借助经加速相平衡确定对巨型地表下储层的储层模拟的制作方法

专利名称：借助经加速相平衡确定对巨型地表下储层的储层模拟的制作方法
技术领域：
本发明涉及对地球中的烃类储层的计算机化模拟，且特定来说，涉及借助对此些 储层的单元中的相平衡条件的确定来模拟及预报从所述储层的开采。
背景技术：
就目前所知，业内对组成储层模拟器的早期开发限制于小到足以由所关注储层被 组织成的相对少的单元(大约100，000个)表征的储层模型。此早期类型的模型针对小型 到中型储层或井田提供足够数值分辨率。
对于已被称为巨型油气井田的储层，早期模型在数据内容及准确度上则变得太粗 略。巨型储层是地球上各个位置处含有烃类及其它流体的那些庞大的地表下储层。在巨 型储层中，可能存在数千个井及可能数百个井群，当考虑到井的总数时，全部数目可能有上 万个井。对于巨型储层，在模拟与分析一段时间内的动态中，所涉及的庞大数据量成为一问 题。
当在一段时间(例如，储层的以年计的预期开采期限)内若干日期中的每一者处 模拟储层动态的结果时，由巨型储层的数据量导致的问题甚至更加如此。由于此情形，在一 些实例中可能有足够的单元分辨率。然而，此需要以将巨型储层模型划分成单独扇区为代 价的折衷。接着单独地处理不同的单独扇区各自的数据。
组成储层模拟也需要对储层中的流体的相平衡组成进行快速且准确的计算。典型 的储层模拟是以在地层流体中存在若干种烃类组分(基于实验室流体表征，所述组分可大 约为从8到17种)以及水为基础。
已越来越多地关注用于考虑到经增强油回收方法及CO2埋存的储层分析。为了使 用于此目的的模拟结果准确，必须将无机组分(例如氮、CO2、硫化物)作为将由于这些过程 而存在于储层中的储层流体与烃类及水包含在一起。因此，将无机组分包含到储层模拟过 程中增加了储层烃类组分及水的已经很大的数目。
对储层中随着时间的流体组成及行为的模拟一直由针对以各种比例存在于储层 单元中的多组分烃类中的每一者及水的状态方程式(或E0S)确定支配。如所提及，在所计 划的储层开采期限内若干个间隔开的时间间隔处在储层模拟期间针对储层单元中的每一 者做出EOS确定。取决于在所计划的储层开采期限内的压力改变等，还必须考虑到存在的 烃类的相对百分比以及气相及液相或蒸汽相的相对量。
最近关注度增加的另一领域一直为用以监视开采油气井田的在线/交互式储层 模拟(也称为I井田技术)的领域。与本申请案共同拥有的第2009/0276100号美国公开 专利申请案即为此类型的实时储层管理的实例。为使此类型的在线/交互式模拟有意义且 有效，重要地，储层模拟器以将保持跟上从储层实时获取井田测量数据的速率的速度产生 准确的结果。
转让给本申请案的受让人的第7，526，418号美国专利提供一种用于处理巨型储 层模型的某些方面的模拟器。如此一来，储层被组织成若干单元，所述单元被组织成具有数百万个单元的模型。虽然提供了处理时间的显著减少及较准确的数据分辨率，但此项技术 中的最近需要已增加储层模拟中的数据处理速记及准确度要求。
现有技术中展示了在其它背景中为避免大量计算或处理计算机时间而已采取的 其它简化及折衷措施的实例。美国专利7，548，840为通过减少将使用近似计算的变量(组 分)的数目而节省计算机时间的努力的实例。
当并不既定应用于数百万(或数十亿)单元组成储层模拟时，则在许多情况中可 能容忍缓慢的常规方法。举例来说，当仅涉及地表设施而不涉及储层时(如在混合流体流 的开采分配系统中)，商用(基于CPU)过程模拟器通常已相当充分。美国专利7，373，285 即为其中处理速度并非问题的此类应用的实例。发明内容
简单地说，本发明提供一种在多个数据处理器的计算机系统中的计算机化模拟的 新且改进的方法。所述数据处理器包含至少一个中央处理单元及至少一个图形处理单元以 及输出显示器。所述计算机化模拟是针对巨型地表下储层的组分烃类流体中的油相及气相 的组分组成变量进行的且经完成以从所述储层模拟动态及开采。将正模拟的巨型地表下储 层分割成布置成经组织单元系统的若干个单元。所述模拟基于所述储层的所述单元的地质 与流体表征信息。本发明的方法涉及在所述中央处理单元中接收所述单元及所述储层的地 质与流体表征信息并将所述地质与流体表征信息传送到所述图形处理单元的计算机处理 步骤。本发明的方法还包含在所述图形处理单元中处理所述地质与流体表征信息以确定所 述储层的所述单元的组分流体中的流体相的所述组分组成变量的相。接着将所述组分组成 变量的所述所确定的相从所述图形处理单元传送到所述中央处理单元。形成所述巨型地表 下储层中的所要位置处所述单元的所述油相及气相的个别烃类物质的所述组分组成变量 的输出显示以因此从所述巨型储层模拟动态及开采。
本发明还提供一种用于对地球中的储层的地下层状地层中的流体的状态改变进 行计算机化模拟的新且改进的数据处理系统，所述数据处理系统包含中央处理器，其在中 央处理单元中接收单元及所述储层的地质与流体表征信息并将所述地质与流体表征信息 传送到所述数据处理系统的图形处理单元。所述数据处理系统还包含图形处理器，所述图 形处理器处理所述地质与流体表征信息以确定所述储层的所述单元的组分流体中的相的 组分组成变量的相。所述图形处理器还将所述储层的所述单元的组分烃类流体中的所述油 相及气相的所述组分组成变量的所述所确定的相传送到所述中央处理单元。所述数据处理 系统中的存储器存储所述储层的所述单元的组分烃类流体中的所述油相及气相的所述组 分组成变量的所述所确定的相。
本发明进一步提供一种其中存储有计算机可读媒体计算机可操作指令的新且改 进的数据存储装置，所述计算机可读媒体计算机可操作指令用于使包括至少一个中央处理 单元、至少一个图形处理单元及输出显示器的数据处理系统模拟地球中的地下层状地层中 的流体的状态改变。存储于所述数据存储装置中的所述指令致使所述数据处理系统在所述 中央处理单元中接收单元及储层的地质与流体表征信息且还将所述地质与流体表征信息 传送到所述图形处理单元。所述指令致使在所述图形处理单元中处理所述地质与流体表征 信息以确定所述储层的所述单元的组分流体中的相的组分组成变量的相。所述指令还致使将所述组分组成变量的所述所确定的相从所述图形处理单元传送到所述中央处理单元。所 述指令还致使形成巨型地表下储层中的所要位置处所述单元的油相及气相的个别烃类物 质的组分组成变量的输出显示。


图1是组织成若干个单元的巨型地下烃类储层的组成模型的等轴视图。
图2是从图1的组成烃类储层模型放大的邻近单元群组的等轴视图。
图3是根据本发明的针对储层模拟组织的计算机系统的示意图。
图4是根据本发明的在地下储层的计算机化储层模拟期间在图3的计算机系统的 计算机数据处理单元或CPU中执行的一组数据处理步骤的一部分的功能框图。
图5是根据本发明的在地下储层的计算机化储层模拟期间在图3的计算机系统的 图形处理单元或GPU中执行的一组数据处理步骤的部分的功能框图。
图6是根据本发明的在地下储层的计算机化储层模拟期间在图3的计算机系统的 计算机数据处理单元或CPU中执行的一组数据处理步骤的一部分的功能框图。
具体实施方式
在图式中，字母M标识地表下烃类储层的一部分的简化模型，针对所述地表下烃 类储层，根据本发明基于针对储层的单元获得的地质与流体表征信息而在所估计开采期限 内模拟基于操作条件及参数的开采结果。因此，所获得的结果为可用的且用于历史动态的 模拟及从储层的开采的预报。基于此模拟的结果，接着形成组成模型(例如第7，526，418 号美国专利中所描述及展示的那些模型)且其可用于评估及分析。第7，526，418号美国专 利为本发明的受让人所拥有且以引用的方式并入本文中。
在预期储层开采期限内针对其模拟开采数据的类型的实例性储层(如模型M所图 解说明)通常为此项技术中的人员称为巨型储层的储层。巨型储层在地球下面延伸的长 度、宽度及深度可为数英里，且可(举例来说)具有大约三千亿立方英尺的体积或大小。
将模型M分割成适合尺寸的若干个单元C，图2中以从图1放大的形式及比例描绘 所述单元中的数个邻近单元。在出于分析目的将储层的体积分割成有意义大小的若干单元 时，在储层中的共同参考平面中(在储层中的所述位置处深度或厚度为15英尺或更小)， 典型的单元各自沿着其横向尺寸为80英尺左右。在一些模型中，所述厚度可为半英尺。因 此，图1的模型M表示由具有这些尺寸的一百万或更多个单元构成的储层。将了解，出于说 明性目的，与模型M相比，图式中展示为形成模型M的单元C被显著放大。关于此类型及复 杂度的模型的进一步信息阐述于先前所提及的以引用方式并入的第7，526，418号美国专 利中。
在模型M的单元C中，存在流体压力以及组成流体的各种组分的摩尔队。目前，出 于储层模拟目的，期望针对可能作为组分流体存在于单元C的组成流体中的具有摩尔Ni到 Nn且包含Ni及Nn的多达8到17种(或更多)可能组分的烃类流体以及具有摩尔Nw的水 分析储层开采数据。
在几何学上，出于参考及定位目的，模型M中的每一个别单元C位于x、y、z坐标系 中的数值坐标位置1、J、K处,如图1中在坐标x =1、y = J及Z=K处所展示,且位置(1、J、K)处的单元C中的N。种可能流体组分η中的每一者具有在液相中的可能摩尔分数Xi及在气相中的可能摩尔分数yi。
组成储层模拟需要对储层中的流体的相平衡组成进行快速且准确的计算。最近对经增强油回收方法及CO2埋存的关注要求将这些及其它无机组分添加到模型中所包含的数目已经很大的烃类组分。
因此，可了解，模型M中的单元及组成流体的组分的数目大大超出了常规组成储层模拟器的正常处理能力且储层将被视为巨型的。因此，就目前所知，此大小的储层的模拟可能仅通过简化或假设进行，此将危害模拟结果的准确度，如上文也已描述。本申请案的受让人所拥有的第7, 526，418号、第7，660，711号及第7，596，480号美国专利即为用以减少这些简化及假设中的一些的影响的方式的实例。这些专利中的一些(例如第7，526，418号及第7，660，711号美国专利)已使用状态方程式(EOS)处理技术。
一组完整的相平衡确定应不仅包含储层中的流体的相分(油对气体的比例)而且包含储层中的那两种相中的每一者中的每一烃类或非烃类组分的个别组成(摩尔分数)。 使用状态方程式处理技术的热力学相平衡计算是组成储层模拟的本质组成部分。由于状态方程式是高度复杂且非线性的数学函数，因此迭代程序需要仔细地线性化这些方程式，从而对计算负担施加进一步的需求。
为加速这些确定而通常做出的简化假设中的一者一直是将储层条件视为等温的。 具体来说，在确定储层流体条件时，未考虑到储层温度对流体的相条件的影响。然而，事实上，用于EOS确定的支配方程式组实际上是基于储层流体的两种相的热力学逸度的相等性。准确的EOS确定必须考虑到储层中的非等温条件的影响。此可通过在模拟过程中包含流体相的逸度的确定来实现。
在热力学中，流体的相的逸度的自然对数是流体的P-V-T (压力-体积-温度)性质的积分。因此，为准确模拟及评估而准确处理储层数据需要与P-V-T性质相关的状态方程式(E0S)。然而，逸度积分的分析积分法导致执行起来计算昂贵的复杂对数表达式。
申请人已确定追踪10种或更多种组分的“闪蒸”或逸度平衡可占总储层模拟时间的40%或更多。在油气工业中所使用的类型的组成储层模拟器中，典型的EOS计算(具有 8到17种或更多组分)可占用总计算时间的40%或更多，此取决于流体中的烃类组分及存在于油中及/或作为经增强回收机制的一部分添加的无机组分(例如，C02、N2&H2S)的数目。因此，获得指示包含温度的储层条件的准确模拟结果使模拟计算时间增加达一数量级或更多。此为已经冗长的计算机处理时间的实质性增加，从而增加可在任何给定时间内执行的储层研究且对其强加时间约束。
借助本发明，如图2中所示意性地展示，模型M的特定区域或细分区中邻近单元C 的适合群组G由数据处理系统P分配给CPU 12 (图3)与GPU 14群组(图3)的特定“节点”以供处理。因此，可并行使用多个计算“节点”(通常由一个或一个以上CPU及一个GPU 构成)以便将储层细分成单独的计算任务，使得每一 CPU-GPU节点或组合处理在储层的其特定经指派细分区中的数据。
以此方式，可通过将一个群组G的数万个(或甚至更多)单元指派给专用于那些单元的特定CPU-GPU组合以供计算处理来并行处理由数百万或 数十亿个单元组成的储层模型。由于单元的热力学闪蒸计算仅取决于个别单元的组成、压力及温度性质，因此容易实现高度可缩放的并行度，因为针对计算处理任何单元都不取决于来自任何其它单元的处理结果。
现在考虑根据本发明的数据处理系统，如图3中所图解说明，提供用于对地球中 的储层的模型的地下层状地层中的流体的状态改变进行计算机化模拟的数据处理系统P。 数据处理系统P包含一个或一个以上中央处理单元或CPU 12。CPU 12具有与其相关联的用 于储层单元地质与流体表征信息的储层存储器或数据库16以及用户接口 18。用户接口 18 包含用于显示图形图像的图形显示器20、打印机或其它适合图像形成机构以及用以提供用 户存取以操纵、存取处理结果、数据库记录及其它信息并提供其输出形式的用户输入装置 22。
储层存储器或数据库16通常在外部数据存储计算机28的存储器26中。插入数 据库16含有包含模型M中的单元的结构、位置及组织的数据以及关于井、处理设施的数据、 包含所测量静态井底压力数据的时间相关井开采数据、包含所测量井口压力的时间相关注 入井数据及注入速率数据、地质信息与流体表征信息以及供在储层模拟中使用的其它储层 开采记录及参数，如下文将描述。
数据处理系统P的CPU计算机12包含处理器30及耦合到处理器30以存储操作 指令、控制信息且视需要而用作存储或传送缓冲器的内部存储器32。数据处理系统P包含 存储于一或若干CPU 14的存储器32中的程序代码34。根据本发明，程序代码34呈计算机 可操作指令的形式，其致使CPU 12来回地传送数据以供GPU 14处理以模拟地下地层中的 流体的状态改变，如将阐述。
应注意，程序代码34可呈微代码、程序、例程或符号计算机可操作语言的形式，其 提供控制数据处理系统P的运行且引导其操作的一组特定有序操作。程序代码34的指令 可存储于存储器32中或计算机磁盘、磁带、常规硬盘驱动器、电子只读存储器、光学存储装 置或其上存储有计算机可使用媒体的其它适当数据存储装置上。程序代码34还可作为计 算机可读媒体含在数据存储装置上。
图形单元或GPU 14为通用可编程图形处理单元，通常还称为GPGPU。GPU 14经 编程以使用EOS计算针对各种组分流体确定储层中的流体的相组成，如将阐述，针对流体 中的烃类组分及存在于油中及/或作为经增强回收机制的一部分添加的无机组分(例如， CO2、N2 及 H2S)。
虽然本发明与所使用的特定计算机硬件无关，但本发明的一个实施例是基于四核 心CPU及240核心NVidia GPU。CPU 12呈AMD四核心Barcelona 2. 5GHz处理器的形式， 且在此实施例中，GPU 14是240核心NVidia Tesla S1070。然而，应理解，还可使用其它计 算机硬件，如下文将阐述。
本发明利用双层方法以经由GPU 14加速，此提供胜过较早方法不止一数量级的 速度改进。本发明在包含CPU 12及GPU 14两者的异质(混合)计算机环境中实现储层模 拟。因此，本发明提供用于使用状态方程式(EOS)建模进行热力学相平衡计算的基于计算 机的系统。本发明经设计及实施以利用GPU(图形处理单元)14的计算加速能力。
在本发明中获得的使储层模拟过程的EOD处理序列加速一数量级或更多可具有 在节省计算机时间、减少成本且还允许在给定时间约束内执行更多储层研究方面的实质性 影响。本发明的另一重要应用是在用以监视开采油气井田的在线/交互式储层模拟(I井田技术)中。如将阐述，在一些实例中，处理时间已实现17倍的加速。在本发明中由GPU 对计算的加速实现比先前可能实现的快得多的确定，使得储层模拟器可跟上井田测量的实 时数据获取。
建模方法及数学基础
根据本发明的热力学相平衡计算采取图式的图4、5及6中所图解说明的以下组 的处理步骤的形式。借助本发明，CPU负责读取数据、提供逻辑控制并分配局部存储器。此 外，借助本发明，将繁重的计算负担转移给GPU。将信息从CPU传送到GPU需要低级C程序 设计(例如，NVidia的CUDA-C)或高级F0RTRAN-90程序设计(例如，CUDA-F0RTRAN或加速 指令，如在波特兰集团(Portland Group)的商用PGF90编译器中)。
在任一情况中，针对储层模型中的每个单元在三阶段过程中招致某一量的额外开 销(a)将数据(压力、温度及单元组成)从CPU传送到GPU，如图4中所指示；(b)在GPU 中执行计算以确定相稳定性、相的分裂比及密度以及每组分个别相组成，如图5中所图解 说明；及(c)将在GPU处理期间产生的计算结果传送回到CPU且从所述CPU传送到数据库， 如图6中所展示。
假定涉及大量计算，结果已展示，与从在GPU上执行计算密集算法(阶段b)获得 的显著性能增益(加速)相比，数据在CPU与GPU之间的双向传送(阶段a及c)的成本为 相对小的。对于储层模拟中的数百万及数十亿单元要求，尤其如此。
在阶段a期间，如图4中所图解说明，在特定所关注时间处针对模型M从储层数据 库存储器16读取数据，如在步骤100处所指示。接着分配CPU 12中的内部存储器32，如在 102处所指示，且在阶段104期间，根据上文所描述的数据分配或细分将储层数据传送到经 指派GPU 14。
由于状态方程式为高度复杂且非线性的数学函数，因此迭代程序需要仔细地线性 化这些方程式，从而对计算负担施加进一步的需求。可将组成模拟器中的每一单元视为与 炼油厂中的分裂器或分离器单元相当，其在给定压力及温度下以类似此炼厂单元的方式执 行油的组分之间的闪蒸分离。因此，状态方程式分析需要迭代确定过程来收敛到每一组分 的相之间的逸度的相等性。预期随着每一单元中的压力、温度及组成改变，组成模拟器例行 且稳健地执行此些闪蒸计算(取决于模型中的单元的数目，甚至达数十亿次)。
在阶段b (图5)期间，在GPU的节点中执行的处理步骤具有三个类别。第一或初 始处理步骤110涉及每一储层单元中的稳定性分析确定。求出表示混合物的吉布斯自由能 的最小化的多组分方程式系统以如在步骤112处所指示确定在现有的压力及温度条件下 组分混合物是以一种单相还是以多相存在。下文在标题为“稳定性分析”的章节中更详细 地描述此处理。
第二类型的处理是针对单相储层单元的相识别的处理。在此处理期间，如果在第 一处理的步骤112中确定了单相，那么在步骤114期间将所述相识别为液相或气相。下文 在“相识别”章节中更详细地描述此处理。
在步骤116处指示GPU 16中的第三类型的处理，其涉及针对两相储层单元的闪蒸 计算。在此处理期间，将在第一或初始处理期间确定为存在有两种相的单元“闪蒸”成其液 体及气体分裂馏分以确定每一相中的每一组分的个别组成(摩尔分数)。用于此确定的支 配方程式组是两种相中的热力学逸度的相等性。这些方程式为高度线性的且针对混合物中的每一组分公式化一个此种方程式。在热力学中，逸度的自然对数是流体的P-V-T(压力-体积-温度)性质的积分，且因此，其评估需要与P-V-T性质相关的状态方程式(E0S)。
本发明使用两个通用的EOS :彭-罗宾逊(Peng-Robinson)及索阿维-雷德利希-广卩(Soave-Redlich-Kwong)。逸度积分的分析积分法导致执行起来计算昂贵(且非常有利于GPU中的处理)的复杂对数表达式。下文在章节“EOS与性质确定”中更详细地描述状态方程式处理。下文在章节“针对两相单元的闪蒸计算”中描述闪蒸计算处理。当完成针对模型的单元的步骤处理时，将储层模拟结果传送到CPU 12，如在步骤118处所指示。
在处理的阶段c (图6)期间，如在步骤120处所指示，在CPU 12中接收来自GPU 14的储层模拟结果以继续模拟，且接着将其传送到储层数据库16，如步骤122所指示。如在步骤124处所指示将时间间隔递增到下一所关注时间，且处理控制再次转移到步骤100 以接收另一组数据。如在步骤128处所指示，可借助显示器20在适当时间处形成所关注数据的输出显示。
在每一单元处针对模拟器的每一非线性迭代且在每一时间步长处执行图5中所图解说明的处理步骤。考虑巨型储层的典型模型可具有5千亿个单元且针对50年模拟需要每时间步长平均4个非线性迭代及平均2000个时间步长，在GPU处理期间执行的相平衡计算的数目可容易达到数万亿。因此，模拟的此本质内核的加速对总体模拟周转时间具有戏剧性的影响。如较早所论述，稳定性分析处理涉及多个对数评估。类似地，步骤116的闪蒸计算处理具有多个超越函数评估。借助本发明执行的步骤110的处理有助于对GPU的非常有效的利用。
在本发明的算法中，在两个不同层级上利用借助本发明通过GPU提供的加速。在第一层级上，在GPU中求出多种组分的吉布斯自由能最小化及逸度方程式系统的迭代非线性解以获得加速。这些方程式的复杂数学形式从经加速的数值计算获益，因为其评估在典型的组成储层模拟期间可能执行数十亿次。
在第二层级上，使一组竞争回归方程式与之前的压力及组成计算拟合，且使用选定的选择以便依据针对新压力及组成的闪蒸计算预测结果，因此节省非线性迭代的花费。 回归方程式采用当在GPU上执行时极其快速的超越函数及分数求幂，因此实现对通过非线性方程式的迭代解提供的加速水平的额外加速水平。
可并行使用多个计算“节点”(通常由一个或一个以上CPU及一个GPU构成)以便将储层细分成单独的计算任务，使得每一 CPU-GPU组合处理在储层的其特定细分区中的数据。以此方式，可通过将数万(或甚至数百万)个单元指派给每一 CPU-GPU组合来并行处理由数百万或数十亿个单元组成的储层模型。假定热力学闪蒸计算仅取决于每个单元处的组成、压力及温度性质，则自然地实现高度可缩放的并行度，因为任何单元都不取决于任何其它单元的结果。
应注意,此符号CPU-GPU过程与实施方案的并行度不同,但与其互补。由一个或一个以上多核心CPU及一个众核心GPU组成的每一计算机“节点”通过并行化的域分解(即， MPI实施方案)而仅处置指派给其的储层“块”。大量的这些节点并行操作，其中典型的计算“群集 ”由那些节点中的512个组成，每一节点由两个4核心CPU及一个240核心GPU组成。
当前，“多核心” CPU的标识正在每CPU4个与8个计算核心之间演变，且“众核心” GPU的标识正在每GPU 240个与512个计算核心之间演变。目前，CPU核心含有比GPU核心显著更多的存储器(约100X)及更高的时钟频率 (约2X到3X)。有限的存储器强加对在CPU与GPU之间选择性地传送所需信息(上文所 描述的阶段a及c)的需要。还应注意，相对于CPU，GPU核心的较慢时钟因GPU核心对CPU 核心的大得多的数目(50X到100X)而得到更多补偿。E0S及性质确定假设多组分流体行为遵循热力学状态方程式(E0S)。所选的E0S对于液相及蒸汽 相两者来说均应为准确的，因为其主要目的是在相平衡计算期间提供两种相的密度及逸度 系数。本发明提供使用彭-罗宾逊或索阿维-雷德利希-邝(业内广泛已知的两个通用状 态方程式)的选择。这些状态方程式的一般(或“典范”)形式为
权利要求
1.一种在多个数据处理器的计算机系统中进行计算机化模拟的方法，所述多个数据处理器包含至少一个中央处理单元及至少一个图形处理单元以及一输出显示器，所述计算机化模拟是针对巨型地表下储层的组分烃类流体中的油相及气相的组分组成变量进行的以从所述储层模拟动态及开采，所述巨型地表下储层是通过分割成布置成经组织单元系统的若干个单元的模型模拟的，所述模拟进一步基于所述储层的所述单元的地质与流体表征信息，所述方法包括以下计算机处理步骤(a)在所述中央处理单元中接收所述单元及所述储层的地质与流体表征信息；(b)将所述地质与流体表征信息传送到所述图形处理单元；(C)在所述图形处理单元中处理所述地质与流体表征信息以确定所述储层的所述单元的所述组分流体中的流体相的所述组分组成变量的相；(d)将所述组分组成变量的所述所确定的相从所述图形处理单元传送到所述中央处理单元；及(e)形成所述巨型地表下储层中的所要位置处所述单元的所述油相及气相的个别烃类物质的所述组分组成变量的输出显示以从所述巨型储层模拟动态及开采。
2.根据权利要求1所述的方法，其中所述处理所述地质与流体表征信息以确定所述组分组成变量的所述相的计算机处理步骤指示所述相为液体。
3.根据权利要求2所述的方法，其进一步包含以下计算机处理步骤确定所述液相中的组分的摩尔分数。
4.根据权利要求2所述的方法，其进一步包含以下计算机处理步骤确定所述液相的密度。
5.根据权利要求1所述的方法，其中所述处理所述地质与流体表征信息以确定所述组分组成变量的所述相的计算机处理步骤指示所述相为气体。
6.根据权利要求5所述的方法，其进一步包含以下计算机处理步骤确定所述气相中的组分的摩尔分数。
7.根据权利要求5所述的方法，其进一步包含以下计算机处理步骤确定所述气相的密度。
8.根据权利要求1所述的方法，其中所述处理所述地质与流体表征信息以确定所述组分组成变量的所述相的计算机处理步骤包含确定所述单元的所述组分流体的所述流体相的热力学稳定性的步骤。
9.一种用于对地球中的储层的地下层状地层中的流体的状态改变进行计算机化模拟的数据处理系统，所述数据处理系统包括(a)中央处理器，其用于执行以下步骤(1)在中央处理单元中接收单元及所述储层的地质与流体表征信息；(2)将所述地质与流体表征信息传送到图形处理单元；(b)图形处理器，其用于执行以下步骤(1)在所述图形处理单元中处理所述地质与流体表征信息以确定所述储层的所述单元中的每一者的组分烃类流体中的油相及气相的组分组成变量的相；(2)将所述储层的所述单元的组分烃类流体中的所述油相及气相的所述组分组成变量的所述所确定的相从所述图形处理单元传送到所述中央处理单元；及(C)存储器，其用于存储所述储层的所述单元的组分烃类流体中的所述油相及气相的所述组分组成变量的所述所确定的相。
10.根据权利要求9所述的数据处理系统，其中所述在所述图形处理器中处理所述地质与流体表征信息以确定所述组分组成变量的所述相的计算机处理步骤指示所述相为液体。
11.根据权利要求10所述的数据处理系统，其进一步包含执行以下计算机处理步骤的所述图形处理器确定所述液相中的组分的摩尔分数。
12.根据权利要求11所述的数据处理系统，其进一步包含执行以下计算机处理步骤的所述图形处理器确定所述液相的密度。
13.根据权利要求9所述的数据处理系统，其中所述在所述图形处理器中处理所述地质与流体表征信息以确定所述组分组成变量的所述相的步骤指示所述相为气体。
14.根据权利要求13所述的数据处理系统，其进一步包含执行以下计算机处理步骤的所述图形处理器确定所述气相中的组分的摩尔分数。
15.根据权利要求13所述的数据处理系统，其进一步包含执行以下计算机处理步骤的所述图形处理器确定所述气相的密度。
16.根据权利要求9所述的数据处理系统，其中所述在所述图形处理器中处理所述地质与流体表征信息以确定所述组分组成变量的所述相的步骤包含确定所述单元的所述组分流体中的流体相的热力学稳定性的步骤。
17.一种其中存储有计算机可读媒体计算机可操作指令的数据存储装置，所述计算机可读媒体计算机可操作指令用于致使包括至少一个中央处理单元及至少一个图形处理单元以及一输出显示器的数据处理系统模拟地球中的地下层状地层中的流体的状态改变，存储于所述数据存储装置中的所述指令致使所述数据处理系统执行以下步骤(a)在所述中央处理单元中接收单元及储层的地质与流体表征信息；(b)将所述地质与流体表征信息传送到所述图形处理单元；(C)在所述图形处理单元中处理所述地质与流体表征信息以确定所述储层的所述单元中的每一者的组分烃类流体中的油相及气相的组分组成变量的相；(d)将所述组分组成变量的所述所确定的相从所述图形处理单元传送到所述中央处理单元；及(e)形成巨型地表下储层中的所要位置处所述单元的所述油相及气相的个别烃类物质的所述组分组成变量的输出显示以从所述巨型储层模拟动态及开采。
18.根据权利要求17所述的数据存储装置，其中所述组分组成变量的所述所确定的相指示所述相为液体，且所述指令进一步包含致使所述数据处理器系统执行以下计算机处理步骤的指令确定所述气相的密度。
19.根据权利要求17所述的数据存储装置，其中所述组分组成变量的所述所确定的相指示所述相为液体，且所述指令进一步包含致使所述数据处理器系统执行以下计算机处理步骤的指令确定所述液相的密度。
20.根据权利要求17所述的数据存储装置，其中所述组分组成变量的所述所确定的相指示所述相为气体，且所述指令进一步包含以下计算机处理步骤确定所述气相中的组分的摩尔分数。
21.根据权利要求17所述的数据存储装置，其中所述组分组成变量的所述所确定的相指示所述相为气体，且所述指令进一步包含以下计算机处理步骤确定所述气相的所述密度。
22.根据权利要求17所述的数据存储装置，其中所述致使所述数据处理系统执行所述处理所述地质与流体表征信息以确定所述组分组成变量的所述相的步骤的指令包含用以执行确定所述单元的所述组分流体中的流体相的热力学稳定性的步骤的指令。
全文摘要
计算机系统分析来自被组织成若干个组分单元的巨型地表下烃类储层的数据并基于热力学相平衡的确定而使用状态方程式EOS建模来模拟所述储层中的条件。所述计算机系统采取包含计算机处理器单元(或CPU)及图形处理单元(或GPU)的异质(混合)计算机环境的形式。所述系统利用所述图形处理单元的计算加速能力，同时利用所述计算机处理单元来进行数据及存储器的执行控制、输入/输出。通过胜过现有方法不止一数量级的速度改进而减少处理时间要求。
文档编号G01V11/00GK103069306SQ201180038566
公开日2013年4月24日 申请日期2011年6月28日 优先权日2010年6月30日
发明者若热·A·皮塔, 纳比勒·M·阿勒扎迈勒, 阿里·H·多鲁 申请人:沙特阿拉伯石油公司