Способы и устройства для прогнозирования добычи углеводородов с места заложения скважины

СПОСОБЫ И УСТРОЙСТВА ДЛЯ ПРОГНОЗИРОВАНИЯ ДОБЫЧИ УГЛЕВОДОРОДОВ С МЕСТА ЗАЛОЖЕНИЯ СКВАЖИНЫ Ли Дональд (US), Ден Бур Леннерт (CA),Сейерз Колин М., Хойман Патрик Дж. (US) Представитель: Раскрыты способы и устройства, в которых данные о микросейсмических событиях, данные о напряжениях, сейсмические данные и свойства породы используются для прогнозирования успеха при добыче углеводородов с места заложения скважины. Согласно примеру способа образуют функцию добычи углеводородов на основании информации, связанной, по меньшей мере, с местом заложения первой скважины, получают информацию, связанную с местом заложения второй скважины, и вычисляют функцию добычи углеводородов, используя информацию, связанную с местом заложения второй скважины, для прогнозирования добычи углеводородов с места заложения второй скважины.(71)(73) Заявитель и патентовладелец: ПРЭД РИСЕРЧ ЭНД ДИВЕЛОПМЕНТ ЛИМИТЕД (VG) 014144 Область техники, к которой относится изобретение В общем, настоящее изобретение относится к прогнозированию успеха при добыче углеводородов с места заложения скважины и, более конкретно, к способам и устройствам, в которых данные о микросейсмических событиях, информация относительно напряжения в пласте и свойства породы используются для прогнозирования успеха при добыче углеводородов с места заложения скважины и интенсификации притока (например, вследствие гидравлического разрыва пласта). Уровень техники В общем, сбор и анализ микросейсмических событий, связанных с осуществлением гидравлического разрыва пласта в скважине для повышения добычи или обусловленных добычей из коллекторов, являются хорошо известными. Такие микросейсмические события представляют собой, по существу, небольшие землетрясения (например, имеющие магнитуду по шкале Рихтера меньше трех), которые являются результатом изменений напряжений внутри геологических структур, относящихся к скважине или коллектору. Обычно эти изменения напряжений наводятся во время извлечения или нагнетания флюидов в скважину или коллектор. Более конкретно, анизотропный характер напряжений среды внутри коллектора приводит к аккумулированию сдвиговых напряжений на геологических структурах, таких как сбросы, трещины и т.д. Эти аккумулированные сдвиговые напряжения часто снимаются во время истощения(например, вследствие процессов извлечения) и выполнения операций интенсификации притока (например, во время интенсификации притока гидравлическим разрывом пласта). Снятие этих сдвиговых напряжений приводит к излучению акустической энергии или звука, который может быть обнаружен устройствами, такими как, например, геофоны, акселерометры и т.д., проанализирован для определения определенных физических характеристик скважины и/или коллектора. В последнее время делаются попытки анализировать микросейсмические данные с целью оптимизации размещения скважин и для предсказания технологических показателей скважин. В частности, некоторые из этих попыток направлены на идентификацию мест нахождения микросейсмических событий с целью картирования разрывов, чтобы иметь возможность прогнозирования технологических показателей скважин и/или оптимизации размещения скважин. Например, микросейсмические данные могут быть проанализированы для определения ориентации, протяженности или размера и расчетного роста разрывов, и все они являются факторами, которые влияют на оптимальное размещение скважин и, в конечном счете, на производительность или технологические показатели скважин. Одну такую попытку описали Kaiser et al. в Society of Petroleum Engineers (SPE) paper number 88695 под названием "Contribution to the valuation of microseismic monitoring data recorded from treatment well - Results based on 20 hydrofracturing jobs recorded from treatment well", и раскрытие этой статьи полностью включено в настоящую заявку посредством ссылки. Другие попытки направлены на использование данных о микросейсмических событиях для улучшения стимуляции коллектора гидравлическим разрывом пласта, чтобы тем самым повысить продуктивность соответствующей скважины (скважин). Одну такую попытку описали East et al. в SPE paper number 91435 под названием "Successful application of hydrajet fracturing on horizontal wells completed in thick shalereservoir", и раскрытие этой статьи полностью включено в настоящую заявку посредством ссылки. Между тем, как упомянутые выше использования микросейсмических данных направлены на определение пространственных характеристик коллекторов (например, местоположения, ориентации, протяженности и т.д. разрывов), однако же, предпринимались другие попытки использовать данные о микросейсмических событиях для оценивания свойств коллектора, таких, как, например, пористость, проницаемость, насыщенность флюидом, напряжение, скорость сейсмических волн и прочность породы. В дополнение к пространственным характеристикам эти иные свойства коллектора могут быть полезными при регулировании извлечения флюида из коллектора и/или планировании добычи, и/или разработке месторождений. Пример системы для обработки микросейсмических сигналов с целью оценивания свойств коллектора, упомянутых выше, описан в патенте США 6947843, раскрытие которого полностью включено в настоящую заявку посредством ссылки. Краткое описание чертежей На чертежах фиг. 1 - блок-схема последовательности операций, отображающая пример процесса прогнозирования добычи углеводородов с места заложения скважины; фиг. 2 - представление примера способа, которым петрофизические свойства породы могут быть определены в примере процесса из фиг. 1; фиг. 3 - представление примера способа, которым механические свойства и характеристики напряжения породы могут быть определены в примере процесса из фиг. 1; фиг. 4 - представление примера кривизны продуктивного слоя коллектора; фиг. 5 - блок-схема последовательности операций примера процесса оценивания объема гидравлического разрыва, который может быть использован для определения характеристик гидравлического разрыва в примере процесса из фиг. 1; фиг. 6 А - пример представления разрыва, имеющего относительно высокую анизотропию горизонтального напряжения;-1 014144 фиг. 6 В - пример представления сети разрывов, имеющих относительно низкую анизотропию горизонтального напряжения; фиг. 7 - пример графического представления соотношения между характеристиками горизонтального напряжения разрыва и отношением размеров разрыва и фиг. 8 - пример процессорной системы, которая может быть использована для выполнения машиночитаемых команд с целью реализации примеров систем и способов, описанных в настоящей заявке. Сущность изобретения В соответствии с одним раскрытым аспектом в системе и способе прогнозирования добычи углеводородов с места заложения скважины осуществляются образование функции добычи углеводородов на основании информации, связанной, по меньшей мере, с местом заложения первой скважины, получение информации, связанной с местом заложения второй скважины, и вычисление функции добычи углеводородов с использованием информации, связанной с местом заложения второй скважины, для прогнозирования добычи углеводородов с места заложения второй скважины. В соответствии с другим раскрытым аспектом в системе и способе оценивания объема разрыва осуществляются получение набора микросейсмических данных, связанных с разрывом, образование вокселизированного пространства на основании набора микросейсмических данных и выбор пар точек из набора микросейсмических данных. Кроме того, в системе и способе идентифицируются вокселы из вокселизированного пространства, при этом идентифицируемые вокселы соответствуют парам точек и векторам, соединяющим пары точек, и оценивается объем разрыва на основании идентифицированных вокселов. В соответствии с еще одним раскрытым аспектом в системе и способе оценивания отношения размеров разрыва, связанного с геологическим районом, осуществляются вычисление отношения напряжений, связанного с разрывом, и преобразование отношения напряжений в расчетное отношение размеров с помощью заданного соотношения, связывающего отношения напряжений с отношениями размеров для геологического района. Подробное описание В общем, в примерах способов, устройств и изделий промышленного производства, описанных в настоящей заявке, свойства породы, данные о напряжениях и микросейсмических событиях или информация, собранная, например, во время обработки с гидравлическим разрывом пласта, используются для прогнозирования или оценивания успеха при добыче углеводородов с места заложения скважины (например, с места заложения скважины, которая может быть пробурена). Более конкретно, способами, устройствами и изделиями промышленного производства, описанными в настоящей заявке, определяются геомеханические, петрофизические и/или другие свойства породы, которые влияют на добычу углеводородов, для горизонта, месторождения или геологического района (например, бассейна) и затем результаты используются для прогнозирования продуктивности мест заложения скважин, предназначенных для перспективных скважин. В примерах, описанных в настоящей заявке, функцию или модель добычи углеводородов определяют или образуют путем согласования данных, связанных с геомеханическими, петрофизическими и/или другими свойствами породы для одной или нескольких эксплуатационных или существующих скважин, с фактической добычей углеводородов из этих эксплуатационных скважин. Эксплуатационная или существующая скважина (скважины), используемая для определения или образования функции добычи углеводородов, может быть соотнесена с конкретным геологическим районом (например, бассейном). Таким образом, добыча углеводородов с места заложения скважины, подлежащей бурению в геологическом районе, к которому применяется функция добычи углеводородов, может быть оценена путем сбора информации о геомеханических, петрофизических и/или других свойствах породы для места заложения скважины, подлежащей бурению, и использования этих собранных данных совместно с функцией добычи углеводородов для оценивания или прогнозирования добычи углеводородов с места заложения скважины, подлежащей бурению. Как описывается более подробно ниже, некоторые из параметров, используемых для определения и/или вычисления примера функции добычи углеводородов, описанной в настоящей заявке, можно определить, используя микросейсмические данные, сейсмические данные, каротажные данные и т.д. До подробного рассмотрения примеров способов необходимо осознать, что примеры способов или процессов, описанных в настоящей заявке, могут быть реализованы как машиночитаемые и выполняемые команды, код, программное обеспечение и т.д., сохраняемые на материальном носителе, таком как,например, магнитный, полупроводниковый и/или оптический носитель, и выполняемые, например, контроллером, микропроцессором и т.д., таким как приведенная для примера процессорная система 800 из фиг. 8, описанная более подробно ниже. Кроме того, некоторые или все операции, относящиеся к примерам способов, описанным в настоящей заявке, могут быть выполнены вручную, и/или порядок операций может быть изменен, или отдельные операции исключены с получением тех же самых или подобных результатов. Примеры способов могут описываться совместно с блок-схемами последовательности операций,которые могут представлять примеры машиночитаемых и выполняемых команд, программного обеспе-2 014144 чения или кода. Такие машиночитаемые команды, программное обеспечение или код могут содержать программу, предназначенную для выполнения процессором, таким как процессор 812, показанный в примере процессорной системы 800 из фиг. 8. Программа может быть воплощена в программном обеспечении, сохраняемом на материальном носителе, таком как компакт-диск, доступный только для чтения, дискета, жесткий диск, универсальный цифровой диск или память, связанная с процессором 812 и/или включенная хорошо известным способом в микропрограммные средства и/или специализированное аппаратное обеспечение. Дополнительно или как вариант примеры способов могут быть реализованы с использованием любого необходимого сочетания аппаратного обеспечения, микропрограммных средств и/или программного обеспечения. Например, одна или несколько интегральных схем, дискретные полупроводниковые компоненты или пассивные электронные компоненты могут быть использованы для выполнения операций, представленных на блок-схемах последовательностей операций. Теперь обратимся к фиг. 1, на которой показана блок-схема последовательности операций, отражающая пример процесса 100 прогнозирования добычи углеводородов с места заложения скважины. Приведенный для примера процесс 100 прогнозирования начинают с определения (блок 102) петрофизических свойств породы, используя каротажные данные, которые могут быть прокалиброваны относительно результатов керновых измерений. Как правило, найденные (блок 102) петрофизические свойства являются связанными с потенциалом добычи углеводородов из породы. Как показано на фиг. 2, операции (блок 102) могут быть осуществлены с использованием элементного каротажного анализа 200, который чаще известен как ELAN (который является торговой маркой Schlumberger), для определения того,углеводород какого вида присутствует в поровом пространстве породы, сколько углеводорода имеется в поровом пространстве породы и в каком поровом пространстве находится углеводород. Как известно,при элементном каротажном анализе разделяют объемы минералов, пористость и насыщенность углеводородами для объема породы, используя каротажные данные 202 в качестве входных данных и результаты 204 керновых измерений в качестве калибровочных точек. Затем на основании элементного каротажного анализа 202 выводят петрофизические свойства 206 породы, такие как, например, пористость, объемы минералов, насыщенность углеводородами, содержание органического углерода и т.д. Как известно,каротажные данные 202 можно собрать, используя один или несколько зондов и/или других приборов,датчиков и т.д., расположенных внутри одного или нескольких стволов скважин, а керновые измерения 204 можно выполнить в лабораторных условиях, используя образцы кернов, полученные в процессе бурения скважины (скважин). Керновыми измерениями 204 обеспечивается получение достоверных свойств пород на известных глубинах внутри скважины, и поэтому их можно использовать известным образом для лучшего оценивания свойств пород, соответствующих каротажным данным, собранным на различных глубинах (например, на больших) в скважине. Вернемся к фиг. 1, где после определения (блок 102) петрофизических свойств породы в соответствии с примером процесса 100 определяют (блок 104) механические свойства и характеристики напряжения породы. Хотя для определения механических свойств и характеристик напряжения можно использовать несколько способов, операции, относящиеся к блоку 104, предпочтительно осуществлять, используя способ механического моделирования среды, например, показанный на фиг. 3. Способ 300 моделирования среды, показанный на фиг. 3, является хорошо известным способом,разработанным Schlumberger Technology Corporation. Более подробная информация, характеризующая способы моделирования среды, раскрыта в патентах США 6549854 и 6766354, которые полностью включены в настоящую заявку посредством ссылки. В общем случае способ 300 моделирования среды позволяет создавать одномерную механическую модель среды для месторождения, соответствующего анализируемой скважине. Одномерная модель среды может быть использована для оценивания механических свойств и характеристик напряжения породы в стволе скважины. В сочетании с сейсмическими данными трехмерная механическая модель среды, охватывающая район, представляющий интерес, также может быть образована и заполнена скважинными данными и сейсмическими данными путем использования геостатистических способов, таких как, например, кригинг. Такая трехмерная модель среды может быть особенно полезной для прогнозирования ожидаемой добычи и характеристик, интенсифицирующих приток обработок в местах заложения скважин, для которых отсутствует скважинная информация. Более конкретно, модель включает в себя напряжения в среде или профили напряжений, такие как давление флюидов в порах пород или поровое давление (Рр) 302, масса покрывающей толщи или вертикальное напряжение (Sv) 304, минимальное эффективное горизонтальное напряжение (Sh) 306 и максимальное эффективное горизонтальное напряжение (SH) 308. Механическая модель 300 среды также включает в себя главные направления 310 напряжений, такие как, например, азимуты напряжений Sh и SH. Кроме того, механическая модель 300 среды включает в себя механические свойства породы, такие как прочность 312 породы на сжатие и растяжение, коэффициент Пуассона, модуль Юнга (то есть статические упругие свойства породы), угол трения и т.д. Снова обратимся к фиг. 1, где после определения (блок 104) механических свойств и характеристик напряжения породы в соответствии с примером процесса 100 определяют (блок 106) кривизну пласта и горизонта на основании сейсмических свойств и свойств горизонта на протяжении продуктивных слоев. Кривизна представляет собой скорость изменения угла вдоль поверхности (например, времени или глу-3 014144 бины) относительно нормальных векторов вдоль поверхности. На фиг. 4 показан пример криволинейной поверхности и правила знаков для кривизны. В частности, на фиг. 4 показаны области нулевой кривизны,отрицательной кривизны и положительной кривизны. Кривизна трехмерной поверхности (такой как одна граница зоны углеводородов, относящейся к скважине) связана с напряжением (в предположении продольного изгиба) так, как показано уравнением 1 ниже, при этом постоянную пропорциональности можно определить, используя скважинную, сейсмическую информацию и информацию о напряжениях в районе. Напряжение где h - толщина слоя;K - кривизна слоя или горизонта; Е - модуль Юнга. Снова обратимся к фиг. 1, где после определения (блок 106) кривизны пласта и горизонта в соответствии с примером процесса 100 прогнозирования определяют (блок 108) характеристики гидравлического разрыва, соответствующего месту заложения существующей анализируемой скважины (например,эксплуатационной скважины). Более конкретно, данные о микросейсмических событиях, которые могут быть собраны во время интенсификации притока гидравлическим разрывом пласта на месте заложения существующей скважины, можно использовать (блок 108) для определения ориентации гидравлического разрыва, объема гидравлического разрыва, отношений размеров гидравлического разрыва, а также любых других необходимых характеристик гидравлического разрыва. Для определения (блок 108) объема гидравлического разрыва можно использовать метод дискретной попарной линейной интерполяции. Один особенно полезный метод дискретной попарной линейной интерполяции изложен подробно ниже. Однако до предоставления более подробного описания способа,которым этот процесс линейной интерполяции может быть осуществлен, будет дано более общее рассмотрение операции процесса для облегчения понимания детализированного примера математических операций, которые могут быть использованы для реализации процессов, относящихся к блоку 108. В общем, пример процесса оценивания или определения (блок 108) объема гидравлического разрыва основан на предположении, что микросейсмические события, происходящие во времени ближе к началу интенсификации притока гидравлическим разрывом пласта, пространственно ближе к источнику разрыва, чем микросейсмические события, происходящие относительно позднее во времени от начала интенсификации притока. Иначе говоря, в случае любого набора микросейсмических данных обычно предполагается, что данные являются коррелированными во времени и по пространству, так что данные,появляющиеся позднее во времени, находятся на большем расстоянии от источника. Конечно, на практике некоторые данные могут не соответствовать идеально предполагаемой пространственной/временной корреляции. Однако такие несоответствующие данные будут иметь минимальное влияние, если вообще будут иметь, на результирующую оценку объема разрыва, или можно сделать так, что они будут иметь минимальное влияние. Например, данные, признанные несоответствующими или же отклоняющимися,могут быть исключены из рассмотрения, обработки и т.д. С учетом предполагаемой пространственной/временной корреляции микросейсмических данных,подлежащих обработке, данные сначала помещают в упорядоченный во времени список, так что данные,которые являются соседними в списке, также являются соседними во времени (и предполагаются соседними в пространстве). Затем список данных просматривают для определения минимальных и максимальных координат осей х, у и z, которые, в свою очередь, используют для вычисления максимальных размеров трехмерного пространства, занятого микросейсмическими данными. После этого трехмерное пространство вокселизируют, используя заданное разрешение (то есть размер воксела), и оно может быть представлено при помощи одного или нескольких массивов данных и/или любой другой подходящей структуры или конструкции данных. Использование такой структуры данных (например, массивов данных) позволяет представлять вокселизированное пространство и сохранять его в запоминающем устройстве компьютера и/или в машиночитаемом носителе любого другого вида. После образования вокселизированного пространства упорядоченный во времени список микросейсмических данных обрабатывают, чтобы вокселы в пределах вокселизированного пространства могли быть заполнены, маркированы, тегированы или иным образом идентифицированы как составляющие пространство разрыва. Обычно этот процесс идентификации включает в себя итерационную обработку упорядоченного во времени списка микросейсмических данных для многократного выбора различных пар точек данных, которые являются в достаточной степени коррелированными во времени и по пространству, и заполнение, тегирование и т.д. этих вокселов в вокселизированном пространстве, соответствующем самим точкам данных, а также вокселам, лежащим вдоль вектора, соединяющего точки данных. Поэтому при многократном выборе различных пар точек из упорядоченного во времени списка и заполнении, тегировании и т.д. этих вокселов, соответствующих самим исходным микросейсмическим точкам,а также вокселов, лежащих вдоль векторов, соединяющих эти точки, вокселизированное пространство образует объем, облако или пространство заполненных или тегированных вокселов в пределах общего-4 014144 или полного имеющегося вокселизированного пространства. Затем этот объем или пространство заполненных или тегированных вокселов можно поставить в соответствие объему разрыва или можно получить это соответствие. Хотя можно образовать пару из каждой исходной микросейсмической точки и каждой другой такой точки во время описанного выше итерационного процесса, результирующий объем тегированных вокселов будет давать в значительной степени завышенную оценку фактического объема соответствующей сети разрывов. Поэтому предпочтительно ограничивать участок, на котором точки могут быть подобраны под пару, в соответствии с предполагаемыми диапазонами пространственной/временной корреляции,на протяжении которых составление пар точек предполагается справедливым и имеющим смысл. Поэтому в процессе заполнения вокселов, описанном более подробно ниже, пары точек, которые разнесены во времени сверх заданного порога (например, сверх разнесения во времени, выбранного пользователем), не представляют на процесс заполнения или тегирования, а точки, лежащие на векторе, соединяющем эти пары точек, как не заполняют, так и не тегируют. Кроме того, в примере процесса, приведенном ниже,также учитывается, что степень корреляции между парами точек может спадать или уменьшаться с повышением разнесения во времени. В частности, в пример процесса заполнения заложено, что максимальный радиус или пространственная корреляционная длина может уменьшаться с увеличением временного запаздывания. Пару точек, которая попадает в пределы порога максимального временного запаздывания, но для которых расстояние между точками превышает максимальный радиус или корреляционную длину, не представляют на заполнение или тегирование. Блок-схема последовательности операций, в целом представляющая пример описанного выше процесса, дана на фиг. 5. Пример процесса 500 оценивания объема гидравлического разрыва может быть использован для реализации примера процесса из фиг. 1 и, в частности, на ней показаны операции блока 108. Обратимся к подробному описанию фиг. 5, где в соответствии с примером процесса получают (блок 502) упорядоченные во времени микросейсмические данные. Упорядоченные во времени микросейсмические данные могут быть получены в форме предварительно обработанного списка или одномерного массива упорядоченных во времени данных. Затем список упорядоченных во времени данных обрабатывают или исследуют для образования (блок 504) вокселизированного пространства, используемого для сохранения данных, представляющих объем разрыва. В частности, как отмечалось выше, вокселизированное пространство может быть реализовано в виде одного или нескольких трехмерных массивов данных. После этого из упорядоченных во времени микросейсмических данных выбирают (блок 506) пару точек и эти точки оценивают для определения (блок 508), попадают ли они в пределы заданных пространственных и временных порогов. Если точки не попадают на этапе блока 508 в пределы порогов,пару точек в дальнейшем не обрабатывают и управление процессом возвращают к блоку 506 для выбора другой пары точек. Если точки на этапе блока 508 точки попадают в пределы порогов, вокселы, соответствующие точкам, тегируют (блок 510), заполняют или иным образом идентифицируют или классифицируют как составляющие часть объема разрыва. Затем в соответствии с процессом 500 определяют(блок 512), имеются ли дополнительные пары точек для процесса. Если согласно блоку 512 имеются дополнительные точки для процесса, управление процессом возвращают к блоку 506 для выбора другой пары точек. Если на этапе блока 512 нет больше точек для процесса, то после этого в соответствии с примером процесса 500 оценивают набор тегированных, заполненных и т.д. вокселов с целью оценивания (блок 514) объема разрыва. В нижеследующем рассмотрении дается более детальный пример описанных выше операций или процессов оценивания объема гидравлического разрыва. Сначала, имея N пространственно и во времени коррелированных точек, Pn=[xn, yn, zn, tn] в возрастающем порядке времени (t), где n=1 N, при соответствующих интервалах (х, у, z)0 дискретизации, образуют дополнительные точки, используя дискретизированную линейную интерполяцию между точками Pn и Pn-l для l=1 L, где LN, и на L накладывают ограничения, показанные ниже. Затем входные точки дискретизируют, вокселизируя их в трехмерный массив. Полный список точек(то есть список из N точек) вначале представляют на определение области числовых значений каждой координаты (xmin, xmax, ymin, ymax, zmin, zmax). После этого размеры трехмерного массива (ni, nj, nk) определяют как-5 014144 Затем два трехмерных массива распределяют так, что один из массивов (Tijk) используют для регистрации значений координаты t и другой массив (Mijk) используют для подсчета количества благоприятствующих факторов для каждого воксела. После приведения обоих трехмерных массивов к нулю каждую входную точку вокселизируют, вычисляя индексы i,j,k соответствующего элемента в трехмерном массиве, затем регистрируя tn и количество благоприятствующих факторов. Пример процесса, которым массивы могут быть приведены к нулю и входные точки могут быть вокселизированы, изложен ниже. воксела превышает минимальное расстояние между точками,Если радиус вокселизация приводит к прореживанию данных, и суммарное количество Np заполненных вокселов меньше, чем суммарное количество N входных точек. В этом случае массив Tijk нормируют путем деления на массив Mijk и повторной установки Mijk на единицу до выполнения интерполяции. После вокселизации выполняют интерполяцию для заполнения вокселов вдоль вектора, соединяющего каждую пару точек. Выбирают произвольное максимальное запаздывание (L) (например, пользовательское) на основании предполагаемой временной корреляционной длины (tmax) и среднего временного интервала (t) между точками. Например, L можно выбрать на основании уравнения. Максимальный радиус (Rmax), соответствующий поперечной и вертикальной пространственным корреляционным длинам, также является предполагаемым. Оценки временных и пространственных корреляционных длин могут быть получены путем анализа вариограмм, образованных с использованием микросейсмических данных, соответствующих месту заложения существующей скважины. В предположении, что степень корреляции между парами точек спадает с повышением разделения во времени, максимальный радиус может быть смоделирован как функция запаздывания (1). Например гдеq0, дает максимальный радиус, который уменьшается с увеличением запаздывания. Процесс, с помощью которого описанная выше интерполяция может быть выполнена, рассматривается ниже. Как показывается в примере процесса, приведенном ниже, затем осуществляют заполнение вокселов путем линейной интерполяции итерационно фрагментированными сегментами длиной r на основании вектора, соединяющего точки n и n+1. После определения (блок 108) характеристик гидравлического разрыва в соответствии с примером процесса 100 сравнивают (блок 110) характеристики гидравлического разрыва (например, объем, ориентацию и/или отношения размеров гидравлического размера) с характеристиками напряжения и сейсмической анизотропии разрыва или сети разрывов. В частности, в соответствии с примером процесса 100 может сравниваться (блок 110) информация об ориентации и/или отношениях размеров с характеристиками напряжений, такими как, например, характеристики анизотропии напряжений и/или сейсмической анизотропии. Отношение размеров разрыва или сети разрывов обычно безусловно (и сильно) коррелированно с добычей углеводородов из этого разрыва или сети разрывов. Поэтому, как описывается ниже, анализы микросейсмической информации или данных с целью определения отношения размеров разрывов в существующей скважине могут быть предпочтительными при определении или образовании функции или модели добычи углеводородов, предназначенной для использования при прогнозировании добычи с мест заложения новых скважин. До обращения к более подробному рассмотрению, относящемуся к способу,которым отношения размеров разрыва могут быть определены с использованием микросейсмических данных, общее рассмотрение, относящееся к общим соотношениям между анизотропией полей напряжения в пласте, отношениями размеров разрывов, ростом разрывов и характеристиками или видом разрывов, будет сделано в сочетании с фиг. 6 А и 6 В. Как можно видеть из фиг. 6 А, высокая анизотропия напряжения (и сейсмическая), например отношение Sh/SH более близко к нулю, приводит к росту, по существу, плоскостного гидравлического разрыва, который обычно известен как классический гидравлический разрыв. Как показано на фиг. 6 А, при классическом гидравлическом разрыве напряжение Sh (то есть минимальное горизонтальное напряжение) значительно меньше, чем напряжение SH (то есть максимальное горизонтальное напряжение), и это приводит к росту разрыва вдоль направления максимального напряжения в ответ на интенсификацию притока гидравлическим разрывом пласта. С другой стороны, как показано на фиг. 6 В, низкая анизотропия напряжения (и сейсмическая), например отношение Sh/SH близко к 1, обычно приводит к широкому проходу разрывов, состоящему из в значительной степени рассеянной сети пересекающихся разрывов. Широкие проходы разрывов или сети трещин обычно являются выгодными (например, более продуктивными) в коллекторах с низкой проницаемостью, таких как, например, хорошо известный глинистый сланец формации Барнета, поскольку имеется гораздо большая площадь контакта между многочисленными разрывами и содержащей углеводороды породой, чем наблюдающаяся, по существу, при плоскостном разрыве. Поэтому место заложения скважины, имеющее относительно большое отношение Sh/SH, обычно имеет относительно большое отношение размеров (то есть ширины к длине), и можно ожидать широкой сети разрывов, такой, какая показана на фиг. 6 В, и относительно высокой добычи углеводородов. В результате анизотропии поля напряжения гидравлические разрывы не растут изотропно, а вместо этого имеют предпочтительную ориентацию и ширину. Обычно ширина гидравлического разрыва соответствует площади контакта между разрывом и пластом, тогда как ориентация разрыва обычно является-7 014144 функцией главных направлений напряжения, влияющих на разрыв. Ориентацию и ширину гидравлического разрыва можно вычислить, используя радиус матрицы гирации, определяемый так, как показано ниже. В приведенной выше выкладке N представляет собой количество микросейсмических событий, зарегистрированных во время контроля роста гидравлического разрыва, ri(k) является i-й составляющей вектора положения k-го микросейсмического события и является средним значением ri(k), усредненным по всем микросейсмическим событиям, и является i-й составляющей вектора положения центра формы микросейсмического облака. Квадратные корни из собственных значений R являются главными радиусами гирации и могут считаться главными осями (то есть шириной, длиной или высотой) эллипсоида, описывающего форму микросейсмического облака. Собственные векторы R задают направления главных осей микросейсмического облака и могут быть использованы для определения ориентации главных направлений напряжения и главных осей сейсмической анизотропии. Обычно одна из главных осей является, по существу, вертикальной, и собственные значения обозначаются через v, H иh, где v является вертикальным собственным значением, H является наибольшим горизонтальным собственным значением иh является наименьшим горизонтальным собственным значением. В таком случае отношениеразмеров микросейсмического облака определяется как квадратный корень из наименьшего горизонтального собственного значения, деленного на наибольшее горизонтальное собственное значение, и равно =(h/H)1/2, и оно задает ширину прохода разрывов в зависимости от длины и величины сейсмической анизотропии, которая уменьшается при повышении отношения размеров. Второе отношение=(v/H)1/2 можно вычислить и соотнести с вертикальной протяженностью гидравлического разрыва и использовать для определения, остается ли гидравлический разрыв в зоне. Это соотношение можно прокалибровать (то есть единственный параметр р можно определить, используя, например, процедуру или способ, описанный подробно ниже в сочетании с фиг. 7) путем вычисления отношения ширины к длине микросейсмического облака в любом месте, где Sh/SH является известным (или оценить, используя, например, трехмерные сейсмические данные для азимутальной анизотропии), а порода является приблизительно азимутально изотропной, такой как, например, в области с небольшой плотностью разрывов или с небольшой кривизной разрывов. В таком случае отношение размеров любого микросейсмического облака в любом месте, где скважина еще не пробурена, но в которомSh/SH можно оценить, можно спрогнозировать, так что эта оценка может быть использована для оценивания объема микросейсмического облака до бурения скважины. Следует отметить, что этот способ также может быть использован для оценивания максимального горизонтального напряжения в месте гидравлического разрыва путем сочетания отношения размеров микросейсмического облака с минимальным горизонтальным напряжением в этом месте в соответствии с приведенным выше уравнением. Операции, соответствующие блокам 102-110, могут быть осуществлены для одной или нескольких скважин, для которых фактическая добыча углеводородов является известной. Одна или несколько скважин могут быть соотнесены с конкретным геологическим районом (например, бассейном), для которого добыча углеводородов из места заложения новых скважин (то есть подлежащих бурению) должна оцениваться или прогнозироваться. Таким образом, как описывается более подробно ниже, уравнение или модель, связывающая (например, согласующая) данные или информацию, определенную согласно блокам 102-110, может быть основана на статистически более значимом наборе данных и поэтому может позволять осуществлять более точное прогнозирование добычи углеводородов с места заложения новой скважины в пределах одного и того же геологического района или района с аналогичным геологическим строением. В частности, данные или информация, определяемая согласно блокам 102-110, может быть связана(блок 112) с фактической добычей углеводородов для каждого из анализируемых (блоки 102-110) мест заложения существующих скважин. Как показано ниже, используя свойства породы, петрофизические свойства, кривизну коллектора вместе с микросейсмическими ориентацией, объемом и отношениями размеров, вычисленными с использованием микросейсмических событий, можно определить корреляцию, связывающую свойства с добычей углеводородов так, что добыча углеводородов=f(HIP, Sh, SH, кривизна, MSV, отношение размеров),где HIP - углеводород в пласте;SH - максимальное горизонтальное напряжение; кривизна - кривизна поверхности продуктивного пласта;-8 014144 отношение размеров - отношение размеров микросейсмического облака. Корреляция или связь упомянутых выше параметров будет изменяться в зависимости от конкретных характеристик анализируемого геологического района (например, бассейна). Каждый из параметров или свойств, указанных выше, может быть определен, например, для одной или нескольких скважин в конкретном геологическом районе, для которого добыча углеводородов является известной. Используя значения параметров для каждой из скважин совместно с известной добычей углеводородов из этих скважин, можно определить (блок 112) наилучшую корреляцию параметров, представляющих интерес (например, параметров, упомянутых выше), путем использования одного или нескольких методов или способов согласования данных. Например, по меньшей мере, квадратичное, взвешенное усреднение, линейная регрессия или любой другой подходящий способ согласования данных может быть использован для нахождения оптимального соответствия данных функции. Однако следует отметить, что функция или модель добычи углеводородов, описанная выше, является одним примером функции или модели и что меньше параметров и/или дополнительные параметры можно использовать для образования функции или модели. Кроме того, существует соотношение (материальный баланс) между механическими свойствами/характеристиками напряжения и объемом микросейсмического разрыва, такое, что объем микросейсмического разрыва=f(Sh, SH, кривизна, объем жидкости для гидравлического разрыва). Поэтому преобразованием этого соотношения с использованием способов, описанных в настоящей заявке, обеспечивается еще один способ, которым параметр объема микросейсмического разрыва может быть вычислен для места заложения новой скважины (например, для места заложения скважины, подлежащей бурению). Объем микросейсмического разрыва может быть также оценен для любого места заложения, где отношение Sh/SH является известным или может быть оценено (например, путем анализа трехмерных сейсмических данных в случае азимутальной анизотропии) с использованием, например, способа описываемого ниже в сочетании с фиг. 7. После определения или образования (блок 112) функции или модели добычи углеводородов, соответствующей конкретному геологическому району (например, бассейну), в соответствии с примером процесса 100 используют образованную (блок 112) функцию или модель добычи углеводородов для прогнозирования (блок 114) добычи углеводородов с места заложения новой скважины (например, с места заложения скважины, которая может быть пробурена). Более конкретно, значения для каждого из параметров, составляющих функцию или модель, определяют для места заложения новой скважины и вычисляют прогнозируемую добычу углеводородов. В случае примера функции или модели, определенной выше, значения для углеводорода в пласте, Sh, SH, кривизны, объема микросейсмического разрыва и отношенияразмеров могут быть определены для места заложения новой скважины и использованы совместно с ранее образованной функцией или моделью добычи углеводородов (то есть с функцией или моделью, образованной согласно блоку 112) для вычисления (блок 114) прогнозируемой добычи углеводородов. Как отмечалось выше, отношение размеров места заложения новой скважины (например, места заложения скважины, подлежащей бурению) может быть определено с использованием более легко получаемых данных о напряжении в отличие от микросейсмической информации. Как правило, отношение минимального и максимального горизонтальных напряжений (то есть Sh/SH) может быть связано с отношениемразмеров. В частности, это соотношение может быть выражено в общем виде как=(Sh/SH)p, где р - характеристика конкретного геологического района. На фиг. 7 представлен пример графика, включающий в себя семейство кривых, иллюстрирующих соотношение между отношением напряжений и отношением размеров при различных значениях р. Для прогнозирования, оценивания или определения отношения размеров для места заложения новой скважины (например, для места заложения скважины, подлежащей бурению) фактические данные о напряжениях и информацию об отношении размеров, соответствующие местам заложения существующих скважин(например, информацию, собранную согласно блокам 108 и 110 процесса 100), используют для определения, какое из семейства кривых лучше всего представляет геологический район (например, бассейн или месторождение). После выбора кривой, представляющей геологический район, из семейства кривых,показанных на фиг. 7, оценивают или измеряют данные о напряжении (то есть Sh и SH) для места заложения новой скважины (например, для места заложения скважины, подлежащей бурению). Затем отношение Sh/SH вычисляют и отображают на выбранной кривой для определения расчетного отношения размеров. Например, если определяют, что отношение Sh/SH для места заложения новой скважины должно быть 0,8, и определяют, что значение р, относящееся к этому месту заложения, должно быть 0,5,то на основании использования примера графика из фиг. 7 расчетное или прогнозируемое отношение размеров для нового места заложения составляет около 0,9. Затем расчетное отношение размеров может быть использовано (вместе со значениями других параметров) при расчете прогнозируемой добычи для места заложения новой скважины с использованием уравнения или модели добычи, образованной согласно блоку 112 из фиг. 1. На фиг. 8 представлена структурная схема примера процессорной системы, которая может быть ис-9 014144 пользована для реализации систем и способов, описанных в настоящей заявке. Как показано на фиг. 8,процессорная система 800 включает в себя процессор 812, который связан с соединительной шиной 814. Процессор 812 включает в себя набор регистров или регистровую область 816, которая показана на фиг. 8 как полностью расположенная на том же кристалле, но которая как вариант может быть расположена полностью или частично вне кристалла и непосредственно связана с процессором 812 с помощью специализированных электрических соединений и/или с помощью соединительной шины 814. Процессор 812 может быть любым подходящим процессором, устройством обработки данных или микропроцессором. Хотя это и не показано на фиг. 8, система 800 может быть многопроцессорной системой и поэтому может включать в себя один или несколько дополнительных процессоров, которые идентичны или аналогичны процессору 812 и которые коммуникативно связаны с соединительной шиной 814. Процессор 812 из фиг. 8 связан с чипсетом 818, который включает в себя контроллер 820 памяти и контроллер 822 ввода-вывода. Как хорошо известно, чипсет обычно обеспечивает функции управления вводом-выводом и памятью, а также имеет множество регистров общего назначения и/или специализированных, таймеров и т.д., которые являются доступными для и/или используются одним или несколькими процессорами, связанными с чипсетом 818. Контроллер 820 памяти выполняет функции, которые позволяют процессору 812 (или процессорам, если имеются несколько процессоров) обращаться к системной памяти 824 и памяти 825 большой емкости. Системная память 824 может включать в себя энергозависимую и/или энергонезависимую память любого вида, такую как, например, статическая память, динамическая оперативная память, флэш-память,память, доступная только по чтению и т.д. Память 825 большой емкости может включать в себя запоминающее устройство большой емкости любого требуемого вида, включая накопитель на жестких дисках,накопитель на оптических дисках, накопители на магнитной ленте и т.д. Контроллер 822 ввода-вывода выполняет функции, которые позволяют процессору 812 осуществлять связь с периферийными устройствами 826 и 828 ввода-вывода и сетевым интерфейсом 830 по шине 832 ввода-вывода. Устройства 826 и 828 ввода-вывода могут быть устройствами ввода-вывода любого желаемого вида, такими как, например, клавиатура, видеодисплей или монитор, мышь и т.д. Сетевой интерфейс 830 может быть, например, устройством сети Ethernet, устройством режима асинхронной передачи, устройством стандарта 802.11, модемом цифровой абонентской линия связи, кабельным модемом, сотовым модемом и т.д., который позволяет процессорной системе 800 осуществлять связь с другой процессорной системой. Хотя контроллер 820 памяти и контроллер 822 ввода-вывода показаны на фиг. 8 как отдельные функциональные узлы в чипсете 818, функции, выполняемые этими узлами, могут быть объединены в пределах одной полупроводниковой схемы или могут быть реализованы с использованием двух или большего количества интегральных схем. ФОРМУЛА ИЗОБРЕТЕНИЯ 1. Способ прогнозирования добычи углеводородов с места заложения скважины, содержащий этапы, на которых образуют функцию добычи углеводородов на основании информации, связанной, по меньшей мере,с местом заложения первой скважины; получают информацию, связанную с местом заложения второй скважины; и вычисляют функцию добычи углеводородов, используя информацию, связанную с местом заложения второй скважины, для прогнозирования добычи углеводородов с места заложения второй скважины. 2. Способ по п.1, в котором каждая информация, связанная, по меньшей мере, с местом заложения первой скважины, и информация, связанная с местом заложения второй скважины, содержит, по меньшей мере, одно из микросейсмических данных, сейсмических данных или каротажных данных. 3. Способ по п.1, в котором информация, связанная, по меньшей мере, с местом заложения первой скважины, содержит информацию, полученную с помощью модели среды или элементного каротажного анализа. 4. Способ по п.1, в котором информация, связанная с местом заложения второй скважины, содержит, по меньшей мере, одно из микросейсмических данных, сейсмических данных или каротажных данных. 5. Способ по п.1, в котором получение информации, связанной с местом заложения второй скважины, содержит получение информации о напряжениях, связанной с местом заложения второй скважины, и использование информации о напряжениях для оценивания отношения размеров разрыва, связанного с местом заложения второй скважины. 6. Способ по п.5, в котором использование информации о напряжениях, связанной с местом заложения второй скважины, для оценивания отношения размеров разрыва содержит вычисление отношения напряжений и использование отношения напряжений для оценивания отношения размеров. 7. Способ по п.6, в котором вычисление функции добычи углеводородов с использованием информации, связанной с местом заложения второй скважины, для прогнозирования добычи углеводородов с- 10014144 места заложения второй скважины содержит вычисление функции добычи углеводородов с использованием расчетного отношения размеров. 8. Способ по п.1, в котором образование функции добычи углеводородов содержит соотнесение показателя добычи углеводородов, по меньшей мере, с одним из пластовой характеристики углеводородов,характеристики горизонтального напряжения, кривизны коллектора, объема разрыва или отношения размеров. 9. Способ по п.8, дополнительно содержащий вычисление отношения размеров путем вычисления,по меньшей мере, одного радиуса гирации. 10. Способ по п.8, дополнительно содержащий оценивание объема разрыва с использованием коррелированных по пространству и во времени микросейсмических данных, представленных в трехмерном пространстве. 11. Способ по п.1, в котором образование функции добычи углеводородов содержит определение,по меньшей мере, одного из петрофизических свойств породы, механических свойств породы, напряжения или кривизны пласта и горизонта. 12. Способ по п.1, дополнительно содержащий образование функции добычи углеводородов на основании информации, связанной с множеством мест заложения скважин. 13. Способ по п.1, в котором вычисление функции добычи углеводородов содержит вычисление функции добычи углеводородов с использованием, по меньшей мере, одного из пластовой характеристики углеводородов, характеристики горизонтального напряжения, кривизны коллектора, объема разрыва или отношения размеров. 14. Способ по п.1, в котором места заложения первой и второй скважин связаны с одним геологическим районом. 15. Способ по п.1, в котором место заложения первой скважины является местом заложения существующей скважины и место заложения второй скважины является местом заложения скважины, подлежащей бурению. 16. Система для прогнозирования добычи углеводородов с места заложения скважины, содержащая память и процессор, связанный с памятью, в которой процессор запрограммирован для образования функции добычи углеводородов на основании информации, связанной, по меньшей мере, с местом заложения первой скважины; и вычисления функции добычи углеводородов с использованием информации, связанной с местом заложения второй скважины, для прогнозирования добычи углеводородов с места заложения второй скважины. 17. Система по п.16, в которой каждая информация, связанная, по меньшей мере, с местом заложения первой скважины и местом заложения второй скважины содержит, по меньшей мере, одно из микросейсмических данных, сейсмических данных или каротажных данных. 18. Система по п.16, в которой информация, связанная, по меньшей мере, с местом заложения первой скважины, содержит информацию, полученную с помощью модели среды или элементного каротажного анализа. 19. Система по п.16, в которой процессор запрограммирован на использование информации о напряжениях, связанной с местом заложения второй скважины, для оценивания отношения размеров разрыва, связанного с местом заложения второй скважины; оценивание отношения размеров разрыва путем вычисления отношения напряжений и использования отношения напряжений для оценивания отношения размеров; прогнозирование добычи углеводородов с места заложения второй скважины путем вычисления функции добычи углеводородов с использованием оцененного отношения размеров. 20. Система по п.16, в которой процессор запрограммирован на образование функции добычи углеводородов путем соотнесения показателя добычи углеводородов,по меньшей мере, с одним из пластовой характеристики углеводородов, характеристики горизонтального напряжения, кривизны коллектора, объема разрыва или отношения размеров и вычисление отношения размеров путем вычисления, по меньшей мере, одного радиуса гирации. 21. Система по п.16, в которой процессор запрограммирован на образование функции добычи углеводородов путем определения, по меньшей мере, одного из петрофизических свойств породы, механических свойств породы, напряжения или кривизны пласта и горизонта. 22. Система по п.16, в которой процессор запрограммирован на образование функции добычи углеводородов путем вычисления функции добычи углеводородов с использованием, по меньшей мере, одного из пластовой характеристики углеводородов, характеристики горизонтального напряжения, кривизны коллектора, объема разрыва или отношения размеров. 23. Машиночитаемый носитель, имеющий команду, сохраняемую на нем, которая при выполнении побуждает машину к образованию функции добычи углеводородов на основании информации, связанной, по меньшей мере, с местом заложения первой скважины; и вычислению функции добычи углеводородов с использованием информации, связанной с местом- 11014144 заложения второй скважины, для предсказания добычи углеводородов с места заложения второй скважины.