The quantitative estimation of reservoir properties directly from seismic data is a major goal of reservoir characterization. Integrated reservoir characterization makes use of different varieties of well and seismic data to construct detailed spatial estimates of petrophysical and fluid reservoir properties. The advantage of data integration is the generation of consistent and accurate reservoir models that can be used for reservoir optimization, management and development. This is particularly valuable in mature field settings where hydrocarbons are known to exist but their exact location, pay, lateral variations and other properties are poorly defined. Recent approaches of reservoir characterization make use of individual seismic attributes to estimate inter-well reservoir properties. However, these attributes share a considerable amount of information among them and can lead to spurious correlations. An alternative approach is to evaluate reservoir properties using multiple seismic attributes. This study reports the results of an investigation of the use of multivariate seismic attributes to predict lateral reservoir properties of gross thickness, net thickness, gross effective porosity, net-to-gross ratio and net reservoir porosity thickness product. This approach uses principal component analysis and principal factor analysis to transform eighteen relatively correlated original seismic attributes into a set of mutually orthogonal or independent PC??s and PF??s which are designated as multivariate seismic attributes. Data from the N-sand interval of Vermilion Block 50 field, Gulf of Mexico, was used in this study. Multivariate analyses produced eighteen PC??s and three PF??s grid maps. A collocated cokriging geostaistical technique was used to estimate the spatial distribution of reservoir properties of eighteen wells penetrating the N-sand interval. Reservoir property maps generated by using multivariate seismic attributes yield highly accurate predictions of reservoir properties when compared to predictions produced with original individual seismic attributes. To the contrary of the original seismic attribute results, predicted reservoir properties of the multivariate seismic attributes honor the lateral geological heterogeneities imbedded within seismic data and strongly maintain the proposed geological model of the N-sand interval. Results suggest that multivariate seismic attribute technique can be used to predict various reservoir properties and can be applied to a wide variety of geological and geophysical settings.

The quantitative estimation of reservoir properties directly from seismic data is a major goal of reservoir characterization. Integrated reservoir characterization makes use of different varieties of well and seismic data to construct detailed spatial estimates of petrophysical and fluid reservoir properties. The advantage of data integration is the generation of consistent and accurate reservoir models that can be used for reservoir optimization, management and development. This is particularly valuable in mature field settings where hydrocarbons are known to exist but their exact location, pay, lateral variations and other properties are poorly defined. Recent approaches of reservoir characterization make use of individual seismic attributes to estimate inter-well reservoir properties. However, these attributes share a considerable amount of information among them and can lead to spurious correlations. An alternative approach is to evaluate reservoir properties using multiple seismic attributes. This study reports the results of an investigation of the use of multivariate seismic attributes to predict lateral reservoir properties of gross thickness, net thickness, gross effective porosity, net-to-gross ratio and net reservoir porosity thickness product. This approach uses principal component analysis and principal factor analysis to transform eighteen relatively correlated original seismic attributes into a set of mutually orthogonal or independent PC??s and PF??s which are designated as multivariate seismic attributes. Data from the N-sand interval of Vermilion Block 50 field, Gulf of Mexico, was used in this study. Multivariate analyses produced eighteen PC??s and three PF??s grid maps. A collocated cokriging geostaistical technique was used to estimate the spatial distribution of reservoir properties of eighteen wells penetrating the N-sand interval. Reservoir property maps generated by using multivariate seismic attributes yield highly accurate predictions of reservoir properties when compared to predictions produced with original individual seismic attributes. To the contrary of the original seismic attribute results, predicted reservoir properties of the multivariate seismic attributes honor the lateral geological heterogeneities imbedded within seismic data and strongly maintain the proposed geological model of the N-sand interval. Results suggest that multivariate seismic attribute technique can be used to predict various reservoir properties and can be applied to a wide variety of geological and geophysical settings.

Für eine effiziente und nachhaltige Nutzung von Georeservoiren sind bestmögliche Reservoirmanagementverfahren erforderlich. Oft setzen diese Verfahren auf Tracer-Tests. Dabei enthalten die aufgezeichneten Tracersignale integrale Informationen der Reservoireigenschaften. Tracer-Tests bieten somit eine leistungsfähige Technik zur Charakterisierung und Überwachung der bewirtschafteten Georeservoire. Im Gegensatz zu Tracer-Tests mit konservativen Tracern, welche bereits etablierte Testroutinen zur Verfügung stellen, ist die Verwendung von reaktiven Tracern ein neuer Ansatz. Aufgrund unpassender physikalisch-chemischer Modelle und/oder falschen Annahmen ist die Analyse und Interpretation von reaktiven Tracersignalen jedoch oft verzerrt, fehlinterpretiert oder sogar unmöglich. Reaktive Tracer sind dennoch unersetzbar, da sie durch die gezielte Ausnutzung selektiver und spezifischer Reaktionen mögliche Metriken von Reservoirtestverfahren auf einzigartige Weise erweitern. So liefern reaktive Tracer für ein integriertes Reservoirmanagement geforderten Aussagen über Reservoirmetriken wie z.B. Wärmeaustauschflächen oder in-situ Temperaturen. Um Unsicherheiten bei der Auswertung von Tracerexperimenten zu reduzieren, werden theoretische und experimentelle Untersuchungen zu hydrolysierenden Tracern vorgestellt. Diese Tracer sind durch ihre Reaktion mit Wasser charakterisiert. Einerseits können sie als thermo-sensitive Tracer Informationen über Temperaturen und abgekühlte Anteile eines beprobten Reservoirs liefern. Für die Interpretation von thermo-sensitiven Tracerexperimenten sind die Kenntnis der zugrunde liegenden Reaktionsmechanismen sowie bekannte Arrhenius-Parameter Voraussetzung, um die verwendete Reaktion pseudo erster Ordnung nutzen zu können. Darüber hinaus ermöglichen die verwendeten Verbindungen durch ihre Fluoreszenzeigenschaften eine Online-Messung. Um die Empfindlichkeit und praktischen Grenzen thermo-sensitiver Tracer zu untersuchen, wurden kontrollierte Laborexperimente in einem eigens dafür entwickelten Versuchsaufbau durchgeführt. Dieser besteht aus zwei seriell geschalteten Säulen, die beide mit Sand gefüllt sind und jeweils auf eine eigene Temperatur eingestellt werden können. Somit ist es möglich, verschiedene thermische Einstellungen zu betrachten. Die untersuchten experimentellen Szenarien imitieren größtenteils Feldanwendungen: Durchflussexperimente sowie auch Experimente mit einer Umkehr der Fließrichtung. Darüber hinaus wurde untersucht, ob thermo-sensitive Tracer auch sensitiv gegenüber der Position der Temperaturfront sind. Dabei wurden die Tracer kontinuierlich oder gepulst injiziert. Die Ergebnisse bestätigen die zugrunde liegende Theorie experimentell. Wenn die pH-Abhängigkeit der Hydrolyse bei der Analyse berücksichtigt wird, kann eine Temperaturschätzung mit einer Genauigkeit und Präzision von bis zu 1 K erreicht werden. Die Schätzungen sind von Verweilzeit und gemessenen Konzentrationen unabhängig. Weiterhin lässt sich eine Schätzung über den ausgekühlten Anteil des Systems erhalten. Durch die steuerbaren und definierten Laborbedingungen ist es erstmals möglich, die geforderte Anwendbarkeit von thermo-sensitiven Tracern belastbar nachzuweisen. Des Weiteren wird eine zweite Anwendung hydrolysierender Tracer vorgeschlagen. Beim Lösen von CO2 für „Carbon Capture and Storage“-Anwendungen hängt die Effizienz maßgeblich von der Grenzfläche zwischen CO2 und der Sole in tiefen Reservoiren ab. Somit ist diese Metrik wichtig, um die Effizienz der CO2 Auflösung in Wasser zu bewerten. Die gezielt entwickelten Kinetic-Interface-Senitive-Tracer (KIS-Tracer) nutzen, zusätzlich zur Hydrolyse an der Grenzfläche, die unterschiedlichen Lösungseigenschaften von Tracer und Reaktionsprodukt im entsprechenden Fluid. Somit lassen sich potentiell Aussagen über die Dynamik der Grenzfläche machen. Neben dem grundlegenden Konzept sowie den theoretischen Tracer-Anforderungen wird eine erste Anwendung im Laborexperiment vorgestellt. Diese zeigt das erfolgreiche, zielorientierte Moleküldesign und bietet eine experimentelle Basis für ein makroskopisches numerisches Modell, mit welchem numerische Simulationen verschiedener Testszenarien durchgeführt werden, um das Zusammenspiel von KIS-Tracer und dynamischer Grenzfläche zu untersuchen. Aufgrund der Temperaturabhängigkeit der Reaktionsgeschwindigkeit hydrolysierender Tracer werden in der Regel auch thermische Signale aufgezeichnet. Der letzte Teil prüft die Möglichkeit, Informationen aus den aufgezeichneten Temperaturen zu extrahieren. Für ein idealisiertes Einzelkluftsystem wird eine Reihe von analytischen Lösungen diskutiert. Aus thermischen Injektion-/Entzugsversuchen können damit räumliche und zeitliche Profile abgeleitet werden. Mit der Verwendung von mathematisch effizienten Inversionsverfahren wie der iterativen Laplace-Transformation lassen sich rechentechnisch effiziente Realraum-Lösungen ableiten. Durch die Einführung von drei dimensionslosen Kennzahlen können die berechneten Temperaturprofile auf Bruchbreite oder Wärmetransportrate, wechselnde Injektions-/ Pumpraten und/oder auf in der Nähe beobachtbare räumliche Informationen analysiert werden. Schließlich werden analytische Lösungen als Kernel-Funktionen für nichtlineare Optimierungsalgorithmen vorgestellt. Zusammenfassend bearbeitet die vorliegende Arbeit den Übergang zwischen Tracerauswahl und Traceranwendung. Die Ergebnisse helfen Planungs- und Analyseunsicherheiten zu reduzieren. Dies wird bezüglich der Empfindlichkeit gegenüber Temperaturen, Kühlungsanteilen, flüssig/flüssig-Grenzfläche, Kluftbreite und Wärmetransportrate gezeigt. Somit bieten die vorgestellten Tracerkonzepte neue Metriken zur Verbesserung von Reservoirmanagementverfahren. Die experimentellen Ergebnisse und die neuen analytischen Modelle ermöglichen einen tiefen Einblick in die kollektive Rolle der Parameter, welche die Hydrolyse und den Wärmetransport in Georeservoiren kontrollieren.

Dans ce travail, nous proposons de suivre une approche multi-échelles pour simuler des propriétés spatiales des réservoirs, permettant d'intégrer des données directes (observation de puits) ou indirectes (sismique et données de production) de résolutions différentes. Deux paramétrisations sont utilisées pour résoudre ce problème: les ondelettes et les pyramides gaussiennes. A l'aide de ces paramétrisations, nous démontrons les avantages de l'approche multi-échelles sur deux types de problèmes d'estimations des incertitudes basés sur la minimisation d'une distance. Le premier problème traite de la simulation de propriétés à partir d'un algorithme de géostatistique multipoints. Il est montré que l'approche multi-échelles basée sur les pyramides gaussiennes améliore la qualité des réalisations générées, respecte davantage les données et réduit les temps de calculs par rapport à l'approche standard. Le second problème traite de la préservation des modèles a priori lors de l'assimilation des données d'historique de production. Pour re-paramétriser le problème, nous développons une transformée en ondelette 3D applicable à des grilles stratigraphiques complexes de réservoir, possédant des cellules mortes ou de volume négligeable. Afin d'estimer les incertitudes liées à l'aspect mal posé du problème inverse, une méthode d'optimisation basée ensemble est intégrée dans l'approche multi-échelles de calage historique. A l'aide de plusieurs exemples d'applications, nous montrons que l'inversion multi-échelles permet de mieux préserver les modèles a priori et est moins assujettie au bruit que les approches standards, tout en respectant aussi bien les données de conditionnement. / In this work, we propose to follow a multi-scale approach for spatial reservoir properties characterization using direct (well observations) and indirect (seismic and production history) data at different resolutions. Two decompositions are used to parameterize the problem: the wavelets and the Gaussian pyramids. Using these parameterizations, we show the advantages of the multi-scale approach with two uncertainty quantification problems based on minimization. The first one concerns the simulation of property fields from a multiple points geostatistics algorithm. It is shown that the multi-scale approach based on Gaussian pyramids improves the quality of the output realizations, the match of the conditioning data and the computational time compared to the standard approach. The second problem concerns the preservation of the prior models during the assimilation of the production history. In order to re-parameterize the problem, we develop a new 3D grid adaptive wavelet transform, which can be used on complex reservoir grids containing dead or zero volume cells. An ensemble-based optimization method is integrated in the multi-scale history matching approach, so that an estimation of the uncertainty is obtained at the end of the optimization. This method is applied on several application examples where we observe that the final realizations better preserve the spatial distribution of the prior models and are less noisy than the realizations updated using a standard approach, while matching the production data equally well.