Improvements in reservoir characterization applying geostatistical modeling (estimation & stochastic simulations vs. standard interpolation methods); Case study from Croatia

摘要

There are several larger gas-condensate fields in Croatia important for present and future hydrocarbon production. These fields are characterized by complex lithology and hardly predictable reservoir petrophysical properties. The analyzed Stari Gradac-Barcs-Nyugat field is characterized by four reservoir lithofacies and unique gas-water contact. The input set included 16 mean porosity values (well locations) for each lithofacies separately. Improvements in reservoir characterization were performed using the geostatistical approach (Kriging and conditional stochastic simulations), and the given results were compared with Inverse Distance Weighting (IDW) maps. Kriging was selected as the interpolation method with the least estimation risk, which also depends on the variogram model (here the spherical theoretical model was used). In the space away from reservoir data, and regarding the variogram model, Kriging is of no risk, i.e. estimation is replaced with simple mean value. The quality of Kriging porosity maps was checked in each lithofacies also by calculating the MSE value. Conditional stochastic simulations were used as a tool for better estimation of cell values away from the control points (wells) and for obtaining 100 "equally valuable" porosity maps. Conditional simulation maps were slightly noisy, and the Kriging map was fairly smoothed and elongated in direction of the structure.%Nekoliko većih plinsko-kondenzatnih polja u Hrvatskoj važno je za današnju i buduću proizvodnju ugljikovodika. Ta su polja obilježena vrlo kompleksnom litologijom te teško predvidljivim petrofizikalnim svojstvima u ležištu. Analizirano polje, Stari Gradac-Barcs Nyugat, karakterizirano je s četiri ležišna litofacijesa te jedinstvenim kontaktom plin/voda. Ulazni skup podataka obuhvatio je 16 srednjih vrijednosti poroznosti (na bušotinskim lokacijama), odvojeno za svaki litofacijes. Poboljšanje u karakterizaciji ležišta postignuto je uporabom geostatistike (metodom kriginga i uvjetnim stohastičkim simulacijama). Dobiveni rezultati uspoređeni su s kartama interpoliranim metodom inverzne udaljenosti. Kriging je odabran kao interpolacijska metoda s najmanjim rizikom procjene, također ovisnim o variogramskom modelu (ovdje je korišten sferni teoretski model). U prostoru udaljenom od bušotinskih vrijednosti, a s obzirom na variogramski model, metoda kriginga ne uvodi nikakav rizik, tj. procjena je načinjena običnom srednjom vrijednošću. Kvaliteta karata poroznosti dobivenih krigingom također je provjerena u svakome litofacijesu izračunom MSE vrijednosti. Uvjetne stohastičke simulacije su upotrijebljene kao alat za bolju procjenu vrijednosti onih ćelija udaljenih od kontrolnih točaka (bušotina) te dobivanje 100 "jednako vrijednih" karata poroznosti. Karte uvjetnih simulacija obilježene su naglijim prijelazima vrijednosti ćelija, dok su karte dobivene krigingom ujednačenije s izolinijama poroznosti izduženim u smjeru strukture.