NO20130837A1

NO20130837A1 - Prognoser for skifergassproduksjon

Info

Publication number: NO20130837A1
Application number: NO20130837A
Authority: NO
Inventors: Gabriela Morales German; Rafael Navarro Rosales; Francois Xavier Dubost
Original assignee: Schlumberger Technology Bv
Priority date: 2012-06-20
Filing date: 2013-06-18
Publication date: 2013-12-23
Also published as: US9910938B2; US20130346040A1; NO346589B1

Abstract

En metode kan inkludere tilveiebringelse av data for i det minste én skifergassformasjon; gjennomføring av en statistisk analyse av dataene for hver av den i det minste ene skifergassformasjonen; gjengivelse av en simuleringsmodell; gjennomføring av historisk matching av simuleringsmodellen for hver av de i det minste ene skifergassformasjonene basert i det minste delvis på den gjennomførte statistiske analysen for generering av en historisk matchet modell for hver av de i det minste ene skifergassformasjonene; og formulering av produksjonsprognoser for en annen skifergassformasjon ved innmating av data for den andre skifergassformasjonen til hver genererte historiske modell. Forskjellige andre apparater, systemer, metoder osv. offentliggjøres også.

Description

PROGNOSER FOR SKIFERGASSPRODUKSJON

BAKGRUNN

[0001] Utforskning og utvikling av formasjoner slik som skifergassformasjoner fortsetter å tiltrekke seg interesse. Forskjellige eksempler på teknologier, teknikker osv. som beskrives i dette dokumentet, gjelder f.eks. leting, utvikling, produksjon osv. av og fra formasjoner.

SAMMENDRAG

[0002] En metode kan inkludere levering av data for i det minste én skifergassformasjon; gjennomføring av en statistisk analyse av dataene for hver av den i det minste ene skifergassformasjonen; gjengivelse av en simuleringsmodell; gjennomføring av historisk matching av simuleringsmodellen for hver av de i det minste ene skifergassformasjonene basert i det minste delvis på den gjennomførte statistiske analysen for generering av en historisk matchet modell for hver av de i det minste ene skifergassformasjonene; og formulering av produksjonsprognoser for en annen skifergassformasjon ved innmating av data for den andre skifergassformasjonen til hver genererte historiske modell. Ett eller flere datamaskinlesbare lagringsmedier kan inkludere instruksjoner som kan kjøres av en datamaskin for instruksjon av et datamaskinsystem til: tilgang til data for i det minste én skifergassformasjon; gjennomføring av en statistisk analyse av dataene for hver av den i det minste ene skifergassformasjonen; formulering av en simuleringsmodell; gjennomføring av en historisk matching av simuleringsmodellen for hver av de i det minste ene skifergassformasjonene basert i det minste delvis på den gjennomførte statistiske analysen for generering av en historisk matchet modell for hver av de i det minste ene skifergassformasjonene; og formulering av produksjonsprognoser for en annen skifergassformasjon ved innmating av data for den andre skifergassformasjonen til hver genererte historiske modell. Et system kan inkludere én eller flere prosessorer; minne; og instruksjoner lagret i minnet og kjørbart av minst én av den ene eller flere prosessorene for å instruere systemet til tilgang til data for i det minste én formasjon som har produsert hydrokarboner; gjennomføring av en statistisk analyse av dataene for hver av den minst ene formasjonen; levering av en modell; historisk matching av modellen for hver av de i det minste ene formasjonene baser i det minste delvis på den gjennomførte statistiske analysen for generering av en historisk matchet modell for hver av de minst ene formasjonene; og formulering av hydrokarbonproduksjonsprognose for en annen formasjon ved innmating av data for den andre formasjonen inn i hver genererte historisk matchede modell. Forskjellige andre apparater, systemer, metoder osv. offentliggjøres også.

[0003] Dette sammendraget er ment å gi en introduksjon til et utvalg av begreper som beskrives nedenfor i den detaljerte beskrivelsen. Dette sammendraget er ikke ment å identifisere nøkkel- eller grunnfunksjoner i emnet for kravene, ei heller er det ment brukt som et middel til å begrense omfanget i emnet for kravene.

KORT BESKRIVELSE AV TEGNINGENE

[0004] Funksjoner og fordeler ved de beskrevne implementeringene kan lettere forstås med henvisning til følgende beskrivelser sett i sammenheng med de vedlagte tegningene.

[0005] Fig. 1 illustrerer et eksempel på et system som inkluderer forskjellige komponenter for modellering av et geologisk miljø;

[0006] Fig. 2 illustrerer et eksempel på en metode og et eksempel på et system;

[0007] Fig. 3 illustrerer et eksempel på en metode;

[0008] Fig. 4 illustrerer et eksempel på en modell;

[0009] Fig. 5 illustrerer et eksempel på en metode;

[0010] Fig. 6, 7 og 8 illustrerer et eksempel på en metode;

[0011] Fig. 9 illustrerer eksempler på sannsynligheter;

[0012] Fig. 10 illustrerer eksempler på prognoser for endelige gjenvinninger (Estimated Ultimate Recoveries, EUR);

[0013] Fig. 11 illustrerer parametereksempler og eksempler på paramatereksempelsensitiviteter;

[0014] Fig. 12 illustrerer eksempler på simuleringsresultater; og

[0015] Fig. 13 illustrerer eksempler på komponenter i et system og et nettverkssystem.

DETALJERT BESKRIVELSE

[0016] Den følgende beskrivelsen inkluderer det som for tiden vurderes å være den beste måten å praktisere de beskrevne implementeringene på. Denne beskrivelsen skal ikke forstås å være begrensende, men gis snarere kun i den hensikt å beskrive de generelle prinsippene for implementeringene. Omfanget av de beskrevne implementeringene må fastlås med henvisning til de vedlagte kravene.

[0017] Geologiske formasjoner inkluderer bergarter som f.eks. kan karakteriseres av porøsitetsverdier og permeabilitetsverdier. Porøsitet kan defineres som en porevolum-, tomrom-, bergvolumprosent, som kan inkludere væsker osv. Permeabilitet kan defineres som evne til å overføre væske, måling av en evne til væskeoverføring osv.

[0018] Begrepet '"effektiv porøsitet" kan vise til innbyrdes sammenhengende porevolum i en bergart, som f.eks. kan bidra til væskestrømning i en formasjon. Da effektiv porøsitet søker å ekskludere isolerte porer, kan effektiv porøsitet være mindre enn samlet porøsitet. En skiferformasjon kan f.eks. ha en relativt høy samlet porøsitet, men en relativt lav permeabilitet på grunn av skiferstrukturen inni formasjonen.

[0019] Skifer kan f.eks. være dannet av konsoliderte leir- og siltstørrelsespartikler i tynne, relativt ugjennomtrengelige lag. I et slikt eksempel, kan lagene være lateralt utstrakte og danne en forseglende bergart. Forseglingsberg kan defineres som relativt ugjennomtrengelig berg, som danner en barriere eller forsegling med hensyn til reservoarberg, slik at væske vanligvis ikke migrerer forbi reservoarberget. Permeabiliteten til forseglingsberg som kan holde tilbake væsker over geologisk tid, kan være i størrelsesorden på omtrent 10"<6>til omtrent 10"8 D (darcier).

[0020] Begrepet "skifer" kan vise til én eller flere typer skifer, som f.eks. kan karakteriseres basert på litologi osv. I skifergassformasjoner, kan gassoppbevaring og -strømning være knyttet til kombinasjoner av forskjellige geofysiske prosesser. Når det gjelder oppbevaring, kan f.eks. naturgass lagres som komprimert gass i porer og frakturer, som adsorbert gass (f.eks. adsorbert på organisk materiale) og som oppløselig gass i faste organiske materialer.

[0021] Gassmigrasjon og -produksjonsprosesser i gass-skifersedimenter kan f.eks. forekomme i forskjellige fysiske skalaer. Produksjon i et nylig boret borehull kan f.eks. finne sted via store porer gjennom et nettverk av frakturer, og senere deretter via mindre porer. Under reservoarutvinning, kan f.eks. termodynamisk ekvilibrium mellom kerogen-, leir- og gassfasen i porene endres, f.eks. når gass desorberes fra kerogen som eksponeres for et porenettverk.

[0022] Sedimentært organisk materiale tenderer å ha en høy sorpsjonskapasitet for hydrokarboner (f.eks. adsorberings- og

absorberingsprosesser). En slik kapasitet kan avhenge av slike faktorer som f.eks. type organisk materiale, termisk modenhet (f.eks. kan høy modenhet forbedre retensjon) og det organiske materialets kjemiske sammensetning. En modell kan f.eks. karakterisere en formasjon slik at et høyere samlet organisk innhold tilsvarer en høyere sorpsjonskapasitet.

[0023] Med hensyn til en skifergassformasjon som inkluderer hydrokarboner (f.eks. et hydrokarbonreservoar), kan reservoarets

hydrokarbonproduksjonspotensiale avhenge av forskjellige faktorer, slik som f.eks. tykkelse og utstrekning, organisk innhold, termisk modenhet, dybde og trykk, væskemetninger, permeabilitet osv. En skiferformasjon som inkluderer gass (f.eks. et gassreservoar), kan f.eks. inkludere nanodarcymatrisepermeabilitet (f.eks. i størrelsesorden 10"<9>D) og smale, kalsittforseglede naturlige frakturer. I et slikt eksempel kan teknologier slik som stimuleringsbehandling nyttes i et forsøk på produksjon av gass fra skiferformasjonen, f.eks. for å danne nye, kunstige frakturer, for stimulering av eksisterende naturlige frakturer (f.eks. reaktivere kalsittforseglede naturlige frakturer) osv.

[0024] Skifer kan f.eks. variere med hensyn til én eller flere mineralegenskaper, formasjonskornstørrelse, organisk innhold, bergartens oppbruddbarhet osv. Hensyntaken til slike faktorer kan bidra til utformingen av en passende stimuleringsbehandling. En evalueringsprosess kan f.eks. inkludere brønnkonstruksjon (f.eks. boring av én eller flere vertikale, horisontale eller avledede brønner), prøveanalyse (f.eks. for geomekaniske og geokjemiske egenskaper), åpent-hull-logger (f.eks. petrofysiske loggmodeller) og post-frakturevaluering (f.eks. produksjonslogger). Effektiviteten til en stimuleringsbehandling (f.eks. behandlinger, behandlingsstadier osv.), kan bestemme strømningsmekanisme(r), brønnytelsesresultater osv.

[0025] En stimuleringsbehandling kan f.eks. inkludere pumping av væske inn i en formasjon via et borehull ved et trykk og i en hastighet som er tilstrekkelig til å forårsake åpning av en fraktur. En slik fraktur kan være vertikal og inkludere vinger som strekker seg vekk fra borehullet, f.eks. i motsatte retninger i henhold til naturlige forkastninger inni formasjonen. Bulkproppmateriale (f.eks. sand osv.) kan f.eks. blandes med behandlingsvæsker for deponering av bulkproppmaterialet i de genererte frakturene, i et forsøk på bevaring av frakturbredden over minst en del av en generert fraktur. En generert fraktur kan f.eks. ha en lengde på omtrent 500 fot som strekker seg fra et borehull hvor bulkproppmaterialer bevarer en ønsket frakturbredde over omtrent de første 250 fot til frakturen.

[0026] I en stimulert skifergassformasjon, kan frakturering nyttes over et område som avsettes som et "avløpsområde" (ta f.eks. i betraktning minst én kunstig fraktur), f.eks. i henhold til en utvinningsplan. I en slik formasjon kan gasstrykk (f.eks. inni formasjons-"matrisen") være høyere enn i genererte frakturer i avløpsområdet, slik som gass-strømninger fra matrisen til de genererte frakturene og inn i et borehull. Under produksjon av gassen har gasstrykket i et avløpsområde tendens til å synke (f.eks. som reduserer drivkraften i væskestrømningen, f.eks. per Darcys lov, Navier-Stokes-ligninger osv.). Gassproduksjon fra et avløpsområde kan f.eks. fortsette i tiår, men forutsigbarheten for produksjon over tiår (f.eks. en produksjonsprognose) kan avhenge av mange faktorer, hvorav noen kan være usikre (f.eks. ukjente, kan ikke dokumenteres, beregnes innen

sannsynlighetsrammer osv.).

[0027] Forskjellige skifergassformasjoner har [økonomisk drivverdig] og produserer gass økonomisk, noe som har utvidet interessen for gassproduksjon innenfor andre områder. Flere skifergassleteprosjekter er f.eks. i gang i forskjellige deler av verden, inkludert i Europa og Afrika. Mangel på forståelse av forskjellige elementer som kontrollerer brønnproduktivitet og begrensninger i tilgjengelig verktøy for tilstrekkelig karakterisering av en skifergassformasjon og formulering av produksjonsprognoser fra brønner boret deri, gjør forutsigelse av sannsynlig kommersiell verdi vanskelig. Faktorer som kan påvirke verdiestimater, kan f.eks. inkludere borekostnader, tilknyttede antall brønner for utvikling av en skifergassregion, produksjonsavkastning som hver brønn kan levere osv.

[0028] En metode kan f.eks. generere, basert i det minste delvis på en statistisk analyse av data fra en utvalgt skifergassformasjon (f.eks. et leteområde), en historisk matchet reservoarsimuleringsmodell som kan representere skifergassadferd under produksjon (f.eks. en produksjonsfase) og som kan brukes for prognoseformål i et nytt leteområde, hvorfra det kan foreligge begrensede data. En historisk matchet reservoarsimuleringsmodell (f.eks. for et utvalg forskjellige eksisterende, godt karakteriserte leteområder), kan f.eks. omformuleres ved bruk av en begrenset mengde tilgjengelige data for generering av et produksjonsresultat for et nytt leteområde (et nytt leteområde). I et slikt eksempel kan den statistiske analysen gi et tilfelle eller scenario for produksjon med hensyn til tid, slik som én av en P10-produksjonskurve, en P50-produksjonskurve, en Pave-produksjonskurve eller en P90-produksjonskurve. Et slikt eksempel kan henvises til som en enkeltformasjons- og en enkeltproduksjonskurvemetode. En slik metode kan f.eks. inkludere tilpasning av den enkelte produksjonskurven for levering av en tilpasset kurve og ekstrapolering i tid deretter av den tilpassede kurven. En simuleringsmodell kan deretter matches historisk til den ekstrapolerte produksjonskurven (f.eks. en tilpasset reduksjonskurve som modellerer reduksjonen i produksjonen, f.eks. via eksponential tilbakegang, hyperbolisk tilbakegang osv.). Den historisk matchede modellen kan deretter brukes for prognoseformuleringsformål i et nytt leteområde, for hvilket det kan være begrenset tilgang på data. Når det gjelder tilbakegangs- eller reduksjonskurver, kan hver inkludere én eller flere parametere som kan tilpasses (f.eks. viafeilminimering, plotting osv.). En eksponential reduksjonskurve kan f.eks. inkludere en tilpasningsparameter "a" (f.eks. q(t) = qi<*>eksp(-a<*>t)), en hyperbolisk reduksjonskurve kan inkludere tilpasningsparametere "a" og "b" (f.eks., q(t) = qi/((1+a<*>b<*>t)<A>(1/b))) og en harmonisk reduksjonskurve kan være en form av en hyperbolisk reduksjonskurve hvor parameter "b" er enhet (f.eks. (f.eks., q(t) = qi/(1+a* t)).

[0029] En metode kan f.eks. generere, basert i det minste delvis på en statistisk analyse av data fra en utvalgt skifergassformasjon (f.eks. et leteområde), en serie med historisk matchet reservoarsimuleringsmodeller som kan representere skifergassadferd under produksjon (f.eks. en produksjonsfase) og som kan brukes for prognoseformål i et nytt leteområde, hvorfra det kan foreligge begrensede data. En historisk matchet reservoarsimuleringsmodell (f.eks. for et utvalg forskjellige eksisterende, godt karakteriserte leteområder), kan f.eks. omformuleres ved bruk av en begrenset mengde tilgjengelige data for generering av et produksjonsresultat for et nytt leteområde (et nytt leteområde). I et slikt eksempel kan den statistiske analysen gi forskjellige tilfeller eller scenarier for produksjon med hensyn til tid, slik som to eller flere av en P10-produksjonskurve, en P50-produksjonskurve, en Pave-produksjonskurve eller en P90-produksjonskurve. Et slikt eksempel kan henvises til som en enkeltformasjons- og en multiproduksjonskurvemetode. En slik metode kan f.eks. inkludere tilpasning av hver av produksjonskurvene for levering av tilpassede kurver og ekstrapolering i tid (f.eks. et tiår eller mer) deretter av den tilpassede kurven. En simuleringsmodell kan deretter matches historisk til hver av de ekstrapolerte produksjonskurvene (f.eks. en tilpasset reduksjonskurve som modellerer reduksjonen i produksjonen, f.eks. via eksponential tilbakegang, hyperbolisk tilbakegang osv.). En slik tilnærming kan gi en serie historisk matchede modeller, f.eks. en for hver tilpasset kurve. Flere tilpassede kurver kan f.eks. brukes til historisk matching for generering av en enkelt historisk matchet modell, f.eks. én som kan generere simuleringsresultater som matcher et P10-tilfelle, et P50-tilfelle, et Pave-tilfelle, et P90-tilfelle, i respons på innmatingsparametere som kan ha tilknyttede usikkerheter. Den/de historisk matchede modellen eller modellene kan deretter brukes for prognoseformuleringsformål i et nytt leteområde, for hvilket det kan være begrenset tilgang på data.

[0030] En metode kan f.eks. generere, basert i det minste delvis på en statistisk analyse av data fra utvalgte skifergassformasjoner (f.eks. leteområder), en serie med historisk matchet reservoarsimuleringsmodeller som kan representere skifergassadferd under produksjon (f.eks. en produksjonsfase) og som kan brukes for prognoseformål i et nytt leteområde, hvorfra det kan foreligge begrensede data. Historisk matchede reservoarsimuleringsmodeller (f.eks. for et utvalg forskjellige eksisterende, godt karakteriserte leteområder), kan f.eks. omformuleres ved bruk av en begrenset mengde tilgjengelige data for generering av produksjonsresultater for et nytt leteområde (et nytt leteområde). I et slikt eksempel kan statistiske analyser gi forskjellige tilfeller eller scenarier for produksjon med hensyn til tid. For hver av de valgte gassformasjonene kan f.eks. den statistiske analysen gi én eller flere produksjonskurver, slik som f.eks. én eller flere av en P10-produksjonskurve, en P50-produksjonskurve, en Pave-produksjonskurve og en P90-produksjonskurve. Et slikt eksempel kan henvises til som en multiformasjons- og multiproduksjonskurvemetode (f.eks. hvor hver formasjon har minst én tilknyttet produksjonskurve). En slik metode kan f.eks. inkludere tilpasning av hver av produksjonskurvene for levering av tilpassede kurver og ekstrapolering i tid (f.eks. et tiår eller mer) deretter av den tilpassede kurven. En simuleringsmodell kan deretter matches historisk til hver av de ekstrapolerte produksjonskurvene (f.eks. en tilpasset reduksjonskurve som modellerer reduksjonen i produksjonen, f.eks. via eksponential tilbakegang, hyperbolisk tilbakegang osv.). En slik tilnærming kan gi en serie historisk matchede modeller, f.eks. en for hver tilpasset kurve. Flere tilpassede kurver kan f.eks. brukes til historisk matching for generering av en enkelt historisk matchet modell for hver formasjon, f.eks. én som kan generere simuleringsresultater som matcher et P10-tilfelle, et P50-tilfelle, et Pave-tilfelle, et P90-tilfelle, i respons på innmatingsparametere som kan ha tilknyttede usikkerheter. Et Pave-tilfelle (f.eks. en tilpasset kurve for Pave-data) for en formasjon kan f.eks. tilveiebringes for det formål å foreta en historisk matching av en simuleringsmodell for formulering av en historisk matchet modell for den formasjonen. De historisk matchede modellene kan deretter brukes for prognoseformuleringsformål i et nytt leteområde, for hvilket det kan være begrenset tilgang på data.

[0031] En historisk matching kan f.eks. fokuseres gjennom sensitivitetsanalyse for identifisering av hvilke parametere som har størst innvirkning på produksjonen, som f.eks. kan være reservoarparametere og/eller operative/kontrollerte parametere. Ved vurdering av et nytt leteområde (f.eks. et leteområde), kan én eller flere historisk matchede simuleringsmodeller (f.eks. for eksisterende leteområder), som lastet med de begrensede dataene for det nye leteområdet (nytt leteområde) mate ut en forutsagt produksjonsprofil eller -profiler, hvor de siste f.eks. kan strekke seg fra optimistiske til pessimistiske tilfeller. Parametere for utvikling av dette området kan f.eks. optimeres ved å ta hensyn til mulige atferder som beskrives av den ene eller flere modellene. I et slikt eksempel, kan én eller flere matchede modeller for én eller flere tilsvarende, eksisterende skifergassformasjoner anses tilnærmings- eller surrogatmodeller for en annen skifergassformasjon. En modell kan anses en surrogatmodell, når den f.eks. har blitt historisk matchet ved bruk av data fra en annen formasjon enn en formasjon av interesse. En slik modell kan deretter "bære" data for en formasjon av interesse, for å gi estimater, tilnærminger osv. for hvordan formasjonen av interesse kan oppføre seg (f.eks. i respons på en eksisterende plan, eksisterende utvinningsforsøk, en prospektiv plan, prospektive utvinningsforsøk osv.). Gjennom innmating i det minste av en del av tilgjengelige data for en "fremmed formasjon", kan én eller flere surrogatmodeller bidra til estimering av endelig gjenvinning (EUR) fra den fremmede formasjonen, f.eks. via én eller flere simuleringer med hensyn til fremtiden ved bruk av én eller flere surrogatmodeller.

[0032] En metode kan f.eks. opprette et verktøy, som f.eks. kan anvendes på ett eller flere områder av interesse. Et slikt verktøy kan f.eks. anvendes på området av interesse for produksjon av prognoser innenfor usikkerhetsrammer. Slike prognoser kan f.eks. være for et nytt leteområde hvor prognosene støttes av den siste oppdaterte forståelsen av gass-strømningsadferd i nanodarcy permeabilitetsbergarter (f.eks. skifer) og som inkorporerer gassbeskrivelsesfysikk.

[0033] Et verktøy kan f.eks. være en tallbasert modell eller et sett av tallbaserte modeller, som f.eks. kan tilføres i formen av instruksjoner som kan kjøres av en prosessor på en datamaskin, en databehandlingsenhet, et databehandlingssystem osv. Slike instruksjoner kan f.eks. lagres i minne som prosessoren har tilgang til. Et verktøy kan f.eks. være en del av et modelleringsrammeverk, del av et simuleringsrammeverk, del av et modellerings- og simuleringsrammeverk, en rammeverk-plug-in, et rammeverkprogramtillegg osv. Utmatingen fra et verktøy kan f.eks. rettes til én eller flere utstyrskomponenter, f.eks. for i det minste delvis å kontrollere en prosess, for planlegging av en prosess osv. Utmating fra et verktøy kan f.eks. mates inn i en putekonstruksjonsprosess, en boreprosess, en stimuleringsprosess, en produksjonsprosess osv.

[0034] En metode kan f.eks. inkludere levering av en generalisert modell for en brønn i skiferformasjoner (f.eks. med elementer for modelleringsegenskaper, slik som en matrise, en brønn, naturlige frakturer, hydrauliske frakturer og stimulerte frakturer); levering av produksjonsdata for i det minste én utviklet skifergassformasjon (f.eks. et felt eller en letemodell); normalisering av i det minste en del av dataene over tid og tilføring, for hver av den minst ene formasjonen, av et tilsvarende sett av sannsynligheter (f.eks. P10, P50/gjennomsnitt, Pave (P-gjennomsnitt) og P90); determinering av produksjonskurver for den i det minste ene formasjonen basert på et respektive sannsynlighetssett; matching av hver produksjonskurve for i den i det minste ene formasjonen ved bruk av forskjellige typer reduksjonskurver; ekstrapolering av produksjonskurver til fremtidige tidspunkt (f.eks. ca. ti år eller mer) basert i det minste delvis på én eller flere av de best passende parameterne (f.eks. for alternativ estimering av "endelige" produksjoner for den i det minste ene formasjonen); alternativ bekreftelse av ekstrapolerte kurver for den i det minste ene formasjonen; gjennomføring av sensitivitetsanalyseassistert historisk matching av den generaliserte modellen for levering av en spesifikk, historisk matchet modell for hver av de i det minste ene formasjonene (f.eks. hvor sensitivitetsanalysen identifiserer parametere med den største innvirkningen på produksjonen); innmating av data fra en nylig valgt formasjon inn i hver av det i det minste ene historisk matchede modellene; og simulering av produksjon for den nylig valgte formasjonen ved bruk av hver av de i det minste ene historisk matchede modellene. Resultater fra en simulering kan f.eks. brukes til vurdering av den nylig valgte formasjonen (f.eks. med hensyn til produksjonspotensialer osv.). Én eller flere modeller for modellering av den nylig valgte formasjonen kan f.eks. brukes for simulering av ett eller flere utviklingsscenarier (f.eks. hydrauliske frakturer, antall brønner osv.) for den nylig valgte formasjonen.

[0035] I olje- og gassformasjoner, kan en såkalt "sannsynlighet for suksess" f.eks. bestemmes som et estimat av sannsynlighet for geofysiske, geokjemiske osv. elementer innenfor et aktivt leteprospekt. En mulighet for suksess kan beskrives som en sannsynlighet, som optimistisk, som pessimistisk, som høyrisiko, som lavrisiko osv. Et høyrisikoprospekt kan f.eks. ha mindre enn omtrent 10 prosent sannsynlighet for drivverdighet, mens et mellomrisikoprospekt kan ha omtrent en 10 prosent til omtrent en 20 prosent sannsynlighet for drivverdighet. Et lavrisikoprospekt kan f.eks. ha en drivverdighetssannsynlighet på omtrent over 20 prosent.

[0036] Sannsynligheter kan f.eks. velges fra slike som finner bruk i olje- og gassletings- og utvinningsmiljøer. En "bevist reserve" kan f.eks. defineres som "rimelig sikkert" drivverdig ved bruk av nåværende teknologi til nåværende priser, hvor gjeldende kommersielle betingelser og godkjenning fra myndighetene kan være kjent i bransjen som 1P, mens andre kan henvise til dette som P90 (f.eks. som å ha omtrent 90 prosent sikkerhet for produksjon). En såkalt "sannsynlig reserve" kan defineres som "rimelig sannsynlighet" for drivverdighet ved bruk av nåværende eller mulig teknologi til nåværende priser, hvor gjeldende kommersielle betingelser og godkjenning fra myndigheter kan betegnes 2P (f.eks. bevist pluss sannsynlig) eller P50 (f.eks. med omtrent en 50 prosent sikkerhet for produksjon). En såkalt "mulig reserve" kan defineres som å ha en utviklingsmulighet under fordelaktige betingelser og kan betegnes 3P (f.eks. bevist på sannsynlig pluss mulig) eller P10 (f.eks. som å ha omtrent 10 prosent sannsynlighet for produksjon).

[0037] Nedenfor beskrives et eksempel på et system etterfulgt av forskjellige teknologier, inkludert eksempler på teknikker som, f.eks. kan inkludere modellering av én eller flere formasjoner og, f.eks. bruk av modelleringsresultater for å ta steg mot utvikling, produksjon osv. Modelleringsresultatinformasjon (f.eks. verdier, tilstander osv.) kan overføres til én eller flere utstyrsenheter, som kan inkludere styringsenheter, aktuatorer osv. som i det minste delvis kan respondere på slik informasjon (f.eks. for å starte en prosess, stoppe en prosess, endre en prosess osv.).

[0038] Fig. 1 viser et eksempel på et system 100 som inkluderer forskjellige styringskomponenter 110 for å styre forskjellige aspekter av et geologisk miljø 150 (f.eks. et miljø som inkluderer et sedimentbasseng, et reservoar 151, én eller flere frakturer 153 osv.). F.eks. kan styringskomponentene 110 tillate direkte eller indirekte styring av føling, boring, injisering, utvinning osv. med hensyn til det geologiske miljøet 150. I sin tur kan videre informasjon om det geologiske miljøet 150 bli tilgjengelig som feedback 160 (f.eks. alternativt som input til én eller flere av styringskomponentene 110).

[0039] I eksempelet i fig. 1 har styringskomponentene 110 en seismisk datakomponent 112, ytterligere en informasjonskomponent 114 (f.eks. brønn-/loggingsdata), en prosesseringskomponent 116, en simuleringskomponent 120, en egenskapskomponent 130, en analyse-/visualiseringskomponent 142 og en arbeidsflytkomponent 144. I drift kan seismiske data og annen informasjon tilført i henhold til komponentene 112 og 114 mates til simuleringskomponenten 120.

[0040] I et utformingseksempel, kan simuleringskomponenten 120 være

avhengig av enhetene 122. Enhetene 122 kan inkludere jordenheter eller geologiske objekter, slik som brønner, overflater, reservoarer osv. I systemet 100 kan enhetene 122 inkludere virtuelle representasjoner av faktiske fysiske enheter som konstrueres for simuleringsformål. Enhetene 122 kan inkludere enheter basert på data hentet inn via føling, observasjon osv. (f.eks. seismikkdataene 112 og annen informasjon 114).

En enhet kan karakteriseres av én eller flere egenskaper (f.eks. kan et geometrisk bergfesterutenett av en jordmodell karakteriseres av en porøsitetsegenskap). Slike egenskaper kan representere én eller flere målinger (f.eks. innhentede data), beregninger osv.

[0041] I et utformingseksempel, kan simuleringskomponenten 120 være avhengig av et programvarerammeverk, slik som et objektbasert rammeverk. I et slikt rammeverk, kan enheter inkludere enheter basert på forhåndsdefinerte klasser for å lette modellering og simulering. Et kommersielt tilgjengelig eksempel på et objektbasert rammeverk er MICROSOFT® .NET™-rammeverket (Redmond, Washington), som gir et sett med utvidbare objektklasser. I .NET™-rammeverket innkapsler en objektklasse en modul med gjenbrukskode og tilknyttede datastrukturer. Objektklasser kan brukes til instantiering av objektinstanser for bruk av et program, skript osv. F.eks. kan borehullklasser definere objekter for representasjon av borehull basert på brønndata.

[0042] I eksemplet i fig. 1 kan simuleringskomponenten 120 behandle informasjon for å være i overensstemmelse med ett eller flere attributter spesifisert av attributtkomponenten 130, som kan inkludere et bibliotek med attributter. Slik prosessering kan gjennomføres før innmating til simuleringskomponenten 120 (tenk f.eks. på prosesseringskomponent 116). F.eks. kan simuleringskomponenten 120 utføre operasjoner på innmatingsinformasjon basert på et eller flere attributter spesifisert av attributtkomponenten 130. I et utformingseksempel, kan simuleringskomponenten 120 konstruere én eller flere modeller av det geologiske miljøet 150, som man kan støttes seg på for simulering av adferden til det geologiske miljøet 150 adferd (f.eks. responderende på én eller flere handlinger, enten naturlige eller kunstige). I eksemplet i fig. 1, kan analyse-/visualiseringskomponenten 142 tillate interaksjon med en modell eller modellbaserte resultater. F.eks. kan utmating fra simuleringskomponenten 120 mates inn i én eller flere andre arbeidsflyter, som indikert av en arbeidsflytskomponent 144.

[0043] Simuleringskomponenten 120 kan f.eks. inkludere én eller flere simulatorfunksjoner, slik som ECLIPSE™-reservoarsimulator (Schlumberger Limited, Houston Texas), INTERSECT™-reservoarsimulator (Schlumberger Limited, Houston Texas) osv. Et reservoar eller reservoarer kan f.eks. simuleres med hensyn til én eller flere forbedrede gjenvinningsteknikker (ta f.eks. i betraktning en termisk prosess, slik som SAGD osv.).

[0044] I et utformingseksempel, kan styringskomponentene 110 inkludere funksjoner i et kommersielt tilgjengelig simuleringsrammeverk, slik som PETREL®-seismikk for simulering av programvarerammeverk (Schlumberger Limited, Houston, Texas). PETREL®-rammeverket tilfører komponenter som tillater optimering av letings-og produksjonsoperasjoner. PETREL®-rammeverket inkluderer seismikk-til-simulering-programvarekomponenter, som kan mate ut informasjon for bruk økning av reservoarytelsen, f.eks. ved forbedring av verdiproduktiviteten. Ved bruk av et slikt rammeverk, kan forskjellige fagfolk (f.eks. geofysikere, geologer og reservoaringeniører) utvikle samarbeidende arbeidsflyter og integrere operasjoner for strømlinjeforming av prosesser. Et slikt rammeverk kan betraktes som et program og kan betraktes som et datadrevet program (f.eks. hvor data mates inn med formål om simulering av et geologisk miljø).

[0045] I et utformingseksempel, kan forskjellige aspekter av styringskomponentene 110 inkludere programtillegg eller plug-in-er som fungerer i henhold til spesifikasjoner i et rammeverkmiljø. F.eks. tillater et kommersielt tilgjengelig rammeverkmiljø, slik som OCEAN®-rammeverkmiljø (Schlumberger Limited, Houston, Texas) integrering av programtillegg (eller plug-in-er) inn i et PETREL®-arbeidsflytrammeverk. OCEAN®-rammeverkmiljøet påvirker .NET®-verktøyene (Microsoft Corporation, Redmond, Washington) og tilbyr stabile, brukervennlige grensesnitt for effektiv utvikling. I et utformingseksempel, kan forskjellige komponenter implementeres som programtillegg (eller plugg-inn-er) som overensstemmer med og opererer i henhold til spesifikasjoner i et rammeverkmiljø

(f.eks. i henhold til programmets programmeringsgrensesnitt (API)-spesifikasjoner osv.).

[0046] Fig. 1 viser også et eksempel på et rammeverk 170 som inkluderer et modellsimuleringslag 180 sammen med et rammeverkservicelag 190, et rammeverkkjernelag 195 og et modullag 175. Rammeverket 170 kan inkludere det kommersielt tilgjengelige OCEAN®-rammeverket hvor modellsimuleringslaget 180 er den kommersielt tilgjengelige PETREL®-modellsentrerte programvarepakken som er vert for OCEAN®-rammeverkprogrammer. I et utformingseksempel, kan PETREL®-programvaren betraktes som et datadrevet program. PETREL®-programvaren kan inkludere et rammeverk for modellbygging og visualisering. En slik modell kan inkludere ett eller flere rutenett.

[0047] Modellsimuleringslaget 180 kan tilføre domeneobjekter 182, fungere som en datakilde 184, gi mulighet for gjengivelse 186 og tilføre forskjellige brukergrensesnitt 188. Gjengivelsen 186 kan tilføre et grafisk miljø hvor programmer kan vise dataene, mens brukergrensesnittet 188 kan gi felles utseende og opplevelse for programmets brukergrensesnittkomponenter.

[0048] I eksemplet i fig. 1, kan domeneobjektene 182 inkludere enhetsobjekter, egenskapsobjekter og alternativt andre objekter. Enhetsobjekter kan brukes for geometrisk å representere brønner, overflater, reservoarer osv., mens egenskapsobjekter kan brukes for å tilføre egenskapsverdier så vel som dataversjoner og visningsparametere. F.eks. kan et egenskapsobjekt representere en brønn hvor et egenskapsobjekt tilfører logginformasjon så vel som versjonsinformasjon og visningsinformasjon (f.eks. for å vise brønnen som en del av modellen).

[0049] I eksemplet i fig. 1, kan data lagres i én eller flere datakilder (eller datalagere, generelt, fysisk datalagringsutstyr), som kan være på det samme eller forskjellige fysiske steder og tilgjengelig via ett eller flere nettverk. Modellsimuleringslaget 180 kan konfigureres til å modellere prosjekter. Som sådant kan et bestemt prosjekt lagres der lagret prosjektinformasjon kan inkludere input, modeller, resultater og tilfeller. Ved fullføring av en modelleringsøkt, kan en bruker således lagre et prosjekt. Senere kan prosjektet åpnes og gjenopprettes ved bruk av modellsimuleringslaget 180, som kan gjenskape instanser av de relevante domeneobjektene.

[0050] I eksemplet i fig. 1, kan det geologiske miljøet 150 inkludere lag (f.eks. stratifisering) som inkluderer et reservoar 151 og som kan krysses av en forkastning 153. Det geologiske miljøet 150 kan utstyres med en rekke forskjellige sensorer, detektorer, aktuatorer osv. Utstyr 152 kan f.eks. inkludere kommmunikasjonskretser for mottak og overføring av informasjon med hensyn til ett eller flere nettverk 155. Slik informasjon kan inkludere informasjon forbundet med nedhullutstyr 154, som kan være utstyr for innhenting av informasjon, for å bistå med ressursgjenvinning osv. Annet utstyr 156 kan plasseres langt vekke fra et brønnområde og inkludere kretser for registrering, detektering, emisjon, eller andre kretser. Slikt utstyr kan inkludere lagrings- og kommunikasjonskretser for lagring og kommunikasjon av data, instruksjoner osv. Én eller flere satellitter kan f.eks. tilknyttes for kommunikasjonsformål, datainnhentingsformål osv. Fig. 1 viser f.eks. en satellitt i kommunikasjon med nettverket 155 som kan konfigureres for kommunikasjoner, med merknad om at satellitten i tillegg eller alternativt kan inkludere kretser for avbildning (f.eks. spatialt, spektralt, temporalt, radiometrisk osv.).

[0051] Fig. 1 viser også det geologiske miljøet 150 som alternativt inkluderende utstyr 157 og 158 forbundet med en brønn som inkluderer en betydelig horisontal del som kan krysse én eller flere frakturer 159. Ta f.eks. i betraktning en brønn i en skiferformasjon som kan inkludere naturlige frakturer, kunstige frakturer (f.eks. hydrauliske frakturer) eller en kombinasjon av naturlige og kunstige frakturer. En brønn kan f.eks. bores for et reservoar som er lateralt utstrakt. I et slikt eksempel kan det forekomme laterale variasjoner i egenskaper, belastninger osv., hvor en vurdering av slike variasjoner kan bistå med planlegging, operasjoner osv. for utvikling av reservoaret (f.eks. via frakturering, injeksjon, ekstraksjon osv.). Utstyret 157 og/eller 158 kan f.eks. inkludere komponenter, et system, systemer osv. for frakturering, seismisk registrering, analyse av seismikkdata, vurdering av én eller flere frakturer osv.

[0052] Som nevnt kan systemet 100 brukes til gjennomføring av én eller flere arbeidsflyter. En arbeidsflyt kan være en prosess som inkluderer flere arbeidstrinn. Et arbeidstrinn kan operere på data, f.eks. for å opprette nye data, for oppdatering av eksisterende data osv. Én kan f.eks. operere på én eller flere innmatinger og opprette ett eller flere resultater, f.eks. basert på én eller flere algoritmer. Et system kan f.eks. inkludere en arbeidsflytsredigerer for oppretting, redigering, kjøring osv. av en arbeidsflyt. I et slikt eksempel kan arbeidsflytredigereren gi muligheter for valg av ett eller flere forhåndsdefinerte arbeidstrinn, ett eller flere tilpassede arbeidstrinn osv. En arbeidsflyt kan f.eks. være en arbeidsflyt som kan implementeres i PETREL®-programvaren, som drives på basis av seismikkdata, seismisk egenskap(er) osv. En arbeidsflyt kan f.eks. være en prosess som kan utføres i OCEAN®-rammeverket. En arbeidsflyt kan f.eks. inkludere ett eller flere arbeidstrinn som har tilgang til en modul, slik som en plug-in (f.eks. ekstern kjørbar kode osv.).

[0053] Fig. 2 viser et eksempel på en metode 200 og et eksempel på et system 260. Metoden 200 inkluderer en provisjonsblokk 210 for levering av data for i det minste én formasjon (f.eks. formasjonene 1 til N, hvor N er større enn eller lik med 0), en gjennomføringsblokk 220 for gjennomføring av statistiske analyser (f.eks. ved bruk av i det minste en del av de tilførte dataene), en leveringsblokk 230 for levering av en simuleringsmodell (f.eks. en formasjonsmodell), en matchingsblokk 240 for matching av simuleringsresultater og resultater fra den/de statistiske analysen(e) (f.eks. for generering av i det minste én historisk matchet formasjonsmodell) og en prognoseblokk 250 for prognoseformulering, f.eks. av produksjon for en formasjon X (f.eks. som er en annen formasjon enn én av formasjonene 1 til N).

[0054] I eksemplet i fig. 2 inkluderer systemet 260 én eller flere informasjonslagringsenheter 262, én eller flere datamaskiner 264, ett eller flere nettverk 270 og én eller flere moduler 280. Med hensyn til den ene eller flere datamaskiner 264, kan hver datamaskin inkludere én eller flere prosessorer (f.eks. eller prosesseringskjerner) 266 og minne 268 for lagring av instruksjoner (f.eks. moduler), som f.eks. de i det minste ene av den ene eller flere prosessorene kan kjøre. En datamaskin kan f.eks. inkludere ett eller flere nettverksgrensesnitt (f.eks. kablet eller trådløst), ett eller flere grafikkort, et displaygrensesnitt (f.eks. kablet eller trådløst) osv. Et system kan f.eks. inkludere én eller flere moduler, som kan tilføres for analyse av data, kontroll av en prosess, gjennomføring av en oppgave, utføring av et arbeidstrinn, gjennomføring av en arbeidsflyt osv.

[0055] Metoden 200 vises i fig. 2 tilknyttet forskjellige datamaskinlesbare medier (CRM)-blokker 211, 221, 231, 241 og 251. Slike blokker inkluderer generelt instruksjoner passende for kjøring av én eller flere prosessorer (eller prosessorkjerner) for instruksjon av en databehandlingsenhet eller -system til å utføre én eller flere handlinger. Selv om forskjellige blokker vises, kan et enkelt medium konfigureres med instruksjoner for å tillate, i det minste delvis, utføring av forskjellige handlinger i metoden 200. F.eks. kan et datamaskinlesbart medium (CRM) være et computerlesbart lagringsmedium.

[0056] Fig. 3 viser et eksempel på en metode 300. Som vist, kan metoden 300 inkludere en leveringsblokk 310 for levering av en generalisert modell for brønn i skiferformasjoner (f.eks. med konstruksjoner for modelleringskarakteristika, slik som en matrise 311, en brønn 312, naturlige frakturer 313, hydrauliske frakturer 314, stimulerte frakturer 315 og alternativt andre egenskaper 316); en leveringsblokk 320 for levering av produksjonsdata for i det minste én utviklet skifergassformasjon (ta f.eks. betraktning av mulighet for valg mellom formasjonene 321, 322, 323, 324, 325 eller et annet geologisk miljø 326); en normaliseringsblokk 330 for normalisering av i det minste en del av dataene over tid og levering, for minst én formasjon, av et tilsvarende sett av sannsynligheter (se f.eks. P10 331, P50/gjennomsnitt 332, Pave (P-gjennomsnitt) 333, P90 334 og alternativt én eller flere andre sannsynligheter 335); en determineringsblokk 340 for determinering av produksjonskurver for den i det minste ene formasjonen basert på et respektive sett av probabilitetene (se f.eks. PC 341, PC 342, PC 343, PC 344, PC 345 og alternativt den andre kurven 346); en tilpasningsblokk 350 for tilpasning av hver produksjonskurve for den i det minste ene formasjonen ved bruk av en eller flere typer reduksjonskurver (f.eks. eksponential, hyperbolisk, harmonisk osv.) for å gi tilpassede reduksjonskurver (f.eks. FDC 351, FDC 352, FDC 353, FDC 354, FDC 355 eller andre tilpasningskur/er 356); en ekstrapoleringsblokk 360 for ekstrapolering av fremtidige produksjonskurver (f.eks. ved bruk av tilpassede reduksjonskurver for å gi ekstrapolerte kurver i henhold til EC 361, EC 362, EC 363, EC 364, EC 365 og alternativt andre ekstrapolerte kurver 366), f.eks. basert i det minste delvis på beste tilpasningsparametere (f.eks. for alternativ estimering av "endelig" produksjon for den i det minste ene formasjonen); en valgfri bekreftelsesblokk for bekrefting av ekstrapolerte kurver for hver av de i det minste ene formasjonene; en ytelsesblokk 370 for gjennomføring av sensitivitetsanalyseassister historisk matching av den generaliserte modellen for å gi en spesifikk, historisk matchet modell for hver av de i det minste ene formasjonene, hvor sensitivitetsanalysen f.eks. identifiserer parametere med den største innvirkningen på produksjonen (se f.eks. historisk matchede modeller 371, 372, 373, 374, 375 og alternativt andre matchede modeller 376); og en simuleringsblokk 380 for innmating av data fra en nylig valgt formasjon inn i hver av de i det minste ene historisk matchede modellene og simulering av produksjon for den nylig valgte formasjonen ved bruk av hver av de i det minste ene historisk matchede modellene (se f.eks. simuleringsresultat 381, 382, 383, 384, 385 og alternativt andre resultater 386).

[0057] Som vist i eksemplet i fig. 3, kan f.eks. resultater i henhold til en plan-og/eller utviklingsblokk 390 fra simuleringene brukes til vurdering av den nylig valgte formasjonen (f.eks. med hensyn til produksjonspotensialer osv.), én eller flere modeller for modellering av den nylig valgte formasjonen kan brukes til simulering av én/ett eller flere planleggings- og utviklingsscenarier for den nylig valgte formasjonen (se f.eks. brønn 392, hydrauliske frakturer 394, stimulert fraktur 395 og alternativt andre funksjoner for planlegging, utvikling og/eller produksjon 396).

[0058] Fig. 4 viser et eksempel på en modell 401 som inkluderer konstruksjoner for modellering (f.eks. ligninger), f.eks. en matrise 411, en brønn 412, naturlige frakturer 413, hydrauliske frakturer 414, stimulerte frakturer 415 og stimulert inter-hydraulisk frakturregion 416. I eksemplet i fig. 4, kan modellen 401 innbefatte et avløpsområde, f.eks. definert som dekkende et overflateområde og med en dybde eller dybder. Gitt parameterverdier for de forskjellige konstruksjonene (f.eks. posisjonene, karakteristikaene osv.), kan modellen 401 formuleres med hensyn til et rutenett 405 for å danne en tallbasert modell egnet for tilføring av løsninger via en talloppgaveløser.

[0059] I eksemplet i fig. 4, vises gradnettet 405 som et tredimensjonalt gradnett med et brønnhode 409 for en brønn som strekker seg langs en x-akse hvor hydrauliske frakturer og andre konstruksjoner kan modelleres innenfor gradnettet 405. Ved f.eks. innmating av modellen og parameterne i en talloppgaveløser, kan resultater genereres. Resultater kan f.eks. inkludere trykkverdier. I eksemplet i fig. 4, vises konturer med hensyn til rutenettet 405 som kan representere trykkisosøyler der ytre isosøyler er ved høyere trykk enn en indre isobar, som kan tilsvare trykk i et horisontalt borehull. Som nevnt kan væske strømme fra matrisen og frakturene til borehullet, når trykket er høyere i en matrise og frakturene som krysser et borehull enn i borehullet. Ettersom væske tømmes fra matrisen, kan trykket falle slik at også produksjonen faller. Modellen 401, som oppdelt i henhold til rutenettet 405, kan brukes til simulering av produksjon med hensyn til tid, f.eks. for fremtidige tidspunkt for estimering av hvordan reduksjon finner sted og estimere en endelig gjenvinning (f.eks. EUR).

[0060] Modellen 401 kan f.eks. være en modell egnet for bruk i et rammeverk, slik som ECLIPSE®-rammeverket. Modellen kan f.eks. implementere en dobbelt porøsitetstilnærming (f.eks. en kontinuumtilnærming) for i det minste en del av en formasjon (f.eks. et avløpsområde). Som et eksempel kan en slik modell inkludere én eller flere konstruksjonsanaloger med en kullseng-/metangassmodell, hvor f.eks. én eller flere slike konstruksjoner tilpasses til en skifergassformasjon.

[0061] En modell kan f.eks. inkludere ligninger for dobbeltporøsitet og ligninger for sorpsjon (f.eks. desorpsjon). Med hensyn til et rutenett, kan rutenettcellene betraktes som "kull", med merknad om at modellen anvendes på skifer.

[0062] På grunn av den svært lave belastningsanistropien i skifergassformasjoner, kan hydrauliske frakturer være ikke-plane frakturer som kan utvikles til et komplekst frakturnettverk. Ekspansjon av disse ikke-plane hydrauliske frakturene kan representeres i en modell som en bred simuleringscelle som inkluderer en relativt høy permeabilitet.

[0063] For et fraktursystem, kan naturlige frakturer innenfor en skifergassformasjon også tas i betraktning. Slike naturlige frakturer kan finnes å være mineraliserte (f.eks. kalsitt osv.) eller inaktive. En modell kan inkludere ligninger som gir reaktivering av slike frakturer, f.eks. i respons på hydraulisk frakturering der mikrofrakturer åpnes på nytt for å gi væskestrømning. Slike frakturer kan betraktes som stimulerte frakturer. En modell kan f.eks. inkludere fire typer permeable medier: matrise, naturlige frakturer, stimulerte frakturer og hydrauliske frakturer. Når det gjelder en desorpsjonsprosess, kan en modell inkludere ligninger som redegjør for et Langmuir-trykk og et Langmuir-volum.

[0064] Fig. 5 viser et eksempel på en metode 500 som inkluderer en produksjonskurveblokk 510 for generering av produksjonskurver 532 for regioner 512 og tilknyttede produksjonsdata 514 (f.eks. produksjonsdata med hensyn til tid for hver av regionene 512); en matchingsblokk 520 for matching av en modell til hver av produksjonskurvene for generering av individuelt matchede produksjonskurver 534 og flere matchede modeller; og en prognose- eller ekstrapoleringsblokk 540 for formulering av prognoser eller ekstrapolering av produksjonskurver for flere formasjoner (se f.eks. et plott 542). Data for en annen region enn én av regionene 512 kan f.eks. tilføres og mates inn i én eller flere av de matchede modellene, f.eks. for generering av en prognose for den regionen. Data for en annen region enn én av regionene 512 kan f.eks. tilføres og mates inn i én eller flere av de matchede modellene, f.eks. for generering av en prognose for den regionen. Fig. 5 viser f.eks. plottet 542, som inkluderende fire sett kurver hvor hvert sett inkluderer en produksjonsreduksjonskurve og en kumulerende produksjonskurve. I eksemplet i fig.

5, tilsvarer hvert kurvesett en bestemt formasjon (f.eks. formasjon 1, formasjon 2, formasjon 3 og formasjon 4).

[0065] Kurvesettet i plottet 542 kan f.eks. tilsvare fire

produksjonsprognosetilfeller kjørt ved innføring av Silurian-skiferfeltdata inn i allerede kalibrert US-skiferleteområdeanaloger (f.eks. surrogatmodeller). Slike kurver kan analyseres med hensyn til muligheter for suksess osv. I tester for Silurian-skiferfelt basert på data for Barnett-, Woodford-, Haynesville- og Fayetteville-formasjoner, ble det mest optimistiske scenariet levert av Haynesville-tilfellet, etterfulgt av henholdsvis det for Barnett, Woodford og Fayetteville (f.eks. hvor kumulativ produksjon ble tatt å representere produksjonsverdi).

[0066] Fig. 6, 7 og 8 viser et eksempel på en metode 600. Som vist i fig. 6, inkluderer metoden 600 en identifiserings- eller utvalgsblokk 610 for identifisering eller valg av skifergassbasseng (f.eks. formasjoner) med tilstrekkelig tilgjengelig produksjonsdata per brønn for kjøring av en statistisk analyse (f.eks. >100 datapoeng på et gitt tidspunkt). Et kart vises f.eks. med formasjonene F1, F2, F3 og F4, som kan tilsvare f.eks. Haynesville (F1)-, Barnett (F2)-, Fayetteville (F3)- og Woodford (F4)-formasjoner. Som vist i fig. 6 inkluderer metoden 600 en gjenopphentingsblokk 620 for gjenopphenting av kjernekarakteristika for skifergassformasjoner, f.eks. inkludert kompilering av en rekke verdier for én eller flere av følgende: (a) GIIP/-seksjon, (b) reservoartrykk, (c) halstykkelse, (d) TOC, (e) Ro, (f) horisontal brønnseksjon, (g) antall fraktureringstrinn per brønn og (h) antall sektorgrupper per trinn. Som vist i fig. 6 kan metoden 600 inkludere en plottblokk 630, f.eks. for plotting av informasjon innhentet gjennom edderkoppgrafikkplott 632 for valg av en egnet analog per basseng (f.eks. per informasjon). I et slikt eksempel kan forskjeller bekreftes, f.eks. via beregninger og/eller visuell inspeksjon av områder innbefattet i verdier for forskjellige regioner i en formasjon, forskjellige formasjoner osv. plottet som et edderkoppgrafikkplott (se f.eks. forskjellige linjer i fig. 6). En metode kan alternativt inkludere én eller flere edderkoppgrafikker (f.eks. eller radarkartlegginger) forvisning av multivariante data (f.eks. som en todimensjonal kartlegging av tre eller flere kvantitative variabler representert på akser fra det samme punktet).

[0067] En ligning 634 kan f.eks. implementeres for datatilgangs-, informasjonsformål osv. I ligningen 634 er q en gass-strømning (f.eks. ved standard betingelser), k er en permeabilitet, h er en lengdedimensjon (f.eks. en tykkelse vertikalt for en horisontal brønn), pe og pWfer trykk (f.eks. et effektivt trykk og et "bunnhull"-trykk), T er en temperatur (f.eks. formasjonstemperatur omkring et borehull, f.eks. i en avløpsregion), ng er en gassviskositet, z er en kom prim eringsfaktor, re og rwer radier (f.eks. en effektiv avløpsradius og en borehullradius), s er en hudeffektkoeffisient, D kan være en ikke-Darcy-koeffisient og begrepet DQg kan f.eks. gi en rateavhengig hudfaktor. Ligningen 632 kan f.eks. inkludere en konstant, f.eks. med hensyn til enheter (f.eks. 1422 osv.). En ligning kan f.eks. redegjøre for radial strømning av gass (f.eks. fra en formasjon til et borehull). En ligning kan f.eks. redegjøre for ikke-Darcy-strømning (f.eks. en inert eller turbulent strømningsfaktor). En ligning kan f.eks. være i en trykk-kvadrat-tilnærmingsform. En strømning kan f.eks. modelleres i forskjellige regimer, som kan inkludere Forchheimer, bortenfor Forchheimer osv. En modell kan f.eks. redegjøre for forekomst av ett eller flere bulkproppmaterialer i en fraktur (f.eks. strømning med hensyn til bulkproppmateriale, pakking osv.). En modell kan f.eks. inkludere én eller flere Langmuir-ligninger f.eks. for modellering av sorpsjon og/eller desorpsjon (f.eks. for adsorpsjon og/eller desorpsjons av molekyler på et materiale eller materialer, f.eks. inkluder én eller flere Langmuir-adsorpsjonskonstanter).

[0068] Fig. 7 viser eksempler på noen flere blokker i metoden 600. Som vist kan metoden 600 inkludere en filterblokk 640 for filtrering (f.eks. for en valgt analog) ikke-representative brønnproduksjonsdata (f.eks. gamle brønner, horisontale lengder

< omtrent 500 m osv.) og for normalisering av filtrerte data. Ta f.eks. i betraktning dataene 642 som kan filtreres og normaliseres for produksjon av de filtrerte og normaliserte dataene 644. Metoden 600 kan inkludere en beregningsblokk 650 for beregning av et sett med lave, middels og høye produksjonstrendstilfeller ved bruk av brønnproduksjonsdata fra en valgt analog (ta f.eks. i betraktning P10, P50, P90, Pave osv.). Et plott 652 viser f.eks. Pave og et plott 654 viser P90 i henhold til slike beregninger. Metoden 600 kan inkludere en matchingsblokk 660 for matching av beregnede produksjonstrendstilfeller ved bruk av forskjellige reduksjonskurver. Ta f.eks. i betraktning plottene 662 og 664, som viser Pave og P90 tilpasset til forskjellige typer reduksjonskurver, f.eks. med tilsvarende

tilpasningsparameterverdier. Som nevnt kan slik tilpasning inkludere tilpasning til en eksponential kurve, en harmonisk kurve, en hyperbolisk kurve osv. I eksemplet i fig, 7 passer den hyperboliske kurven Pave med en tilpasningsparameterverdi på omtrent 1,4, mens den hyperboliske kurven passer P90 med en tilpasningsparameterverdi på omtrent 1,5.

[0069] Fig. 8 viser eksempler på ytterligere noen blokker i metoden 600. Metoden 600 kan f.eks. inkludere en ekstrapoleringsblokk 670 for ekstrapolering av hver matchet kurve for forskjellige produksjonstrendstilfeller (f.eks. P10, P50 og P90) opp til omtrent 30 år for EUR og prognoser (se f.eks. et plott 672 for P90). Som vist kan metoden 600 inkludere en estimeringsblokk 680 for estimering av antall utviklingsbrønner basert på analog brønnavstand, som kan ta hensyn til det prospektive området for bassenget som studeres (f.eks. formasjonen av interesse). Ta f.eks. i betraktning en modell 682 for et avløpsområde X som inkluderer en brønn. En brønn kan f.eks. tjene som et avløpsområde for omtrent 80 til omtrent 100 acre. Som vist i fig. 8, kan metoden 600 inkludere en prognoseblokk 690 for formulering av prognoser for feltproduksjon for en bestemt utviklingsplan. Ved bruk av boretidspunkt og fullføring av én brønn i et basseng som studeres og boreriggtilgjengelighet (se f.eks. en tabell 692), kan prognoseblokken 690 mate ut et antall feltproduksjonsprognoser, f.eks. én per produksjonstrendtilfelle. Et plotteksempel 694 vises i fig. 8 med daglig produksjon og kumulativ produksjon over tid (f.eks. opp til omtrent 250 måneder inn i fremtiden).

[0070] Fig. 9, 10 og 11 viser forskjellige eksempler på resultater fra et eksempel på en metode. Basert på statistiske analyser av forskjellige skifergassbassenger, kan f.eks. en syntetisk reservoarsimuleringsmodell representere skifergassbrønner og brukes for prognoseformuleringsformål i leteområder hvor det kan være begrenset med tilgang på informasjon. En slik modell kan f.eks. inkludere nøyaktig identifisering av parametere som har innvirkning på produksjon (f.eks. reservoarparametere, operative/kontrollerte parametere osv.) for å muliggjøre prediksjon av produksjonsprofiler og f.eks. optimering av kontrollerte parametere.

[0071] Med hensyn til et eksempel som involverer statistisk analyse, kan en metode inkludere innsamling av historisk produksjonsinformasjon for tusenvis av skifergassbrønner fra forskjellige bassenger, kategorisering av den kategoriserte informasjonen, f.eks. for ekskludering av informasjon fra visse brønntyper (f.eks. vertikale og korte laterale brønner), og screening av informasjonen i tid (f.eks. for bevaring av informasjon fra mer nylige brønner) for å bidra til vurdering av teknologiske aspekter med hensyn til tid, for isolering av én eller flere teknikker (f.eks. som følger fra forbedret forståelse av bergets mekaniske atferd og fraktureringsprosesser med mikroseismikk, 3D-seismikk for jakt på gode områder osv.).

[0072] Etter innsamling, kategorisering og screening, kan en slik metode inkludere normalisering av produksjonsdata i tid for derivering av et sett med f.eks. P10-, P50-, Pave- og P90-verdier fra en reversert kumulativ distribusjonskurve (f.eks. for determinering av produksjonskurver for hvert basseng).

[0073] Fig. 9 viser eksempler på produksjonstrendtilfeller 900 for en skifergassformasjon, inkludert et plott 910 for P10, et plott 920 for P50/gjennomsnitt, et plott 930 for Pave og et plott 940 for P90. Hvert av trendtilfellene strekker seg til omtrent 70 måneder (f.eks. omtrent 5,8 år), f.eks. hvor maksimal daglig produksjon økes fra P10 til P50 til Pave til P90.

[0074] En metode kan f.eks. inkludere et sett med kurver for hver formasjon, tilpasning eller matching ved bruk av forskjellige reduksjonskurvetyper. I sin tur kan de parameterne som passer best brukes til ekstrapolering av historiske data per formasjon, for å få en estimert endelig gjenvinning, f.eks. inntil omtrent 30 år. Ekstrapolering f.eks. av de tilpassede eller matchede reduksjonskurvene kan alternativt sammenlignes med informasjon fra én eller flere ytterligere kilder, f.eks. for bekrefting av overensstemmelse i de ekstrapolerte resultatene.

[0075] Fig. 10 viser eksempler på estimert endelige gjenvinninger (EUR-er) 1000 for forskjellige trendtilfeller slik som trendtilfellene 900 i fig. 9. Fig. 10 viser f.eks. et plott 1010 for P90 hvor en tilpasningsparameter for en hyperbol kurve har en verdi på omtrent 1,7 og hvor daglig produksjon faller fra omtrent 900 til mindre enn omtrent 100 over omtrent 400 måneder; et plott 1020 for P50 hvor en tilpasningsparameter for en hyperbol kurve har en verdi på omtrent 1,6 og hvor daglig produksjon faller fra omtrent 2000 til mindre enn omtrent 100 over omtrent 400 måneder; et plott 1030 for Pave hvor en tilpasningsparameter for en hyperbol kurve har en verdi på omtrent 1,7 og hvor daglig produksjon faller fra omtrent 2500 til mindre enn omtrent 100 over omtrent 400 måneder; og et plott 1040 for P10 hvor en tilpasningsparameter for en hyperbol kurve har en verdi på omtrent 1,6 og hvor daglig produksjon faller fra omtrent 4000 til mindre enn omtrent 100 over omtrent 400 måneder. Også vist i hvert av plottene 1010, 1020, 1030 og 1040, er EUR hvor P90 har en EUR på omtrent 1,06 BCF, P50 har en EUR på omtrent 2,56 BCF, Pave har en EUR på omtrent 3,14 BCF og P10 haren EUR på omtrent 5,64 BCF. Slike verdier kan sammenlignes med "nullsums"-priser (f.eks. basert i det minste delvis på gasspriser) for determinering av hvilket scenario som kan være økonomisk bærekraftig, om noe.

[0076] En metode kan f.eks. inkludere gjennomføring av en sensitivitetsanalyse. En slik analyse kan gjennomføres ved bruk av en modell. En modell kan f.eks. være en dobbeltporøsitetsmodell sammen med en umiddelbar sorpsjonsmodell, innenfor et simuleringsrutenett med omtrent 106 celler i x-retningen, omtrent 107 celler i y-retningen og omtrent to celler i z-retningen. En slik dobbelporøsitetsmodell kan modellere en frakturer! matrise, f.eks. med dimensjoner på omtrent 5280 fot i x retningen, omtrent 5285 fot i y-retningen og omtrent 261 fot i z-retningen. Innledende porøsitets- og permeabilitetsverdier i matrisen kan f.eks. settes til henholdsvis omtrent 0,06 og omtrent 0,00017 mD. I frakturerte medier, kan den innledende porøsitetsverdien settes til omtrent 0,0004 og den innledende permeabilitetsverdien kan settes til omtrent 0,00017 mD. En reservoardatodybde kan f.eks. settes til omtrent 11 231 fot, og reservoartrykket kan defineres som omtrent 7000 psi, hvor gass/vann-kontakten befinner seg på bunnen av den 100 prosent gassmettede formasjonen.

[0077] Med hensyn til en brønn, kan en modell f.eks. inkludere en horisontal brønn på omtrent 3250 fot, som kan plasseres i omtrent midten av modellen og, f.eks. deles inn i omtrent syv hydrauliske fraktureringsstadier med to grupper i hver, for et samlet antall på 14 hydrauliske frakturer, inneholdt innenfor det første laget. En hydraulisk frakturlengde kan f.eks. settes til omtrent 305 fot. Det kan f.eks. tas hensyn til en ikke-Darcy-hud på 0,05 dag/Mcf (f.eks. forårsaket av et gassturbulent strømningsregime).

[0078] Når i lavbelastnings anisotrope skifergassformasjoner, har hydrauliske frakturer tendens til å være ikke-plane og et komplekst frakturnettverk kan utvikles. Ekspansjonen av disse ikke-plane hydrauliske frakturene kan representeres i en modell som svært permeable ved bruk av en simuleringscelle på omtrent 50 fots bredde. Naturlige frakturer kan også tas i betraktning, hvorpå simulering for dannelse av simulerte frakturer, kan den innledende permeabilitetsverdien settes til omtrent 0,1 mD og omtrent 20 mD i de hydrauliske frakturene. Desorpsjon kan f.eks. inkludere innstilling av et Langmuir-trykk til omtrent 1125 psi og et Langmuir-volum til omtrent 0,065 Mcf/tonn.

[0079] Utstyrt med en modell og forskjellige verdier for parametere i modellen, kan en sensitivitetsanalyse gjennomføres, f.eks. for identifisering av de elementene som har størst innvirkning på resultatene av reservoarsimuleringen. En sensitivitetsanalyse kan f.eks. ta i betraktning et tiår eller mer med "simulerings"-tid. Til å begynne med kan det velges parametere som antas å ha høy grad av innvirkning på produksjon og verdiene deres varieres. Tabell 1 nedenfor viser variasjon i usikkerhetsparametere i bestemte skifergassformasjoner.

[0081] Fig. 11 viser eksempler på parametere 1130 som klassifisert som sikre (understreket) og usikker (uthevet), så vel som et tornadoplott 1150 fra en kumulativ produksjonssensitivitetsanalyse. Som indikert i plottet 1150, kan hydraulisk frakturlengde og brønnseksjonslengde posisjoneres som elementer med størst innvirkning på simuleringsresultater, med merknad om at simuleringsresultater demonstrerte at hydraulisk frakturpermeabilitet hadde en innvirkning tidligere i tid, men begrenset innvirkning senere i tid. På den andre siden viser permeabiliteten i naturlige frakturer begrenset innvirkning tidligere i tid, men større innvirkning senere i tid. Denne sensitivitetsanalysen ga verdifull informasjon for fokusering av historiske matchingsforsøk (f.eks. produksjonsmatching).

[0082] Når det gjelder historisk matching eller produksjonsmatching, kan f.eks. en metode inkludere beregning av gjennomsnittskurver for hver skifergassformasjon fra en type kurveanalyse og matching deretter ved bruk av en gjeldende simuleringsmodell. Da parametere som påvirker produksjonen allerede kan være identifiserte ved gjennomføring av en sensitivitetsanalyse, kan parametere varieres innenfor en rekkevidde for justering for den kumulative produksjonen og produksjonsraten. Tabell 2 nedenfor viser f.eks. endelig justerte parametere for den tidligere nevnte modellen (se også plottene for fig. 9 og 10).

strømningsustabiliteter gjennom de hydrauliske frakturene. Lengden på de hydrauliske frakturene ble også ansett å være like i modellen, mens dette kan variere fra feltet. En antakelse om at disse er av lik lengde kan således påvirke deres beregnede verdier eller bidra til uvanlige verdier for hydraulisk frakturpermeabilitet og ikke-Darcy-hud.

[0085] Formasjonsegenskaper kan variere fra en skiferformasjon til en annen. Matriseporøsitet har f.eks. tendens til å ha lignende verdier over valgte skiferformasjoner, men porøsitet og permeabilitet i naturlige frakturer kan variere i betydelig grad, noe som kan tilskrives spesifikk og distinkt mineralogi som finnes i hvert skiferleteområde og f.eks. mekanisk atferd i bergarten som påvirker frakturbehandlingsresultatet. Naturlige frakturer kan f.eks. åpnes eller fylles delvis eller helt, slik at strømning blir mulig eller hindres.

[0086] I henhold til testresultater, tenderte permeabiliteten i stimulerte frakturer å være høyere enn i naturlige frakturer som finnes i en formasjon, men et unntak ble imidlertid observert i Barnett-formasjonen. En modell antyder at for Barnett-formasjonen, er det skade heller enn stimulering i nærheten av hydrauliske frakturer. Slik informasjon, som avdekkes av en slik modell, kan være verdifull da den kan bidra til oppdagelse av mulige problemer knyttet til hydraulisk fraktureringsdesign.

[0087] Fig. 12 viser eksempler på simuleringsresultater 1200 for en modell som ble tilpasset til Haynesville-formasjonsdata, til Barnett-formasjonsdata, til Fayetteville-formasjonsdata og til Woodford-formasjonsdata. Spesifikt viser et plott 1210 simuleringsresultater for en Haynesville-tilpasset modell, et plott 1220 viser simuleringsresultater for en Barnett-tilpasset modell, et plott 1230 viser simuleringsresultater for en Fayetteville-tilpasset modell og et plott 1240 viser simuleringsresultater for en Woodford-tilpasset modell. Konturer i plottene 1210, 1220, 1230 og 1240 indikerer trykkfall for avløpsområdene, hver med en respektiv brønn. Forskjellige hydrauliske frakturer indikeres også som modellert, f.eks. som fylte sirkler langs hvert borehull. I eksemplet i fig. 12, inkluderer modellene rutenettceller, f.eks. som vist med hensyn til modellen i fig. 4. Plottene 1210, 1220, 1230 og 1240 kan anses tverrsnittvisninger, f.eks. for illustrering av trykk med hensyn til respektive borehull (f.eks. for å vise trykkfall i nærheten av et borehull). Slike resultater (f.eks. modellutmating) kan alternativt brukes i en algoritme, arbeidsflyt osv. f.eks. for planlegging av stimuleringsbehandling, innstilling av én eller flere stimuleringsbehandlingskontrollparametere osv.

[0088] En metode kan f.eks. inkludere generering av én eller flere syntetiske modeller for anvendelse på et leteprosjekt, f.eks. for prediksjon av fremtidig produksjon. Ta f.eks. i betraktning en Silurian-skiferformasjon hvor, som inndata for anvendelse i én eller flere syntetiske modeller, brønnlandingsdybde, formasjonstrykk, formasjonsdybde, topp- og lagtykkelse tilveiebringes. I et slikt eksempel kan operative parametere stilles inn i henhold til verdier abstrahert f ra et antall formasjoner, slik som Barnett-, Fayetteville-, Haynesville- og Woodford-formasjoner. Ta f.eks. i betraktning en brønnlengde på omtrent 3600 fot, en borehulldiameter på omtrent 0,5833 fot og en perforeringsintervallavstand på omtrent 150 fot (f.eks. to skudd per gruppe)

[0089] Fire produksjonsprognoser kan f.eks. kjøres ved introduksjon av Silurian-skiferdata inn i kalibrert skiferformasjonsmodellanaloger (f.eks. syntetiske surrogatmodeller). Med henvisning igjen til plottet 542 i fig. 5, viser det en gassproduksjonsanalyse i hvert av disse tilfellene, hvor det mest optimistiske scenariet leveres av Haynesville-tilfellet, etterfulgt av hhv. Barnett, Woodford og Fayetteville. Resultatene av denne analysen vises i tabell 3 nedenfor. Disse resultatene bekrefter gassproduksjonscenariene.

[0091] Selv med begrenset informasjon, kan simuleringsmodeller f.eks. utvikles som gjør det mulig å oppnå i det minste én produksjonsprognose per brønn i nye skifergassletingsbassenger. En slik tilnærming til formulering av produksjonsprognoser i skifergassleting kan være relativt robust fra en teknisk synsvinkel, og representerer f.eks. en egnet tilnærming til usikkerhet i formulering av skifergassprosjektprognoser fra letestadiet.

[0092] En metode kan f.eks. inkludere tilveiebringelse av data for i det minste én skifergassformasjon; gjennomføring av en statistisk analyse av dataene for hver skifergassformasjon; levering av en simuleringsmodell; historisk matching av simuleringsmodellen for hver av de i det minste ene forskjellige skifergassformasjonene basert i det minste delvis på den gjennomførte statistiske analysen for generering av en historisk matchet modell for hver av de i det minste ene skifergassformasjonene; og formulering av produksjonsprognoser for en annen skifergassformasjon ved innmating av data for den andre skifergassformasjonen til hver genererte historiske modell. I et slikt eksempel, hvor data tilføres for to eller flere skifergassformasjoner, kan disse skifergassformasjonene være forskjellige formasjoner.

[0093] En statistisk analyse kan f.eks. generere et sett med produksjonskurver for en skifergassformasjon. I et slikt eksempel, kan en metode inkludere tilpasning av kurver til hver av produksjonskurvene i et sett med produksjonskurver for generering av sett med tilpassede kurver, f.eks. for hver av de minst ene skifergassformasjonene. Én eller flere typer med tilpassede reduksjonskurver kan f.eks. brukes, so modellerer reduksjonen i produksjonen, f.eks. via eksponential reduksjon, harmonisk reduksjon, hyperbol reduksjon osv. En slik metode kan f.eks. inkludere ekstrapolering av hver av produksjonskurvene i tid ved bruk av hver av de tilpassede kurvene (f.eks. alternativt med ett år eller mer). En tilpasningsprosess kan f.eks. tilpasse mer enn én kurve, kurvetype osv. til en produksjonskurve, og en metode kan f.eks. bruke forskjellige kurver ved forskjellige tidspunkt for representasjon av strømningsperioder (f.eks. som vist av en produksjonskurve).

[0094] En metode kan f.eks. inkludere gjennomføring av historisk matching som justerer parameterverdier i en simuleringsmodell for hvert sett av tilpassede kurver (f.eks. tilpassede reduksjonskurver) for generering av en historisk matchet modell for hver av de i det minste ene skifergassformasjonene. Historisk matching kan f.eks. justere parameterverdier for en simuleringsmodell for hver tilpassede kurve fra hvert sett av tilpassede kurver, for generering av en historisk matchet modell for den i det minste ene skifergassformasjonen. Den ene tilpassede kurven kan f.eks. være en tilpasset kurve for en respektiv Pave-produksjonskurve. Justering kan f.eks. gjennomføres av en algoritme, som f.eks. virker til å minimere feil mellom målverdier (f.eks. eller en målkurve) og modellsimuleringsverdier.

[0095] Historisk matching kan f.eks. inkludere justering av parameterverdier for en modell av en formasjon som har produsert hydrokarboner inntil utmating fra modellen er tilnærmet historisk hydrokarbonproduksjon (f.eks. og/eller alternativt andre kriterier) for formasjonen. Historisk produksjon og trykk kan f.eks. matches til innenfor en toleranse. Nøyaktigheten i historisk matching kan f.eks. avhenge av kvaliteten til en modell og kvaliteten eller kvantiteten på trykk og produksjonsdata. Så snart en modell har blitt historisk matchet, kan den f.eks. brukes til simulering av fremtidig atferd for formasjonen. Som beskrevet med hensyn til forskjellige eksempler i dette dokumentet, kan én eller flere matchede modeller lastes med data for en annen formasjon, f.eks. for simulering av atferden til den andre formasjonen. I et slikt eksempel kan data for den andre formasjonen være begrenset, f.eks. på grunn av én eller flere forskjellige faktorer (f.eks. letefasen har ikke gått over til produksjon, produksjon er usikkert osv.). Én eller flere historisk matchede modeller, som f.eks. forbundet med én eller flere formasjoner, kan brukes som én eller flere erstatnings- eller surrogatmodeller for annen, forskjellig formasjon.

[0096] En metode kan f.eks. inkludere gjennomføring av en sensitivitetsanalyse for å bistå med valg av parametere for historisk matching, f.eks. der valg av parametere inkluderer parametere som produksjonen er følsom for. En slik metode kan f.eks. inkludere rangering av parametere og f.eks. valg av minst én parameter basert på rangering (f.eks. en parametersensitiv rangering).

[0097] En modell kan f.eks. modellere en matrise, naturlige frakturer, hydrauliske frakturer og stimulerte frakturer. En modell kan f.eks. inkludere parametere som kan settes for en matrisedel av modellen, en naturlig frakturdel av modellen, en hydraulisk frakturdel av modellen og en stimulert frakturdel av modellen. En modell kan f.eks. modellere desorpsjon av et hydrokarbon fra organisk materiale skifer (f.eks. inkludert én eller flere desorpsjonsligninger). En modell kan f.eks. inkludere minst én Langmuir-parameter, f.eks. forbundet med en Langmuir-isoterm for adsorbert gass i kerogen.

[0098] En metode kan f.eks. inkludere generering av simuleringsresultater for en skifergassformasjon og kontroll av i det minste én utstyrsdel basert i det minste delvis på simuleringsresultatene.

[0099] Ett eller flere datamaskinlesbare lagringsmedier kan f.eks. inkludere instruksjoner som kan kjøres av en datamaskin for instruksjon av et datamaskinsystem til: tilgang til data for i det minste én skifergassformasjon; gjennomføring av en statistisk analyse av dataene for hver av den i det minste ene skifergassformasjonen; formulering av en simuleringsmodell; gjennomføring av en historisk matching av simuleringsmodellen for hver av de i det minste ene skifergassformasjonene basert i det minste delvis på den gjennomførte statistiske analysen for generering av en historisk matchet modell for hver av de i det minste ene skifergassformasjonene; og formulering av produksjonsprognoser for en annen skifergassformasjon ved innmating av data for den andre skifergassformasjonen til hver genererte historiske modell. Instruksjoner kan f.eks. inkluderes for generering av simuleringsresultater for en skifergassformasjon og kontroll av i det minste én utstyrsdel basert i det minste delvis på simuleringsresultatene.

[00100] En statistisk analyse kan f.eks. generere et sett med produksjonskurver for hver av i det minste én skifergassformasjon og instruksjoner kan tilføres for tilpasning til kurver for hver av produksjonskurvene i hvert sett med produksjonskurver for generering av sett med tilpassede kurver for hver av de i det minste ene skifergassformasjonen. Tilpasningskur/er kan f.eks. inkludere i det minste én av en eksponentialkurve, en hyperbolkurve og en harmonisk kurve. Gitt f.eks. et sett med produksjonskurver, slik som P10, en Pave og en P90, kan en tilpasningsprosess tilpasse hver med en eksponential reduksjonskurve, en hyperbol reduksjonskurve og en harmonisk reduksjonskurve, for generering av et samlet antall på ni tilpassede reduksjonskurver (f.eks. tre for hver produksjonskurve). I et slikt eksempel, hvor data tilføres for to skifergassformasjoner, kan f.eks. et samlet antall på atten tilpassede reduksjonskurver genereres. Fra slike tilpassede reduksjonskurver, kan én eller flere velges for videre analyse, behandling osv. Én eller flere reduksjonskurver kan f.eks. brukes for tilpasning av en produksjonskurve med hensyn til tid. En blandet tilnærming kan f.eks. inkludere en hyperbol reduksjonskurve etterfulgt i tid av en eksponential reduksjonskurve. Den resulterende tilpassede reduksjonskurven fra en blandet tilnærming kan f.eks. ekstrapoleres i tid (f.eks. ved bruk av en eksponential haledel som strekker seg fra en hyperbol hodedel).

[00101] Et system kan f.eks. inkludere én eller flere prosessorer; minne; og instruksjoner lagret i minnet og kjørbart av minst én av den ene eller flere prosessorene for å instruere systemet til tilgang til data for i det minste én formasjon som har produsert hydrokarboner; gjennomføring av en statistisk analyse av dataene; levering av en modell; historisk matching av modellen for hver av de i det minste ene formasjonene basert i det minste delvis på den gjennomførte statistiske analysen for generering av en historisk matchet modell for hver av de i det minste ene formasjonene; og formulering av hydrokarbonproduksjonsprognose for en annen formasjon ved innmating av data for den andre formasjonen inn i hver genererte historisk matchede modell. I et slikt eksempel, kan en formasjon være eller inkludere en skifergassformasjon. Instruksjoner kan f.eks. leveres for instruksjon av et system til levering av en modell som kan modellere en matrise, naturlige frakturer, hydrauliske frakturer og stimulerte frakturer. En modell kan f.eks. modellere et avløpsområde som inkluderende en matrise, én eller flere naturlige frakturer, én eller flere hydrauliske frakturer og alternativt én eller flere stimulerte frakturer.

[00102] Fig. 13 viser komponenter i et eksempel på et databehandlingssystem 1300 og et eksempel på et nettverkssystem 1310. Systemet 1300 inkluderer én eller flere prosessorer 1302, minne- og/eller lagringskomponenter 1304, én eller flere innmatings- og/eller utmatingsenheter 1306 og en databuss 1308. I et utformingseksempel, kan instruksjoner lagres i ett eller flere datamaskinlesbare medier (f.eks. minne/lagringskomponenter 1304). Slike instruksjoner kan leses av én eller flere prosessorer (f.eks. prosessoren(e) 1302) via en kommunikasjonsbuss (f.eks. databussen 1308), som kan være ledningskoblet eller trådløs. Den ene eller flere prosessoren(e) kan kjøre slike instruksjoner for å implementere (helt eller delvis) ett eller flere attributter (f.eks. som en del av en metode). En bruker kan se utmating fra og interagere med en prosess via en I/O-enhet (f.eks. enheten 1306). I et utformingseksempel kan et datamaskinlesbart medium være en lagringskomponent, slik som en fysisk minneenhet, f.eks. en chip, en chip på en pakke, et minnekort osv. (f.eks. et datamaskinlesbart lagringsmedium).

[00103] I en eksemplarisk utforming, kan komponentene distribueres slik som i nettverkssystemet 1310. Nettverkssystemet 1310 inkluderer komponentene 1322-1, 1322-2, 1322-3 ... 1322-N. Komponentene 1322-1 kan f.eks. inkludere prosessoren(e) 1302, mens komponenten(e) 1322-3 kan inkludere minne tilgjengelig for prosessoren(e) 1302. Videre kan komponenten(e) 1302-2 inkludere en I/O-enhet for visning og alternativ interaksjon med en metode. Nettverket kan være eller inkludere Internett, et intranett, et mobilnettverk, et satellittnettverk osv.

[00104] En enhet kan f.eks. være en mobilenhet som inkluderer ett eller flere nettverksgrensesnitt for kommunikasjon av informasjon. En mobilenhet kan f.eks. inkludere et grensesnitt for trådløst nettverk (f.eks. drivbart via IEEE 802.11, ETSI GSM, BLUETOOTH®, satellitt osv.). En mobilenhet kan f.eks. inkludere komponenter, slik som en hovedprosessor, minne, et display, grafikkvisningskretser (f.eks. alternativt inkludert berørings- og gestikuleringskretser), en SIM-port, lyd/video-kretser, bevegelsesbehandlingskretser (f.eks. akselerasjonsmåler, gyroskop), kretser for trådløs LAN, smartkortkretser, senderkretser, GPS-kretser og et batteri. En mobilenhet kan f.eks. konfigureres som en mobiltelefon, et nettbrett osv. En metode kan f.eks. implementeres (f.eks. helt eller delvis) ved bruk av en mobilenhet. Et system kan f.eks. inkludere én eller flere mobilenheter.

[00105] Et system kan f.eks. være et distribuert miljø, f.eks. et såkalt "sky"-miljø, hvor forskjellige enheter, komponenter osv. samvirker for datalagrings-, kommunikasjons-, beregningsformål osv. En enhet eller et system kan f.eks. inkludere én eller flere komponenter for kommunikasjon av informasjon via én eller flere av Internett (f.eks. hvor kommunikasjon finner sted ved bruk av én eller flere Internett-protokoller), et mobilnettverk, et satellittnettverk osv. En metode kan f.eks. implementeres i et distribuert miljø (f.eks. helt eller delvis som en sky-basert tjeneste).

[00106] Informasjon kan f.eks. mates inn fra et display (tenk f.eks. på en berøringsskjerm), mates ut til et display eller begge deler. Informasjon kan f.eks. mates ut til en prosjektør, en laserenhet, en skriver osv., slik at informasjonen kan leses. Informasjon kan f.eks. mates ut stereografisk eller holografisk. Når det gjelder skriver, ta i betraktning en 2D- eller 3D-skriver. En 3D-skriver kan f.eks. inkludere én eller flere substanser som kan mates ut for konstruksjon av et 3D-objekt. Data kan f.eks. sendes til en 3D-skriver for konstruksjon av en 3D-representasjon av en underjordisk formasjon. Lag kan f.eks. konstrueres i 3D (f.eks. horisonter osv.), geologiske formasjoner konstruert i 3D osv. Hull, frakturer osv. kan f.eks. konstrueres i 3D (f.eks. som positive strukturer, som negative strukturer osv.).

[00107] Selv om bare noen eksemplariske utforminger har blitt beskrevet i detalj ovenfor, vil de med ferdigheter i faget umiddelbart forstå at mange modifikasjoner av de beskrevne eksemplariske utformingene er mulig. Følgelig er alle slike modifikasjoner intensjonelt inkludert i omfanget av denne offentliggjøringen, som definert i de følgende kravene. I kravene er metode-pluss-funksjons-klausulene ment å dekke strukturene beskrevet i dette dokumentet som utfører de siterte funksjonene og ikke bare strukturelle ekvivalenter, men også ekvivalente strukturer. Selv om en spiker og en skrue ikke er strukturelle ekvivalenter, da spikeren har en sylindrisk overflate for å feste trestykker til hverandre mens skruen har en helisk overflate, kan en spiker og en skrue i sammenheng med festing av trestykker til hverandre således være ekvivalente strukturer. Den uttrykte intensjonen til søker, er ikke å påkalle 35 U.S.C. § 112, avsnitt 6 for noen begrensninger av noen av kravene i dette dokumentet, unntatt for dem hvor kravet uttrykkelig bruker ordene "måte til" sammen med en forbundet funksjon.

Claims

1. En metode, omfattende: levering av data for i det minste én skifergassformasjon; gjennomføring av en statistisk analyse av dataene for hver av den i det minste ene skifergassformasjonen; levere en simuleringsmodell; foreta historisk matching av simuleringsmodellen for hver av den i det minste ene skifergassformasjonen basert i det minste delvis på den gjennomførte statistiske analysen for generering av en historisk matchet modell for hver av den i det minste ene skifergassformasjonen; og formulering av produksjonsprognoser for en andre skifergassformasjon, ved innmating av data for den andre skifergassformasjonen i hver genererte historisk matchede modell.

2. Metoden i krav 1, hvor den statistiske analysen genererer et sett med produksjonskurver for hver av den minste ene skifergassformasjonen.

3. Metoden i krav 2, omfattende en reduksjonskurve for hver av produksjonskurvene i hvert sett med produksjonskurver for generering av et sett tilpassede reduksjonskurver for hver av den minst ene skifergassformasjonen.

4. Metoden i krav 3, omfattende ekstrapolering av hver av produksjonskurvene i tid ved bruk av hver av de tilpassede reduksjonskurvene.

5. Metoden i krav 4, hvor ekstrapoleringen ekstrapolerer produksjonskurver med i det minste et år.

6. Metoden i krav 3, hvor den historiske matchingen justerer parameterverdier for simuleringsmodellen for hvert sett av de tilpassede reduksjonskurvene for generering av den historisk matchede modellen for hver av den i det minste ene skifergassformasjonen.

7. Metoden i krav 3, hvor den historiske matchingen justerer parameterverdier for simuleringsmodellen for én tilpasset reduksjonskurve fra hvert sett av de tilpassede reduksjonskurvene for generering av den historisk matchede modellen for hver av den i det minste ene skifergassformasjonen.

8. Metoden i krav 7, hvor den ene tilpassede reduksjonskurven omfatter en tilpasset reduksjonskurve for en respektiv Pave-produksjonskurve.

9. Metoden i krav 6, omfattende gjennomføring av en sensitivitetsanalyse for å hjelpe til med valg av parametere for historisk matching hvor valget av parametere omfatter valg av parametere som produksjonen er følsom for, basert i det minste delvis på en parametersensitivitetsrangering.

10. Metoden i krav 1, hvor simuleringsmodellen modellerer en matrise, naturlige frakturer, hydrauliske frakturer og stimulerte frakturer.

11. Metoden i krav 1, hvor simuleringsmodellen modellerer desorpsjon av et hydrokarbon fra organisk materiale i skifer.

12. Metoden i krav 11, hvor simuleringsmodellen omfatter i det minste én Langmuir-parameter forbundet med en Langmuir-isoterm for adsorbert gass på kerogen.

13. Metoden i krav 1, videre omfattende generering av simuleringsresultater for den andre skifergassformasjonen og kontrahering av i det minste én utstyrsdel basert i det minste delvis på simuleringsresultatene.

14. Ett eller flere datamaskinlesbare lagringsmedier omfattende datamaskinkjørbare instruksjoner som kan kjøres av en datamaskin for instruksjon av et datamaskinsystem til: tilgang til data for i det minste én skifergassformasjon; gjennomføring av en statistisk analyse av dataene for hver av den i det minste ene skifergassformasjonen; levering av en simuleringsmodell; foreta historisk matching av simuleringsmodellen for hver av de i det minste ene skifergassformasjonene basert i det minste delvis på den gjennomførte statistiske analysen for generering av en historisk matchet modell for hver av de i det minste ene skifergassformasjonene; og formulering av produksjonsprognoser for en annen skifergassformasjon, ved innmating av data for den andre skifergassformasjonen inn i hver genererte historisk matchede modell.

15. Det ene eller flere datamaskinlesbare lagringsmediet i krav 14, hvor instruksjoner omfatter instruksjoner for generering av simuleringsresultater for den andre skifergassformasjonen og kontroll av i det minste én utstyrsdel basert i det minste delvis på simuleringsresultatene.

16. Det ene eller flere datamaskinlesbare lagringsmediet i krav 14, hvor den statistiske analysen genererer et sett med produksjonskurver for hver av den i det minste ene skifergassformasjonen og omfatter instruksjoner for tilpasning av reduksjonskurver til hver av produksjonskurvene i hvert sett av produksjonskurver for generering av et sett med tilpassede reduksjonskurver for hver av den i det minste ene skifergassformasjonen.

17. Det ene eller flere datamaskinlesbare lagringsmediet i krav 16, hvor de tilpassede reduksjonskurvene omfatter i det minste ett medlem valgt fra en gruppe omfattende en eksponential reduksjonskurve, en hyperbol reduksjonskurve og en harmonisk reduksjonskurve.

18. Et system, omfattende: én eller flere prosessorer; minne; og instruksjoner lagret i minnet og kjørbare av i den i det minste ene av den ene eller flere prosessorene for instruksjon av systemet til tilgang til data for i det minste én formasjon som har produsert hydrokarboner; gjennomføring av en statistisk analyse av dataene for hver av den i det minste ene formasjonen; levering av en modell; foreta historisk matching for hver av den i det minste ene formasjonen basert i det minste delvis på den gjennomførte statistiske analysen for generering av en historisk matchet modell for hver av den i det minste ene formasjonen; og formulering av produksjonsprognoser for en annen skifergassformasjon, ved innmating av data for den andre skifergassformasjonen inn i hver genererte historisk matchede modell.

19. Systemet i krav 18, hvor den i det minste ene formasjonen omfatter en skifergassformasjon.

20. Systemet i krav 18, hvor instruksjonene omfatter instruksjoner for instruering av systemet til levering av en modell som modellerer en matrise, naturlige frakturer, hydrauliske frakturer og stimulerte frakturer.