科技论文 数据驱动和人工智能方法增强协同井规划和钻井风险预测
通过更好的规划,ADNOC不断提高其有效管理油田的能力, 执行和操作.
基于静态和动态评价的代表性地质实现分析和选择的交互式工具.
油田开发和恢复正变得越来越复杂和昂贵. 通常,造成这种情况的主要原因是缺乏数据和对储层的了解. 这可能会传播成怀疑, 以及使用非代表性模型来支持投资决策的可能性.
基于静态和动态评价的代表性地质实现分析和选择的交互式工具.
海燕™地下软件的地质筛选插件可以选择更具代表性的地质模型,以捕获全方位的静态和动态变化. 它还可以通过体积计算来研究不同地质实现的动态连通性.
以这种方式选择的模型有更高的机会保持准确的性能排名,并允许优化操作模式.
通过将连接可视化为3D流路径和2D地图, 可以针对更清晰、更确定的井位进行数据采集,提高生产潜力. 此外, 海燕平台允许不确定性研究的自动化, 从而在整个资产团队中实现生产率的提高.