简介:在任何新油田开发的初期,地质和工程数据的局限性和不确定性都是油藏描述和模拟的问题。这些问题是由不同输入模型变量的不确定性导致的,例如储层连通性、流体粘度和岩心端点饱和度。在这种情况下,对地球和流动模拟模型采用adhoc方法(在一个时间段给出一个系数)不可能为指定商业目标决策提供正确的信息。本项研究给出了三个油田的实例,这些实例中,工程和地球模型变量在系统方法中已发生了变化,以便利用实验设计方法(ED)评价油藏动态。油田实例分析的结果表明,井(生产井和注入井)的技术要求比所预期的技术要求要少一些。同样重要的是,有一个实例研究已表明实验室的测量结果可能使周围的石油粘度和岩心端点饱和度的不确定性最小化。同时,我们也了解到,由于油藏各向异性大,水平井的择优定向在边界上优于垂直井。在另一个实例中,地层、油-气接触面(GOC)和含水带强度是初步筛选后所有因素设计中的主要变量。本文证实了由于这些变量满足了最小储量标准,因而能使项目继续进行下去。对于所有的研究而言,也许最重要的是如何利用与adhoc方法相比少得多的流动模拟运行次数来获取正确的信息。
简介:在过去的十年中,传统的全波形反演(FWI)已广泛应用于实际地震资料的生产和研究中。虽然基础理论已确立,并通过将地震资料和精确求解波动方程得到的模拟地震波曲线之间的失配最小化产生高分辨率的地下模型,但是在实际工作中,对于更新模型参数来讲它仍然是一个具有挑战性的反演法。尽管可以用局部优化法解决最小化问题,但是由于问题的不适定性和非线性,会不可避免地朝着局部极小值进行收敛,如由于在记录的资料或不准确的初始模型中缺少低频FWI可能会收敛到局部最小。提出了一种用重构波场进行时间域全波形反演新方法(RFWI)。RFWI减小了正演模型数据精确求解波动方程作为常规FWI的约束,代之以使用一个l2近似解。通过最小化的目标函数(包括对数据失配和波动方程误差的惩罚),RFWI对地球模型进行估算并共同重建正演波场。通过扩大搜索空间,RFWI具有避免跳周期和克服一些与局部极小值相关的问题的能力。本文首先介绍了时域RFWI理论和实现情况,讨论了常规FWI和RFWI之间的异同;然后用2D合成实例证明了超越传统FWI的RFWI所具有的优点;最后在刚果海上2D拖缆数据集和墨西哥湾3D海底地震数据集上对RFWI在野外资料的应用情况进行了证明。