ОПРЕДЕЛЕНИЕ НАДЕЖНОСТИ ОЦЕНОК ПРОНИЦАЕМОСТИ ДИСКРЕТНОЙ СЕТИ ТРЕЩИН Российский патент 2020 года по МПК E21B49/00 G06G7/48 

Описание патента на изобретение RU2717601C1

ПЕРЕКРЕСТНАЯ ССЫЛКА НА РОДСТВЕННЫЕ ЗАЯВКИ

В данной заявке испрашивается приоритет по заявке на патент США № 15/074621, поданной 18 марта 2016 г., которая включена в данный документ в полном объеме посредством ссылки.

УРОВЕНЬ ТЕХНИКИ

[1] Данное изобретение относится к дискретным сетям трещин и, более конкретно, к определению надежности оценок проницаемости дискретных сетей трещин.

[2] В геологических пластах с углеводородными резервуарами бурят скважины для извлечения углеводородов на поверхность. Выбор места для бурения скважины в значительной степени зависит от проницаемости геологического пласта или способности флюида протекать через поры и трещины в геологическом пласте. Для моделирования трещиноватых резервуаров применялись численные вычислительные методы. Как правило, эти методы требуют использования вычислительных мощностей в течение длительного времени, и для упрощения расчетов некоторыми переменными могут пренебрегать.

[3] Для получения эквивалентной проницаемости дискретной сети трещин (DFN - discrete fracture network) часто применяются методы масштабирования. Методы масштабирования включают аналитический метод, предложенный М. Одой (см. Oda, M., 1985, «Permeability Tensor for Discontinuous Rock Masses», Geotechnique, Vol. 35, с. 483–495), и ряд численных методов с различными применяемыми граничными условиями. Метод Оды является аналитическим и, следовательно, быстрым. Однако в нем пренебрегают сообщаемостью между трещинами и его нельзя применять для менее связанных DFN. С другой стороны, численные методы расчета проницаемости зависят от граничных условий в DFN и требуют большего времени для вычислений, чем метод Оды.

КРАТКОЕ ОПИСАНИЕ СУЩНОСТИ ИЗОБРЕТЕНИЯ

[4] Примерами данного изобретения проиллюстрированы технологии, включающие методы, системы и/или компьютерные программные продукты, для определения надежности оценки проницаемости дискретной сети трещин (DFN от англ. discrete fracture network). Иллюстративный способ может включать: получение DFN интересующего геологического пласта, при этом указанная DFN содержит множество связанных трещин; определение направленной эквивалентной проницаемости множества связанных трещин DFN с использованием численного метода масштабирования; и определение надежности направленной эквивалентной проницаемости.

[5] В соответствии с дополнительными примерами данного изобретения иллюстративная система может содержать: запоминающее устройство с машиночитаемыми инструкциями; и процессорное устройство для выполнения машиночитаемых инструкций. Машиночитаемые инструкции могут включать: получение DFN интересующего геологического пласта, при этом указанная DFN содержит множество связанных трещин; определение первой направленной эквивалентной проницаемости множества связанных трещин DFN с использованием численного метода масштабирования; определение второй направленной эквивалентной проницаемости множества связанных трещин DFN с использованием метода Оды; определение надежности первой направленной эквивалентной проницаемости путем сравнения первой направленной эквивалентной проницаемости со второй направленной эквивалентной проницаемостью; и выполнение действия, относящегося к интересующему геологическому пласту, с использованием первой направленной эквивалентной проницаемости.

[6] Дополнительные особенности и преимущества реализуются с использованием способов согласно данному изобретению. Другие аспекты подробно описаны в данном документе и рассматриваются как часть изобретения. Для лучшего понимания данного изобретения, его преимуществ и особенностей следует изучить приведенное ниже описание и графические материалы.

КРАТКОЕ ОПИСАНИЕ ЧЕРТЕЖЕЙ

[7] Предмет изобретения, рассматриваемый в данном изобретении, в частности, раскрыт и явно заявлен в формуле изобретения в заключительной части описания. Указанные выше и другие отличительные признаки и преимущества данного изобретения станут очевидными из последующего подробного описания, приведенного в сочетании с прилагаемыми графическими материалами, на которых:

[8] На ФИГ. 1 проиллюстрирована схема процессорной системы для определения надежности оценки проницаемости дискретной сети трещин в соответствии с аспектами данного изобретения;

[9] На ФИГ. 2А проиллюстрирован вид сверху примера DFN в соответствии с аспектами данного изобретения;

[10] На ФИГ. 2В проиллюстрирован график направленной эквивалентной проницаемости примера DFN согласно ФИГ. 2А в соответствии с аспектами данного изобретения;

[11] На ФИГ. 3А проиллюстрирован вид сверху альтернативного примера DFN в соответствии с аспектами данного изобретения;

[12] На ФИГ. 3B проиллюстрирован график направленной эквивалентной проницаемости, соответствующий альтернативному примеру DFN на ФИГ. 3А, в соответствии с аспектами данного изобретения;

[13] На ФИГ. 4 проиллюстрирована блок-схема способа определения надежности оценки проницаемости дискретной сети трещин в соответствии с аспектами данного изобретения;

[14] На ФИГ. 5А проиллюстрирован вид сверху другого альтернативного примера DFN, в котором применен численный метод масштабирования, в соответствии с аспектами данного изобретения;

[15] На ФИГ. 5В проиллюстрирован вид сверху альтернативного примера DFN согласно ФИГ. 5А, в котором применен метод Оды, в соответствии с аспектами данного изобретения;

[16] На ФИГ. 5С проиллюстрирован график первой направленной эквивалентной проницаемости и второй направленной эквивалентной проницаемости, соответствующих альтернативному примеру DFN согласно ФИГ. 5А, в соответствии с аспектами данного изобретения; и

[17] На ФИГ. 6 проиллюстрирована схема процессорной системы для реализации описанных здесь технологий в соответствии с примерами данного изобретения.

ПОДРОБНОЕ ОПИСАНИЕ СУЩНОСТИ ИЗОБРЕТЕНИЯ

[18] Ниже приведено описание различных вариантов реализации со ссылками на несколько примеров определения надежности оценок проницаемости дискретной сети трещин (DFN). DFN представляет собой ряд трещин в интересующем геологическом пласте. DFN — это множество трещин, представляющих реализацию из большого множества возможных реализаций, которые соответствуют набору характеристик, таких как среднее и стандартное отклонения ориентации трещины, длина, высота и апертура (ширина). DFN может содержать информацию о сообщаемости (т.е. данные о соединении той или иной трещины с другими). DFN не обязательно соответствует «один в один» реальной сети трещин под землей. Таким образом, DFN может не описывать реально существующие трещины, а вместо этого может описывать характеристики трещин в усредненном смысле или в макромасштабе. DFN используется при обосновании решения о том, следует ли бурить скважину в интересующем геологическом пласте. Например, DFN, показывающая ряд связанных трещин, может указывать желательное местоположение для бурения скважин, тогда как DFN, не показывающая наличие связи между рядом трещин (или показывающая меньшее количество связей, чем в другой DFN), может указывать менее желательное местоположение для бурения скважин. DFN получают на основе буровой пробы интересующего геологического пласта. Например, буровую пробу извлекают из интересующего геологического пласта и анализируют для определения трещин в буровой пробе. DFN представляет выявленные в буровой пробе трещины.

[19] Данные технологии используют меньше вычислительных ресурсов, чем предыдущие подходы к оценке надежности направленной эквивалентной проницаемости связанных трещин DFN, такие как решения, предусматривающие выполнение большего количества итераций в методе Монте-Карло. Соответственно, данные технологии позволяют процессорной системе функционировать более эффективно и определять надежность быстрее, чем при использовании предыдущих подходов. Данные технологии учитывают более параметрические аспекты определения надежности DFN, чем предыдущие подходы. Эти и другие преимущества станут очевидными из приведенного далее описания.

[20] Принципы данного изобретения могут применяться в различных связанных со скважинами операциях. Эти операции могут включать использование одного или большего количества составов для обработки пласта, флюидов, находящихся в пласте, ствола скважины и/или оборудования в стволе скважины, такого как насосно-компрессорные трубы. Составы для обработки могут быть в форме жидкостей, газов, твердых веществ, полутвердых веществ и их смесей. Иллюстративные составы для обработки включают без ограничения: жидкости для гидроразрыва, кислоты, пар, воду, солевой раствор, антикоррозийные средства, цемент, модификаторы проницаемости, буровые растворы, эмульгаторы, деэмульгаторы, маркерные элементы, реагенты для снижения гидравлических потерь и т.д. Иллюстративные операции, связанные со скважинами, включают без ограничения: гидравлический разрыв, стимуляцию, введение маркерных элементов, очистку, кислотную обработку, введение пара, заводнение, цементирование и т.д.

[21] На ФИГ. 1 проиллюстрирована схема процессорной системы 100 в соответствии с примерами данного изобретения. Различные компоненты, модули, процессоры и т.д., описанные в связи с ФИГ. 1, могут быть реализованы в виде инструкций, хранящихся на машиночитаемом носителе данных, таких как: аппаратные модули, аппаратное обеспечение специального назначения (например, конкретно-прикладное аппаратное обеспечение, специализированные интегральные схемы (ASIC) в виде встроенных контроллеров, проводных схем и т.д.), или в виде некоторой их комбинации или комбинаций. В примерах описанный(ые) здесь процессор(ы) может (могут) представлять собой комбинацию аппаратного обеспечения и программной части. Программная часть может представлять собой исполняемые процессором инструкции, хранящиеся в материальном запоминающем устройстве, а аппаратное обеспечение может содержать процессорное устройство 101 для выполнения этих инструкций. Таким образом, в системной памяти могут храниться команды программы, которые при выполнении процессорным устройством реализуют описанные здесь модули. Для реализации иных признаков и функций, описанных в других примерах, могут также использоваться другие модули.

[22] В аспектах данного изобретения процессорная система 100 содержит модуль приема DFN 110, модуль определения проницаемости DFN 112 и модуль определения надежности DFN 114. В альтернативном варианте или дополнительно процессорная система 100 может содержать выделенное оборудование, такое как одна или несколько интегральных схем, специализированных интегральных схем (ASIC), специальных процессоров для конкретных приложений (ASSP), программируемых пользователем вентильных матриц (FPGA) или любая комбинация вышеупомянутых примеров выделенного оборудования, для осуществления описанных здесь технологий.

[23] Модуль приема DFN 110 принимает DFN, представляющую интересующий геологический пласт. В частности, DFN представляет трещины, определенные при анализе буровой пробы интересующего геологического пласта. Например, на ФИГ. 2А проиллюстрирован вид сверху примера DFN 202, а на ФИГ. 3А проиллюстрирован вид сверху альтернативного примера DFN 302.

[24] Модуль определения проницаемости DFN 112 определяет направленную эквивалентную проницаемость трещин DFN. В примерах модуль определения проницаемости DFN 112 определяет множество направленных эквивалентных проницаемостей, используя различные методы. Например, модуль определения проницаемости DFN 112 определяет первую направленную эквивалентную проницаемость с использованием численного метода масштабирования. Например, можно использовать анализ идеальной подгонки, при котором DFN обрезают до интересующего объема после вращения. В другом примере DFN обрезают до интересующего объема перед вращением, а вторую направленную эквивалентную проницаемость определяют с использованием метода Оды. Направленная эквивалентная проницаемость обеспечивает важную информацию при оценке потенциального геологического пласта, включая определение того, какой объем резервуара доступен за счет связанных трещин, сколько связанных трещин соединены со стволом скважины, определение основного направления проницаемости связанных трещин и определение значения DFN высшей категории по всему резервуару.

[25] Как проиллюстрировано на ФИГ. 2А, модуль определения проницаемости DFN 112 согласно ФИГ. 1 осуществляет численный метод масштабирования (например, анализ идеальной подгонки) для DFN 202. Модуль определения проницаемости DFN 112 захватывает ряд срезов 204a, 204b, 204c, 204d, выполненных инкрементно относительно центральной точки 206. В примере согласно ФИГ. 2А модуль определения проницаемости DFN 112 захватывает срезы с шагом 15° относительно центральной точки 206 с охватом в 360° относительно центральной точки 206 в направлении против часовой стрелки, как показано стрелкой 208. Однако следует учитывать возможность использования различных приращений (например, 1°, 5°, 12°, 30° и т.д.). Хотя для захвата срезов 204a, 204b, 204c используются квадраты выборки, модуль определения проницаемости DFN 112 в аспектах данного изобретения может применять другие формы для захвата срезов. Кроме того, в примерах срезы 204a, 204b, 204c, 204d могут выполняться по часовой стрелке. Аналогично, как показано на ФИГ. 3А, модуль определения проницаемости DFN 112 осуществляет численный метод масштабирования (например, анализ идеальной подгонки) для DFN 302 путем захвата серии срезов 304a, 304b, 304c с шагом 15° вокруг центральной точки 306 против часовой стрелки как указано стрелкой 308.

[26] Затем модуль определения проницаемости DFN 112 определяет направленную эквивалентную проницаемость связанных трещин DFN 202, 302, используя срезы 204a, 204b, 204c, 204d и 304a, 304b, 304c, соответственно. Например, на ФИГ. 2B проиллюстрирована направленная эквивалентная вероятность 210 DFN 202, получаемая численным методом масштабирования. Направленная эквивалентная вероятность 210 отображается на полярном графике, на котором нанесена относительная ориентация трещин в DFN 202 в градусах (0° соответствует востоку, 90° — северу и т.д.) и проницаемость DFN 202 в мдарси. Аналогично на ФИГ. 3B проиллюстрирована направленная эквивалентная вероятность 310 DFN 302, полученная численным методом масштабирования и отображенная на полярном графике.

[27] После определения направленных эквивалентных проницаемостей модуль определения надежности DFN 114 определяет надежность первой направленной эквивалентной проницаемости путем сравнения первой направленной эквивалентной проницаемости со второй направленной эквивалентной проницаемостью, определенной с использованием описанного ниже метода Оды.

[28] В другом варианте реализации изобретения графическое представление направленной эквивалентной проницаемости может использоваться для количественной оценки надежности. В одном примере количество шагов и величина шага между соседними углами могут использоваться для расчета дисперсии, которая эффективным образом количественно определяет надежность. Это позволяет сравнивать напрямую и проводить дальнейший анализ любого количества направленных эквивалентных проницаемостей, которые могут быть получены для разных DFN или для одной DFN с использованием различных методов масштабирования.

[29] В частности, на ФИГ. 4 проиллюстрирована блок-схема способа 400 определения надежности оценки проницаемости дискретной сети трещин в соответствии с примерами данного изобретения. Способ 200 может выполняться процессорной системой, такой как процессорная система 100 согласно ФИГ. 1 и/или процессорная система 20 согласно ФИГ. 6, или другой подходящей процессорной системой. При описании способа 400 упоминаются модули процессорной системы 100 согласно ФИГ. 1; однако такая ссылка не является ограничивающей. Способ 400 начинается с этапа 402 и продолжается этапом 404.

[30] На этапе 404 способа 400 модуль приема DFN 110 принимает DFN, представляющую интересующий геологический пласт. На ФИГ. 5А проиллюстрирован вид сверху DFN 502, ориентированный относительно известных географических направлений (например, север, восток). DFN 502 содержит группу отрезков, пересекающихся в разных точках и представляющих трещины интересующего геологического пласта. Следует понимать, что длина, ширина, ориентация и сообщаемость каждого из отрезков (т.е. трещин) изменяются в пределах DFN 502.

[31] На этапе 406 способа 400 модуль определения проницаемости DFN 112 осуществляет численный метод масштабирования для DFN 502 для определения первой направленной эквивалентной проницаемости. Модуль определения проницаемости DFN 112 захватывает ряд срезов 504a, 504b, 504c, 504d, выполненных инкрементно относительно центральной точки 506. В примере согласно ФИГ. 5А модуль определения проницаемости DFN 112 захватывает срезы с шагом 15° относительно центральной точки 506 с охватом в 360° относительно центральной точки 506 в направлении против часовой стрелки. Полученная в результате первая направленная эквивалентная вероятность 512 отображается на полярном графике 510, на котором нанесена относительная ориентация в градусах (0° соответствует востоку, 90° — северу и т.д.) и проницаемость DFN 202 в мдарси.

[32] На этапе 408 способа 400 модуль определения проницаемости DFN 112 осуществляет метод Оды для DFN 502 для определения второй направленной эквивалентной проницаемости. Модуль определения проницаемости DFN 112 захватывает ряд срезов 514a, 514b, 514c, выполненных инкрементно относительно центральной точки 516 DFN 502. В примере согласно ФИГ. 5В модуль определения проницаемости DFN 112 захватывает срезы с шагом 15° относительно центральной точки 516 с охватом в 360° относительно центральной точки 516 в направлении против часовой стрелки. При применении метода Оды DFN 502 обрезается таким образом, чтобы соответствовать срезам. Например, как показано на ФИГ. 5A, DFN 502 обрезается для соответствия срезу 514a. Модуль определения проницаемости DFN 112 захватывает дополнительные срезы (например, срезы 514b, 514c и т.д.), вращаясь вокруг центральной точки 516 в процессе обрезки. Полученная вторая направленная эквивалентная вероятность 514 отображается на полярном графике 510 вместе с первой направленной эквивалентной вероятностью 512, как проиллюстрировано на ФИГ. 5C.

[33] На этапе 410 способа 400 модуль определения надежности DFN 114 определяет надежность первой направленной эквивалентной проницаемости 512, сравнивая первую направленную эквивалентную проницаемость 512 со второй направленной эквивалентной проницаемостью 514. Как проиллюстрировано на ФИГ. 5С, первая направленная эквивалентная проницаемость 512 и вторая направленная эквивалентная проницаемость 514 отображены на полярном графике 510. В данном примере DFN 502 имеет основное направление проницаемости вдоль линии, расположенной под углом около 30°, что представляет собой направление восток-северо-восток.

[34] Сравнение первой направленной эквивалентной проницаемости 512 со второй направленной эквивалентной проницаемостью 514 включает в себя вычисление разности между первой направленной эквивалентной проницаемостью 512 и второй направленной эквивалентной проницаемостью 514. Разница представляет собой разницу в гладкости графического представления первой направленной эквивалентной проницаемости 512 и второй направленной эквивалентной проницаемости 514. Разница в гладкости между первой направленной эквивалентной проницаемостью 512 и второй направленной эквивалентной проницаемостью 514 является непосредственной мерой надежности сообщаемости трещин DFN 502 и надежности оценки первой эквивалентной проницаемости 512. Например, область 520 на ФИГ. 5С иллюстрирует более надежную оценку первой направленной эквивалентной проницаемости 512, тогда как область 522 иллюстрирует менее надежную оценку первой эквивалентной проницаемости 512.

[35] Способ 400 продолжает этап 412, а затем следует окончание. Однако в него могут быть включены дополнительные процессы. Например, способ 400 может включать получение буровой пробы интересующего геологического пласта и создание DFN интересующего геологического пласта на основе буровой пробы.

[36] Кроме того, способ 400 может также включать в себя выполнение действия, относящегося к интересующему геологическому пласту, с использованием первой направленной эквивалентной проницаемости. Действие может включать, например, совмещение инструмента, такого как бур, с направлением, определяемом первой направленной эквивалентной проницаемостью. Действие может также включать выполнение уплотняющего бурения в направлении, определяемом первой направленной эквивалентной проницаемостью. Действие может дополнительно включать в себя выполнение стимуляции резервуара в направлении, определяемом первой направленной эквивалентной проницаемостью.

[37] В дополнительных аспектах данного изобретения способ 400 может применяться в ряде испытаний для построения калиброванной модели соотношения гладкости и надежности с целью содействия будущим оценкам надежности проницаемости DFN. Следует понимать, что процессы, представленные на ФИГ. 5, являются иллюстрациями, и возможно добавление других процессов или удаление, изменение или перестановка существующих процессов без отступления от объема и сущности данного изобретения.

[38] Следует понимать, что данное изобретение может быть реализовано в сочетании с любой другой вычислительной средой, известной или разработанной в будущем. Например, на ФИГ. 6 проиллюстрирована схема процессорной системы 20 для реализации описанных здесь технологий. В примерах процессорная система 20 имеет один или большее количество центральных процессорных устройств (процессоров) 21a, 21b, 21c и т.д. (в совокупности или в целом называемых процессором (процессорами) 21 и/или процессорным(и) устройством(ами)). В аспектах данного изобретения каждый процессор 21 может содержать микропроцессор компьютера с сокращенной системой команд (RISC от англ. reduced instruction set computer). Процессоры 21 соединены с системной памятью (например, оперативной памятью (ОЗУ) 24) и различными другими компонентами через системную шину 33. Постоянное запоминающее устройство (ПЗУ) 22 соединено с системной шиной 33 и может содержать базовую систему ввода/вывода (BIOS), управляющую некоторыми основными функциями процессорной системы 20.

[39] Также проиллюстрированы адаптер ввода/вывода (I/O) 27 и адаптер связи 26, соединенные с системной шиной 33. Адаптер ввода/вывода 27 может быть адаптером интерфейса малых вычислительных систем (SCSI от англ. small computer system interface), который обменивается данными с жестким диском 23 и/или накопителем на магнитной ленте 25 или любым другим аналогичным компонентом. Адаптер ввода/вывода 27, жесткий диск 23 и накопитель на магнитной ленте 25 вместе называются в данном описании запоминающим устройством большой емкости 34. Операционная система 40, предназначенная для работы в процессорной системе 20, может храниться в запоминающем устройстве большой емкости 34. Сетевой адаптер 26 соединяет системную шину 33 с внешней сетью 36, позволяя процессорной системе 20 взаимодействовать с другими такими системами.

[40] Устройство отображения информации (например, монитор) 35 подключено к системной шине 33 посредством адаптера дисплея 32, который может содержать графический адаптер для улучшения работы приложений с большим количеством графических компонентов и видеоконтроллер. В одном аспекте данного изобретения адаптеры 26, 27 и/или 32 могут быть соединены с одной или несколькими шинами ввода/вывода, соединенными с системной шиной 33 через блок связи с промежуточной шиной (не показан). Подходящие шины ввода/вывода для подключения периферийных устройств, таких как контроллеры жестких дисков, сетевые адаптеры и графические адаптеры, как правило, имеют обычные протоколы, такие как соединение периферийных компонентов (PCI от англ. Peripheral Component Interconnect). Дополнительные устройства ввода/вывода изображены подключенными к системной шине 33 через адаптер пользовательского интерфейса 28 и адаптер дисплея 32. Клавиатура 29, мышь 30 и динамик 31 могут быть соединены с системной шиной 33 через адаптер пользовательского интерфейса 28, который может включать в себя, например, чип Super I/O, объединяющий несколько адаптеров устройства в единую интегральную схему.

[41] В некоторых аспектах данного изобретения процессорная система 20 содержит графический процессор 37. Графический процессор 37 представляет собой специализированную электронную схему, предназначенную для оперирования с памятью и ее изменения с целью ускорения создания в буфере кадров изображений, предназначенного для вывода на дисплей. В целом графический процессор 37 очень эффективен при оперировании компьютерной графикой и обработке изображений и имеет в высокой степени параллельную структуру, которая делает его более эффективным, чем центральные процессоры общего назначения, для выполнения алгоритмов, предусматривающих параллельную обработку больших блоков данных.

[42] Таким образом, имеющая описанную конфигурацию процессорная система 20 содержит вычислительные мощности в виде процессоров 21, средства хранения, включающие в себя системную память (например, ОЗУ 24) и запоминающее устройство большой емкости 34, средства ввода, такие как клавиатура 29 и мышь 30, и средства вывода, включающие динамик 31 и дисплей 35. В некоторых аспектах данного изобретения часть системной памяти (например, ОЗУ 24) и запоминающего устройства большой емкости 34 вместе хранят операционную систему, такую как операционная система AIX® от IBM Corporation, для координации функций различных компонентов, проиллюстрированных в процессорной системе 20.

[43] Данные технологии могут быть реализованы в виде системы, способа и/или компьютерного программного продукта. Компьютерный программный продукт может содержать машиночитаемый носитель данных (или носитель), на котором записаны машиночитаемые команды программы, побуждающие процессор выполнять аспекты данного изобретения.

[44] Машиночитаемый носитель данных может быть материальным устройством, способным сохранять инструкции для использования устройством исполнения инструкций. Машиночитаемый носитель данных может представлять собой (без ограничения указанным), например, электронное, магнитное, оптическое, электромагнитное, полупроводниковое запоминающее устройство или любую подходящую комбинацию вышеперечисленных устройств. Неисчерпывающий список более конкретных примеров машиночитаемого носителя данных включает в себя следующее: портативную компьютерную дискету, жесткий диск, оперативную память (ОЗУ), постоянное запоминающее устройство (ПЗУ), стираемое программируемое постоянное запоминающее устройство (EPROM или флэш-память), статическое оперативное запоминающее устройство (SRAM), постоянное запоминающее устройство на портативном компакт-диске (CD-ROM), цифровой универсальный диск (DVD), карту памяти, гибкий диск, устройство с механическим кодированием, такое как перфокарта, или рельефные структуры в канавке с записанными на них инструкциями, и любая подходящая комбинация вышеперечисленных устройств. Машиночитаемый носитель данных согласно данному описанию не должен рассматриваться как преходящие сигналы как таковые, например, радиоволны или другие свободно распространяющиеся электромагнитные волны, электромагнитные волны, распространяющиеся по волноводу, или другую среду передачи (например, световые импульсы, проходящие через волоконно-оптический кабель) или электрические сигналы, передаваемые по проводу.

[45] Машиночитаемые команды программы, описанные здесь, могут быть загружены в соответствующие вычислительные/процессорные устройства с машиночитаемого носителя данных, на внешний компьютер или во внешнее запоминающее устройство по сети, например, через интернет, через локальную сеть, широкополосную сеть и/или по беспроводной сети. Сеть может содержать медные кабели передачи, оптические волокна передачи, средства беспроводной передачи, маршрутизаторы, брандмауэры, коммутаторы, шлюзовые компьютеры и/или пограничные серверы. Плата сетевого адаптера или сетевой интерфейс в каждом вычислительном/процессорном устройстве принимает машиночитаемые команды программы из сети и направляет машиночитаемые команды программы для хранения на машиночитаемом носителе данных в соответствующем вычислительном/процессорном устройстве.

[46] Машиночитаемые команды программы для выполнения операций данного изобретения могут быть инструкциями в коде ассемблера, инструкциями архитектуры системы команд (ISA от англ. instruction-set-architecture), машинными инструкциями, машинно-зависимыми инструкциями, микрокодом, инструкциями прошивки, данными о состоянии или исходным кодом либо объектным кодом, написанным в любой комбинации одного или большего количества языков программирования, включая объектно-ориентированный язык программирования, такой как Smalltalk, C++ и т.п., и обычные языки программирования процедур, такие как язык программирования C или аналогичные языки программирования. Машиночитаемые команды программы могут выполняться полностью на компьютере пользователя, частично на компьютере пользователя, в виде автономного программного пакета, частично на компьютере пользователя и частично на удаленном компьютере, или полностью на удаленном компьютере или сервере. В последнем случае удаленный компьютер может быть соединен с компьютером пользователя через сеть любого типа, включая локальную сеть (LAN) или глобальную сеть (WAN), или соединение может быть выполнено с внешним компьютером (например, по интернету с привлечением интернет-провайдера). В некоторых примерах электронные схемы, включающие, например, программируемые логические схемы, программируемые пользователем вентильные матрицы (FPGA) или программируемые логические массивы (PLA), могут выполнять машиночитаемые команды программы, используя данные состояния машиночитаемых команд программы, для персонализации электронных схем с целью осуществления аспектов данного изобретения.

[47] Аспекты данного изобретения описаны здесь со ссылкой на иллюстративные блок-схемы и/или схемы способов, устройств (систем) и компьютерных программных продуктов в соответствии с аспектами данного изобретения. Следует понимать, что каждый блок иллюстративных блок-схем и/или схем и комбинации блоков иллюстративных блок-схем и/или схем могут быть реализованы с использованием машиночитаемых команд программы.

[48] Эти машиночитаемые команды программы могут быть переданы в процессор компьютера общего назначения, компьютера специального назначения или другого программируемого устройства обработки данных для получения машины, таким образом, что инструкции, которые выполняются посредством процессора компьютера или другого программируемого устройства обработки данных, создают средства для реализации функций/действий, указанных в схеме и/или блоках блок-схемы или блоках. Эти машиночитаемые команды программы также могут храниться на машиночитаемом носителе данных, который может обеспечить определенное функционирование компьютера, программируемого устройства обработки данных и/или других устройств, так что машиночитаемый носитель данных, содержащий инструкции хранящиеся в нем, образует изделие, содержащее инструкции, реализующее аспекты функции/действия, указанные в блоке или блоках блок-схемы и/или схемы.

[49] Машиночитаемые команды программы также могут быть загружены в компьютер, другое программируемое устройство обработки данных или иное устройство, чтобы обеспечить выполнение ряда рабочих операций на компьютере, другом программируемом устройстве или ином устройстве с получением реализованного компьютером процесса, таким образом, что инструкции, которые выполняются на компьютере, другом программируемом устройстве или ином устройстве, реализуют функции/действия, указанные в схеме и/или блоках блок-схемы или блоках.

[50] Блок-схемы и схемы в графических материалах иллюстрируют архитектуру, функциональные возможности и работу возможных вариантов реализации систем, способов и компьютерных программных продуктов в соответствии с различными вариантами реализации данного изобретения. В этом отношении каждый блок в блок-схемах или схеме может представлять собой модуль, сегмент или часть инструкций, который содержит одну или большее количество исполняемых инструкций для осуществления указанной логической функции или функций. В некоторых альтернативных реализациях функции, указанные в блоках могут осуществляться не в том порядке, который указан в графических материалах. Например, два блока, проиллюстрированные последовательно, могут в действительности выполняться, по существу, одновременно, или блоки могут иногда выполняться в обратном порядке, в зависимости от задействованной функциональной возможности. Кроме того, следует отметить, что каждый из блоков на иллюстративных блок-схемах и/или схемах, и комбинации блоков на иллюстративных блок-схемах и/или схемах могут быть реализованы с помощью специализированных аппаратных систем, выполняющих заданные функции или действия, или комбинации специализированного аппаратного обеспечения и инструкций для вычислительной машины.

[51] Ниже приведены некоторые варианты реализации описанного изобретения:

[52] Вариант реализации 1: Способ определения надежности оценки проницаемости дискретной сети трещин (DFN), включающий: получение DFN интересующего геологического пласта, содержащей множество связанных трещин; определение направленной эквивалентной проницаемости множества связанных трещин DFN с использованием численного метода масштабирования; и определение надежности направленной эквивалентной проницаемости.

[53] Вариант реализации 2: Способ по п. 1, отличающийся тем, что направленная эквивалентная проницаемость представляет собой первую направленную эквивалентную проницаемость, и при этом определение надежности первой направленной эквивалентной проницаемости включает сравнение направленной эквивалентной проницаемости со второй направленной эквивалентной проницаемостью.

[54] Вариант реализации 3: Способ по п. 2, отличающийся тем, что сравнение дополнительно включает сравнение гладкости первой направленной эквивалентной проницаемости и второй направленной эквивалентной проницаемости.

[55] Вариант реализации 4: Способ по п. 2, отличающийся тем, что сравнение дополнительно включает вычисление разницы между первой направленной эквивалентной проницаемостью и второй направленной эквивалентной проницаемостью, при этом первая направленная эквивалентная проницаемость масштабируется постоянным коэффициентом.

[56] Вариант реализации 5: Способ по п. 4, отличающийся тем, что разница представляет собой разницу в гладкости графического представления первой направленной эквивалентной проницаемости и второй направленной эквивалентной проницаемости.

[57] Вариант реализации 6: Способ по п. 1, отличающийся тем, что определение надежности направленной эквивалентной проницаемости включает вычисление меры надежности, основанной на изменении направленной эквивалентной проницаемости.

[58] Вариант реализации 7: Способ по п. 6, отличающийся тем, что изменение направленной эквивалентной проницаемости включает по меньшей мере один элемент, выбранный из группы, состоящей из: количества шагов между соседними углами, размера шагов между соседними углами, наклона кривой эквивалентной проницаемости с изменяющимся направлением, показателя дисперсии, рассчитанного по изменениям эквивалентной проницаемости со сменой направления.

[59] Вариант реализации 8: Способ по п. 6, отличающийся тем, что мера надежности направленной эквивалентной проницаемости сравнивается с мерами надежности другой DFN.

[60] Вариант реализации 9: Способ по п. 1, дополнительно включающий: обрезку DFN до применения метода Оды.

[61] Вариант реализации 10: Способ по п. 1, дополнительно включающий: получение буровой пробы интересующего геологического пласта.

[62] Вариант реализации 11: Способ по п. 10, дополнительно включающий: формирование DFN интересующего геологического пласта на основе буровой пробы.

[63] Вариант реализации 12: Способ по п. 1, дополнительно включающий: выполнение действия, относящегося к интересующему геологическому пласту, с использованием первой направленной эквивалентной проницаемости.

[64] Вариант реализации 13: Способ по п. 12, отличающийся тем, что действие включает: совмещение бура с направлением, определяемым первой направленной эквивалентной проницаемостью.

[65] Вариант реализации 14: Способ по п. 12, отличающийся тем, что действие включает: выполнение уплотняющего бурения в направлении, определяемом первой направленной эквивалентной проницаемостью.

[66] Вариант реализации 15: Способ по п. 12, отличающийся тем, что действие включает в себя выполнение стимуляции резервуара в направлении, определяемом первой направленной эквивалентной проницаемостью.

[67] Вариант реализации 16: Способ по п. 1, отличающийся тем, что численный метод масштабирования включает в себя анализ идеальной подгонки.

[68] Вариант реализации 17: Система для определения надежности оценки проницаемости дискретной сети трещин (DFN), содержащая: запоминающее устройство с машиночитаемыми инструкциями; и процессорное устройство для выполнения машиночитаемых инструкций, включающих: получение DFN интересующего геологического пласта, содержащей множество связанных трещин; определение первой направленной эквивалентной проницаемости множества связанных трещин DFN с использованием численного метода масштабирования; определение второй направленной эквивалентной проницаемости множества связанных трещин DFN с использованием метода Оды; определение надежности первой направленной эквивалентной проницаемости путем сравнения первой направленной эквивалентной проницаемости со второй направленной эквивалентной проницаемостью; и выполнение действия, относящегося к интересующему геологическому пласту, с использованием первой направленной эквивалентной проницаемости.

[69] Вариант реализации 18: Система по п. 17, отличающаяся тем, что выполнение действия включает: совмещение бура с направлением, определяемым первой направленной эквивалентной проницаемостью.

[70] Вариант реализации 19: Система по п. 17, отличающаяся тем, что сравнение первой направленной эквивалентной проницаемости со второй направленной эквивалентной проницаемостью включает в себя вычисление разности между первой направленной эквивалентной проницаемостью и второй направленной эквивалентной проницаемостью.

[71] Вариант реализации 20: Система по п. 19, отличающаяся тем, что разница представляет собой разницу в гладкости графического представления первой направленной эквивалентной проницаемости и второй направленной эквивалентной проницаемости.

[72] Описание различных примеров данного изобретения приведено в целях иллюстрации и не должно рассматриваться как исчерпывающее или ограниченное раскрытыми вариантами реализации. Многие модификации и вариации изобретения будут очевидны специалистам в данной области техники с обычным уровнем подготовки без отступления от объема и сущности описанных технологий. Используемая здесь терминология была выбрана таким образом, чтобы наилучшим образом объяснить принципы данных технологий, практическое применение или техническое усовершенствование по сравнению с имеющимися на рынке технологиями, или дать возможность другим специалистам в данной области техники понять описанные здесь технологии.

[73] Кроме того, термин «около» предназначен для учета погрешности, связанной с измерением конкретной величины, исходя из использования оборудования, имеющегося на момент подачи заявки. Например, «около» может включать диапазон ± 8% 5% или 2% от указанного значения.

[74] Хотя проиллюстрирован(ы) и описан(ы) один или большее количество вариантов реализации изобретения, в него (них) можно внести изменения и выполнить замены без отступления от сущности и объема изобретения. Соответственно, следует понимать, что данное изобретение описано с помощью иллюстраций, а не ограничений.

Похожие патенты RU2717601C1

название год авторы номер документа
СИСТЕМА И СПОСОБ ВЫПОЛНЕНИЯ РАБОТ ПО СТИМУЛЯЦИИ НЕДР 2013
  • Кресс Ольга
  • Вэн Сяовэй
  • Гу Хунжэнь
RU2591857C1
ОПРЕДЕЛЕНИЕ ПУТИ ДВИЖЕНИЯ ФЛЮИДА 2014
  • Равндал Ода Роальдсдоттер
  • Хеукос Ярле
  • Фотланн Бьерн Харальд
  • Сеннеланн Ларс
RU2619803C2
СИСТЕМА И ИНСТРУМЕНТ ДЛЯ УВЕЛИЧЕНИЯ ТОЧНОСТИ ПРОГНОЗА МОДЕЛИ ЗРЕЛЫХ МЕСТОРОЖДЕНИЙ 2018
  • Бабин Владимир Маркович
  • Дэвид Эчеверриа Чиаурри
  • Голицына Мария Вадимовна
  • Дэвид Кремер Гарсиа
  • Семенихин Артем Сергеевич
  • Ушмаев Олег Станиславович
  • Яубатыров Рамиль Рустемович
RU2718042C2
СПОСОБ ПРОВЕРКИ ГЕОМЕТРИИ ТРЕЩИНЫ ДЛЯ МИКРОСЕЙСМИЧЕСКИХ СОБЫТИЙ 2014
  • Максвелл Шон
  • Вэн Сяовэй
  • Кресс Ольга
  • Чиппола Крэйг
  • Мэк Марк
  • Ратледж Джеймс Т.
  • Андерхилл Уилльям
  • Гангули Утпал
RU2637255C2
МОДЕЛИРОВАНИЕ КАРСТООБРАЗОВАНИЯ 2011
  • Массона Жерар
  • Морандини Франсис
RU2565357C2
СИСТЕМА И СПОСОБЫ ДЛЯ ПРОГНОЗИРОВАНИЯ ПОВЕДЕНИЯ СКВАЖИНЫ 2011
  • Шутте Джон Ф.
  • Кенэйли Даг С.
  • Хехмейер Оуэн Дж.
RU2573746C2
ПРЕОБРАЗОВАНИЕ ОЦЕНОК ЗАПАСОВ В МОДЕЛИ ПЛАСТА В СТАНДАРТНЫЙ ФОРМАТ ДЛЯ ДИНАМИЧЕСКОГО СРАВНЕНИЯ 2014
  • Эвинг Майкл Дэвид
  • Игараши Самми
RU2603976C1
ОПРЕДЕЛЕНИЕ ОЦЕНОК ЗАПАСОВ ДЛЯ ПЛАСТА 2014
  • Эвинг, Майкл, Дэвид
  • Лунбург, Каталина, Мария
  • Джоансон, Дэвид, Брайан
  • Игараси, Самми
RU2603977C1
Способ адаптации геолого-гидродинамической модели пласта 2021
  • Кайгородов Сергей Владимирович
  • Рукавишников Валерий Сергеевич
  • Демьянов Василий Валерьевич
  • Шишаев Глеб Юрьевич
  • Матвеев Иван Владимирович
  • Еремян Грачик Араикович
RU2754741C1
СОЗДАНИЕ СЕТКИ МОЩНОСТИ ПЛАСТА ДЛЯ ОПРЕДЕЛЕНИЯ ОЦЕНОК ЗАПАСОВ ДЛЯ ПЛАСТА 2014
  • Эвинг Майкл Дэвид
  • Джоансон Дэвид Брайан
RU2603978C1

Иллюстрации к изобретению RU 2 717 601 C1

Реферат патента 2020 года ОПРЕДЕЛЕНИЕ НАДЕЖНОСТИ ОЦЕНОК ПРОНИЦАЕМОСТИ ДИСКРЕТНОЙ СЕТИ ТРЕЩИН

Изобретение относится к дискретным сетям трещин и, более конкретно, к определению надежности оценок проницаемости дискретных сетей трещин. Техническим результатом является повышение эффективности и быстрое определение надежности оценок проницаемости дискретной сети трещин. Способ определения надежности оценки проницаемости дискретной сети трещин (DFN) включает отбор буровой пробы интересующего геологического пласта, формирование DFN интересующего геологического пласта на основе буровой пробы, получение DFN интересующего геологического пласта, при этом указанная DFN содержит множество связанных трещин, определение направленной эквивалентной проницаемости множества связанных трещин DFN с использованием численного метода масштабирования и определение надежности направленной эквивалентной проницаемости. 3 н. и 14 з.п. ф-лы, 6 ил.

Формула изобретения RU 2 717 601 C1

1. Способ (400) определения надежности оценки проницаемости дискретной сети трещин (DFN) (202), включающий:

отбор буровой пробы интересующего геологического пласта;

формирование DFN (202) интересующего геологического пласта на основе буровой пробы;

получение DFN (202) интересующего геологического пласта, при этом указанная DFN (202) содержит множество связанных трещин;

определение направленной эквивалентной проницаемости множества связанных трещин DFN (202) с использованием численного метода масштабирования; и

определение надежности направленной эквивалентной проницаемости.

2. Способ (400) по п. 1, отличающийся тем, что направленная эквивалентная проницаемость представляет собой первую направленную эквивалентную проницаемость, и при этом определение надежности первой направленной эквивалентной проницаемости включает сравнение данной направленной эквивалентной проницаемости со второй направленной эквивалентной проницаемостью.

3. Способ (400) определения надежности оценки проницаемости дискретной сети трещин (DFN) (202), включающий:

получение DFN (202) интересующего геологического пласта, при этом указанная DFN (202) содержит множество связанных трещин;

определение направленной эквивалентной проницаемости множества связанных трещин DFN (202) с использованием численного метода масштабирования; и

определение надежности направленной эквивалентной проницаемости,

причем направленная эквивалентная проницаемость представляет собой первую направленную эквивалентную проницаемость, и при этом определение надежности первой направленной эквивалентной проницаемости включает сравнение данной направленной эквивалентной проницаемости со второй направленной эквивалентной проницаемостью; и

сравнение дополнительно включает сравнение гладкости первой направленной эквивалентной проницаемости и второй направленной эквивалентной проницаемости.

4. Способ (400) по п. 3, отличающийся тем, что сравнение дополнительно включает вычисление разницы между первой направленной эквивалентной проницаемостью и второй направленной эквивалентной проницаемостью, при этом первая направленная эквивалентная проницаемость масштабируется постоянным коэффициентом.

5. Способ (400) по п. 4, отличающийся тем, что разница представляет собой разницу в гладкости графического представления первой направленной эквивалентной проницаемости и второй направленной эквивалентной проницаемости.

6. Способ (400) по п. 1, отличающийся тем, что определение надежности направленной эквивалентной проницаемости включает вычисление меры надежности, основанной на изменении направленной эквивалентной проницаемости.

7. Способ (400) по п. 6, отличающийся тем, что изменение направленной эквивалентной проницаемости включает по меньшей мере изменение параметра, выбранного из группы, состоящей из: количества шагов между соседними углами, размера шагов между соседними углами, наклона кривой эквивалентной проницаемости с изменяющимся направлением, показателя дисперсии, рассчитанного с изменениями эквивалентной проницаемости со сменой направления.

8. Способ (400) по п. 6, отличающийся тем, что мера надежности направленной эквивалентной проницаемости сравнивается с мерами надежности другой DFN (302).

9. Способ (400) по п. 1, дополнительно включающий:

выполнение действия, относящегося к интересующему геологическому пласту, с использованием первой направленной эквивалентной проницаемости.

10. Способ (400) по п. 9, отличающийся тем, что действие включает:

совмещение бура с направлением, определяемым направленной эквивалентной проницаемостью.

11. Способ (400) по п. 9, отличающийся тем, что действие включает:

выполнение уплотняющего бурения в направлении, определяемом направленной эквивалентной проницаемостью.

12. Способ (400) по п. 9, отличающийся тем, что действие включает

выполнение стимуляции пласта в направлении, определяемом направленной эквивалентной проницаемостью.

13. Способ (400) по п. 1, отличающийся тем, что численный метод масштабирования включает в себя анализ идеальной подгонки.

14. Система (100) для определения надежности оценки проницаемости дискретной сети трещин (DFN) (202), содержащая:

запоминающее устройство (24) с машиночитаемыми инструкциями; и

процессорное устройство (21а) для выполнения машиночитаемых инструкций, включающих:

получение DFN (202) интересующего геологического пласта, при этом DFN (202) содержит множество связанных трещин;

определение первой направленной эквивалентной проницаемости множества связанных трещин DFN (202) с использованием численного метода масштабирования путем захвата первой серии срезов с шагом вокруг центральной точки DFN;

определение второй направленной эквивалентной проницаемости множества связанных трещин DFN (202) с использованием метода Оды путем захвата второй серии срезов с шагом вокруг центральной точки DFN, причем DFN обрезается таким образом, чтобы соответствовать второй серии срезов;

определение надежности первой направленной эквивалентной проницаемости путем сравнения первой направленной эквивалентной проницаемости со второй направленной эквивалентной проницаемостью; и

выполнение действия, относящегося к интересующему геологическому пласту, с использованием первой направленной эквивалентной проницаемости.

15. Система (100) по п. 14, отличающаяся тем, что выполнение действия включает совмещение бура с направлением, определяемым первой направленной эквивалентной проницаемостью.

16. Система (100) по п. 14, отличающаяся тем, что сравнение первой направленной эквивалентной проницаемости и второй направленной эквивалентной проницаемости включает вычисление разницы между первой направленной эквивалентной проницаемостью и второй направленной эквивалентной проницаемостью.

17. Система (100) по п. 16, отличающаяся тем, что разница представляет собой разницу в гладкости графического представления первой направленной эквивалентной проницаемости и второй направленной эквивалентной проницаемости.

Документы, цитированные в отчете о поиске Патент 2020 года RU2717601C1

Ahmed M.O., Geiger S., Static and dynamic assessment of DFN permeability upscaling, 4-7 Jun 2012, с.8-13, фиг.5,10
US 20120116740 A1, 10.05.2012
Ahmad Teimoori, Zhixi Chen, Sheik S
Rahman, Thanh Tran, Effective Permeability Calculation Using Boundary Element Method in Naturally Fractured Reservoirs, Article in Petroleum Science and Technology,

RU 2 717 601 C1

Авторы

Хёинк Тобиас

Даты

2020-03-24Публикация

2017-03-17Подача