Current bottlenecks in geomodeling workflows and ways forward
Résumé
After more than 20 years of progress, reservoir modeling still raises practical and theoretical challenges. Standard workflows are primarily built in a linear fashion (fault framework modeling, stratigraphic modeling, gridding, petrophysical modeling, upscaling, flow simulation and history matching). Modifying decisions taken at an early step of this workflow requires going through all the dependent steps and the associated quality controls once more. Whereas robustness has significantly improved and now makes it possible to improve automation and running of multiple scenarios, we identify four main limitations in the current workflows and propose possible strategies to address these limitations.
First, we suggest ways to effectively sample uncertainty about well correlations by using sedimentological concepts and propagate it in existing time-to-depth conversion and gridding workflows. Then, we propose to analyze fault displacement when deciding about fault connectivity rather than discovering fault displacement in the last stage of structural framework building. Gridding should then ideally account for static data (geological structures, facies and associated permeability fields) and dynamic data (boundary conditions) while honouring discretization constraints. Although stair-step grids are a significant improvement to better handle some of these constraints, recent developments in unstructured gridding open new perspectives to address gridding challenges with more flexibility. Last, we advocate that multiple scales should be considered before the reservoir grid is created, and that connectivity and topological considerations should be used to ensure internal consistency between scales, once models have been constrained by first-order dynamic information.
Après plus de 20 années de développement, la modélisation de réservoirs soulève encore des défis théoriques et pratiques. Comme les processus de géomodélisation sont organisés de manière séquentielle (modélisation du réseau de failles, de la stratigraphie, maillage, remplissage pétrophysique, mise à l’échelle, simulation d’écoulement et calage historique), toute modification à une étape donnée nécessite des mises à jour souvent fastidieuses des étapes ultérieures. De récentes améliorations de robustesse rendent possible une meilleure automatisation des tâches de géomodélisation, et permettent d’étudier plusieurs scénarios. Toutefois, nous identifions quatre pistes d’amélioration des processus de géomodélisation, et proposons des stratégies pour y remédier.
Premièrement, nous suggérons d’échantillonner l’incertitude relative aux corrélations de puits à l’aide de concepts sédimentologiques, et de propager ces incertitudes aux étapes ultérieures de modélisation de réservoir. Puis, nous proposons d’analyser le champ de déplacement des failles au moment où se décide la connectivité du réseau plutôt que de considérer cette étape comme un contrôle qualité seulement à la fin de la modélisation structurale. Le maillage de réservoir doit ensuite s’accommoder de données statiques (structures, faciès et champ de perméabilité associé) et dynamiques (conditions aux limites) tout en honorant des contraintes de discrétisation. Si de récents progrès dans la création de grilles hexaédriques vont dans la bonne direction pour intégrer certaines de ces contraintes, des développements récents en génération de grilles non structurées semblent aujourd’hui prometteurs pour plus de flexibilité et d’intégration. Enfin, la problématique de l’échelle devrait trouver sa place en géomodélisation avant le maillage du réservoir. Un point fondamental est d’utiliser des critères de topologie et de connectivité pour assurer la cohérence des échelles entre elles, après avoir contraint les modèles au premier ordre avec les données dynamiques.