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1. WO2022011015 - OPTIMIZATION OF DISCRETE FRACTURE NETWORK (DFN) USING STREAMLINES AND MACHINE LEARNING

Publication Number WO/2022/011015
Publication Date 13.01.2022
International Application No. PCT/US2021/040689
International Filing Date 07.07.2021
IPC
E21B 41/00 2006.1
EFIXED CONSTRUCTIONS
21EARTH OR ROCK DRILLING; MINING
BEARTH OR ROCK DRILLING; OBTAINING OIL, GAS, WATER, SOLUBLE OR MELTABLE MATERIALS OR A SLURRY OF MINERALS FROM WELLS
41Equipment or details not covered by groups E21B15/-E21B40/95
E21B 43/00 2006.1
EFIXED CONSTRUCTIONS
21EARTH OR ROCK DRILLING; MINING
BEARTH OR ROCK DRILLING; OBTAINING OIL, GAS, WATER, SOLUBLE OR MELTABLE MATERIALS OR A SLURRY OF MINERALS FROM WELLS
43Methods or apparatus for obtaining oil, gas, water, soluble or meltable materials or a slurry of minerals from wells
G01V 99/00 2009.1
GPHYSICS
01MEASURING; TESTING
VGEOPHYSICS; GRAVITATIONAL MEASUREMENTS; DETECTING MASSES OR OBJECTS; TAGS
99Subject matter not provided for in other groups of this subclass
Applicants
  • SAUDI ARABIAN OIL COMPANY [SA]/[SA]
  • ARAMCO SERVICES COMPANY [US]/[US] (AG)
Inventors
  • AWAN, Anwar, Rahim
  • CAMARGO, Otto, E. Meza
  • AMARI, Mustafa
  • AL-GARNI, Marei
Agents
  • RHEBERGEN, Constance, Gall
Priority Data
16/922,76907.07.2020US
Publication Language English (en)
Filing Language English (EN)
Designated States
Title
(EN) OPTIMIZATION OF DISCRETE FRACTURE NETWORK (DFN) USING STREAMLINES AND MACHINE LEARNING
(FR) OPTIMISATION DE RÉSEAU DE FRACTURES DISCRÈTES (DFN) AU MOYEN DE LIGNES DE COURANT ET PAR APPRENTISSAGE AUTOMATIQUE
Abstract
(EN) A methodology is provided to optimize the dynamic connectivity of a discrete fracture network (DFN) model of a subsurface reservoir against observed reservoir production measures using streamlines and machine learning. Adjustment of discrete fracture network properties of the reservoir is made locally and minimizes computer processing time spent in history matching. An iterative workflow identifies history match issues between measured and predicted or simulated water cut of reservoir produced fluids. Streamline analysis quantifies injector-producer communication and identifies reservoir grid block bundles that dominate dynamic response. A genetic algorithm updates discrete fracture network properties of the reservoir model to improve dynamic history match response.
(FR) L'invention concerne une méthodologie destinée à optimiser la connectivité dynamique d'un modèle de réseau de fractures discrètes (DFN) d'un réservoir souterrain par rapport à des mesures de production de réservoir observées au moyen de lignes de courant et par apprentissage automatique. Le réglage des propriétés de réseau de fractures discrètes du réservoir est effectué localement et réduit au minimum le temps de traitement informatique utilisé dans l'appariement d'historiques. Un flux de travail itératif identifie des problèmes d'appariement d'historiques entre une teneur en eau mesurée et prédite ou simulée de fluides produits par un réservoir. Une analyse de lignes de courant quantifie la communication injecteur-producteur et identifie des faisceaux de blocs de grille de réservoir qui dominent la réponse dynamique. Un algorithme génétique met à jour des propriétés de réseau de fractures discrètes du modèle de réservoir afin d'améliorer la réponse d'appariement d'historiques dynamique.
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