[发明专利]生成SWPM-MDT的工作流程无效
申请号: | 200580026936.0 | 申请日: | 2005-06-08 |
公开(公告)号: | CN101103351A | 公开(公告)日: | 2008-01-09 |
发明(设计)人: | O·古尔皮纳;C·艾恩;R·班尼治 | 申请(专利权)人: | 施卢默格技术公司;施卢默格加拿大有限公司;施卢默格石油服务公司;施卢默格评估及生产服务(英国)有限公司 |
主分类号: | G06F17/00 | 分类号: | G06F17/00;G05B13/02 |
代理公司: | 中国专利代理(香港)有限公司 | 代理人: | 龚海军;梁永 |
地址: | 美国德*** | 国省代码: | 美国;US |
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摘要: | |||
搜索关键词: | 生成 swpm mdt 工作 流程 | ||
技术领域
在这个说明书中描述的一个(或多个)实施例的主题关于单井预测模型(SWPM)/模动态测试器(MDT)复杂分析工作流程,具体地关于SWPM-MDT工作流程,其将用来使用完整的井模型来同时执行多地层测试器瞬态分析和试井。
背景技术
一般来讲,在为了生成最终想要的产品在计算机系统的处理器中执行软件期间,通常需要在该计算机系统的处理器中执行第一软件模块以产生第一产品,并且然后响应第一产品单独地并且独立地在该处理器中执行第二软件模块以产生第二产品,并且然后响应第二产品单独地并且独立地在该处理器中执行第三软件模块以产生最终想要的产品。为了产生最终想要的产品,可能需要单独地并且独立地在所述计算机系统的处理器中执行多个软件模块以便产生最终想要的产品。所述多个软件模块的以单独地并且独立地方式的上述执行非常费时间并且是很费力的工作。因此,需要一种‘基于软件的计算机系统’(在下文中称作‘单井预测模型’或‘SWPM’),其将:(1)响应于第一组用户对象自动地产生由第一多个软件模块组成的第一特定工作流程,并且响应于第一组输入数据自动地执行第一特定工作流程以产生第一想要的产品,以及(2)响应第二组用户对象自动地产生由第二多个软件模块组成的第二特定工作流程,并且响应于第二组输入数据自动地执行第二特定工作流程以产生第二想要的产品。当使用基于SWPM软件的计算机系统时,将不再需要为了产生第一想要的产品而单独地并且独立地执行第一工作流程的第一多个软件模块,并且不再需要为了产生第二想要的产品而单独地并且独立地执行第二工作流程的第二多个软件模块。结果,将节省相当多的处理器执行时间并且此外将不再需要为了产生最终想要的产品而执行单独地并且独立地执行多个软件模块的上述费力工作。上述‘基于软件的计算机系统’,被称作‘单井预测模型’或‘SWPM’,适合用于石油工业。在石油工业中,理想地,与井有关的所执行的所有生产活动应当使用有关邻近所钻的井的储集层的任何知识(例如,适时的压力干扰和岩石不均匀性)。然而,由于缺少不仅可以由储集层工程师而且由生产/钻井/井服务工程师使用的普通三维(3D)预测模型,储集层知识和天天井决策之间的差距在现场管理和现场作业中留下了低效率的最重要根源之一。由于储集层建模和生产建模之间的类似差距,我们了解到客户很少使用已经获取的大量数据-它们确实未能最大限度地从那个数据中诠释些什么。而且,多数储集层不具有实际的储集层预测模型。据估计仅20%的生产储集层油田具有储集层模型。这表示多数储集层油田在对个人井了解的基础上工作。这有多种原因,其中主要的是:需要必需的有经验人员,需要‘适合’的软件,储集层模型的绝对尺寸(sheersize),以及所要求的时间。
因此,需要基于‘单井预测模型’或‘SWPM’软件的计算机系统,其将使得公司的工作人员能够更接近井操作同时使得他们能够使用快速诠释工具,该工具使用了所有可用的数据和在特定井周围建立的3D储集层模型,因此提高了油田管理中的决策质量。本发明的基于‘SWPM’软件的计算机系统为公司提供了通过‘增加价值’来使得在市场中区分自己的机会,其中这样的价值通过引入新的诠释业务(即,SWPM软件)到公司的当前和未来的数据获取工具和业务中来得到增加。另外,基于与‘单井预测模型(SWPM)’软件相关的‘实时能力’的计算机系统将得到重视并且被有效地利用于石油工业中,因为石油工业整体上朝着‘准时’和‘数据-到-决策’的工作环境迅速发展。最后,当创建下一代‘油田预测模型’时,将考虑基于‘SWPM’软件的计算机系统的特征,包括综合化和交互式以及直观性。另外,需要基于交互式并且直观的流量仿真的‘单井预测模型(SWPM)’,其被用于使用可以由非储集层仿真专家使用的完井数据来结合静态和动态测量的目的。SWPM将使得能够从1D信息(即从井)开始建立3D比较预测模型。SWPM将读取主体井的地层信息并且创建储集层流量模型用于该井的所选择的供油面积。从1D到3D,随机地完成属性创建并且然后关于该井的可用动态数据进行微调。一旦估计出最可能的储集层属性,SWPM可被用于研究各种预测情景,比如定制完井策略、研究钻井策略、考虑对储集层的影响来预测井性能、论证关于决策制订的附加数据的价值、以及论证新技术的价值。在优化的工作流程上建立SWPM,所述工作流程包括岩石物理属性估计、静态模型构建、模型调整、钻井、完井、生产、或者干预。易于使用和直观性最重要。SWPM要么顺序地用于耗用时间模式,要么用于完全自动的实时模式。
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