Vitrine d'excellence

La plateforme FARABI a le plaisir de vous présenter sa vitrine technologique en domaine pétrolier

Système d'information métier E&P :                   

Pour le regroupement de toutes les disciplines de l'activité E&P autour d'un socle digital. Cela, pour développer facilement de nouveaux modules d'une façon intégrée.  

- Cartographie des champs (Périmètres, Etat des puits, Distribution des données, Réseau de collecte et surface, ...)

- Inventaire des données du puits (LAS, Carottes, PVT, Complétion, Production, Test de pressions, évènement, ...)

- Inventaire des données du champ (Fiches des réserves, Modèles analytiques, statiques et dynamiques, ...)

Module 1 - Connectivité des puits :                

Pour la caractérisation des performances de l'injection, et de développement des champs

Il s'agit d'un workflow pour assurer la fiabilité des modèles de simulation numérique des réservoirs pétroliers.

Le workflow repose sur un processus reliant l'acquisition, l'analyse et la validation des données, en mettant en place une solution adéquate permettant de caractériser l'effet de l'injection sur la production, et de mettre à jour le modèle statique.

Module 2 - Analyse Nodale :                

Pour les performances et l'optimisation de la production des puits, avec l'affichage dynamique du point de fonctionnement.  

Il s'agit d'un module intégré pour assurer la relation Réservoir-Puits par un workflow de calibration des données de production avec les différentes corrélations. 

Module 3 - Hétérogénéité du Réservoir :             

Pour la  caractérisation  de l' hétérogénéité  du réservoir à partir des données de carottes et de diagraphie.   

Il s'agit d'un workflow reposant sur le calcul des paramètres suivants :

- Coefficient de Lorenz et Rock-Typing

- Coefficient de Dykstra-Parson

Module 4 - Prédiction des faciès :             

Pour la prédiction des faciès  géologiques et dynamiques en utilisant les algorithmes d'apprentissage automatique (Machine Learning)   

Il s'agit d'une bibliothèque et un workflow reposant sur des algorithmes développés dans un contexte scientifique  :

- K Nearest Neighbors Classifier (KNN) 

- Support Vector Machine (SVM) 

- Random Forest Classifier (RFC)

- Logistic Regression (LR)

Accédez à la plateforme FARABI 

Maximisez les réserves et les productions par la meilleure maitrise des données, et le travail collaboratif.

Des solutions et des logiciels innovants pour la modélisation y compris la caractérisation des réservoirs, ainsi que la simulation dynamique et l'optimisation.

FARABI