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艾默生Big Loop:实现油藏数据大串联

艾默生Big Loop:实现油藏数据大串联

Big Loop紧密结合静态和动态领域数据,确保能够收集到油藏所有的不确定性数据,利于更好地理解油藏模型、更好地预测储层,以及对未来开发做出更明智的决策。

来自 | E&P
编译 | 白小明

油气行业的大多数方面与其他行业没有太大差别,相比而言,油气行业的核心工作是冒更大的风险,投入更多资金来发现隐藏的财富(地下油气)。但石油公司也不是野蛮的海盗,这些寻宝猎人在挖掘财富的过程中也是在不断努力降低风险。近期推出的一款新的软件工具,可以为他们发现油气助一臂之力。

Big Loop解决方案

Emerson自动化解决方案公司(Emerson Automation Solutions)的Roxar RMS油藏建模工具与Roxar Tempest ENABLE不确定性管理软件配合使用,通过实现多学科协作,可以帮助作业公司降低风险,Emerson将此应用称作“Big Loop解决方案”。

油藏建模面临的最大问题是它涉及多学科知识。2012年,Emerson与Statoil合作,制定了一个名为“全面不确定性管理(Total Uncertainty Management)”的工作计划,旨在关注油气勘探公司如何在整个油藏描述工作流程中优化改善历史拟合、不确定性管理和量化等工作。今年早些时候,Statoil推出了“深度技术性输入(deep technical input)”,进一步发展Big Loop解决方案。

Emerson Roxar软件解决方案技术产品经理Arne Skorstad表示,对于此次合作,双方从中受益巨大。基于双方对自动化工作流程透明度、可审核性和再生性的重要性达成的共识,Emerson将可以通过用户对工作流程的实际应用和分析地震数据(通过构造建模、自动划分网格和实际产量的属性建模)来获得真实的案例,从而分析如何最大限度地优化软件。

软件的优化可以从不同方面入手,例如简化操作和提高速度(包括程序执行和手动配置)。在优化过程中,鼠标的点击次数应该尽量减少。在设置自动化任务的过程中,手动配置非常重要,但不能根据主观想法任意配置,针对每一个加入建模工作流程中的新数据节点,必须对非重复性任务进行变更。

他补充道,Big Loop帮助作业公司克服了有序的本质,同时解除了在更新典型标准工作流程时的限制。它让作业公司在建模时可以涵盖所有涉及的不确定性,然后将其引入到真实的全不确定性预测中,同时还考虑了所有的依赖性。一个典型的例子便是构造不确定性。地震数据无法唯一地定义一个油藏的构造模型,而忽略此不确定性就意味着弱化了对决策的支持,风险更大。使用Big Loop后,作业公司便拥有了一个包含许多真实不确定性预测的系统。

艾默生Big Loop:实现油藏数据大串联

此整体图展示了一些带有不确定性的预测情形,以及做出不钻新井决策后的产量预测情形(红色)。紫色、绿色、蓝色是钻加密井的情形,哪一种为最佳情形取决于每口加密井的成本。

新工作流程

根据公司的资料介绍,Big Loop紧密结合静态和动态领域数据,确保能够收集到油藏所有的不确定性数据,来作为油藏模拟器的输入参数。这利于更好地理解油藏模型、更好地预测储层,以及对未来开发做出更明智的决策。

Big Loop支持完全可重复的工作流程,可以在获得新数据后进行更新,克服了在更新前无法进行地震解释和深度转换的限制,构造和速度模型就是以这种方式更新的。

除了易于更新,Big Loop还提供协作优势。在为《First Break》写的一篇文章中,Skorstad和Ingrid Aarnes、Knut Midveit共同描述了公司内部的倾向,允许特定领域目标与建模项目的目标竞争。文中还写道,“此外,人们在考虑不确定性时,往往局限于单个领域,而不是从整体上去理解,哪些参数和输入对实现项目的最终目标至关重要。”

Big Loop解决方案可以实现工作流程的自动化,从而快速生成模型集合。每个模型基于特定的不确定性,代表一种概率下的油藏构造。地质模型工作流程和油藏模拟之间的联系可以通过Tempest ENABLE进行控制。因此,所有组件都可以在同一时间框架内,作为同一工作流程的一部分发挥作用。

与行业合作

艾默生Big Loop:实现油藏数据大串联

该图展示了一个油藏顶部构造表面深度的历史拟合修正因子的柱状图。在历史拟合之前,不确定性间隔是相同的(蓝线),而在历史拟合之后,出现了明显的向一个浅层构造的移位。Big Loop的全面研究,为深度转换模型提供了有价值的信息。地质学家可以用此来获得对油藏的新解读。

与Statoil的此次成功合作,使Emerson进一步优化了其历史拟合工作的“代理”模式,研究和现场试验由Statoil完成。Statoil还为Ensemble Smoother历史拟合器贡献了一些专有算法。此外,公司正尝试在历史拟合和不确定性管理中使用集群和云计算,这对于大批量和集成工作流程非常重要。

总体而说,Big Loop的主要工作是进行未来产量预测,量化不确定性并尽量减少财务风险。当建模工作链的不同环节使用相同的数据时,应保持这些数据使用和理解的连续性,而自动化系统可以支持这一点。

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