Flow diagnostics on stratigraphic and unstructured grids

Datamodellering spiller en viktig rolle i utvikling av optimale strategier for å produsere hydrokarboner. Reservoarsimulering benyttes først og fremst for å forutsi fremtidig produksjon ut fra data og et sett av antagelser og operasjonelle begrensninger, men kan generelt også brukes for å kvantifisere hva som er kjent og hva som er usikkert om et konkret reservoar. Standard simulatorer er svært beregningskrevende - å gjennomføre en enkelt simulering kan ta alt fra noen få minutter til flere dager. For en del arbeidsprosesser er slike simuleringer for tidkrevende. Et alternativ er å bruke flytdiagnostikk, dvs. kontrollerte numerisk eksperimenter som gir kvantitativ informasjon om flytmønstre i et reservoar under forenklete betingelser. Ved hjelp av slike metoder kan man hurtig beregne drenening og flømmingsvolumer, kommunikasjon mellom ulike brønner og brønnkompletteringer, tidslinjer for hvordan trykk og fortrengningsfronter vil forplante seg i reservoaret, samt diverse mål for reservoarets heterogenitet. Selv for modeller med millioner av celler tar det kun sekunder å beregne flytdiagnostikk og resultatet er visuelt intuitive størrelser som passer godt for interaktiv visualisering og inspeksjon av store reservoarmodeller. Flytdiagnostikk benyttes typisk for å evaluere, rangere, og sammenligne ulike modellrealisasjoner eller for å kontrollere kvalitet på oppskalering av reservoarmodeller, men kan også benyttes som et lite regnekrevende alternativ til fulle simuleringer for å optimere produksjonsrater, plassering av brønner, kompletteringsrekkefølge, osv. De nye beregningsmetodene og ulike arbeidsflyter som er utviklet i prosjektet er implementert som åpen kildekode som en del av Matlab Reservoir Simulation Toolbox. Koden er fritt tilgjengelig under GNU GPLv3 lisensen fra følgende webside: http://www.sintef.no/Projectweb/MRST/Modules/diagnostics/ MRST har mange hundre brukere fra hele verden.

The project proposes to develop and mature computational tools for flow diagnostics that are specifically designed to quantify uncertainty in reservoir characterization. Flow diagnostic tools are based on controlled numerical flow experiments that yield q uantitative information regarding the flow behavior of a model in settings much simpler than would be encountered in the actual field. While full-featured simulators are capable of making these predictions, they generally cannot do so in a computationally efficient manner unless an unacceptably large degree of upscaling is applied. Industrial applications require fast tools that can be applied directly to high resolution reservoir models. The main R&D challenges are to develop appropriate numerical formu lations and implement a set of prototypes that can be used for comparing, ranking, and clustering high resolution reservoir models. The tools will also be applied to suggest appropriate model updates during data integration and optimization. Flow diagnos tics will be tested for use in evaluating upscaling errors, assessing discretization errors, ranking earth models, and clustering reservoir models based on flow information. The primary application that will initially be targeted is waterflood optimizatio n for mature fields, for which simpler modeling tools are often favored over full-featured simulation to generate multiple history matched models for optimization. Flow diagnostics on fine-scale models have the potential for improved estimation of sweep e fficiency, which is the basis for many optimization strategies. They are also of interest for unconventional resources, such as tight gas/oil and shale gas, for which unstructured grids are already being used. In general, the tools have the potential for widespread use within earth sciences and will help with overall integration of reservoir modeling workflows.