要求优先权
本申请要求于2017年10月17日提交的美国专利申请第15/786,372号的优先权，其全部内容以引用方式并入本文中。
背景技术：
在烃采收业中，井间示踪剂的各种类型的使用可以用于定性或定量地测量流体如何流过烃油藏。井间示踪剂可以是油田生产监测程序的特点。可以将示踪剂注入注入井并从生产井中回收，以确定井连通性和井之间的流体流量分配。从采油器回收的示踪剂(示踪剂的突破)是补充常规监测生产信息的额外信息，诸如压力、流速和含水状况。示踪剂的相对成本可能因其类型、数量和用途而异。通过使用示踪剂确定的信息可用于替代或增强现有技术，诸如压力干扰研究、测井、额外的钻井和层析成像。
技术实现要素：
本公开描述了用于通过集成井间示踪剂来增强油藏生产优化的各种技术。例如，当将技术集成到油藏分析和管理系统中时，可以直接和自动使用优化的控制参数来控制注水速率和流体生产率。
在实现方式中，一种计算机实现的方法包括：获得与油藏中的烃产物的生产相关联的历史生产数据；获得与生产相关联的历史示踪剂测试数据；使用历史生产数据和历史示踪剂测试数据执行历史匹配，以生成改进的地质模型；使用改进的地质模型执行生产优化，包括预测优化控制以及使用预测的优化控制来更新各个注入器和采油器的注水速率和流体生产率；以及将预测的优化控制应用于油藏以优化未来生产。
可以使用以下来实现所描述的主题的实现方式：计算机实现的方法，包括先前描述的实现方式；非暂时性计算机可读介质，其存储用于执行计算机实现的方法的计算机可读指令；以及计算机实现的系统，包括一个或多个计算机存储设备，所述一个或多个计算机存储设备与一个或多个计算机互操作耦合并具有存储指令的有形的非暂时性机器可读介质，所述指令在由一个或多个计算机执行时执行由计算机实现的指令方法/存储在非暂时性计算机可读介质上的计算机可读指令。
本说明书中描述的主题可以在特定的实现方式中实现，以实现以下优点中的一个或多个优点。首先，可以提高油藏建模历史匹配的质量，并且可以提供比当前使用的技术更丰富的属性列表来约束匹配。第二，算法可以使用集成的生产和示踪剂测试数据来提高执行历史匹配的能力，以生成比当前提供的技术具有更好的预测精度的准确的油藏地质模型。其它优点对于本领域普通技术人员将是清楚的。
在具体实施方式、权利要求书和附图中阐明了本说明书的主题的一个或多个实现方式的细节。根据具体实施方式、权利要求书和附图，主题的其它特征、方面和优点将变得清楚。
附图说明
专利或申请文件包含至少一幅彩色绘图。在请求并支付必要费用后，专利和商标局将提供带有彩色附图的本专利申请公开的副本。
图1是示出根据本公开的实现方式的用于通过整合井间示踪剂测试数据来增强地下烃油藏生产优化的方法的示例的流程图。
图2是示出根据本公开的实现方式的用于更新油藏模型的方法的示例的流程图。
图3是示出根据本公开的实现方式的用于实现基于总体的优化(enopt)算法的方法的示例的流程图。
图4示出了根据本公开的实现方式的合成裂缝油藏模型的示例。
图5a和图5b描绘了示出根据本公开的实现方式的针对选定采油器的历史生产数据和示踪剂突破数据的示例的图。
图6a至图6c示出了随时间变化的示例性油田生产率。
图7a至图7c描绘了示出根据本公开的实现方式的示例性地质模型的数据图。
图8a和图8b描绘了示出根据本公开的实现方式的随时间变化的示例性动态注入和生产率的曲线图，所述时间是以天来度量的。
图9a和图9b描绘了示出根据本公开的实现方式的使用针对地质模型历史进行优化的控制参数对未来生产的未来产油率的示例性估计的图。
图10示出了根据本公开的实现方式的从不同控制参数产生的虚拟“实际”npv的示例性盒形图。
图11是示出根据本公开的实现方式的计算机系统的示例的方框图，所述计算机系统用于提供与本公开中所描述的算法、方法、功能、过程、流程和程序相关联的计算功能。
各个附图中相似的参考数字和标号指示相似的元素。
具体实施方式
以下详细描述描述了用于通过集成井间示踪剂来增强油藏生产优化的各种技术，并且被呈现为使本领域的任何技术人员能够在一种或多种特定实现方式的背景下制造和使用所公开的主题。在不脱离本公开的范围的情况下，可以对所公开的实现方式进行各种修改、变更和置换，并且对于本领域的普通技术人员来说将是清楚的，并且所定义的一般原理可以应用于其它实现方式和应用。在一些情况下，可以省略不必要的细节以获得对所描述的主题的理解，从而不会因不必要的细节而使一个或多个所描述的实现方式变得晦涩，因为这类细节在本领域普通技术人员的技能范围内。本公开不旨在限于所描述或示出的实现方式，而是与符合所描述的原理和特征的最广范围相一致。
本公开描述了包括长时间使用连续示踪剂到达(或未到达)以及定量或半定量比例分配(而不是简要研究)的实现方式。这些和其它实现方式可以提高油藏建模历史匹配的质量，并且可以提供比当前使用的技术更丰富的属性列表来约束匹配。一些实现方式可以包括使用井间示踪剂，所述井间示踪剂可以以低单位材料成本被连续注入。可以通过分布在生产井之间的高度灵敏、自动化且网络化的检测单元来实时连续监测和检测井间示踪剂。井间示踪剂可以是油田生产参数监测程序的特点，用于诸如监测压力、流速和含水状况。使用示踪剂注入的规划和策略可以考虑其它潜在可用量，诸如井底压力。这些不同的监测元素的相对成本可以包括在分析中，以最小的设备和服务总成本提供最大的总体信息，从而可以优化注入井和井区的注水速率，以提高采油率。
之前在许多生产领域中已经使用了各种类型的示踪剂测试。然而，许多示踪剂测试仅被定性地使用，而没有利用由本公开中描述的技术提供的数据的全部潜力。例如，这些技术可以包括高级跟踪系统的开发和使用，包括材料和检测方案。本公开还提供了可以利用示踪剂系统的全部潜力的“答案产品”。与不包括示踪剂数据的传统历史记录匹配过程相比，包括示踪剂数据可以大大增加对历史记录匹配过程的约束。与商业上可用的替代方案(诸如压力干扰研究、测井、额外的钻井和层析成像)相比，使用示踪剂来了解井连通性可以是一种更具成本效益且非侵入性的方法。
一些实现方式可以依靠用于通过整合井间示踪剂测试数据来增强油藏生产优化的工作流。可以使用算法，诸如利用示踪剂数据进行多数据同化的总体平滑器(es-mda-tracer)。该算法可以使用整合的生产量和示踪剂测试数据来提高执行历史匹配的能力，以生成具有更好预测精度的准确油藏地质模型。然后可以将油藏地质模型用于生产优化。
图1是示出根据本公开的实现方式的用于通过整合井间示踪剂测试数据来增强地下烃油藏生产优化的方法100的示例的流程图。为了表示清楚起见，下文在本说明书的其它附图的背景下大体上描述了方法100。然而，将理解，方法100可以例如适当地由任何合适的系统、环境、软件和硬件或系统、环境、软件和硬件的组合来执行。在一些实现方式中，方法100的各个步骤可以并行地、组合地、循环地或以任何顺序运行。
在102处，获得与油藏中的烃产物(诸如气体或油)的生产相关联的历史生产数据。例如，可以从油藏获得历史生产数据。例如，历史生产数据可以包括以下中的一个或多个：油或气体的生产率、水的生产率、井底压力、井口压力、注水速率、注气速率和注入压力。生产数据可以应用于各个井或井组的组合，诸如根据历史生产时间从气-油分离厂(gosp)测量的数据。
可以从公司的集中式数据库或区域现场级数据服务器获得历史生产数据。数据格式可以是例如纯文本文件或电子表格。在一些实现方式中，为了执行步骤102之后的步骤，历史生产数据可以被转换成纯文本文件或某种其它标准格式。方法100从102进行到104。
在104处，获得与生产相关联的历史示踪剂测试数据。可以从井间示踪剂测试中获得示踪剂测试数据，包括使用或基于注入到注入井中或由生产井产生的化学品。可以从先前收集的示踪剂测试数据中获得历史示踪剂测试数据，或者可以执行其它示踪剂测试来收集其它数据。在一些实现方式中，可以使用示踪剂突破曲线来描述示踪剂测试数据，该示踪剂突破曲线可以描绘来自各个井或井组的组合的所产生的示踪剂浓度与生产时间的关系。注入的化学品可以是离子、小分子、大分子和纳米材料。
可以从公司的集中式数据库或区域现场级数据服务器获得历史示踪剂数据和其它示踪剂测试数据。数据格式可以是纯文本文件、电子表格或其它数据存储介质。在一些实现方式中，为了执行在步骤104之后的步骤，历史生产数据可以被转换成纯文本文件或某种其它标准格式。方法100从104进行到106。
在106处，使用历史生产数据和历史示踪剂测试数据来执行历史匹配，以生成改进的地质模型。历史匹配可以包括调节油藏模型，直到模型接近地再现了油藏的过去行为。油藏模型通常可以包括或使用油藏的孔隙度分布、渗透率分布、裂缝分布、油/气体/水物理性质以及与含水层的相互作用。本公开包括算法的描述和利用，该算法是利用示踪剂进行多数据同化的总体平滑器(es-mda-tracer)。
使用工作站计算机来执行es-mda-tracer算法，该计算机具有内部开发的应用和油藏模拟器包。应用可以读取纯文本文件格式的历史生产和示踪剂测试数据，所述纯文本文件格式的历史生产和示踪剂测试数据可以是从步骤102和104输出的。应用可以执行算法并输出纯文本文件格式的地质模型，所述纯文本文件格式的地质模型然后可以被保存。方法100从106进行到108。
在108处，使用改进的地质模型来执行生产优化，包括预测优化控制以及使用预测的优化控制来更新各个注入器和采油器的注水速率和流体生产率。例如，可以使用用于预测优化控制的改进的地质模型来执行生产优化。生产优化可以包括例如调节生产控制参数以实现生产目标的过程，所述生产目标诸如最高总采油量、最高净现值(npv)和最低注水量。在生产期间，可以调节生产控制参数并达到生产目标。控制参数可以包括注水速率、流体生产率和新井的增加(填充钻井)以及其它可能的控制参数。生产优化可以依靠已有的地质模型。执行生产优化可以针对与生产数据和示踪剂测试数据的组合历史匹配的地质模型(诸如，来自步骤106)使用任何优化算法(或优化器)。合适的优化器可以包括例如可以与es-mda-tracer算法集成的基于总体的优化(enopt)算法。
可以使用执行工作站计算机的应用来执行生产优化算法。可以在内部开发应用，或者可以使用油藏模拟器包。应用可以读取所输出(诸如从步骤106输出)的纯文本文件格式的地质模型。应用可以执行算法并以纯文本文件格式输出优化的控制参数。方法100从108进行到110。
在110处，将预测的优化控制应用于烃油藏以优化未来生产。例如，可以将优化控制应用回于油藏，以进行优化的未来生产。例如，优化控制可以基于在步骤106和108生成的优化的控制参数。然后，可以将优化的控制参数应用于实际油田进行未来生产，优化的控制参数可以包括例如各个注入器和采油器的动态注水速率和流体生产率。
实际油田操作可以依靠油藏管理系统，该系统通常包括集成设施，从公司总部的中央服务器到区域现场级服务器，再到井口处的各个流量控制阀。可以将本公开中描述的算法内置到中央服务器或区域服务器中。油藏管理系统可以将来自步骤108的输出(包括纯文本文件格式的优化的控制参数)直接用于控制单个流量阀以进行实际生产。油藏管理系统的特定文件格式可以取决于那些系统的特定设计。在110之后，方法100停止。在一些实现方式中，方法100的步骤可以在油藏的寿命期间重复执行。
这里总结了先前参考图1的步骤106描述的es-mda-tracer算法的示例实现方式。模型参数ma的分析向量可写为：
对于j＝1，2，…，ne，其中ne表示总体构件的数量。项
就产油率(opr)、产水率(wpr)和示踪剂浓度(ck，k＝1，2，…，nt，其中nt表示可区分示踪剂的总数)而言，nd-维数据向量可以写成：
其中ns表示历史数据同化时间步的总数。
为了实现该算法，可以使用具有模拟示踪剂能力的油藏模拟器。可以执行油藏模拟和数据同化的na迭代(等式(1))以细化历史匹配的油藏模型。
图2是示出根据本公开的实现方式的用于更新油藏模型的方法200的示例的流程图。为了表示清楚起见，下面的描述大体上在本描述中的其它附图的背景下描述方法200。然而，将理解，方法200可以适当地例如由任何合适的系统、环境、软件和硬件或系统、环境、软件和硬件的组合来执行。在一些实现方式中，方法200的各个步骤可以并行地、组合地、循环地或以任何顺序运行。
在202处，使用通用地质软件生成初始油藏模型，该模型是通过adhoc猜测而设计的，或者是从现有模型中获取的。可以将模型转换为纯文本文件格式。方法200从202进行到204。
在204处，使用油藏模拟器来执行油藏模拟。例如，可以将先前步骤中的油藏模型转换为可从特定油藏模拟器读取的格式。可以将预测的产量和示踪剂突破数据设置成模拟器所需的格式，诸如纯文本文件。方法200从204进行到206。
在206处，计算数据同化，诸如使用内部写入的应用，以读取纯文本文件格式的历史生产数据和示踪剂突破数据，执行计算，并以纯文本格式输出更新的油藏模型。方法200从206进行到208。
在208处，确定迭代是否完成。如果迭代没有完成，则方法200进行到204。如果迭代完成，则在208之后，方法200停止。
在一些实现方式中，现在更详细地描述的enopt算法可以用于实现图1的步骤108。完整的控制参数可以写成[(ni np)*n]维向量：
其中
其中ro是油价，rw是水处理成本，b是折扣率，qo是产油率，qw是产水率，δtn是每个时间步的步长，而tn是已流逝的生产时间。可以使用最陡上升算法来更新控制参数：
其中k是迭代索引，αk是最陡上升算法的步长，cu是控制参数的协方差矩阵，而dk是可以从以下公式计算出的近似梯度：
其中ne是总体尺寸，而
其中zj的分量是独立的标准随机整体偏差。对于受到约束的优化目标，可以在使用最陡上升算法之前将不同的变换函数(诸如对数变换)应用于控制参数(诸如等式(3)中)。
图3是示出根据本公开的实现的用于实现基于总体的优化(enopt)算法的方法300的示例的流程图。为了表示清楚起见，下文在本说明书的其它附图的背景下大体描述了方法300。然而，将理解，方法300可以适当地例如由任何合适的系统、环境、软件和硬件或者系统、环境、软件和硬件的组合来执行。在一些实现方式中，方法300的各个步骤可以并行地、组合地、循环或以任何顺序运行。
在302处，可以使用adhoc猜测来生成初始控制参数，并且可以以纯文本的格式保存初始控制参数。方法300从302进行到304。
在304处，确定扰动控制参数的集合。例如，可以使用等式(7)来确定扰动控制参数的集合。方法300从304进行到306。
在306处，使用油藏模拟器来执行油藏模拟。可以将先前步骤中的扰动控制参数转换为可由特定油藏模拟器读取的格式。在执行油藏模拟之后，可以使用特定模拟器的输出作为输入，诸如使用公式(4)来计算预测的npv。预测的npv可以保存为文本格式作为输出。方法300从306进行到308。
在308处，确定改进的新控制参数。例如，可以使用基于等式(5)和(6)的计算来确定新的控制参数，并且可以以纯文本格式输出改进的新的控制参数。方法300从308进行到310。
在310处，使用油藏模拟器来执行油藏模拟。可以将先前步骤中改进的新控制参数转换为可从特定油藏模拟器读取的格式。在执行油藏模拟之后，可以使用特定模拟器的输出作为输入，诸如使用公式(4)来计算预测的npv。预测的npv可以保存为文本格式作为输出。方法300从310进行到312。
在312处，确定是否满足终止标准，诸如，对于控制参数的特定次数的重新扰动，npv是否未增加。也可以应用其它终止标准，诸如|j(uk 1)-j(uk)|/|j(uk)|＜c1，或||uk 1-uk||/max(||uk||，1.0)＜c2，其中c1和c2是小数。方法300从312进行到314。
在314处，确定终止标准是否存在。如果不存在终止标准，则方法300进行到304。如果存在终止标准，则在314之后，方法300停止。
进行实验以验证所公开的方法和算法。例如，图4至图10提供了实验的详细信息。实验结果进一步证实了在历史记录匹配中包括示踪剂测试数据可以提高油藏模型预测精度的事实。然后，油藏生产优化器可以使用改进的油藏模型来生成更好的控制参数，从而获得更好的产量和更大的净现值。在一些实现方式中，可以使用能够模拟示踪剂的德克萨斯大学化学成分模拟器(utchem)来进行实验油藏模拟。
图4示出了根据本公开的实现方式的合成裂缝油藏模型400的示例。裂缝油藏模型400包括注入器402、原生裂缝404、次生裂缝406和采油器408。如图4中所示，例如，原生裂缝404和次生裂缝406上的阴影是根据梯度标度410的，在梯度标度410上的数目越大对应的原生裂缝越多。在下面的数值示例中，该模型可以用作虚拟“实际”油藏，在其中进行了实验，包括使用示踪剂测试、历史记录匹配和生产优化。所示模型包括50×50×1的网格块系统，其具有恒定的单个块尺寸60ft×60ft×20ft。油田总尺寸为3000ft×3000ft×20ft。孔隙率和初始水饱和度分别设定为0.2和0.1。在该油田中，有9个注入器和9个采油器，采用线驱动模式。假定岩石流体特性(界面张力、粘度、密度等)是已知的。
在油藏模拟的最初10,000天中，所有注入器和采油器在实验过程中使用恒定注入速率和生产率q＝100ft3/天。假定这些生产数据是已知的，并被视为历史匹配的目标。这些速率例如对应于方法100的步骤102和104。在该示例中，在t＝5,000(或第5000天)执行一次示踪剂测试。
图5a和图5b描绘了示出了根据本公开的实现方式的针对选定采油器的历史生产数据502和示踪剂突破数据504的示例的曲线图500a和500b。如曲线图513a-513e中所示，对于生产数据502，随着时间510的增加，产油率(opr)506逐渐减小，而产水率(wpr)508逐渐增大。注意，曲线图513a-513c中来自采油器512p1、p4和p7的生产数据相似，这可能会给独特的地质模型的历史匹配带来挑战。在曲线图514a-514e中示出了示踪剂测试数据，可以在曲线图514a-514d中从采油器512p1、p4、p7和p8观察到示踪剂突破。图5b描绘了示踪剂突破516，其包括分别针对示踪剂tr1至tr9的示踪剂突破516a-516i。注意，从p1、p4、p7和p8观察到的示踪剂主要来自注入器2(tr2示踪剂突破516b)、注入器5(tr5示踪剂突破516e)、注入器8(tr8示踪剂突破516h)和注入器9(tr9示踪剂突破516i)，其与模型油藏的裂缝图案一致(参见图4)。
在从虚拟“实际”油藏中收集历史生产数据和示踪剂突破数据之后，可以使用利用或未利用示踪数据(es-mda或es-mda-tracer)算法进行多数据同化的总体平滑器，执行油藏历史匹配。该匹配例如对应于方法100的步骤106。具体而言，在实验中，对于(未利用示踪数据的)es-mda，仅使用生产数据502，而对于(利用了示踪数据的)es-mda-tracer，使用生产数据502和示踪剂突破数据504两者。
对于历史匹配算法，诸如对应于图2，以na＝20次迭代使用ne＝100个总体构件。从具有优化的变异函数的地统计学软件中生成了九组独立的初始总体构件。
图6a至图6c示出了随时间606变化的示例性油田生产率604。曲线图602a描绘了根据本公开的实现方式的历史匹配之前的生产率。曲线图602b和602c描绘了历史匹配之后的生产率604，其中曲线图602b中的历史匹配在没有示踪剂数据的情况下进行，而曲线图602c中的历史匹配在有示踪剂数据的情况下进行。如曲线图602b和602c中所示，在有或没有包含示踪剂数据的情况下，都可以实现生产数据的良好历史匹配。虽然该结果暗示着示踪剂不能改善历史匹配，但将在稍后示出，与示踪剂数据匹配的油藏模型历史可以带来更好的预测精度，从而实现更好的生产优化。图6a描绘了历史匹配之前的来自实地数据的产油率608和来自地质模型的预测产油率610。图6b描绘了来自在没有示踪剂数据的情况下匹配的地质模型历史的预测产油率612。图6c描绘了来自在有示踪剂数据情况下匹配的地质模型历史的预测产油率614。
图7a至图7c描绘了示出根据本公开的实现方式的示例性地质模型702a-702c的数据图。例如，地质模型702a对应于历史匹配之前的渗透率图。地质模型702c和702b分别对应于历史匹配之后的在有或没有示踪剂情况下的渗透率图。这些地质模型702a-702c对应于例如与方法100的步骤106相关联的匹配。从在没有示踪剂数据情况下匹配的地质模型中捕获裂缝图案708。从在有示踪剂数据情况下匹配的地质模型历史中捕获裂缝图案710。图4中示出了虚拟“实际”油藏裂缝图案。可以清楚地看到，地质模型702c中利用示踪剂数据匹配的地质模型历史可以捕获裂缝图案的更准确的细节。然而，利用或未利用示踪剂的两种历史匹配地质模型(地质模型702b和702c)都能够再现油藏历史生产数据(在曲线图602b和602c中示出)。由于在实际情况中通常不知道详细的油藏裂缝图案，因此历史生产数据的再现可能不足以判断地质模型的准确性。数据图上的轴包括x坐标704、y坐标705和磁导率色标706(由ln(k/md)给出)。
使用历史匹配模型，可以使用优化器来应用油藏生产优化。优化可以在诸如先前参考图3描述的方法300的过程中发生。例如，可以应用改进的基于总体的优化(enopt)算法使净现值(npv)最大化，以用于10,000天到20,000天的未来生产。npv函数可以定义为：
其中ro＝$50是油价，rw＝$5是水处理成本，b＝0.1是折扣率，qo是产油率，qw是产水率，nprod是采油器总数，n是总生产步骤，其中步长为δtn，而tn是生产时间。
图8a和图8b描绘了示出根据本公开的实现方式的随时间810变化的示例性动态注入和生产率801的曲线图，所述时间810是以天来度量的。例如，图8a示出了代表性优化控制参数，包括使用地质模型702b的所有井的动态注入和生产率。图8b示出了代表性优化控制参数，包括使用地质模型702c的所有井的动态注入和生产率。例如，可以在方法100的步骤110中使用优化的控制参数。在该数字示例中，可以将优化的控制参数应用回虚拟“实际”油田(图4)，从中可以评估优化控制的质量。在实际应用中，将控制参数应用于实际烃油藏进行实际生产。控制参数802用于针对在没有示踪剂数据情况下匹配的地质模型历史进行优化的高注入率注入器803。控制参数804用于针对在没有示踪剂数据情况下匹配的地质模型历史进行优化的高生产率采油器805。控制参数806用于针对在有示踪剂数据情况下匹配的地质模型历史进行优化的高注入率注入器803。控制参数808用于在有示踪剂数据情况下匹配的地质模型历史进行优化的高生产率采油器805。
图9a和图9b描绘了示出根据本公开的实现方式的使用针对地质模型历史进行优化的控制参数对未来生产的未来产油率902a和902b的示例性估计的图。曲线图904b和904a中示出了分别在有和没有示踪剂数据的情况下进行优化的未来生产率903的估计902a和902b。基于t＝10,0000天之前的时间907的历史生产率906，估计适用于t＝10,000至20,000天。估计可以是生成九个独立的历史匹配地质模型和九个优化控制参数的结果，以便于更好统计数据。图9b还描绘了基线生产率908，在该基线生产率期间没有执行生产优化，并且在整个生产时间内注入器和采油器以恒定的速率运行。将优化的生产与基线进行比较，可以观察到，优化的生产均在t＝10,000至11，000左右具有初始生产峰值910。然而，与没有示踪剂数据的情况(估计值902a)相比，根据在有示踪数据(估计值902b)情况下匹配的地质模型历史记录进行优化的控制生产示出了较慢的下降曲线。未来的产油率902a和902b可以基于针对分别在没有和有示踪剂数据情况下匹配的地质模型历史进行优化的控制参数。
图10示出了根据本公开的实现方式的根据不同控制参数产生的虚拟“实际”npv的示例性盒形图1000。可以使用针对利用或未利用示踪剂数据的地质模型而优化的控制参数，从生产数据中计算出npv。曲线1002表示针对在没有示踪剂数据情况下匹配的模型历史进行优化的控制的使用。曲线1004表示针对在有示踪剂数据情况下匹配的模型历史进行优化的控制的使用。曲线图1002和1004均指示npv值1006超过基线1008。可以看出，根据在有示踪剂数据情况下匹配的地质模型历史进行优化的控制的npv值1006(曲线1004)明显大于没有示踪剂数据的情况(曲线1002)。
总之，该数值示例展示了用于通过整合井间示踪剂测试数据来增强油藏生产优化的工作流程和有效性。
图11是示出根据本公开的实现方式的用于提供与所描述的算法、方法、功能、过程、流程和程序相关联的计算功能的计算机系统1100的示例的方框图。所示的计算机1102旨在包含任何计算设备，诸如服务器、台式计算机、膝上型计算机/笔记本计算机、无线数据端口、智能电话、个人数据助理(pda)、平板计算设备、这些设备中的一个或多个处理器、另一个计算设备或计算设备的组合，包括计算设备的物理或虚拟实例，或计算设备的物理或虚拟实例的组合。另外，计算机1102可以包括如下计算机，该计算机包括诸如小键盘、键盘、触摸屏之类的输入设备，另一输入设备或可以接受用户信息的输入设备的组合，以及在图形类型用户界面(ui)(或gui)或其它ui上传送与计算机1102的操作相关联的信息的输出设备，该信息包括数字数据、视觉、音频、另一种类型的信息或多种类型的信息的组合。
计算机1102可以在计算机系统中充当客户端、网络组件、服务器、数据库或另一个持久性模型，另一个角色或用以执行本公开中描述的主题的角色组合。示出的计算机1102与网络1130可通信地耦合。在一些实现方式中，计算机1102的一个或多个组件可以被配置成在包括基于云计算的、本地、全局、另一环境之类的环境或环境组合的中操作。
概括而言，计算机1102是可操作用于接收，传输，处理，存储或管理与所描述的主题相关联的数据和信息的电子计算设备。根据一些实现方式，计算机1102还可以包括服务器或与服务器可通信地耦合，该服务器包括应用服务器、电子邮件服务器、网络服务器、缓存服务器、流数据服务器、另一服务器或服务器的组合。
计算机1102可以通过网络1130(例如，从在另一个计算机1102上执行的客户端软件应用)接收请求，并通过使用软件应用或软件应用的组合处理接收到的请求来响应接收到的请求。另外，还可以从内部用户(例如，从命令控制台或通过另一种内部访问方法)、外部或第三方或其它实体、个人、系统或计算机向计算机1102发送请求。
计算机1102的每个组件可以使用系统总线1103进行通信。在一些实现方式中，计算机1102的任何或所有组件(包括硬件、软件或硬件和软件的组合)可以通过系统总线1103使用应用编程接口(api)1112、服务层1113或api1112和服务层1113的组合连接。api1112可以包括例程、数据结构和对象类的规范。api1112可以是独立于或取决于计算机语言的，并且是指完整的接口、单个功能或甚至一组api。服务层1113向计算机1102或可通信地耦合到计算机1102的其它组件(无论是否示出)提供软件服务。使用该服务层的所有服务消费者可以访问计算机1102的功能。诸如服务层1113提供的那些软件服务通过定义的接口提供可重用的定义的功能。例如，该接口可以是用java、c 、另一种计算语言或以可扩展标记语言(xml)格式、另一种格式或多种格式的组合提供数据的计算语言的组合编写的软件。虽然被示出为计算机1102的集成组件，但是替代实现方式可以将api1112或服务层1113示出为与计算机1102的其它组件或可通信地耦合到计算机1102的其它组件(无论是否示出)有关的独立组件。此外，在不脱离本公开的范围的情况下，api1112或服务层1113的任何或所有部分可以实现为另一个软件模块、企业应用或硬件模块的子属模块或子模块。
计算机1102包括接口1104。虽然在图11中被示为单个接口1104，但是可以根据计算机1102的特定需求、期望或特定实现方式使用两个或更多个接口1104。计算机1102使用接口1104以与在分布式环境中通信链接到网络1130的另一计算系统(无论是否示出)进行通信。通常，接口1104可操作以与网络1130通信，并且包括以软件、硬件或软件和硬件的组合编码的逻辑。更具体地说，接口1104可以包括支持与通信相关联的一个或多个通信协议的软件，以使网络1130或接口的硬件可操作以在所示计算机1102内外传递物理信号。
计算机1102包括处理器1105。虽然在图11中示为单个处理器1105，但是可以根据计算机1102的特定需求、期望或特定实现方式使用两个或更多个处理器。通常，处理器1105执行指令并操纵数据以执行计算机1102的操作以及如本公开中所描述的任何算法、方法、功能、过程、流程和程序。
计算机1102还包括数据库1106，该数据库可以保存计算机1102、通信链接到网络1130的另一个组件(无论是否示出)或计算机1102和另一个组件的组合的数据。例如，数据库1106可以是存储与本公开一致的数据的内存数据库、常规数据库或另一种类型的数据库。在一些实现方式中，根据计算机1102的特定需求、期望或特定实现方式和所描述的功能，数据库1106可以是两个或更多个不同数据库类型的组合(例如，内存和常规数据库的混合)。虽然在图11中示出为单个数据库1106，但是可以根据计算机1102的特定需求、期望或特定实现方式和所描述的功能来使用相似或不同类型的两个或更多个数据库。虽然数据库1106示出为计算机1102的组成组件，但在替代实现方式中，数据库1106可以在计算机1102的外部。
计算机1102还包括存储器1107，其可以保存用于计算机1102、通信地链接到网络1130的一个或多个其它组件的数据(无论是否示出)，或计算机1102和另一个组件的组合的数据。存储器1107可以存储与本公开一致的任何数据。在一些实现方式中，根据计算机1102的特定需求、期望或特定实现方式和所描述的功能，存储器1107可以是两个或更多个不同类型的存储器的组合(例如，半导体和磁存储的组合)。虽然在图11中示出为单个存储器1107，但是可以根据计算机1102的特定需求、期望或特定实现方式以及所描述的功能来使用相似或不同类型的两个或更多个存储器1107。虽然存储器1107示出为计算机1102的组成组件，但在替代实现方式中，存储器1107可以在计算机1102的外部。
应用1108是算法软件引擎，其提供根据计算机1102的特定需求、期望或特定实现的功能，特别是关于本公开中描述的功能。例如，应用1108可以用作一个或多个组件、模块或应用。此外，虽然示出为单个应用1108，但是应用1108可以被实现为计算机1102上的多个应用1108。另外，虽然示出为整合到计算机1102，但是在替代实现方式中，应用1108可以在计算机1102的外部。
计算机1102还可以包括电源1114。电源1114可以包括可充电或不可充电电池，该可充电或不可充电电池可以被配置成用户可更换的或用户不可更换的。在一些实现方式中，电源1114可以包括电源转换或管理电路(包括充电、待机或另一电源管理功能)。在一些实现方式中，电源1114可以包括电源插头，以允许将计算机1102插入壁式插座或另一电源中，以例如为计算机1102供电或为可再充电电池充电。
可以有任意数量的计算机1102与包含计算机1102的计算机系统相关联或在其外部，每个计算机1102通过网络1130进行通信。此外，在不脱离本公开的范围的情况下，术语“客户端”、“用户”或其它适当的术语可以适当地互换使用。此外，本公开预期许多用户可以使用一个计算机1102，或者一个用户可以使用多个计算机1102。
所描述的本主题实现方式可以单独地或组合地包括一个或多个特征。
例如，在第一实现方式中，计算机实施的方法包括：获得与油藏中的烃产物的生产相关联的历史生产数据；获得与生产相关联的历史示踪剂测试数据；使用历史生产数据和历史示踪剂测试数据执行历史匹配，以生成改进的地质模型；使用改进的地质模型执行生产优化，包括预测优化控制以及使用预测的优化控制来更新各个注入器和采油器的注水速率和流体生产率；以及将预测的优化控制应用于油藏以优化未来生产。
前述和其它描述的实施方式可以可选地各包括以下特征中的一个或多个：
可以与以下任何特征组合的第一特征，该计算机实现的方法还包括：当历史示踪剂测试数据不可用时，执行示踪剂测试以生成历史示踪剂测试数据。
可以与先前或以下特征中的任一个组合的第二特征，使用注入到注入井中的化学品并基于从生产井生产的化学品来执行示踪剂测试。
可以与先前或以下特征中的任一个组合的第三特征，烃产物是油。
可以与先前或以下特征中的任一个组合的第四特征，执行历史匹配包括：调节油藏模型，直到油藏模型更接近地再现油藏的过去行为。
可以与先前或以下特征中的任一个组合的第五特征，油藏模型包括油藏孔隙度分布、渗透率分布、裂缝分布、与含水层的相互作用以及油、气体和水的物理性质。
可以与先前或以下特征中的任一个组合的第六特征，烃产物是气体。
可以与先前或以下特征中的任一个组合的第七特征，生产优化包括调节生产控制参数以实现生产目标的过程，所述生产目标选择包括以下各项的组：最高总采油量、最高净现值(npv)和最低注水量。
可以与先前或以下特征中的任一个组合的第八特征，化学品选自包括以下各项的组：离子、小分子、大分子和纳米材料。
在第二实现方式中，一种非暂时性计算机可读介质，其存储一个或多个指令，所述一个或多个指令可由计算机系统执行以执行操作，所述操作包括：获得与油藏中的烃产物的生产相关联的历史生产数据；获得与生产相关联的历史示踪剂测试数据；使用历史生产数据和历史示踪剂测试数据执行历史匹配，以生成改进的地质模型；使用改进的地质模型执行生产优化，包括预测优化的控制以及使用预测的优化控制来更新各个注入器和采油器的注水速率和流体生产率；以及将预测的优化控制应用于油藏以优化未来生产。
前述和其它描述的实现方式可以可选地各包括以下特征中的一个或多个：
可以与以下任何特征组合的第一特征，该操作还包括：当历史示踪剂测试数据不可用时，执行示踪剂测试以生成历史示踪剂测试数据。
可以与先前或以下特征中的任一个组合的第二特征，使用注入到注入井中的化学品并基于从生产井生产的化学品来执行示踪剂测试。
可以与先前或以下特征中的任一个组合的第三特征，烃产物是油
可以与先前或以下特征中的任一个组合的第四特征，执行历史匹配包括：调节油藏模型，直到油藏模型更接近地再现油藏的过去行为。
可以与先前或以下特征中的任一个组合的第五特征，油藏模型包括油藏孔隙度分布、渗透率分布、裂缝分布、与含水层的相互作用以及油、气体和水的物理性质。
在第三实现方式中，一种计算机实现的系统，包括：一个或多个计算机；一个或多个计算机存储设备，所述一个或多个计算机存储设备与所述一个或多个计算机互操作地耦合，并且具有存储指令的有形的非暂时性机器可读介质，所述指令在由所述一个或多个计算机执行时执行以下操作：获得与油藏中的烃产物的生产相关联的历史生产数据；获得与生产相关联的历史示踪剂测试数据；使用历史生产数据和历史示踪剂测试数据执行历史匹配，以生成改进的地质模型；使用改进的地质模型执行生产优化，包括预测优化控制以及使用预测的优化控制来更新各个注入器和采油器的注水速率和流体生产率；以及将预测的优化控制应用于油藏以优化未来生产。
前述和其它描述的实现方式可以可选地各包括以下特征中的一个或多个：
可以与以下任何特征组合的第一特征，该操作还包括：当历史示踪剂测试数据不可用时，执行示踪剂测试以生成历史示踪剂测试数据。
可以与先前或以下特征中的任一个组合的第二特征，使用注入到注入井中的化学品并基于从生产井生产的化学品来执行示踪剂测试。
可以与先前或以下特征中的任一个组合的第三特征，烃产物是油
可以与先前或以下特征中的任一个组合的第四特征，执行历史匹配包括：调节油藏模型，直到油藏模型更接近地再现油藏的过去行为。
本说明书中描述的主题和功能操作的实现方式可以在数字电子电路中，在有形具体实施的计算机软件或固件中，在计算机硬件中实现，包括本说明书中公开的结构及其等效结构，或其中一个或多个的组合。所描述的主题的软件实现方式可以被实现为一个或多个计算机程序，即，在有形的非暂时性计算机可读计算机存储介质上编码的计算机程序指令的一个或多个模块，以由数据处理设备执行或控制数据处理设备的操作。替代地或附加地，程序指令可以在人工生成的传播信号中/上进行编码，例如，机器生成的电、光或电磁信号，其被生成以对信息进行编码以传输至接收器装置而由数据处理装置执行。该计算机存储介质可以是机器可读存储设备、机器可读存储基板、随机或串行访问存储设备或计算机存储介质的组合。配置一个或多个计算机意味着一个或多个计算机已安装了硬件、固件或软件(或硬件、固件和软件的组合)，因此当一个或多个计算机执行该软件时，将执行特定的计算操作。
术语“即时”、“实时”、“实时的”、“实时(快速)时间(rft)”、“近实时(nrt)”、“准实时”或类似的术语(如本领域的普通技术人员所理解)意味着动作和响应在时间上是接近的，使得个人感知到动作和响应几乎同时发生。例如，在个人访问数据的动作后，响应数据显示(或显示开始)的时间差可以小于1毫秒(ms)，小于1秒(s)或小于5秒。虽然不需要立即显示(或开始显示)所请求的数据，但考虑到所描述的计算系统的处理限制和例如收集，准确地测量、分析、处理、存储或传输数据所需的时间，会进行显示(或开始显示)而没有任何有意延迟。
术语“数据处理装置”、“计算机”或“电子计算机设备”(或本领域普通技术人员所理解的等效物)是指数据处理硬件，并且涵盖所有种类的装置、设备和用于处理数据的机器，例如包括可编程处理器、计算机或多个处理器或计算机。该装置还可以是或还包括专用逻辑电路，例如，中央处理单元(cpu)、fpga(现场可编程门阵列)或asic(专用集成电路)。在一些实现方式中，数据处理装置或专用逻辑电路(或数据处理装置或专用逻辑电路的组合)可以是基于硬件或软件的(或基于硬件和软件两者的组合)。该装置可以可选地包括为计算机程序创建执行环境的代码，例如，构成处理器固件、协议栈、数据库管理系统、操作系统的代码或执行环境的组合。本公开设想将数据处理装置与某种类型的操作系统一起使用，例如linux、unix、windows、macos、android、ios、另一操作系统或操作系统的组合。
计算机程序，也可以被称为或描述为程序、软件、软件应用、单元、模块、软件模块、脚本、代码或其它组件，可以以任何形式的编程语言写入，包括编译或解释语言，或者声明性或过程语言，并且可以以任何形式进行部署，包括例如作为独立程序、模块、组件或子例程，以供在计算环境中使用。计算机程序可以但不必对应于文件系统中的文件。程序可以存储在保存其它程序或数据(例如，存储在标记语言文档中的一个或多个脚本)的文件的一部分中，在专用于所讨论程序的单个文件中或在多个协调文件中，例如，存储一个或多个模块、子程序或部分代码的文件。可以将计算机程序部署为在位于一个站点或分布在多个站点并通过通信网络互连的一个计算机或多个计算机上执行。
虽然可以将各图中所示的程序的各部分示出为使用各种对象、方法或其它过程来实现所描述的特征和功能的单个组件，诸如单元或模块，但是这些程序可以替代地视情况包括多个子单元、子模块、第三方服务、组件、库和其它组件。相反，可以将各种组件的特征和功能视情况组合为单个组件。用于进行计算确定的阈值可以是静态、动态或静态和动态确定的。
所描述的方法、过程或逻辑流程代表与本公开一致的功能的一个或多个示例，并且并不旨在将本公开限制于所描述或示出的实现方式，而是应被赋予与所描述原理和特征相一致的最广范围。所描述的方法、过程或逻辑流程可以由执行一个或多个计算机程序以通过对输入数据进行操作并生成输出数据来执行功能的一个或多个可编程计算机来执行。方法、过程或逻辑流程也可以由专用逻辑电路执行，并且装置也可以被实现为专用逻辑电路，例如cpu、fpga或asic。
用于执行计算机程序的计算机可以基于通用或专用微处理器、两者或另一种类型的cpu。通常，cpu将从存储器中接收指令和数据并写入存储器。计算机的基本元件是用于执行或实施指令的cpu，以及用于存储指令和数据的一个或多个存储设备。通常，计算机还将包括或可操作地耦合到一个或多个用于存储数据的大容量存储设备(例如，磁盘、磁光盘或光盘)或从中接收数据或向其传输数据或两者。然而，计算机不必具有此类设备。此外，计算机可以嵌入到另一个设备中，例如，移动电话、个人数字助理(pda)、移动音频或视频播放器、游戏机、全球定位系统(gps)接收器或便携式存储器存储设备。
用于存储计算机程序指令和数据的非暂时性计算机可读介质可以包括所有形式的永久性/非永久性或易失性/非易失性存储器、介质和存储设备，包括例如半导体存储设备，例如，随机存取存储器(ram)、只读存储器(rom)、相变存储器(pram)、静态随机存取存储器(sram)、动态随机存取存储器(dram)、可擦可编程只读存储器(eprom)、电可擦可编程只读存储器(eeprom)和闪存设备；磁性设备，例如磁带、盒带、盒式磁带、内部/可移动磁盘；磁光盘；以及光学存储设备，例如数字视频光盘(dvd)、光盘只读存储器(cdrom)、dvd /-r、dvd-ram、dvd-rom、高清数字视频光盘(hd-dvd)和bluray，以及其它光学存储技术。存储器可以存储各种对象或数据，包括高速缓存、类、框架、应用、模块、备份数据、作业、网页、网页模板、数据结构、数据库表、存储动态信息或其它适当信息(包括任何参数、变量、算法、指令、规则、约束条件或参考资料)的存储库。另外，存储器可以包括其它适当的数据，诸如日志、策略、安全性或访问数据或报告文件。处理器和存储器可以由专用逻辑电路补充或并入专用逻辑电路中。
为了提供与用户的交互，可以在计算机上实现本说明书中描述的主题的实现方式，该计算机具有例如crt(阴极射线管)、lcd(液晶显示器)、led(发光二极管)或等离子监测器之类的显示设备以用于向用户显示信息，以及例如鼠标、轨迹球或触控板之类的键盘和指向设备，其可被用户用来向计算机提供输入。还可以使用触摸屏将输入提供给计算机，诸如具有压力敏感性的平板电脑表面，使用电容或电感应的多点触摸屏或其它类型的触摸屏。其它类型的设备可以用于与用户进行交互。例如，提供给用户的反馈可以是任何形式的感觉反馈(诸如视觉、听觉、触觉或反馈类型的组合)。可以以任何形式接收来自用户的输入，包括声音、语音或触觉输入。另外，计算机可以通过向用户使用的客户端计算设备发送文档和从其接收文档来与用户进行交互(例如，通过响应于从网络浏览器接收到的请求向用户移动计算设备上的网页浏览器发送网页)。
术语“图形用户界面”或“gui”可以单数或复数形式使用，以描述一个或多个图形用户界面以及特定图形用户界面的每个显示。因此，gui可以代表任何图形用户界面，包括但不限于网页浏览器、触摸屏或处理信息并有效地向用户呈现信息结果的命令行界面(cli)。通常，gui可以包括多个用户界面(ui)元素，其中一些或全部与网页浏览器相关联，诸如交互字段、下拉列表和按钮。这些和其它ui元素可以与网页浏览器相关或代表网页浏览器的功能。
本说明书中描述的主题的实现方式可以在计算系统中实现，该计算系统包括后端组件(例如，作为数据服务器)，或包括中间件组件(例如，应用服务器)，或包括前端组件(例如，具有图形用户界面或网页浏览器的客户端计算机)，用户可通过该网页浏览器与本说明书中描述的主题的实现方式进行交互，或者包括一个或多个此类后端、中间件或前端组件的组合。该系统的组件可以通过有线或无线数字数据通信(或数据通信的组合)的任何形式或介质(例如，通信网络)互连。通信网络的示例包括局域网(lan)、无线电访问网络(ran)、城域网(man)、广域网(wan)、微波访问全球互操作性(wimax)、使用例如802.11a/b/g/n或802.20(或802.11x和802.20的组合或符合本公开的其它协议)的无线局域网(wlan)、互联网的全部或一部分、另一个通信网络，或通信网络的组合。该通信网络可以在网络节点之间与例如互联网协议(ip)分组、帧中继帧、异步传输模式(atm)信元、语音、视频、数据或其它信息进行通信。
计算系统可以包括客户端和服务器。客户端和服务器通常彼此远离，并且通常通过通信网络进行交互。客户端和服务器之间的关系是通过在各自计算机上运行并彼此具有客户端-服务器关系的计算机程序产生的。
虽然本说明书包含许多特定的实施细节，但是这些细节不应被解释为对任何公开的范围或可要求保护的范围的限制，而应视为对特定公开的特定实现方式专用的特征的描述。在本说明书中在单独的实现方式背景下描述的某些特征也可以组合地在单个实现方式中实现。相反，在单个实现方式的背景下描述的各种特征也可以分别在多个时间方式中或在任何子组合中实现。此外，虽然可以将先前描述的特征描述为以某些组合起作用并且甚至最初如要求那般，但是在一些情况下，可以从该组合中去除来自所要求保护的组合的一个或多个特征，并且可以将所要求保护的组合指向子组合或子组合的变体。
已经描述了本主题的特定实现方式。对本领域技术人员清楚的是，所描述的实现方式的其它实现方式、变更和置换处于所附权利要求的范围内。虽然在附图或权利要求中以特定顺序描绘了操作，但是不应将其理解为要求以所示的特定顺序或按顺序执行这类操作，或者执行所有示出的操作(一些操作可以认为是可选的)以达到理想的结果。在某些情况下，多任务处理或并行处理(或多任务处理与并行处理的组合)可能是有利的并在适当的情况下执行。
此外，不应将先前描述的实现方式中的各种系统模块和组件的分离或整合理解为在所有实现方式中都需要这类分离或整合，并且应当理解，所描述的程序组件和系统通常可以被一起整合在单个软件产品中或封装到多个软件产品中。
因此，先前描述的示例实现方式未定义或约束本公开。在不脱离本公开的精神和范围的情况下，其它改变、替换和变更也是可能的。
此外，任何要求保护的实现方式都被认为至少适用于计算机实现的方法；非暂时性计算机可读介质，其存储用于执行计算机实现的方法的计算机可读指令；以及计算机系统，其包括与硬件处理器互操作地耦合的计算机存储器，该硬件处理器被配置成执行计算机实现的方法或存储在非暂时性计算机可读介质上的指令。
1.一种计算机实现的方法，包括：
获得与油藏中的烃产物的生产相关联的历史生产数据；
获得与所述生产相关联的历史示踪剂测试数据；
使用所述历史生产数据和所述历史示踪剂测试数据执行历史匹配，以生成改进的地质模型；
使用所述改进的地质模型执行生产优化，包括预测优化控制以及使用所预测的优化控制来更新各个注入器和采油器的注水速率和流体生产率；以及
将所预测的优化控制应用于所述油藏以优化未来生产。
2.根据权利要求1所述的计算机实现的方法，还包括：当历史示踪剂测试数据不可用时，执行示踪剂测试以生成历史示踪剂测试数据。
3.根据权利要求2所述的计算机实现的方法，其中使用注入到注入井中的化学品并基于从生产井生产的化学品来执行所述示踪剂测试。
4.根据权利要求1所述的计算机实现的方法，其中所述烃产物是油。
5.根据权利要求1所述的计算机实现的方法，其中执行所述历史匹配包括：调节油藏模型，直到所述油藏模型更接近地再现油藏的过去行为。
6.根据权利要求5所述的计算机实现的方法，其中所述油藏模型包括油藏孔隙度分布、渗透率分布、裂缝分布、与含水层的相互作用以及油、气体和水的物理性质。
7.根据权利要求1所述的计算机实现的方法，其中所述烃产物是气体。
8.根据权利要求1所述的计算机实现的方法，其中所述生产优化包括调节生产控制参数以实现生产目标的过程，所述生产目标选自包括以下各项的组：最高总采油量、最高净现值npv和最低注水量。
9.根据权利要求3所述的计算机实施的方法，其中所述化学品选自包括以下各项的组：离子、小分子、大分子和纳米材料。
10.一种非暂时性计算机可读介质，存储有能够由计算机系统执行以执行以下操作的一个或多个指令：
获得与油藏中的烃产物的生产相关联的历史生产数据；
获得与所述生产相关联的历史示踪剂测试数据；
使用所述历史生产数据和所述历史示踪剂测试数据执行历史匹配，以生成改进的地质模型；
使用所述改进的地质模型执行生产优化，包括预测优化控制以及使用所预测的优化控制来更新各个注入器和采油器的注水速率和流体生产率；以及
将所预测的优化控制应用于所述油藏以优化未来生产。
11.根据权利要求10所述的非暂时性计算机可读介质，所述操作还包括：当历史示踪剂测试数据不可用时，执行示踪剂测试以生成历史示踪剂测试数据。
12.根据权利要求11所述的非暂时性计算机可读介质，其中使用注入到所述注入井中的化学品并基于从生产井生产的化学品来执行所述示踪剂测试。
13.根据权利要求10所述的非暂时性计算机可读介质，其中所述烃产物是油。
14.根据权利要求10所述的非暂时性计算机可读介质，其中执行所述历史匹配包括：调节油藏模型，直到所述油藏模型更接近地再现油藏的过去行为。
15.根据权利要求14所述的非暂时性计算机可读介质，其中所述油藏模型包括油藏孔隙度分布、渗透率分布、裂缝分布、与含水层的相互作用以及油、气体和水的物理性质。
16.一种计算机实现的系统，包括：
一个或多个计算机；以及
一个或多个计算机存储设备，所述一个或多个计算机存储设备与所述一个或多个计算机互操作地耦合，并且具有存储指令的有形非暂时性机器可读介质，所述指令在由所述一个或多个计算机执行时执行操作，所述操作包括：
获得与油藏中的烃产物的生产相关联的历史生产数据；
获得与所述生产相关联的历史示踪剂测试数据；
使用所述历史生产数据和所述历史示踪剂测试数据执行历史匹配，以生成改进的地质模型；
使用所述改进的地质模型执行生产优化，包括预测优化控制以及使用所预测的优化控制来更新各个注入器和采油器的注水速率和流体生产率；以及
将所预测的优化控制应用于所述油藏以优化未来生产。
17.根据权利要求16所述的计算机实现的系统，所述操作还包括：当历史示踪剂测试数据不可用时，执行示踪剂测试以生成历史示踪剂测试数据。
18.根据权利要求17所述的计算机实现的系统，其中使用注入到所述注入井中的化学品并基于从生产井生产的化学品来执行所述示踪剂测试。
19.根据权利要求16所述的计算机实现的系统，其中所述烃产物是油。
20.根据权利要求16所述的计算机实现的系统，其中执行所述历史匹配包括：调节油藏模型，直到所述油藏模型更接近地再现油藏的过去行为。
技术总结