Caracterización dinámica de yacimientos estratigráficamente complejos usando algoritmos genéticos
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Redalyc
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| Main Author: | |
|---|---|
| Format: | Artículo científico |
| Language: | es |
| Published: |
ECOPETROL S.A.
2004
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| Subjects: | |
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| _version_ | 1876448866001223680 |
|---|---|
| author | Santiago González |
| author_facet | Santiago González |
| contents | Caracterización dinámica de yacimientos estratigráficamente complejos usando algoritmos genéticos Santiago González Eduardo A. Idrobo Ingeniería optimización global simulación streamline algoritmos genéticos modelamiento geoestadístico ajuste histórico automático En este trabajo se presenta la aplicación a un caso real de una metodología novedosa para la caracterizaciónde yacimientos altamente heterogéneos mediante la integración de la información dinámicadel yacimiento al modelo estático actualizado. La metodología fue desarrollada por el Dr. CarlosRomero, quien la aplicó a un yacimiento sintético.El proceso de caracterización de yacimientos tiene como objetivo construir un modelo del yacimiento, lo masrealista posible, mediante la incorporación de toda la información disponible. El enfoque clásico consisteen elaborar un modelo que se fundamenta en la información estática del yacimiento, teniendo como etapafinal del proceso la validación del modelo con la información dinámica disponible. Es importante aclararque el término validación implica un proceso por naturaleza puntual, generalmente asociado a asegurarsolamente la coherencia requerida entre zonas productoras y propiedades petrofísicas.El objetivo de la metodología propuesta es mejorar la capacidad de predicción del modelo del yacimientomediante la integración a priori de los parámetros intrínsecos a la dinamicidad de los fluidos del yacimientomediante un proceso de inversión dinámica de datos a través de un procedimiento de optimización basadoen computación evolutiva.La metodología propuesta parte de la construcción del modelo estático del yacimiento de alta resolución,el cual es escalado mediante técnicas híbridas buscando preservar la heterogeneidad del yacimiento. Posteriormente,usando como marco de referencia un simulador analítico, el modelo escalado es metódicamentemodificado mediante un proceso de optimización que usa algoritmos genéticos y como informacióncondicional los datos de producción. El Producto final de este proceso es un modelo que respeta las condiciones estáticas y dinámicas del yacimientocon capacidad de minimizar el impacto económico que genera el ajuste histórico de producción enlas tareas de simulación. Este modelo final, entonces, presenta unas propiedades petrofísicas (porosidad,permeabilidad y saturación de agua) modificadas para lograr un mejor ajuste de la historia de producciónsimulada con la real (History Matching). Adicional a lo anterior, el proceso involucra una liguera modificaciónde las permeabilidades relativas, las cuales se han cambiado buscando calibrar estas propiedades queigualmente presentan un grado alto de incertidumbre. 2004 artículo científico 0122-5383 https://www.redalyc.org/articulo.oa?id=46520502 es http://www.redalyc.org/revista.oa?id=465 CT&F Ciencia, Tecnología y Futuro application/pdf ECOPETROL S.A. CT&F Ciencia, Tecnología y Futuro (Colombia) Num.5 Vol.2 |
| format | Artículo científico |
| id | redalyc_46520502 |
| institution | Redalyc |
| language | es |
| publishDate | 2004 |
| publisher | ECOPETROL S.A. |
| spellingShingle | Caracterización dinámica de yacimientos estratigráficamente complejos usando algoritmos genéticos Santiago González Ingeniería optimización global simulación streamline algoritmos genéticos modelamiento geoestadístico ajuste histórico automático Caracterización dinámica de yacimientos estratigráficamente complejos usando algoritmos genéticos Santiago González Eduardo A. Idrobo Ingeniería optimización global simulación streamline algoritmos genéticos modelamiento geoestadístico ajuste histórico automático En este trabajo se presenta la aplicación a un caso real de una metodología novedosa para la caracterizaciónde yacimientos altamente heterogéneos mediante la integración de la información dinámicadel yacimiento al modelo estático actualizado. La metodología fue desarrollada por el Dr. CarlosRomero, quien la aplicó a un yacimiento sintético.El proceso de caracterización de yacimientos tiene como objetivo construir un modelo del yacimiento, lo masrealista posible, mediante la incorporación de toda la información disponible. El enfoque clásico consisteen elaborar un modelo que se fundamenta en la información estática del yacimiento, teniendo como etapafinal del proceso la validación del modelo con la información dinámica disponible. Es importante aclararque el término validación implica un proceso por naturaleza puntual, generalmente asociado a asegurarsolamente la coherencia requerida entre zonas productoras y propiedades petrofísicas.El objetivo de la metodología propuesta es mejorar la capacidad de predicción del modelo del yacimientomediante la integración a priori de los parámetros intrínsecos a la dinamicidad de los fluidos del yacimientomediante un proceso de inversión dinámica de datos a través de un procedimiento de optimización basadoen computación evolutiva.La metodología propuesta parte de la construcción del modelo estático del yacimiento de alta resolución,el cual es escalado mediante técnicas híbridas buscando preservar la heterogeneidad del yacimiento. Posteriormente,usando como marco de referencia un simulador analítico, el modelo escalado es metódicamentemodificado mediante un proceso de optimización que usa algoritmos genéticos y como informacióncondicional los datos de producción. El Producto final de este proceso es un modelo que respeta las condiciones estáticas y dinámicas del yacimientocon capacidad de minimizar el impacto económico que genera el ajuste histórico de producción enlas tareas de simulación. Este modelo final, entonces, presenta unas propiedades petrofísicas (porosidad,permeabilidad y saturación de agua) modificadas para lograr un mejor ajuste de la historia de producciónsimulada con la real (History Matching). Adicional a lo anterior, el proceso involucra una liguera modificaciónde las permeabilidades relativas, las cuales se han cambiado buscando calibrar estas propiedades queigualmente presentan un grado alto de incertidumbre. 2004 artículo científico 0122-5383 https://www.redalyc.org/articulo.oa?id=46520502 es http://www.redalyc.org/revista.oa?id=465 CT&F Ciencia, Tecnología y Futuro application/pdf ECOPETROL S.A. CT&F Ciencia, Tecnología y Futuro (Colombia) Num.5 Vol.2 |
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| topic | Ingeniería optimización global simulación streamline algoritmos genéticos modelamiento geoestadístico ajuste histórico automático |
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