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Closed-loop field development with multipoint geostatistics and statistical performance assessment

机译:具有多点地统计数据和统计性能评估的闭环现场开发

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摘要

Closed-loop field development (CLFD) optimization is a comprehensiveframework for optimal development of subsurface resources. CLFD involves threemajor steps: 1) optimization of full development plan based on current set ofmodels, 2) drilling new wells and collecting new spatial and temporal(production) data, 3) model calibration based on all data. This process isrepeated until the optimal number of wells is drilled. This work introduces anefficient CLFD implementation for complex systems described by multipointgeostatistics (MPS). Model calibration is accomplished in two steps:conditioning to spatial data by a geostatistical simulation method, andconditioning to production data by optimization-based PCA. A statisticalprocedure is presented to assess the performance of CLFD. Methodology isapplied to an oil reservoir example for 25 different true-model cases.Application of a single-step of CLFD, improved the true NPV in 64%--80% ofcases. The full CLFD procedure (with three steps) improved the true NPV in 96%of cases, with an average improvement of 37%.
机译:闭环现场开发(CLFD)优化是最佳开发地下资源的最佳开发套件。 CLFD涉及ThreeMAJOR步骤:1)基于Models的当前组合的全开发计划优化,2)钻探新井并收集新的空间和时间(生产)数据,3)基于所有数据的模型校准。此过程isRepeated直到钻出最佳数量的井。这项工作引入了多终表(MPS)描述的复杂系统的效应CLFD实现。模型校准分两步完成:通过地质统计仿真方法调节空间数据,并通过基于优化的PCA来调节到生产数据。提出了统计程序,以评估CLFD的性能。方法论持有25种不同的真模案例的储油液举例。综合性的三步,改善了64% - 80%的CLFD的真实NPV。完整的CLFD程序(具有三个步骤)在96%的病例中提高了真实的NPV,平均提高了37%。

著录项

  • 作者

    Mehrdad G. Shirangi;

  • 作者单位
  • 年度 2019
  • 总页数
  • 原文格式 PDF
  • 正文语种
  • 中图分类

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