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Perturbação local de imagens geostatísticas para otimizar o history matching

Perturbação local de imagens geostatísticas para otimizar o history matching. Gonçalo Soares de Oliveira. Metodologia Global do Processo. n = número de poços. Modelagem Geostatística. Definição das variáveis aleatórias: Fáceis Porosidade Permeabilidade Variogramas Processo de modelagem.

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Perturbação local de imagens geostatísticas para otimizar o history matching

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Presentation Transcript

  1. Perturbação local de imagens geostatísticas para otimizar o historymatching Gonçalo Soares de Oliveira

  2. Metodologia Global do Processo n = número de poços

  3. Modelagem Geostatística • Definição das variáveis aleatórias: • Fáceis • Porosidade • Permeabilidade • Variogramas • Processo de modelagem

  4. Correlação entre variáveis • Porosidades Vs. Fáceis (3ª Layer)

  5. Correlação entre variáveis • Permeabilidade Vs Porosidade (3ª Layer) Perm_vs_Porosity Y = 623.256 * X + 18.3998 Correlation coefficient: 0.302245 Covariance: 1.73873

  6. Modelagem Poro e Perm • Neste exemplo ilustrativo, com o objetivo de simplificar, optou-se por modelar a porosidade independente das fáceis • 5 realizações de porosidade “equiprováveis” • 5 realizações de permeabilidade por cada uma das imagens de porosidade • Método de Distribuição Bi-variada, (coeficiente de correlação demasiado pequeno e não linear)

  7. Regionalização • 4 regiões diferentes: • 3 regiões em torno de um determinando poço • Restante zona C2 C4 C5

  8. Variável Secundária • Considere a seguinte tabela

  9. 2 ª Iteração

  10. Controlo de Qualidade

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