FR3040809A1 - - Google Patents

Abstract

Des systèmes, des procédés et un support lisible par ordinateur permettant de prédire une durée pour compléter une simulation d'un modèle de simulation de gisement. Un processeur peut exécuter une simulation d'un modèle de simulation de gisement pendant une période prédéterminée de temps associée avec une première étape de calcul de la simulation. Le processeur peut mesurer un résultat de performance de la simulation pour la première période de temps prédéterminée. Le résultat de performance peut comprendre un temps d'horloge écoulé et un laps de temps simulés. Le processeur peut ensuite prédire une durée restante pour compléter la simulation du modèle de simulation de gisement en se basant sur un résultat de performance.

Description

PRÉDICTION DE LA DURÉE JUSQU’À LA FIN DE LA SIMULATION

DOMAINE TECHNIQUE

La présente technologie concerne des modèles de prédiction et plus spécifiquement la prédiction de la durée jusqu'à la fin d'une simulation d’un modèle de simulation de gisement.

CONTEXTE L'augmentation de la demande en énergie et l'appauvrissement des ressources en hydrocarbures a accéléré le besoin en études complexes de gisement. Afin de planifier le développement optimal d'un champ gazier ou pétrolier, les ingénieurs se sont tournés vers la modélisation logicielle des gisements, des puits et des installations en surface afin d'évaluer le rendement potentiel en hydrocarbures d'un ou de plusieurs gisements pour alimenter le point de vente. Cependant, en dépit des avancées dans la technologie informatique et des améliorations au niveau de la performance des logiciels, la réalisation de la simulation de ces modèles complexes peuvent prendre plusieurs jours. Par conséquent, un mécanisme permettant de prédire les durées de simulation serait avantageux pour l'attribution des ressources informatiques et la planification de l'analyse et des activités de l'étude des gisements, par exemple.

BRÈVE DESCRIPTION DES DESSINS

Afin de décrire la façon dont les avantages et caractéristiques susmentionnés, et bien d'autres, de cette divulgation peuvent être obtenus, une description plus particulière des principes brièvement décrits ci-dessus sera présentée en référence à des modes de réalisation spécifiques de celle-ci qui sont illustrés dans les figures ci-jointes. Il faut néanmoins comprendre que ces dessins ne représentent que des exemples de modes de réalisation de l’invention et qu'ils ne doivent donc pas être perçus comme pouvant limiter sa portée, ses principes et elle sera décrite et expliquée avec plus de détails et spécificités grâce à l'utilisation des figures ci-jointes :

La figure 1 illustre un schéma d'un exemple d'un système de mode de réalisation d'une prédiction de simulation de la durée jusqu'à la fin ;

La figure 2 illustre un exemple de procédé permettant de générer un modèle de simulation de gisement et d’estimation de la durée pour compléter une simulation ;

La figure 3 illustre un exemple de procédé pour exécuter une simulation d’un modèle de simulation de gisement et de la prédiction d'une durée pour compléter la simulation ;

La figure 4 Illustre un exemple de procédé pour prédire une durée pour compléter une simulation basée sur un modèle stochastique ;

La figure 5 est une représentation graphique d'une complétion réelle et d'une complétion estimée pour un exemple de simulation d’un modèle de simulation de gisement ;

La figure 6 illustre un exemple de procédé pour une modélisation stochastique du procédé de simulation utilisant la fonction stochasticPrediction de l'Exemple ; et

La figure 7 est une représentation graphique de la durée de la simulation et un temps d'horloge pour un mode de réalisation de la fonction stochasticPrediction de l'Exemple.

DESCRIPTION DÉTAILLÉE

Divers modes de réalisation de la divulgation sont présentés en détail ci-dessous. Même si des implémentations spécifiques sont présentées, il doit être compris que celles-ci ne sont réalisées que dans un but illustratif. Un spécialiste du domaine pertinent reconnaîtra que d'autres composants et configurations peuvent être utilisés sans s'écarter de l’esprit et de la portée de la divulgation.

Des caractéristiques et avantages additionnels de la divulgation seront énoncés dans la description qui suit, et seront en partie évidents lors de la lecture de la description et d'autres peuvent apparaître de par la mise en pratique de l'invention. Les caractéristiques et avantages de la divulgation peuvent être réalisés et obtenus au moyen des instruments et des combinaisons particulièrement mis en avant dans les énoncés annexés. Ces caractéristiques, et bien d’autres, de la divulgation deviendront encore plus évidentes à la lecture de la description suivante et des revendications ci-jointes, ou peuvent être apprises par la pratique des principes décrits ici.

Les approches qui sont mises en avant ici peuvent être utilisées pour procurer une estimation prospective et continuellement mise à jour du temps nécessaire pour compléter une simulation d'un modèle de gisement. Au cours de la construction du modèle, l'estimation peut tenir compte des complexités du modèle et des ressources informatiques et peut aider à accéder à l'impact relatif des différents choix de modélisation sur le temps d'exécution de la simulation. Une fois la simulation débutée, l'estimation peut utiliser une performance réelle de simulation et peut procurer une surveillance plus utile du progrès de la simulation. Un score de la complexité du modèle de simulation (SMC) peut également être généré à chaque stade de la construction du modèle. Le score SMC peut tenir compte de diverses caractéristiques du modèle et peut procurer une évaluation du niveau de support nécessaire pour interpréter les résultats de la simulation.

Des systèmes, des procédés et un support de stockage lisible par ordinateur permettant de prédire une durée pour compléter une simulation d'un modèle de simulation de gisement sont divulgués. Un processeur peut exécuter une simulation d'un modèle de simulation de gisement pendant une période prédéterminée de temps associée à une première étape de calcul de la simulation. Le processeur peut mesurer un résultat de performance de la simulation pour la première période de temps prédéterminée. Le résultat de performance peut comprendre un temps d’horloge écoulé et un laps de temps simulé. Le processeur peut ensuite prédire une durée restante (par ex., par extrapolation, par des moyennes mobiles, par des modèles probabilistes, etc.) pour compléter la simulation du modèle de simulation de gisement en se basant sur un résultat de performance.

Avant d'exécuter la simulation, le processeur peut déterminer une ou plusieurs caractéristiques associées à un champ pétrolier ou gazier. Le champ pétrolier ou gazier peut comprendre un ou plusieurs d'un gisement, d'un puits et/ou une installation en surface. En outre, les caractéristiques peuvent être calculées par le processeur en se basant sur des données captées par l'un ou les plusieurs capteurs. Le processeur peut générer un modèle de simulation de gisement en se basant sur une ou plusieurs des caractéristiques.

Ensuite, le processeur peut déterminer un ou plusieurs paramètres pour le modèle de simulation de gisement. Le processeur peut ensuite calculer une durée estimée pour compléter la simulation du modèle de simulation de gisement en se basant sur un ou plusieurs des paramètres. Si un changement au niveau d'un ou des plusieurs paramètres est détecté, le processeur peut mettre à jour la durée estimée pour compléter la simulation du modèle de simulation de gisement en se basant sur le changement. Ceci peut améliorer le traitement du système et l'efficacité de la simulation. Le processeur peut également utiliser un ou plusieurs des paramètres pour calculer un score de complexité du modèle de simulation.

La figure 1 illustre un exemple de mode de réalisation d'un système de simulation de gisement comportant un prédicteur de la durée jusqu'à la fin de la simulation. Le système de simulation de gisement 100 peut comprendre une ou plusieurs unités de traitement 110 et un système de bus 105 qui couple divers composants du système, tels qu'une mémoire de système 115, une mémoire ROM 120 et une mémoire RAM 125, au processeur 110. Le système 100 peut comprendre une mémoire cache à haute vitesse connectée directement, à proximité de, ou intégrée au processeur 110. Le système 100 peut copier des données à partir de la mémoire 115 et/ou du dispositif de stockage 130 vers la mémoire cache 112 pour un accès rapide par un processeur 110. De cette façon, la mémoire cache peut booster la performance pour éviter des délais au niveau du processeur 110 pendant l'attente de réception des données. Le processeur 110 peut comprendre un ou plusieurs processeurs polyvalents et un module matériel ou un module logiciel, tel qu’un module de simulation de gisement 132, un module de prédiction 134 et un module de paramètre 136 stockés dans un dispositif de stockage 130. Ces modules et bien d'autres peuvent contrôler ou peuvent être configurés pour contrôler le processeur 110 pour exécuter diverses actions, comprenant l'exécution d'un prédicteur de la durée jusqu'à la fin de la simulation, tel qu'il est divulgué ici. Le processeur 110 peut également comprendre un ou plusieurs processeurs spécialisés dans lesquels des instructions logicielles sont incorporées dans la construction réelle du processeur.

Afin de permettre une interaction utilisateur avec le système de simulation de gisement 100, un dispositif de saisie 145 peut représenter un quelconque nombre de mécanismes de saisie, tels qu'un microphone pour la voix, un écran tactile pour le geste ou une entrée graphique, un clavier, une souris, une saisie par mouvements, etc. Un dispositif de saisie 142 peut également être un ou plusieurs d'un nombre de mécanismes de sortie connus des spécialistes du domaine, tels qu'un écran, un haut-parleur, etc. Dans certains cas, des systèmes multimodaux peuvent permettre à un utilisateur de fournir de multiples types d'entrées pour communiquer avec le système de simulation de gisement 100. Il n'existe pas de restrictions concernant le fonctionnement sur un quelconque agencement matériel donné et donc les caractéristiques de base, décrites ici, peuvent être remplacées par des agencements de matériel ou de micrologiciel améliorés au fur et à mesure de leur développement.

Le système de simulation de gisement 100 peut également comprendre une ou plusieurs interfaces de communication 140 qui peuvent comporter différentes interfaces physiques. Les interfaces de communication 140 peuvent comprendre un quelconque type de canal de communication, de connecteur, de réseaux de communication de données, ou d'autres liaisons. Par ex., les interfaces de communication 140 peuvent comprendre un réseau sans fil ou sur fil, un réseau local LAN, un réseau étendu WAN, un réseau privé, un réseau public (tel que l'Internet), un réseau Wi-Fi, un réseau qui comprend une liaison satellitaire, ou tout autre type de réseau de communication de données.

Le dispositif de stockage 130 peut être une mémoire non-volatile et peut être un disque dur ou d'autres types de supports lisibles par ordinateur qui peuvent stocker des données qui sont accessibles par un ordinateur, telles que des cassettes magnétiques, des cartes de mémoire flash, des dispositifs de mémoire à semi-conducteur, des disques versatiles numériques, des cartouches, des mémoires RAM 125, des mémoires ROM 120, et des hybrides de ceux-ci. Le dispositif de stockage 130 peut être connecté directement au bus du système 105 ou peut communiquer de façon sans fil avec les divers composants dans le système 100. Comme il a été précédemment décrit, le dispositif de stockage 130 peut comprendre un module de simulateur de gisement 132, un module de prévision 134 et un module de paramètre 136, même si d'autres modules de matériel ou de logiciels sont envisagés. Les modules peuvent comprendre des instructions lisibles par une machine qui peuvent être interprétées ou exécutées par le processeur 110 pour réaliser une ou plusieurs des opérations apparentées aux FIG. 2-6. Les modules peuvent comprendre des instructions lisibles par une machine pour créer une interface utilisateur graphique (IUG) d’un simulateur de gisement comportant une prévision de la durée jusqu'à la fin de la simulation. Les modules peuvent recevoir des données d'entrée, tels que des modules utilisés pour générer un modèle de gisement, pour simuler un modèle de gisement, pour prédire une durée pour compléter une simulation d'un modèle de gisement, ou d'un quelconque autre type de données, à partir de la mémoire 115, la ROM 120, la RAM 135, le dispositif de stockage 130, une autre source locale, un dispositif de saisie 145, ou une ou de plusieurs autres sources distantes (par ex., à travers des interfaces de communication 140). Les modules peuvent générer des données de sortie et stocker des données de sortie dans la mémoire 115, la ROM 120, là RAM 135, le dispositif de stockage 130, sur un autre support local ou sur un ou plusieurs dispositifs distants (par ex., en envoyant les données de sortie à travers les interfaces de communication 140). Dans un aspect, un module matériel qui exécute une fonction donnée peut comprendre le composant logiciel stocké sur un support lisible par ordinateur en relation avec les composants matériels nécessaires, tels que le processeur 110, le bus 105, le dispositif de sortie 142, etc., pour exécuter la fonction.

Le module de simulation de gisement 132 peut contenir des instructions logicielles exécutables par un processeur 110 pour générer une IUG pour le rendue et la simulation d'un modèle de gisement. À travers l'utilisation d'une IUG, un utilisateur peut saisir des données pour créer un modèle de gisement. Les données utilisées pour créer le modèle peuvent être obtenues, par ex., en utilisant un équipement ou des capteurs pour réaliser ou obtenir des mesures sur un site de forage gazier ou pétrolier, à partir des données stockées à l'intérieur du module de gisement 132 ou à partir d'une autre source locale ou distante, etc. Le module de gisement 132 peut également stocker (ou télécharger à partir d'un emplacement distant) des données archivées ou en temps réel apparentées au gisement qui couvrent divers aspects de la planification du puits, des procédés de construction et de complétion tels que, par ex., le forage, la cimentation, la diagraphie par câble, l'analyse et la simulation du puits. En outre, de telles données peuvent comprendre, par ex., des données de diagraphie de puits ouvert, des trajectoires de puits, des données sur les propriétés pétrophysique des roches, des données de surface, des données de faille, des données provenant des puits environnants, des données déduites des géostatistiques, etc. À chaque étape de création d'un modèle de gisement, un module de paramètre 136 peut recueillir divers paramètres et diverses caractéristiques apparentés aux complexités du modèle aussi bien que le nombre et le type de processeurs 110 et les autres ressources informatiques locales ou distantes utilisées par le système de simulation de gisement 100. Le module de prédiction 134 peut utiliser les paramètres et/ou les caractéristiques recueillies par le module de paramètre 136 pour calculer, par le processeur 110, une estimation de la durée pour compléter une simulation d'un modèle de gisement. Le module de prédiction 134 peut également utiliser les paramètres et/ou les caractéristiques pour calculer un score de la complexité du modèle de simulation (SMC). La durée estimée et le score SMC peuvent être stockés et transmis vers le processeur 110 et/ou le module de simulation de gisement 132 pour afficher une durée estimée à l’utilisateur, par ex., sur une IUG. Si, à un quelconque moment, un changement est détecté au niveau d'un ou de plusieurs paramètres ou caractéristiques du modèle de gisement, le module de paramètre 136 peut actualiser les paramètres et les caractéristiques recueillis afin de refléter ce changement. Le module de prévision 134 peut ensuite utiliser les paramètres et/ou les caractéristiques actualisées afin de recalculer l'estimation de la durée pour compléter une simulation du modèle de gisement et le score SMC et peut stocker et transmettre l'estimation recalculée et le score SMC vers le processeur 110 et/ou un module de simulation de gisement 132 pour un affichage sur une IUG. L’IUG créée par le processeur 110 à l'aide des instructions stockées dans le module de simulation de gisement 132 peut également permettre à un utilisateur de démarrer une simulation du modèle de gisement, de surveiller l'exécution d'une simulation, d'analyser les résultats de la simulation, etc. Lorsque la simulation est lancée, un module de prévision 134 peut mesurer un résultat de performance de la simulation pour une période de temps prédéterminée associée à l'étape de calcul de la simulation. Le module de prévision 134 peut utiliser le résultat de performance pour prédire une durée restante jusqu'à la fin de la simulation du modèle de gisement et peut stocker et transmettre la durée prédite au processeur 110 et/ou au module de simulation de gisement 132 pour un affichage sur une IUG. Le module de prévision 134 peut également réagir à la durée prédite, par ex., en demandant une augmentation ou en permettant une diminution de la puissance de calcul attribuée à la simulation. Le module de prévision 134 peut répéter les étapes susmentionnées pour des étapes ultérieures de calcul de la simulation, tel qu'il est décrit dans la FIG. 3 afin d'actualiser la durée précédemment prédite ou pour prédire une nouvelle durée restante pour compléter une simulation du modèle de gisement. Même si une configuration spécifique d'un système de simulation de gisement comportant une prévision de la durée jusqu'à la fin de la simulation est illustrée dans la FIG. 1, il sera évident à un homme du métier que des configurations différentes sont possibles sans s'écarter de la portée de la présente divulgation. On peut envisager que le système de simulation de gisement 100 puisse comporter plusieurs processeurs 110 ou faire partie d'un groupe ou d'un regroupement de dispositifs informatiques réseautés pour fournir une capacité de traitement supérieure. Le système de simulation de gisement peut utiliser un quelconque nombre de systèmes informatiques ou de réseaux informatiques et peut réaliser différentes infrastructures de modèles informatiques, telles qu'une infrastructure de nuage informatique, d'un réseau d'ordinateurs ou d'une grille d'ordinateurs. Les modules de programme, tels qu’un module de simulation de gisement 132, un module de prévision 134 et un module de paramètre 136, peuvent être localisés sur d'autres supports de stockage informatique locaux ou distants et/ou une mémoire et peuvent être associés ou divisés en un quelconque nombre de modules individuels.

Ayant divulgué certains composants et concepts de base du système, la divulgation décrit maintenant des exemples de procédés de modes de réalisation illustrés dans les FIG. 2-6. Par souci de clarté, les procédés sont décrits en termes de processeur 110, tels que le démontre la FIG. 1, configurée pour réaliser les procédés. Les étapes décrites ici peuvent être implémentées dans une quelconque combinaison de celles-ci, y compris des combinaisons qui excluent, ajoutent ou modifient certaines étapes.

La figure 2 illustre un exemple de procédé permettant de créer un modèle de simulation de gisement et d'estimer une durée jusqu'à la fin d'une simulation. À l'étape 200, le processeur 110 peut déterminer une ou plusieurs caractéristiques associées à un champ pétrolier ou gazier. Le champ pétrolier ou gazier peut comprendre un ou plusieurs d'un gisement, d'un puits et d'une installation en surface. Les caractéristiques déterminées peuvent être basées sur des données saisies ou choisies par un utilisateur, par ex., à travers un ou plusieurs dispositifs de saisie 145. Les caractéristiques peuvent également être basées sur des données stockées dans des bases de données locales ou distantes et sur des supports de stockage. Les données peuvent comprendre, par ex., des propriétés physiques, des propriétés matérielles, des propriétés géométriques, des données géologiques, des données sur le fluide, des données sur la fracture, des données de traitement et tout autre données nécessaires à la définition d'un ou de plusieurs gisements, puits de forage, installations en surface et la région environnante. Les données peuvent provenir, par ex., de mesures réalisées à l’aide d'un équipement ou de capteurs au niveau d'un site de forage d'un champ pétrolier ou gazier, d'études géologiques ou de calculs théoriques, provenant de bases de données stockées dans des sources de stockage locales ou distantes, etc. À l’étape 210, le processeur 110 peut créer un modèle de simulation de gisement basé sur les caractéristiques déterminées au cours de l'étape 200. Le modèle de simulation de gisement peut comprendre un ou plusieurs d'un modèle de gisement, d'un modèle de puits, d'un modèle d'installations en surface, d'un modèle géologique, d'un modèle géomécanique, d'un modèle de fracture, d'un modèle de flux et de tout autre modèle nécessaire pour accéder au potentiel de récupération des hydrocarbures. Le processeur 110 peut créer le modèle de simulation de gisement pour répondre à une sélection ou une préférence de l'utilisateur. Le modèle de simulation de gisement peut être rendu et affiché à l'utilisateur, par ex., à travers un ou plusieurs dispositifs de sortie 142. À l'étape 220, le processeur 110 peut déterminer un ou plusieurs paramètres pour le modèle de simulation de gisement. Les paramètres peuvent comprendre un ou plusieurs d'un certain nombre de composants, un certain nombre de grilles de bloc, un certain nombre de processeurs ou de nœuds, un temps de début de la simulation, un temps de fin de la simulation, un laps de temps de la simulation du modèle de simulation de gisement, un facteur matériel, une complexité du réseau en surface, un type de déplacement (par ex., injection d'eau, injection de gaz, presque miscible, etc.), un type de puits (par ex., un puits de gaz et d’eau, un puits multilatéral, un puits intelligent, un puits comportant des dispositifs de fond de puits, etc.), un niveau de contrôle du puits, un type de pression-volume-température (par ex., huile noire, gaz-eau, eau-huile, American Petroleum Institute, l'état de l'équation, etc.), un type de perméabilité relative (par ex., hystérèse, tension interfaciale, proche du critique, etc.), un type de porosité (par ex., porosité unique, porosité double, etc.), un type géomécanique (par ex., une compressibilité simple, des tableaux de compaction, un modèle géomécanique couplé, etc.), un type thermique (par ex., une température unique, sans vapeur de revaporisation, pleine vapeur/vaporisation d'eau, etc.), un facteur d'échelle, et une propriété diverse du modèle de simulation de gisement. Les données associées à un ou plusieurs paramètres déterminés peuvent être stockés sur un support de stockage local ou distant.

Après détermination des paramètres, le processeur 110 peut utiliser un ou plusieurs des paramètres pour calculer une durée estimée pour compléter une simulation du modèle de simulation de gisement à l'étape 230. Le processeur 110 peut calculer la durée estimée avant l'exécution de la simulation d'un modèle de simulation de gisement. La durée estimée peut être affichée à l'utilisateur, par ex., par l'intermédiaire d'un ou de plusieurs dispositifs de sortie 142, et/ou peut être stockée sur un support de stockage local ou distant. Comme exemple non limitant, la durée estimée peut être calculée en utilisant les équations (1) et (2) suivantes, dans lesquelles TTFS représente la durée jusqu'à la fin de la simulation en heures, NC représente le nombre de composants, NB représente le nombre de grilles de bloc, NP représente le nombre de processeurs ou de nœuds, TSPAN représente le laps de temps de la simulation en années, HW représente le facteur matériel, SNET représente la complexité du réseau en surface, DISP représente le type de déplacement, et exl, ex2, ex3 et ex4 sont des facteurs de l’exposant. Les facteurs de l'exposant ex 1-4 peuvent être dépendants du simulateur et peut être optimisé en se basant sur les informations recueillies lors de la progression de la simulation et/ou des résultats provenant des simulations précédentes.

(1)

(2)

Le processeur 110 peut également utiliser un ou plusieurs des paramètres pour calculer un score SMC pour le modèle de simulation de gisement. Le score SMC peut comprendre des fourchettes qui correspondent à la complexité du modèle de simulation de gisement et peut indiquer le niveau de support nécessaire pour interpréter les résultats de la simulation du modèle de simulation de gisement. Le score SMC peut être affiché à l'utilisateur, par ex., par l'intermédiaire d'un ou de plusieurs dispositifs de sortie 142, et/ou peut être stocké sur un support de stockage local ou distant. À l'étape 240, le processeur 110 peut continuellement surveiller le modèle de simulation de gisement afin de déterminer si un changement est apporté à l'un ou plusieurs des paramètres. En cas de détection d'un changement, le processeur 110 peut passer à l’étape 220 pour actualiser les paramètres du modèle de simulation de gisement pour refléter le changement. Le processeur 110 peut ensuite recalculer la durée estimée pour compléter la simulation du modèle de simulation de gisement à l'étape 230. L'estimation recalculée peut être affichée à l'utilisateur, par ex., par l’intermédiaire d’un ou de plusieurs dispositifs de sortie 142, et/ou peut être stocké sur un support de stockage local ou distant.

La figure 3 illustre un exemple de procédé pour exécuter une simulation d'un modèle de simulation de gisement et de la projection d'une durée pour compléter la simulation. À l'étape 300, le processeur 110 peut exécuter une simulation d'un modèle de simulation de gisement pour une période de temps prédéterminé associé à une étape de calcul de la simulation. L'étape de calcul peut être associée à un laps de temps de simulation, à une ou plusieurs itérations de la simulation, à un calcul, à une fonction, à un procédé, à un stade ou à un état de la simulation, à une durée, etc. Le processeur 110 peut procurer une ou plusieurs solutions convergentes à la simulation pour la période de temps prédéterminé, telles qu'une solution convergente à une ou plusieurs itérations de Newton. Le critère pour la convergence peut être déterminé par processeur 110 en se basant sur les données saisies par un utilisateur, sur des valeurs par défaut stockées sur un support de stockage, etc. À l'étape 310, le processeur 110 peut mesurer un résultat de performance de la simulation pour la période de temps prédéterminée. Le résultat de performance peut comprendre un ou plusieurs d'un temps d'horloge écoulé, d'un laps de temps de la simulation qui a été simulée pendant une période de temps prédéterminée, d'un nombre d'itérations exécutées par le processeur 110 pendant la période de temps prédéterminée, d'un résultat apparenté à une ou plusieurs solutions convergentes, et d’un quelconque autre résultat indicatif de la quantité de temps de calcul ou de puissance nécessaire pour exécuter la simulation du modèle de simulation de gisement pendant le la période de temps prédéterminée. Le résultat de performance peut être stocké sur un support de stockage local ou distant. À l'étape 320, le processeur 110 peut utiliser le résultat de performance mesuré pour prédire une durée restante pour compléter la simulation du modèle de simulation de gisement après une période de temps prédéterminée. Comme exemple non limitant, la durée restante prédite peut être calculée par l'équation (3) suivante, dans laquelle TTFS représente le temps d'horloge restant pour compléter la simulation, ET représente le temps d'horloge écoulé, TSIM représente le laps de temps simulé jusqu'à ET et TSPAN représente le laps de temps total de la simulation.

(3)

La durée prédite peut également être calculée par une extrapolation (par ex. linéaire, polynomiale, etc.) du résultat de performance à travers le restant de la simulation, une moyenne mobile du résultat de performance avec un ou plusieurs résultats de performance précédemment mesurés, une comparaison du résultat de performance à des résultats de performance d'une base des données associées à des simulations précédemment exécutées, un modèle probabiliste (par ex., un modèle stochastique, une simulation Monte-Carlo, etc.), une quelconque combinaison de ceux-ci, etc. La durée restante estimée peut être affichée à l'utilisateur, par ex., par l'intermédiaire d'un ou de plusieurs dispositifs de sortie 142, et/ou peut être stockée sur un support de stockage local ou distant.

Le processeur 110 peut également réagir à la durée restante prédite. Si la durée prédite est supérieure à un seuil, le processeur 110 peut demander à l'utilisateur de modifier, ou peut automatiquement modifier, un ou plusieurs paramètres du modèle de simulation de gisement afin de produire un modèle de simulation de gisement actualisé. Un tel seuil peut être défini par l'utilisateur ou peut être défini par le processeur 110. Le processeur 110 peut ensuite exécuter une simulation du modèle de simulation de gisement actualisé pour une période de temps prédéterminée, mesurer un résultat de performance de la simulation pendant la période de temps prédéterminée et prédire une durée restante pour compléter la simulation du modèle de simulation de gisement actualisé. Le processeur 110 peut également notifier un utilisateur d'une défaillance attendue ou en attente d'une simulation en se basant sur la durée restante prédite et/ou des informations provenant du calcul de la durée restante prédite. En outre, le processeur 110 peut attribuer des ressources informatiques en se basant sur la durée restante prédite, par ex., en demandant une puissance de calcul ou de traitement supplémentaire lorsque la durée restante prédite est supérieure à un seuil maximal, ou en permettant une diminution de la puissance de calcul ou de traitement lorsque la durée restante prédite est inférieure à un seuil minimal. À l'étape 330, le processeur 110 peut déterminer si la simulation du modèle de simulation de gisement est complète. Si la simulation n'est pas complète, le processeur 110 peut revenir à l'étape 300 et exécuter la simulation du modèle de simulation de gisement pendant une durée de temps prédéterminée ultérieure associée à une étape de calcul ultérieure de la simulation. À partir de là, le processeur 110 peut mesurer un résultat de performance de la simulation pendant la durée de temps prédéterminée ultérieure et peut actualiser la durée de temps restante prédite pour compléter la simulation du modèle de simulation de gisement, comme il a été précisé ci-dessus. La durée restante estimée actualisée peut être affichée à l'utilisateur, par ex., par l'intermédiaire d'un ou de plusieurs dispositifs de sortie 142, et/ou peut être stockée sur un support de stockage local ou distant.

Une fois la simulation complétée, le processeur 110 peut transmettre les résultats de la simulation à l'utilisateur et/ou stocker les résultats sur un support de stockage local ou distant. Le processeur 110 peut également transmettre à l'utilisateur un résumé de la durée estimée pour compléter la simulation calculé avant l'exécution de la simulation et la durée prédite pour compléter la simulation calculée pendant l'exécution de la simulation. Le processeur 110 peut stocker tous les calculs de la durée estimée, de la durée prédite et des résultats de performance sur un support de stockage local ou distant ou dans une base de données. Ces données peuvent être analysées (par ex., par apprentissage de machine) et utilisées par le processeur 110 dans des simulations futures afin d'augmenter la précision des durées estimées et prédites pour compléter une simulation d'un modèle de simulation de gisement. Le processeur 110 peut également transmettre les résultats de la simulation à des capteurs ou des équipements localisés au niveau d'un site de forage de champ pétrolier ou gazier en prospection ou précédemment construit pour l’exécution ou pour des ajustements des opérations de forage.

La figure 4 illustre un exemple de procédé pour prédire une durée pour compléter une simulation basée sur un modèle stochastique. En règle générale, le procédé peut fournir un modèle stochastique de l'avancement de la simulation en termes d'une relation entre un temps d’horloge et un temps simulé. En outre, le procédé peut modéliser stochastiquement la relation du temps d'horloge et du temps simulé entre un temps de début de simulation donné et un temps de fin de simulation donné afin de fournir un temps d'horloge estimé pour compléter la simulation et/ou un pourcentage de la simulation qui a été complété. Un tel procédé peut être utilisé, par ex., lors du calcul d'un temps estimé pour compléter une simulation d'un modèle de simulation de gisement avant l'exécution de la simulation, et lors de la prédiction d'une durée restante pour compléter la simulation d'un modèle de simulation de gisement pendant l'exécution de la simulation. Dans les deux situations, le processeur 110 peut créer et évaluer le modèle stochastique, une ou plusieurs fois, pour chaque période de temps prédéterminée associée à une étape de calcul de la simulation. L’une ou les plusieurs évaluations du modèle stochastique peuvent prédire le procédé de simulation jusqu’à l’heure de fin de la simulation et peut obtenir une estimation du temps d’horloge totale restant pour compléter la simulation du modèle de simulation de gisement. Si le modèle stochastique est évalué une fois de plus, on peut calculer la moyenne des estimations du temps d’horloge total restant pour compléter la simulation obtenu lors de chaque évaluation afin d'améliorer la précision de l'estimation.

Le procédé de la FIG. 4 peut commencer à l'étape 400 avec le processeur 110 générant un modèle stochastique d'une simulation d'un modèle de simulation de gisement comportant une ou plusieurs variables aléatoires. Comme il a été précédemment décrit, le modèle stochastique peut être utilisé pour modéliser l'avancement de la simulation en termes d'une relation entre un temps d’horloge et un temps simulé, en présence d’un temps de début simulé et d'un temps de fin simulé. Les variables aléatoires peuvent correspondre à une ou plusieurs d’une prédiction convergente ou non convergente de la simulation, d'un nombre d'itérations utilisé pour atteindre la convergence, d’une fraction de l'étape de calcul qui doit être tentée comme une nouvelle étape de calcul lors de la non convergence de la simulation, un temps d'horloge pris pour fournir une solution à une ou plusieurs itérations de la simulation, le modèle de simulation de gisement (par ex., un laps de temps de la simulation, etc.), la simulation elle-même (par ex., un temps d'horloge écoulé de la simulation, etc.), un résultat de l'étape de calcul de la simulation (par ex., un résultat de performance mesuré, etc.), etc. Le modèle stochastique peut également comprendre d'autres variables et/ou des valeurs scalaires constantes telles qu'une ou plusieurs d'une taille maximale ou minimale d'une étape de calcul, un nombre maximal d’itérations permis pour compléter une étape de calcul, un facteur de croissance d'une étape de calcul, un facteur de coupe maximal ou minimal d'une étape de calcul, un temps d'horloge écoulé, un incrément du temps d'horloge écoulé, un temps d'horloge moyen pris pour résoudre une itération d'une étape de calcul, un écart-type du temps d'horloge pris pour résoudre une itération d'un étape de calcul, un temps de début de simulation, un temps de fin de simulation, un temps de simulation total, etc. Chacune des variables aléatoires, d'autres variables et/ou des valeurs scalaires constantes peuvent être initialisées lors de la génération du modèle stochastique en se basant sur des données saisies par un utilisateur, des données par défaut stockées sur un support de stockage, etc. À l'étape 410, le processeur 110 peut évaluer le modèle stochastique pendant une période de temps prédéterminée associée à une étape de calcul de la simulation. L'évaluation du modèle stochastique peut comprendre la réalisation de calculs apparentés à une ou plusieurs des variables aléatoires, d'autres variables et des valeurs constantes scalaires du modèle stochastique afin d'estimer un temps d'horloge pris pour compléter la simulation de la période de temps prédéterminée. L'évaluation peut également réaliser des calculs pour prédire si une solution de simulation pendant la période de temps prédéterminée actuelle atteint la convergence. Les calculs réalisés au cours de l'évaluation du modèle stochastique, tels que les calculs réalisés pour déterminer une solution aux variables aléatoires, peuvent utiliser des valeurs actuelles ou calculées déterminées au cours d'une ou de plusieurs périodes de temps prédéterminées précédentes, peuvent supposer une distribution de probabilité d'une ou de plusieurs des variables (par ex., une distribution uniforme discrète, une probabilité de Bayesian, etc.), une quelconque combinaison de ceux-ci, etc. Chacun des calculs et leurs résultats peuvent être affichés à l'utilisateur et/ou stockés sur un support de stockage local ou distant. À l'étape 420, le processeur 110 peut vérifier si une solution à la simulation pendant la période de temps prédéterminée actuelle atteint une convergence en se basant sur le calcul réalisé à l’étape 410. Si la solution n'est pas convergente, le processeur 110 peut diminuer ou couper la période de temps prédéterminée par un facteur de coupe calculé ou déterminé par l'utilisateur. Le facteur de coupe peut avoir une valeur maximale ou minimale de sorte que la période de temps prédéterminée coupée ne passe pas en dessous d'un seuil minimal. Le processeur 110 peut également incrémenter le temps d'horloge écoulé par un temps d'horloge estimé pris pour compléter la simulation de la période de temps prédéterminée, mais pourrait ne pas incrémenter le temps simulé. Les valeurs pour le temps d'horloge écoulé et le temps simulé peuvent être stockées, affichées à l’utilisateur et/ou utilisées pour prédire une durée restante pour compléter la simulation du modèle de simulation de gisement. À partir de là, le processeur 110 peut revenir à l'étape 410 et évaluer le modèle stochastique pour la nouvelle période de temps prédéterminée diminuée.

Si une solution pour la simulation au cours de la période de temps prédéterminée est déterminée comme étant convergente, le processeur 110 peut augmenter ou croître la période de temps prédéterminée par un facteur calculé ou déterminé par l’utilisateur. Le facteur de croissance peut avoir un seuil minimal ou maximal de sorte que la période de temps prédéterminée augmentée ne dépasse pas un seuil maximal. La période de temps prédéterminée augmentée peut être utilisée pour réaliser la prochaine évaluation du modèle stochastique, s'il y en a une. Le processeur 110 peut également incrémenter le temps d'horloge écoulé par un temps d’horloge estimé pris pour compléter la simulation de la période de temps prédéterminée, et peut incrémenter le temps simulé par la période de temps prédéterminée actuelle. Les valeurs pour le temps d’horloge écoulé et le temps simulé peuvent être stockées, affichées à l’utilisateur et/ou utilisées pour prédire une durée restante pour compléter la simulation du modèle de simulation de gisement. À partir de là, le processeur 110 peut passer à l’étape 430 où il peut déterminer si le modèle stochastique a été évalué pour l'intégralité de la simulation. Une telle détermination peut être réalisée, par ex., en comparant le temps simulé du modèle stochastique au temps de fin donné de la simulation. Si l'évaluation du modèle stochastique n'est pas complète, le processeur 110 peut revenir à l'étape 410 est répété le procédé résumé ci-dessus. Si l'évaluation du modèle stochastique est complète, le processeur 110 peut passer à l'étape 440 et peut utiliser le temps d'horloge total écoulé, le temps simulé écoulé, une ou plusieurs variables aléatoires et/ou d'autres résultats calculés pour déterminer une relation entre le temps d'horloge et le temps simulé et/ou pour prédire une durée restante pour compléter la simulation du modèle de simulation de gisement. La durée restante prédite peut être affichée à l'utilisateur, par ex., par l'intermédiaire d'un ou de plusieurs dispositifs de sortie 142, et/ou peut être stockée sur un support de stockage local ou distant.

La figure 5 est une représentation graphique d'une complétion réelle et d'une complétion estimée pour un exemple de simulation d'un modèle de simulation de réservoir. L'axe des x représente le temps simulé en jours du modèle de simulation de gisement. L'axe des y peut représenter le pourcentage de la simulation qui a été complété. Le pourcentage de complétion réel peut être déterminé après complétion de la simulation et peut être calculé, par ex., par le processeur 110, en divisant le temps d'horloge écoulé par le temps d'horloge total pris pour compléter la simulation. La durée estimée (illustrée en lignes pointillées) peut être calculée en utilisant l'un quelconque des procédés décrits ici.

Pour faciliter une meilleure compréhension de la présente divulgation, l'exemple suivant de certains aspects de la description est donné. En aucun cas, l'exemple suivant ne doit être interprété comme limitant, ou définissant, la portée de la divulgation.

EXEMPLE

Le présent exemple est basé sur des données hypothétiques, et les résultats sont produits en exécutant une routine de programmation stochastique informatique qui peut être incorporée à un simulateur de gisement.

Lorsque le simulateur de gisement débute, le simulateur de gisement produit un état du gisement évolutif en progressant à travers le temps par des intervalles de temps discrets, appelés pas de temps. Chaque pas de temps représente une projection vers l'avant obtenue en résolvant un système couplé d'équations différentielles partielles non-linéaires. La solution pour chaque pas de temps et obtenue par un schéma itératif qui, lui-même, comporte de multiples schémas itératifs imbriqués. Tous ces schémas itératifs à l'intérieur d'un pas de temps doivent converger vers ou atteindre un état satisfaisant afin d'obtenir une solution de pas de temps réussie. En tant que telle, la taille du pas de temps est très variable et un n'est que partiellement contrôlée par l'utilisateur, et elle est également une fonction puissante de la difficulté de la solution qui, elle-même, et une fonction de plusieurs choses. Les critères pour la convergence sont programmés dans le simulateur pour lequel des paramètres peuvent être définis par l'utilisateur intégrés aux données d'entrée pour la simulation, ou peuvent être définis par défaut par le simulateur si les paramètres nécessaires ne sont pas spécifiquement définis par l'utilisateur. L'utilisation saisie également la date de fin pour la simulation intégrée aux données d'entrée. Le simulateur peut rapporter, à travers une interface graphique (IUG), et/ou un texte, une estimation du temps d'horloge restant pour compléter la simulation. Le temps restant peut également être exprimé sous forme d'un pourcentage de la simulation qui a été complété.

Au cours du procédé de simulation, le simulateur enregistre l'évolution du simulateur. Ces données sont également généralement fournies à l’utilisateur sous la forme d'un fichier de données ou par l'intermédiaire de l’IUG. Un exemple de la sortie des données de l'évolution par le simulateur est donné dans le Tableau I.

TABLEAU I

Dans cet exemple de simulateur de gisement, une fonction, ci-après appelée stochasticPrediction, constitue un procédé pour modéliser stochastiquement le procédé de simulation en termes de la relation entre le temps d'horloge et le temps simulé, entre des valeurs de données de début et des valeurs de fin du temps simulé.

La figure 6 illustre un exemple de procédé pour la modélisation stochastique du procédé de simulation dans l'exemple de simulateur de gisement utilisant la fonction stochasticPrediction. Un tel procédé peut être exécuté par un processeur associé à un simulateur de gisement utilisant des instructions stockées sur un support de stockage, etc. À l’étape 600, le modèle stochastique peut être initialisé, par ex., en initialisant la fonction stochasticPrediction. Ensuite, le simulateur de gisement peut débuter une simulation de gisement (étape 605) et peut définir le temps pour résoudre la simulation du gisement, t, à un temps initial to (étape 610). Le temps to peut être, par ex., le temps de début de la simulation de gisement. À l’étape 615, le simulateur de gisement peut exécuter un solutionneur de simulation de gisement pour calculer une solution pour la simulation au temps t. Le calcul peut comprendre la résolution d’un système couplé d'équations différentielles partielles non-linéaires. La solution peut être une solution convergente et peut être obtenue par un schéma itératif qui, lui-même, comporte de multiples schémas itératifs imbriqués. À l'étape 620, la stochasticPrediction peut être évaluée au moins une fois afin de prédire le procédé de simulation du temps t jusqu'au temps de fin final de la simulation, tfin. Ensuite, la stochasticPredicion peut obtenir une estimation pour le temps d'horloge total pris pour simuler du temps t jusqu'au temps tfin à l'étape 625 en se basant sur les résultats de l'étape 620. Si la stochasticPrediction est évaluée plus d'une fois, une moyenne des temps d'horloge totaux estimés par la fonction peut être utilisée pour obtenir une valeur plus réaliste du temps d'horloge nécessaire pour compléter la simulation. Dans les deux cas, l'évolution de la simulation peut être rapportée sous forme d'un temps d'horloge estimé restant pour compléter la simulation ou sous forme d'un pourcentage de la simulation complété et/ou restant à l'étape 630. Ces valeurs peuvent être actualisées continuellement lorsque la simulation progresse à des nouveaux pas de temps. À l’étape 635, le temps t peut être comparé au tfjn afin de déterminer si la simulation du gisement est terminée. Si la simulation du gisement est terminée, la simulation peut être arrêtée et les résultats peuvent être présentés à un utilisateur. Si la simulation du gisement n'est pas complétée, le procédé peut passer à l'étape 640 et peut incrémenter le temps t par un pas de temps prédéterminé ou calculé. Ensuite, on peut déterminer si les procédés d'actualisation pour le modèle stochastique doivent être actualisés à l'étape 645. Si aucune actualisation n'est nécessaire, le procédé peut revenir à l'étape 615 et répéter le procédé décrit ci-dessus. Si une actualisation est nécessaire, telle que dans les cas où une actualisation Bayesian est utilisée, les procédés d'actualisation du modèle stochastique peuvent être actualisés à l'étape 650 pour tenir compte des valeurs connues des variables aléatoires en se basant sur les informations déterminées au cours d'un ou de plusieurs pas de temps. À partir de là, le procédé peut revenir à l'étape 615 et répéter le procédé décrit ci-dessus.

La fonction stochasticPrediction simule l'évolution de la simulation en termes de temps d'horloge écoulé et de temps de simulation, en prenant les temps de début et de fin de la simulation comme arguments, nommés respectivement tStartSimulation et tEndSimulation, les deux donnés en temps simulé en unités de jours. Les définitions pour celle-ci, et d'autres variables utilisées par la fonction stochasticPrediction, sont résumées dans le Tableau II. L'algorithme pour la stochasticPrediction dans le présent exemple peut commencer en initialisant maxNewtons, tau, a, dtMax, dtMin, dtGrowthFactor, dtmaxNew, minAlpha, maxAlpha à des valeurs scalaires constantes selon les paramètres entrés par l'utilisateur pour la période de simulation entre tStartSimulation et tEndSimulation. Ensuite, la stochasticPrediction peut initialiser tElapsed à 0 et dtSolve à 0. À partir de là, la stochasticPrediction peut exécuter une boucle While qui prend fin lorsque la condition tSolve > tEndSimulation est satisfaite. À l'intérieur de cette boucle, les étapes suivantes peuvent être exécutées en séquence : Définir n à une valeur actualisée de n ; Définir isConverged à une valeur actualisée de isConverged ; Définir epsilon à une valeur actualisée de epsilon ; Définir alpha à une valeur actualisée de alpha ;

Si isConverged est VRAI, définir alors dtElapsed = n*tau*(l+epsilon) et dtSolve = dtmaxNew, sinon définir dtElapsed = maxNewtons*tau*(l+epsilon) ;

Si isConverged est VRAI, définir alors dtMaxNew = le plus petit de dtMax et dtGrowthFactor*dtMaxNew, sinon définir dtMaxNew = le plus grand d'alpha*dtMaxNew et dtMin ; Définir tSolve = dtSolve + tSolve ; Définir tElapsed = dtElapsed + tElapsed ;

Stocker les valeurs de tElapsed et tSolve.

TABLEAU II

Dans cet exemple, le calcul de dtMaxNew est pris comme dtSolve pour le prochain pas de temps (c.-à-d., dans la prochaine itération de la boucle While). Ceci est réalisé pour tenir compte du fait que, lorsque la convergence n'est pas atteinte, le prochain pas de temps doit être coupé en fonction d’un dtMin minimum, sinon il doit être avancé par un facteur de croissance sur le dtSolve en fonction d’un dtMax maximal. Cependant, la non-convergence d’un pas de temps n'est pas la seule raison pour couper ou croître des pas de temps. D’autres raisons, telles qu'une indication par l'utilisateur, peuvent également affecter la taille du pas de temps. Dans de tels cas, une valeur précisée par l'utilisateur peut être indiquée au dtMaxNew et au dtSolve dans la boucle While. Si celles-ci sont inconnues, un procédé de valeurs actualisées peut être utilisé pour modéliser ces deux variables à travers des distributions de probabilité appropriées. Ces concepts peuvent être captés par la même variable isConverged. En outre, des quantités qui sont connues pour affecter la taille d'un pas de temps, telles que des volumes de grilles de bloc, la vitesse à laquelle les variables principale et secondaire changent et les types de procédés physiques qui sont en cours, peuvent également être prises en compte par la fonction stochasticPrediction. Ceci peut être réalisé en introduisant de nouvelles variables dans la fonction stochasticPrediction ou en modifiant les procédés d'actualisation pour une ou plusieurs des variables aléatoires.

En outre, les valeurs actualisées de n, isConverged, epsilon et alpha, illustrées dans l’algorithme décrit ci-dessus peuvent être calculées de différentes façons. Dans certains cas, les valeurs actualisées peuvent prendre les valeurs obtenues d'un pas de temps précédant. Par ex., on peut supposer qu'au niveau du pas de temps pour lequel le procédé de simulation est prédit pour la fonction stochasticPrediction, le même nombre d’itérations de Newton peut être réalisé comme pendant le procédé de simulation pour le pas de temps précédant (ces informations sont connues au cours du procédé de simulation). De la même façon, on peut supposer que si la simulation d'un pas de temps précédant est convergente, la simulation peut converger également au niveau du pas de temps actuel. En outre, pour les variables aléatoires epsilon et alpha, on peut supposer que les valeurs sont les mêmes que celles déterminées au cours du pas de temps précédant (ces informations sont connues au cours du procédé de simulation).

Dans certains cas, on pourrait supposer que le nombre d'itérations de Newton nécessaire au niveau du pas de temps actuel suit une distribution uniforme discrète avec un minimum de 1 et un maximum de maxNewtons. De la même façon, on peut supposer qu’isConverged, indiquant si le jeu d'itération de Newton au niveau des pas de temps actuels donne une convergence, suit une distribution uniforme qui peut prendre une valeur de VRAIE ou FAUSSE. Dans un tel cas, la probabilité d'avoir une convergence peut suivre la même distribution que celle permettant d’avoir un « face » dans une pile ou face. Si une ou plusieurs variables aléatoires sont connues pour suivre des procédés plus complexes, tels qu’un procédé de Poisson ou un procédé de Poisson avec sauts, un procédé d’actualisation appropriée pour ces variables peut être utilisé. Le procédé d'actualisation peut utiliser un ou plusieurs procédés d'échantillonnage pour s'assurer que la variable aléatoire pertinente suit une distribution de probabilité donnée. Un quelconque procédé d'échantillonnage robuste, tel que Monte Carlo, Latin Hypercube, Hammersley Squares, etc., peut être utilisé pour tirer un échantillon de la distribution de probabilité donnée dans le procédé d'actualisation pour un variable aléatoire (c.-à-d., n, isConverged, epsilon ou alpha).

Entre les cas où les variables aléatoires du modèle stochastique sont soient complètement déterminées par les résultats précédents ou soient complètement indépendantes des résultats précédents, il existe d'autres façons possibles de calculer les valeurs. Par ex., une ou plusieurs des variables aléatoires peuvent être actualisées par le procédé Bayesian au cours de l'évolution de la simulation et que les résultats des pas de temps précédents sont connus. Au cours de l'étape d'actualisation Bayesian, la valeur connue de la variable aléatoire obtenue par le simulateur au niveau d'un ou de plusieurs pas de temps précédents peut être utilisée pour actualiser la distribution de probabilité pour la variable aléatoire. Dans les cas de l'actualisation de Bayesian (également connue comme « interférence de Bayesian »), la distribution de probabilité (« densité précédente ») pour la variable aléatoire supposée être vraie au début de la simulation peut être déformée lorsqu'elle est actualisée sur une nouvelle distribution (« densité postérieure ») par la valeur trouvée réelle (« données observées »), qui peut être connue au niveau de chaque pas de temps lorsque la simulation progresse.

Un exemple de graphique du temps de simulation et du temps d'horloge pour une réalisation de la fonction stochasticPrediction est illustré dans la FIG. 7. Les valeurs illustrées dans ce graphique sont obtenues en utilisant l'algorithme décrit ci-dessus pour évaluer une simulation entre un temps de simulation de 0 à 100 jours. On suppose que les valeurs aléatoires dans cet exemple suivent une distribution probabiliste, sans actualisation des données observées.

Les procédés selon la description susmentionnée peuvent être implémentés à l'aide d'instructions exécutables par ordinateur qui sont stockées ou autrement disponibles à partir d'un support lisible par ordinateur. De telles instructions peuvent comprendre des instructions ou des données qui amènent ou autrement configurent un ordinateur polyvalent, un ordinateur spécialisé ou un dispositif de traitement spécialisé, à réaliser une certaine fonction ou un groupe de fonctions. Des parties des ressources informatiques utilisées peuvent être accessibles à travers un réseau. Les instructions exécutables par ordinateur peuvent être des instructions binaires, de format intermédiaire, telles qu'un langage d'assemblage, un micrologiciel ou un code source. Un support lisible par ordinateur qui peut être utilisé pour stocker des instructions, des informations utilisées et/ou des informations créées au cours des procédés selon la description précédente comprend des disques magnétique ou optique, une mémoire flash, des dispositifs USB munis d'une mémoire non volatile, des dispositifs de stockage en réseau, etc.

Par souci de clarté de l’explication, dans certains cas, la technologie de la présente invention peut être présentée comme comprenant des blocs fonctionnels individuels comprenant des blocs fonctionnels comprenant des dispositifs, des composants de dispositif, des étapes ou des routines dans un procédé réalisé dans un logiciel, ou des combinaisons de matériel et de logiciel.

Les mémoires, supports, dispositifs de stockage lisibles par ordinateur peuvent comprendre un câble ou un signal sans fil contenant un flux binaire et, etc. Cependant, lorsqu'il est mentionné, un support de stockage non-transitoire lisible par ordinateur exclut expressément un support tel que l'énergie, des signaux porteurs, des ondes électromagnétiques et des signaux en tant que tels.

Les dispositifs implémentant les procédés selon ces divulgations peuvent comprendre un matériel, un micrologiciel et/ou un logiciel, et ils peuvent assumer une diversité de facteurs de forme. De tels facteurs de forme peuvent comprendre des ordinateurs portables, des téléphones intelligents, des ordinateurs personnels à petit facteur de forme, des assistants numériques personnels, des dispositifs à montage sur rail, des dispositifs autonomes, etc. La fonctionnalité décrite ici peut également être concrétisée dans des périphériques ou des cartes d'extension. Une telle fonctionnalité peut également être implémentée sur une carte de circuit parmi différentes puces ou différents procédés s'exécutant sur un dispositif unique.

Les instructions, le support pour transmettre de telles instructions, les ressources informatiques pour les exécuter, et d’autres structures pour supporter de telles ressources informatiques sont des moyens pour fournir les fonctions décrites dans ces divulgations. Même si une diversité d'informations a été utilisée pour expliquer les aspects à l'intérieur de la portée des revendications ci-jointes, aucune limitation des revendications ne doit être déduite en se basant sur les caractéristiques ou agencement donnés, étant donné qu'un homme du métier serait en mesure de dériver une grande diversité d'implémentations. En outre et même si certains des objets de l'invention ont été décrits dans un langage spécifique aux caractéristiques structurales et/ou aux étapes du procédé, il doit être compris que l'objet de l'invention défini dans les revendications ci-jointes n'est pas nécessairement limité à ces caractéristiques ou actions décrites. Une telle fonctionnalité peut être distribuée différemment ou réalisée dans des composants autres que ceux identifiés ici. Au lieu de cela, les caractéristiques et les étapes décrites sont divulguées sous forme de composants possibles des systèmes et procédés à l'intérieur de la portée des revendications ci-jointes. En outre, le langage de la revendication indiquant « au moins un » d'un jeu indique qu'un élément du jeu ou de multiples éléments du jeu satisfont la revendication. LES ÉNONCÉS DE LA DIVULGATION COMPRENNENT : Énoncé 1 : Procédé comprenant : L'exécution, par un processeur, d'une simulation d'un modèle de simulation de gisement pour une première période de temps prédéterminée associée à une première étape de calcul de la simulation, la mesure d'un résultat de performance de la simulation pour la première période de temps prédéterminée, le résultat de performance comprenant un temps écoulé et un pas de temps simulé, et la prévision, basée sur le résultat de performance, d'une durée restante pour compléter la simulation du modèle de simulation de gisement. Énoncé 2 : Le procédé selon l'énoncé 1, comprenant en outre: avant l'exécution de la simulation, la détermination d’une pluralité de paramètres provenant du modèle de simulation de gisement, et le calcul, basé sur les paramètres, d'une durée estimée pour compléter la simulation du modèle de simulation de gisement. Énoncé 3 : Le procédé selon l'énoncé 1 ou l'énoncé 2, comprenant en outre: la détection d'un changement au niveau d'un ou de plusieurs d'une pluralité de paramètres, et l’actualisation, basée sur le changement, de la durée estimée pour compléter la simulation du modèle de simulation de gisement. Énoncé 4 : Le procédé selon l'un quelconque des énoncés 1 à 3 précédents, comprenant également : le calcul d'un score de la complexité du modèle de simulation basé sur au moins l'un d'une taille de modèle, d'un type de puits, d'un niveau de contrôle du puits, d'un type de pression-volume-température, d’un type de perméabilité relative, d'un type de porosité, d'un type géomécanique et d'un type thermique. Énoncé 5 : Le précédé selon l'un quelconque des énoncés 1 à 4 précédents, comprenant également : la génération d'un modèle stochastique de la simulation du modèle de simulation de gisement, le modèle stochastique comprenant une pluralité de variables aléatoires, l'exécution, par le processeur, du modèle stochastique afin de déterminer une solution convergente à une ou une pluralité de variables aléatoires du modèle stochastique, et la prévision, basée sur la solution convergente, de la durée restante pour compléter la simulation du modèle de simulation de gisement. Énoncé 6 : Le précédé selon l'un quelconque des énoncés 1 à 5 précédents, comprenant également : l'attribution des ressources informatiques pour la simulation basée sur la durée restante pour compléter la simulation du modèle de simulation de gisement. Énoncé 7 : Le précédé selon l'un quelconque des énoncés 1 à 6 précédents, comprenant également : la détermination d'une pluralité de caractéristiques associée à un champ pétrolier ou gazier, le champ pétrolier ou gazier comprenant au moins l'un d'un gisement, d’un puits et d'une installation en surface, la génération du modèle de simulation de gisement basée sur la pluralité des caractéristiques, et la détermination d'une pluralité de paramètres associée au modèle de simulation de gisements, la pluralité de paramètres comprenant au moins l'un d'un nombre de composants, d’un nombre de grilles de bloc, d'un nombre de processeurs, d'un laps de temps de la simulation du modèle de simulation de gisement, d'un facteur matériel, d'une complexité du réseau en surface et d'un type de déplacement. Énoncé 8 : Le procédé selon l'un quelconque des Énoncés 1 à 7 précédents, dans lequel la détermination de la pluralité des caractéristiques comprend le calcul d'une ou de plusieurs caractéristiques du champ pétrolier ou gazier basée sur des données captées par l'intermédiaire d'un ou de plusieurs capteurs. Énoncé 9 : Le précédé selon l'un quelconque des énoncés 1 à 8 précédents, comprenant également : l'exécution, par un processeur, de la simulation du modèle de simulation de gisement pour une deuxième période de temps prédéterminée associée à une deuxième étape de calcul de la simulation, la mesure d’un deuxième résultat de performance de la simulation pour la deuxième période de temps prédéterminée, et la prévision, basée sur le deuxième résultat de performance, d'une durée restante pour compléter la simulation du modèle de simulation de gisement après une deuxième période de temps prédéterminée. Énoncé 10 : Le précédé selon l'un quelconque des énoncés 1 à 9 précédents, comprenant également : le calcul d'une moyenne mobile du résultat de performance et du deuxième résultat de performance, l'actualisation, basée sur la moyenne mobile, de la durée restante pour compléter la simulation du modèle de simulation de gisement. Énoncé 11 : Le précédé selon l'un quelconque des énoncés 1 à 10 précédents, comprenant également : lorsque la durée restante est supérieure à un seuil, la modification d'un ou de plusieurs paramètres provenant du modèle de simulation de gisement pour donner un modèle de simulation de gisement actualisé, l'exécution d’une deuxième simulation du modèle de simulation de gisement actualisé pendant une deuxième période de temps prédéterminée de la simulation, et la prévision d'une durée restante actualisée pour compléter la deuxième simulation du modèle de simulation de gisement actualisé. Énoncé 12 : Système comprenant : un processeur, et un support de stockage lisible par ordinateur comportant des instructions stockées sur celui-ci, qui, lorsqu'elles sont exécutées par un processeur, amènent le processeur à réaliser les opérations comprenant : l'exécution d’une simulation d’un modèle de simulation de gisement pour une première période de temps prédéterminée associée à une première étape de calcul de la simulation, le calcul d'un résultat de performance de la simulation pour la première période de temps prédéterminée, le résultat de performance comprenant un temps d’horloge écoulé et un pas de temps simulé, et la prévision, basée sur le résultat de performance, d'une durée restante pour compléter la simulation du modèle de simulation de gisement. Énoncé 13 : Le système selon l'Énoncé 12, dans lequel avant l'exécution de la simulation, le processeur détermine une pluralité de paramètres provenant du modèle de simulation de gisement et calcul, en se basant sur les paramètres, une durée estimée pour compléter la simulation du modèle de simulation de gisement. Énoncé 14: Le système selon l’Énoncé 12 ou l'Énoncé 13, dans lequel le processeur détecte un changement au niveau d'un ou de plusieurs d'une pluralité de paramètres et actualise, en se basant sur le changement, la durée estimée pour compléter la simulation du modèle de simulation de gisement. Énoncé 15 : Le système selon l'un quelconque des énoncés 12-14 précédents, comprenant également : un capteur couplé au processeur pour envoyer des données captées au niveau d'un champ pétrolier ou gazier vers le processeur. Énoncé 16: Le système selon l'un quelconque des Énoncés 12-15, dans lequel le processeur détermine une pluralité de caractéristiques associée au champ pétrolier ou gazier basé sur les données provenant du capteur et génère le modèle de simulation de gisement basé sur la pluralité des caractéristiques. Énoncé 17 : Un support de stockage non-transitoire lisible par ordinateur comportant des instructions stockées sur celui-ci, qui, lorsqu'elles sont exécutées par un processeur, amènent le processeur à réaliser les opérations comprenant : l'exécution d'une simulation d'un modèle de simulation de gisement pour une première période de temps prédéterminée associée à une première étape de calcul de la simulation, la mesure d'un résultat de performance de la simulation pour la première période de temps prédéterminée, le résultat de performance comprenant un temps d'horloge écoulé et un pas de temps simulé, et la prévision, basée sur le résultat de performance, d'une durée restante pour compléter la simulation du modèle de simulation de gisement. Énoncé 18 : Le support de stockage non-transitoire lisible par ordinateur selon l'Énoncé 17, stockant des instructions additionnelles, qui, lorsqu'elles sont exécutées par le processeur, amènent le processeur à réaliser les opérations comprenant : avant l'exécution de la simulation, la détermination d'une pluralité de paramètres provenant du modèle de simulation de gisement, et le calcul, basé sur les paramètres, d'une durée estimée pour compléter la simulation du modèle de simulation de gisement. Énoncé 19 : Le support de stockage non-transitoire lisible par ordinateur selon les Énoncés 17 ou 18, stockant des instructions additionnelles, qui, lorsqu'elles sont exécutées par le processeur, amènent le processeur à réaliser les opérations comprenant : la détection d'un changement au niveau d'un ou de plusieurs d'une pluralité de paramètres, et l'actualisation, basée sur le changement, de la durée estimée pour compléter la simulation du modèle de simulation de gisement. Énoncé 20 : Le support de stockage non-transitoire lisible par ordinateur selon l'un quelconque des Énoncés 17-18 précédents, stockant des instructions additionnelles, qui, lorsqu'elles sont exécutées par le processeur, amènent le processeur à réaliser les opérations comprenant : l'attribution des ressources informatiques pour la simulation basée sur la durée restante pour compléter la simulation du modèle de simulation de gisement.

Claims (20)

1. REVENDICATIONS Nous revendiquons :

   1. Procédé comprenant : l'exécution, par un processeur d'une simulation, d'un modèle de simulation de gisement pendant une première période de temps prédéterminée associée à une première étape de calcul de la simulation ; la mesure d'un résultat de performance de la simulation pour la première période de temps prédéterminée, le résultat de performance comprenant un temps écoulé et un laps de temps simulé ; et la prévision, basée sur le résultat de performance, d'une durée restante pour compléter la simulation du modèle de simulation de gisement.
2. 2. Procédé selon la revendication 1, comprenant également : avant l'exécution de la simulation, la détermination d'une pluralité de paramètres provenant du modèle de simulation de gisement ; et le calcul, basé sur les paramètres, d'une durée estimée pour compléter la simulation du modèle de simulation de gisement.
3. 3. Procédé de la revendication 2, comprenant également : la détection d'un changement au niveau d’un ou de plusieurs d’une pluralité de paramètres ; et l'actualisation, basée sur le changement, de la durée estimée pour compléter la simulation du modèle de simulation de gisement.
4. 4. Procédé selon la revendication 1, comprenant également : le calcul d'un score de la complexité du modèle de simulation basé sur au moins l'un d'une taille de modèle, d'un type de puits, d'un niveau de contrôle du puits, d'un type de pression-volume-température, d'un type de perméabilité relative, d'un type de porosité, d'un type géomécanique et d'un type thermique.
5. 5. Procédé selon la revendication 1, comprenant également : la génération d'un modèle stochastique de la simulation du modèle de simulation de gisement, le modèle stochastique comprenant une pluralité de variables aléatoires ; l'exécution, par le processeur, du modèle stochastique afin de déterminer une solution convergente à une ou une pluralité de variables aléatoires du modèle stochastique ; la prévision, basée sur la solution convergente, de la durée restante pour compléter la simulation du modèle de simulation de gisement.
6. 6. Procédé selon la revendication 1, comprenant également : l'attribution des ressources informatiques pour la simulation basée sur la durée restante pour compléter la simulation du modèle de simulation de gisement.
7. 7. Procédé selon la revendication 1, comprenant également : la détermination d'une pluralité de caractéristiques associée à un champ pétrolier ou gazier, le champ pétrolier ou gazier comprenant au moins l'un d'un gisement, d'un puits et d’une installation en surface ; la génération du modèle de simulation de gisement basée sur la pluralité des caractéristiques ; et la détermination d'une pluralité de paramètres associée au modèle de simulation de gisement, la pluralité de paramètres comprenant au moins l'un d'un nombre de composants, d'un nombre de grilles de bloc, d'un nombre de processeurs, d'un laps de temps de la simulation du modèle de simulation de gisement, d'un facteur matériel, d'une complexité du réseau en surface et d'un type de déplacement.
8. 8. Procédé de la revendication 7, dans lequel la détermination de la pluralité des caractéristiques comprend le calcul d'une ou de plusieurs caractéristiques du champ pétrolier ou gazier basée sur des données captées par l'intermédiaire d'un ou de plusieurs capteurs.
9. 9. Procédé selon la revendication 1, comprenant également : l'exécution, par le processeur, d'une simulation d'un modèle de simulation de gisement pendant une deuxième période de temps prédéterminée associée à une deuxième étape de calcul de la simulation ; la mesure d’un résultat de performance de la simulation pour la deuxième période de temps prédéterminée ; et la prévision, basée sur le deuxième résultat de performance, de la durée restante pour compléter la simulation du modèle de simulation de gisement après une deuxième période de temps prédéterminée.
10. 10. Procédé de la revendication 9, comprenant également : le calcul d'une moyenne mobile du résultat de performance et du deuxième résultat de performance ; l'actualisation, basée sur la moyenne mobile, de la durée restante pour compléter la simulation du modèle de simulation de gisement.
11. 11. Procédé selon la revendication 1, comprenant également : lorsque la durée restante est supérieure à un seuil, la modification d'un ou de plusieurs paramètres provenant du modèle de simulation de gisement pour donner un modèle de simulation de gisement actualisé ; l'exécution d'une deuxième simulation du modèle de simulation de gisement actualisé pendant une deuxième période de temps prédéterminée associée avec au moins une étape de calcul de de simulation ; et la prévision d'une durée restante actualisée pour compléter la deuxième simulation du modèle de simulation de gisement actualisé.
12. 12. Système comprenant : un processeur ; et un support de stockage lisible par ordinateur comportant des instructions stockées sur celui-ci, qui, lorsqu'elles sont exécutées par un processeur, amènent le processeur à réaliser les opérations comprenant : l'exécution d'une simulation d'un modèle de simulation de gisement pendant une première période de temps prédéterminée avec une première étape de calcul de la simulation ; le calcul d'un résultat de performance de la simulation pour la première période de temps prédéterminée, le résultat de performance comprenant un temps écoulé et un laps de temps simulé ; et la prévision, basée sur le résultat de performance, d'une durée restante pour compléter la simulation du modèle de simulation de gisement.
13. 13. Système de la revendication 12, dans lequel avant l'exécution de la simulation, le processeur détermine une pluralité de paramètres provenant du modèle de simulation de gisement et calcul, en se basant sur les paramètres, une durée estimée pour compléter la simulation du modèle de simulation de gisement.
14. 14. Système de la revendication 13, dans lequel le processeur détecte un changement au niveau d'un ou de plusieurs d'une pluralité de paramètres et actualise, en se basant sur le changement, la durée estimée pour compléter la simulation du modèle de simulation de gisement.
15. 15. Système de la revendication 12, comprenant également : un capteur couplé au processeur pour envoyer des données captées au niveau d'un champ pétrolier ou gazier vers le processeur.
16. 16. Système de la revendication 15, dans lequel le processeur détermine une pluralité de caractéristiques associée au champ pétrolier ou gazier basé sur les données provenant du capteur et génère le modèle de simulation de gisement basé sur la pluralité des caractéristiques.
17. 17. Un support de stockage non-transitoire lisible par ordinateur comportant des instructions stockées sur celui-ci, qui, lorsqu'elles sont exécutées par un processeur, amènent le processeur à réaliser les opérations comprenant : l'exécution d'une simulation d'un modèle de simulation de gisement pendant une première période de temps prédéterminée avec une première étape de calcul de la simulation ; la mesure d'un résultat de performance de la simulation pour la première période de temps prédéterminée, le résultat de performance comprenant un temps d'horloge écoulé et un laps de temps simulé ; et la prévision, basée sur le résultat de performance, d'une durée restante pour compléter la simulation du modèle de simulation de gisement.
18. 18. Support de stockage non-transitoire lisible par ordinateur de la revendication 17, stockant des instructions additionnelles, qui, lorsqu'elles sont exécutées par le processeur, amènent le processeur à réaliser les opérations comprenant : avant l'exécution de la simulation, la détermination d'une pluralité de paramètres provenant du modèle de simulation de gisement ; et le calcul, basé sur les paramètres, d'une durée estimée pour compléter la simulation du modèle de simulation de gisement.
19. 19. Support de stockage non-transitoire lisible par ordinateur de la revendication 17, stockant des instructions additionnelles, qui, lorsqu'elles sont exécutées par le processeur, amènent le processeur à réaliser les opérations comprenant : la détection d'un changement au niveau d’un ou de plusieurs d’une pluralité de paramètres ; et l'actualisation, basée sur le changement, de la durée estimée pour compléter la simulation du modèle de simulation de gisement.
20. 20. Support de stockage non-transitoire lisible par ordinateur de la revendication 17, stockant des instructions additionnelles, qui, lorsqu'elles sont exécutées par le processeur, amènent le processeur à réaliser les opérations comprenant : l'attribution des ressources informatiques pour la simulation basée sur la durée restante pour compléter la simulation du modèle de simulation de gisement.