RU2010122059A - Имитация разрыва пласта-коллектора - Google Patents
Имитация разрыва пласта-коллектора Download PDFInfo
- Publication number
- RU2010122059A RU2010122059A RU2010122059/03A RU2010122059A RU2010122059A RU 2010122059 A RU2010122059 A RU 2010122059A RU 2010122059/03 A RU2010122059/03 A RU 2010122059/03A RU 2010122059 A RU2010122059 A RU 2010122059A RU 2010122059 A RU2010122059 A RU 2010122059A
- Authority
- RU
- Russia
- Prior art keywords
- reservoir
- experimental
- properties
- coarse
- fracture
- Prior art date
Links
Classifications
-
- E—FIXED CONSTRUCTIONS
- E21—EARTH OR ROCK DRILLING; MINING
- E21B—EARTH OR ROCK DRILLING; OBTAINING OIL, GAS, WATER, SOLUBLE OR MELTABLE MATERIALS OR A SLURRY OF MINERALS FROM WELLS
- E21B49/00—Testing the nature of borehole walls; Formation testing; Methods or apparatus for obtaining samples of soil or well fluids, specially adapted to earth drilling or wells
-
- G—PHYSICS
- G06—COMPUTING OR CALCULATING; COUNTING
- G06F—ELECTRIC DIGITAL DATA PROCESSING
- G06F30/00—Computer-aided design [CAD]
- G06F30/20—Design optimisation, verification or simulation
-
- G—PHYSICS
- G01—MEASURING; TESTING
- G01V—GEOPHYSICS; GRAVITATIONAL MEASUREMENTS; DETECTING MASSES OR OBJECTS; TAGS
- G01V11/00—Prospecting or detecting by methods combining techniques covered by two or more of main groups G01V1/00 - G01V9/00
-
- G—PHYSICS
- G01—MEASURING; TESTING
- G01V—GEOPHYSICS; GRAVITATIONAL MEASUREMENTS; DETECTING MASSES OR OBJECTS; TAGS
- G01V2210/00—Details of seismic processing or analysis
- G01V2210/60—Analysis
- G01V2210/66—Subsurface modeling
-
- G—PHYSICS
- G06—COMPUTING OR CALCULATING; COUNTING
- G06F—ELECTRIC DIGITAL DATA PROCESSING
- G06F2111/00—Details relating to CAD techniques
- G06F2111/08—Probabilistic or stochastic CAD
-
- G—PHYSICS
- G06—COMPUTING OR CALCULATING; COUNTING
- G06F—ELECTRIC DIGITAL DATA PROCESSING
- G06F2111/00—Details relating to CAD techniques
- G06F2111/10—Numerical modelling
Landscapes
- Engineering & Computer Science (AREA)
- Physics & Mathematics (AREA)
- Life Sciences & Earth Sciences (AREA)
- Mining & Mineral Resources (AREA)
- General Life Sciences & Earth Sciences (AREA)
- Geology (AREA)
- General Physics & Mathematics (AREA)
- Theoretical Computer Science (AREA)
- Evolutionary Computation (AREA)
- Environmental & Geological Engineering (AREA)
- Fluid Mechanics (AREA)
- General Engineering & Computer Science (AREA)
- Computer Hardware Design (AREA)
- Geometry (AREA)
- Geochemistry & Mineralogy (AREA)
- Geophysics (AREA)
- Investigating Strength Of Materials By Application Of Mechanical Stress (AREA)
- Management, Administration, Business Operations System, And Electronic Commerce (AREA)
Abstract
1. Способ оценки пласта-коллектора, содержащий этапы, на которых: ! получают данные, содержащие свойства пласта-коллектора и свойства разрыва в пласте-коллекторе; ! определяют параметры модификации модели пласта-коллектора на основе данных, используя корреляционную матрицу, при этом корреляционная матрица соответствует эмпирическому функциональному соотношению между параметрами модификации и данными, и при этом корреляционную матрицу получают на основе множества экспериментальных разрывов, заданных в пласте-коллекторе; ! эмулируют эффекты разрыва путем селективной модификации модели пласта-коллектора, используя параметры модификации для генерирования модифицированной модели пласта-коллектора; и ! моделируют пласт-коллектор с разрывом, используя модифицированную модель пласта-коллектора для генерирования результата. ! 2. Способ по п.1, дополнительно содержащий этапы, на которых: ! получают модель пласта-коллектора, при этом модель пласта-коллектора основана на применении свойств пласта-коллектора к грубой сетке, представляющей пласт-коллектор; и ! создают корреляционную матрицу для модели пласта-коллектора, при этом: ! задают экспериментальные свойства пласта-коллектора и множество экспериментальных разрывов в пласте-коллекторе; ! задают для каждого из множества экспериментальных разрывов соответствующие свойства экспериментальных разрывов и соответствующие экспериментальные параметры модификации; ! имитируют пласт-коллектор с каждым из множества экспериментальных разрывов, используя модель пласта-коллектора в грубом масштабе и модифицируя модель пласта-коллектора в грубом масштабе, испо
Claims (20)
1. Способ оценки пласта-коллектора, содержащий этапы, на которых:
получают данные, содержащие свойства пласта-коллектора и свойства разрыва в пласте-коллекторе;
определяют параметры модификации модели пласта-коллектора на основе данных, используя корреляционную матрицу, при этом корреляционная матрица соответствует эмпирическому функциональному соотношению между параметрами модификации и данными, и при этом корреляционную матрицу получают на основе множества экспериментальных разрывов, заданных в пласте-коллекторе;
эмулируют эффекты разрыва путем селективной модификации модели пласта-коллектора, используя параметры модификации для генерирования модифицированной модели пласта-коллектора; и
моделируют пласт-коллектор с разрывом, используя модифицированную модель пласта-коллектора для генерирования результата.
2. Способ по п.1, дополнительно содержащий этапы, на которых:
получают модель пласта-коллектора, при этом модель пласта-коллектора основана на применении свойств пласта-коллектора к грубой сетке, представляющей пласт-коллектор; и
создают корреляционную матрицу для модели пласта-коллектора, при этом:
задают экспериментальные свойства пласта-коллектора и множество экспериментальных разрывов в пласте-коллекторе;
задают для каждого из множества экспериментальных разрывов соответствующие свойства экспериментальных разрывов и соответствующие экспериментальные параметры модификации;
имитируют пласт-коллектор с каждым из множества экспериментальных разрывов, используя модель пласта-коллектора в грубом масштабе и модифицируя модель пласта-коллектора в грубом масштабе, используя соответствующие экспериментальные параметры модификации для генерирования соответствующего грубого результата, при этом модель пласта-коллектора в грубом масштабе основана на экспериментальных свойствах пласта-коллектора;
имитируют пласт-коллектор с каждым из множества экспериментальных разрывов, используя модель пласта-коллектора в точном масштабе для генерирования соответствующего точного результата, при этом модель пласта-коллектора в точном масштабе основана на экспериментальных свойствах пласта-коллектора и соответствующих свойствах экспериментальных разрывов;
корректируют для каждого из множества экспериментальных разрывов соответствующие экспериментальные параметры модификации для генерирования соответствующих параметров модификации для согласования соответствующего грубого результата с соответствующим точным результатом; и
генерируют корреляционную матрицу, содержащую соответствующие параметры модификации для каждого из множества экспериментальных разрывов как дискретную функцию экспериментальных свойств пласта-коллектора и соответствующих свойств экспериментальных разрывов,
при этом определение параметров модификации пласта-коллектора с использованием корреляционной матрицы основано на использовании данных в качестве входных данных в заранее определенную процедуру интерполяции, примененную к корреляционной матрице.
3. Способ по п.2,
в котором для каждого из множества экспериментальных разрывов создают модель пласта-коллектора в грубом масштабе, применяя экспериментальные свойства пласта-коллектора к экспериментальной грубой сетке, представляющей пласт-коллектор, и
в котором для каждого из множества экспериментальных разрывов создают модель пласта-коллектора в точном масштабе, применяя экспериментальные свойства пласта-коллектора и соответствующие свойства экспериментальных разрывов к экспериментальной точной сетке, извлеченной на основе экспериментальной грубой сетки.
4. Способ по п.3,
в котором экспериментальные свойства пласта-коллектора содержат, по меньшей мере, одно, выбранное из группы, состоящей из репрезентативной проницаемости пласта-коллектора, репрезентативной пористости пласта-коллектора и геометрии экспериментальной грубой сетки,
в котором свойства пласта-коллектора содержат, по меньшей мере, одно, выбранное из группы, состоящей из проницаемости пласта-коллектора, пористости пласта-коллектора и геометрии грубой сетки,
в котором экспериментальные свойства экспериментального разрыва содержат, по меньшей мере, одно, выбранное из группы, состоящей из проницаемости, пористости, проводимости и геометрии экспериментального разрыва,
в котором свойства разрыва содержат, по меньшей мере, одно, выбранное из группы, состоящей из проницаемости, пористости, проводимости и геометрии разрыва, и
в котором геометрия содержит, по меньшей мере, один параметр, выбранный из группы, состоящей из размеров, ориентации, соотношения сторон и местоположения.
5. Способ по п.2,
в котором геометрия разрыва содержит направление разрыва, и
в котором получение данных о пласте-коллекторе и разрыве содержит этапы, на которых:
получают информацию о поле напряжений породы в пласте-коллекторе из имитатора и
определяют направление разрыва на основе поля напряжений породы.
6. Способ по п.1,
в котором разрыв связывают со стволом скважины в пласте-коллекторе, и
в котором результат содержит, по меньшей мере, один, выбранный из группы, состоящей из давления в стволе скважины в зависимости от времени и давления в блоке сетки рядом со стволом скважины в зависимости от времени.
7. Способ по п.6, в котором параметры модификации модифицируют, по меньшей мере, один, выбранный из группы, состоящей из пропускаемости рядом со стволом скважины и индекса продуктивности скважины, связанного со стволом скважины.
8. Способ по п.1, в котором параметры модификации зависят от времени.
9. Способ оценки пласта-коллектора, содержащий этапы, на которых:
задают экспериментальные свойства пласта-коллектора и экспериментальные свойства экспериментального разрыва в пласте-коллекторе;
имитируют пласт-коллектор с экспериментальным разрывом для получения грубого результата, применяя экспериментальные свойства пласта-коллектора к экспериментальной грубой сетке, представляющей пласт-коллектор, и модифицируя экспериментальные свойства пласта-коллектора для экспериментальной грубой ячейки экспериментальной грубой сетки, используя экспериментальный параметр модификации для экспериментальной грубой ячейки, при этом экспериментальную грубую ячейку располагают вокруг экспериментального разрыва;
имитируют пласт-коллектор с экспериментальным разрывом для получения точного результата, применяя экспериментальные свойства пласта-коллектора и экспериментальные свойства экспериментального разрыва к точной сетке, извлеченной на основе экспериментальной грубой сетки;
корректируют экспериментальный параметр модификации для генерирования первого параметра модификации для согласования грубого результата и точного результата;
создают корреляционную матрицу, содержащую первый параметр модификации как дискретную функцию экспериментальных свойств пласта-коллектора и экспериментальных свойств экспериментального разрыва;
получают свойства пласта-коллектора и свойства разрыва в пласте-коллекторе;
определяют второй параметр модификации для грубой ячейки грубой сетки, представляющей пласт-коллектор, при этом грубую ячейку располагают вокруг разрыва, при этом второй параметр модификации определяют, используя корреляционную матрицу на основе свойств пласта-коллектора и свойств разрыва, в качестве входных данных в заранее определенную процедуру интерполяции, примененную к корреляционной матрице; и
имитируют пласт-коллектор с разрывом для получения результата, применяя свойства пласта-коллектора к грубой сетке и модифицируя свойства пласта-коллектора для грубой ячейки, используя второй параметр модификации.
10. Способ по п.9,
в котором экспериментальные свойства пласта-коллектора содержат, по меньшей мере, одно, выбранное из группы, состоящей из репрезентативной проницаемости пласта-коллектора, репрезентативной пористости пласта-коллектора и геометрии экспериментальной грубой сетки,
в котором свойства пласта-коллектора содержат, по меньшей мере, одно, выбранное из группы, состоящей из проницаемости пласта-коллектора, пористости пласта-коллектора и геометрии грубой сетки,
в котором экспериментальные свойства экспериментального разрыва содержат, по меньшей мере, одно, выбранное из группы, состоящей из проницаемости, пористости, проводимости и геометрии экспериментального разрыва,
в котором свойства разрыва содержат, по меньшей мере, одно, выбранное из группы, состоящей из проницаемости, пористости, проводимости и геометрии разрыва, и
в котором геометрия содержит, по меньшей мере, один параметр, выбранный из группы, состоящей из размеров, ориентации, соотношения сторон и местоположения.
11. Способ по п.10,
в котором геометрия разрыва содержит направление разрыва, и
в котором получение свойств разрыва содержит этапы, на которых:
получают информацию о поле напряжений породы в пласте-коллекторе из имитатора и
определяют направление разрыва на основе поля напряжений породы.
12. Способ по п.9, в котором грубый результат, точный результат и результат содержат, по меньшей мере, один, выбранный из группы, состоящей из давления в стволе скважины в пласте-коллекторе в зависимости от времени и давление в блоке сетки рядом со стволом скважины в зависимости от времени.
13. Способ по п.12, в котором экспериментальный параметр модификации, первый параметр модификации и второй параметр модификации модифицируют, по меньшей мере, один параметр, выбранный из группы, состоящей из пропускаемости рядом со стволом скважины и индекса продуктивности скважины, связанного со стволом скважины.
14. Способ по п.9,
в котором разрыв содержит гидроразрыв, сформированный вокруг ствола скважины нефтяного месторождения для откачки флюида из пласта-коллектора, и
в котором операция содержит планирование добычи на основе результата.
15. Способ по п.9,
в котором разрыв содержит гидроразрыв, который должен быть сформирован вокруг ствола скважины нефтяного месторождения для откачки флюида из пласта-коллектора, и
в котором операция содержит схему заканчивания скважин на основе результата.
16. Способ по п.9, дополнительно содержащий этапы, на которых:
идентифицируют множество грубых ячеек грубой сетки, при этом разрыв пересекает каждую из множества грубых ячеек;
создают ограничивающий прямоугольник в грубой сетке, охватывающий множество грубых ячеек, при этом грубые ячейки выбирают внутри ограничивающего прямоугольника, и
в котором свойства пласта-коллектора и свойства разрыва содержат, по меньшей мере, одно выбранное из группы, состоящей из средневзвешенного объема пор пористоти ограничивающего прямоугольника и средней проницаемости ограничивающего прямоугольника.
17. Считываемый компьютером носитель, хранящий инструкции для оценки пласта-коллектора, при этом инструкции содержат функциональные возможности, чтобы:
получать данные о пласте-коллекторе и разрыве в пласте-коллекторе;
определять параметры модификации модели пласта-коллектора на основе данных используя корреляционную матрицу;
эмулировать эффекты разрыва путем селективной модификации модели пласта-коллектора, используя параметры модификации для генерирования модифицированной модели пласта-коллектора;
моделировать пласт-коллектор с разрывом, используя модифицированную модель пласта-накопителя для генерирования результата; и
выполнять операции, связанные с пластом-коллектором на основе результата.
18. Считываемый компьютером носитель по п.17, в котором инструкции дополнительно содержат функциональные возможности, чтобы:
получать модель пласта-коллектора, при этом модель пласта-коллектора основана на применении свойств пласта-коллектора к грубой сетке, представляющей пласт-коллектор; и
создавать корреляционную матрицу для модели пласта коллектора, при этом:
задают экспериментальные свойства пласта-коллектора и множество экспериментальных разрывов в пласте-коллекторе,
задают для каждого из множества экспериментальных разрывов соответствующие свойства экспериментальных разрывов и соответствующие экспериментальные параметры модификации,
имитируют пласт-коллектор с каждым из множества экспериментальных разрывов, используя модель пласта-коллектора в грубом масштабе и модифицируя модель пласта-коллектора в грубом масштабе, используя соответствующие экспериментальные параметры модификации для генерирования соответствующего грубого результата, при этом модель пласта-коллектора в грубом масштабе основана на экспериментальных свойствах пласта-коллектора,
имитируют пласт-коллектор с каждым из множества экспериментальных разрывов, используя модель пласта-коллектора в точном масштабе для генерирования соответствующего точного результата, при этом модель пласта-коллектора в точном масштабе основана на экспериментальных свойствах пласта-коллектора и соответствующих свойствах экспериментальных разрывов;
корректируют для каждого из множества экспериментальных разрывов соответствующие экспериментальные параметры модификации для генерирования соответствующих параметров модификации для согласования соответствующего грубого результата с соответствующим точным результатом;
генерируют корреляционную матрицу, содержащую соответствующие параметры модификации для каждого из множества экспериментальных разрывов как дискретную функцию экспериментальных свойств пласта-коллектора и соответствующих свойств экспериментальных разрывов,
при этом определение параметров модификации модели пласта-коллектора с использованием корреляционной матрицы основано на использовании данных в качестве входных данных в заранее определенную процедуру интерполяции, примененную к корреляционной матрице.
19. Считываемый компьютером носитель по п.18,
в котором для каждого из множества экспериментальных разрывов создают модель пласта-коллектора в грубом масштабе, применяя экспериментальные свойства пласта-коллектора к экспериментальной грубой сетке, представляющей пласт-накопитель, и
в котором для каждого из множества экспериментальных разрывов создают модель пласта-коллектора в точном масштабе, применяя экспериментальные свойства пласта-коллектора и соответствующие свойства экспериментальных разрывов к экспериментальной точной сетке, извлеченной на основе экспериментальной грубой сетки.
20. Считываемый компьютером носитель по п.19,
в котором экспериментальные свойства пласта-коллектора содержат, по меньшей мере, одно, выбранное из группы, состоящей из репрезентативной проницаемости пласта-коллектора, репрезентативной пористости пласта-коллектора и геометрии экспериментальной грубой сетки,
в котором свойства пласта-коллектора содержат, по меньшей мере, одно, выбранное из группы, состоящей из проницаемости пласта-коллектора, пористости пласта-коллектора и геометрии грубой сетки,
в котором экспериментальные свойства экспериментального разрыва содержат, по меньшей мере, одно, выбранное из группы, состоящей из проницаемости, пористости, проводимости и геометрии экспериментального разрыва,
в котором свойства разрыва содержат, по меньшей мере, одно, выбранное из группы, состоящей из проницаемости, пористости, проводимости и геометрии разрыва, и
в котором геометрия содержит, по меньшей мере, один параметр, выбранный из группы, состоящей из размеров, ориентации, соотношения сторон и местоположения.
Applications Claiming Priority (5)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| US98470407P | 2007-11-01 | 2007-11-01 | |
| US60/984,704 | 2007-11-01 | ||
| US12/262,217 | 2008-10-31 | ||
| PCT/IB2008/003865 WO2009056992A2 (en) | 2007-11-01 | 2008-10-31 | Reservoir fracture simulation |
| US12/262,217 US8140310B2 (en) | 2007-11-01 | 2008-10-31 | Reservoir fracture simulation |
Publications (2)
| Publication Number | Publication Date |
|---|---|
| RU2010122059A true RU2010122059A (ru) | 2011-12-10 |
| RU2486336C2 RU2486336C2 (ru) | 2013-06-27 |
Family
ID=40589084
Family Applications (1)
| Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
|---|---|---|---|
| RU2010122059/03A RU2486336C2 (ru) | 2007-11-01 | 2008-10-31 | Способы имитации разрыва пласта-коллектора и его оценки и считываемый компьютером носитель |
Country Status (4)
| Country | Link |
|---|---|
| US (1) | US8140310B2 (ru) |
| MX (1) | MX2010003215A (ru) |
| RU (1) | RU2486336C2 (ru) |
| WO (1) | WO2009056992A2 (ru) |
Families Citing this family (60)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| US9863240B2 (en) * | 2004-03-11 | 2018-01-09 | M-I L.L.C. | Method and apparatus for drilling a probabilistic approach |
| US9228415B2 (en) * | 2008-10-06 | 2016-01-05 | Schlumberger Technology Corporation | Multidimensional data repository for modeling oilfield operations |
| US8350851B2 (en) * | 2009-03-05 | 2013-01-08 | Schlumberger Technology Corporation | Right sizing reservoir models |
| US8339396B2 (en) * | 2009-03-05 | 2012-12-25 | Schlumberger Technology Corporation | Coarsening and splitting techniques |
| EP2406750B1 (en) * | 2009-03-11 | 2020-04-01 | Exxonmobil Upstream Research Company | Adjoint-based conditioning of process-based geologic models |
| US9418182B2 (en) * | 2009-06-01 | 2016-08-16 | Paradigm Sciences Ltd. | Systems and methods for building axes, co-axes and paleo-geographic coordinates related to a stratified geological volume |
| US8600708B1 (en) | 2009-06-01 | 2013-12-03 | Paradigm Sciences Ltd. | Systems and processes for building multiple equiprobable coherent geometrical models of the subsurface |
| US8711140B1 (en) | 2009-06-01 | 2014-04-29 | Paradigm Sciences Ltd. | Systems and methods for building axes, co-axes and paleo-geographic coordinates related to a stratified geological volume |
| US8743115B1 (en) | 2009-10-23 | 2014-06-03 | Paradigm Sciences Ltd. | Systems and methods for coordinated editing of seismic data in dual model |
| EP2599023B1 (en) * | 2010-07-29 | 2019-10-23 | Exxonmobil Upstream Research Company | Methods and systems for machine-learning based simulation of flow |
| WO2012015516A1 (en) * | 2010-07-29 | 2012-02-02 | Exxonmobil Upstream Research Company | Methods and systems for machine-learning based simulation of flow |
| EA022370B1 (ru) * | 2010-12-10 | 2015-12-30 | Бейкер Хьюз Инкорпорейтед | Способ усовершенствования модели коллектора и повышения отдачи трещиноватых пластов |
| US8583411B2 (en) | 2011-01-10 | 2013-11-12 | Saudi Arabian Oil Company | Scalable simulation of multiphase flow in a fractured subterranean reservoir as multiple interacting continua |
| EA025473B1 (ru) * | 2011-02-23 | 2016-12-30 | Лэндмарк Графикс Корпорейшн | Способ и система для определения подходящих вариантов гидроразрыва формации |
| US9207355B2 (en) * | 2011-05-26 | 2015-12-08 | Baker Hughes Incorporated | Method for physical modeling of reservoirs |
| CN104145079A (zh) * | 2012-02-24 | 2014-11-12 | 兰德马克绘图国际公司 | 为井下作业确定优化参数 |
| WO2013147875A2 (en) | 2012-03-30 | 2013-10-03 | Landmark Graphics Corporation | System and method for automatic local grid refinement in reservoir simulation systems |
| US9405867B2 (en) | 2012-06-07 | 2016-08-02 | Dassault Systemes Simulia Corp. | Hydraulic fracture simulation with an extended finite element method |
| US9274242B2 (en) * | 2012-06-19 | 2016-03-01 | Schlumberger Technology Corporation | Fracture aperture estimation using multi-axial induction tool |
| US9378462B2 (en) | 2012-08-15 | 2016-06-28 | Questor Capital Holdings Ltd. | Probability mapping system |
| CN103266888A (zh) * | 2013-05-21 | 2013-08-28 | 中国石油大学(华东) | 可视化压裂模拟实验系统及方法 |
| CN103382838A (zh) * | 2013-07-25 | 2013-11-06 | 中国石油大学(北京) | 一种基于压裂地质体可压性的储层分析方法及装置 |
| US20160177674A1 (en) | 2013-08-27 | 2016-06-23 | Halliburton Energy Services, Inc. | Simulating Fluid Leak-Off and Flow-Back in a Fractured Subterranean Region |
| US10571604B2 (en) * | 2013-08-30 | 2020-02-25 | Saudi Arabian Oil Company | Two dimensional reservoir pressure estimation with integrated static bottom-hole pressure survey data and simulation modeling |
| US10132147B2 (en) | 2014-07-02 | 2018-11-20 | Weatherford Technology Holdings, Llc | System and method for modeling and design of pulse fracturing networks |
| US10061061B2 (en) | 2014-07-28 | 2018-08-28 | Schlumberger Technology Corporation | Well treatment with digital core analysis |
| WO2016025672A1 (en) * | 2014-08-15 | 2016-02-18 | Schlumberger Canada Limited | Method of treating an underground formation featuring single-point stimulation |
| CN104481524B (zh) * | 2014-11-17 | 2017-04-05 | 中国石油天然气股份有限公司长庆油田分公司勘探开发研究院 | 一种多层系致密砂岩气藏储层改造优选方法 |
| WO2016080987A1 (en) * | 2014-11-19 | 2016-05-26 | Halliburton Energy Services, Inc. | Junction models for simulating proppant transport in dynamic fracture networks |
| CA2974829A1 (en) * | 2015-02-03 | 2016-08-11 | Schlumberger Canada Limited | Modeling of fluid introduction and/or fluid extraction elements in simulation of coreflood experiment |
| CN104747144B (zh) * | 2015-02-06 | 2017-02-22 | 中国石油天然气股份有限公司 | 一种基于天然气多层系分压合求的地质选层方法 |
| US20180003007A1 (en) * | 2015-03-02 | 2018-01-04 | Landmark Graphics Corporation | Selecting potential well location in a reservoir grid model |
| CN104775810B (zh) * | 2015-03-03 | 2016-05-18 | 西南石油大学 | 一种页岩气储层可压性评价方法 |
| CA2980717A1 (en) * | 2015-04-30 | 2016-11-03 | Landmark Graphics Corporation | Shale geomechanics for multi-stage hydraulic fracturing optimization in resource shale and tight plays |
| US10534877B2 (en) | 2015-05-19 | 2020-01-14 | Schlumberger Technology Corporation | Adaptive multiscale multi-fidelity reservoir simulation |
| US10621500B2 (en) * | 2015-10-02 | 2020-04-14 | Halliburton Energy Services, Inc. | Completion design optimization using machine learning and big data solutions |
| US10947820B2 (en) * | 2015-11-12 | 2021-03-16 | Halliburton Energy Services, Inc. | Simulating hydraulic fracture propagation using dynamic mesh deformation |
| US10359542B2 (en) * | 2016-01-22 | 2019-07-23 | Saudi Arabian Oil Company | Generating dynamically calibrated geo-models in green fields |
| US20180372910A1 (en) * | 2016-03-01 | 2018-12-27 | Halliburton Energy Services, Inc. | Method for flexible structured gridding using nested locally refined grids |
| KR101856318B1 (ko) | 2016-04-29 | 2018-06-25 | 한양대학교 산학협력단 | 다단계 수압파쇄균열 전파 모델링 방법 및 그 장치, 이를 이용한 저류층 생산량 예측 방법 및 그 장치 |
| US10466388B2 (en) | 2016-09-07 | 2019-11-05 | Emerson Paradigm Holding Llc | System and method for editing geological models by switching between volume-based models and surface-based structural models augmented with stratigraphic fiber bundles |
| US20200080403A1 (en) * | 2016-12-19 | 2020-03-12 | Landmark Graphics Corporation | Control of Proppant Redistribution During Fracturing |
| WO2018217488A1 (en) * | 2017-05-25 | 2018-11-29 | Schlumberger Technology Corporation | Method for characterizing the geometry of elliptical fractures from borehole images |
| CA3084971C (en) * | 2018-01-16 | 2023-07-18 | Halliburton Energy Services, Inc. | Modeling fracture closure processes in hydraulic fracturing simulators |
| CN108446831A (zh) * | 2018-02-24 | 2018-08-24 | 中国石油天然气股份有限公司 | 一种考虑经济性的多层系分压合求选层方法 |
| US11719842B2 (en) * | 2018-11-14 | 2023-08-08 | International Business Machines Corporation | Machine learning platform for processing data maps |
| US10520644B1 (en) | 2019-01-10 | 2019-12-31 | Emerson Paradigm Holding Llc | Imaging a subsurface geological model at a past intermediate restoration time |
| US11156744B2 (en) | 2019-01-10 | 2021-10-26 | Emerson Paradigm Holding Llc | Imaging a subsurface geological model at a past intermediate restoration time |
| CN110094196B (zh) * | 2019-04-19 | 2022-04-15 | 西南石油大学 | 一种碳酸盐岩裸眼水平井分段酸压效果评价方法 |
| CN110259442B (zh) * | 2019-06-28 | 2022-10-21 | 重庆大学 | 一种煤系地层水力压裂破裂层位识别方法 |
| US11636352B2 (en) * | 2020-05-13 | 2023-04-25 | Saudi Arabian Oil Company | Integrated advanced visualization tool for geosteering underbalanced coiled tubing drilling operations |
| CN111734407A (zh) * | 2020-06-30 | 2020-10-02 | 中海石油(中国)有限公司天津分公司 | 一种考虑不同完井方式的油气井产能评价实验装置 |
| CN111980654B (zh) * | 2020-10-12 | 2021-12-07 | 西南石油大学 | 一种非均匀页岩油藏分段压裂水平井产能计算方法 |
| RU2745684C1 (ru) * | 2020-10-16 | 2021-03-30 | Общество с ограниченной ответственностью «Газпромнефть Научно-Технический Центр» | Способ сохранения безопасного диапазона проводимости трещины при выводе на режим скважины с ГРП |
| US12474498B2 (en) | 2020-12-14 | 2025-11-18 | Saudi Arabian Oil Company | Method to calculate the effective hydraulic aperture and permeability of rock fractures |
| CN113281182B (zh) * | 2021-05-25 | 2022-11-08 | 中国科学院武汉岩土力学研究所 | 一种多手段集成的压裂缝定量评价方法 |
| CN114033352B (zh) * | 2021-11-02 | 2023-09-05 | 天津渤海中联石油科技有限公司 | 一种井周裂缝密度估算的方法及设备 |
| US12065929B2 (en) | 2022-01-12 | 2024-08-20 | Saudi Arabian Oil Company | Petro-steering methodologies during under balanced coiled tubing (UBTC) drilling operations |
| CN116380679A (zh) * | 2023-03-13 | 2023-07-04 | 中国矿业大学 | 一种可追踪裂缝扩展路径的干热岩压裂实验机及实验方法 |
| CN117310799B (zh) * | 2023-09-08 | 2024-05-28 | 中国矿业大学 | 基于洞-缝-孔-基质多重介质的矿井底板灰岩含水层识别方法 |
Family Cites Families (31)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| JPH09260568A (ja) * | 1996-03-27 | 1997-10-03 | Mitsubishi Electric Corp | 半導体装置及びその製造方法 |
| JP3499392B2 (ja) * | 1997-02-12 | 2004-02-23 | 沖電気工業株式会社 | 半導体装置 |
| US5992519A (en) | 1997-09-29 | 1999-11-30 | Schlumberger Technology Corporation | Real time monitoring and control of downhole reservoirs |
| US6249041B1 (en) * | 1998-06-02 | 2001-06-19 | Siliconix Incorporated | IC chip package with directly connected leads |
| GB9904101D0 (en) | 1998-06-09 | 1999-04-14 | Geco As | Subsurface structure identification method |
| US6313837B1 (en) | 1998-09-29 | 2001-11-06 | Schlumberger Technology Corporation | Modeling at more than one level of resolution |
| US7509245B2 (en) * | 1999-04-29 | 2009-03-24 | Schlumberger Technology Corporation | Method system and program storage device for simulating a multilayer reservoir and partially active elements in a hydraulic fracturing simulator |
| US6980940B1 (en) | 2000-02-22 | 2005-12-27 | Schlumberger Technology Corp. | Intergrated reservoir optimization |
| WO2002047011A1 (en) * | 2000-12-08 | 2002-06-13 | Ortoleva Peter J | Methods for modeling multi-dimensional domains using information theory to resolve gaps in data and in theories |
| US6904366B2 (en) * | 2001-04-03 | 2005-06-07 | The Regents Of The University Of California | Waterflood control system for maximizing total oil recovery |
| ATE310890T1 (de) | 2001-04-24 | 2005-12-15 | Exxonmobil Upstream Res Co | Verfahren zur verbesserung von produktionszuweisung in einem integrierten reservoir und oberflächenströmungssystem |
| US7057273B2 (en) * | 2001-05-15 | 2006-06-06 | Gem Services, Inc. | Surface mount package |
| US6891256B2 (en) * | 2001-10-22 | 2005-05-10 | Fairchild Semiconductor Corporation | Thin, thermally enhanced flip chip in a leaded molded package |
| IL161173A0 (en) * | 2001-10-24 | 2004-08-31 | Shell Int Research | Installation and use of removable heaters in a hydrocarbon containing formation |
| US7248259B2 (en) | 2001-12-12 | 2007-07-24 | Technoguide As | Three dimensional geological model construction |
| US7523024B2 (en) | 2002-05-17 | 2009-04-21 | Schlumberger Technology Corporation | Modeling geologic objects in faulted formations |
| MXPA04011190A (es) * | 2002-05-31 | 2005-07-14 | Schlumberger Technology Bv | Metodo y aparato para evaluacion efectiva de pozo y deposito sin la necesidad de historia de presion de pozo. |
| US6749022B1 (en) * | 2002-10-17 | 2004-06-15 | Schlumberger Technology Corporation | Fracture stimulation process for carbonate reservoirs |
| US8401832B2 (en) | 2002-11-23 | 2013-03-19 | Schlumberger Technology Corporation | Method and system for integrated reservoir and surface facility networks simulations |
| US7677306B2 (en) | 2003-09-16 | 2010-03-16 | Commonwealth Scientific & Industrial Research Organisation | Hydraulic fracturing |
| US7315077B2 (en) * | 2003-11-13 | 2008-01-01 | Fairchild Korea Semiconductor, Ltd. | Molded leadless package having a partially exposed lead frame pad |
| AU2005259253B2 (en) * | 2004-06-25 | 2008-09-18 | Shell Internationale Research Maatschappij B.V. | Closed loop control system for controlling production of hydrocarbon fluid from an underground formation |
| US20060153005A1 (en) * | 2005-01-07 | 2006-07-13 | Herwanger Jorg V | Determination of anisotropic physical characteristics in and around reservoirs |
| US20060219402A1 (en) * | 2005-02-16 | 2006-10-05 | Commonwealth Scientific And Industrial Research Organisation | Hydraulic fracturing |
| US7386431B2 (en) * | 2005-03-31 | 2008-06-10 | Schlumberger Technology Corporation | Method system and program storage device for simulating interfacial slip in a hydraulic fracturing simulator software |
| CN101287889B (zh) | 2005-06-14 | 2013-07-24 | 雪佛龙美国公司 | 利用代数串联级线性解算器改进储层模拟的装置、方法和系统 |
| US7285849B2 (en) * | 2005-11-18 | 2007-10-23 | Fairchild Semiconductor Corporation | Semiconductor die package using leadframe and clip and method of manufacturing |
| US7660711B2 (en) * | 2006-04-28 | 2010-02-09 | Saudi Arabian Oil Company | Automated event monitoring system for online reservoir simulation |
| US20070272407A1 (en) | 2006-05-25 | 2007-11-29 | Halliburton Energy Services, Inc. | Method and system for development of naturally fractured formations |
| US7472748B2 (en) * | 2006-12-01 | 2009-01-06 | Halliburton Energy Services, Inc. | Methods for estimating properties of a subterranean formation and/or a fracture therein |
| US7565278B2 (en) * | 2006-12-04 | 2009-07-21 | Chevron U.S.A. Inc. | Method, system and apparatus for simulating fluid flow in a fractured reservoir utilizing a combination of discrete fracture networks and homogenization of small fractures |
-
2008
- 2008-10-31 WO PCT/IB2008/003865 patent/WO2009056992A2/en not_active Ceased
- 2008-10-31 RU RU2010122059/03A patent/RU2486336C2/ru not_active IP Right Cessation
- 2008-10-31 US US12/262,217 patent/US8140310B2/en active Active
- 2008-10-31 MX MX2010003215A patent/MX2010003215A/es not_active Application Discontinuation
Also Published As
| Publication number | Publication date |
|---|---|
| WO2009056992A3 (en) | 2011-04-28 |
| MX2010003215A (es) | 2010-04-30 |
| US8140310B2 (en) | 2012-03-20 |
| WO2009056992A2 (en) | 2009-05-07 |
| RU2486336C2 (ru) | 2013-06-27 |
| US20090119082A1 (en) | 2009-05-07 |
Similar Documents
| Publication | Publication Date | Title |
|---|---|---|
| RU2010122059A (ru) | Имитация разрыва пласта-коллектора | |
| CN104453804B (zh) | 一种气驱油藏开发动态监测与评价方法 | |
| CN103577886A (zh) | 一种低渗气藏水平井分段压裂产能预测方法 | |
| CA2665122A1 (en) | System and method for performing oilfield simulation operations | |
| NO20073485L (no) | Fremgangsmate, system og programlagringsutstyr for optimalisering av verdi-innstillinger i instrumenterte bronner ved hjelp av adjungert gradient-teknikk og reservoarsimulering | |
| US10309216B2 (en) | Method of upscaling a discrete fracture network model | |
| CN110469303B (zh) | 一种基于四类改造体积的体积压裂参数优化设计方法 | |
| ATE550682T1 (de) | Methode zur veränderung der proportionen von gesteinsfazien bei der einstellung einer zeitreihe eines geologischen modells | |
| CN105631078B (zh) | 天然裂缝性油藏自适应介质的数值模拟方法 | |
| CN103400020A (zh) | 一种测算多条相交离散裂缝流动状况的油藏数值模拟方法 | |
| GB2468789A (en) | Determining permeability using formation testing data | |
| CN104750896A (zh) | 一种缝洞型碳酸盐岩油藏数值模拟方法 | |
| CN105046006A (zh) | 一种页岩气藏水平井多段压裂产能预测方法及装置 | |
| CN109753671B (zh) | 一种基于鱼群算法的油藏精确井位优化方法 | |
| CN107590550A (zh) | 有关超低渗透储层油田产能评价及预测的方法 | |
| CN111927555A (zh) | 一种开采扰动条件下煤矿工作面涌水量的动态预测方法 | |
| Kim et al. | Pressure-transient characteristics of hydraulically fractured horizontal wells in shale-gas reservoirs with natural-and rejuvenated-fracture networks | |
| CN112814669A (zh) | 一种页岩油藏全生命周期采收率预测方法和系统 | |
| CN114575831B (zh) | 超前补能开发方式下体积压裂水平井产能预测方法及装置 | |
| CN103510931A (zh) | 直井蒸汽驱模拟方法 | |
| CN107451671B (zh) | 用于预测页岩地层压裂后初始产能的方法及系统 | |
| CN108984877A (zh) | 一种致密储层复杂压裂裂缝形成条件的评估方法 | |
| CN108952676A (zh) | 一种页岩气藏非均质性评价方法及其装置 | |
| CN110593849A (zh) | 一种考虑相渗曲线动态变化的油藏数值模拟方法 | |
| CN104182558B (zh) | 一种缝洞野外露头水驱油数值模拟方法 |
Legal Events
| Date | Code | Title | Description |
|---|---|---|---|
| MM4A | The patent is invalid due to non-payment of fees |
Effective date: 20171101 |