Генерация последовательности операций по комплексному анализу на основе предсказательной модели одиночной скважины - модульного динамического тестера (swpm-mdt)

Генерация последовательности операций по комплексному анализу на основе предсказательной модели одиночной скважины - модульного динамического тестера (swpm-mdt)

Иллюстрации

Показать все

Реферат

Предмет варианта(ов) осуществления, описанного в этой заявке, относится к последовательности операций по комплексному анализу на основе предсказательной модели одиночной скважины (SWPM)/модульного динамического тестера (MDT) и, в частности, к последовательности операций SWPM-MDT, которая призвана осуществлять одновременный анализ множественных изменений давления тестера пласта и тестов скважины с помощью обобщенной модели скважины.

В целом, в ходе выполнения программного обеспечения на процессоре компьютерной системы в целях генерации конечного целевого продукта часто бывает необходимо выполнять первый программный модуль на процессоре компьютерной системы для создания первого продукта, и затем, отдельно и независимо, выполнять второй программный модуль на процессоре в ответ на первый продукт для создания второго продукта, и затем, отдельно и независимо, выполнять третий программный модуль на процессоре в ответ на второй продукт для создания конечного целевого продукта. Для создания конечного целевого продукта может понадобиться отдельно и независимо выполнять на процессоре компьютерной системы множество программных модулей для создания конечного целевого продукта. Вышеупомянутое выполнение множества программных модулей, по отдельности и независимо, является очень трудоемкой задачей, на выполнение которой уходит много времени. Соответственно, существует необходимость в 'компьютерной системе на основе программного обеспечения' (ниже именуемой 'предсказательной моделью одиночной скважины' или 'SWPM') которая: (1) автоматически создает первую особую последовательность операций, состоящую из первого множества программных модулей, в ответ на первый набор пользовательских заданий и автоматически выполняет первую особую последовательность операций в ответ на первый набор входных данных для создания первого целевого продукта, и (2) автоматически создает вторую особую последовательность операций, состоящую из второго множества программных модулей, со вторым набором пользовательских заданий, и автоматически выполняет вторую особую последовательность операций в ответ на второй набор входных данных для создания второго целевого продукта. Когда используется компьютерная система на основе программного обеспечения SWPM, уже не нужно отдельно и независимо выполнять первое множество программных модулей первой последовательности операций для создания первого целевого продукта и уже не нужно отдельно и независимо выполнять второе множество программных модулей второй последовательности операций для создания второго целевого продукта. В результате, экономится значительная часть рабочего времени процессора, и, кроме того, уже не нужно выполнять вышеупомянутую трудоемкую задачу по отдельному и независимому выполнению множества программных модулей для создания конечного целевого продукта. Вышеупомянутая 'компьютерная система на основе программного обеспечения', известная как 'предсказательная модель одиночной скважины' или 'SWPM', пригодна для использования в нефтяной промышленности. В нефтяной промышленности, в идеале, все действия по добыче, осуществляемые в связи со скважиной, должны опираться на информацию, касающуюся коллектора (например, часто, интерференцию давления и неоднородность породы) вблизи пробуриваемой скважины. Однако в результате отсутствия общей трехмерной (3D) предсказательной модели, которую могли бы использовать не только инженеры-разработчики, но также специалисты по добыче/бурению/обслуживанию скважины, разрыв между информацией о коллекторе и каждодневными техническими решениями относительно скважины остается одной из наиболее значительных причин неэффективности управления месторождением и эксплуатации месторождения. В силу аналогичного разрыва между моделированием коллектора и моделированием добычи, по нашему мнению, клиенты редко используют большинство полученных данных, т.е. не в полной мере пользуются информацией, которую можно получить из этих данных. Кроме того, большинство коллекторов не имеет реалистичной предсказательной модели коллектора. Согласно оценке, только 20% эксплуатируемых месторождений имеют модель коллектора. Это говорит о том, что большинство месторождений эксплуатируется на основании информации об отдельных скважинах. Тому есть несколько причин, главные из которых: необходимость в опытном персонале, необходимость в специализированном программном обеспечении, размер по вертикали моделей коллектора и необходимое время.

Соответственно, существует необходимость в 'предсказательной модели одиночной скважины' или компьютерной системе на основе программного обеспечения 'SWPM', которая позволила бы персоналу компании лучше понять функционирование скважины и, в то же время, вооружила бы его инструментами быстрой интерпретации, использующими все имеющиеся данные и трехмерные модели коллектора, построенные вокруг конкретной скважины, тем самым повысив качество принимаемых решений по управлению месторождением. Компьютерная система на основе программного обеспечения 'SWPM', отвечающая настоящему изобретению, дает компании возможность выделиться на рынке 'дополнительной ценностью', причем такая ценность добавляется за счет ввода новой услуги по интерпретации (т.е. программного обеспечения SWPM) в современные и будущие инструменты и службы сбора данных компании. Кроме того, 'оперативные возможности', связанные с компьютерной системой на основе программного обеспечения 'предсказательной модели одиночной скважины (SWPM)', получат широкое признание и распространение в нефтяной промышленности, поскольку нефтяная промышленность, в целом, быстро развивается в направлении работы в оперативном режиме. Наконец, такие особенности компьютерной системы на основе программного обеспечения 'SWPM', как интеграция, интерактивность и интуитивность, будут учтены при создании 'предсказательных моделей месторождений' следующего поколения. Кроме того, существует необходимость в интерактивном и интуитивном моделировании потока на основании 'предсказательной модели одиночной скважины (SWPM)', которая используется в целях объединения статических и динамических измерений с данными завершения, которые используют специалисты по неколлекторному моделированию. SWPM позволит строить трехмерные сравнительные предсказательные модели, начиная с одномерной информации (т.е. со скважины). SWPM будет считывать информацию пласта для текущей скважины и создавать потоковую модель коллектора для выбранной области дренажа скважины. От одного измерения к трем, создание свойств осуществляется стохастически и затем проходит точную настройку в отношении доступных динамических данных скважины. После оценки наиболее очевидных свойств коллектора SWPM можно использовать для исследования различных предсказательных сценариев, например подстраивать стратегию завершения, исследовать стратегию бурения, прогнозировать производительность скважины с учетом влияния на коллектор, демонстрировать значимость дополнительных данных при принятии решения и демонстрировать значимость новых технологий. SWPM строится вокруг оптимизированных последовательностей операций, включая оценку петрофизических свойств, построение статической модели, настройку модели, бурение, завершение, эксплуатацию или вмешательство. Важнее всего простота использования и интуитивность. SWPM используется либо последовательно в режиме прошедшего времени, либо в полностью автоматическом режиме реального времени.

Кроме того, тестирование с переменным давлением в интервале (IPTT) вдоль ствола скважины с использованием тестеров пласта с несколькими зондами или пакерным зондом все больше используется как средство оценки параметра пласта. Эти тесты обычно длятся несколько часов и позволяют обследовать объемы в пределах "десятков футов" в радиальном направлении и по вертикали вдоль скважины. Множественные тесты с переменным давлением с перекрывающимися объемами влияния часто применяются в скважинах. В настоящее время все эти тесты с переменным давлением анализируют независимо друг от друга с использованием, в основном, аналитических многослойных моделей. Когда их объемы влияния перекрываются, процедура оказывается итерационной. Для осуществления процесса интерпретации в целом требуются значительные затраты времени и усилий. Также был рассмотрен анализ тестов давления в интервале с переменным давлением с использованием численного моделирования. Численное моделирование может хорошо подходить для сложных геометрий (т.е. разломов, пересекающих пакерные зоны) и многофазного потока, но обычно такое численное моделирование сложнее настраивать. После тестирования с переменным давлением в интервале в скважине можно проводить тестирование пласта на трубах (DST) и/или расширенное тестирование скважины (EWT). Комбинированная интерпретация тестов с переменным давлением в интервале и традиционных тестов скважины не является обычной и создает дополнительную трудность, поскольку традиционные тесты имеют увеличенный радиус исследования. Модель коллектора должна обеспечивать повышенное разрешение по вертикали вблизи ствола скважины, определяемое испытаниями IPTT, и более глубокую поперечную информацию, присущую долговременным тестам скважины с переменным давлением. Также обычно получают данные зависимости давления от глубины в необсаженном и обсаженном стволе скважины с помощью тестеров пласта. В разрабатываемых коллекторах такие данные дают ценную информацию по истощению отдельных участков пласта, фрагментарности и вертикальной связи. Введение профилей зависимости давления от глубины в анализ представляет третий уровень (и масштаб) сложности, поскольку изменения давления вдоль скважины обычно отражают истощение отдельных зон в сочетании с более широкомасштабной информацией связности. В этом описании изобретения представлен вариант осуществления, относящийся к 'последовательности операций на основе предсказательной модели одиночной скважины (SWPM)/модульного динамического тестера (MDT)' (далее, 'последовательности операций SWPM-MDT'), в которой множественные тесты с переменным давлением в интервале (IPTT), традиционные тесты скважины [например, тесты пласта на трубах (DST) и расширенные тесты скважины (EWT)] и профили зависимости давления от глубины анализируются одновременно с использованием численной 'модели отклика коллектора', которая генерируется последовательностью операций, когда последовательность операций полностью выполняется процессором компьютера. Начальная точка 'последовательности операций SWPM-MDT' обеспечивает набор 'результатов интерпретации', которые генерируются, при выполнении петрофизического анализа коллектора вдоль скважины. Таким образом, информация сводится к ряду элементов потока с усредненными петрофизическими свойствами. Эти элементы потока с усредненными свойствами используются для наполнения численной трехмерной модели. Эта начальная модель обновляется для учета одновременно всех данных переменного давления (IPTT, DST, EWT), а также профилей зависимости давления от глубины. Конечный результат, который генерируется или строится, когда вышеупомянутая последовательность операций SWPM-MDT полностью выполняется процессором компьютера, представляет собой 'имитатор отклика коллектора' (или 'модель отклика коллектора', или 'модель коллектора с одной скважиной'), который/ая: обеспечивает динамические данные, отражает и обеспечивает все данные измерений в разных масштабах и может использоваться для изучения альтернативных сценариев завершения и добычи. Способ анализа, описанный в изложенных здесь вариантах осуществления, которые связаны с нижеописанной 'последовательностью операций SWPM-MDT', позволяет: сократить время и усилия, необходимые для анализа множественных тестов с переменным давлением в интервале (IPTT), и обеспечить средство объединения долговременных тестов и данных зависимости давления от глубины.

Один аспект настоящего изобретения предусматривает способ определения целевого продукта, соответствующего пользовательскому заданию, содержащий этапы, на которых: (a) предоставляют первое пользовательское задание; (b) предоставляют первый набор входных данных; (c) автоматически генерируют первую последовательность операций в ответ на первое пользовательское задание; (d) автоматически выбирают один или несколько программных модулей в ответ на первую последовательность операций, причем один или несколько программных модулей включают в себя программный модуль построения модели, предназначенный для построения имитационной модели в ответ на набор других данных, и программный модуль настройки модели, предназначенный для калибровки имитационной модели в ответ на один или более из набора данных тестирования с переменным давлением и данных тестирования скважины и данных градиента давления; (e) выполняют один или несколько программных модулей на процессоре в ответ на первый набор входных данных; и (f) определяют целевой продукт в ответ на выполнение этапа (e), причем целевой продукт включает в себя трехмерную репрезентативную модель коллектора.

Еще один аспект настоящего изобретения предусматривает устройство хранения программ, считываемое машиной, материально воплощающее набор команд, выполняемых машиной для осуществления этапов способа определения целевого продукта, соответствующего пользовательскому заданию, причем при выполнении этапов способа: (a) предоставляют первое пользовательское задание; (b) предоставляют первый набор входных данных; (c) автоматически генерируют первую последовательность операций в ответ на первое пользовательское задание; (d) автоматически выбирают один или несколько программных модулей в ответ на первую последовательность операций, причем один или несколько программных модулей включают в себя программный модуль построения модели, предназначенный для построения имитационной модели в ответ на набор других данных, и программный модуль настройки модели, предназначенный для калибровки имитационной модели в ответ на один или более из набора данных тестирования с переменным давлением, и данных тестирования скважины, и данных градиента давления; (e) выполняют один или несколько программных модулей на процессоре в ответ на первый набор входных данных; и (f) определяют целевой продукт в ответ на выполнение этапа (e), причем целевой продукт включает в себя трехмерную репрезентативную модель коллектора.

Еще один аспект настоящего изобретения предусматривает систему, реагирующую на набор входных данных и пользовательское задание, предназначенную для генерации целевого продукта, соответствующего пользовательскому заданию, содержащую: первое устройство, предназначенное для приема первого пользовательского задания и первого набора входных данных; второе устройство, предназначенное для автоматической генерации первой последовательности операций в ответ на первое пользовательское задание; третье устройство, предназначенное для автоматического выбора одного или нескольких программных модулей в ответ на первую последовательность операций, причем один или несколько программных модулей включают в себя программный модуль построения модели, предназначенный для построения имитационной модели в ответ на набор других данных, и программный модуль настройки модели, предназначенный для калибровки имитационной модели в ответ на один или более из набора данных тестирования с переменным давлением, и данных тестирования скважины, и данных градиента давления; и процессорное устройство, предназначенное для автоматического выполнения одного или нескольких программных модулей в ответ на первый набор входных данных и генерации целевого продукта в ответ на выполнение одного или нескольких программных модулей, причем целевой продукт включает в себя трехмерную репрезентативную модель коллектора.

Еще один аспект настоящего изобретения предусматривает способ определения конечного продукта в ответ на пользовательское задание, содержащий этапы, на которых: (a) предоставляют пользовательское задание и предоставляют входные данные; (b) генерируют конкретную последовательность операций, соответствующую пользовательскому заданию; (c) выбирают множество программных модулей в ответ на конкретную последовательность операций, причем множество программных модулей имеет заранее определенную последовательность, причем программные модули включают в себя программный модуль построения модели, предназначенный для построения имитационной модели в ответ на набор других данных, и программный модуль настройки модели, предназначенный для калибровки имитационной модели в ответ на один или более из набора данных тестирования с переменным давлением и данных тестирования скважины и данных градиента давления; (d) выполняют множество программных модулей в заранее определенной последовательности в ответ на входные данные; и (e) генерируют конечный продукт по завершении выполнения множества программных модулей в заранее определенной последовательности, причем конечный продукт включает в себя трехмерную репрезентативную модель коллектора.

Еще один аспект настоящего изобретения предусматривает устройство хранения программ, считываемое машиной, материально воплощающее набор команд, выполняемых машиной для осуществления этапов способа определения конечного продукта в ответ на пользовательское задание, причем при выполнении этапов способа: (a) предоставляют пользовательское задание и предоставляют входные данные; (b) генерируют конкретную последовательность операций, соответствующую пользовательскому заданию; (c) выбирают множество программных модулей в ответ на конкретную последовательность операций, причем множество программных модулей имеет заранее определенную последовательность, программные модули включают в себя программный модуль построения модели, предназначенный для построения имитационной модели в ответ на набор других данных, и программный модуль настройки модели, предназначенный для калибровки имитационной модели в ответ на один или более из набора данных тестирования с переменным давлением, и данных тестирования скважины, и данных градиента давления; (d) выполняют множество программных модулей в заранее определенной последовательности в ответ на входные данные; и (e) генерируют конечный продукт по завершении выполнения множества программных модулей в заранее определенной последовательности, причем конечный продукт включает в себя трехмерную репрезентативную модель коллектора.

Еще один аспект настоящего изобретения предусматривает систему, предназначенную для определения конечного продукта в ответ на пользовательское задание, содержащую: первое устройство, предназначенное для приема пользовательского задания и приема входных данных; второе устройство, предназначенное для генерации конкретной последовательности операций, соответствующей пользовательскому заданию; третье устройство, предназначенное для выбора множества программных модулей в ответ на конкретную последовательность операций, причем множество программных модулей имеет заранее определенную последовательность, программные модули включают в себя программный модуль построения модели, предназначенный для построения имитационной модели в ответ на набор других данных, и программный модуль настройки модели, предназначенный для калибровки имитационной модели в ответ на один или более из набора данных тестирования с переменным давлением, и данных тестирования скважины, и данных градиента давления; и четвертое устройство, предназначенное для выполнения множества программных модулей в заранее определенной последовательности в ответ на входные данные; и пятое устройство, предназначенное для генерации конечного продукта по завершении выполнения множества программных модулей в заранее определенной последовательности, причем конечный продукт включает в себя трехмерную репрезентативную модель коллектора.

Еще один аспект настоящего изобретения предусматривает способ генерации трехмерной репрезентативной модели коллектора, содержащий этапы, на которых: (a) предоставляют пользовательское задание и предоставляют входные данные; (b) генерируют последовательность операций, соответствующую пользовательскому заданию; (c) выбирают множество программных модулей в ответ на генерацию последовательности операций, причем множество программных модулей имеет заранее определенную последовательность, программные модули включают в себя программный модуль построения модели, предназначенный для построения имитационной модели в ответ на набор других данных, и программный модуль настройки модели, предназначенный для калибровки имитационной модели; (d) выполняют множество программных модулей в заранее определенной последовательности в ответ на входные данные; и (e) генерируют конечный продукт трехмерной репрезентативной модели коллектора по завершении выполнения программного модуля настройки модели из множества программных модулей.

Еще один аспект настоящего изобретения предусматривает способ прогнозирования нового отклика от нового нефтяного или газового коллектора в ответ на набор недавно измеренных или наблюдаемых данных из нового нефтяного или газового коллектора, набор известных измеренных или наблюдаемых данных из известного нефтяного или газового коллектора, соответствующего известному отклику от известного нефтяного или газового коллектора, содержащий этапы, на которых: строят имитационную модель с использованием набора петрофизических данных и набора геологических данных; калибруют имитационную модель, причем на этапе калибровки обращаются к имитационной модели с известными измеренными или наблюдаемыми данными, тем самым генерируя конкретный отклик от имитационной модели, причем известные измеренные или наблюдаемые данные включают в себя один или более из набора данных тестирования с переменным давлением, и набора данных тестирования скважины, и набора данных градиента давления, сравнивают конкретный отклик от имитационной модели с известным откликом от известного нефтяного или газового коллектора, и калибруют имитационную модель до тех пор, пока конкретный отклик, по существу, не совпадет с известным откликом, тем самым генерируя настроенную имитационную модель; и прогнозируют новый отклик от нового нефтяного или газового коллектора, обращаясь к настроенной имитационной модели с набором недавно измеренных или наблюдаемых данных, причем недавно измеренные или наблюдаемые данные включают в себя один или более из набора данных тестирования с переменным давлением, и набора данных тестирования скважины, и набора данных градиента давления.

Еще один аспект настоящего изобретения предусматривает способ добычи из подземной скважины, способ содержит этапы, на которых

- собирают данные, причем данные выбраны из группы, содержащей петрофизические данные, набор геологических данных, данные тестирования с переменным давлением, набор данных тестирования скважины, набор данных градиента давления, данные каротажа скважины, данные традиционного тестирования скважины, каротажные диаграммы, каротажные изображения, измерения модульного динамического тестера (MDT), керны, диаграммы каротажа в эксплуатационной скважине и другие дополнительные данные, известные в технике и используемые при мониторинге и моделировании бурения скважины и эксплуатации скважины;

- подают собранные данные на процессор и выбирают пользовательское задание из множества заранее определенных пользовательских заданий, хранящихся в процессоре, включая одно или несколько из динамического скважинного инструментария, конструирования теста, оптимизации завершения, оптимизации стимуляции, устройства ввода данных в виде приращений, многоцелевой чувствительности, оценивателя продуктивности/резерва во время бурения;

- используют процессор для генерации первой последовательности операций из множества программных модулей, хранящихся в процессоре, причем последовательность операций использует один или несколько программных модулей, причем один или несколько программных модулей включают в себя программный модуль построения модели, предназначенный для построения имитационной модели в ответ на набор данных, и программный модуль настройки модели, предназначенный для калибровки имитационной модели в ответ на одно или более из собранных данных;

- используют калиброванную имитационную модель для управления добычей из скважины;

- повторяют этапы сбора данных, подачи данных на процессор и выбора пользовательского задания, генерируют вторую последовательность операций и используют результирующую калиброванную имитационную модель для управления добычей из скважины; и

- управляют добычей из скважины в ответ на калиброванную имитационную модель, которая лучше всего подходит к фактической добыче из скважины.

Тот же способ, который используется при эксплуатации скважины, также выгодно использовать в связи с бурением, завершением, и/или капитальным ремонтом скважины, и/или отдельными операциями, составляющими часть процесса бурения, завершения и/или капитального ремонта скважины, когда данные, собираемые и подаваемые на процессор, являются данными, выбранными для конкретной операции, которые известны специалистам в данной области.

Еще один аспект настоящего изобретения предусматривает устройство хранения программ, считываемое машиной, материально воплощающее программу из команд, выполняемых машиной для осуществления этапов способа прогнозирования нового отклика от нового нефтяного или газового коллектора в ответ на набор недавно измеренных или наблюдаемых данных из нового нефтяного или газового коллектора, набор известных измеренных или наблюдаемых данных из известного нефтяного или газового коллектора, соответствующего известному отклику от известного нефтяного или газового коллектора, причем при выполнении этапов способа:

(a) строят имитационную модель с использованием набора петрофизических данных и набора геологических данных;

(b) калибруют имитационную модель, причем на этапе калибровки обращаются к имитационной модели с известными измеренными или наблюдаемыми данными, тем самым генерируя конкретный отклик от имитационной модели, причем известные измеренные или наблюдаемые данные включают в себя один или более из набора данных тестирования с переменным давлением, и набора данных тестирования скважины, и набора данных градиента давления, сравнивают конкретный отклик от имитационной модели с известным откликом от известного нефтяного или газового коллектора;

(c) калибруют имитационную модель до тех пор, пока конкретный отклик, по существу, не совпадет с известным откликом, тем самым генерируя настроенную имитационную модель; и

(d) прогнозируют новый отклик от нового нефтяного или газового коллектора, обращаясь к настроенной имитационной модели с набором недавно измеренных или наблюдаемых данных, причем недавно измеренные или наблюдаемые данные включают в себя один или более из набора данных тестирования с переменным давлением, и набора данных тестирования скважины, и набора данных градиента давления.

Дополнительная сфера применения описанных здесь вариантов осуществления, относящихся к 'последовательности операций по комплексному анализу на основе SWPM-MDT', явствует из подробного описания, представленного ниже. Однако следует понимать, что подробное описание и конкретные примеры представляют лишь один вариант осуществления настоящего изобретения, приведенный лишь в порядке иллюстрации, поскольку на основании нижеследующего подробного описания специалист в данной области техники сможет предложить различные изменения и модификации, отвечающие сущности и объему описанных здесь вариантов осуществления. Для полного понимания описанных здесь вариантов осуществления нужно обратиться к подробному описанию, представленному ниже, и к прилагаемым чертежам, которые приведены исключительно в порядке иллюстрации и не призваны ограничивать такие варианты осуществления и на которых:

фиг.1 - схема рабочей станции или другой компьютерной системы, представляющей компьютерную систему на основе программного обеспечения предсказательной модели одиночной скважины (SWPM);

фиг.2 - продукты, генерируемые устройством записи или отображения компьютерной системы, показанной на фиг.1;

фиг.3 - простой пример построения модели и ее конечной цели, которая используется компьютерной системой на основе программного обеспечения SWPM, показанной на фиг.1;

фиг.4 - простой пример конструкции и принципа работы компьютерной системы на основе программного обеспечения SWPM, в которой хранится программное обеспечение SWPM, показанное на фиг.1;

фиг.5 - подробная схема программного обеспечения SWPM, хранящегося в компьютерной системе на основе программного обеспечения SWPM, показанной на фиг.1;

фиг.6 - взаимосвязь между обработчиком данных, инструментом принятия решения и надстройкой последовательности операций; на этой фигуре показано, как соединены обработчик данных и инструмент принятия решения;

фиг.7 - схема обработчика данных; на этой фигуре показано, как многодоменные данные, поступающие из различных источников (каротажные диаграммы, каротажные изображения, измерения MDT, керны и диаграммы каротажа в эксплуатационной скважине), обрабатываются для создания 'калиброванной согласованной одномерной петрофизической статической модели';

фиг.8 - одномерный (1D) продукт обработчика данных; на этой фигуре схематично показано, как визуализируются результаты обработчика данных;

фиг.9 - схема этапов, выполняемых инструментом принятия решения в ответ на выходной одномерный продукт обработчика данных, показанный на фиг.8; на этой фигуре показано, как связаны обработчик данных и инструмент принятия решения (более подробный вариант фиг.6); здесь показаны этапы, выполняемые для создания 'решений' по продукту инструментом принятия решения;

фиг.9A иллюстрирует программное обеспечение SWPM, показанное на фиг.1, 4-6; на этой фигуре показано, как существующее программное обеспечение и новое программное обеспечение организованы (объединены) в определенном порядке для создания предсказательной модели одиночной скважины (SWPM); здесь, в основном, показаны движки, работающие в фоновом режиме; при выполнении SWPM использует программное обеспечение в определенном порядке (который установлен в ответ на инструмент принятия решения);

фиг.10-11 - более подробные схемы конструкции и принципа работы программного обеспечения SWPM, хранящегося в компьютерной системе на основе программного обеспечения SWPM, показанной на фиг.1;

фиг.12-17 - примеры, демонстрирующие принцип работы компьютерной системы на основе программного обеспечения SWPM, показанной на фиг.1, в которой хранится программное обеспечение SWPM, показанное на фиг.5, 10 и 11;

фиг.18 - базовая конструкция 'последовательности операций на основе предсказательной модели одиночной скважины (SWPM)/модульного динамического тестера (MDT)' (далее, 'последовательности операций SWPM-MDT');

фиг.19 - базовая конструкция этапа 'другие данные' последовательности операций SWPM-MDT, показанной на фиг.18;

фиг.20 - более подробная конструкция этапа 'другие данные' последовательности операций SWPM-MDT, показанной на фиг.18, последовательность операций, показанная на фиг.20, составляет часть последовательности операций, показанной на фиг.24A-24C;

фиг.21 - конструкция этапа 'построение модели' последовательности операций SWPM-MDT, показанной на фиг.18, последовательность операций, показанная на фиг.21, составляет часть последовательности операций, показанной на фиг.24A-24C;

фиг.22 - конструкция этапа 'настройка модели' последовательности операций SWPM-MDT, показанной на фиг.18, последовательность операций, показанная на фиг.22, составляет часть последовательности операций, показанной на фиг.24A-24C;

фиг.23 - конструкция этапа 'прогнозирование отклика коллектора' последовательности операций SWPM-MDT, показанной на фиг.18, последовательность операций, показанная на фиг.23, составляет часть последовательности операций, показанной на фиг.24A-24C;

фиг.24A-24C - подробная блок-схема последовательности операций SWPM-MDT, показанной на фиг.18;

фиг.25 - таблица 1, представляющая свойства коллектора, используемые для синтетического случая;

фиг.26 - таблица 2, представляющая свойства флюида, используемые для синтетического случая;

фиг.27 - таблица 3, представляющая фактические, возмущенные и конечные значения, фактические, возмущенные и конечные значения, регрессирующие на двух данных пакера IPTT MDT и зонда;

фиг.28 - таблица 4, представляющая фактические, возмущенные и конечные значения, регрессирующие на двух давлениях пакера IPTT без учета данных зонда и расширенного тестирования скважины;

фиг.29 - таблица 5, представляющая фактические, возмущенные и конечные значения, регрессирующие только на всех данных пакера IPTT, зонда и расширенного тестирования скважины;

фиг.30 - таблица 6, представляющая данные коллектора, используемые для моделирования данных зависимости давления от глубины;

фиг.31 - таблица 7, представляющая фактические, возмущенные и конечные значения, регрессирующие только на данных зависимости давления от глубины;

фиг.32 - возможные конфигурации множественных зондов и пакерного зонда MDT* для тестирования с переменным давлением в интервале;

фиг.33 - результаты обработки данных для одномерной модели; автоматическая идентификация типов породы (возможных слоев моделирования) и назначение свойств слоев завершены; многофазные функции можно выводить и настраивать с использованием выборочных данных MDT;

фиг.34 - последовательность операций предсказательного моделирования одиночной скважины; поскольку имитационная модель обеспечивает динамические данные (оптимизация), ее можно использовать для сравнения различных сценариев эксплуатации и/или завершения;

фиг.35 - график в логарифмическом масштабе по обеим осям теста IPTT 1; дискретные точки получены из аналитической модели; непрерывные линии получены из численной модели;

фиг.36 - график в логарифмическом масштабе по обеим осям теста IPTT 2; дискретные точки получены из аналитической модели; непрерывные линии получены из численной модели;

фиг.37 - график в логарифмическом масштабе по обеим осям расширенного теста скважины; дискретные точки получены из аналитической модели; непрерывные линии получены из численной модели;

фиг.38 - отклик давления на измерительном зонде, тест IPTT 1; дискретные точки получены из аналитической модели; непрерывные линии получены из численной модели;

фиг.39 - согласование давления на пакере для двух тестов MDT-IPTT, анализируемых одновременно;

фиг.40 - согласование давления на зонде для теста IPTT 1; два теста MDT-IPTT анализируются одновременно;

фиг.41 - согласование давления на зонде для теста IPTT 2; анализируются два теста MDT-IPTT;

фиг.42 - согласование давления на пакере для двух тестов IPTT без учета данных зонда или расширенного тестирования скважины;

фиг.43 - согласование давления на зонде для теста IPTT 1, при анализе учитываются только давления на пакере;

фиг.44 - согласование давления на зонде для теста IPTT 2, при анализе учитываются только давления на пакере;

фиг.45 - согласование давления на пакере для двух тестов MDT IPTT с использованием свойств, полученных из оптимизации; оптимизация осуществляется с использованием давлений на пакере и зондах из обоих IPTT и на давлениях из расширенного теста скважины;

фиг.46 - согласование давления на зонде для IPTT 1 с использованием свойств, полученных из оптимизации; оптимизация осуществляется с использованием давлений на пакере и зондах из обоих IPTT и на давлениях из расширенного теста скважины;

фиг.47 - согласование давления на зонде для IPTT 2 с использованием свойств, полученных из оптимизации; оптимизация осуществляется с использованием давлений на пакере и зондах из обоих IPTT и на давлениях из расширенного теста скважины;

фиг.48 - согласование давления для расширенного теста скважины с использованием свойств, полученных из оптим