SARAH-DIEZOL : un système de diagnostic en récupération assistée d'hydrocarbures

On propose un nouvel outil d'aide au choix d'un procédé de récupération assistée d'hydrocarbures (RAH) à partir des données de gisement. Ce système est construit sur la base d'un moteur d'inférence (DIEZOL) développé à l'Institut Français du Pétrole (IFP). Il utilise la logique des propositions avec variables et coefficients de vraisemblance. Il fonctionne en chaînage avant et arrière et permet des attachements procéduraux. On estime que cette approche a un rôle à jouer dans l'établissement d'une méthodologie pour sélectionner un procédé de RAH, dans l'amélioration des critères d'applications en confrontant les réponses du système aux décisions prises en réalité, et dans le transfert des compétences des experts vers les utilisateurs du système

How Reservoir Characterization Can Help to Improve Production Forecasts

Geological models using statistical concepts bring a new horizon for reservoir engineering studies. This article discusses some of the questions raised by the introduction of these geological models, and a methodology is proposed to account for the heterogeneities in the reservoir production, based on a specific software. A link between the detailed reservoir images generated by the probabilistic geological models, and the well-known flow simulators is established through the selection of these images, and the averaging of the petrophysical data. After a description of the main steps of the integrated software, applications of the methodology to major events of a reservoir development, i. e. appraisal phase, and change of development scheme, are presented. Advantages of the stochastic approach are underlined