Le calage historique permet l'intégration de données acquises après la production dans la construction de modèles de réservoir. Le filtre de Kalman d'ensemble (EnKF) est une méthode d'assimilation (ou calage historique) séquentielle capable d'intégrer les données mesurées dès qu'ils sont obtenus. Ce travail est basé sur l'application de l' EnKF pour le calage historique et est divisé en deux sections principales. La première section traite l'application de la EnKF à plusieurs cas d'études afin de mieux comprendre les avantages et les inconvénients de la méthode. Ces cas d'étude incluent deux cas d'étude synthétiques (un simple et un plutôt complexe), un modèle de faciès et un modèle de réservoir réel. Dans la plupart des cas, la méthode a réussi à reproduire les données mesurées. Les problèmes rencontrés sont expliqués et des solutions possibles sont proposées. La seconde partie traite deux nouveaux algorithmes proposé en combinant l'EnKF avec deux méthodes de paramétrisation: méthode des points pilotes et méthode de déformation graduelle, permettant la préservation les propriétés statistiques de l'ordre de deux (moyenne et covariance). Les deux algorithmes développés sont appliqués au cas d'étude synthétique simple : la première méthode peut réussir avec un nombre suffisant et un bon positionnement des points pilotes. Pour la déformation graduelle, l'application peut réussir si l'ensemble de fond est assez grand.
| Identifer | oai:union.ndltd.org:CCSD/oai:pastel.archives-ouvertes.fr:pastel-00581082 |
| Date | 21 January 2011 |
| Creators | Heidari, Leila |
| Publisher | École Nationale Supérieure des Mines de Paris |
| Source Sets | CCSD theses-EN-ligne, France |
| Language | English |
| Detected Language | French |
| Type | PhD thesis |
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