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CARACTERIZACIóN DINáMICA DE YACIMIENTOS ESTRATIGRáFICAMENTE COMPLEJOS USANDO ALGORITMOS GENéTICOS

机译:基于遗传算法的地层复杂储层动态表征

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摘要

En este trabajo se presenta la aplicación a un caso real de una metodología novedosa para la caracterización de yacimientos altamente heterogéneos mediante la integración de la información dinámica del yacimiento al modelo estático actualizado. La metodología fue desarrollada por el Dr. Carlos Romero, quien la aplicó a un yacimiento sintético. El proceso de caracterización de yacimientos tiene como objetivo construir un modelo del yacimiento, lo mas realista posible, mediante la incorporación de toda la información disponible. El enfoque clásico consiste en elaborar un modelo que se fundamenta en la información estática del yacimiento, teniendo como etapa final del proceso la validación del modelo con la información dinámica disponible. Es importante aclarar que el término validación implica un proceso por naturaleza puntual, generalmente asociado a asegurar solamente la coherencia requerida entre zonas productoras y propiedades petrofísicas. El objetivo de la metodología propuesta es mejorar la capacidad de predicción del modelo del yacimiento mediante la integración a priori de los parámetros intrínsecos a la dinamicidad de los fluidos del yacimiento mediante un proceso de inversión dinámica de datos a través de un procedimiento de optimización basado en computación evolutiva. La metodología propuesta parte de la construcción del modelo estático del yacimiento de alta resolución, el cual es escalado mediante técnicas híbridas buscando preservar la heterogeneidad del yacimiento. Posteriormente, usando como marco de referencia un simulador analítico, el modelo escalado es metódicamente modificado mediante un proceso de optimización que usa algoritmos genéticos y como información condicional los datos de producción. El Producto final de este proceso es un modelo que respeta las condiciones estáticas y dinámicas del yacimiento con capacidad de minimizar el impacto económico que genera el ajuste histórico de producción en las tareas de simulación. Este modelo final, entonces, presenta unas propiedades petrofísicas (porosidad, permeabilidad y saturación de agua) modificadas para lograr un mejor ajuste de la historia de producción simulada con la real (History Matching). Adicional a lo anterior, el proceso involucra una liguera modificación de las permeabilidades relativas, las cuales se han cambiado buscando calibrar estas propiedades que igualmente presentan un grado alto de incertidumbre.
机译:这项工作通过将储层的动态信息集成到更新的静态模型中,为高度非均质储层表征的新型方法的实际案例提供了应用。该方法是由卡洛斯·罗梅罗博士(Carlos Romero)开发的,他将其应用于合成矿床。储层表征过程旨在通过合并所有可用信息来建立尽可能实际的储层模型。经典方法包括基于储层静态信息构建模型,该过程的最后阶段是使用可用动态信息对模型进行验证。重要的是要澄清,术语“验证”指的是一个准时的过程,通常与确保生产区域和岩石物理特性之间仅要求的一致性有关。拟议方法的目的是通过基于优化程序的动态数据反演过程,通过对储层流体动力学固有参数进行先验整合,提高储层模型的预测能力。进化计算。所提出的方法学始于水库高分辨率静态模型的构建,该模型使用混合技术进行缩放以寻求保持水库的非均质性。后来,使用分析模拟器作为参考框架,通过使用遗传算法和生产数据作为条件信息的优化过程,有条不紊地修改了缩放后的模型。该过程的最终产品是一个模型,该模型尊重油藏的静态和动态条件,并具有将模拟任务中生产历史调整产生的经济影响最小化的能力。然后,该最终模型显示了岩石物理特性(孔隙度,渗透率和水饱和度),以实现模拟生产历史与真实生产历史的更好拟合(历史匹配)。除上述内容外,该方法还涉及相对渗透率的轻微更改,已对其进行了更改,以尝试校准也表现出高度不确定性的这些特性。

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