COHIBA – Flatemodellering og dybdekonvertering
- Avdeling SAND
- Involverte fagområder Strukturgeologi
COHIBA er et verktøy som beskriver overganger mellom geologiske lag, og er spesielt velegnet til å beskrive overganger i områder hvor vi har lite informasjon og hvor usikkerheten er stor. Dette har gjort COHIBA til et referanseverktøy i olje- og gassindustrien.
COHIBA versjon 7.1 ble sluppet 23. desember 2021. Viktige forbedringer:
- Flater kan betinges på kjente kontakter, for eksempel kontakter hentet fra 4D-seismikk.
- Vesentlige hastighetsforbedringer.
Hvorfor bruke COHIBA?
COHIBA er et raskt og nøyaktig verktøy for å lage deterministiske eller stokastiske flater. Med COHIBA kan du:
- Benytte store mengder data fra brønner med sonelogg og/eller resistivitetslogg
- Beskrive avhengigheten mellom lagene i undergrunnen riktig
- Analysere input data, fjerne feil og rapportere problemer
- Håndtere dybdeusikkerhet i brønner
- Kryssvalidere brønner
COHIBA bruker tilgjenglige data på en konsistent måte for å minimere usikkerheten. Nøyaktigheten forbedres ytterligere ved at flater kobles sammen i en flerlagsmodell.
COHIBA har to måter å evaluere usikkerhet på:
- Beregning av lokal dybdeusikkerhet for hver flatelokasjon.
- Monte Carlo-simulering av flaterealisasjoner. Et utvalg av disse spenner ut usikkerheten.
Geostyring
Animasjonen nedenfor viser vertikale tverrsnitt og simulerer hvordan COHIBA-modeller kan oppdateres under en boreprosess. Legg merke til hvordan usikkerhetsområdet (skygget grått område) for den øverste overflaten blir mindre etter hvert som mer av brønnen bores.
Sonelogger gir forbedrede overflater
Nedenfor er to tverrsnitt gjennom et faktisk reservoar. I det første diagrammet er brønndata brukt for tilpasning. I det andre diagrammet er hele soneloggen brukt, og dette gjør soneinndelingen korrekt.
Sonelogger reduserer usikkerheten
Figurene nedenfor viser hvordan dybdeusikkerheten reduseres når overflater tilpasses sonelogger.
Metode
Lagkake
Undergrunnen bygges opp som en lagkakemodell. I denne kan to flater være forbundet med hverandre på flere måter. I resultatet blir disse veiene balansert på en slik måte at usikkerheten minimeres.
Statistisk modell
Flater blir beskrevet som multi-normalfordelinger som oppdateres ved hjelp av Bayesisk statistikk. Både forventninger og stokastiske realisasjoner kan lages.
Data
Tidstolkninger, hastighetsmodeller og isokorer kombineres med brønndata som brønnplukk, sonelogger, dip og resistiviteter og gir optimale dybdeflater. Dybdeusikkerheten i brønnbanene kan integreres i beregningene.
Bibliografi
Almendral Vazquez, A., Dahle, P., Abrahamsen, P., Sektnan, A. “Conditioning geological surfaces to horizontal wells”, Computational Geosciences, 26, pages 1223–1236 (2022), Springer, DOI: doi.org/10.1007/s10596-022-10154-6