Titre : L'UpScaling - Un tour d'horizon des différentes techniques
Résumé : La demande croissante en énergie pousse les compagnies pétrolières à affiner leurs recherches en matière de récupération d'hydrocarbures conventionnels. Les moyens financiers sont tels qu'il est indispensable d'effectuer des études préalables pour prédire les taux de production et la date de fermeture des puits. Ainsi, les simulations de réservoir combinant des données géologiques et sismiques, fournissent aujourd'hui des résultats très précis. Puis, en fonction de la pertinence des études, les compagnies décident de mettre en oeuvre ou non les forages d'exploration. A l'IFP, acteur très impliqué dans cette problématique, nous utilisons le logiciel de simulation de réservoir Pumaflow. Les réservoirs d'hydrocarbures se caractérisent par des paramètres pétrophysiques (porosité, perméabilité, saturation, ...) extraits des données de puits et des données de sismique. L'ingénieur réservoir construit ainsi un modèle géologique initial (modèle fin) en restant fidèle aux particularités et aux hétérogénéités du réservoir réel. En effet, la taille d'une maille du modèle fin est généralement très petite comparée à la taille du champ pétrolier: cela peut varier entre 5 et 100 mètres. Sur chaque maille de ce modèle fin sont distribués des paramètres pétrophysiques, selon des techniques toujours plus innovantes de géostatistique. La taille des champs actuels impose de requérir à des techniques de mise à l'échelle des différentes propriétés. En effet, il est délicat de simuler numériquement un écoulement à l'échelle du modèle géologique détaillé. Cependant, on observe une dégradation des données lors des calculs réalisés du modèle géologique vers le modèle réservoir. Le but est alors de minimiser cette perte d'information en utilisant les méthodes les plus robustes en terme de précision. De plus, l'upscaling étant un pré requis à la simulation numérique de champs, l'ingénieur de réservoir cherche à minimiser cette étape en terme de temps de calcul: l'upscaling doit donc faire appel aux procédés numériques les plus rapides qui soient.