Shahab D. Mohaghegh, Ph.D. – WVU & ISISPE Distinguished Lecture Series, SPE СЕРИЯ ВЫДАЮЩИЕСЯ ЛЕКТОРЫ Организована и финансируется ФОНДОМ SPE Общество выражает признательность всем компаниям, которые поддерживают проведение данной программы, направляя своих экспертов, принять участие в качестве Лекторов. И особая благодарность Американскому Институту инженеров Горной, Металлургической и Нефтяной промышленности (AIME) за вклад в развитие программы.

2 Интеллектуальное Заканчивание, Интеллектуальные скважины и, наконец, Интеллектуальные Месторождения; Проблемы и Возможные решения Шахаб Д. Мохахег, к.н. Университет Западной Виржинии и Интеллиджент Солюшнс, Инк. SPE Выдающиеся Лекторы

Shahab D. Mohaghegh, Ph.D. – WVU & ISISPE Distinguished Lecture Series, Технология Интеллектуальное Нефтяное Месторождение Интеллектуальное Заканчивание: Контроль забоя скважины с целью регулировки распределения потока жидкости по стволу скважины во избежании нежелательного фронтального движения флюида. Интеллектуальная скважина: Использование не извлекаемых измерительных и автоматических приборов, регулирующих дебит скважины с целью постоянного мониторинга сигналов и автоматическое взаимодействие за счет применения скважинных коммуникаций (extensive downhole communication). Интеллектуальное Месторождение: Цифровое Нефтяное Месторождение, Месторождение Будущего, Интеллектуальное Месторождение, i Месторождение, ….

Shahab D. Mohaghegh, Ph.D. – WVU & ISISPE Distinguished Lecture Series, Характеристики Интеллектуального Месторождения Наличие высокочастотных данных. Возможность вмешательства, контроля и управления на расстоянии. Режим реального времени, Высоко частотный информационный поток Гидродинамические Модели Всего Месторождения для Моделирования разработки Коллектора и Построения Модели. Один из основных инструментов комплексной Разработки Пласта Временная шкала: Секунды, Минуты, Часы Временная шкала: Дни, Месяцы, ….

Shahab D. Mohaghegh, Ph.D. – WVU & ISISPE Distinguished Lecture Series, «Узкое место» Режим реального времени, Высоко Частотный Информационный Поток Гидродинамические Модели Всего Месторождения для Моделирования разработки Коллектора и Построения Модели. Один из основных инструментов комплексной Разработки Пласта Временная Шкала: Секунды, Минуты, Часы Временная Шкала: Дни, Месяцы, …. Как устранить «узкое место»? Провести анализ в той же временной шкале, что и Высоко Частотные Информационные Потоки; в секундах или, что еще лучше, в РЕЖИМЕ РЕАЛЬНОГО ВРЕМЕНИ

Shahab D. Mohaghegh, Ph.D. – WVU & ISISPE Distinguished Lecture Series, Интеллектуальные месторождения– Автоматизация и Интеллект Тождественны ли Автоматизация и Интеллект? Автоматизация интеллектуального месторождения достигается посредством : Установки внутри скважины не извлекаемых измерительных приборов. Доступ к большим объемам данных в режиме реального времени. Возможность контролировать скважинные работы и операции по заканчиванию на расстоянии (из офиса).

Shahab D. Mohaghegh, Ph.D. – WVU & ISISPE Distinguished Lecture Series, Интеллектуальные Месторождения – Автоматизация и Интеллект Тождественны ли Автоматизация и Интеллект? Данные необходимо преобразовать в информацию, а затем в знания, которые будут использованы в качестве инструмента для : Анализа при неопределенных условиях Оптимизации процесса в режиме реального времени Принятия решения и анализа в режиме реального времени Данные Информация Знания

Shahab D. Mohaghegh, Ph.D. – WVU & ISISPE Distinguished Lecture Series, Задачи Привести наиболее важные инструменты по контролю за разработкой пласта (Сложные Числовые Решения ) к временной шкале (высокочастотных) данных. Суррогатные Модели Пласта (SRM)

Shahab D. Mohaghegh, Ph.D. – WVU & ISISPE Distinguished Lecture Series, Суррогатная Модель Пласта Определение Суррогатные Модели Пласта – это реплики моделей численного моделирования (гидродинамические модели всего месторождения) в режиме реального времени. Реплика. Копия или репродукция произведения искусства, созданного подлинным автором. Копия или репродукция меньшего масштаба по сравнению с оригиналом. Что-либо точно похожее на другое.

Shahab D. Mohaghegh, Ph.D. – WVU & ISISPE Distinguished Lecture Series, Характеристики SRM SRM-с не являются Характеристическими поверхностями. Статическими изображениями симуляционных моделей. SRM-с это Технологичные инструменты Учет физических аспектов решаемой задачи. Следование определению Теории систем. ВХОД ВЫХОД СИСТЕМА

Shahab D. Mohaghegh, Ph.D. – WVU & ISISPE Distinguished Lecture Series, Как Построить SRM? Определить конкретные цели. Цель определяет Тип и Шкалу SRM. Генерировать необходимые данные. Использовать правильный инструмент для построения SRM. Провести испытания и проверить точность SRM. Суррогатные Модели Пласта разработаны с применением современных Интеллектуальных Систем (State-Of-The-Art in Intelligent Systems) (NN-FL-GA)

Shahab D. Mohaghegh, Ph.D. – WVU & ISISPE Distinguished Lecture Series, Как Построить SRM? Определите точную цель проекта и как будет использована SRM. SRM-с разработаны для решения весьма конкретных задач, таких как : Профили добычи/нагнетания (дебит и давление) скважин коллектора/месторождения. Изменения давления и насыщения по всему коллектору месторождению (Фронты Заводнения). Взаимодействие между скважинами.

Shahab D. Mohaghegh, Ph.D. – WVU & ISISPE Distinguished Lecture Series, Как Проверить SRM-с? Необходимо использовать значительный объем данных в качестве «слепых» (непроверенных) данных, используемых в целях проверки адекватности модели. Прежде чем использовать SRM-с в процессе анализа, необходимо проверить ее точность. Это возможно, так как имеется доступ к процессору генерации данных. В наших примерах мы использовали 40-95% данных в качестве « слепого массива данных » для проверки адекватности модели.

Shahab D. Mohaghegh, Ph.D. – WVU & ISISPE Distinguished Lecture Series, Типы SRM SRM-с разработаны в разных МАСШТАБАХ для решения конкретных задач проекта. Ключ к разработке SRM заключается в утверждении, что числовые модели построены на принципах дискретной математики (небольшие и управляемые суб-модели, повторяющиеся много раз). Наш успех базируется на признании данного факта и использовании всех вытекающих из него следствий.

Shahab D. Mohaghegh, Ph.D. – WVU & ISISPE Distinguished Lecture Series, Типы SRM SRM-с классифицируются в зависимости от размера элементарного объема SRMОснованная на Блоке SRMОснованная на Скважине SRMОснованная на Площадке

Shahab D. Mohaghegh, Ph.D. – WVU & ISISPE Distinguished Lecture Series, Типы SRM SRM На основе Блока S w S o S g P

Shahab D. Mohaghegh, Ph.D. – WVU & ISISPE Distinguished Lecture Series, Типы SRM SRM На основе Блока Отслеживание изменений давления и насыщения на уровне блока модели. Обнаружение целики нефти в пласте. Успешно использовалась при моделировании S и P, как функция изменения сейсмических характеристик во времени (между замерами). Может использоваться для: Мониторинга фронта заводнения. Оптимизации типа породы в гидродинамических моделях. Заполнения геологических моделей. S w S o S g P

Shahab D. Mohaghegh, Ph.D. – WVU & ISISPE Distinguished Lecture Series, Типы SRM SRM На основе Скважины

Shahab D. Mohaghegh, Ph.D. – WVU & ISISPE Distinguished Lecture Series, Типы SRM SRM На основе Скважины Мониторинг давления и дебита нагнетательных и эксплуатационных скважин. Оптимизация дебита. Размещение новых скважин в многосложных коллекторах. Определение погрешности, связанные с геологической моделью. Выборочное нагнетание и добыча в отдельных частях коллектора.

Shahab D. Mohaghegh, Ph.D. – WVU & ISISPE Distinguished Lecture Series, Типы SRM SRM На основе Площадки

Shahab D. Mohaghegh, Ph.D. – WVU & ISISPE Distinguished Lecture Series, Типы SRM SRM На основе Площадки Мониторинг взаимодействия скважин друг с другом. Мониторинг фронта заводнения в ходе проведения заводнения. Оптимизация интенсивности нагнетания для достижения максимальной эффективности вытеснения. Размещение новых скважин для оптимизации повышения нефтеотдачи. Выработка новых стратегий разработки месторождения.

Shahab D. Mohaghegh, Ph.D. – WVU & ISISPE Distinguished Lecture Series, Интеллектуальная Система; Основа SRM Интеллектуальные Системы Искусственные Нейронные Сети Генетические Алгоритмы Нечеткая Логика

Shahab D. Mohaghegh, Ph.D. – WVU & ISISPE Distinguished Lecture Series, Пример Давайте рассмотрим пример Суррогатной Модели Пласта в действии.

Shahab D. Mohaghegh, Ph.D. – WVU & ISISPE Distinguished Lecture Series, Исходные Данные Гигантское нефтяное месторождение на Среднем Востоке. Многосложный карбонатный пласт. 168 горизонтальных скважин. Фиксированный предел накопленной добычи установлен на уровне 250,000 BOPD. Фиксированный предел добычи по каждой скважине 1,500 BOPD. Нагнетание воды для поддержания давления.

Shahab D. Mohaghegh, Ph.D. – WVU & ISISPE Distinguished Lecture Series, Исходные Данные Управленческие Вопросы: Добыча воды становится проблемной. Ограничить продуктивность скважины для того, чтобы избежать целик нефти в пласте. Погрешности, связанные с моделями. Вопросы Технической Группы : Вероятно, из некоторых скважин можно получить больше нефти (из каких? Насколько больше?) без значительного увеличения обводненности продукции. Увеличения дебита скважины поможет фактически увеличить извлечение нефти.

Shahab D. Mohaghegh, Ph.D. – WVU & ISISPE Distinguished Lecture Series, Цель Увеличить добычу гигантского месторождения на Среднем Востоке за счет определения скважин, которые при увеличении дебита: Не будут иметь высокую обводненность. Не оставят целик нефти в пласте. Достижение данной цели требует сотни тысяч прогонов моделирующей программы; поэтому разработка Суррогатной Модели Пласта (SRM) на основе Модели Всего Месторождения (FFM) становится обязательным требованием.

Shahab D. Mohaghegh, Ph.D. – WVU & ISISPE Distinguished Lecture Series, Характеристики FFM Характеристики Модели Всего Месторождения (FFM): Сложная Глубинная Геологическая Модель. Эталонная Модель Промышленной Залежи 165 Горизонтальных Скважин. Примерно 1,000,000 ячеек сетки. Единичный Пробег = 10 Часов на 12 ЦП (CPUs). Нагнетание Воды для Поддержания Давления.

Shahab D. Mohaghegh, Ph.D. – WVU & ISISPE Distinguished Lecture Series, Крайне Сложная Геология Коллекторы представлены в FFM. Карбонатный Коллектор c Естественными Трещинами.

Shahab D. Mohaghegh, Ph.D. – WVU & ISISPE Distinguished Lecture Series, Этапы разработки SRM Четко поставить задачи Спроектировать вход и выход SRM Выработать Данные Построить SRM Проверить Проанализировать Выводы и Результаты

Shahab D. Mohaghegh, Ph.D. – WVU & ISISPE Distinguished Lecture Series, Цель SRM Точно воспроизвести на лет вперед следующие параметры: Общий Объем Добычи Накопленное Количество Добытой Воды Мгновенную Обводненность

Shahab D. Mohaghegh, Ph.D. – WVU & ISISPE Distinguished Lecture Series, Вход и Выход SRM ВЫХОД был определен Целью. Общий Объем Добычи Накопленное Количество Добытой Воды Мгновенная Обводненность ВХОД должен быть спроектирован таким образом, чтобы комплексно охватить всю сложность коллектора. SRM на основе Скважины Блок SRM на основе скважины «Проклятие размерности»

Shahab D. Mohaghegh, Ph.D. – WVU & ISISPE Distinguished Lecture Series, Проклятие Размерности Сложность системы возрастает пропорционально размерности. При увеличении размерности чрезвычайно усложняется режим работы системы слежения. Во всех размерностях системы ведут себя по-разному. Одни более противоречивые, чем другие.

Shahab D. Mohaghegh, Ph.D. – WVU & ISISPE Distinguished Lecture Series, Проклятие Размерности Источники размерности : СТАТИЧЕСКИЕ: Воспроизведение свойств коллектора, относящихся к каждой скважине. ДИНАМИЧЕСКИЕ: Имитационный прогон для демонстрации продуктивности скважины.

Shahab D. Mohaghegh, Ph.D. – WVU & ISISPE Distinguished Lecture Series, Проклятие Размерности Воспроизведение свойств коллектора для горизонтальных скважин. Верхний слой III Верхний слой II Нижний слой Скважинный слой Верхний слой I

Shahab D. Mohaghegh, Ph.D. – WVU & ISISPE Distinguished Lecture Series, Расстояние до Второстепенного Сброса Проклятие Размерности, Статические источники Возможный перечень параметров, получаемых на основе модели «скважины». 16 Параметров Широта Долгота Отклонение Азимут Длина Горизонтальной Скважины Индекс Продуктивности Расстояние до Уровня Свободной Воды Исходная точка Забойное гидродинамическое Исходная точка Дебит Исходная точка Сумм.Добыча Исходная точка Расстояние до Ближайшей Эксплуатац. Скв.Расстояние до ближ. Нагнет.скв. Расстояние до Главного Сброса Параметры, используемые на основе каждой скважины

Shahab D. Mohaghegh, Ph.D. – WVU & ISISPE Distinguished Lecture Series, Проклятие Размерности, Статические источники Возможный перечень параметров, получаемых на основе модели блока. 12 Параметров Средняя Глубина Мощность Относительный Тип ПородыПористость Начальная ВодонасыщенностьИнтенсивность Стилолита Горизонтальная ПроницаемостьВертикальная Проницаемость Исходная Исходная Точка Капиллярное давление / Функция Исходная Точка Параметры, используемые на основе каждого сегмента

Shahab D. Mohaghegh, Ph.D. – WVU & ISISPE Distinguished Lecture Series, Проклятие Размерности, Статические источники Общее число параметров, которые необходимо воспроизвести в процессе моделирования: 12 параметров x 40 блоков/скв.= параметров на скважину Итого 496 параметров на скважину Построение модели с 496 параметрами на каждую скважину не реально, ПРОКЛЯТИЕ РАЗМЕРНОСТИ Существенно важной задачей становится Снижение Размерности.

Shahab D. Mohaghegh, Ph.D. – WVU & ISISPE Distinguished Lecture Series, Проклятие Размерности, Динамические источники Продуктивность скважины определяется с помощью следующих имитационных прогонов: Всех скважин производящих 1500, 2500, 3500, и 4500 bpd (номинальные дебиты) Без ограничения продуктивности месторождения(4 имитационных прогона) Ограничивая продуктивность месторождения (4 имитационных прогона) Необходимо понять реакцию коллектора на изменения по введенным ограничениям.

Shahab D. Mohaghegh, Ph.D. – WVU & ISISPE Distinguished Lecture Series, Проклятие Размерности, Динамические источники Продуктивность скважины за счет следующих имитационных прогонов: Поднять на ступень дебиты по всем скважинам Без ограничения продуктивности месторождения (1 имитационный прогон) Ограничивая продуктивность месторождения (1 имитационный прогон) Необходимо понять реакцию коллектора на изменения по введенным ограничениям. Номинальный Дебит Жидкости, bpd Время (Годы)

Shahab D. Mohaghegh, Ph.D. – WVU & ISISPE Distinguished Lecture Series, Выработка Данных Для выработки требуемого выхода для разработки SRM в итоге было проведено 10 имитационных прогонов (тренинг, калибровка и проверка адекватности модели) Вход SRM был скомпилирован на основе применения технологии Распознавания Нечетких Образов.

Shahab D. Mohaghegh, Ph.D. – WVU & ISISPE Distinguished Lecture Series, Распознавание Нечетких Образов Для того, чтобы решить Проклятие Размерности необходимо понимать природу и работу каждого параметра для моделирования процесса. Не простая и не посредственная задача!!!

Shahab D. Mohaghegh, Ph.D. – WVU & ISISPE Distinguished Lecture Series, Распознавание Нечетких Образов Для решения данного вопроса мы применяем технологию Распознавания Нечетких Образов.

Shahab D. Mohaghegh, Ph.D. – WVU & ISISPE Distinguished Lecture Series, Параметр: Опорное Распознавание Нечетких Образов Обводненность

Shahab D. Mohaghegh, Ph.D. – WVU & ISISPE Distinguished Lecture Series, Распознавание Нечетких Образов

Shahab D. Mohaghegh, Ph.D. – WVU & ISISPE Distinguished Lecture Series, Внимание: Чем ниже столбец, тем больше воздействие. Основные Показатели Деятельности Верхний слой III Верхний слой II Верхний слой I Нижний слой Скважинный слой III Общее Влияние Слоев на Добычу Горизонтальных Скважин

Shahab D. Mohaghegh, Ph.D. – WVU & ISISPE Distinguished Lecture Series, Проверка адекватности SRM Обводненность Массив Данных Проверки

Shahab D. Mohaghegh, Ph.D. – WVU & ISISPE Distinguished Lecture Series, Проверка адекватности SRM Массив Данных Проверки Накопленная добыча

Shahab D. Mohaghegh, Ph.D. – WVU & ISISPE Distinguished Lecture Series, Проверка адекватности SRM Сегменты коллектора, использованные в качестве СЛЕПЫХ данных при проверке модели

Shahab D. Mohaghegh, Ph.D. – WVU & ISISPE Distinguished Lecture Series, Проверка адекватности SRM Время (годы) Моментальная Обводненность

Shahab D. Mohaghegh, Ph.D. – WVU & ISISPE Distinguished Lecture Series, Проверка адекватности SRM Моментальная Обводненность Время (годы)

Shahab D. Mohaghegh, Ph.D. – WVU & ISISPE Distinguished Lecture Series, Проверка адекватности SRM Время (годы) Моментальная Обводненность

Shahab D. Mohaghegh, Ph.D. – WVU & ISISPE Distinguished Lecture Series, Проверка адекватности SRM Время (годы) Моментальная Обводненность

Shahab D. Mohaghegh, Ph.D. – WVU & ISISPE Distinguished Lecture Series, Использование SRM при проведении Анализа Определить скважины для которых увеличение дебита будет полезно и для которых нет. Рассмотреть неопределенности, относящиеся к имитационной модели. Составить Палеточные кривые по каждой скважине. Спроектировать стратегию добычи. Использовать в качестве вспомогательного инструмента настройки модели (воспроизведения истории). Для проведения этих анализов требовалось миллионы имитационных прогонов. С применением SRM все подобные анализы проводились достаточно быстро.

Shahab D. Mohaghegh, Ph.D. – WVU & ISISPE Distinguished Lecture Series, Оптимальная Стратегия Добычи ВАЖНОЕ ЗАМЕЧАНИЕ: Это НЕ Характеристическая Поверхность – SRM прогонялась сотни раз для того, чтобы вычислить данные цифры. Скважина No. 1 (по рангу) Обводненность Суммарное количество лет Накопленная добыча

Shahab D. Mohaghegh, Ph.D. – WVU & ISISPE Distinguished Lecture Series, Оптимальная Стратегия Добычи ВАЖНОЕ ЗАМЕЧАНИЕ: Это НЕ Характеристическая Поверхность – SRM прогонялась сотни раз для того, чтобы вычислить данные цифры. Скважина No. 100 Суммарное количество лет Обводненность Накопленная Добыча

Shahab D. Mohaghegh, Ph.D. – WVU & ISISPE Distinguished Lecture Series, Оптимальная Стратегия Добычи Скважины были разбиты на 5 кустов. Добыча скважин куста 1 может быть увеличена без существенного увеличения отбора воды. Куст 1 Куст 2Куст 3Куст 4Куст 5 Оптимальные Рабочие характеристики 12 Скважин 14 Скважин 22 Скважины 37 Скважин 80 Скважин

Shahab D. Mohaghegh, Ph.D. – WVU & ISISPE Distinguished Lecture Series, Анализ Неопределенности Цель: Рассмотреть и проанализировать неопределенности, относящиеся к Модели Всего Месторождения, используя имитационный метод Монте Карло.

Shahab D. Mohaghegh, Ph.D. – WVU & ISISPE Distinguished Lecture Series, Мотивация: Модель Всего Месторождения – это модель коллектора, построенная на основе геологической модели. Геологическая модель разработана на основе серии измерений (каротаж, анализ керна, сейсмические исследования, …) и соответствующих геологических и геофизических интерпретаций. Анализ Неопределенности

Shahab D. Mohaghegh, Ph.D. – WVU & ISISPE Distinguished Lecture Series, Мотивация: Таким образом, как и любой другой продукт имитации и моделирования коллектора данная модель включает конкретные очевидные неопределенности. Одним из результатов данного проекта стала идентификация ограниченного набора параметров, которые контролируют режим добычи горизонтальных скважин данного месторождения (KPIs). Анализ Неопределенности

Shahab D. Mohaghegh, Ph.D. – WVU & ISISPE Distinguished Lecture Series, Включает следующие этапы: 1. Установить набор основных показателей деятельности, наиболее подверженных неопределенности. 2. Определить функцию распределения вероятностей по каждому показателю. a. Равномерное распределение b. Нормальное распределение (Гаусса) c. Треугольное распределение d. Дискретное распределение Анализ Неопределенности

Shahab D. Mohaghegh, Ph.D. – WVU & ISISPE Distinguished Lecture Series, Включает следующие этапы: 3. Прогнать нейронную сетевую модель сотни или тысячи раз, используя определенные функции распределения вероятностей для установленных параметров коллектора. Выполнение данного анализа, используя фактическую Модель Всего Месторождения – не практично. 4. Вывести функцию распределения вероятностей для накопленной добычи нефти и обводненности при различных показателях времени и границах дебита жидкости. Анализ Неопределенности

Shahab D. Mohaghegh, Ph.D. – WVU & ISISPE Distinguished Lecture Series, Включает следующие этапы: 5. Такие результаты оцениваются как более надежные и, поэтому чаще принимаются руководством или скептиками исследований пластового моделирования. Анализ Неопределенности

Shahab D. Mohaghegh, Ph.D. – WVU & ISISPE Distinguished Lecture Series, Анализ Неопределенности

Shahab D. Mohaghegh, Ph.D. – WVU & ISISPE Distinguished Lecture Series, Анализ Неопределенности

Shahab D. Mohaghegh, Ph.D. – WVU & ISISPE Distinguished Lecture Series, Среднее значение Исходная точка в Верхнем Слое II Значение в модели = 8% Используем минимум 4% и максимум 15% при треугольном распределении Анализ Неопределенности

Shahab D. Mohaghegh, Ph.D. – WVU & ISISPE Distinguished Lecture Series, Среднее Капиллярное Исходная точка в Верхнем Слое III Значение в модели = 79 psi Используем минимум 60 psi и максимум 100 psi при треугольном распределении Анализ Неопределенности

Shahab D. Mohaghegh, Ph.D. – WVU & ISISPE Distinguished Lecture Series, Плотность распределения (PDF) для HB001 Накопленной добычи нефти и Накопленной добычи Воды, где дебит составил 3000 blpd (при дебите ограниченном 3,000 blpd ) через 20 лет. Анализ Неопределенности Имеются Реальные Модели, которые могут быть продемонстрированы после презентации.

Shahab D. Mohaghegh, Ph.D. – WVU & ISISPE Distinguished Lecture Series, Палеточные кривые могут быть составлены в секундах для того, чтобы передать восприимчивость добычи нефти и воды по всем необходимым параметрам. Палеточные кривые составляются для : Отдельных скважин Каждого куста скважин Всего месторождения Палеточные Кривые

Shahab D. Mohaghegh, Ph.D. – WVU & ISISPE Distinguished Lecture Series, Палеточные Кривые Накопленная Добыча Нефти как функция Средней Горизонтальной Проницаемости в одном из верхних слоев. Суммарные годы Накопленная добыча

Shahab D. Mohaghegh, Ph.D. – WVU & ISISPE Distinguished Lecture Series, Палеточные Кривые Обводненность как функция Средней Горизонтальной Проницаемости в Скважинных слоях Суммарные годы Обводненность

Shahab D. Mohaghegh, Ph.D. – WVU & ISISPE Distinguished Lecture Series, Палеточные Кривые Обводненность как функция Средней Вертикальной Проницаемости в одном из верхних слоев. Суммарные годы Обводненность

Shahab D. Mohaghegh, Ph.D. – WVU & ISISPE Distinguished Lecture Series, Палеточные Кривые Обводненность как функция Средней Вертикальной Проницаемости в Скважинных слоях. Суммарные годы Обводненность

Shahab D. Mohaghegh, Ph.D. – WVU & ISISPE Distinguished Lecture Series, Результаты и Выводы По завершению проекта руководство разрешило увеличить добычу на шести скважинах куста 1. Через 8 месяцев успешной добычи оставшиеся скважины куста 1 были также запущены в режим более высокой добычи. Прошло более 15 месяцев с момента получения успешных результатов.

Shahab D. Mohaghegh, Ph.D. – WVU & ISISPE Distinguished Lecture Series, Результаты и Выводы Успешная суррогатная модель пласта была разработана для гигантского нефтяного месторождения на Среднем Востоке. Суррогатная модель смогла точно имитировать режим работы фактической гидродинамической модели всего месторождения в режиме реального времени.

Shahab D. Mohaghegh, Ph.D. – WVU & ISISPE Distinguished Lecture Series, ЗАКЛЮЧЕНИЕ Разработка успешной суррогатной модели пласта является важным и существенным шагом на пути создания следующего поколения средств по контролю за разработкой пласта, которые будут полностью отвечать требованиям интеллектуальных месторождений.