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PERTURBAÇÃO LOCAL DE IMAGENS GEOSTATÍSTICAS PARA OTIMIZAR O HISTORY MATCHING
Gonçalo Soares de Oliveira
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Metodologia Global do Processo
Definição das variáveis aleatórias
Definição do variograma e
variáveis secundárias
Realização de N simulações (SIS/SGS)
Definição da Função Objetivo
Parametrização das Regiões
Seleção das n imagens que
obtiveram melhor ajuste em cada
poço
Definição dos coeficientes de
correlação para a co-simulação colocalizada
Composição de uma imagem secundária 2 ª iteração
Comparação do método global e
regional
n = número de poços
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Modelagem Geostatística
Definição das variáveis aleatórias: Fáceis Porosidade Permeabilidade
Variogramas Processo de modelagem
Definição das variáveis
Diferentes Fáceis
caracterizam diferentes classes de porosidade
SimPorosidade em
função das fáceis
Boa Correlação entre
porosidade e permeabilidade
SimUsar porosidade como variável
secundaria
Não
Simular permeabilidade independentem
ente
NãoPorosidade
independente das fáceis
Boa Correlação entre
porosidade e permeabilidade
SimPermeabilidade em função da
porosidade
Não Permeabilidade independente
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Correlação entre variáveis
Porosidades Vs. Fáceis (3ª Layer)Clay Sand
Silt FineSilt
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Correlação entre variáveis
Permeabilidade Vs Porosidade (3ª Layer)
Perm_vs_PorosityY = 623.256 * X + 18.3998
Correlation coefficient: 0.302245 Covariance: 1.73873
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Modelagem Poro e Perm
Neste exemplo ilustrativo, com o objetivo de simplificar, optou-se por modelar a porosidade independente das fáceis
5 realizações de porosidade “equiprováveis” 5 realizações de permeabilidade por cada uma das imagens de porosidade Método de Distribuição Bi-variada, (coeficiente de correlação demasiado pequeno e não linear)
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Regionalização
4 regiões diferentes: 3 regiões em torno de um determinando
poço Restante zona
C2
C4
C5
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Variável Secundária
Considere a seguinte tabelaSimulação c/ melhor ajuste
Coef
Poro Perm
C2 3 2 0,7
C4 1 2 0,5
C5 3 3 0,9
Restante
1 4 0,4
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2 ª Iteração
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Controlo de Qualidade