A Step Forward to Closing the Loop between Static and Dynamic Reservoir Modeling

Un pas en avant pour boucler la boucle entre la modélisation de réservoir statique et dynamique

Politecnico di Torino, Department of Environment, Land and Infrastructure Engineering, 24, Corso Duca Degli Abruzzi, 10129 Torino – Italy
e-mail: michel.cancelliere@polito.it – dario.viberti@polito.it – francesca.verga@polito.it

^* Corresponding author

Abstract

The current trend for history matching is to find multiple calibrated models instead of a single set of model parameters that match the historical data. The advantage of several current workflows involving assisted history matching techniques, particularly those based on heuristic optimizers or direct search, is that they lead to a number of calibrated models that partially address the problem of the non-uniqueness of the solutions. The importance of achieving multiple solutions is that calibrated models can be used for a true quantification of the uncertainty affecting the production forecasts, which represent the basis for technical and economic risk analysis.

In this paper, the importance of incorporating the geological uncertainties in a reservoir study is demonstrated. A workflow, which includes the analysis of the uncertainty associated with the facies distribution for a fluvial depositional environment in the calibration of the numerical dynamic models and, consequently, in the production forecast, is presented. The first step in the workflow was to generate a set of facies realizations starting from different conceptual models. After facies modeling, the petrophysical properties were assigned to the simulation domains. Then, each facies realization was calibrated separately by varying permeability and porosity fields. Data assimilation techniques were used to calibrate the models in a reasonable span of time. Results showed that even the adoption of a conceptual model for facies distribution clearly representative of the reservoir internal geometry might not guarantee reliable results in terms of production forecast. Furthermore, results also showed that realizations which seem fully acceptable after calibration were not representative of the true reservoir internal configuration and provided wrong production forecasts; conversely, realizations which did not show a good fit of the production data could reliably predict the reservoir behavior. Thus a statistical approach was confirmed to be the only way to reduce the uncertainty inherent to reservoir modeling and should be adopted as a standard in reservoir studies.

Résumé

La tendance actuelle pour la calibration du modèle dynamique est de trouver plusieurs modèles calibrés au lieu d’un unique ensemble de paramètres qui permettent de reproduire les données historiques. Actuellement, plusieurs des flux de travail impliquant des techniques assistées par le calage d’historique, en particulier celles basées sur les optimiseurs heuristiques ou sur la recherche directe, ont l’avantage de conduire à un certain nombre de modèles calibrés et par conséquence vont partiellement résoudre le problème de la non-unicité des solutions. L’importance de parvenir à des solutions multiples est que les modèles calibrés peuvent être utilisés pour une quantification réelle de l’incertitude qui pèse sur les prévisions de production, qui représentent la base de l’analyse des risques soit techniques soit économiques. Dans cet article, l’importance d’intégrer les incertitudes géologiques dans une étude de réservoir est démontrée. Un flux de travail est présenté comprenant l’analyse de l’incertitude associée à la distribution spatiale des faciès de milieu de sédimentation fluvial dans la calibration des modèles dynamiques simulés numériquement et, par conséquence, les prévisions de production. La première étape dans le flux de travail a été de générer un ensemble de réalisations de faciès à partir de différents modèles conceptuels. Après la phase de modélisation des faciès, les propriétés pétrophysiques ont été attribuées aux domaines de simulation. Ensuite, chaque réalisation de distribution des faciès a été calibrée séparément. Techniques d’assimilation de données ont été utilisées pour calibrer les modèles dans un laps de temps raisonnable. Les résultats ont montré que même l’adoption d’un modèle conceptuel pour la distribution des faciès clairement représentatif de la géométrie interne du réservoir ne peut pas garantir des résultats fiables en termes de prévisions de production. En outre, les résultats ont également montré que les réalisations qui semblent tout à fait acceptables après étalonnage n’étaient pas représentatives de la véritable configuration interne du gisement et elles ont fourni des prévisions de production erronées ; au contraire, quelques réalisations qui ne présentent pas un bon ajustement des données de production pourrait prédire de façon fiable le comportement du gisement. Ainsi, il a été confirmé que l’approche statistique est le seul moyen de réduire l’incertitude inhérente à la modélisation de gisement et devrait être adoptée comme le standard dans les études de gisement.