[pt] Os métodos baseados no filtro de Kalman têm tido sucesso notável na
indústria do petróleo nos últimos anos, especialmente, para resolver problemas
reais de ajuste de histórico. No entanto, como a formulação desses métodos
é baseada em hipóteses de gaussianidade e linearidade, seu desempenho
é severamente degradado quando a geologia a priori é descrita em termos
de distribuições complexas (e.g. modelos de fácies). A tendência atual em
soluções para o problema de ajuste de histórico é levar em consideração
modelos de reservatórios mais realistas com geologia complexa. Assim, a
modelagem de fácies geológicas desempenha um papel importante na caracterização
de reservatórios, como forma de reproduzir padrões importantes
de heterogeneidade e facilitar a modelagem das propriedades petrofísicas
das rochas do reservatório. Esta tese introduz uma nova metodologia para
realizar o ajuste de histórico de modelos geológicos complexos. A metodologia
consiste na integração de métodos baseados no filtro de Kalman em
particular o método conhecido na literatura como Ensemble Smoother with
Multiple Data Assimilation (ES-MDA), com uma parametrização das fácies
geológicas por meio de técnicas baseadas em aprendizado profundo (Deep
Learning) em arquiteturas do tipo autoencoder. Um autoencoder sempre
consiste em duas partes, o codificador (modelo de reconhecimento) e o decodificador
(modelo gerador). O procedimento começa com o treinamento de
um conjunto de realizações de fácies por meio de algoritmos de aprendizado
profundo, através do qual são identificadas as principais características das
imagens de fácies geológicas, permitindo criar novas realizações com as mesmas
características da base de treinamento com uma reduzida parametrização
dos modelos de fácies na saída do codificador. Essa parametrização é
regularizada no codificador para fornecer uma distribuição gaussiana na
saída, a qual é utilizada para atualizar os modelos de fácies de acordo com
os dados observados do reservatório, através do método ES-MDA. Ao final,
os modelos atualizados são reconstruídos através do aprendizado profundo
(decodificador), com o objetivo de obter modelos finais que apresentem características
similares às da base de treinamento.
Os resultados, em três casos de estudo com 2 e 3 fácies, mostram que
a parametrização de modelos de fácies baseada no aprendizado profundo
consegue reconstruir os modelos de fácies com um erro inferior a 0,3 por cento. A
metodologia proposta gera modelos geológicos ajustados que conservam a
descrição geológica a priori do reservatório (fácies com canais curvilíneos),
além de ser consistente com o ajuste dos dados observados do reservatório. / [en] Kalman filter-based methods have had remarkable success in the oil
industry in recent years, especially to solve several real-life history matching
problems. However, as the formulation of these methods is based on the
assumptions of gaussianity and linearity, their performance is severely degraded
when a priori geology is described in terms of complex distributions
(e.g., facies models). The current trend in solutions for the history matching
problem is to take into account more realistic reservoir models, with complex
geology. Thus the geological facies modeling plays an important role in the
characterization of reservoirs as a way of reproducing important patterns
of heterogeneity and to facilitate the modeling of the reservoir rocks petrophysical
properties. This thesis introduces a new methodology to perform
the history matching of complex geological models. This methodology consists
of the integration of Kalman filter-based methods, particularly the
method known in the literature as Ensemble Smoother with Multiple Data
Assimilation (ES-MDA), with a parameterization of the geological facies
through techniques based on deep learning in autoencoder type architectures.
An autoencoder always consists of two parts, the encoder (recognition
model) and the decoder (generator model). The procedure begins with the
training of a set of facies realizations via deep generative models, through
which the main characteristics of geological facies images are identified, allowing
for the creation of new realizations with the same characteristics of
the training base, with a low dimention parametrization of the facies models
at the output of the encoder. This parameterization is regularized at
the encoder to provide Gaussian distribution models in the output, which
is then used to update the models according to the observed data of the
reservoir through the ES-MDA method. In the end, the updated models
are reconstructed through deep learning (decoder), with the objective of
obtaining final models that present characteristics similar to those of the
training base.
The results, in three case studies with 2 and 3 facies, show that the parameterization
of facies models based on deep learning can reconstruct facies
models with an error lower than 0.3 percent. The proposed methodology generates
final geological models that preserve the a priori geological description of
the reservoir (facies with curvilinear channels), besides being consistent with
the adjustment of the observed data of the reservoir.
| Identifer | oai:union.ndltd.org:puc-rio.br/oai:MAXWELL.puc-rio.br:37478 |
| Date | 25 March 2019 |
| Creators | SMITH WASHINGTON ARAUCO CANCHUMUNI |
| Contributors | MARCO AURÉLIO CAVALCANTI PACHECO |
| Publisher | MAXWELL |
| Source Sets | PUC Rio |
| Language | Portuguese |
| Detected Language | English |
| Type | TEXTO |
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