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| Analyse de connectivité et techniques de partitionnement de données appliquées à la caractérisation et la modélisation d'écoulement au sein des réservoirs très hétérogènes (Connectivity analysis and clustering techniques applied for the characterisation and modelling of flow in highly heterogeneous reservoirs) Darishchev, Alexander - (2015-12-10) / Université de Rennes 1 - Analyse de connectivité et techniques de partitionnement de données appliquées à la caractérisation et la modélisation d'écoulement au sein des réservoirs très hétérogènes
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Langue : Anglais Directeur(s) de thèse: Dreuzy, Jean-Raynald de; Nœtinger, Benoît Discipline : Sciences de la terre Laboratoire : Géosciences Rennes Ecole Doctorale : Sciences de la matière Classification : Sciences de la terre Mots-clés : récupération d'huile, injection d'eau, modèle de réservoir, simulation d'écoulement, théorie des graphes, proxy, propagation des incertitudes, distance probabiliste, détermination de la taille de l'échantillon, valeur de l'information, partitionnement de données, analyse de clusters, silhouettes
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Résumé : Les techniques informatiques ont gagné un rôle primordial dans le développement et l'exploitation des ressources d'hydrocarbures naturelles ainsi que dans d'autres opérations liées à des réservoirs souterrains. L'un des problèmes cruciaux de la modélisation de réservoir et les prévisions de production réside dans la présélection des modèles de réservoir appropriés à la quantification d'incertitude et au le calage robuste des résultats de simulation d'écoulement aux réelles mesures et observations acquises du gisement. La présente thèse s'adresse à ces problématiques et à certains autres sujets connexes. Nous avons élaboré une stratégie pour faciliter et accélérer l'ajustement de tels modèles numériques aux données de production de champ disponibles. En premier lieu, la recherche s'était concentrée sur la conceptualisation et l'implémentation des modèles de proxy reposant sur l'analyse de la connectivité, comme une propriété physique intégrante et significative du réservoir, et des techniques avancées du partitionnement de données et de l'analyse de clusters. La méthodologie développée comprend aussi plusieurs approches originales de type probabiliste orientées vers les problèmes d'échantillonnage d'incertitude et de détermination du nombre de réalisations et de l'espérance de la valeur d'information d'échantillon. Afin de cibler et donner la priorité aux modèles pertinents, nous avons agrégé les réalisations géostatistiques en formant des classes distinctes avec une mesure de distance généralisée. Ensuite, afin d'améliorer la classification, nous avons élargi la technique graphique de silhouettes, désormais appelée la "séquence entière des silhouettes multiples" dans le partitionnement de données et l'analyse de clusters. Cette approche a permis de recueillir une information claire et compréhensive à propos des dissimilarités intra- et intre-cluster, particulièrement utile dans le cas des structures faibles, voire artificielles. Finalement, la séparation spatiale et la différence de forme ont été visualisées graphiquement et quantifiées grâce à la mesure de distance probabiliste. Il apparaît que les relations obtenues justifient et valident l'applicabilité des approches proposées pour améliorer la caractérisation et la modélisation d'écoulement. Des corrélations fiables ont été obtenues entre les chemins de connectivité les plus courts "injecteur-producteur" et les temps de percée d'eau pour des configurations différentes de placement de puits, niveaux d'hétérogénéité et rapports de mobilité de fluides variés. Les modèles de connectivité proposés ont produit des résultats suffisamment précis et une performance compétitive au méta-niveau. Leur usage comme des précurseurs et prédicateurs ad hoc est bénéfique en étape du traitement préalable de la méthodologie. Avant le calage d'historique, un nombre approprié et gérable des modèles pertinents peut être identifié grâce à la comparaison des données de production disponibles avec les résultats de... Abstract : Computer-based workflows have gained a paramount role in development and exploitation of natural hydrocarbon resources and other subsurface operations. One of the crucial problems of reservoir modelling and production forecasting is in pre-selecting appropriate models for quantifying uncertainty and robustly matching results of flow simulation to real field measurements and observations. This thesis addresses these and other related issues. We have explored a strategy to facilitate and speed up the adjustment of such numerical models to available field production data. Originally, the focus of this research was on conceptualising, developing and implementing fast proxy models related to the analysis of connectivity, as a physically meaningful property of the reservoir, with advanced cluster analysis techniques. The developed methodology includes also several original probability-oriented approaches towards the problems of sampling uncertainty and determining the sample size and the expected value of sample information. For targeting and prioritising relevant reservoir models, we aggregated geostatistical realisations into distinct classes with a generalised distance measure. Then, to improve the classification, we extended the silhouette-based graphical technique, called hereafter the "entire sequence of multiple silhouettes" in cluster analysis. This approach provided clear and comprehensive information about the intra- and inter-cluster dissimilarities, especially helpful in the case of weak, or even artificial, structures. Finally, the spatial separation and form-difference of clusters were graphically visualised and quantified with a scale-invariant probabilistic distance measure. The obtained relationships appeared to justify and validate the applicability of the proposed approaches to enhance the characterisation and modelling of flow. Reliable correlations were found between the shortest "injector-producer" pathways and water breakthrough times for different configurations of well placement, various heterogeneity levels and mobility ratios of fluids. The proposed graph-based connectivity proxies provided sufficiently accurate results and competitive performance at the meta-level. The use of them like precursors and ad hoc predictors is beneficial at the pre-processing stage of the workflow. Prior to history matching, a suitable and manageable number of appropriate reservoir models can be identified from the comparison of the available production data with the selected centrotype-models regarded as the class representatives, only for which the full fluid flow simulation is pre-requisite. The findings of this research work can easily be generalised and considered in a wider scope. Possible extensions, further improvements and implementation of them may also be expected in other fields of science and technology. | |||