до другого больше чем на первое пороговое значение.

11. Способ по п.10, в котором в операции вычисления градиента в момент времени вычисляют задний градиент измерительных данных и соответствующую меру соответствия по выбранному числу моментов времени, содержащих моменты времени ранее данного момента времени; и в котором при осуществлении операции обнаружения для каждого из множества моментов времени сравнивают меры соответствия в данный момент времени с мерой соответствия в предыдущий момент времени; в ответ на снижение меры соответствия в данный момент времени от меры соответствия в предыдущий момент времени на выбранную величину вычисляют передний градиент в измерительных данных в момент времени на заданное число моментов времени позднее этого момента времени и осуществляют идентификацию явления в продуктивной скважине в данный момент времени в ответ на передний градиент, отличающийся от заднего градиента больше, чем на первое пороговое значение.

12. Способ по п.11, в котором в операции идентификации явления в продуктивной скважине дополнительно вычисляют величину разницы между передним градиентом и задним градиентом в данный момент времени.

13. Способ по п.12, в котором в операции идентификации обнаруженных явлений в продуктивной скважине дополнительно после обнаружения моментов времени, в которые вычисленный градиент изменяется от одного момента времени, вычисляют скользящее среднее значение величины внутри выбранного временного окна, которое перемещается вдоль выбранного периода времени измерительных данных; затем осуществляют идентификацию явления в продуктивной скважине в каждой группе смежных моментов времени, при которых скользящее среднее значение величины превышает второе пороговое значение; и присваивают значение блоку знакового индикатора в каждый момент времени, соответствующий идентифицированному явлению в продуктивной скважине, причем знак значения блока знакового индикатора соответствует полярности изменения в градиенте идентифицированного явления в продуктивной скважине.

14. Способ по п.9, который дополнительно предусматривает из идентифицированных обнаруженных явлений в продуктивной скважине осуществляют вывод ассоциаций между одной из нагнетательных скважин и одной из продуктивных скважин и присваивают индикатор одной или нескольким выведенным ассоциациям, указывающий интенсивность ассоциации между связанными нагнетательной скважиной и продуктивной скважиной.

15. Способ по п.9, в котором в операции идентификации явлений в нагнетательной скважине осуществляют отображение временного ряда измерительных данных для выбранной нагнетательной скважины на дисплее вычислительной системы; осуществляют приведение в действие вычислительной системы, чтобы идентифицировать одно или несколько потенциальных явлений в нагнетательной скважине во временном ряду; осуществляют прием ввода пользователя, выбирающего одно из потенциальных явлений в нагнетательной скважине; для выбранного потенциального явления в нагнетательной скважине осуществляют отображение участка временного ряда измерительных данных для выбранной нагнетательной скважины в комбинации с участком временного ряда измерительных данных для выбранной продуктивной скважины на дисплее, нормализованных по времени и амплитуде, чтобы совместить по времени один участок с другим; и после отображения участка временного ряда осуществляют прием ввода пользователя, подтверждающего выбранное потенциальное явление в нагнетательной скважине.

16. Способ по п.9, в котором в операции идентификации явлений в нагнетательной скважине осуществляют отображение временного ряда измерительных данных для выбранной нагнетательной скважины на дисплее вычислительной системы; прием ввода пользователя, указывающего потенциальное явление в нагнетательной скважине в отображенном временном ряду; приведение в действие вычислительной системы, чтобы идентифицировать одно или несколько потенциальных явлений в нагнетательной скважине, аналогичных отображенному потенциальному явлению в нагнетательной скважине, и чтобы идентифицировать для пользователя, одно или несколько потенциальных явлений, которые функционально изолированы от эффектов внутри скважины; прием ввода пользователя, выбирающего одно из потенциальных явлений в нагнетательной скважине; для выбранного потенциального явления в нагнетательной скважине отображение участка временного ряда измерительных данных для выбранной нагнетательной скважины в комбинации с участком временного ряда измерительных данных для выбранной продуктивной скважины на дисплее, нормализованных по времени и амплитуде, чтобы совместить по времени один участок с другим; и после отображения участка временного ряда прием ввода пользователя, подтверждающего выбранное потенциальное явление в нагнетательной скважине.

17. Способ по п.9, который дополнительно предусматривает после осуществления операции идентификации явлений в нагнетательной скважине и ранее операции обнаружения одного или нескольких явлений в продуктивной скважине осуществляют оценку емкостно-резистивной модели коллектора относительно измерительных данных, чтобы вывести величины прироста для каждой пары нагнетательная скважина - продуктивная скважина; и определяют подгруппы одной или нескольких пар нагнетательная скважина - продуктивная скважина, имеющих ненулевые величины прироста; причем операции идентификации обнаруженных явлений в продуктивной скважине и вывода ассоциаций производят по заданной подгруппе одной или нескольких пар нагнетательная скважина - продуктивная скважина.

18. Способ по п.1, в котором дополнительно осуществляют коррекцию принятых измерительных данных на основании вариаций значений измерения независимого потока в скважине.

19. Способ обнаружения явлений изменения скорости потока для скважины в углеводородном коллекторе, при этом указанный реализованный при помощи компьютера способ включает в себя следующие операции: осуществляют прием измерительных данных в течение времени, соответствующего скоростям потока в скважине; для каждого из множества моментов времени, для которых имеются измерительные данные, осуществляют вычисление при помощи процессора заднего градиента измерительных данных и соответствующей меры соответствия по выбранному числу моментов времени, содержащему моменты времени ранее данного момента времени; осуществляют сравнение меры соответствия в данный момент времени с мерой соответствия в предыдущий момент времени; в ответ на снижение меры соответствия в данный момент времени от меры соответствия в предыдущий момент времени на выбранную величину осуществляют вычисление переднего градиента в измерительных данных в момент времени на заданное число моментов времени позднее этого момента времени; осуществляют идентификацию явления изменения скорости потока в данный момент времени в ответ на передний градиент, отличающийся от заднего градиента больше чем на первое пороговое значение; и осуществляют обновление емкостно-резистивной модели коллектора на основании явления изменения скорости потока; производят изменение потока нагнетания флюида в одной или нескольких нагнетательных скважинах на основании анализа емкостно-резистивной модели коллектора.

20. Способ по п.19, в котором в операции идентификации явления изменения скорости потока дополнительно вычисляют величину разницы между передним градиентом и задним градиентом в данный момент времени.

21. Способ по п.20, в котором дополнительно после операции обнаружения моментов времени, в которые вычисленный градиент изменяется от одного момента времени, вычисляют скользящее среднее значение величины внутри выбранного временного окна, которое перемещается вдоль выбранного периода времени измерительных данных; затем осуществляют идентификацию явления, связанного с изменением скорости потока, в каждой группе смежных моментов времени, при которых скользящее среднее значение величины превышает второе пороговое значение; и присваивают значение блоку знакового индикатора в каждый момент времени, соответствующий идентифицированному явлению, связанному с изменением скорости потока, причем знак значения блока знакового индикатора соответствует полярности изменения в градиенте идентифицированного явления, связанного с изменением скорости потока.

22. Автоматизированная система для оценки нагнетания воды затопления в подземный углеводородный коллектор, в котором пробурены одна или несколько продуктивных скважин и одна или несколько нагнетательных скважин, которая содержит один или несколько блоков обработки для осуществления программных команд; запоминающее устройство для хранения измерительных данных в течение времени, соответствующего скоростям потока в одной или нескольких продуктивных скважинах и в одной или нескольких нагнетательных скважинах; память для хранения программ, связанную с одним или несколькими блоками обработки, для хранения машинных программ, которые при выполнении при помощи одного или нескольких блоков обработки позволяют вычислительной системе осуществлять последовательность операций, которая предусматривает прием измерительных данных из запоминающего устройства; идентификацию из принятых измерительных данных множества ассоциаций между одной из продуктивных скважин и одной из нагнетательных скважин на основании времени, соответствующего явлениям в одной из нагнетательных скважин или событиям в одной из продуктивных скважин, идентифицированных в полученных измерительных данных, причем каждая из идентифицированных ассоциаций имеет меру интенсивности ассоциации; упорядочивание идентифицированных ассоциаций в соответствии с рангом интенсивности ассоциации; применение одной или нескольких ассоциаций с самым высоким рангом к емкостно-резистивной модели коллектора; оценку емкостно-резистивной модели коллектора относительно измерительных данных, чтобы вывести набор параметров модели и связанную статистику неопределенности; применение следующих одной или нескольких ассоциаций, выбранных в соответствии с упорядочиванием ассоциаций по рангу, к емкостно-резистивной модели коллектора; оценку емкостно-резистивной модели коллектора с примененными следующими одной или несколькими ассоциациями относительно измерительных данных, чтобы вывести набор параметров модели и связанную статистику неопределенности; и повтор операций применения следующих одной или нескольких ассоциаций и оценка емкостно-резистивной модели коллектора с примененными следующими одной или несколькими взаимосвязями, пока статистика неопределенности не будет отражать подобие параметров модели из самой последней операции оценки и параметров модели из предыдущей операции оценки выбранной статистической значимости; и управление изменением потока нагнетания флюида в одной или нескольких нагнетательных скважинах на основании анализа емкостно-резистивной модели коллектора.

23. Система по п.22, в которой последовательность операций дополнительно предусматривает после повторных операций применения и оценки и в ответ на статистику неопределенности, отражающую подобие выбранной статистической значимости, оценку предложенного нагнетания в одной или нескольких нагнетательных скважинах с использованием емкостно-резистивной модели коллектора и оцененных параметров модели.

24. Система по п.22, в которой операция упорядочивания предусматривает группирование идентифицированных ассоциаций в множество подгрупп в соответствии с полярностью изменений в измерительных данных между нагнетательной скважиной и продуктивной скважиной; причем в первый момент операция применения прикладывает первую подгруппу ассоциаций, соответствующих ассоциациям самого высокого ранга, к емкостно-резистивной модели коллектора; при этом во второй момент операция применения прикладывает вторую подгруппу ассоциаций, соответствующих ассоциациям следующего самого высокого ранга, к емкостно-резистивной модели коллектора.

25. Система по п.22, в которой последовательность операций дополнительно предусматривает из измерительных данных, соответствующих скоростям потока в одной или нескольких нагнетательных скважинах, идентификацию явлений в нагнетательной скважине, при которых происходит изменение скорости потока; из измерительных данных, соответствующих скоростям потока в одной или нескольких продуктивных скважинах, обнаружение явлений в продуктивной скважине, при которых происходит изменение скорости потока; идентификацию обнаруженных явлений в продуктивной скважине, которые происходят в течение выбранного диапазона задержки, из идентифицированных явлений в нагнетательной скважине и из идентифицированных обнаруженных явлений в продуктивной скважине вывод ассоциаций между одной из нагнетательных скважин и одной из продуктивных скважин.

26. Система по п.25, в которой операция идентификации обнаруженных явлений в продуктивной скважине предусматривает для каждой одной или нескольких продуктивных скважин вычисление градиента в измерительных данных в каждый из множества моментов времени и обнаружение моментов времени, в которые вычисленный градиент изменяется от одного момента времени до другого больше чем на первое пороговое значение.

27. Система по п.26, в которой в операции вычисления градиента в момент времени вычисляют задний градиент измерительных данных и соответствующую меру соответствия по выбранному числу моментов времени, содержащих моменты времени ранее данного момента времени; и в которой операция обнаружения предусматривает для каждого из множества моментов времени сравнение меры соответствия в данный момент времени с мерой соответствия в предыдущий момент времени; в ответ на снижение меры соответствия в данный момент времени от меры соответствия в предыдущий момент времени на выбранную величину, вычисление переднего градиента в измерительных данных в момент времени на заданное число моментов времени позднее этого момента времени и идентификацию явления в продуктивной скважине в данный момент времени в ответ на передний градиент, отличающийся от заднего градиента больше чем на первое пороговое значение.

28. Система по п.27, в которой операция обнаружения явлений в продуктивной скважине дополнительно предусматривает вычисление величины разницы между передним градиентом и задним градиентом в данный момент времени; после операции обнаружения моментов времени, в которые вычисленный градиент изменяется от одного момента времени, вычисление скользящего среднего величины внутри выбранного временного окна, которое перемещается вдоль выбранного периода времени измерительных данных; затем идентификацию явления в продуктивной скважине в каждой группе смежных моментов времени, при которых скользящее среднее величины превышает второе пороговое значение; и присвоение значения блоку знакового индикатора в каждый момент времени, соответствующий идентифицированному явлению в продуктивной скважине, причем знак значения блока знакового индикатора соответствует полярности изменения в градиенте идентифицированного явления в продуктивной скважине.

29. Система по п.25, в которой операция идентификации явлений в нагнетательной скважине предусматривает отображение временного ряда измерительных данных для выбранной нагнетательной скважины на дисплее вычислительной системы; приведение в действие вычислительной системы, чтобы идентифицировать одно или несколько потенциальных явлений в нагнетательной скважине во временном ряду; прием ввода пользователя, выбирающего одно из потенциальных явлений в нагнетательной скважине; для выбранного потенциального явления в нагнетательной скважине отображение участка временного ряда измерительных данных для выбранной нагнетательной скважины в комбинации с участком временного ряда измерительных данных для выбранной продуктивной скважины на дисплее, нормализованных по времени и амплитуде, чтобы совместить по времени один участок с другим; и после отображения участка временного ряда прием ввода пользователя, подтверждающего выбранное потенциальное явление в нагнетательной скважине.

30. Система по п.25, в которой последовательность операций дополнительно предусматривает после операции идентификации явлений в нагнетательной скважине и ранее операции обнаружения одного или нескольких явлений в продуктивной скважине оценку емкостно-резистивной модели коллектора относительно измерительных данных, чтобы вывести величины прироста для каждой пары нагнетательная скважина - продуктивная скважина; и определение подгруппы одной или нескольких пар нагнетательная скважина - продуктивная скважина, имеющих ненулевые величины прироста; причем операции идентификации обнаруженных явлений в продуктивной скважине и вывода ассоциаций производят по заданной подгруппе одной или нескольких пар нагнетательная скважина - продуктивная скважина.

31. Энергонезависимый машиночитаемый носитель, на котором хранится машинная программа, которая после выполнения на вычислительной системе побуждает вычислительную систему осуществлять последовательность операций для оценки нагнетания воды затопления на подземном углеводородном коллекторе, в котором были пробурены одна или несколько продуктивных скважин и одна или несколько нагнетательных скважин, причем последовательность операций предусматривает организацию доступа к запомненным измерительным данным, соответствующим скоростям потока в одной или нескольких продуктивных скважинах и в одной или нескольких нагнетательных скважинах в течение времени; из измерительных данных идентификацию множества ассоциаций между одной из продуктивных скважин и одной из нагнетательных скважин на основании времени, соответствующего явлениям в одной из нагнетательных скважин или событиям в одной из продуктивных скважин, идентифицированных в полученных измерительных данных, причем каждая из идентифицированных ассоциаций имеет меру интенсивности ассоциации; упорядочивание идентифицированных ассоциаций в соответствии с рангом интенсивности ассоциации; применение одной или нескольких ассоциаций с самым высоким рангом к емкостно-резистивной модели коллектора; оценку емкостно-резистивной модели коллектора относительно измерительных данных, чтобы вывести набор параметров модели и связанную статистику неопределенности; применение следующих одной или нескольких ассоциаций, выбранных в соответствии с упорядочиванием ассоциаций по рангу, к емкостно-резистивной модели коллектора; оценку емкостно-резистивной модели коллектора с примененными следующими одной или несколькими ассоциациями относительно измерительных данных, чтобы вывести набор параметров модели и связанную статистику неопределенности; повтор операций применения следующих одной или нескольких ассоциаций и оценку емкостно-резистивной модели коллектора с примененными следующими одной или несколькими ассоциациями, пока статистика неопределенности не будет отражать подобие параметров модели из самой последней операции оценки и параметров модели из предыдущей операции оценки, выбранной статистической значимости; и управление изменением потока нагнетания флюида в одной или нескольких нагнетательных скважинах на основании анализа емкостно-резистивной модели коллектора.

32. Машиночитаемый носитель по п.31, в котором последовательность операций дополнительно предусматривает после повторных операций применения и оценки и в ответ на статистику неопределенности, отражающую подобие выбранной статистической значимости оценку предложенного нагнетания в одной или нескольких нагнетательных скважинах с использованием емкостно-резистивной модели коллектора и оцененных параметров модели.

33. Машиночитаемый носитель по п.31, в котором операция упорядочивания предусматривает группирование идентифицированных ассоциаций в множество подгрупп в соответствии с полярностью изменений в измерительных данных между нагнетательной скважиной и продуктивной скважиной; причем в первый момент операция применения прикладывает первую подгруппу ассоциаций, соответствующих ассоциациям самого высокого ранга, к емкостно-резистивной модели коллектора; при этом во второй момент операция применения прикладывает вторую подгруппу ассоциаций, соответствующих ассоциациям следующего самого высокого ранга, к емкостно-резистивной модели коллектора.

34. Машиночитаемый носитель по п.31, в котором последовательность операций дополнительно предусматривает из измерительных данных, соответствующих скоростям потока в одной или нескольких нагнетательных скважинах, идентификацию явлений в нагнетательной скважине, при которых происходит изменение скорости потока; из измерительных данных, соответствующих скоростям потока в одной или нескольких продуктивных скважинах, обнаружение явлений в продуктивной скважине, при которых происходит изменение скорости потока; идентификацию обнаруженных явлений в продуктивной скважине, которые происходят в течение выбранного диапазона задержки, из идентифицированных явлений в нагнетательной скважине и из идентифицированных обнаруженных явлений в продуктивной скважине вывод ассоциаций между одной из нагнетательных скважин и одной из продуктивных скважин.

35. Машиночитаемый носитель по п.34, в котором операция идентификации обнаруженных явлений в продуктивной скважине предусматривает для каждой одной или нескольких продуктивных скважин вычисление градиента в измерительных данных в каждый из множества моментов времени и обнаружение моментов времени, в которые вычисленный градиент изменяется от одного момента времени до другого больше чем на первое пороговое значение.

36. Машиночитаемый носитель по п.35, в котором в операции вычисления градиента в момент времени вычисляют задний градиент измерительных данных и соответствующую меру соответствия по выбранному числу моментов времени, содержащих моменты времени ранее данного момента времени; и в котором операция обнаружения предусматривает для каждого из множества моментов времени сравнение меры соответствия в данный момент времени с мерой соответствия в предыдущий момент времени; в ответ на снижение меры соответствия в данный момент времени от меры соответствия в предыдущий момент времени на выбранную величину вычисление переднего градиента в измерительных данных в момент времени на заданное число моментов времени позднее этого момента времени и идентификацию явления в продуктивной скважине в данный момент времени в ответ на передний градиент, отличающийся от заднего градиента больше чем на первое пороговое значение.

37. Машиночитаемый носитель по п.36, в котором операция обнаружения явлений в продуктивной скважине дополнительно предусматривает вычисление величины разницы между передним градиентом и задним градиентом в данный момент времени; после операции обнаружения моментов времени, в которые вычисленный градиент изменяется от одного момента времени, вычисление скользящего среднего значения величины внутри выбранного временного окна, которое перемещается вдоль выбранного периода времени измерительных данных; затем идентификацию явления в продуктивной скважине в каждой группе смежных моментов времени, при которых скользящее среднее значение величины превышает второе пороговое значение; и присвоение значения блоку знакового индикатора в каждый момент времени, соответствующий идентифицированному явлению в продуктивной скважине, причем знак значения блока знакового индикатора соответствует полярности изменения в градиенте идентифицированного явления в продуктивной скважине.

38. Машиночитаемый носитель по п.34, в котором операция идентификации явлений в нагнетательной скважине предусматривает отображение временного ряда измерительных данных для выбранной нагнетательной скважины на дисплее вычислительной системы; приведение в действие вычислительной системы, чтобы идентифицировать одно или несколько потенциальных явлений в нагнетательной скважине во временном ряду; прием ввода пользователя, выбирающего одно из потенциальных явлений в нагнетательной скважине; для выбранного потенциального явления в нагнетательной скважине отображение участка временного ряда измерительных данных для выбранной нагнетательной скважины в комбинации с участком временного ряда измерительных данных для выбранной продуктивной скважины на дисплее, нормализованных по времени и амплитуде, чтобы совместить по времени один участок с другим; и после отображения участка временного ряда прием ввода пользователя, подтверждающего выбранное потенциальное явление в нагнетательной скважине.

39. Машиночитаемый носитель по п.34, в котором последовательность операций дополнительно предусматривает после операции идентификации явлений в нагнетательной скважине и ранее операции обнаружения явлений в одной или нескольких продуктивных скважинах оценку емкостно-резистивной модели коллектора относительно измерительных данных, чтобы вывести величины прироста для каждой пары нагнетательная скважина - продуктивная скважина; и определение подгруппы одной или нескольких пар нагнетательная скважина - продуктивная скважина, имеющих значения ненулевого прироста; причем операции идентификации обнаруженных явлений в продуктивной скважине и вывода ассоциаций производят по заданной подгруппе одной или нескольких пар нагнетательная скважина - продуктивная скважина.

Полный текст патента

(57) Реферат / Формула:

5. Способ по п.1, в котором измерительные данные содержат давления в забое в течение времени.

(19)
Евразийское
патентное
ведомство
026086
(13) B1
(12) ОПИСАНИЕ ИЗОБРЕТЕНИЯ К ЕВРАЗИЙСКОМУ ПАТЕНТУ
(45) Дата публикации и выдачи патента 2017.02.28
(21) Номер заявки 201490907
(22) Дата подачи заявки
2011.11.18 (51) Int. Cl. E21B 43/20 (2006.01)
(54)
СТАТИСТИЧЕСКАЯ МОДЕЛЬ КОЛЛЕКТОРА, ОСНОВАННАЯ НА ОБНАРУЖЕННЫХ ЯВЛЕНИЯХ, СВЯЗАННЫХ С ПОТОКОМ
(31) 13/288,840
(32) 2011.11.03
(33) US
(43) 2014.09.30
(86) PCT/US2011/061321
(87) WO 2013/066358 2013.05.10
(71) (73) Заявитель и патентовладелец:
БП КОРПОРЕЙШН НОРТ АМЕРИКА ИНК. (US); БП ЭКСПЛОРЕЙШН ОПЕРЕЙТИНГ КОМПАНИ ЛИМИТЕД (GB)
(72) Изобретатель:
Ширзади Шон, Бэйли Ричард, Зигель Эрик (US)
(74) Представитель:
Дементьев В.Н. (RU)
(56) D. KAVIANI ET AL.: "Estimation of Interwell Connectivity in the Case of Fluctuating Bottomhole Pressures", SOCIETY OF PETROLEUM ENGINEERS, SPE117856, 3 November 2008 (2008-11-03), pages 1-16, XP055062857,pages 1, 2, 4, 5
D. WEBER ET AL.: "Improvements in Capacitance Resistive Modeling and Optimization of Large Scale
Reservoirs", SOCIETY OF PETROLEUM ENGINEERS,
SPE121299, 24 March 2009 (2009-03-24), pages 1-17,
XP055062860, pages 2, 3, 5-7
M. DELSHAD ET AL.: "The Use of Capacitance Resistive Model for Estimation of Fracture Distribution in the Hydrocarbon Reservoir", SOCIETY OF PETROLEUM ENGINEERS, SPE126076, 9 May 2009 (2009-05-09), pages 1-4, XP055062864, page 2
M. SAYARPOUR ET AL.: "The Use of Capacitance Resistive Models for Rapid Estimation of Waterflood Performances and Optimization", SOCIETY OF PETROLEUM ENGINEERS, SPE110081, 11 November 2007 (2007-11-11), pages 1-13, XP055062865, pages 3, 4
H. LEE ET AL.: "Identifying Injector-Producer Relationships in Waterflood using Hybrid Constrained
Nonlinear Optimization", SOCIETY OF PETROLEUM
ENGINEERS, SPE132359, 27 May 2010 (2010-05-27), pages 1-11, XP055062866, pages 3, 4
X. LIANG ET AL.: "Optimization of Oil Production Based on A Capacitance Model of Production and Injection rate", SOCIETY OF PETROLEUM ENGINEERS, SPE107713, 1 April 2007 (2007-04-01), pages 1-11,
XP055062867, pages 3, 4
A. YOUSEF ET AL.: "A Capacitance Model to Infer Interwell Connectivity From Production and Injection Rate Fluctuations", SOCIETY OF PETROLEUM ENGINEERS, SPE95322, 9 October 2005 (2005-10-09), pages 1-19,
XP055062868, pages 3-5
A. ALHUTHALI ET AL.: "Optimal Rate Control Under Geologic Uncertainty", SOCIETY OF PETROLEUM ENGINEERS, SPE113628, 19 April 2008 (2008-04-19), pages 1-25, XP055069544, page 1-3
(57) В изобретении предлагаются компьютеризированные способ и система для вывода статистической модели коллектора для оценки ассоциаций между нагнетательными скважинами и продуктивными скважинами. Потенциальные явления в нагнетательной скважине, при которых скорость потока нагнетания изменяется, интерактивно идентифицируют из временного ряда измерительных данных скоростей потока в скважинах на действующем промысле, с подтверждением того, что некоторый отклик на эти явления в нагнетательной скважине появляется в продуктивных скважинах. Градиентный анализ применяют к временному ряду накопленной добычи продуктивных скважин, чтобы идентифицировать моменты во времени, в которые градиент накопленной добычи изменяется больше, чем на пороговое значение. Идентифицированные потенциальные явления в продуктивной скважине расширяют по времени и вновь определяют порог. Автоматизированная программа ранжирования упорядочивает ассоциации нагнетательная скважина - продуктивная скважина в соответствии с интенсивностью ассоциации. Производят оценку емкостно-резистивной модели коллектора с использованием измерительных данных скорости потока для ассоциаций нагнетательная скважина - продуктивная скважина самого высокого ранга. Дополнительные ассоциации добавляют к модели коллектора последующих итераций до тех пор, пока улучшение неопределенности в оцененных параметрах модели станет статистически незначимым.
Настоящее изобретение в общем относится к области добычи нефти и газа. Более конкретно, варианты осуществления изобретения направлены на анализ действий вторичной добычи, чтобы максимально повысить добычу нефти и газа.
Текущее состояние экономики подчеркивает необходимость оптимизации добычи углеводородов. Такая оптимизация является особенно важной, принимая во внимание высокую по историческим стандартам стоимость бурения новых скважин и эксплуатации существующих скважин, во многом потому, что необходимо бурить новые продуктивные скважины на экстремальные глубины, и потому, что другие физические барьеры затрудняют обнаружение и эксплуатацию коллекторов. Те коллекторы, которые легко достижимы, уже разведаны и введены в эксплуатацию. Указанные высокие экономические ставки требуют от операторов вложения значительных ресурсов в эффективное управление коллекторами нефти и газа, и в эффективное управление индивидуальными скважинами на действующих промыслах.
Уже известна важная операция вторичной добычи, при которой нагнетают воду, газ или другие флюиды в коллектор через одну или несколько нагнетательных скважин, что обычно называют "заводнением". В теории это нагнетание повышает давление в продуктивных скважинах, которые связаны с нагнетательными скважинами через коллектор, что позволяет производить добычу нефти и газа при повышенных дебитах. При планировании и управлении операциями вторичной добычи, оператор должен принимать решения относительно момента начала и прекращения таких операций, а также относительно того, сколько скважин должны служить как нагнетательные скважины и как они должны быть расположены на промысле, чтобы максимально повысить добычу при минимальной стоимости.
Известно, что оптимизация действующего промысла является комплексной проблемой, требующей ввода многих переменных и дающей множество вариантов, которая осложняется сложностью и непостижимостью подповерхностной "архитектуры" современных разрабатываемых коллекторов. Особенно в случае коллекторов на экстремальных глубинах, или расположенных в труднодоступных местах на земле или расположенных в море, будет непременно ограничена точность и аккуратность косвенных методов, использованных для характеризации структуры и местоположения углеводородных коллекторов. Кроме того, подповерхностная структура многих коллекторов имеет такие сложности, как переменная пористость и проницаемость горной породы. В коллекторе также могут присутствовать трещины и сдвиги горной породы, которые делят на отсеки пласты, что дополнительно усложняет подповерхностный поток флюида. Модели и численные методы решения, применяемые для оценки и анализа эффекта нагнетания в одну скважину, а также для дебита одной или нескольких продуктивных скважин, являются желательными инструментами, позволяющими решить эту сложную проблему оптимизации добычи.
Один класс моделей для анализа эффектов нагнетания воды затопления известен в данной области как "емкостные модели" или "емкостно-резистивные модели". Примеры этих моделей описаны в следующих публикациях: Liang et al., "Optimization of Oil Production Based on a Capacitance Model of Production and Injection Rates", SPE 107713, presented at the 2007 SPE Hydrocarbon Economics and Evaluation Symposium (2007); Sayarpour et al., " The Use of Capacitance-resistivity Models for Rapid Estimation of Waterflood Performance and Optimization", SPE 110081, presented at the 2007 SPE Annual Technical Conference and Exhibition (2007); and Kaviani et al., "Estimation of Interwell Connectivity in the Case of Fluctuating Bot-tomhole Pressures", SPE 117856, presented at the 2008 Abu Dhabi International Exhibition and Conference (2008). В общем смысле, емкостно-резистивная модель (модель емкостного сопротивления и электрического удельного сопротивления ("CRM")) является результатом регрессии (например, многомерной линейной регрессии), примененной к скорости потока в нагнетательной скважины и к дебиту продуктивной скважины, чтобы получить совокупный дебит продуктивной скважины в течение времени как сумму первичного члена дебита (типично экспоненциального от начальной величины дебита), второго члена, отображающего эффект изменений забойного давления (ВНР) в самой продуктивной скважине, и третьего члена, соответствующего скорости потока в нагнетательной скважине, умноженной на коэффициент связности между скважинами по пути между нагнетательной скважиной и данной продуктивной скважиной, причем суммирование производят для всех действующих на промысле нагнетательных скважин. Такая модель позволяет производить оценку изменений дебита продуктивной скважины в ответ на изменение скоростей нагнетания в одной или нескольких нагнетательных скважинах.
Само собой разумеется, что на современных действующих промыслах используют несколько продуктивных скважин, каждая из которых реагирует на нагнетание в одной или нескольких нагнетательных скважинах. Другими словами, поток от данной нагнетательной скважины будет неоднородно распределен по пласту к различным продуктивным скважинам. Кроме того, также могут присутствовать эффекты влияния продуктивных скважин друг на друга, когда повышенный дебит одной продуктивной скважины влияет на дебит другой продуктивной скважины (например, за счет локального снижения давления коллектора в другой скважине). Эти механизмы не позволяют производить CRM оценку для каждой скважины индивидуально; скорее, дефиниция и оценка модели требует одновременного применения регрессии для всех продуктивных скважин относительно всех нагнетательных скважин. Если принять во внимание, что обычные емкостно-резистивные модели используют три параметра для каждой комбинации нагнетательная скважина -продуктивная скважина, то даже промысел скромных размеров требует сходимости модели по относительно большому числу параметров. В результате, CRM непременно стано
вится сверхпараметризованной, что часто не позволяет достичь разумного решения при приложении к реальным действующим промыслам. Даже при использовании современных вычислительных ресурсов, эта операция требует много времени и является неэффективной.
В случае старых действующих промыслов скорости потока скважины в течение времени является существенным источником данных, полезных при построении модели связности. В некоторых случаях, скорости потока в течение времени могут быть непосредственно получены как для продуктивных, так и для нагнетательных скважин. Другими словами, могут быть проведены измерения давления и температуры в забое или на устье скважины, из которых могут быть выведены скорости потока. И в этом случае, даже для действующего промысла скромных размеров, количество этих данных может очень быстро стать огромным. Строгий численный анализ этих данных при определении и оценке связности или отклика модели (например, CRM) требует использования значительных вычислительных ресурсов и занимает много времени. Эти большие наборы данных и сложное взаимодействие потоков между нагнетательными скважинами и продуктивными скважинами создают трудности для оператора или для автоматизированной цифровой системы при идентификации причинных связей между актами нагнетания и действующими промыслами.
В качестве еще одной предпосылки к созданию изобретения следует упомянуть патент США No. 7890200, озаглавленный "Process-Related Systems and Methods", который полностью включен в данное описание в качестве ссылки и в котором описаны система и способ для контроля значений множества регулируемых переменных в течение времени, и для идентификации причинных связей между регулируемыми переменными, в том числе идентификации причинных связей между одной регулируемой переменной и соответствующими откликами в другой регулируемой переменной. В соответствии с этим патентом, система и способ также объединяют доверительные уровни для идентифицированных явлений (актов).
Краткое изложение изобретения
В соответствии с различными вариантами осуществления настоящего изобретения, предлагаются способ и автоматизированная система, которые позволяют эффективно выводить статистическую модель для работы нагнетательной скважины -продуктивной скважины в месторождении нефти и газа из исторических данных добычи.
В соответствии с различными вариантами осуществления настоящего изобретения, предлагаются легко масштабируемые способ и система, которые позволяют эффективно анализировать большое число явлений по длительным периодам времени, в автоматическом режиме с точки зрения инженерно-технического персонала, обслуживающего коллектор.
В соответствии с различными вариантами осуществления настоящего изобретения, предлагаются такие способ и система, которые обеспечивают статистическое проникновение в параметры модели, которое может быть полезным при оптимизации добычи из месторождения.
В соответствии с различными вариантами осуществления настоящего изобретения, предлагаются такие способ и система, которые позволяют легко идентифицировать коррелированные причинно-следственные явления в данных добычи автоматическим образом.
В соответствии с различными вариантами осуществления настоящего изобретения предлагаются такие способ и система, которые позволяют упростить ввод и выбор пользователя при идентификации причинно-следственных явлений и взаимосвязей в данных добычи.
В соответствии с различными вариантами осуществления настоящего изобретения предлагаются такие способ и система, которые позволяют производить измерения потока в течение времени, а также производить измерения скоростей потоков и замещающих их параметров.
В соответствии с различными вариантами осуществления настоящего изобретения предлагаются такие способ и система, которые позволяют отфильтровывать явления внутри скважины, такие как изменения в газлифте или изменения положения штуцера, от обнаруженных причинно-следственных явлений в данных добычи.
В соответствии с различными вариантами осуществления настоящего изобретения предлагаются такие способ и система, которые позволяют идентифицировать явления отклика на нагнетание, которые могут быть маскированы явлениями внутри продуктивной скважины.
В соответствии с различными вариантами осуществления настоящего изобретения предлагаются такие способ и система, которые позволяют учитывать корреляцию одновременно происходящих актов нагнетания во множество нагнетательных скважин.
В соответствии с различными вариантами осуществления настоящего изобретения предлагаются такие способ и система, которые позволяют оценивать экономическую выгоду нагнетания в специфические скважины.
В соответствии с различными вариантами осуществления настоящего изобретения предлагаются такие способ и система, которые позволяют использовать неструктурированные данные при выводе и оценке статистической модели.
Указанные ранее и другие характеристики и преимущества изобретения станут более ясны специалистам в данной области из последующего детального описания, приведенного со ссылкой на сопрово
дительные чертежи.
В соответствии с настоящим изобретением предлагаются вычислительная система и способ оценки эффекта действий потенциального заводнения вторичной добычи, которые применяют для коллектора нефти и газа, в котором имеются несколько продуктивных скважин и несколько нагнетательных скважин. Измерительные данные, такие как скорости потока в скважине и давления в забое, получают в течение времени. Эти измерительные данные анализируют, чтобы идентифицировать причинно-следственные ассоциации между нагнетательными скважинами и продуктивными скважинами. Эти ассоциации ранжируют в соответствии с доверительными уровнями, например, на подгруппы сильных ассоциаций, умеренных ассоциаций, слабых ассоциаций и отсутствия ассоциаций. Взаимосвязи нагнетательная скважина - продуктивная скважина, соответствующие ассоциациям самого высокого ранга, применяют к емкостно-резистивной модели коллектора. Емкостно-резистивную модель оценивают относительно измерительных данных, чтобы получить некоторую меру погрешности. Затем одну или несколько взаимосвязей следующего самого высокого ранга применяют к емкостно-резистивной модели коллектора, которую вновь оценивают относительно измерительных данных. Дополнительные ассоциации применяют к модели и процесс оценки повторяют, пока возрастающее изменение, соответствующее измерительным данным, полученным из добавленной взаимосвязи, не будет иметь статистической значимости. Также могут быть применены и другие принципиальные исключения, например, основанные на географии или геологии. Результирующую модель при сходимости затем используют для оптимизации заводнения и добычи.
Примерные система и способ обеспечивают быструю оценку потенциальных акций заводнения. За счет многократного применения взаимосвязей в соответствии с их доверительными уровнями в процессе идентификации, число взаимосвязей, приложенных к емкостно-резистивной модели, будет ограничено только необходимыми для подгонки измерительных данных. Взаимосвязи, которые дают малый эффект или не дают эффекта, не вовлекаются в конструирование и оценку модели коллектора. Это позволяет получить простую и эффективную модель коллектора, которая позволяет быстро оценивать возможные действия вторичной добычи. Система и способ также могут быть быстро масштабированы для действующих промыслов, содержащих большое число нагнетательных и продуктивных скважин, и для исторических данных потока, полученных в течение относительно длительных периодов времени.
Примерные система и способ позволяют производить вычисления среднеквадратической погрешности и доверительности (доверительных уровней) в емкостно-резистивной модели, за счет итеративного исключения параметров с высокой среднеквадратической погрешностью, что повышает доверительность остающихся параметров. В результате, система и способ позволяют достичь более высокой степени доверительности при производимом анализе.
Примерные система и способ позволяют оценивать среднее время отклика для действующего промысла за счет емкостно-резистивного моделирования на уровне коллектора, и позволяет связывать эти оценки с причинно-следственным анализом, чтобы улучшить оценку ассоциаций нагнетательная скважина - продуктивная скважина.
Примерные система и способ позволяют оценивать эффективность воды (то есть объем добытой нефти относительно объема воды, введенной в каждую нагнетательную скважину), чтобы отдавать предпочтение специфическим нагнетательным скважинам на действующем промысле при оптимизации характеристик заводнения.
Краткое описание чертежей
На фиг. 1а схематично показано действующее месторождение нефти и газа, на котором могут быть использованы примерные варианты настоящего изобретения.
На фиг. 1b и 1с приведены примеры временных рядов потока нагнетания и потока добычи, соответственно, соответствующих скважинам на действующем месторождении, показанном на фиг. 1а.
На фиг. 2 показана блок-схема вычислительной системы, сконструированной в соответствии с примерными вариантами осуществления настоящего изобретения.
На фиг. 3 показана схема последовательности операций вычислительной системы, показанной на фиг. 2, в соответствии с примерными вариантами осуществления настоящего изобретения.
На фиг. 4а и 4b показаны схемы последовательности операций системы, показанной на фиг. 2, при идентификации явлений в нагнетательной скважине в оперативном потоке на фиг. 3, в соответствии с примерными вариантами осуществления настоящего изобретения.
На фиг. 5a-5d показаны различные графики примеров измерительных данных в нагнетательной скважине и идентифицированных явлений в нагнетательной скважине, которые могут быть получены при идентификации явлений в нагнетательной скважине, в соответствии с вариантом осуществления, показанным на фиг. 4а и 4b.
На фиг. 6 показан схема последовательности операций, иллюстрирующая операции системы, показанной на фиг. 2, при идентификации явлений в продуктивной скважине в оперативном потоке на фиг. 3, в соответствии с примерным вариантом осуществления изобретения.
На фиг. 7 показана схема последовательности операций, иллюстрирующая способ осуществления градиентного анализа для обнаружения явлений в продуктивной скважине, в соответствии с вариантом
осуществления, показанным на фиг. 6.
На фиг. 8а-8с показаны графики измерительных данных накопленной добычи для примера продуктивной скважины, иллюстрирующие градиентный анализ, в соответствии с вариантом осуществления, показанным на фиг. 7.
На фиг. 9а-9с показан пример усреднения и сглаживания по времени, приложенного к потенциальным явлениям в продуктивной скважине, обнаруженным в соответствии с вариантом осуществления, показанным на фиг. 7.
На фиг. 10 показана схема последовательности операций, иллюстрирующая способ обнаружения причинно-следственных связей между явлениями в нагнетательной скважине и в продуктивной скважине, в соответствии с вариантом осуществления, показанным на фиг. 6.
На фиг. 11а и 11b показаны визуализации примера обнаруженных причинно-следственных связей, полученных при помощи способа на фиг. 10, в соответствии с этим вариантом осуществления.
На фиг. 12 показана схема последовательности операций, иллюстрирующая способ ранжирования обнаруженных пар нагнетательная скважина - продуктивная скважина, в соответствии с вариантом осуществления, показанным на фиг. 6.
На фиг. 13 показана схема последовательности операций, иллюстрирующая способ оценки емкостно-резистивной модели (CRM) с подгруппой идентифицированных ассоциаций нагнетательная скважина - продуктивная скважина, в соответствии с вариантом осуществления, показанным на фиг. 6.
На фиг. 14а и 14b показаны примеры ранжированных списков ассоциаций нагнетательная скважина -продуктивная скважина, полученных при помощи способа на фиг. 12, в соответствии с этим вариантом осуществления.
На фиг. 15 показана схема последовательности операций, иллюстрирующая операции вычислительной системы, показанной на фиг. 2, в соответствии с альтернативным вариантом осуществления.
Подробное описание изобретения
Настоящее изобретение будет описано далее со ссылкой на один или несколько его вариантов осуществления. Более конкретно, эти варианты осуществления настоящего изобретения реализованы в вычислительной системе, программированной для выполнения различных операций способа и процессов оптимизации добычи за счет действий вторичной добычи, а именно, нагнетания воды затопления, потому что подразумевается, что настоящее изобретение является особенно полезным при использовании в таком применении. Однако также предполагается, что настоящее изобретение с успехом может быть применено к другим системам и процессам. Таким образом, следует иметь в виду, что последующее описание приведено только в качестве примера и не предназначено для ограничения истинного объема заявленного изобретения.
Для того, чтобы создать контекст для данного описания, на фиг. 1а показан, в виде сверху, пример небольшого действующего промысла, на котором могут быть использованы варианты осуществления настоящего изобретения. В этом примере, множество скважин Р1-Р7 и I1-I5 пробурены в различных местоположениях на действующем промысле 6, и обычным образом идут в землю через один или несколько подповерхностных слоев. Типично, каждая из скважин Р1-Р7 и I1-I5 сообщается с одним или несколькими продуктивный пластами при помощи перфораций, обычным образом. В этом примере, скважины Р1-Р7 представляют собой продуктивные скважины, так что углеводороды из одного или нескольких подповерхностных пластов втекают в эти скважины. Наоборот, в этом примере, скважины и I1-I5 представляют собой нагнетательные скважины, через которые газ, воду или другие флюиды нагнетают в пласты, чтобы увеличить добычу из продуктивных скважин Р1-Р7.
Известно, что современные скважины нефти и газа снабжают различными датчиками, при помощи которых могут быть измерены или иначе выведены различные рабочие параметры. В том, что касается притока и оттока, наиболее прямое измерение скоростей потока может быть выполнено при помощи расходомера, установленного в каждой скважине Р1-Р7 и I1-I5. На тех действующих промыслах, на которых поток из множества продуктивных скважин смешивается в коллекторе, расходомер может быть установлен в коллекторе, чтобы измерять объединенный поток указанных скважин; при этом скорость потока из индивидуальных скважин типично получают при помощи других возможностей, таких как гидравлические испытания. Многие современные скважины имеют датчики давления и температуры в забое, датчики давления и температуры в устье скважины, или некоторую комбинацию этих датчиков. Современные приемы вычислений, например, основанные на прогнозирующих моделях скважин, могут быть использованы для выведения скоростей потоков из этих измерений давления и температуры. В заявке на патент США No. 2008/0234939 от 25 сентября 2008 г., озаглавленной "Determining Fluid Rate and Phase Information for a Hydrocarbon Well Using Predictive Models", которая полностью включена в данное описание в качестве ссылки, описаны системы и способы для выведения скоростей потоков из измерений давления и температуры в скважине, которые могут быть использованы в связи с вариантами осуществления настоящего изобретения. Другие измерения могут быть проведены в современных скважинах нефти и газа, в том числе измерения таких параметров, как температура, давление, установка клапанов, газовый фактор, и т.п.Также могут быть проведены измерения и вне скважин, примерами которых являются технологические измерения, проводимые на поверхности, результаты лабораторного анализа проб добычи, а
также оценки, полученные из различных вычислительных моделей, основанных на измеренных параметрах. Эти измерения и оценки могут быть полезными при анализе измеренных или выведенных скоростей потока, или могут быть полезными иным образом при управлении действующим промыслом.
Даже для относительно простого действующего промысла 6, такого как показанный на фиг. 1а, подповерхностная связность между скважинами Р1-Р7 и I1-I5 может быть достаточно сложной, в том, что касается характеристик реального протекания нефти, газа и воды. Пористость и проницаемость горной породы может варьировать в различных подповерхностных местоположениях земли в непосредственной близости от продуктивного месторождения. Кроме того, геологические структуры, такие как сдвиги горной породы, проходы, барьеры и предпочтительная ориентация проницаемых для флюида путей могут усложнять подповерхностное течение флюида. Поэтому понимание движения флюида внутри продуктивного коллектора углеводорода может быть сильно затруднено, даже при относительно малом числе характеристик в относительно малой области.
Как уже было указано здесь выше и как хорошо известно в данной области, технологии вторичной добычи являются полезными для максимального повышения добычи нефти и газа из типичных коллекторов. В контексте вариантов осуществления настоящего изобретения, представляют интерес технологии вторичной добычи, которые предусматривают нагнетание газа, воды или других флюидов в нагнетательные скважины, такие как нагнетательные скважины I1-I5 действующего промысла 6 на фиг. 1а. Уже известно, что по соображениям стоимости и также возможности непреднамеренных вредных влияний на коллектор, такое нагнетание воды затопления обычно не является постоянным в течение времени, так что его применяют в одной или нескольких нагнетательных скважинах в определенное время, на заданные длительности. Часто нагнетание применяют одновременно в нескольких нагнетательных скважинах в месторождении, но не обязательно во всех имеющихся нагнетательных скважинах.
Однако, как уже было указано здесь выше, связь между нагнетанием в данной нагнетательной скважине и полученным увеличением добычи в продуктивной скважине не является прямой, так как она зависит от комплексной архитектуры и связности подповерхностных формаций и поверхностей раздела. В дополнение к простой оценке общих скоростей потоков, необходимо учитывать скорости потоков различных фаз флюида (то есть нефти, газа и воды). Например, может происходить подповерхностное "короткое замыкание", при котором поступившая при нагнетании вода непропорционально втекает в ближайшую продуктивную скважину, что вызывает повышение потока воды из этой ближайшей скважины, при малом увеличении дебита нефти. Эти и другие сложности усложняют проектирование и оптимизацию вторичной добычи при помощи нагнетания.
Как уже было указано здесь выше, возможность проведения измерений на современных действующих промыслах позволяет получать в течение времени хорошую информацию относительно скоростей потоков в каждой из скважин на действующем промысле. Эти измерения являются значительным источником измерительных данных, полезных при проектировании, оценке и оптимизации усилий вторичной добычи. Однако отмеченные здесь выше сложности на действующем промысле, вместе с несколько неизвестным откликом формаций на усилия нагнетания, делают сложной идентификацию оптимального воздействия нагнетания для максимального повышения добычи углеводородов.
На фиг. 1b показан пример типичных временного рядов скоростей потоков нагнетания, которые могут быть измерены в нагнетательных скважинах I1-I5 действующего промысла 6 на фиг. 1а. Как можно понять из рассмотрения фиг. 1b, скорости потоков нагнетания в нагнетательных скважинах I1-I5 отличаются друг от друга в течение времени, но в некоторые моменты времени могут коррелировать друг с другом. Например, в момент времени t1 на фиг. 1b, скорость потока нагнетания в нагнетательной скважине I1 резко падает, в то время как скорость потока нагнетания в нагнетательной скважине I2 резко возрастает. Начиная с момента времени t2 на фиг. 1b, скорости потоков нагнетания в нагнетательных скважинах I1, I4, I5 начинают медленно возрастать в течение времени. Другие коррелированные и не коррелированные изменения в скорости потоков нагнетания, которые присутствуют в периоде времени, показанном на фиг. 1, могут продолжаться в течение относительно длительного периода времени (например, в течение нескольких лет).
На фиг. 1с показан пример типичных временных рядов скоростей потоков добычи (дебита), для одной или нескольких фаз, которые могут быть измерены в продуктивных скважинах Р1-Р7 действующего промысла 6 на фиг. 1а в течение периода времени, когда прикладывают усилия вторичной добычи, такие как нагнетание, показанное на фиг. 1b. Эти скорости потоков имеют типичное снижение добычи в течение времени, когда давление в коллекторе падает, однако этот фундаментальный эффект обычно маскируется различными действиями, предпринимаемыми в самих скважинах. Например, как можно понять из рассмотрения фиг. 1с, различные явления "закрытия скважин" происходят в течение перила измерения (который может длиться несколько месяцев или лет). Изменения положения штуцера в устье каждой из продуктивных скважин Р1-Р7 также могут вызывать различные изменения скорости потока добычи. Как это показано на фиг. 1с, скважины Р6 и Р7 закрыты (или, может быть, вообще отсутствуют) в показанном на чертеже периоде времени. Кроме того, действие вторичной добычи в виде нагнетания в нагнетательные скважины I1-I5 также накладывается на скорости добычи и другие явления, во временных рядах на фиг. 1с.
Во время заводнений, другие действия вторичной добычи также могут быть осуществлены в самих продуктивных скважинах. Одним примером таких других технологий вторичной добычи является "газлифт", при котором газ вдувают в кольцевой зазор между лифтовой колонной и обсадной колонной продуктивной скважины, что вызывает аэрацию нефти в продуктивном пласте около скважины. Полученное снижение плотности нефти позволяет давлению в пласте поднимать нефтяную колонну к поверхности и повышает дебит. Газ для газлифта можно вдувать непрерывно или периодически, в зависимости от характеристик добычи скважины и компоновки оборудования газлифта. Эффекты этих стимулов внутри скважины также отражаются во временных рядах скоростей потоков добычи, как это показано на фиг. 1с.
Из проведенного здесь выше обсуждения становится понятно, что задачи проектирования, оценки и оптимизации действий вторичной добычи, предусматривающих нагнетание воды затопления, основаны на большой базе данных измерений скорости потока или вычислений в течение времени, и требуют сложного и громоздкого анализа.
Автоматизированная система
Варианты осуществления настоящего изобретения направлены на создание автоматизированных способа и системы для анализа измерений или вычислений скоростей потоков нагнетания и добычи, чтобы точно и эффективно проектировать, производить оценку и оптимизацию добычи нефти и газа из одной или нескольких скважин на действующем промысле, за счет нагнетания воды затопления. На фиг. 2 показана, в соответствии с примерным вариантом осуществления, система анализа ("система") 20, которая осуществляет описанные здесь операции, чтобы эффективно выводить статистическую модель ассоциации между нагнетательными скважинами и продуктивными скважинами на действующем промысле, на основании измерений или вычислений скорости потока или других переменных отклика, полученных в течение времени из пробуренных скважин. В этом примере, система 20 может быть реализована при помощи вычислительной системы, которая содержит рабочую станцию 21, соединенную с сервером 30 при помощи сети связи. Само собой разумеется, что специфическая архитектура и конструкция вычислительной системы, полезной в соответствии с настоящим изобретением, может широко варьировать. Например, система 20 может быть реализована при помощи одного физического компьютера, такого как стандартная рабочая станция или персональный компьютер, или, альтернативно, при помощи вычислительной системы, реализованной распределенным образом в нескольких физических компьютерах. Таким образом, обобщенная архитектура, показанная на фиг. 2, показана просто в качестве примера.
Как это показано на фиг. 2 и как уже было указано здесь выше, система 20 содержит рабочую станцию 21 и сервер 30. Рабочая станция 21 содержит центральный процессор 25, соединенный с системной шиной BUS. К системной шине BUS также подключен интерфейс 22 ввода-вывода, при помощи которого периферийные функции ввода-вывода (например, при помощи клавиатуры, мыши, дисплея, и т.п.) взаимодействуют с другими компонентами рабочей станции 21. Центральный процессор 25 производит обработку данных рабочей станции 21, и как таковой может быть реализован при помощи одного или нескольких запоминающих устройств на магнитных сердечниках, схем совместной обработки данных, и т.п.Специфическую конструкцию и возможности центрального процессора 25 выбирают в соответствии с потребностями рабочей станции 21 для данного применения, причем такие потребности включают в себя, как минимум, возможность осуществления описанных здесь функций, а также других функций, которые может выполнять система 20. В архитектуре системы 20 в соответствии с этим примером, системная намять 24 соединена с системной шиной BUS, и образует ресурсы памяти желательного типа, в виде памяти для хранения данных, полезные для хранения входных данных и результатов обработки, произведенной при помощи центрального процессора 25, а также в виде памяти для хранения программ, предназначенной для хранения машинных команд, осуществляемых при помощи центрального процессора 25 при осуществлении этих функций. Само собой разумеется, что такое построение памяти является только примерным, так что следует иметь в виду, что системная намять 24 может иметь память для хранения данных и память для хранения программ в виде отдельных физических ресурсов памяти, или распределенные целиком или частично вне рабочей станции 21. Кроме того, как это показано на фиг. 2, вводы 28 измерений, которые получают от забойных и поверхностных расходомеров, от датчиков давления и температуры, датчиков установки клапанов и т.п., установленных в нагнетательных скважинах и продуктивных скважинах на действующем промысле, производят при помощи функции 22 ввода-вывода, и хранят в памяти, доступной для рабочей станции 21, локально или через сетевой интерфейс 26. Эти вводы 28 измерений также могут содержать измерения процесса, полученные при обработке полученной добычи, и результаты лабораторного анализа проб добычи, и т.п.Кроме того, вводы 28 измерений могут содержать оценки из автоматизированных моделей (полученные на рабочей станции 21 или в другом месте внутри системы 20), основанные на самих вводах 28 измерений или на другой внешней информации.
Сетевой интерфейс 26 рабочей станции 21 представляет собой обычный интерфейс или переходник, при помощи которого рабочая станция 21 имеет доступ к сетевым ресурсам в вычислительной сети. Как это показано на фиг. 2, сетевые ресурсы, к которым рабочая станция 21 имеет доступ через сетевой интерфейс 26, содержат сервер 30, который находится в локальной сети или в глобальной сети, такой как intranet, виртуальная частная сеть, или Internet, и который доступен для рабочей станции 21 за счет одной
из этих схем построения сети и при помощи соответствующих проводных и/или беспроводных средств связи. В этом варианте осуществления сервер 30 представляет собой вычислительную систему с обычной архитектурой, аналогичной, в общем смысле, архитектуре рабочей станции 21, и как таковой содержит один или несколько центральный процессоров, системных шин и ресурсов памяти, функции сетевого интерфейса и т.п. В соответствии с этим вариантом осуществления настоящего изобретения сервер 30 соединен с памятью 34 для хранения программ, которая представляет собой считываемый компьютером носитель, на котором хранятся осуществляемые компьютером программные команды, в соответствии с которыми выполняются описанные здесь операции при помощи системы 20 анализа. В этом варианте осуществления настоящего изобретения эти машинные программные команды выполняются при помощи сервера 30, например, в виде интерактивного приложения, после передачи входных данных от рабочей станции 21, чтобы образовать выходные данные и результаты, которые передают на рабочую станцию 21 для индикации или вывода на периферийное средство ввода-вывода в виде, полезном для пользователя рабочей станции 21. Кроме того, библиотека 32 также является доступной для сервера 30 (и, возможно, для рабочей станции 21 по локальной сети или глобальной сети), причем она хранит такую архивную или нормативно-техническую информацию, которая может быть полезна в системе 20. Библиотека 32 может находиться в другой локальной сети или, альтернативно, может быть доступна через Internet или некоторую другую глобальную сеть. Предусмотрено, что библиотека 32 может быть доступна для других объединенных компьютеров в общей сети.
Само собой разумеется, что специфический ресурс памяти или местоположения, в которых физически находятся результаты измерений, библиотека 32 и память 34 для хранения программ, могут быть разными, но к ним имеет доступ система 20. Например, указанные данные и программные команды могут храниться в местных ресурсах памяти внутри рабочей станции 21, внутри сервера 30, или в доступных по сети ресурсах памяти для этих функций. Кроме того, каждый из этих ресурсов памяти для хранения данных и программ сам может быть распределен среди множества местоположений, как это известно само по себе. Предполагается, что специалисты в данной области легко могут реализовать хранение и выборку применимых измерений, моделей и другой информации, полезной в связи с этим вариантом осуществления настоящего изобретения, подходящим образом для каждого конкретного применения.
В соответствии с этим вариантом осуществления настоящего изобретения, например, системная намять 24 и память 34 для хранения программ хранят машинные команды, осуществляемые при помощи центрального процессора 25 и сервера 30, соответственно, чтобы выполнять описанные здесь функции, за счет чего может быть построена компьютерная модель причинно-следственных связей между скважинами на действующем промысле из реальных измерений, полученных в скважинах, и при помощи которых эту модель оценивают и анализируют, чтобы в конечном счете определить влияние предложенных действий вторичной добычи на добычу. Эти машинные команды могут иметь форму одной или нескольких выполнимых программ, или форму исходной программы или программы более высокого уровня, из которой одну или несколько выполнимых программ выводят, собирают, интерпретируют или компилируют. Может быть использован любой из ряда машинных языков или протоколов, в зависимости от способа осуществления желательных операций. Например, эти машинные команды могут быть написаны на обычном языке высокого уровня, в виде обычной линейной машинной программы, или же написаны для осуществления объектно-ориентированным образом. Эти команды также могут быть встроены в приложение более высокого уровня. Например, выполнимое основанное на web приложение может постоянно храниться в памяти 34 для хранения программ, доступной для сервера 30 и вычислительных систем клиента, таких как рабочая станция 21, получать вводы из системы клиента в виде электронной таблицы, выполнять модули алгоритмов на web сервере, и обеспечивать вывод на систему клиента в виде некоторой удобной индикации или в распечатанном виде. Предполагается, что специалисты в данной области после ознакомления с описанием настоящего изобретения смогут, без лишних экспериментов, реализовать этот вариант осуществления изобретения подходящим образом для желательных применений. Альтернативно, эти считываемые компьютером программные команды могут находиться в другом месте в локальной сети или в глобальной сети, или могут быть загружены из серверов более высокого уровня или других местоположений, при помощи кодированной информации на электромагнитном носителе через некоторый сетевой интерфейс или устройство ввода-вывода. Считываемые компьютером программные команды могут начально храниться на съемном или другом энергонезависимом носителе (например, на DVD диске, флэш-памяти или т.п.), или могут быть загружены как кодированная информация на электромагнитный носитель, в виде пакета программ, из которого считываемые компьютером программные команды будут установлены при помощи системы 20 обычным образом для ввода в действие системы программного обеспечения.
Работа автоматизированной системы
На фиг. 3 показана обобщенная работа системы 20 при осуществлении аналитических и статистических функций, вовлеченных в оценку эффекта действий вторичной добычи в виде потенциального заводнения, в соответствии с вариантами осуществления изобретения. Как уже было только что указано здесь выше, предусмотрено, что различные операции и функции в этом процессе могут быть осуществлены при помощи одного или нескольких вычислительных ресурсов в системе 20, выполняющей машин
ные программные команды, заложенные в имеющуюся память для хранения программ, в сочетании с соответствующими вводами пользователя. Несмотря на то, что последующее описание приведено в качестве примера осуществления этой работы на рабочей станции 21 при сетевом размещении системы 20, показанной на фиг. 2, следует иметь в виду, что специфические вычислительные компоненты, использованные для выполнения специфических операций, могут широко варьировать, в зависимости от вида реализации системы. Как таковое, последующее описание изобретения не предназначено для наложения ограничений, особенно в идентификации тех компонентов, которые использованы в специфических операциях. Предполагается, что специалисты в данной области легко поймут, из этого описания изобретения, как эти операции могут быть осуществлены при помощи вычислительных ресурсов в этих различных видах реализации. Таким образом, предусмотрено, что ссылка на осуществление некоторых операций при помощи системы 20 будет достаточна для того, чтобы специалисты в данной области могли легко реализовать варианты осуществления изобретения, без излишних экспериментов.
В схеме последовательности операций высокого уровня на фиг. 3, процесс начинается с операции 40, в которой измерительные данные относительно скоростей потоков скважин на исследуемом действующем промысле 6 получают и обрабатывают. Как это показано в более подробной схеме последовательности операций на фиг. 4а, операция 40 может быть осуществлена за счет первоначальной выборки этих измерительных данных из соответствующего источника данных, в операции 50. В примере системы 20, показанной на фиг. 2, операция 50 может быть осуществлена за счет получения значений данных, соответствующих измерениям, непосредственно полученным от расходомеров и других датчиков на промысле, за счет вводов 28 измерений, и за счет выборки исторических измерительных данных, хранящихся в библиотеке 32 данных и доступных для рабочей станции 21 через сетевой интерфейс 26 и сервер 30. Таким образом, эти измерительные данные, полученные в операции 50, могут содержать исторические измерения скорости потока (в том числе измерения отдельных фаз многофазных потоков) от каждой нагнетательной скважины I1-I5 и продуктивной скважины Р1-Р7 действующего промысла 6, причем скорости потоков для этих скважин вычислены из косвенных измерений в скважинах (например, из измерений давления и температуры), а также из других измерений в скважинах, связанных со скоростями потоков, таких как измерения забойного давления (ВНР) в течение времени. Предполагается, что период времени, в течение которого были получены эти измерения, может быть относительно длительным и может составлять месяцы и годы. Известно, что изменение числа скважин (нагнетательных скважин и/или продуктивных скважин) на действующем промысле часто сдвигает взаимосвязи между скважинами на промысле, и изменяет отклик ранее существовавших и все еще существующих продуктивных скважин на действие нагнетания. Как таковые, измерительные данные, полученные в операции 50 и проанализированные в соответствии с вариантами осуществления настоящего изобретения, могут относиться к специфической "эпохе", когда число нагнетательных скважин и продуктивных скважин является постоянным. Не структурированные или не периодические данные, такие как данные проб флюида, испытаний скважин и химического анализа, также могут быть введены в специфический временной ряд, выборку которого производят в операции 50. Данные, полученные в операции 50, рассматривают как временной ряд измерений в соответствии с вариантами осуществления настоящего изобретения.
Операция (процесс) 40 также содержит различную фильтрацию и обработку этих измерительных данных, которая может быть желательна для анализа в соответствии с вариантами осуществления настоящего изобретения и которую производят в операции 52 фильтрации данных (фиг. 4а). В соответствии с этим вариантом осуществления настоящего изобретения операция 52 может быть осуществлена пользователем на рабочей станции 21, интерактивно выбирающим некоторые потоки данных для рассмотрения, такие как потоки данных, содержащих одно или несколько измерений (специфические скорости потоков, ВНР и т.п.) из одной или нескольких нагнетательных скважин I1-I5 и продуктивных скважин Р1-Р7 действующего промысла 6. Для выбранных потоков данных, система 20 преимущественно производит обработку данных для удаления неверных данных из потоков данных (например, измерений, полученных при помощи неисправных датчиков, данных в те дни, когда датчики не работали, физически невозможных значений измерений, таких как отрицательные давления, и т.п.), и фильтрует данные для удаления статистических выбросов. Такие неверные значения или статистические выбросы могут быть замещены, в операции 52 фильтрации данных, интерполированными величинами, вычисленными из окружающих значений данных во временном ряду. Эта статистическая фильтрация может быть осуществлена интерактивным образом при помощи рабочей станции 21, при этом пользователь выбирает специфические статистические критерии для исключения выбросов, например, рассматривая гистограммы и визуализации временного ряда измерительных данных при обработке. Кроме того, операция 52 фильтрации преимущественно позволяет подгонять или фильтровать измерительные данные в регулярную периодическую форму, например, по одному измерению в день. Например, измерения, соответствующие неполным дням, могут быть подогнаны к значениям, соответствующим добыче в течение полного дня. Коррекции "барьеров коллектора" или некоторая другая нормализация в соответствии с единой базой обработки данных, также может быть реализована в операции 52, например, чтобы компенсировать значительные различия сжимаемости флюида (например, между водой и газом в системе с чередованием воды и газа), и другие меньшие, но важные изменения за счет обработки засоленности (например, за счет
обработки "LoSal").
На фиг. 3 также показано, что после получения и обработки измерительных данных в операции 40, система 20 производит следующую операцию 42, в которой "явления" в нагнетательной скважине идентифицируют из обработанных измерительных данных. В общем смысле, явления в нагнетательной скважине, идентифицированные в операции 42, представляют собой изменения скорости потока введенного флюида (газа, воды, химикалий или других флюидов, или их смесей) в нагнетательных скважинах I1-I5 исследуемого действующего промысла 6, а особенно те изменения скорости потока нагнетания, которые вызывают отклик в скоростях потоков в одной или нескольких продуктивных скважинах Р1-Р7 на этом действующем промысле 6. Другие явления, такие как начало поочередного нагнетания воды и газа в нагнетательные скважины, или изменения добычи, например, добычи газа, или изменения газового фактора (GOR) в одной или нескольких продуктивных скважинах, также могут быть проанализированы в этой связи. Как это описано далее более подробно, в тех ситуациях, в которых эффекты "между скважинами" (то есть действия внутри одной скважины, влияющие на другие скважины) представляют особый интерес, некоторые варианты осуществления изобретения позволяют отфильтровывать эффекты "внутри скважины" (например, эффект газлифта или изменения установки штуцера в продуктивной скважине, влияющие на скорость потока в этой продуктивной скважине), которые маскируют эффекты между скважинами, которые необходимо понять.
На фиг. 4а и 4b показаны более подробно операции процесса 42, в соответствии с вариантом осуществления изобретения. В частности, процесс 42 предусматривает идентификацию явлений в нагнетательных скважинах I1-I5, которые могут быть связаны с откликом в одной или нескольких продуктивных скважинах Р1-Р7 действующего промысла 6. В этом варианте осуществления изобретения, процесс 42 начинают с операции 54 (фиг. 4а), в которой корреляцию графиков зависимости скорости потока нагнетательной скважины и скорости потока продуктивной скважины индицируют на рабочей станции 21, что позволяет произвести визуализацию общей зависимости дневного дебита выбранной продуктивной скважины Pk от дневного расхода выбранной нагнетательной скважины Ij, для дней в диапазоне времени, интерактивно выбранном пользователем. Выбор продуктивной скважины Pk и соответствующего диапазона времени производится по желанию пользователя, с учетом измерительных данных, полученных в операции 40. Например, на фиг. 5а показан пример графика зависимости скорости потока базового флюида (то есть скорости потока всего флюида) в продуктивной скважине Р1 от скорости потока базового флюида в нагнетательной скважине I1, для выбранного периода времени. В графике на фиг. 5а каждая точка данных соответствует специфическому дню, выбранному в выбранном периоде времени, когда скорости потока базового флюида в обеих нагнетательной скважине I1 и продуктивной скважине Р1 не равны нулю. Рабочая станция 21 или другой вычислительный ресурс в системе 20 может дополнительно вычислять обычным образом коэффициент корреляции, что позволяет пользователю дополнительно оценивать общую зависимость скоростей потоков. При анализе примера на фиг. 5а пользователь может прийти к заключению о том, что скорости потоков в нагнетательной скважине I1 и в продуктивной скважине Р1 коррелируют, и что продуктивная скважина Р1 является кандидатом для дальнейшего исследования идентификации явлений в нагнетательной скважине I1 в этом процессе 42. Затем другая пара нагнетательная скважина - продуктивная скважина может быть аналогичным образом исследована в процессе 54, что позволяет пользователю включать различные пары в дальнейшее исследование и исключать их из него. Другие потоки данных, такие как данные забойного давления (ВНР), забойной температуры, температуры на устье скважины, в обеих нагнетательной скважине и продуктивной скважине, также могут быть использованы для этого анализа.
Процесс 42 затем продолжают в операции 56, в которой система 20 осуществляет интерактивный автоматизированный способ идентификации явлений в нагнетательной скважине. Полагают, что различные подходы к идентификации явления в нагнетательной скважине могут быть использованы в соответствии с настоящим изобретением. Особенно предпочтительный подход к идентификации явления в нагнетательной скважине в процессе 56, в соответствии с вариантом осуществления настоящего изобретения, будет описан далее со ссылкой на фиг. 4b.
Процесс 56 идентификации начинают с операции 60, в которой рабочая станция 21 индицирует пользователю временной ряд измерений (после обработки в описанном здесь выше процессе 52), соответствующих скорости потока для выбранной нагнетательной скважины Ij. В соответствии с этим вариантом осуществления настоящего изобретения этот временной ряд, индицируемый в операции 60, представляет собой временной ряд скорости потока нагнетания в течение времени. Альтернативно, временной ряд, индицируемый в операции 60, может соответствовать другому измерению, например, измерению забойного давления в течение времени. На фиг. 5b показан пример такого временного ряда скорости потока нагнетания в рамке 61 дисплея на рабочей станции 21, полученного в течение исторического периода времени. В этом примере, некоторое усреднение, которое применено при помощи системы 20, сглаживает индивидуальные точки данных в скорости потока нагнетания для этой выбранной нагнетательной скважины Ij. Дополнительные средства индикации также могут быть использованы в операции 60, в том числе, например, гистограмма, показанная в рамке 63, при помощи которой пользователь может видеть распределение скоростей потоков во временном ряду, индицируемом в рамке 61.
Как это показано на фиг. 5b, интерактивные средства также могут быть предложены пользователю при помощи рабочей станции 21 в рамке 65, при помощи которых процесс 62 может быть реализован системой 20, чтобы идентифицировать потенциальные явления в нагнетательной скважине в данном выбранном временном ряду. В рамке 65, пользователь может определить различные критерии, при помощи которых система 20 идентифицирует потенциальные явления в этом процессе 62. Например, как это показано на фиг. 5b, пользователь может выбрать период выборки ("gap" - зазор) между моментами времени в индицируемом временном ряду, в котором вычислены мгновенные задний (обращенный назад) и передний (обращенный вперед) градиенты, вместе с длительностью ("shelf - полка), по которой каждый из этих градиентов должен быть вычислен. Пороговые значения, при которых идентифицированы явления, также показаны в рамке 65. Например, как это показано на фиг. 5b, высокое пороговое значение около 250 является рабочим. Моменты времени, при которых изменение между задним и передним градиентами превышает это значение, будут идентифицированы как потенциальные явления в ответ на нажатие пользователем кнопки "Find Events Like This" (Найти явления, такие как это) в рамке 65. Альтернативно, пользователь может вводить несколько явлений, идентифицированных во временном ряду, индицируемых в рамке 61 (например, 20 явлений, как это показано на фиг. 5b). После нажатия пользователем кнопки "Find Threshold" (Найти порог) будут вычислены пороговые значения. В любом случае, потенциальные явления в нагнетательной скважине будут показаны в рамке 61 как вертикальные линии в специфических точках, наложенные на временной ряд скорости потока в течение времени. Полагают, что пользователь может взаимодействовать с системой 20 указанным образом, чтобы идентифицировать потенциальные явления в нагнетательной скважине для последующего анализа. Само собой разумеется, что другие подходы к осуществлению процесса 62 идентификации явления могут быть реализованы альтернативным образом. Особенно предпочтительный подход к идентификации значительных изменений в градиенте во временном ряду будет описан далее более подробно, вместе с идентификацией явлений в продуктивной скважине. Этот подход также может быть использован в процессе 62 при идентификации потенциальных явлений в нагнетательной скважине.
Вернемся к рассмотрению фиг. 4b, на которой показано, что система 20 затем осуществляет процесс 64, который позволяет пользователю визуализировать выбранные явления в нагнетательной скважине, идентифицированные в процессе 62, и визуализировать возможные отклики на эти явления в нагнетательной скважине в продуктивных скважинах Р1-Р7 на этом действующем промысле 6. Этот процесс 64 позволяет пользователю определить, могут ли идентифицированные потенциальные явления в нагнетательной скважине вызвать соответствующий отклик в скорости потока добычи. В соответствии с этим вариантом осуществления настоящего изобретения, процесс 64 визуализации индицирует сфокусированный (во времени) вид выбранной скорости потока нагнетания, в комбинации с соответствующими скоростями потоков в одной или нескольких продуктивных скважинах Р1-Р7 в это же время, чтобы помогать в этой проверке.
На фиг. 5с показан пример временного ряда скоростей потоков, индицируемого на рабочей станции 21, содержащего потенциальные явления, идентифицированные при помощи процесса 62 в этом временном ряду. Как и на фиг. 5b, потенциальные явления показаны при помощи вертикальных линий. Скорости потоков, показанные на фиг. 5с, соответствуют специфическим точкам выборки, идентифицированным в процессе 62, например, каждые 31 день, выбранным в рамке 65 примерного дисплея на фиг. 5с. В этом примере на фиг. 5с, пользователь интерактивно выбрал для визуализации явления в момент tk времени. В этот момент времени в интерактивном процессе, пользователь также мог выбрать один или несколько временных рядов из имеющихся временных рядов, для исследования возможных откликов на это потенциальное явление в нагнетательной скважине в момент tk времени.
В процессе 64 визуализации в соответствии с этим вариантом осуществления затем генерируют отображение потока выбранной нагнетательной скважины (например, для нагнетательной скважины Ij в этом примере), вместе с одним или несколькими временными рядами отклика, выбранными пользователем. Например, выбранные ряды отклика могут быть ранее найденными рядами, которые имеют корреляцию с графиком процесса 54, чтобы иметь разумную корреляцию с нагнетательной скважиной Ij. В процессе 64 генерируют визуализацию выбранного временного ряда, так что пользователь может легко сравнивать формы временного ряда потенциального отклика с формой выбранного потенциального явления в нагнетательной скважине, чтобы определить, что имеется достаточно правдоподобная корреляция для дальнейшего исследования явления в нагнетательной скважине при помощи последующей обработки (которая описана далее более подробно). Для осуществления этой визуализации, система 20 рассматривает относительно короткий период времени с каждой стороны момента tk времени, когда происходит выбранное явление (этот период времени выбирает пользователь), нормализует амплитуды выбранного временного ряда в течение этого рассматриваемого периода времени, а также нормализует моменты времени, когда происходит соответствующее изменение градиента в каждом из выбранных откликов. На фиг. 5d показан пример визуализации, генерированной в этом процессе 64, в соответствии с вариантом осуществления настоящего изобретения, для выбранного потенциального явления в нагнетательной скважине в момент tk времени, показанный на фиг. 5с. Из рассмотрения этого наложенного графика на фиг. 5d становится понятно, что все графики выбранных временных рядов усреднены для одного
и того же периода выборки скорости потока нагнетательной скважины Ij; И ЧТО проведена нормализация сдвигов во времени вперед для откликов, показанных на графиках Рх, для совпадения с градиентом скорости потока в нагнетательной скважине Ij в момент tk времени (время 0 на фиг. 5d). Само собой разумеется, что на самом деле имеется некоторая конечная задержка (обычно несколько дней) между потенциальным явлением в нагнетательной скважине в момент tk времени и любым возникающим действительным откликом. В этом примере визуализация на фиг. 5d продолжается от момента времени на 60 дней ранее момента tk времени ориентировочно до 120 дней после момента tk времени. Как это показано на фиг. 5d, одна кривая отклика близко имитирует кривую временного ряда скорости потока нагнетательной скважины Ij; а другие кривые имеют меньшую точность воспроизведения скорости потока нагнетательной скважины.
После завершения пользователем анализа потенциального явления в нагнетательной скважине при помощи процесса 64, как это показано на фиг. 5d, система 20 принимает ввод от пользователя, указывающий, что потенциальное явление в нагнетательной скважине подтверждено (то есть вызывает отклик в одной или нескольких продуктивных скважинах) или отклонено (то есть не вызывает отклика в продуктивной скважине, так что оно не соответствует действующему явлению в нагнетательной скважине или соответствует явлению, которое не нужно дополнительно исследовать), в операции 66 на фиг. 4b. Это взаимодействие между пользователем в операциях 64, 66 повторяют для каждого из потенциальных явлений в нагнетательной скважине, идентифицированных при помощи процесса 62 для данной нагнетательной скважины Ij, в той степени, которую определяет пользователь. После завершения анализа потенциальных явлений в одной нагнетательной скважине, выполняют решение 67, когда выдают запрос пользователю о том, следует ли проводить анализ дополнительных нагнетательных скважин. Если решением 67 является "да"), то тогда выбирают другую нагнетательную скважину Ij в операции 68, и процесс повторяют для этой нагнетательной скважины Ij, начиная с операции 60.
Возвратимся к рассмотрению фиг. 4а, на которой показано, что после анализа всех желательных нагнетательных скважин при помощи операции 56 (решением 67 является "нет"), завершают процесс 42 идентификации явления в нагнетательной скважине за счет экспорта данных, указывающих различные проверенные явления в нагнетательной скважине. Эти экспортированные данные содержат данные идентификации нагнетательной скважины и момент времени, когда происходит проверенное явление, а также "амплитуду" явления. Более конкретно, амплитуда явления отражает размер явления относительно, в функциональном смысле, изменения накопленной скорости потока нагнетания в течение выбранного пользователем периода времени (то есть периода "полки"). Измерение амплитуды явления может служить основой для выбора подгрупп полного набора явлений нагнетания. В дополнение к амплитуде явления, при этом выборе можно рассматривать реакцию в каждой продуктивной скважине при отклике на явления нагнетания. Те продуктивные скважины, которые не реагируют соответственно на большие явления нагнетания, могут считаться менее надежно связанными, чем те продуктивные скважины, которые реагируют соответственно на эти явления. Другие данные, такие как временные задержки соответствующих откликов (известные из нормализации, осуществленной в операции 64), и другие атрибуты соответствующих откликов, могут быть включены в экспортируемые данные. Эти экспортируемые данные имеют формат, подходящий для использования системой 20 в операции 44 (фиг. 3), чтобы обнаруживать явления в продуктивной скважине и ассоциации этих явлений в продуктивной скважине с явлениями в нагнетательной скважине, как это будет описано далее более подробно. Например, форматом экспортируемых данных может быть электронная таблица.
Специфическая реализация процессов 40, 42 идентификации потенциальных явлений в нагнетательной скважине может отличаться от описанной здесь выше со ссылкой на фиг. 4а и 4b. Например, импорт и фильтрация данных операций 50, 52 могут быть осуществлены для временного ряда скорости потока индивидуальной нагнетательной скважины после выбора пользователем (то есть после выбора операции 68 в каждом проходе в процессе 56), если это желательно. Альтернативно, как это можно понять из предыдущего описания, импорт и фильтрация данных могут быть осуществлены для всех представляющих интерес нагнетательных скважин ранее процесса 42 идентификации. Эти и другие вариации при реализации процессов 40, 42 станут ясны специалистам в данной области после ознакомления с описанием настоящего изобретения.
В этом отношении одной такой вариацией при реализации процессов 40, 42, а более конкретно, в подготовительной операции анализа явления в нагнетательной скважине является идентификация изолированных явлений во временной последовательности совокупности нагнетательных скважин. Так как нагнетательные скважины часто подвергают одновременным изменениям под управлением оператора или автоматики, или как следствие механических, электрических или других нарушений, которые вызывают потерю нагнетания во всех нагнетательных скважинах или в подгруппе нагнетательных скважин, трудно решить, какая из нагнетательных скважин потенциально ответственна за изменение в продуктивной скважине. С другой стороны, изолированные явления в отдельных нагнетательных скважинах не имеют такой неопределенности, и поэтому лучше позволяют обнаруживать пути соединения в коллекторе. Таким образом, автоматическое обнаружение изолированных явлений в нагнетательной скважине, в отличие от явлений, общих для некоторых или всех нагнетательных скважин, может быть достаточно
полезным при поиске правдоподобно реагирующих продуктивных скважин, и может быть реализовано в системе и способе в соответствии с вариантами осуществления настоящего изобретения, как это будет описано далее более подробно.
В одном подходе, в соответствии с вариантами осуществления изобретения, при поиске изолированных явлений в нагнетательной скважине, производят маркировку изолированных явлений в индивидуальных скважинах с учетом направления изменений. Так как ожидаемые физические характеристики флюидов нагнетания повышают добычу при увеличении расходов нагнетания и понижают добычу при снижении расходов нагнетания, то если изолированное нагнетание увеличивается в одной нагнетательной скважине одновременно со снижением нагнетания во многих других нагнетательных скважинах, его может рассматривать как изолированное явление, и сохранять для схем, совпадающих с изменением добычи (визуально, как это описано здесь выше, или при помощи балльной оценки, как это обсуждается далее более подробно). В другом варианте применяют компенсацию времени прохода между скважинами, что позволяет учитывать разные расстояния между продуктивными скважинами и нагнетательными скважинами при проверке одновременности в каждой из заданных продуктивных скважин. Эту компенсацию времени прохода считают особенно полезной для данных, получаемых чаще раза в день (например, каждые 3-6 ч).
Другим улучшением при изоляции явлений в нагнетательной скважине является идентификация периодов, во время которых нет активности нагнетательной скважины, особенно после ее истинного изолирования или псевдоизолирования (то есть когда все другие явления в нагнетательной скважине идут в противоположном направлении относительно одного другого явления нагнетания). Так как эти периоды исключают из множества других "маскирующих" явлений, то связи правдоподобной пары нагнетательная скважина - продуктивная скважина могут быть легче обнаружены в течение этих периодов покоя. Несмотря на то, что цифровые "баллы" этих изолированных явлений вероятно являются слабыми, учитывая степень влияния таких явлений, эти изолированные явления все же могут дать полезные сведения, позволяющие определить путь исследований.
Возвратимся к рассмотрению фиг. 3, на которой показано, что после завершения идентификации явлений в нагнетательной скважине в операции 42 система 20 затем анализирует измерительные данные относительно скорости потока добычи из продуктивных скважин Р1-Р7 на действующем промысле 6 (фиг. 1) в операции 44. В соответствии с вариантами осуществления настоящего изобретения измерительные данные, анализируемые в операции 44, могут содержать данные прямого измерения скоростей потоков в каждой представляющей интерес скважине из продуктивных скважин Р1-Р7, распределенных скоростей потоков для индивидуальных продуктивных скважин, вычисленных из смешанных измеренных потоков, вычисленных или оцененных скоростей потоков для каждой представляющей интерес фазы из измеренного многофазного потока, или вычисленных скоростей потоков на основании температуры, давления или других косвенных ("proxy", замещающих) измерений в забое или на устье каждой из продуктивных скважин. Кроме того, анализ в операции 44 может быть осуществлен с использованием других параметров, а не измеренных или вычисленных скоростей потоков, таких как забойное давление (ВНР). Кроме того, как будет понятно из последующего описания, измерительные данные относительно скоростей потоков и т.п., в нагнетательных скважинах I1-I5 действующего промысла 6, также могут быть проанализированы в операции 44, также как и информация, полученная в операции 42, в которой были идентифицированы явления в нагнетательной скважине, и дополнительно охарактеризованы, если это желательно. Измерительные данные могут быть скорректированы в соответствии с "баррелями коллектора", чтобы нормализовать анализы на непротиворечивой базе, вместе с параметрами потока индивидуальной скважины, несмотря на изменения газового фактора и содержания воды в пластовой жидкости, и относительно других продуктивных и нагнетательных скважин. Эти измерительные данные, имеющие более высокую частоту по сравнению с зарегулированным и распределенным потоком скважины, позволяют находить явления между скважинами с более высокой точностью во времени. Это позволяет не исключать целые дни локализованного потока добычи из анализа, чтобы устранять эффекты внутри скважины. В результате, измерительные данные из более значительной части анализируемого периода времени могут оставаться доступными для идентификации и нахождения ассоциативных связей и зависимостей между скважинами.
Уже известно, что скважины подвержены многим и различным изменениям, возникающим за счет изменения независимых переменных в скважине, типично производимого оператором. Однако, вмешательство автоматических воздействий, инициированных системами защиты или операторами, вызывает изменения добычи и других зависимых переменных (например, давлений и температур), по причинам, не в первую очередь связанным с взаимодействием с нагнетательными скважинами. Может быть использована другая подготовительная операция, которая корректирует локализованную добычу в случае таких эффектов, ранее проведения анализа эффектов между скважинами. Для простого примера укажем, что если скважина работает 12 ч в сутки, то ее локализированный поток вероятно будет составлять около половины полного дневного потока. Многомерная линейная регрессия может быть использована для коррекции всех изменений независимых переменных, и может быть получен файл "скорректированных" потоков, поступающий на операции фильтрации данных и удаления выбросов, в соответствии с вариан
тами осуществления изобретения. Выбросы, которые могут искажать линейную регрессию, например, час начала добычи или час начала открывания штуцера, не могут быть скорректированы в течение 24 ч и поэтому должны быть обработаны соответствующим образом. Величины, которые являются физически нереальными или которые использованы как коды ошибки (например, отрицательные открытия клапана), могут быть исключены.
Уже известно, что скважины, в которых отсутствовал поток в течение некоторого периода времени, после восстановления регенерируют (восстанавливают) давление, после чего их скорости потока становятся выше, чем ожидаемые. Множественная линейная регрессия позволяет корректировать добычу до модальных или "ожидаемых" значений этих независимых переменных, например, за счет оперативного использования экспоненциальной коррекции периодов времени между нулевыми днями от перезапуска и числом дней, соответствующих возврату скважины в состояние "нормального" снижения давления. Дополнительные параметры, описывающие период остановки скважины, помогают дополнительно улучшить коррекцию.
Обратимся теперь к рассмотрению фиг. 6, со ссылкой на которую теперь будет подробно описана работа системы 20 при осуществлении процесса 44. В связи с измерительными данными продуктивной скважины, процесс 44 начинается с операции 70, в которой система 20 производит выборку измерительных данных в виде одного или нескольких временных рядов для каждой представляющей интерес продуктивной скважины Р1-Р7, или в виде, подходящем для их построения. Эти измерительные данные получают из соответствующего источника данных, в том числе получают самые последние измерения, непосредственно полученные от расходомеров и других датчиков на месторождении, за счет вводов 28 измерений, и производит выборку исторических измерительных данных, которые хранятся в библиотеке 32 данных и поступают на рабочую станцию 21 через сетевой интерфейс 26 и сервер 30. Как уже было указано здесь выше, измерительные данные, полученные в операции 70, могут содержат исторические измерения скорости потока (в том числе измерения для отдельных фаз многофазных потоков) от каждой из продуктивных скважин Р1-Р7 действующего промысла 6, причем скорости потоков для этих скважин могут быть вычислены из косвенных измерений в скважинах (например, из измерений давления и температуры), а также из других измерений в скважине, таких как измерения забойного давления (ВНР).
В соответствии с настоящим изобретением было обнаружено, что отображения временного ряда накопленной добычи из продуктивных скважин являются особенно полезным набором измерительных данных для оценки действий вторичной добычи, в соответствии с вариантами осуществления настоящего изобретения. Данные накопленной добычи являются полезными в этом отношении потому, что такие данные, как и следовало ожидать, отражают снижение давления коллектора на действующем промысле в течение времени и соответствующее типичное падение скорости потока. В описании настоящего изобретения, измерительные данные временного ряда, выборка которых произведена в операции 70, будут называться данными накопленной добычи. Само собой разумеется, что, как уже было указано здесь выше, другие измерительные данные, и вычисленные значения, в соответствующем случае, могут быть вместо этого или в дополнение к этому выбраны и проанализированы в соответствии с вариантами осуществления настоящего изобретения.
Как и в случае получения измерительных данных относительно нагнетательных скважин I1-I5, предполагают, что время, в течение которого были получены эти измерения, может быть относительно длительным, до нескольких месяцев или лет. Как уже было указано здесь выше, так как при изменении числа скважин типично изменяются зависимости нагнетательная скважина - продуктивная скважина на месторождении, то измерительные данные, выборку которых производят в операции 70 и которые анализируют в соответствии с вариантами осуществления настоящего изобретения, могут быть ограничены специфической "эпохой", во время которой число нагнетательных скважин и продуктивных скважин является постоянным, причем процесс повторяют для каждой эпохи числа скважин в течение представляющего интерес периода времени. Операция (процесс) 70 также преимущественно содержит различные фильтрации и обработку тех измерительных данных, которые подходят для проведения анализа в соответствии с вариантами осуществления настоящего изобретения, как уже было описано здесь выше. Кроме того, операция 70 выборки может соответствовать, полностью или частично, процессам 40, 42, описанным здесь выше в связи с начальной выборкой измерительных данных, ранее идентификации явлений в нагнетательной скважине. Альтернативно, в операции 70 по желанию могут быть использованы другие или дополнительные критерии выбора или фильтрации. Другая предварительная обработка выбранных измерительных данных также может быть использована в операции 70. Например, измерительные данные для данной скважины могут быть нормализованы до модальных значений собственных независимых рабочих параметров этой скважины, так что эффекты внутри скважины по время добычи автоматически компенсируются ранее поиска "явлений", свидетельствующих о связи между скважинами. Более конкретно, каждая характеристика скважины может быть линейно регрессировала относительно ее собственных переменных, таких как (но без ограничения) положение штуцера, параметры газлифта или другого лифта (таких как, например, дебит, скорость насоса и т.п.) и часов работы. После выбора одного ввода из каждой корректированной пары вводов (например, вводов с корреляцией > 0.8) измеренный поток скважины может быть скорректирован назад к его ожидаемой величине при отсутствии вариации пара
метров внутри скважины относительно их модального значения.
В этом варианте осуществления изобретения данные временного ряда, выборка которых произведена в операции 70 для одной из продуктивных скважин Р1-Р7, анализируют, чтобы обнаружить потенциальные явления в продуктивной скважине, при помощи градиентного анализа, в операции 72. В общем смысле в этой операции 72 градиентного анализа анализируют зависимость скорости изменения во времени, в выбранный представляющий интерес момент времени, чтобы определить, происходит ли статистически значимое изменение в градиенте измерительных данных в этот момент времени. Такое значительное изменение в градиенте измерительных данных (например, отражающее изменение в скорости потока из продуктивной скважины) может указывать на явление, которое представляет интерес при оценке эффектов нагнетания в одной или нескольких нагнетательных скважинах на месторождении. Более конкретно, как хорошо известно, значительное изменение выходной скорости потока (дебита) продуктивной скважины будет происходить при изменении скорости нагнетания в нагнетательной скважине на данном действующем промысле, если имеется значительная связность между нагнетательной скважиной и продуктивной скважиной в подповерхности. Как уже было указано здесь выше, именно эти эффекты между скважинами представляют интерес в соответствии с настоящим изобретением, так как знание взаимодействия между нагнетательными скважинами и продуктивными скважинами важно для оптимизации управления коллектором за счет действий вторичной добычи. Наоборот, эффекты внутри скважины, такие как газлифт, установки штуцера и другие аналогичные действия в самой продуктивной скважине, которые отражаются в изменении выходного потока из этой скважины, представляют меньший интерес в соответствии с настоящим изобретением. В самом деле, в некоторых случаях эти эффекты внутри скважины могут даже ухудшать распознавание взаимодействия нагнетательная скважина - продуктивная скважина, которое следует оптимизировать.
Обратимся теперь к рассмотрению фиг. 7, со ссылкой на которую теперь будет подробно описана работа системы 20 при осуществлении операции (процесса) 72 анализа в соответствии с этим вариантом осуществления изобретения. Как это станет понятно специалистам в данной области после ознакомления с описанием настоящего изобретения, манера, в которой осуществлен процесс 72 в соответствии с этим вариантом осуществления изобретения, создает повышенную чувствительность при обнаружении эффектов между скважинами (таких как взаимосвязи нагнетательная скважина - продуктивная скважина), в комбинации со снижением чувствительности при обнаружении эффектов внутри скважины, которые представляют меньший интерес для вторичной добычи.
В соответствии с этим вариантом осуществления настоящего изобретения, процесс 72 градиентного анализа начинают в операции 86 с выбора значений длительности k1 градиента, длительности k2 усреднения и пороговых значений т1, т2 для использования в процессе 72. Полагают, что эти начальные значения будут выбраны на основании атрибутов явлений в нагнетательной скважине, указанных при помощи операции 42 идентификации явления в нагнетательной скважине. Альтернативно, эти начальные значения могут быть основаны на результатах последующей оптимизации, на характеристиках данного или аналогичных действующих промыслов, или могут быть основаны на теории. Альтернативно, полагают, что одно или несколько этих значений могут изменяться при итерациях в процессе 72, чтобы повысить статистическую устойчивость оптимизации при совокупности значений. В операции 88 выбирают временной ряд измерительных данных для конкретной продуктивной скважины Pk, в момент t0 времени, вместе с тем временным рядом, в котором следует начать анализ.
В операции 90, система 20 производит оценку заднего градиента во временном ряду измерительных данных от выбранного момента t0 времени по k1 выборкам, ранее этого момента времени. Некоторые критерии могут быть применены при этом вычислении заднего градиента, в том числе минимальное число применимых (правомерных) точек в этих k1 выборках. Например, если выборки k1 инициированы на семь дней, то могут потребоваться минимум четыре применимых выборки в течение этих семи дней. Операцию 90 система 20 осуществляет в соответствии с обычным алгоритмом "лучшей подгонки" или лучшей аппроксимации кривой, так что вычисляют наименьшие квадраты и коэффициент корреляции (например, R2), или другую меру соответствия данных линии регрессии, из которой определяют градиент, чтобы количественно определить степень, в которой точки данных соответствуют линии регрессии. Альтернативным статистическим тестом, подходящим для операции 90, является t-тест с двумя хвостами, для которого используют выбранный пользователем р критерий, чтобы определить, что произошло истинное изменение наклона.
В операции 91 принятия решения система 20 оценивает, является ли подгонка данных к линии регрессии в момент t0 времени значительно хуже, в статистическом смысле, чем подгонка данных к линии регрессии, вычисленная в предыдущее время выборки. Если это не так (решение "нет" в операции 91), то в операции 95 принятия решения определяют, является ли анализ временного ряда полным или же остались дополнительные точки во временном ряду, которые нужно анализировать. Если в операции 95 определяют, что остались такие дополнительные точки (решение "нет"), то представляющий интерес момент to времени сдвигают вперед (операция 96) и процесс 90 повторяют. Для первого прохода через процесс 90 решение в операции 91 отсутствует, и процесс 90 повторяют в следующий момент времени вдоль временного ряда. Если, однако, подгонка измерительных данных, содержащих данные в текущий момент
t0 времени значительно ухудшается по сравнению с подгонкой в ггоедыдущий момент t-1, времени, то эта худшая подгонка может указывать на отклик в продуктивной скважине Pk на явление нагнетания.
Таким образом, в соответствии с этим вариантом осуществления настоящего изобретения в операции 91 определяют, является ли мера соответствия (например, коэффициент корреляции) измерительных данных (например, накопленной добычи) в обращенной назад линии регрессии слабее в момент t0 времени, чем в ггоедыдущий момент t-1 времени на значительную величину. Например, критерием принятия решения в операции 91 может быть то, что коэффициент корреляции R2(t0) < 0.97R2(t-1). Если это так (решение "да" в операции 91), то система 20 затем выполняет операцию 92, чтобы вычислить градиент накопленной добычи (или другой атрибут анализируемых измерительных данных) по k1 точкам выборки вперед от момента t0 времени. Число точек выборки вперед во времени, по которым вычисляют передний градиент, может отличаться от числа точек выборки, по которым вычисляют задний градиент в операции 90, если это желательно (и в зависимости от имеющихся применимых данных в течение периода времени выборки).
На фиг. 8а-8с показан пример работы процессов 90, 92, для набора выборочных данных накопленной добычи из продуктивной скважины Р1 в диапазоне несколько дней. На фиг. 8а показан результат для предшествующего момента процесса 90, при помощи линии регрессии для заднего градиента в шести точках данных, содержащих момент t-1 времени и пять 1гоедыдущих выборок. Как это показано на фиг. 8а, в этот момент процесса 90 производят подгонку регрессии наименьших квадратов лучшего соответствия к линии, имеющей наклон заднего градиента ЛВАСКО-О. Коэффициент R2(t-1) корреляции также был вычислен в этот момент процесса 90 для момента t-1 времени и предшествующих выборок. На фиг. 8b показан результат процесса 90 в момент t0 времени, с линией регрессии, показанной для момента t0 времени и ее предшествующих пяти точек данных. Наклон этой линии регрессии соответствует заднему градиенту ЛВАСК(^), а подгонка данных к этой линии регрессии показана при помощи коэффициента R2(t0) корреляции. Как становится очевидным из рассмотрения фиг. 8b, значительное увеличение накопленной добычи в продуктивной скважине Р1 происходит в момент t0 времени. В этом примере, это мгновенное увеличение накопленной добычи в момент t0 времени ухудшает подгонку линии регрессии в данный момент t0 времени относительно момента t-1 времени, на величину, которая превышает порог принятия решения в операции 91 (то есть в операции 91 пронимают решение "да"). В результате, процесс 92 осуществляют для данных в момент t0 времени, чтобы найти регрессию наилучшего соответствия для накопленной добычи в момент t0 времени и по следующим пяти выборкам во времени, чтобы определить, может ли мгновенное увеличение в момент t0 времени быть явлением в продуктивной скважине Р1. Результат процесса 92 показан на фиг. 8с, при помощи линии регрессии, идущей вперед во времени от момента t0 времени. Эта линия регрессии имеет наклон переднего градиента ЛЩ^ОО). Как становится очевидным из рассмотрения фиг. 8с, передний градиент ЛИ^^О) в момент времени t0 имеет заметно более крутой наклон чем задний градиент ЛВАСК(^) в этот момент времени.
Вновь обратимся к рассмотрению фиг. 7, на которой показано, что после того, как система 20 вычислила передний градиент для следующих k1 выборок от текущего момента t0 времени анализа в операции 92, в операции 93 затем принимают решение, чтобы определить, превышает ли разность между передним и задним градиентами в момент t0 времени порог т1 (заданный в операции 86). Например, порог т1 может соответствовать среднему увеличению накопленной добычи по соответствующим k1 периодам времени, поделенному на пять. Если изменение наклона между передним и задним градиентами превышает этот порог т1 (например, если |ЛИ1Ж - ЛВАСК| > т1), то в операции 93 вновь принимают решение "да" и в операции 94 вычисляют нормализованное дифференциальное значение Л^Щ^О) градиента, и направляют это нормализованное значение в память, с привязкой к моменту t0 времени. Например, нормализованное дифференциальное значение Л^ИЩ градиента может соответствовать величине со знаком (причем знак указывает направление изменения градиента в момент t0 времени), при этом абсолютное значение соответствует отношению разности между передним и задним градиентами к порогу т1. Например, в операции 94 просто вьгчисляют:
ТЮ77ГС т!
Эту величину можно округлить до ближайшего целого числа, если это желательно, чтобы упростить хранение и вычисление. Эта величина позволяет обнаруживать явления на нормализованной базе относительно порога т1. После этого переходят в операции 95, в которой принимают решение, чтобы определить, был ли полностью оценен временной ряд. На выходе операции 95 также получают решение в том случае, если наклон не превышает порог т1 (решение "нет" в операции 93), так как считают, что этот наклон не соответствует потенциальному явлению нагнетательная скважина - продуктивная скважина.
После завершения анализа временного ряда для продуктивной скважины Pk (в операции 95 принимают решение "да"), система 20 затем производит сглаживание явления в течение времени, начиная с операции 100. В соответствии с вариантами осуществления настоящего изобретения, это сглаживание в течение времени преобразует значительные изменения в градиенте во временном ряду измерительных
данных (например, значительные изменения скорости изменения накопленной добычи) из отображения, имеющего большую амплитуду, в отображение изменения, имеющего большой эффект во времени. В соответствии с настоящим изобретением было обнаружено, что это расширение во времени облегчает обнаружение различий между большими и малыми явлениями, а также улучшает способность системы 20 обнаруживать явления с учетом неопределенностей во времени задержки между явлениями в нагнетательной скважине и в продуктивной скважине, которые типично наблюдают на действующем промысле. Кроме того, в соответствии с настоящим изобретением было обнаружено, что описанный здесь выше подход к идентификации потенциальных явлений в продуктивной скважине путем анализа изменения градиента, особенно в сочетании в расширением во времени при помощи операции 100 и других операций, что описано здесь ниже, позволяет отфильтровывать эффекты первого порядка действий "внутри скважины" на действующем промысле, таких как газлифт, изменение положения штуцера, и т.п., которые проводят в самой продуктивной скважине. Эту фильтрацию эффектов внутри скважины проводят вне зависимости от того, были ли данные локализированного потока сначала скорректированы с учетом известных изменений независимых переменных скважины (например, часов работы, положения штуцера, степени газлифта, времени от перезапуска и т.п.), как уже обсуждалось здесь выше.
В соответствии с этим вариантом осуществления настоящего изобретения, операцию 100 затем осуществляют для выбранной продуктивной скважины Pk. Производят выборку временного ряда нормализованных дифференциальных значений Лит градиента для этой продуктивной скважины Pk, и вычисляют скользящее среднее нормализованных дифференциальных значений Лит градиента по k2 временным выборкам, окружающим момент tx времени или иным образом содержащим этот момент времени; причем длительность k2 соответствует одному из значений, инициированных в операции 86, и ее выбирают на основании предыдущих наблюдений, характеристик или в соответствии с теорией. В операции 101 принятия решения, система 20 оценивает, для текущего времени tx анализа, превышает ли абсолютное значение скользящего среднего АУвЛл^Д^) порог т2. Порог т2 также определяют или инициируют в операции 86, на основании предыдущих наблюдений, характеристик или в соответствии с теорией, или корректируют для вычисления желательного числа явлений. Порог т2 в этом варианте осуществления изобретения может принимать как положительное, так и отрицательное значения, так как при анализе нагнетательная скважина - продуктивная скважина в этом примере учитывают не только величину, но и направление (то есть увеличение и снижение потока) потенциальных явлений в продуктивной скважине. Дополнительно, по желанию, множество итераций в операции 100 сглаживания во времени могут быть осуществлены по совокупности значений k2, т2, и т.п., чтобы повысить устойчивость идентификации и ассоциации явлений.
В соответствии с этим вариантом осуществления настоящего изобретения в операции 101 принятия решения сравнивают каждое значение скользящего среднего A\^GVorm(tx), как величину со знаком, с каждым из порогов +т2, -т2. Если скользящее среднее АУвЛлотДУ в момент tx времени имеет положительное значение больше чем порог +т2, то система 20 присваивает в операции 104 значение моменту tx времени. Если скользящее среднее A\^Ginorm(tx) имеет отрицательное значение меньше чем порог -т2, то система 20 присваивает в операции 106 значение моменту tx времени. Если скользящее среднее A\^Ginorm(tx) в момент tx времени имеет значение между порогом -т2 и порогом +т2, то система 20 в операции 102 присваивает значение "0" моменту tx времени.
На фиг. 9а-9с показан простой пример действия операций 100-106 в соответствии с этим вариантом осуществления изобретения. На фиг. 9а показан пример временного ряда нормализованных дифференциальных значений градиента для продуктивной скважины Pk. В примере на фиг. 9а, потенциальное явление, соответствующее отрицательному изменению в градиенте (на величину удвоенного порога т1, или на "-2"), было идентифицировано в момент tx-5 времени, а потенциальное явление, соответствующее положительному изменению в градиенте (на величину учетверенного порога т1, или на "+4"), было идентифицировано в момент tx времени. Ни один из других моментов времени анализа не соответствует изменению в градиенте, превышающему порог т1.
На фиг. 9b показан результат операции 100, в которой было вычислено скользящее среднее A\^Ginorm(t) по пяти выборкам времени, центрированным относительно каждой выборки времени (то есть k2 = 5). Как это показано на фиг. 9b, значение АУвЛ^щ^), равное -0.4, получено из усреднения "-2" значения Лит в момент tx-5 времени, и это значение -0.4 расширено по пяти выборкам времени, в которых центрированное усреднение по пяти периодам времени содержит момент tx-5 времени (причем никакого другого изменения градиента нет внутри временного окна, содержащего эти пять периодов времени). Аналогично, значение АУвЛ^щ^), равное +0.8, получено из усреднения "+4" значения Лит в момент tx времени, и это значение +0.8 расширено по пяти выборкам времени, в которых центрированное усреднение по пяти периодам времени содержит момент tx времени (причем никакого другого изменения градиента нет внутри временного окна, содержащего эти пять периодов времени). В примере на фиг. 9b показаны положительные и отрицательные пороги +т2, -т2, соответственно имеющие значения +0.5, -0.5. Как можно понять из рассмотрения фиг. 9а и 9b, изменения в градиенте, обнаруженные в специфические
моменты tx-5, tx времени выборки, эффективно расширены на окружающие выборочные точки. Это расширение во времени облегчает обнаружение явлений, таким образом, что более тяжелые весовые коэффициенты соответствуют более значительным изменениям в градиенте.
На фиг. 9с показан результат операции 101 принятия решения и операций 102, 104, 106 в процессе 72 в соответствии с этим вариантом осуществления изобретения. Каждое из расширенных во времени значений A\^GVorm(t), равных -0.4, окружающих момент tx-5 времени, не доходит до отрицательного порога -т2 (который равен -0.5 в этом примере), так что операцию 102 применяют к каждой из этих выборочных точек, устанавливая эти значения на "0". Но так как расширенные во времени значения A\^Ginorm(t), равные +0.8, окружающие момент tx-5 времени, превышают положительный порог +т2 (+0.5 в этом примере), то проводят операцию 104, чтобы установить значение для каждой из этих выборочных точек, как это показано на фиг. 9с. Таким образом, это сравнение с порогом при помощи операции 101 принятия решения в соответствии с этим вариантом осуществления изобретения позволяет отфильтровывать малые изменения градиента в измерительных данных, но сохранять эффект расширения во времени, полезный при обнаружении наличия явлений, что будет описано далее более подробно.
Вновь обратимся к рассмотрению фиг. 7, на которой показано, что в операции 107 принятия решения определяют, имеются ли дополнительные моменты времени вдоль временного ряда нормализованных дифференциальных значений градиента для этой продуктивной скважины Pk, которые еще нужно обработать. Если они есть (решение "да" в операции 107), то тогда момент tx времени анализа продвигают вперед (операция 108) и вычисляют следующее скользящее среднее. Если их нет (решение "нет" в операции 107), то тогда завершают процесс 72 для этой продуктивной скважины Pk.
Несмотря на то, что процесс 72 описан здесь выше как усреднение и расширение во времени идентифицированных явлений в продуктивной скважине, полагают, что аналогичное усреднение и расширение во времени может быть применено к явлениям в нагнетательной скважине, идентифицированным в описанном здесь выше процессе 42, чтобы облегчить описанные здесь ниже процессы поиска ассоциаций. Другие операции, позволяющие упростить анализ, также могут быть включены на этой стадии общего процесса. Одной такой дополнительной операцией является проверка того, что записанные и сохраненные явления для продуктивной скважины не содержат никаких таких явлений, которые являются следствием остановки или возобновления работы этой скважины, потому что явления этого типа четко являются результатом вмешательства оператора. Однако при анализе явлений, связанных с взаимодействием одной продуктивной скважины с другой продуктивной скважиной, сохраняют явления полной остановки и возобновления работы продуктивных скважин как "причино-следственные" явления (так как отклик в других продуктивных скважинах представляет интерес), но не как "явления отклика". Кроме того, любые идентифицированные явления, происходящие в скважине во время ее остановки, могут быть отфильтрованы в этот момент времени.
После завершения операции 72 (фиг. 6), может быть осуществлена факультативная операция 73, чтобы дополнительно облегчить идентификацию явлений в продуктивной скважине. В операции 73, система 20 создает быстрые флуктуации во времени явлений в продуктивной скважине, обнаруженных в операции 72. Как известно из области обработки графиков, создание быстрых флуктуации изображений помогает улучшить точность границы (четкость) воспроизводимого изображения, главным образом за счет исключения эффектов пикселизации (то есть погрешностей, связанных с дискретизацией) в воспроизводимом изображении. Аналогично, создание быстрых флуктуации обнаруженных явлений во времени во временном ряду за счет операции 73 позволяет снизить вероятность того, что последующий анализ идентификации явления и причинно-следственных отношений пропустит истинное явление в продуктивной скважине, возникшее за счет явления в нагнетательной скважине, за счет ошибки округления и т.п. В соответствии с этим вариантом осуществления настоящего изобретения, операция 73 создания быстрых флуктуации может быть осуществлена просто за счет создания дополнительного временного ряда обнаруженных явлений (например, за счет цифровых представлений, содержащих данные, соответствующие бинарному результату, показанному на фиг. 9с), причем каждый дополнительный временной ряд сдвигает во времени явления на некоторое время флуктуации (например, порядка одного периода дискретизации), в том и другом направлении. Каждый из дополнительных временных рядов, вместе с исходным результатом, затем может быть обработан так, как это описано здесь ниже.
После проведения операции 73 создания быстрых флуктуации (если она предусмотрена), потенциальные явления в продуктивной скважине, обнаруженные при помощи операций 70, 72 в соответствии с этим вариантом осуществления изобретения, будут готовы для проведения причинно-следственного анализа потенциальных явлений в нагнетательной скважине. Как это показано на фиг. 6, возможные явления в нагнетательной скважине, идентифицированные в процессе 42, выбирают в операции 74, вместе с любыми атрибутами, найденными в процессе 42. Как уже было указано здесь выше, эти атрибуты могут содержать такую информацию, для каждой нагнетательной скважины или явления в нагнетательной скважине, как время задержки, наблюдаемое пользователем или определяемое системой 20, между явлением в нагнетательной скважине и потенциальными явлениями в продуктивной скважине, аналогичными явлению в нагнетательной скважине (например, идентифицированные при визуализациях, показанных на
фиг. 5d). Также по желанию может быть произведена выборка тех продуктивных скважин Р1-Р7, которые идентифицированы как имеющие соответствующие аналогичные явления. В операции 76, система 20 выбирает для анализа диапазон времен задержки, относительно явлений в нагнетательной скважине, во время которых ожидаются явления в продуктивной скважине (если они есть). Время задержки в операции 76 может быть выведено системой 20 автоматически из атрибутов времени задержки, обнаруженных в операции 42 и выбранных в операции 74. Альтернативно, пользователь системы 20 может вводить или корректировать диапазон анализируемых времен задержки на основании усовершенствованной визуализации, сфокусированной на изолированных явлениях и свободных периодах промежуточных явлений нагнетания, как уже было описано здесь выше; такая визуализация позволяет обнаруживать периоды времени связи между скважинами за счет построения графиков смежных линий временного типа данных нагнетания и добычи.
Точные размер и привязка по времени явлений, идентифицированных во временном ряду данных в продуктивных скважинах, являются чувствительными к выбору использованных параметров. Эффективные стандартные значения для параметров могут быть получены на основании существенных значений и изменчивости самих данных временного ряда. Однако следует иметь в виду, что в соответствии с настоящим изобретением можно обоснованно изменять параметры в диапазоне разумных значений. В соответствии с альтернативным вариантом осуществления настоящего изобретения способ может быть осуществлен в соответствии с несколькими сценариями, в которых исследуют полную матрицу диапазонов разумных значений для всех параметров, причем набор результатов этих сценариев затем подвергают последующей обработке, чтобы исключить те сценарии, которые четко дают нереальное число явлений (то есть явлений на уровне "шума" при обработке данных). Результаты последующей обработки затем могут быть использованы как совокупность моделей явлений, чтобы локализовать изолированные явления так, как это было описано здесь выше для нагнетательных скважин, в то время как данные нагнетания анализируют аналогично описанному здесь выше для данных продуктивной скважины. Альтернативно, может быть генерирована совокупность балльных показателей, как это будет описано здесь ниже.
После выборки явлений в продуктивной скважине (операция 72) и явлений в нагнетательной скважине (операция 74), система 20 затем выполняет операцию 78, чтобы идентифицировать те явления в продуктивной скважине, которые находятся в выбранном диапазоне причинных задержек каждого из явлений в нагнетательной скважине. Полагают, что различные подходы к идентификации парных явлений в нагнетательной скважине и в продуктивной скважине внутри диапазона причинных задержек во времени и атрибуты этих парных явлений в нагнетательной скважине и в продуктивной скважине, могут быть использованы в соответствии с настоящим изобретением.
Один такой подход, пригодный для использования в соответствии с вариантами осуществления настоящего изобретения, описан в патенте США No. 7890200, который полностью включен в данное описание в качестве ссылки. В соответствии с этим подходом, обработанный временной ряд измерений в нагнетательной скважине и сглаженные во времени прошедшие сравнение с порогом явления в продуктивной скважине, идентифицированные в операции 72, рассматривают как переменные процесса, имеющие значения, которые изменяются в течение времени. Причинные взаимосвязи между этими переменными процесса могут быть идентифицированы в соответствии с патентом США No. 7890200, с дополнительным указанием того, что явления в нагнетательной скважине являются причинными явлениями, а соответствующие явления в продуктивной скважине являются явлениями отклика. Как это описано в патенте США No. 7890200, могут быть вычислены доверительные уровни для идентифицированных пар явлений в нагнетательной скважине и в продуктивной скважине, вместе с такими другими статистическими атрибутами, которые могут быть полезны для других операций процесса 44 на фиг. 6.
Обобщенный счетный подход для идентификации взаимосвязей нагнетательная скважина - продуктивная скважина в процессе 78 теперь будет описан со ссылкой на фиг. 10, причем его начинают с выбора нагнетательной скважины Ij для анализа, в операции 110. В этом описании каждую из нагнетательных скважин I1-I5 анализируемого действующего промысла 6 опрашивают последовательно, однако следует иметь в виду, что такой анализ данных может быть произведен параллельно, если это желательно. В операции 112 выбирают явление нагнетания во временном ряду измерительных данных для выбранной нагнетательной скважины Ij. Альтернативно, если усреднение, сглаживание во времени или другую фильтрацию в соответствии с операцией 72 применяют к явлениям в нагнетательной скважине, то временной ряд явлений в нагнетательной скважине будет соответствовать результату такой обработки. Эти явления в нагнетательной скважине могут соответствовать увеличению потока нагнетания или уменьшению потока нагнетания. После того как специфическое явление в нагнетательной скважине будут выбрано в операции 112, временной ряд индикаторов явления, полученных в операции 72 для каждой из продуктивных скважин Р1-Р7, затем анализируют в операции 114, по диапазону причинной задержки, выбранной в операции 76, чтобы идентифицировать явления в продуктивной скважине (с положительной или отрицательной полярностью), которые происходят внутри такого диапазона причинной задержки, который соответствует явлению в нагнетательной скважине. Затем выполняют решение операции 115 при помощи системы 20, чтобы определить, остались ли дополнительные явления для выбранной нагне
тательной скважины Ij, которые необходимо анализировать. Если это так (решение "да" в операции 115), то в операции 112 выбирают другое явление в нагнетательной скважине, и повторяют операцию 114. После завершения анализа всех явлений в выбранной в настоящее время нагнетательной скважине Ij (решение "нет" в операции 115), система 20 затем выполняет операцию 117 принятия решения, чтобы определить, остались ли дополнительные нагнетательные скважины, которые необходимо анализировать. Если это так (решение "да" в операции 117), то операции 110, 112, 114 и операцию 115 принятия решения затем повторяют для следующих нагнетательных скважин.
После завершения идентификации процессов для всех нагнетательных скважин (решение "нет" в операции 117) система 20 затем выполняет операцию 116, чтобы подсчитать идентифицированные при помощи операции 114 явления в продуктивной скважине, для каждой пары нагнетательная скважина -продуктивная скважина. Результаты подсчета могут содержать для каждой пары нагнетательная скважина - продуктивная скважина (Ij, Pk), такие величины как
число причинных явлений в нагнетательной скважине Ij;
число явлений отклика в продуктивной скважине Pk, в ответ на причинные явления в нагнетательной скважине Ij;
числа причинных явлений в нагнетательной скважине Ij без откликов в продуктивной скважине Pk и явлений отклика в продуктивной скважине Pk в ответ на другие явления в других нагнетательных скважинах;
числа положительных (увеличенный поток) явлений отклика, и отрицательных (уменьшенный поток) явлений отклика в продуктивной скважине Pk, в ответ на положительные (увеличенный поток) причинные явления в нагнетательной скважине Ij
числа положительных (увеличенный поток) явлений отклика, и отрицательных (уменьшенный поток) явлений отклика в продуктивной скважине Pk, в ответ на отрицательные (уменьшенный поток) причинные явления в нагнетательной скважине Ij и т.п.
После операции 116 подсчета система 20 выполняет операцию 118 статистического анализа, чтобы найти различные статистические критерии относительно откликов в паре продуктивная скважина - нагнетательная скважина, идентифицированных в операции 114. Различные статистические критерии, определенные в операции 118, могут содержать один или несколько следующих критериев:
поддержка (и определение процента поддержки) отклика в продуктивной скважине Pk, связанного с причинными явлениями в нагнетательной скважине Ij;
доверительный уровень наличия ассоциации;
параметры в квадрате, связанные с ассоциацией,
общая "сумма баллов" или коэффициент качества интенсивности ассоциации, статистика неожиданности появления ассоциации
и т.п.Полагают, что специалисты в данной области после ознакомления с данным описанием изобретения легко могут выбирать и применять эти статистические критерии, которые считают полезными при оценке интенсивности идентифицированных ассоциаций нагнетательная скважина - продуктивная скважина, в зависимости от характеристик специфического действующего промысла 6 и опыта в проведении анализа вторичной добычи в соответствии с вариантами осуществления настоящего изобретения, и другого опыта.
Другие операции дополнительно могут быть включены в процесс 78 идентификации, осуществляемый системой 20, в соответствии с вариантами осуществления настоящего изобретения. Как уже было указано здесь выше, градиентный анализ, использованный в операции 42 для того, чтобы идентифицировать явления в продуктивной скважине, преимущественно позволяет отфильтровывать эффекты первого порядка "внутри скважины", которые могут быть приняты за возможные явления в продуктивной скважине, вызванные нагнетанием. Эти эффекты первого порядка стараются удалить из анализа, чтобы они не влияли на значительное изменение добычи или на другой анализируемый атрибут. Однако, в действительности, возможно, что истинный отклик в продуктивной скважине на явление нагнетания может происходить одновременно с эффектом внутри скважины, за счет изменения газлифта, изменения положения штуцера, и т.п.В таком случае, истинный отклик на явление нагнетания также будет отфильтрован вместе с эффектом внутри скважины, маскирующим истинный отклик в продуктивной скважине. Поэтому полагают, в соответствии с настоящим изобретением, что процесс 78 может предусматривать введение синтетического явления нагнетательная скважина - продуктивная скважина во время усредненной задержки. Например, один или оба подсчета в операции 114 и статистика, оцененная в операции 118, могут указывать корректную причинную зависимость для этих явлений в паре нагнетательная скважина -продуктивная скважина, однако явления в продуктивной скважине не могут быть идентифицированы в течение ожидаемого времени задержки для специфического явления в нагнетательной скважине, по причине некоторого действия (например, увеличения газлифта) в самой продуктивной скважине. Введение синтетического "явления" расчетной величины в операции 78 может компенсировать маскирование истинного явления в продуктивной скважине за счет такого эффекта первого порядка, компенсируя ухудшение статистики ассоциации, вызванное наличием эффекта первого порядка внутри скважины.
Кроме того, процесс 78 также может позволить идентифицировать ассоциации продуктивная сква
жина - продуктивная скважина, в которых явление изменения выходного потока в одной продуктивной скважине Pk скорее определяется сильной связью с явлением изменения выходного потока в другой продуктивной скважине Pm, а не откликом на явление в нагнетательной скважине. Информация о таких ассоциациях продуктивная скважина -продуктивная скважина может быть проанализирована системой 20, чтобы дополнительно характеризовать коллектор. Альтернативно, система 20 и ее пользователь могут понижать оценку явлений, вызванных ассоциациями продуктивная скважина - продуктивная скважина, или полностью игнорировать эти явления, если задачей всего процесса является оценка действий потенциального нагнетания на добычу на действующем промысле 6 без учета эффектов внутри продуктивной скважины.
Как это показано на фиг. 6, в операции 81 система 20 факультативно может производить визуализацию явлений в паре нагнетательная скважина - продуктивная скважина, идентифицированных в процессе 78. На фиг. 11а и 11b показаны примеры такой визуализации. На каждой из фиг. 11а и 11b показаны (снизу вверх) временные ряды следующих явлений: нагнетательная скважина I1 введена в действие ("I01_inj.ON"), нагнетательная скважина I1 остановлена ("I01_inj.OFF"), добыча увеличивается в продуктивной скважине P1 ("P01_prod.INCREASE"), и добыча снижается в продуктивной скважине P1 ("P01_prod.DECREASE"). Наличие явления в каждом из этих временных рядов показано прямоугольником, причем длина прямоугольника соответствует длительности явления. На фиг. 11а показаны идентифицированные ассоциации между явлениями увеличения нагнетания ("I+") в нагнетательной скважине I1 и явлениями увеличения добычи ("Р+") в продуктивной скважине Р1 при помощи вертикальных линий (например, ассоциация Е01), соединяющих явления. Эти индикации явлений факультативно также могут содержать визуализацию интенсивности явления при помощи цвета или штриховки. На фиг. 11b показаны эти же самые четыре временные ряда явлений в паре нагнетательная скважина I1 - продуктивная скважина Р1, с ассоциациями между явлениями, когда нагнетательная скважина I1 остановлена и снижена добыча в продуктивной скважине Р1, которые показаны при помощи вертикальных линий. И в этом случае, явления снижения добычи, связанные с другими явлениями в нагнетательной скважине, показаны на фиг. 11b при помощи вертикальных линий, которые однако не соединены с явлением в нагнетательной скважине I1. Эти визуализации, отображаемые в операции 81, позволяют пользователю системы 20 визуально проверять идентифицированные ассоциации. Предусмотрено, что пользователь также может взаимодействовать с этими визуализациями, например, подтверждать или отклонять специфические ассоциации.
Возвратимся к рассмотрению фиг. 6, на которой показана операция 80, которую теперь осуществляет система 20 для определения меры интенсивности ассоциации для каждой пары нагнетательная скважина - продуктивная скважина. Само собой разумеется, что число пар нагнетательная скважина - продуктивная скважина является произведением числа нагнетательных скважин на число продуктивных скважин (например, для действующего промысла 6 на фиг. 1, пять нагнетательных скважин I1-I5 и семь продуктивных скважин Р1-Р7 дают 35 пар нагнетательная скважина - продуктивная скважина).
Пример процесса 80 ранжирования в соответствии с вариантом осуществления настоящего изобретения показан на фиг. 12. В этом примере, совокупность пар нагнетательная скважина - продуктивная скважина Pk} сначала сортируют в соответствии с их полярностью, оценивая полярность эффектов в продуктивной скважине Pk при отклике на явления в нагнетательной скважине Ij в той и иной полярностей. Первая группа 121а пар нагнетательная скважина - продуктивная скважина {Ij, Pk} содержит те пары, в которых продуктивная скважина Pk имеет явления, связанные с увеличением потока добычи при отклике на явления увеличения нагнетания в нагнетательной скважине Ij, a также имеет явления, связанные со снижением потока добычи при отклике на явления снижения нагнетания в нагнетательной скважине Ij (то есть при одновременном повышении и при одновременном снижении в парах скважин). Вторая группа 121b содержит те пары нагнетательная скважина - продуктивная скважина {Ij, Pk}, в которых продуктивная скважина Pk имеет явления, связанные с увеличением потока добычи при отклике на явления увеличения нагнетания в нагнетательной скважине Ij, но не имеет явления, связанные со снижением потока добычи при отклике на явления снижения нагнетания в нагнетательной скважине Ij (то есть при одновременном повышении, но не при одновременном снижении в парах скважин). Третья группа 121с пар нагнетательная скважина - продуктивная скважина Pk} содержит те пары, в которых продуктивная скважина Pk имеет явления, связанные со снижением потока добычи при отклике на явления снижения нагнетания в нагнетательной скважине Ij, но не имеет явления, связанные с увеличением потока добычи при отклике на явления увеличения нагнетания в нагнетательной скважине Ij (то есть при одновременном снижении, но не при одновременном повышении в парах скважин). Последняя группа 121d содержит те пары нагнетательная скважина - продуктивная скважина {Ij, Pk}, которые не имеют явлений увеличения потока добычи при отклике на явления увеличения нагнетания Ij и не имеют явлений снижения потока добычи при отклике на явления снижения нагнетания Ij. Затем процесс 122 статистического ранжирования применяют внутри каждой группы 121а - 121d. Предусмотрено, что статистика, использованная для проведения такого
ранжирования, содержит доверительный уровень того, что существует ассоциация между нагнетательной скважиной Ij и продуктивной скважиной Pk, и поддерживает явления в продуктивной скважине
Pk, связанные с нагнетательной скважиной Ij; альтернативно или дополнительно может быть использована другая подходящая статистика. Процессы 122 статистического ранжирования сортируют пары нагнетательная скважина - продуктивная скважина {Ij, Pk} внутри групп 121 в соответствии с упорядоченным списком 125, в соответствии с их интенсивностью ассоциации. Как становится понятно из рассмотрения фиг. 12, упорядоченный список 125 ранжирует пары нагнетательная скважина -продуктивная скважина {Ij, Pk} сначала в соответствии с их откликом полярности (то есть в соответствии с группами 121а -121d, причем группа 121а занимает положение верхнего ранга в списке 125, группа 121b занимает положение второго ранга, и т.д.), причем результаты процесса 122 статистического ранжирования ранжируют индивидуальные пары нагнетательная скважина - продуктивная скважина {Ij, Pk} внутри каждой из этих частей (положений) в списке 125. Как уже было указано здесь выше, альтернативно или дополнительно могут быть использованы другие подходы и технологии ранжирования. Например, пользователь или оператор действующего промысла 6 может иметь информацию, которую он может ввести в другие принципы исключения, например, на основании географии или геологии, которые могут быть использованы для исключения специфических ассоциаций нагнетательная скважина - продуктивная скважина из упорядоченного списка 125, вне зависимости от статистических результатов.
После операции 82 ранжирования (фиг. 6), завершают процесс 44 обнаружения в полном процессе, показанном на фиг. 3, в соответствии с этим вариантом осуществления изобретения. Таким образом, процесс 44 обнаружения решает задачу анализа исторических и текущих измерительных данных продуктивной скважины, связанных с выходными скоростями потоков в продуктивных скважинах Р1-Р7 на представляющем интерес действующем промысле 6, причем такие измерительные данные содержат прямые измерения скорости потока, локализированные скорости потоков, полученные из смешанных внешних измерений, вычисленные скорости потоков, полученные на основании косвенных измерений в скважине (например, измерений давления и температуры), или другие параметры измерений, такие как забойное давление. Из этого анализа, процесс 44 позволяет обнаруживать явления в тех продуктивных скважинах Р1-Р7, в которых явления добычи связаны с явлениями в нагнетательных скважинах I1-I5 на действующем промысле 6, и производит упорядочение возможных пар нагнетательная скважина - продуктивная скважина в соответствии с интенсивностью их поведенческой ассоциации. В соответствии с вариантами осуществления настоящего изобретения, эти ассоциации нагнетательная скважина - продуктивная скважина многократно прикладывают к модели коллектора в операции 46, упорядоченным образом в соответствии с результатом операции 44, чтобы эффективно получить рабочую модель коллектора, которая может быть использована для оценки проводимых и потенциальных действий вторичной добычи.
В соответствии с вариантами осуществления настоящего изобретения, хорошо известную "емкостную модель", или "емкостно-резистивную модель" ("CRM"), конструируют в соответствии с ассоциациями, выведенными в процессе 44. Можно сказать, что CRM типично моделирует выход q(t) накопленной добычи данной скважины в течение времени, при условии псевдоустойчивого состояния, как сумму первичного экспоненциального члена, сумму эффектов нагнетательных скважин на этом же самом действующем промысле, и члена, отражающего изменения забойного давления (ВНР). Типичное выражение уравнения CRM приведено в публикации Sayarpour et al., " Use of Capacitance-resistivity Models for Rapid Estimation of Waterflood Performance and Optimization", SPE 110081, presented at 2007 SPE Annual Technical Conference and Exhibition (2007), которая полностью включена в данное описание в качестве ссылки
в котором t0 представляет собой начальный момент времени, t - постоянная времени, I(t) отражает скорость потока нагнетания в течение времени, когда она влияет на специфическую продуктивную скважину, ct представляет собой сжимаемость в скважине, Vp представляет собой объем пор в скважине, и pWf - величины давления в забое. При оценке воздействия измеренной скорости потока нагнетания в нагнетательной скважине на накопленную добычу q(t) в продуктивной скважине, что отражается в значении I(t) в CRM уравнении, оценку трех параметров прироста (то есть связности нагнетательной скважины Ij с продуктивной скважиной), постоянной времени зависимости нагнетания между нагнетательной скважиной Ij и продуктивной скважиной, и постоянной производительности, отражающей режим в коллекторе, когда она связана с зависимостью нагнетательной скважины Ij и продуктивной скважины, следует произвести для каждой из нагнетательных скважин I1-I5 на действующем промысле 6. Эту оценку применяют к каждой из продуктивных скважин Р1-Р7, чтобы смоделировать весь действующий промысел 6. Типично, деривация CRM для данного действующего промысла предусматривает решение проблемы оптимизации, с учетом скоростей потоков нагнетания и скоростей потоков добычи, чтобы минимизировать абсолютную погрешность в каждой из продуктивных скважин; затем при оптимизации получают желательные параметры (то есть прирост, постоянную времени, постоянную производительности) для каждой из пар нагнетательная скважина - продуктивная скважина на действующем промысле, что позволяет получить модель, полезную при оценке вторичной добычи.
Однако следует иметь в виду, что обычная CRM оптимизация является сверх параметризованной,
что создает проблемы. Как таковые, вычислительные затраты и ресурсы, которые требуются для того, чтобы получить разумную оценку модели, могут быть очень большими. Однако в соответствии с вариантами осуществления настоящего изобретения, вывод и оценка полезной CRM модели коллектора могут быть произведены эффективно, с разумными вычислительными затратами и ресурсами.
Обратимся теперь к рассмотрению фиг. 13, 14а и 14b, со ссылкой на которые теперь будет подробно описан пример операций, осуществляемых системой 20 в процессе 46. Как это показано на фиг. 13, в операции 130 производят выборку упорядоченного списка 125 пар нагнетательная скважина - продуктивная скважина, полученного в операции 44, на основании ассоциаций наблюдаемых явлений, из измерительных данных и соответствующего статистического анализа этих ассоциаций. В этом варианте осуществления изобретения, затем в операции 132 выбирают возможную группу (группу -кандидата) пар нагнетательная скважина - продуктивная скважина, которую применяют к первому проходу вывода CRM для действующего промысла 6. В этом первом проходе процесса 132, эта выбранная возможная группа пар нагнетательная скважина - продуктивная скважина содержит самые сильные ассоциации из упорядоченного списка 125, и не содержит более слабые ассоциации. Специфический выбор процесса 132 может быть осуществлен интерактивным образом пользователем системы 20, возможно, дополнительно под управлением системы 20 при группировании пар нагнетательная скважина - продуктивная скважина в соответствии с "сильными", "средними", "слабыми" ассоциациями и "отсутствием" ассоциаций.
На фиг. 14а и 14b показан пример верхней части упорядоченного списка 125 для нагнетательных скважин I1-I5 и продуктивных скважин Р1-Р7 действующего промысла 6 на фиг. 1. В этом примере на фиг. 14а показано упорядочение ассоциаций на основании повышения скорости потока продуктивной скважины в ответ на увеличение нагнетания, а на фиг. 14b показано упорядочение ассоциаций на основании снижения скорости потока продуктивной скважины в ответ на снижение нагнетания. Предусмотрено, что специфический выбор ассоциаций для применения к CRM может быть сделан отдельно (например, выбранная пара нагнетательная скважина - продуктивная скважина может отражать только зависимость увеличения, но не зависимость снижения), или же обе зависимости могут быть использованы для выбора пары нагнетательная скважина - продуктивная скважина. Как это показано на фиг. 14а и 14b, специфические ассоциации нагнетательная скважина - продуктивная скважина группируют в соответствии с группами "сильных", "средних" и "слабых" ассоциаций. Каждая ассоциация содержит идентификацию нагнетательной скважины и продуктивной скважины, вместе с доверительным уровнем этой ассоциации, и индикацию поддержки изменения потока в продуктивной скважине, вызванного изменениями в нагнетательной скважине. В этом примере зависимость между нагнетательной скважиной I1 и продуктивной скважиной Р1 является особенно сильной зависимостью, с самым высоким доверительным уровнем и поддержкой в каждом из списков на фиг. 14а и 14b. Предполагают, что число пар нагнетательная скважина - продуктивная скважина в каждой из групп "сильных", "средних" и "слабых" ассоциаций не является фиксированным при переходе от одного месторождения к другому или от одного периода времени к другому. В самом деле, полагают, что эти группы могут быть идентифицированы с использованием относительно больших зазоров в величинах доверительности или поддержки, чтобы можно было легко разрушать различные группы. Могут быть использованы и другие подходы к присвоению интенсивности ассоциаций, примерами которых являются строгое визуальное спаривание подгрупп изолированных явлений, использование внешней информации относительно геологии, и т.п.
Возвратимся к рассмотрению фиг. 13, на которой показано, что в первом проходе процесса 132 можно выбрать "сильные" ассоциации, присутствующие в упорядоченном списке 125 пар нагнетательная скважина - продуктивная скважина. Эти пары нагнетательная скважина - продуктивная скважина затем используют в оптимизации CRM для действующего промысла в операции 134, осуществляемой при помощи системы 20 в соответствии с обычными технологиями и алгоритмами оптимизации CRM. CRM параметры для других пар нагнетательная скважина - продуктивная скважина отражают нулевую связность в операции 134. После завершения операции 134 оптимизации CRM, система 20 затем в операции 136 производит оценку одной или нескольких статистик неопределенности для оптимизированных CRM параметров, для значений параметров, полученных в этом самом последнем проходе операции 134 оптимизации. Полагают, что оцененные статистики неопределенности представляют собой обычные критерии неопределенности, например, среднеквадратическую погрешность значений параметров. На этом завершают первую часть процесса 46 (фиг. 3).
Возвратимся к рассмотрению фиг. 3, потому что в этой первой части процесса 46 результат операции 47 принятия решения, выполненной при помощи системы 20, обязательно будет результатом "да". Поэтому процесс 46 затем повторяют по меньшей мере для одной дополнительной ассоциации нагнетательная скважина - продуктивная скважина. В подробной схеме последовательности операций на фиг. 13, в этом следующем проходе, в операции 132 выбирают одну или несколько ассоциаций из упорядоченного списка 125, для применения в операции 134 оптимизации. Например, если вся "сильная" группа ассоциаций (фиг. 14а, 14b) была применена в первом проходе операции 134, то по меньшей мере одна ассоциация из "средней" группы (то есть пара нагнетательная скважина - продуктивная скважина верхнего ранга в этой группе) будет выбрана в этот следующий момент процесса 46. Эта дополнительная ассоциация может быть единственной ассоциацией, всей "средней" группой или некоторой подгруппой этой
группы. Процесс 134 оптимизации затем повторяют с дополнительной ассоциацией или дополнительными ассоциациями, и затем вновь производят оценку одной или нескольких статистик неопределенности для этого следующего прохода процесса 134 оптимизации, завершая эту часть процесса 46 с увеличенным числом ассоциаций.
В этой второй (и последующих) частях процесса 46, статистики неопределенности, вычисленные в операции 136, сравнивают со значениями других статистик неопределенности, вычисленных в самом последнем предыдущем проходе процесса 46. Система 20 принимает решение в операции 47, чтобы оценить, улучшилась ли подгонка модели на статистически значимую величину. Например, может быть применена хорошо известная проверка по критерию Стьюдента, чтобы определить, из среднеквадратиче-ской погрешности или других статистик неопределенности, вычисленных в двух самых последних оценках модели, что распределение параметров модели, оцененное в этой части процесса 136 (то есть с дополнительными ассоциациями), равно распределению параметров модели из предыдущей части, с выбранной статистической значимостью. Например, в операции 47 принятия решения можно оценить это статистическое подобие с использованием выбранного p-значения порогового уровня (то есть вероятности того, что выбранная статистика из самого последнего распределения параметров по меньшей мере имеет такое же экстремальное значение, что и статистика из предыдущего распределения, если распределения равны), причем статистикой, лежащей в основе критерия, является среднеквадратическая погрешность параметров модели. Само собой разумеется, что могут быть использованы и другие проверки статистической значимости, относительно различия двух наборов параметров модели. Специфический пороговый уровень может быть выбран пользователем заранее, или может быть выбран во время проведения всего процесса на основании предыдущих значений статистик неопределенности для специфического действующего промысла 6. Если статистика неопределенности оцененных CRM параметров отражает лучшую статистически значимую подгонку (например, имеет меньшую среднеквадратическую погрешность) в самом последнем проходе процесса 46 с дополнительными одной или несколькими ассоциациями нагнетательная скважина - продуктивная скважина (решение "да" в операции 47), то процесс 46 повторяют вновь, добавляя одну или несколько ассоциаций нагнетательная скважина - продуктивная скважина в соответствии с упорядоченным списком 125. С другой стороны, если в самом последнем проходе процесса 46 оптимизации не будет улучшена статистика неопределенности в CRM параметрах до выбранной статистической значимости (решение "нет" в операции 47), то тогда вывод CRM модели считают завершенным. При этом введение дополнительных ассоциаций нагнетательная скважина - продуктивная скважина не улучшает оптимизацию CRM параметров, с какой-нибудь статистической значимостью. Значения параметров модели из самого последнего прохода процесса 46 (или из предыдущего прохода процесса 46, если это желательно), затем используют при последующей оценке CRM.
Таким образом, в соответствии с вариантами осуществления настоящего изобретения, можно по большей части избежать трудностей при выводе модели зависимостей нагнетательной скважины и продуктивной скважины на действующем промысле из измерительных данных, касающихся скоростей потоков. В частности, можно в основном избежать трудностей при выводе CRM модели, вызванных сверх параметризацией, особенно при применении к действующим промыслам, содержащим даже разумное число нагнетательных скважин и продуктивных скважин. Только те связности нагнетательная скважина -продуктивная скважина, которые существенно влияют на CRM модель, в какой-нибудь значительной статистической степени, необходимо включать в оптимизацию параметров модели. Это эффективное конструирование модели основано на реальных измерительных данных и на автоматической идентификации явлений, и позволяет быстро производить повторную оценку моделей с использованием недавно полученных измерительных данных. Кроме того, этот вывод и оценка модели вторичной добычи легко могут быть масштабированы на более крупные действующие промыслы, с большим числом нагнетательных скважин и продуктивных скважин, без использования огромных вычислительных ресурсов, потому что иерархически применяют самые сильные ассоциации нагнетательная скважина - продуктивная скважина в соответствии со статистическими критериями этих ассоциаций.
Возвратимся к рассмотрению фиг. 3, на которой показано, что результирующая модель с ее оцененными параметрами модели затем может быть использована для анализа предстоящих действий вторичной добычи. Предлагаемое увеличение или изменение потока нагнетания флюида в одной или нескольких нагнетательных скважинах на анализируемом действующем промысле может быть приложено к модели, и влияние этого предлагаемого изменения на добычу может быть быстро оценено. Примеры обычных технологий оптимизации действий вторичной добычи при помощи оценки CRM модели и других аналогичных моделей коллекторов описаны в публикациях Liang et al., " Optimization of Oil Production Based on Capacitance Model of Production and Injection Rates", SPE 107713, presented at 2007 SPE Hydrocarbon Economics and Evaluation Symposium (2007); Sayarpour et al., " The Use of Capacitance-resistivity Models for Rapid Estimation of Waterflood Performance and Optimization", SPE 110081, presented at 2007 SPE Annual Technical Conference and Exhibition (2007); которые полностью включены в данное описание в качестве ссылки. Модель связности для коллектора, полученная при помощи вариантов настоящего изобретения, затем может быть использована для эффективной оценки действий вторичной добычи, при помощи метода проб и ошибок, или при помощи дополнительного процесса оптимизации (например,
минимизации функции стоимости), или при помощи некоторой другой методики, чтобы максимально повысить добычу нефти и газа за счет действий вторичной добычи, при минимальной стоимости.
Процессы, вовлеченные в вывод статистической модели коллектора, в соответствии с вариантами осуществления настоящего изобретения, также позволяют производить дополнительный анализ и экспериментальное проектирование, в дополнение к оценке потенциальных действий вторичной добычи. Например, статистика, лежащая в основе упорядоченного списка ассоциаций нагнетательная скважина -продуктивная скважина, полученная в соответствии с настоящим изобретением, может быть отдельно проанализирована для проектирования экспериментов оптимизации. В соответствии с этим подходом, те ассоциации нагнетательная скважина - продуктивная скважина, которые сильно связаны (например, имеют сильную поддержку), но которые имеют слабую доверительность в этой сильной ассоциации, могут быть специально проверены, за счет умышленного создания явлений нагнетания в нагнетательной скважине, при удержании других нагнетательных скважин в неизменном состоянии, и при внимательном контроле отклика в продуктивной скважине. Оценка взаимодействия нагнетательная скважина - продуктивная скважина из этих экспериментов может быть использована для дальнейшего уточнения реальной интенсивности этой ассоциации. В других вариантах использования настоящего изобретения, скважины, которые могут быть использованы для модификации нагнетания, например, за счет нагнетания воды с дисперсией BRIGHT WATER фирмы TIORCO, могут быть идентифицированы из анализа в соответствии с вариантами осуществления настоящего изобретения. Оптимизация действий вторичной добычи в соответствии с вариантами осуществления настоящего изобретения также может учитывать факторы стоимости, например, за счет присвоения экономического значения нагнетаемой воде, и оценки баррелей нефти, полученных за счет такого нагнетания при конкретных уровнях цен, чтобы достичь экономической оптимизации этих действий вторичной добычи. Эти и другие виды использования не выходят за рамки настоящего изобретения.
Оценка емкостно-резистивной модели (CRM) до обнаружения явления В соответствии с другим вариантом осуществления настоящего изобретения, оценку модели коллектора производят до обнаружения явлений нагнетательная скважина - продуктивная скважина. На фиг. 15 показана схема последовательности операций, иллюстрирующая пример этого варианта осуществления настоящего изобретения. Процессы, которые в этом варианте осуществления являются аналогичными процессам в варианте осуществления, описанном здесь выше со ссылкой на фиг. 3, имеют на фиг. 15 такие же позиционные обозначения.
Процесс в этом варианте осуществления изобретения начинают, как и раньше, с операции 40, в которой измерительные данные относительно скоростей потоков в скважинах на представляющем интерес действующем промысле 6 получают и обрабатывают при помощи системы 20. Как это уже было детально описано здесь выше относительно этой операции 40, эти измерительные данные получают из соответствующего источника данных, причем они могут содержать измерения скорости потока или вычисления скоростей потоков из каждой нагнетательной скважины I1-I5 и продуктивной скважины Р1-Р7 действующего промысла 6 в течение времени, другие измерения в скважинах, такие как измерения забойного давления (ВНР), не структурированные или не периодические данные, такие как данные проб флюида, испытаний скважин, химического анализа, и т.п.В процессе 40 также могут быть применены различные фильтрации, обработки и редактирование этих измерительных данных, как это описано здесь выше, например, чтобы удалять неверные значения и статистические выбросы, корректировать или фильтровать данные, чтобы получить регулярную периодическую форму, применять коррекции к "баррелям коллектора", если это желательно, и т.п.
Как уже было описано здесь выше со ссылкой на фиг. 3, система 20 затем идентифицирует в процессе 42 явления в нагнетательной скважине из обработанных измерительных данных. Методика, в соответствии с которой система 20 осуществляет процесс 42 идентификации явления, соответствует описанному здесь выше со ссылкой на фиг. 3, 4а и 4b, и содержит описанные здесь выше подходы корреляции и визуализации. Как и раньше, явления различных типов в нагнетательной скважине обнаруживают в операции 42. Эти явления содержат явления включения и выключения нагнетания, соответствующие введению в действие и отключению нагнетательных скважин. Явления нагнетания, которые происходят во время работы (то есть изменения скорости потока нагнетания в работающей нагнетательной скважине), также могут быть рассмотрены в соответствии с этим вариантом осуществления изобретения. Кроме того, как уже было указано здесь выше, изолированные явления нагнетания (например, явления, которые происходят в одной нагнетательной скважине и которые отличаются от изменений во множестве других нагнетательных скважин, например, такие как изменение скорости нагнетания в противоположном направлении) могут обеспечивать особое понимание связи скважин друг с другом. Таким образом, явления в нагнетательной скважине, идентифицированные в операции 42, соответствуют изменениям потока нагнетания в одной или нескольких нагнетательных скважинах, а также могут соответствовать другим случаям, таким как изменения поочередного нагнетания воды и газа в нагнетательных скважинах, и увеличение добычи газа или газового фактора (GOR) в продуктивных скважинах, как уже было описано здесь выше.
В соответствии с этим вариантом осуществления настоящего изобретения оценку модели коллекто
ра производят ранее обнаружения явления в паре нагнетательная скважина - продуктивная скважина, чтобы ограничить число пар нагнетательная скважина - продуктивная скважина, которые требуются для обнаружения явления и изучения ассоциации. После того, как набор явлений в нагнетательной скважине будет идентифицирован в операции 42, производят оценку соответствующей модели коллектора, чтобы начать идентификацию продуктивных скважин, которые потенциально имеют некоторую связность и, таким образом, имеют отклик на явления в нагнетательной скважине, идентифицированные в операции 42. В этом примере, производят оценку емкостно-резистивной модели (CRM) на основании идентифицированных в операции 150 явлений в нагнетательной скважине. Как хорошо известно, традиционные CRM модели производят оценку влияния измеренной скорости потока нагнетания в нагнетательной скважине на накопленную добычу q(t) в продуктивной скважине, за счет оценки трех параметров прироста (то есть связности нагнетательной скважины Ij с продуктивной скважиной), постоянной времени зависимости нагнетания между нагнетательной скважиной Ij и продуктивной скважиной, и постоянной производительности, отражающей режим в коллекторе, когда она связана с зависимостью нагнетательной скважины Ij и продуктивной скважины. В операции 150 в соответствии с этим вариантом осуществления изобретения, производят оценку полного набора приростов, связанных с одним или несколькими явлениями в нагнетательной скважине, идентифицированными в операции 42; то есть производят оценку прироста, связанного с каждой из продуктивных скважин Р1-Р7 на действующем промысле 6. Полагают, что степень сходимости оптимизации CRM, достигнутая в операции 150, может быть относительно низкой, по сравнению с ожидаемой при полной оценке модели коллектора.
В операции 152, производят анализ приростов CRM, оцененных в операции 150 на основании идентифицированных явлений в нагнетательной скважине. Более конкретно, те пары нагнетательная скважина - продуктивная скважина, которые имеют нулевой прирост в операции 150 оценки, могут быть исключены из дальнейшего рассмотрения в процессе на фиг. 15 в соответствии с этим вариантом осуществления изобретения. Итеративная оценка CRM в операции 150 может быть направлена на то, чтобы идентифицировать и подтвердить пары с нулевым приростом. Кроме того, система 20 (в автоматическом режиме, или интерактивно, с вводами от пользователя) может идентифицировать пару нагнетательная скважина - продуктивная скважина с нулевым приростом на основании таких критериев, как расстояние между нагнетательной скважиной и продуктивной скважиной на месторождении, наличие других геологических ограничений (то есть наличие внешней информации, указывающей на физическую невозможность связи между нагнетательной скважиной и продуктивной скважиной), и т.п.В результате операции 152, из CRM будет идентифицирован набор (группа) пар нагнетательная скважина - продуктивная скважина, имеющих ненулевые приросты и, таким образом, некоторый уровень связности внутри коллектора. Эти пары с ненулевыми приростами затем продвигают вперед в операции 44, в которой система 20 обнаруживает явления в продуктивной скважине, вызванные явлениями в нагнетательной скважине из этой ограниченной подгруппы.
Альтернативно, операцию 42 можно не проводить до проведения операции 150 оценки CRM и операции 152 анализа, так как идентификация явлений в нагнетательной скважине не является совершенно обязательной ранее оценки CRM. В этом альтернативном подходе, полный набор приростов для всех имеющихся пар нагнетательная скважина - продуктивная скважина, определенных в операции 150, анализируют в операции 152, и пары с нулевым приростом (явно определенные или определенные в соответствии с альтернативными критериями) удаляют из дальнейшего анализа, как уже было указано здесь выше.
Таким образом, в соответствии с этим вариантом осуществления настоящего изобретения, операцию 44 обнаружения явления в первую очередь используют для подтверждения или отклонения зависимостей нагнетательная скважина - продуктивная скважина, идентифицированных за счет оценки CRM в операциях 150, 152, на основании уровня статистической неопределенности для каждой из этих зависимостей. Кроме того, операция 44 обнаружения явления также дает четкую иллюстрацию тех приростов, которые являются статистически обоснованными, на основании исследования откликов продуктивной скважины на идентифицированные явления нагнетания. Эти анализы за счет операция 44 обнаружения явления могут быть основаны как на первичных явлениях (явления включения и выключения нагнетательной скважины), так и на вторичных явлениях (явления "функционирования" в нагнетательной скважине). За счет ограничения набора ассоциаций нагнетательная скважина - продуктивная скважина, который необходимо исследовать при идентификации явления, осуществляемой системой 20 в операции 44, обнаружение явления становится намного более эффективным, а также становится более эффективным потому, что исключают "ложные положительные" ассоциации (явления, которые были обнаружены, но которые имеют нулевой прирост в CRM модели). Более того, CRM оценка ранее обнаружения явления помогает при улучшении извлечения эффективно изолированных явлений из истории нагнетания, за счет этого ограничения набора ассоциаций. Например, если некоторое число нагнетательных скважин отклонено за счет оценки CRM как возможно влияющих на специфическую продуктивную скважину, то оставшаяся меньшая подгруппа нагнетательных скважин, влияющих на эту продуктивную скважину, может быть более эффективно обработана (например, за счет изучения направления изменения), чтобы дополнительно улучшить оценки основной задержки времени для этой пары скважин, что, в свою очередь,
улучшает идентификацию точных ассоциаций между скважинами на действующем промысле.
Кроме того, предусмотрено, что комбинация оценки CRM (операции 150, 152) с обнаружением явления (операция 44) позволяет получить абсолютный критерий испытания для маркирования явления добычи. Например, можно ожидать, что любая пара нагнетательная скважина - продуктивная скважина с ненулевым приростом в CRM, при высоком доверительном уровне, будет иметь, по меньшей мере, некоторые спаренные явления в операции 44 обнаружения явления. Таким образом, выбор параметров и значений, использованных в операции 44 обнаружения явления, чтобы определить явления добычи, может быть сделан за счет оценки того, какие параметры и значения улучшают балльные оценки ассоциации этих пар скважин с высоким доверительным уровнем.
Например, пара нагнетательная скважина - продуктивная скважина, указанная при помощи операции 150 как связанная, может быть проанализирована в операции 44, чтобы вывести ожидание возможного числа явлений отклика в продуктивной скважине, которое может управлять выбором порогов, маркирующих явление. При таком подходе большие явления включения и выключения в нагнетательной скважине хорошо коррелируют во времени на всем действующем промысле, потому что все скважины стремятся закрыться одновременно и затем вновь открыться одновременно, чтобы быстро вернуться к полной добыче. Таким образом, эти явления часто мало влияют на понимание связности. В одном варианте осуществления при задании порога обнаружения явления для данной продуктивной скважины можно использовать ограниченный набор пар, полученных в операциях 150, 152 оценки CRM, а именно:
первое, при помощи идентификации и удаления явлений включения и выключения во временной последовательности скорости потока в продуктивной скважине;
для нагнетательных скважин, указанных в операции 150 как связанные с продуктивной скважиной, устранение явлений включения и выключения и увеличения и снижения нагнетания в течение непосредственно предшествующих периодов времени (то есть внутри ожидаемой задержки времени для данной продуктивной скважины);
повтор этих двух операций для маскирующих явлений во временной последовательности в продуктивной скважине;
затем суммирование оставшихся элементов связанных временных последовательностей нагнетательных скважин (бинарных значений для явлений, или абсолютных значений);
оценка числа "пиков" в суммированной временной последовательности скорости потока нагнетания;
определение полезного порога, при котором суммированная временная последовательность скорости потока нагнетания вызывает причинное явление во временной последовательности для данной продуктивной скважины.
Этот порог затем может оказаться полезным в операции 44 обнаружения явления, особенно при распознавании наличия и важности явлений в нагнетательных скважинах или в продуктивных скважинах.
Затем используют результаты операции 44 обнаружения явления, как уже было описано здесь выше, чтобы итеративно оценивать CRM модель коллектора (операция 46 и операция 47 принятия решения), в соответствии с относительными статистическими интенсивностями ассоциаций. Таким образом, может быть облегчен анализ предстоящих действий, которые следует предпринять на действующем промысле (процесс 48), как это описано здесь выше.
Также предусмотрено, что могут быть применены другие вариации и альтернативные реализации вариантов осуществления настоящего изобретения, которые стали понятны специалистам в данной области после ознакомления с описанием настоящего изобретения, причем они не выходят за рамки настоящего изобретения.
Несмотря на то, что были описаны предпочтительные варианты осуществления настоящего изобретения, совершенно ясно, что в него специалистами в данной области могут быть внесены изменения и дополнения, которые не выходят однако за рамки приведенной далее формулы изобретения.
ФОРМУЛА ИЗОБРЕТЕНИЯ
1. Способ оценки нагнетания воды затопления в подземный углеводородный коллектор, в котором пробурены одна или несколько продуктивных скважин и одна или несколько нагнетательных скважин, при этом указанный реализованный при помощи компьютера способ включает в себя следующие операции:
осуществляют прием измерительных данных в течение времени, соответствующего скоростям потока в одной или нескольких продуктивных скважинах и в одной или нескольких нагнетательных скважинах;
осуществляют идентификацию из полученных измерительных данных множества ассоциаций между одной из продуктивных скважин и одной из нагнетательных скважин на основании времени, соответствующего явлениям в одной из нагнетательных скважин или событиям в одной из продуктивных скважин, идентифицированных в полученных измерительных данных, причем каждая из идентифицирован
ных ассоциаций имеет меру интенсивности ассоциации;
осуществляют упорядочивание идентифицированных ассоциаций в соответствии с рангом интенсивности ассоциации;
осуществляют применение одной или нескольких ассоциаций с самым высоким рангом к емкостно-резистивной модели коллектора;
осуществляют оценку при помощи процессора емкостно-резистивной модели коллектора относительно измерительных данных, чтобы вывести набор параметров модели и связанную статистику неопределенности;
осуществляют применение следующих одной или нескольких ассоциаций, выбранных в соответствии с упорядочиванием ассоциаций по рангу, к емкостно-резистивной модели коллектора;
осуществляют оценку при помощи процессора емкостно-резистивной модели коллектора с примененными следующими одной или несколькими ассоциациями, относительно измерительных данных, чтобы вывести набор параметров модели и связанную статистику неопределенности;
осуществляют повторение применения следующих одной или нескольких ассоциаций и оценки ем-костно-резистивной модели коллектора с примененными следующими одной или несколькими ассоциациями, пока статистика неопределенности не будет отражать подобие параметров модели из самой последней операции оценки и параметров модели из предыдущей операции оценки выбранной статистической значимости; и
осуществляют изменение потока нагнетания флюида в одной или нескольких нагнетательных скважинах на основании анализа емкостно-резистивной модели коллектора.
2. Способ по п.1, в котором после повторных операций применения и оценки и в ответ на статистику неопределенности, отражающую подобие выбранной статистической значимости, осуществляют оценку предложенного нагнетания в одной или нескольких нагнетательных скважинах с использованием емкостно-резистивной модели коллектора и оцененных параметров модели.
3. Способ по п.1, в котором статистика неопределенности соответствует среднеквадратической погрешности параметров модели.
4. Способ по п.1, в котором измерительные данные для продуктивных скважин соответствуют накопленной добыче в течение времени.
5. Способ по п.1, в котором измерительные данные содержат давления в забое в течение времени.
6. Способ по п.1, в котором операция упорядочивания предусматривает
группирование идентифицированных ассоциаций в множество подгрупп в соответствии с полярностью изменений измерительных данных между нагнетательной скважиной и продуктивной скважиной;
причем в первый момент операция применения прикладывает первую подгруппу ассоциаций, соответствующих ассоциациям самого высокого ранга, к емкостно-резистивной модели коллектора;
при этом во второй момент операция применения прикладывает вторую подгруппу ассоциаций, соответствующих ассоциациям следующего самого высокого ранга, к емкостно-резистивной модели коллектора.
7. Способ по п.6, в котором операция упорядочивания дополнительно предусматривает внутри одной или нескольких из множества подгрупп самого высокого ранга упорядочение идентифицированных ассоциаций в соответствии со статистической мерой интенсивности ассоциации.
8. Способ по п.1, в котором операция упорядочивания предусматривает упорядочение идентифицированных ассоциаций в соответствии со статистической мерой интенсивности ассоциации.
9. Способ по п.1, который дополнительно предусматривает
из измерительных данных, соответствующих скоростям потока в одной или нескольких нагнетательных скважинах, осуществляют идентификацию явлений в нагнетательной скважине, при которых происходит изменение скорости потока;
из измерительных данных, соответствующих скоростям потока в одной или нескольких продуктивных скважинах, осуществляют обнаружение одного или нескольких явлений в продуктивной скважине, при которых происходит изменение скорости потока;
осуществляют идентификацию обнаруженных явлений в продуктивной скважине, которые происходят в течение выбранного диапазона задержки, из идентифицированных явлений в нагнетательной скважине; и
из идентифицированных обнаруженных явлений в продуктивной скважине выводят ассоциации между одной из нагнетательных скважин и одной из продуктивных скважин.
10. Способ по п.9, в котором операция идентификации обнаруженных явлений в продуктивной скважине предусматривает для каждой одной или нескольких продуктивных скважин вычисление градиента в измерительных данных в каждый из множества моментов времени и обнаружение моментов времени, при которых вычисленный градиент изменяется от одного момента времени до другого больше чем на первое пороговое значение.
11. Способ по п.10, в котором в операции вычисления градиента в момент времени вычисляют задний градиент измерительных данных и соответствующую меру соответствия по выбранному числу моментов времени, содержащих моменты времени ранее данного момента времени;
10.
и в котором при осуществлении операции обнаружения для каждого из множества моментов времени сравнивают меры соответствия в данный момент времени с мерой соответствия в предыдущий момент времени;
в ответ на снижение меры соответствия в данный момент времени от меры соответствия в предыдущий момент времени на выбранную величину вычисляют передний градиент в измерительных данных в момент времени на заданное число моментов времени позднее этого момента времени и
осуществляют идентификацию явления в продуктивной скважине в данный момент времени в ответ на передний градиент, отличающийся от заднего градиента больше, чем на первое пороговое значение.
12. Способ по п.11, в котором в операции идентификации явления в продуктивной скважине дополнительно вычисляют величину разницы между передним градиентом и задним градиентом в данный момент времени.
13. Способ по п.12, в котором в операции идентификации обнаруженных явлений в продуктивной скважине дополнительно
после обнаружения моментов времени, в которые вычисленный градиент изменяется от одного момента времени, вычисляют скользящее среднее значение величины внутри выбранного временного окна, которое перемещается вдоль выбранного периода времени измерительных данных;
затем осуществляют идентификацию явления в продуктивной скважине в каждой группе смежных моментов времени, при которых скользящее среднее значение величины превышает второе пороговое значение; и
присваивают значение блоку знакового индикатора в каждый момент времени, соответствующий идентифицированному явлению в продуктивной скважине, причем знак значения блока знакового индикатора соответствует полярности изменения в градиенте идентифицированного явления в продуктивной скважине.
14. Способ по п.9, который дополнительно предусматривает
из идентифицированных обнаруженных явлений в продуктивной скважине осуществляют вывод ассоциаций между одной из нагнетательных скважин и одной из продуктивных скважин и
присваивают индикатор одной или нескольким выведенным ассоциациям, указывающий интенсивность ассоциации между связанными нагнетательной скважиной и продуктивной скважиной.
15. Способ по п.9, в котором в операции идентификации явлений в нагнетательной скважине
осуществляют отображение временного ряда измерительных данных для выбранной нагнетатель-
ной скважины на дисплее вычислительной системы;
осуществляют приведение в действие вычислительной системы, чтобы идентифицировать одно или несколько потенциальных явлений в нагнетательной скважине во временном ряду;
осуществляют прием ввода пользователя, выбирающего одно из потенциальных явлений в нагнетательной скважине;
для выбранного потенциального явления в нагнетательной скважине осуществляют отображение участка временного ряда измерительных данных для выбранной нагнетательной скважины в комбинации с участком временного ряда измерительных данных для выбранной продуктивной скважины на дисплее, нормализованных по времени и амплитуде, чтобы совместить по времени один участок с другим; и
после отображения участка временного ряда осуществляют прием ввода пользователя, подтверждающего выбранное потенциальное явление в нагнетательной скважине.
16. Способ по п.9, в котором в операции идентификации явлений в нагнетательной скважине осуществляют
отображение временного ряда измерительных данных для выбранной нагнетательной скважины на дисплее вычислительной системы;
прием ввода пользователя, указывающего потенциальное явление в нагнетательной скважине в отображенном временном ряду;
приведение в действие вычислительной системы, чтобы идентифицировать одно или несколько потенциальных явлений в нагнетательной скважине, аналогичных отображенному потенциальному явлению в нагнетательной скважине, и чтобы идентифицировать для пользователя, одно или несколько потенциальных явлений, которые функционально изолированы от эффектов внутри скважины;
прием ввода пользователя, выбирающего одно из потенциальных явлений в нагнетательной скважине;
для выбранного потенциального явления в нагнетательной скважине отображение участка временного ряда измерительных данных для выбранной нагнетательной скважины в комбинации с участком временного ряда измерительных данных для выбранной продуктивной скважины на дисплее, нормализованных по времени и амплитуде, чтобы совместить по времени один участок с другим; и
после отображения участка временного ряда прием ввода пользователя, подтверждающего выбранное потенциальное явление в нагнетательной скважине.
17. Способ по п.9, который дополнительно предусматривает
после осуществления операции идентификации явлений в нагнетательной скважине и ранее операции обнаружения одного или нескольких явлений в продуктивной скважине осуществляют оценку емко
стно-резистивной модели коллектора относительно измерительных данных, чтобы вывести величины прироста для каждой пары нагнетательная скважина - продуктивная скважина; и
определяют подгруппы одной или нескольких пар нагнетательная скважина - продуктивная скважина, имеющих ненулевые величины прироста;
причем операции идентификации обнаруженных явлений в продуктивной скважине и вывода ассоциаций производят по заданной подгруппе одной или нескольких пар нагнетательная скважина - продуктивная скважина.
18. Способ по п.1, в котором дополнительно осуществляют коррекцию принятых измерительных данных на основании вариаций значений измерения независимого потока в скважине.
19. Способ обнаружения явлений изменения скорости потока для скважины в углеводородном коллекторе, при этом указанный реализованный при помощи компьютера способ включает в себя следующие операции:
осуществляют прием измерительных данных в течение времени, соответствующего скоростям потока в скважине;
для каждого из множества моментов времени, для которых имеются измерительные данные,
осуществляют вычисление при помощи процессора заднего градиента измерительных данных и соответствующей меры соответствия по выбранному числу моментов времени, содержащему моменты времени ранее данного момента времени;
осуществляют сравнение меры соответствия в данный момент времени с мерой соответствия в предыдущий момент времени;
в ответ на снижение меры соответствия в данный момент времени от меры соответствия в предыдущий момент времени на выбранную величину осуществляют вычисление переднего градиента в измерительных данных в момент времени на заданное число моментов времени позднее этого момента времени;
осуществляют идентификацию явления изменения скорости потока в данный момент времени в ответ на передний градиент, отличающийся от заднего градиента больше чем на первое пороговое значение; и
осуществляют обновление емкостно-резистивной модели коллектора на основании явления изменения скорости потока;
производят изменение потока нагнетания флюида в одной или нескольких нагнетательных скважинах на основании анализа емкостно-резистивной модели коллектора.
20. Способ по п.19, в котором в операции идентификации явления изменения скорости потока дополнительно вычисляют величину разницы между передним градиентом и задним градиентом в данный момент времени.
21. Способ по п.20, в котором дополнительно
после операции обнаружения моментов времени, в которые вычисленный градиент изменяется от одного момента времени, вычисляют скользящее среднее значение величины внутри выбранного временного окна, которое перемещается вдоль выбранного периода времени измерительных данных;
затем осуществляют идентификацию явления, связанного с изменением скорости потока, в каждой группе смежных моментов времени, при которых скользящее среднее значение величины превышает второе пороговое значение; и
присваивают значение блоку знакового индикатора в каждый момент времени, соответствующий идентифицированному явлению, связанному с изменением скорости потока, причем знак значения блока знакового индикатора соответствует полярности изменения в градиенте идентифицированного явления, связанного с изменением скорости потока.
22. Автоматизированная система для оценки нагнетания воды затопления в подземный углеводородный коллектор, в котором пробурены одна или несколько продуктивных скважин и одна или несколько нагнетательных скважин, которая содержит
один или несколько блоков обработки для осуществления программных команд;
запоминающее устройство для хранения измерительных данных в течение времени, соответствующего скоростям потока в одной или нескольких продуктивных скважинах и в одной или нескольких нагнетательных скважинах;
память для хранения программ, связанную с одним или несколькими блоками обработки, для хранения машинных программ, которые при выполнении при помощи одного или нескольких блоков обработки позволяют вычислительной системе осуществлять последовательность операций, которая предусматривает
прием измерительных данных из запоминающего устройства;
идентификацию из принятых измерительных данных множества ассоциаций между одной из продуктивных скважин и одной из нагнетательных скважин на основании времени, соответствующего явлениям в одной из нагнетательных скважин или событиям в одной из продуктивных скважин, идентифицированных в полученных измерительных данных, причем каждая из идентифицированных ассоциаций имеет меру интенсивности ассоциации;
упорядочивание идентифицированных ассоциаций в соответствии с рангом интенсивности ассоциации;
применение одной или нескольких ассоциаций с самым высоким рангом к емкостно-резистивной модели коллектора;
оценку емкостно-резистивной модели коллектора относительно измерительных данных, чтобы вывести набор параметров модели и связанную статистику неопределенности;
применение следующих одной или нескольких ассоциаций, выбранных в соответствии с упорядочиванием ассоциаций по рангу, к емкостно-резистивной модели коллектора;
оценку емкостно-резистивной модели коллектора с примененными следующими одной или несколькими ассоциациями относительно измерительных данных, чтобы вывести набор параметров модели и связанную статистику неопределенности; и
повтор операций применения следующих одной или нескольких ассоциаций и оценка емкостно-резистивной модели коллектора с примененными следующими одной или несколькими взаимосвязями, пока статистика неопределенности не будет отражать подобие параметров модели из самой последней операции оценки и параметров модели из предыдущей операции оценки выбранной статистической значимости; и
управление изменением потока нагнетания флюида в одной или нескольких нагнетательных скважинах на основании анализа емкостно-резистивной модели коллектора.
23. Система по п.22, в которой последовательность операций дополнительно предусматривает после повторных операций применения и оценки и в ответ на статистику неопределенности, отражающую подобие выбранной статистической значимости, оценку предложенного нагнетания в одной или нескольких нагнетательных скважинах с использованием емкостно-резистивной модели коллектора и оцененных параметров модели.
24. Система по п.22, в которой операция упорядочивания предусматривает
группирование идентифицированных ассоциаций в множество подгрупп в соответствии с полярностью изменений в измерительных данных между нагнетательной скважиной и продуктивной скважиной;
причем в первый момент операция применения прикладывает первую подгруппу ассоциаций, соответствующих ассоциациям самого высокого ранга, к емкостно-резистивной модели коллектора;
при этом во второй момент операция применения прикладывает вторую подгруппу ассоциаций, соответствующих ассоциациям следующего самого высокого ранга, к емкостно-резистивной модели коллектора.
25. Система по п.22, в которой последовательность операций дополнительно предусматривает
из измерительных данных, соответствующих скоростям потока в одной или нескольких нагнетательных скважинах, идентификацию явлений в нагнетательной скважине, при которых происходит изменение скорости потока;
из измерительных данных, соответствующих скоростям потока в одной или нескольких продуктивных скважинах, обнаружение явлений в продуктивной скважине, при которых происходит изменение скорости потока;
идентификацию обнаруженных явлений в продуктивной скважине, которые происходят в течение выбранного диапазона задержки, из идентифицированных явлений в нагнетательной скважине и
из идентифицированных обнаруженных явлений в продуктивной скважине вывод ассоциаций между одной из нагнетательных скважин и одной из продуктивных скважин.
26. Система по п.25, в которой операция идентификации обнаруженных явлений в продуктивной скважине предусматривает для каждой одной или нескольких продуктивных скважин
вычисление градиента в измерительных данных в каждый из множества моментов времени и обнаружение моментов времени, в которые вычисленный градиент изменяется от одного момента времени до другого больше чем на первое пороговое значение.
27. Система по п.26, в которой в операции вычисления градиента в момент времени вычисляют задний градиент измерительных данных и соответствующую меру соответствия по выбранному числу моментов времени, содержащих моменты времени ранее данного момента времени;
и в которой операция обнаружения предусматривает для каждого из множества моментов времени сравнение меры соответствия в данный момент времени с мерой соответствия в предыдущий момент времени;
в ответ на снижение меры соответствия в данный момент времени от меры соответствия в предыдущий момент времени на выбранную величину, вычисление переднего градиента в измерительных данных в момент времени на заданное число моментов времени позднее этого момента времени и
идентификацию явления в продуктивной скважине в данный момент времени в ответ на передний градиент, отличающийся от заднего градиента больше чем на первое пороговое значение.
28. Система по п.27, в которой операция обнаружения явлений в продуктивной скважине дополнительно предусматривает
вычисление величины разницы между передним градиентом и задним градиентом в данный момент времени;
после операции обнаружения моментов времени, в которые вычисленный градиент изменяется от одного момента времени, вычисление скользящего среднего величины внутри выбранного временного окна, которое перемещается вдоль выбранного периода времени измерительных данных;
затем идентификацию явления в продуктивной скважине в каждой группе смежных моментов времени, при которых скользящее среднее величины превышает второе пороговое значение; и
присвоение значения блоку знакового индикатора в каждый момент времени, соответствующий идентифицированному явлению в продуктивной скважине, причем знак значения блока знакового индикатора соответствует полярности изменения в градиенте идентифицированного явления в продуктивной скважине.
29. Система по п.25, в которой операция идентификации явлений в нагнетательной скважине пре-
дусматривает
отображение временного ряда измерительных данных для выбранной нагнетательной скважины на дисплее вычислительной системы;
приведение в действие вычислительной системы, чтобы идентифицировать одно или несколько потенциальных явлений в нагнетательной скважине во временном ряду;
прием ввода пользователя, выбирающего одно из потенциальных явлений в нагнетательной скважине;
для выбранного потенциального явления в нагнетательной скважине отображение участка временного ряда измерительных данных для выбранной нагнетательной скважины в комбинации с участком временного ряда измерительных данных для выбранной продуктивной скважины на дисплее, нормализованных по времени и амплитуде, чтобы совместить по времени один участок с другим; и
после отображения участка временного ряда прием ввода пользователя, подтверждающего выбранное потенциальное явление в нагнетательной скважине.
30. Система по п.25, в которой последовательность операций дополнительно предусматривает
после операции идентификации явлений в нагнетательной скважине и ранее операции обнаружения
одного или нескольких явлений в продуктивной скважине оценку емкостно-резистивной модели коллектора относительно измерительных данных, чтобы вывести величины прироста для каждой пары нагнетательная скважина - продуктивная скважина; и
определение подгруппы одной или нескольких пар нагнетательная скважина - продуктивная скважина, имеющих ненулевые величины прироста;
причем операции идентификации обнаруженных явлений в продуктивной скважине и вывода ассоциаций производят по заданной подгруппе одной или нескольких пар нагнетательная скважина - продуктивная скважина.
31. Энергонезависимый машиночитаемый носитель, на котором хранится машинная программа, ко-
торая после выполнения на вычислительной системе побуждает вычислительную систему осуществлять
последовательность операций для оценки нагнетания воды затопления на подземном углеводородном
коллекторе, в котором были пробурены одна или несколько продуктивных скважин и одна или несколь-
ко нагнетательных скважин, причем последовательность операций предусматривает
организацию доступа к запомненным измерительным данным, соответствующим скоростям потока в одной или нескольких продуктивных скважинах и в одной или нескольких нагнетательных скважинах в течение времени;
из измерительных данных идентификацию множества ассоциаций между одной из продуктивных скважин и одной из нагнетательных скважин на основании времени, соответствующего явлениям в одной из нагнетательных скважин или событиям в одной из продуктивных скважин, идентифицированных в полученных измерительных данных, причем каждая из идентифицированных ассоциаций имеет меру интенсивности ассоциации;
упорядочивание идентифицированных ассоциаций в соответствии с рангом интенсивности ассоциации;
применение одной или нескольких ассоциаций с самым высоким рангом к емкостно-резистивной модели коллектора;
оценку емкостно-резистивной модели коллектора относительно измерительных данных, чтобы вывести набор параметров модели и связанную статистику неопределенности;
применение следующих одной или нескольких ассоциаций, выбранных в соответствии с упорядочиванием ассоциаций по рангу, к емкостно-резистивной модели коллектора;
оценку емкостно-резистивной модели коллектора с примененными следующими одной или несколькими ассоциациями относительно измерительных данных, чтобы вывести набор параметров модели и связанную статистику неопределенности;
повтор операций применения следующих одной или нескольких ассоциаций и оценку емкостно-резистивной модели коллектора с примененными следующими одной или несколькими ассоциациями, пока статистика неопределенности не будет отражать подобие параметров модели из самой последней операции оценки и параметров модели из предыдущей операции оценки, выбранной статистической значимости; и
управление изменением потока нагнетания флюида в одной или нескольких нагнетательных скважинах на основании анализа емкостно-резистивной модели коллектора.
32. Машиночитаемый носитель по п.31, в котором последовательность операций дополнительно
предусматривает после повторных операций применения и оценки и в ответ на статистику неопределен-
ности, отражающую подобие выбранной статистической значимости оценку предложенного нагнетания
в одной или нескольких нагнетательных скважинах с использованием емкостно-резистивной модели
коллектора и оцененных параметров модели.
33. Машиночитаемый носитель по п.31, в котором операция упорядочивания предусматривает
группирование идентифицированных ассоциаций в множество подгрупп в соответствии с полярно-
стью изменений в измерительных данных между нагнетательной скважиной и продуктивной скважиной;
причем в первый момент операция применения прикладывает первую подгруппу ассоциаций, соответствующих ассоциациям самого высокого ранга, к емкостно-резистивной модели коллектора;
при этом во второй момент операция применения прикладывает вторую подгруппу ассоциаций, соответствующих ассоциациям следующего самого высокого ранга, к емкостно-резистивной модели коллектора.
34. Машиночитаемый носитель по п.31, в котором последовательность операций дополнительно предусматривает
из измерительных данных, соответствующих скоростям потока в одной или нескольких нагнетательных скважинах, идентификацию явлений в нагнетательной скважине, при которых происходит изменение скорости потока;
из измерительных данных, соответствующих скоростям потока в одной или нескольких продуктивных скважинах, обнаружение явлений в продуктивной скважине, при которых происходит изменение скорости потока;
идентификацию обнаруженных явлений в продуктивной скважине, которые происходят в течение выбранного диапазона задержки, из идентифицированных явлений в нагнетательной скважине и
из идентифицированных обнаруженных явлений в продуктивной скважине вывод ассоциаций между одной из нагнетательных скважин и одной из продуктивных скважин.
35. Машиночитаемый носитель по п.34, в котором операция идентификации обнаруженных явлений в продуктивной скважине предусматривает для каждой одной или нескольких продуктивных скважин
вычисление градиента в измерительных данных в каждый из множества моментов времени и обнаружение моментов времени, в которые вычисленный градиент изменяется от одного момента времени до другого больше чем на первое пороговое значение.
36. Машиночитаемый носитель по п.35, в котором в операции вычисления градиента в момент времени вычисляют задний градиент измерительных данных и соответствующую меру соответствия по выбранному числу моментов времени, содержащих моменты времени ранее данного момента времени;
и в котором операция обнаружения предусматривает для каждого из множества моментов времени сравнение меры соответствия в данный момент времени с мерой соответствия в предыдущий момент времени;
в ответ на снижение меры соответствия в данный момент времени от меры соответствия в предыдущий момент времени на выбранную величину вычисление переднего градиента в измерительных данных в момент времени на заданное число моментов времени позднее этого момента времени и
идентификацию явления в продуктивной скважине в данный момент времени в ответ на передний градиент, отличающийся от заднего градиента больше чем на первое пороговое значение.
37. Машиночитаемый носитель по п.36, в котором операция обнаружения явлений в продуктивной скважине дополнительно предусматривает
вычисление величины разницы между передним градиентом и задним градиентом в данный момент времени;
после операции обнаружения моментов времени, в которые вычисленный градиент изменяется от одного момента времени, вычисление скользящего среднего значения величины внутри выбранного временного окна, которое перемещается вдоль выбранного периода времени измерительных данных;
затем идентификацию явления в продуктивной скважине в каждой группе смежных моментов времени, при которых скользящее среднее значение величины превышает второе пороговое значение; и
присвоение значения блоку знакового индикатора в каждый момент времени, соответствующий идентифицированному явлению в продуктивной скважине, причем знак значения блока знакового индикатора соответствует полярности изменения в градиенте идентифицированного явления в продуктивной скважине.
38. Машиночитаемый носитель по п.34, в котором операция идентификации явлений в нагнетательной скважине предусматривает
отображение временного ряда измерительных данных для выбранной нагнетательной скважины на дисплее вычислительной системы;
приведение в действие вычислительной системы, чтобы идентифицировать одно или несколько по
тенциальных явлений в нагнетательной скважине во временном ряду;
прием ввода пользователя, выбирающего одно из потенциальных явлений в нагнетательной сква-
жине;
для выбранного потенциального явления в нагнетательной скважине отображение участка временного ряда измерительных данных для выбранной нагнетательной скважины в комбинации с участком временного ряда измерительных данных для выбранной продуктивной скважины на дисплее, нормализованных по времени и амплитуде, чтобы совместить по времени один участок с другим; и
после отображения участка временного ряда прием ввода пользователя, подтверждающего выбранное потенциальное явление в нагнетательной скважине.
39. Машиночитаемый носитель по п.34, в котором последовательность операций дополнительно предусматривает
после операции идентификации явлений в нагнетательной скважине и ранее операции обнаружения явлений в одной или нескольких продуктивных скважинах оценку емкостно-резистивной модели коллектора относительно измерительных данных, чтобы вывести величины прироста для каждой пары нагнетательная скважина - продуктивная скважина; и
определение подгруппы одной или нескольких пар нагнетательная скважина - продуктивная скважина, имеющих значения ненулевого прироста;
причем операции идентификации обнаруженных явлений в продуктивной скважине и вывода ассоциаций производят по заданной подгруппе одной или нескольких пар нагнетательная скважина - продук-
Фиг. 1b
тивная скважина.
Фиг. 4а
500 1000 1500 2000
Скорость потока базового флюида в II
Фиг. 5а
Время (месяц)
Фиг. 5с
D01-lnj_base (75.5-3133.17)
P01-Gfiuid_ba3e (1303.2-3759,8)
P02-Gfluid base ?324.0-462.5)
~T i 1 1 1 1 1 ! r~
-50 -25 0 25 50 75 100 125 150
Нормализованное время (дни относительно момента времени)
P03-Gf)uiOase (426.5-502.0)
Выборка временного ряда скоростей потоков или замещающих их параметров в продуктивной скважине
Идентифицировать моменты времени, когда происходит явление, при помощи градиентного анализа
Выборка возможных явлений в нагнетательной скважине из 42
J Произвести быстрые ~~1
j JjTVKT^auHii вов^менн_ [
Выбрать диапазон причинных
Идентифицировать явления в продуктивной скважине,
которые находятся в границах причинной задержки явлении в нагнетательной скважине
Определить силу ассоциаций | Визуализация явлений в для каждой пары нагнетательная! нагнетательной скважине и в скважина - продуктивная I продуктивной скважине скважина [ |
Ранжирование пар нагнетательная скважина ¦ продуктивная скважина
Фиг. 6
Фиг. 9с
Фиг. 14а
Евразийская патентная организация, ЕАПВ Россия, 109012, Москва, Малый Черкасский пер., 2
026086
- 1 -
026086
- 1 -
026086
- 1 -
026086
- 1 -
026086
- 1 -
026086
- 4 -
026086
- 34 -
026086
- 35 -
026086
- 36 -
026086
- 37 -
026086
- 37 -
026086
- 37 -
026086
- 38 -
026086
- 40 -
026086
- 41 -
026086
- 44 -