专利名称：使用均匀化混合有限元建模地质性质的方法和系统的制作方法
技术领域：
本技术的示范实施例涉及估算如通过非结构化栅格表示的非均匀地层内对流扩散地下过程的参数的方法和系统。
背景技术：
本节意图介绍可和本技术示范实施例关联的技术的各种方面。据信该讨论有助于提供框架从而促进本技术特别方面的更好理解。因此，应理解本节应如此阅读，并且不必需承认为现有技术。现代社会非常依赖使用烃用于燃料和化学原料。一般在可称为“储层”的地下岩层中发现烃。从储层去除烃依赖岩层的许多物理性质，例如含烃岩石的渗透率、烃流过岩层的能力，以及烃存在的百分比。经常地，数学模型被用来定位烃并优化烃的生产。数学模型使用地下过程的数值模型预测这样的参数如生产率、最优钻井位置、烃位置等。地下过程例如流体流动动态、热流和多孔介质中压力分布的数值建模包括求解对流扩散型的数学方程。在许多这样的应用中，输入数据例如渗透率或导热率通过实验观察获得或通过使用某个理论模型推测。这个输入数据可在可被称为“精细地质网格”的高分辨率网格上呈现。然而，对于大多数应用，关于精细地质的信息量超过实际计算能力，使这样的仿真在计算上是花费高的或困难的。结果，大多数计算可仅在具有较低分辨率的网格上执行。较低分辨率网格可被称为“粗糙计算网格”。精细地质网格和存储计算网格的分辨率之间的失配意味着规程必须被设计为将精细地质网格上原始输入数据的全部或部分转换到粗糙计算网格的分辨率。该规程被称为尺度粗化(up-scaling)。存在针对具有变化的复杂度的尺度粗化规程的许多不同方法，范围从较简单(并且经常较不准确)的平均化技术到包括具有不同组边界条件的多个局部问题的更复杂(并且计算上昂贵)技术。例如这些的尺度粗化方法已经被证明相当成功。然而，尺度粗化的方法不为在使用粗糙计算模型研究复杂对流扩散过程时存在的尺度粗化解提供数值准确度的先验估计。已经提出换算来自地下过程的数据的各种根本不同的多尺度(multi-scale)方法从而直接适应精细尺度描述。与尺度粗化相反，多尺度方法以具有原分辨率的完全问题为目标。尺度粗化方法通常是基于通过最大化局部操作来分解感兴趣的长度尺度和时间尺度。在采用混合有限元法的一些途径中，原问题被分解为两个子问题。首先，使用数值Greens函数按照粗糙尺度求解精细尺度，然后，在将精细尺度信息纳入粗糙尺度基础函数之后求解粗糙尺度问题。见于例如T. Arbogast,S. L Btyant,Numerical Subgrid upscalingfor waterfloodsimuIations, SPE 66375 和 M. Peszynska, M. F.Wheeler, I. Yotov,Mortarupscaling for multiphase flow in porous media, ComputationalGeosciences,2002，v. 6, No. 1，pp. 73-100。另一途径采用有限元法构造捕捉小尺度的特定基函数。再次，通过粗糙元的边界条件假设实现定位。参见例如T. Hou,X. H. Wu,A multiscale finiteelement methodfor elliptic problems in composite materials and porous media,J. Comp. Phys.，1997, v. 134, pp. 169-189 ;同样见于例如 J. Aarnes, S. Krogstad, k. Lie,A hierarchical multiscale method for two-phase flow based uponmixed finiteelements and nonuniform coarse grids, Multiscale Modellingand Simulation, v. 5,pp.337-363。 近年来，已经开发基于变化原理的新尺度粗化算法，这些变化原理准确并有效捕捉多尺度介质的效应。见于例如 S. P. MacLachlan, J. D. Moulton, Multilevel upscalingthrough variational coarsening, WaterResources Research, v. 42, No. 2, W02418。提至丨J的全部多尺度技术向原精细尺度问题提供比具有惯例尺度粗化应用的标准技术更准确的解。然而，这些多尺度方法是为结构化的、主要是矩形的网格开发的。非结构化栅格的使用在数值离散化和尺度粗化方法上放置特定约束。见于例如美国专利No. 6，826，520。在许多情况下，感兴趣的域可表示为堆叠在一起的一组不同厚度的层。地质层可沿垂直或倾斜表面断裂并退化，创造所谓的尖灭(Pinch-OUts)。尖灭被定义为具有零厚度的地质层的部分。地下环境的地质复杂度和准确度需求在为解决地下问题而考虑的数值方法上强加严格约束。另外，大多数实际问题不仅需要准确确定主要变量(例如压力或温度)，同样需要准确确定其通量(能量、流体、热流的流速)。当前，可应用于大多数地下问题的仅两个离散化方法是有限体积法和混合有限元法。美国专利No. 6，823，297公开多尺度有限体积(MSFV)法，从而用起因于多孔介质中单或多相流动的多个空间尺度解决椭圆问题。在其应用中的主要困难是其依赖分层Voronoi (沃罗诺伊)网格的构建，沃罗诺伊网格的构建对任意三维域或具有内部地质特征(例如断层、尖灭等)的域可能是不可能的。构建这种层级的问题不在本专利中考虑，并且可表示其使用的限制。使地质数据尺度粗化的有希望的数值离散化方法是混合有限元法，其局部质量守恒，在有不均匀介质的情况下准确，并向主要未知量和通量提供准确近似。然而，混合有限元法不可直接应用于在地下应用中普遍的由非结构化多面体栅格覆盖的域。因此，在不规则或非结构化多面体栅格和任意三维域上使地质数据尺度粗化的技术是有用的。
发明内容
本技术的示范实施例提供使用均匀化混合有限元建模地质性质的方法。该方法包括投影储层特征到水平面上从而形成投影，并创造解析投影中期望特征的二维非结构化计算网格。二维非结构化计算网格被投影到边界面上以定义最精细计算网格。生成至少一个更粗糙计算网格，其中更粗糙计算网格包括多个计算单元。多个计算单元的每个包括多个更精细单元。生成关联多个计算单元的每个的多个计算面，其中计算面的每个包含多个更精细面。使第一未知量关联多个计算单元的每个，并使第二未知量关联多个计算面的每个。在最精细计算网格上推导出宏观复合(maciO-hybrid)混合有限元离散化。执行迭代粗化规程从而从最精细计算网格转移已知信息到最粗糙计算网格。求解矩阵方程从而为最粗糙计算网格中多个计算单元的每个的每个第一未知量获得值。同样求解矩阵方程从而为最粗糙计算网格中多个计算面的每个的每个第二未知量获得值。执行迭代恢复(restoration)规程从而恢复主未知量的值到多个更精细单元的每个，并恢复次未知量的值到多个更精细面的每个。投影储层的特征可包括投影尖灭边界、断层线或井位置到水平面中。投影可以是非正交的和/或倾斜的。多个二维非结构化分层网格的每个可包括正方形、多边形、四边形或三角形或其任何组合。进一步地，多个计算单元的每个可包括箱体、六角体、棱柱体、四面体或棱锥体。
第一未知量可对应储层的物理性质，例如流体压力或温度。第二未知量可对应通量的法向分量。最精细计算网格可逼近感兴趣层的边界面。物理性质可在最精细计算网格上定义。物理性质可包括渗透率和/或导热率。该方法可包括执行均匀化混合有限元规程以便在棱柱体网格上求解扩散方程。本技术的另一示范实施例提供使用均匀化混合有限元建模地质性质的系统。该系统可包括处理器和包括数据库的存储介质，该数据库包括储层数据。该系统也包括存储代码的机器可读介质，该代码经配置以引导处理器投影储层特征到水平面上从而形成投影，并创造解析投影中期望特征的二维非结构化计算网格。代码也可经配置而引导处理器投影二维非结构化计算网格到边界面上，以定义最精细计算网格，并生成至少一个更粗糙计算网格，其中更粗糙计算网格包括多个计算单元，并且多个计算单元的每个包含多个更精细单元。代码也可引导处理器生成关联多个计算单元的每个的多个计算面，其中每个计算面包含多个更精细面。代码也可引导处理器使第一未知量与多个计算单元的每个关联，并引导第二未知量与多个计算面的每个关联，在最精细计算网格上推导出宏观复合混合有限元离散化，并通过粗化规程迭代从而从最精细计算网格转移已知信息到最粗糙计算网格。代码可引导处理器求解矩阵方程从而为最粗糙计算网格中多个计算单元的每个的每个第一未知量获得值，求解矩阵方程从而为最粗糙计算网格中多个计算面每个的第二未知量的每个获得值，并通过恢复规程迭代从而恢复主未知量的值到多个更精细单元的每个，并恢复次未知量的值到多个更精细面的每个。该系统也可包括显示器，其中机器可读介质包括经配置在显示器上生成储层图像的代码。储层数据可包括静毛比(net-to-gross ratio)、孔隙率、渗透率、地震数据、AVA参数、AVO参数或其任何组合。本技术的另一示范实施例提供储层的烃管理的方法。该方法包括生成在非结构化计算网格中包含多个均匀化混合有限元的储层模型，并粗化非结构化计算网格从而在模型中形成多个更粗糙计算网格。在最粗糙计算网格上评估对流扩散地下过程，并且结果从最粗糙计算网格转移到最精细计算网格。从模型预测烃储层的性能参数，并且预测的性能参数被用于储层的烃管理。该方法可包括投影储层特征到水平面上从而形成投影，并创造解析投影中期望特征的二维非结构化计算网格。二维非结构化计算网格可投影到边界面上以定义最精细计算网格。可生成至少一个更粗糙计算网格，其中更粗糙计算网格包括多个计算单元，并且多个计算单元的每个包含多个更精细单元。多个计算面关联多个计算单元的每个，其中每个计算面包含多个更精细面。第一未知量可关联多个计算单元的每个，并且第二未知量可关联多个计算面的每个。可在第一计算网格上推导出宏观复合混合有限元离散化，并且可执行迭代粗化规程从而从最精细计算网格转移已知信息到最粗糙计算网格。可求解矩阵方程从而为最粗糙计算网格中多个计算单元的每个的第一未知量的每个获得值。同样可求解矩阵方程从而为最粗糙计算网格中多个计算面的每个的第二未知量的每个获得值。可执行迭代恢复规程从而恢复主未知量的值到多个更精细单元的每个，并恢复次未知量的值到多个更精细面的每个。储层的烃管理可包括例如烃采掘、烃生产、烃勘探、鉴别潜在烃资源、鉴别井位置、确定井注入率、确定井采掘率、鉴别储层连通度，或其任何组合。性能参数可包括例如生产率、压力、温度、渗透率、传递率、孔隙率、烃成分或其任何组合。另一示范实施例提供有形的计算机可读介质，其包括经配置以引导计算机执行涉及粗化模型的各种操作的代码。该代码可经配置以投影储层特征到水平面上从而形成投影，并创造解析投影中期望特征的二维非结构化计算网格。代码也可经配置而投影二维非结构化计算网格到边界面上，以定义逼近边界面的最精细计算网格，并生成至少一个更粗糙计算网格，其中更粗糙计算网格包含多个计算单元，并且多个计算单元的每个包含多个更精细单元。代码也可经配置以生成关联多个计算单元的每个的多个计算面，其中每个计算面包含多个更精细面，并使第一未知量与多个计算单元的每个关联，并使第二未知量与多个计算面的每个关联、代码也可经配置而在最精细计算网格上推导出宏观复合混合有限元离散化，并通过粗化规程迭代从而从最精细计算网格转移已知信息到最粗糙计算网格，并求解矩阵方程从而为最粗糙计算网格中多个计算单元每个的第一未知量的每个获得值。代码也可经配置以求解矩阵方程从而为最粗糙计算网格中多个计算面每个的第二未知量的每个获得值，并通过恢复规程迭代从而恢复主未知量的值到多个更精细单元的每个，并恢复次未知量的值到多个更精细面的每个。代码也可经配置以引导处理器显示储层的表
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通过参考下面详细描述和附图可更好地理解本技术的优点，其中图I是过程流程图，其根据本技术的示范实施例示出在非结构化计算网格上粗化地质模型的方法；图2是示范储层的顶视图，其根据本技术的示范实施例示出在储层上最精细计算 网格的平面投影；图3是示范储层的顶视图，其根据本技术的示范实施例图解说明计算网格粗化的第一级的平面投影；图4是示范储层的顶视图，其根据本技术的示范实施例示出计算网格粗化的另一级的平面投影；图5是示范储层的顶视图，其根据本技术的示范实施例示出计算网格粗化的另一级的平面投影；图6是示范储层的顶视图，其根据本技术的示范实施例示出计算网格粗化的最终级的平面投影以创建最粗糙的计算网格；图7是示范储层的透视图，其根据本技术的示范实施例示出计算网格到层的边界面上的垂直投影；图8是储层计算域的透视图，其根据本技术的示范实施例图解说明地质层之间的界面；图9是图示，其根据本技术的示范实施例示出分割为子域(Ω0 = 1，...，10)的域(Ω )的二维表示；图IOA和IOB是示意图,其根据本技术的示范实施例示出两个粗糙计算网格单元(Ee Ωη)分割为多个精细计算网格单元(e e Ω,)；
图IlA和IlB是示意图，其根据本技术的示范实施例示出垂直四边形面分割为子面；图12是示意图,其根据本技术的示范实施例示出垂直三角面F分割为子面F1,1 =I 4 ；图13是示意图，其根据本技术的实施例示出粗糙棱柱体划分为四个精细棱柱体1302 ;以及图14是计算机系统的框图，在该计算机系统上可实现执行本技术的实施例的处理操作的软件。
具体实施例方式在下面详细描述部分中，连同优选实施例描述本技术的特定实施例。然而，就下面描述针对本技术的特别实施例或特别用途来说，其意图仅用于示范目的并简单提供示范实施例的描述。因此，本技术不限于下面描述的特定实施例，相反，这样的技术包括落入附属权利要求的真实精神和保护范围内的全部替换、修改和等效物。起初，并为了容易参考，阐述用于本申请中使用的某些术语及其用于上下文中的含义。就本文使用的术语不在下面定义来说，应给予其如在至少一个印刷出版物或已授权专利中反映的本领域技术人员给予的最广泛定义。进一步地，由于服务于相同或相似目的的全部等效物、同义词、新发展和术语或技术被认为在本权利要求的保护范围内，因此本技术不受下面示出的术语的用法限制。“粗化”指通过使单元更大，例如表示储层中的更大空间，减少仿真模型中单元的数目。可执行粗化的过程被称为“放大”。粗化经常被用来通过在生成或运行仿真模型之前减少地质模型中的单元数目而降低计算成本。“共同尺度模型”指其中地质模型尺度相似于仿真模型尺度的条件。在此情况下，地质模型的粗化不在仿真之前执行。“计算机可读介质”或“有形机器可读介质”如在此使用的，指参与提供指令到处理器以便执行的任何有形存储介质。这样的介质可包括但不限于非易失性介质和易失性介质。非易失性介质包括例如非易失随机存取存储器(NVRAM)或磁盘或光盘。易失性介质包括动态存储器例如主存储器。计算机可读介质的普通形式包括例如软盘、软磁盘、硬盘、硬盘阵列、磁带，或任何其它磁介质、磁光介质、只读光盘(CD-ROM)、任何其它光介质、随机存取存储器(RAM)、可编程只读存储器(PROM)、EPR0M、FLASH-EPR0M、固态介质如存储卡、任何其它存储芯片或卡式盒，或计算机可从其读取数据或指令的任何其它有形介质。在计算机可读介质被配置为数据库时，要理解数据库可以是任何类型的数据库，例如关系数据库、分层数据库、面向对象的数据库，等等。“示范”在此专门用来意指“用作例子、实例或说明”。在此描述为“示范”的任何实施例不解释为优于其它实施例或比其它实施例有优势。“烃管理”包括烃采掘、烃生产、烃勘探、鉴别潜在烃资源、鉴别井位置、确定井注入和/或采掘率、鉴别储层连通度，烃资源的获取、处置和/放弃，在烃管理决策之前的回顾，以及任何其它烃相关行为或活动。“渗透率”是岩石传输流体通过岩石的互连孔隙空间的能力。可使用达两定律测量渗透率Q= Ο ΛΡΑ)/(μυ，其中Q =流速(cm3/s)，ΛP=跨长度为L(cm)和横截面积为A (cm2)的圆柱体的压降(atm)，μ =流体粘度(cp)，并且k =渗透率(达两)。渗透率测量值的习惯单位是毫达两。术语“相对可渗透”关于地层或其部分被定义为10毫达两或更多 (例如10或100毫达两)的平均渗透率。术语“相对低渗透率”关于地层或其部分被定义为低于约10毫达两的平均渗透率。不渗透层一般具有低于约O. I毫达两的渗透率。“孔隙体积”或“孔隙度”被定义为以百分比表达的孔隙空间体积对材料总体积的比率。孔隙度是储层岩石的流体存储容量的度量。总或绝对孔隙度包括全部孔隙空间，而有效孔隙度仅包括互连孔隙并对应可用于消耗的孔隙体积。向量函数的“最低阶RT(Raviart-Thomas) ”有限元空间基于计算空间的分割，例如分割为四面体。参见例如 F. Brezzi 和 M. Fortin, Mixed and hybrid finite elementmethods, 1991,或在Handbook ofNumerical Analysis, vol. 2,1991, pp. 523-639 中的J.E.Roberts和 J. M. Thomsa, Mixed and hybrid Methods。“地质模型”是地下土方量，例如石油储层或沉积盆地的基于计算机的表示。地质模型可采取许多不同形式。取决于环境，为石油应用建立的描述性或静态地质模型可以是被分配地质和/或地球物理学性质例如岩石学、孔隙度、声阻抗、渗透率或水饱和(这样的性质在此总称为“储层性质”)的单元的3D阵列形式。许多地质模型受地层面或结构面(例如洪泛面、层序界面、流体接触面、断层)和边界(例如相变)的约束。这些表面和边界在可能具有不同储层性质的模型内定义区域。“储层仿真模型”或“仿真模型”指代实际烃储层的特定数学表示，其可被认为是特殊类型的地质模型。仿真模型用来进行目标是确定最有利润的操作策略的关于油田的未来性能的数值试验。管理烃储层的工程师可创造可能具有变化复杂度的许多不同仿真模型，以便量化储层的过去性能并预测其未来性能。“放大”指例如通过使性质在某范围内平均化，或通过使用更少数目的测量或计算性质值的点，使生产数据的计算网格聚合到更粗糙计算网格中的过程。该规程降低制作储层模型的计算成本。“传递率”指给定压降时的在单位粘度的两个点之间的体积流率。传递率是连通度的有用度量。在储层中任何两个分隔(断块或地质带)之间，或在井和储层(或特别的地质带)之间，或在注入器和生产井之间的传递率都可对理解储层中的连通度有用。概述本技术的示范实施例公开估算不均匀地层内对流扩散地下过程的参数的方法，该地层被表示为一组堆叠在一起的，并由具有分层组织结构的非结构化栅格覆盖的不同厚度层。这些技术为任意多面体栅格上的扩散型方程利用混合有限元法，参见Yu. Kuznetsov和 S.Repin，New mixed finite element method on polygonal and polyhedral meshes，Russ. J.Numer. Anal. Math. Modelling，2003，v. 18，pp. 261-278 (其为使用混合有限元建模这样的过程提供背景知识)。同样参见O. Boiarkine，V. Gvozdev, Yu. Kuznetsov和S. Maliassov, Homogenizedmixed finite element method for diffusion equations onprismatic meshes，Russ. J. Numer. Anal. Math. Modelling，2008，v. 23，N5，pp. 423-454，以及K. Lipnikov，J. D. Moulton，D. Svyatskiy，A multilevel multisealemimetic method fortwo-phase flows in porous media， Journal ofComputational Physics 2008， v.227，pp. 6727-6753 (其提供应用称为模拟离散化的不同离散化方法的技术，该模拟离散化在许多方面类似于多尺度环境中的混合有限元法，并因此提供用于地质性质的尺度粗化的技术)。放大问题可以在分层组织的多边形栅格(在下文中称为“计算网格”)的总体上考虑。使用各种规程，信息可按照层次从最精细计算网格系统转移到最粗糙计算网格。代数·方程系统可然后在最粗糙计算网格上被求解，由此减少运算的计算需求。使用粗化规程的相反规程，将与最粗糙计算网格上的解有关的信息传播回到(原始)最精细计算网格。对于单棱柱计算网格的情况，地质应用中热传输方程的准确建模的这样方法的方法学和实施详情在专利申请NO.PCT/US2008/080515中描述，该申请提交于2008年10月20日，并且标题为 “Modeling Subsurface Processes on Unstructured Grid，，。图I是过程流程图，其根据本技术的示范实施例图解在非结构化计算网格上粗化地质模型的方法。该方法一般由参考号100指代。该方法在框102开始，其中地质和几何特征例如尖灭边界、断层线或井位置投影到水平面中。在示范实施例中投影正交执行。在其它实施例中投影可以是非正交的或倾斜的。如在框104指出的，可创造二维非结构化计算网格从而在该平面上解析期望特征。在其它实施例中，这可以是二维非结构化计算网格的分层顺序。计算网格可由矩形、多边形、四边形或三角形组成。在示范实施例中，生成精细矩形一致性网格，从而覆盖投影域的全部特征。矩形一致性网格可与在其上提供材料数据的最精细计算网格相同大小。如在框106指出的，二维计算网格(或计算网格的层次)可被投影回到层的边界表面上，从而构造棱柱形计算网格。计算网格含有单元，该单元可包括例如箱体、六角体、棱柱体、四面体、棱锥体和其它任何三维立方体及其组合。因此，这种方式建立的最精细计算网格逼近层的边界表面，并定义感兴趣的最精细计算网格。因此，在该网格上定义物理性质例如渗透率或导热率。如在框108指出的，可生成至少一个更粗糙计算网格(或构造的计算网格的层次结构)从而获得自嵌入、逻辑连接的更粗糙计算网格的总体。在粗糙计算网格上的每个单元(或计算体积)可称为宏单元并包括更精细计算网格上单元的总体。在示范实施例中，粗化不均匀执行，从而保持精细三角测量接近一些地质或几何特征，但获得远离这些特征的更粗糙分辨率。如在框110指出的，可创造计算面的层次并将其和计算单元的层次关联。可称为宏面的在粗糙计算网格上的每个计算面由更精细计算网格上的(微)面的总体组成。
在框112，第一未知量可关联每个计算单元，第一未知量被认为位于该单元的中心。第一未知量一般表示单元的物理性质，例如除了别的之外，压力、温度或烃含量。第二未知量可关联每个单元的每个面，并被认为位于面中心。第二未知量表示单元之间通量的法向分量，例如跨单元面的热或质量流。然后可为最精细网格推导出宏观复合混合有限元离散化，如通过框114指出的。在框116，递归粗化/均匀化规程可在通量有限元向量函数的法向分量上使用，从而从最精细计算网格向最粗糙计算网格转移已知信息和物理性质。下面关于图2-10更详细讨论粗化规程。空间离散化在最粗糙计算网格上产生稀疏矩阵方程，该方程可被称为“尺度粗化的”方程。在框118，可在最粗糙计算网格上为第一和第二未知量求解稀疏矩阵方程。在框120，在最粗糙计算网格上计算的解可然后用于递归规程，从而将解函数和通量向量函数的值恢复到作为宏单元的组成部分的更精细计算网格。继续迭代直到达到最精细计算网格。这将解从最粗糙计算网格有效转移到最精细计算网格。图2是示范储层的顶视图，其根据本技术的示范实施例示出在储层之上的最精细计算网格的平面投影。储层网格的投影一般由数字200指代。如在图2中示出的，投影是 二维计算网格，该网格可以是在储层上叠加的均匀三角形栅格。在地下地层中的对流扩散型问题中，输入数据可关联最精细计算网格的节点(单元交点)或单元。地质和几何特征例如尖灭边界、断层线202或井位置204可例如使用正交投影来投影到水平面中。图3是储层的顶视图，其根据本技术的示范实施例图解二维计算网格粗化的第一级。如在该图中示出，粗化在具有显著特征的区域302中，例如井的投影202和断层的投影204中可以是不均匀的。尽管二维计算网格被图解为三角形的栅格，但可使用任何数目的其它形状，包括正方形、矩形和其它类型的多面体。图4是储层的顶视图，其根据本技术的示范实施例示出计算网格粗化的另一级。如关于图3讨论，最精细计算网格可在显著特征例如井202和断层204附近保留。图5是储层的顶视图，其根据本技术的示范实施例示出创造更粗糙计算网格的粗化的另一级。图6是储层的顶视图，其根据本技术的示范实施例示出创造最粗糙计算网格的粗化的最终级。尽管图2-6示出粗化的连续级，但该方法可应用于计算网格的任意层次序列，例如应用于图2、4和6中计算网格的序列。图7是示范储层的透视图，其根据本技术的示范实施例示出计算网格到层的边界表面上的垂直投影。储层一般由参考号700表示。如在图7中示出的，投影构造具有单元的棱柱形计算网格，该网格可以是三棱柱、四面体、棱锥体、六角体、箱体或任何其它三维多面实体。这样建立的非结构化棱柱形计算网格逼近全部层的边界表面。一旦构建棱柱形计算网格，那么其可被递归粗化从而生成一系列更粗糙的棱柱形网格。每个粗糙棱柱形网格表示感兴趣的原始物理域，尽管其含有少于最精细棱柱形网格的信息。问题公式如果G是具有规则成形边界汉？(即分段平滑并且在段之间的角度大于O)的R2中的域，那么计算域Ω可被定义如下Ω = {(X，y, Z) e R3 : (x, y) e G, Zmin (X, y)彡 z 彡 Zmax (x, y)} 方程 I其中Zmin(X, y)和2_(乂，y)是平滑表面。设Nz为正整数并且z = Zi (x, y), i =0，. . .，N2，是在G上定义的单值连续函数，以使
在G中 Z。(x，y) = Zmin (x，y)在石中Zh (x，y) ( Zi (x，y) = 方程 2在石中Znz (X，y) ε Zmax (x，y)图8是示范储层的计算域透视图，其根据本技术的示范实施例图解地质层之间的界面。计算域一般由参考号800指代。方程I和2可用来定义地质层之间的界面802。BP,计算域(Ω)800可被分成为Nz个子域804(条带或层)，对于全部i = I, · · · , Nz,其被定义如下Ω j = {(x, y, z) e Ω (x, y) e G, Zi^1 (χ, y) ^ ζ ^ Zi (χ, y)} 方程 3可假设子域Qi 804满足锥条件，即子域804的边界没有奇点(零度角，等等)，并且另外全部集合Git卜' =fu) e G : ZmZ, {x, y), (x, y) e g}方程 4没有多边形或由有限数目多边形构成。图9是根据本技术的示范实施例的分割为子域902 (Qyi = 1，...，10)的示范域(Ω)900的垂直剖面的二维表示。子域Ωη和Qi之间的界面(或表面)904可由I^i表示，并且集合
权利要求
1.一种使用处理器用均匀化混合有限元建模地质性质的方法，包含 投影储层的特征到水平面上从而形成投影； 创造解析所述投影中期望特征的二维非结构化计算网格； 投影所述二维非结构化计算网格到边界面上以定义最精细计算网格； 生成至少一个更粗糙计算网格，其中所述至少一个更粗糙计算网格包含多个计算单元，并且所述多个计算单元的每个包括多个更精细单元； 生成关联所述多个计算单元的每个的多个计算面，其中所述计算面的每个包含多个更精细面； 使第一未知量关联所述多个计算单元的每个，并使第二未知量关联所述多个计算面的每个； 在所述最精细计算网格上推导出宏观复合混合有限元离散化； 通过粗化规程迭代从而将已知信息从所述最精细计算网格转移到最粗糙计算网格；求解矩阵方程从而为所述最粗糙计算网格中所述多个计算单元的每个的所述第一未知量的每个获得值； 求解矩阵方程从而为所述最粗糙计算网格中所述多个计算面中每个的所述第二未知量的每个获得值；以及 通过恢复规程迭代从而将所述主未知量的所述值恢复到所述多个更精细单元的每个，并将所述次未知量的所述值恢复到所述多个更精细面的每个。
2.根据权利要求I所述的方法，其中投影所述储层的所述特征包含投影尖灭边界、断层线或井位置到所述水平面中。
3.根据权利要求2所述的方法，其中所述投影是非正交的和/或倾斜的。
4.根据权利要求I所述的方法，其中所述二维非结构化计算网格包含正方形、多边形、四边形或三角形或其任何组合。
5.根据权利要求I所述的方法，其中所述多个计算单元包含箱体、六角体、棱柱体、四面体、棱锥体或其任何组合。
6.根据权利要求I所述的方法，其中所述第一未知量对应所述储层的物理性质。
7.根据权利要求I所述的方法，其中所述第二未知量对应通量的法向分量。
8.根据权利要求I所述的方法，其中所述最精细计算网格逼近感兴趣层的边界面。
9.根据权利要求8所述的方法，其中物理性质在所述最精细计算网格上定义。
10.根据权利要求9所述的方法，其中所述物理性质包含流体压力、温度、渗透率、导热率或其任何组合。
11.根据权利要求I所述的方法，包含执行均匀化混合有限元规程以便在计算网格上求解扩散方程。
12.—种用均匀化混合有限元建模地质性质的系统，包含 处理器； 包含数据库的存储介质，所述数据库包含储层数据；以及 包含代码的机器可读介质，所述代码经配置以引导处理器 投影储层的特征到水平面上从而形成投影； 创造解析所述投影中期望特征的二维非结构化计算网格；投影所述二维非结构化计算网格到边界面上以定义最精细计算网格； 生成至少一个更粗糙计算网格，其中所述更粗糙计算网格包含多个计算单元，并且所述多个计算单元的每个包含多个更精细单元； 生成关联所述多个计算单元的每个的多个计算面，其中所述计算面的每个包含多个更精细面； 使第一未知量与所述多个计算单元的每个关联，并使第二未知量与所述多个计算面的每个关联； 在所述最精细计算网格上推导出宏观复合混合有限元离散化； 通过粗化规程迭代从而将已知信息从所述最精细计算网格转移到最粗糙计算网格；求解矩阵方程从而为所述最粗糙计算网格中所述多个计算单元每个的所述第一未知量的每个获得值； 求解矩阵方程从而为所述最粗糙计算网格中所述多个计算面每个的所述第二未知量的每个获得值；以及 通过恢复规程迭代从而恢复所述主未知量的所述值到所述多个更精细单元的每个，并恢复所述次未知量的所述值到所述多个更精细面的每个。
13.根据权利要求12所述的系统，进一步包含显示器，其中所述机器可读介质包含经配置在所述显示器上生成所述储层的图像的代码。
14.根据权利要求12所述的系统，其中所述储层数据包含静毛比、孔隙率、渗透率、压力、温度或其任何组合。
15.—种储层的烃管理的方法，包含 生成储层的模型，该模型包含在非结构化计算网格中的多个均匀化混合有限元； 粗化所述非结构化计算网格从而在所述模型中形成多个更粗糙计算网格； 在最粗糙计算网格上评估对流扩散地下过程； 将结果从所述最粗糙计算网格转移到最精细计算网格； 从所述模型预测所述烃储层的性能参数；以及 使用所述预测的性能参数进行所述储层的烃管理。
16.根据权利要求15所述的方法，进一步包含 投影所述储层的特征到水平面上从而形成投影； 创造解析所述投影中期望特征的二维非结构化计算网格； 投影所述二维非结构化计算网格到边界面上以定义所述最精细计算网格； 生成更粗糙计算网格，其中所述更粗糙计算网格包含多个计算单元，并且所述多个计算单元的每个包含多个更精细单元； 生成关联所述多个计算单元的每个的多个计算面，其中所述计算面的每个包含多个更精细面； 使第一未知量与所述多个计算单元的每个关联，并使第二未知量与所述多个计算面的每个关联； 在所述最精细计算网格上推导出宏观复合混合有限元离散化； 通过粗化规程迭代从而将已知信息从所述最精细计算网格转移到所述最粗糙计算网格；求解矩阵方程从而为所述最粗糙计算网格中所述多个计算单元每个的所述第一未知量的每个获得值； 求解矩阵方程从而为所述最粗糙计算网格中所述多个计算面每个的所述第二未知量的每个获得值；以及 通过恢复规程迭代从而恢复所述主未知量的所述值到所述多个更精细单元的每个，并恢复所述次未知量的所述值到所述多个更精细面的每个。
17.根据权利要求15所述的系统，其中所述储层的所述烃管理包含烃采掘、烃生产、烃勘探、鉴别潜在烃资源、鉴别井位置、确定井注入率、确定井采掘率、鉴别储层连通度或其任何组合。
18.根据权利要求15所述的系统，其中所述性能参数包含生产率、压力、温度、渗透率、传递率、孔隙率、烃成分或其任何组合。
19.一种有形计算机可读介质，包含经配置而引导处理器执行下面操作的代码 投影储层的特征到水平面上从而形成投影； 创造解析所述投影中期望特征的二维非结构化计算网格； 投影所述二维非结构化计算网格到边界面上以定义逼近所述边界面的最精细计算网格； 生成至少一个更粗糙计算网格，其中所述更粗糙计算网格包含多个计算单元，并且所述多个计算单元的每个包含多个更精细单元； 生成关联所述多个计算单元的每个的多个计算面，其中所述计算面的每个包含多个更精细面； 使第一未知量与所述多个计算单元的每个关联，并使第二未知量与所述多个计算面的每个关联； 在所述最精细计算网格上推导出宏观复合混合有限元离散化； 通过粗化规程迭代从而将已知信息从所述最精细计算网格转移到最粗糙计算网格； 求解矩阵方程从而为所述最粗糙计算网格中所述多个计算单元每个的所述第一未知量的每个获得值； 求解矩阵方程从而为所述最粗糙计算网格中所述多个计算面每个的所述第二未知量的每个获得值；以及 通过恢复规程迭代从而恢复所述主未知量的所述值到所述多个更精细单元的每个，并恢复所述次未知量的所述值到所述多个更精细面的每个。
20.根据权利要求19所述的有形机器可读介质，包含经配置而引导所述处理器显示储层表示的代码。
全文摘要
本发明提供一种储层的烃管理的方法。该方法包括生成储层的模型，该模型包含在非结构化计算网格中多个均匀化的混合有限元。非结构化计算网格可被粗化从而在模型中形成多个更粗糙计算网格。对流扩散地下过程可在最粗糙计算网格上被评估。结果可从最粗糙计算网格转移到最精细计算网格，并且可从模型预测烃储层的性能参数。预测的性能参数可用于储层的烃管理。
文档编号G06G7/48GK102667804SQ201080052946
公开日2012年9月12日 申请日期2010年8月27日 优先权日2009年11月23日
发明者J·莱万多夫斯基, S·马利亚索夫 申请人:埃克森美孚上游研究公司