Utilización de algoritmos genéticos para la optimización en el cálculo de variogramas basadas en celdas para la simulación de un yacimiento

IF 0.1 Q4 ENERGY & FUELS
C. Portilla, Dennis Lucín, Carlos Malavé, Richard Baque, Romel Erazo-Bone, Elvira Del Pezo, J. Ramirez, K. Escobar-Segovia
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Abstract

La importancia de analizar la continuidad y regularidad de las características de un yacimiento está en desarrollar una mejor predicción de reservas de petróleo in situ, por lo tanto, es necesario conocer como estos parámetros van a estar dispersos. Incorporando la totalidad de la información de la que se dispone de la zona de estudio, realizamos el proceso de caracterización del reservorio que tiene como objetivo simular un modelo del yacimiento lo más cercano a la realidad posible. Para esto se aplica el análisis de los variogramas como técnica geoestadística, que permite analizar el comportamiento espacial de las variables regionalizadas o propiedades del reservorio. Para dicho cálculo se deben definir algunos parámetros como datos de entrada para el modelamiento. En el presente trabajo se desarrolló un algoritmo que permita automatizar el cálculo de variogramas para la optimización de la selección de los parámetros que se necesitan para su ajuste en el modelamiento geoestadístico. Esta técnica consiste en la implementación de Algoritmos Genéticos (AG), probados por medio de la experimentación, que pueden ser utilizados para la optimización del cálculo de variograma basadas en celdas o malla. La técnica de Algoritmos Genéticos (AG) explota la información histórica (memoria implícita) del reservorio, para considerar nuevas zonas de interés con alto potencial de almacenamiento de hidrocarburo, para lo cual se ha ido construyendo el algoritmo para que mejore el cálculo y el ajuste variográfico.
在基于单元格的变异图计算中使用遗传算法进行优化,以模拟矿床
分析储层特征的连续性和规律性的重要性在于更好地预测油田的储量,因此有必要知道这些参数将如何分散。结合研究区域现有的所有信息,我们进行了储层表征过程,旨在模拟尽可能接近现实的储层模型。本研究的目的是分析储层的空间行为,以确定储层的区域特征。对于这种计算,必须定义一些参数作为建模的输入数据。本文提出了一种自动计算变异图的算法,以优化地质统计建模中调整所需参数的选择。该技术包括实现遗传算法(ga),通过实验验证,可用于优化基于单元格或网格的方差图计算。遗传算法(ga)技术利用储层的历史信息(隐式记忆),考虑具有高油气储存潜力的新感兴趣区域,为此建立了算法,以改进计算和方差调整。
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