MACHINE LEARNING BASED RESERVOIR MODELING

Systems and methods for reservoir modeling use reservoir simulation and production data to predict future production for one or more wells. The system receives static data of a reservoir or well, receives dynamic data of the reservoir or well, and processes the static data and the dynamic data to generate a reservoir model. For instance, the static data and dynamic data can be used to generate a Voronoi grid, which is used to create a spatio-temporal dataset representing time steps for a focal well and offset wells. The reservoir model can predict reservoir performance, field development, production metrics, and operation metrics. By using one or more Machine Learning (ML) models, the systems disclosed herein can determined reservoir physics in minutes and replicate the physical properties calculated by more complex and computationally intensive reservoir modeling. Selon l'invention, des systèmes et des procédés de modélisation de réservoir utilisent une simulation de réservoir et des données de production pour prédire une production future pour un ou plusieurs puits. Le système reçoit des données statiques d'un réservoir ou d'un puits, reçoit des données dynamiques du réservoir ou du puits, et traite les données statiques et les données dynamiques pour générer un modèle de réservoir. Par exemple, les données statiques et les données dynamiques peuvent être utilisées Pour générer une grille de Voronoï, qui est utilisée pour créer un ensemble de données spatio-temporelles représentant des étapes temporelles pour un puits focal et des puits décalés. Le modèle de réservoir peut prédire les performances de réservoir, le développement de champ, les indicateurs de production et les indicateurs de fonctionnement. À l'aide d'un ou plusieurs modèles d'apprentissage automatique (ML), les systèmes de l'invention peuvent déterminer une physique de réservoir en quelques minutes et répliquer les propriétés physiques calculées par une modélisation de réservoir plus complexe et intensive d'un point de vue calculatoire.