Proxy Models for Fast Transfer of Static Uncertainty to Reservoir Performance Uncertainty
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Petroleum reservoirs are heterogeneous and, therefore, uncertain. Heterogeneity and uncertainty are important for reservoir management. The transfer of geologic uncertainty through process performance is commonly achieved with flow simulation; however, full physics flow simulation requires significant professional and computer time. A proxy model tuned to the specific recovery process provides a means to quickly predict performance uncertainty caused by multiple geologic models and uncertain operating conditions. A limited number of flow simulation runs are used to calibrate the proxy, then calculations proceed quickly. The classical response surface approach is also illustrated. Details are given to the application of proxy models to the steam-assisted gravity drainage process. A proxy model based on the Butler steam-assisted gravity drainage theory is developed to predict the oil flow rate, cumulative oil production, and cumulative steam injection profiles during the rising and spreading steam chamber periods of a steam-assisted gravity drainage well pair. A synthetic example shows the efficiency of the methodology in terms of computation time and predictability. Investment decisions follow an information cycle that starts with acquisition, processing, and interpretation of subsurface data, creating the information needed to construct geostatistical models used to assess reservoir performance using criteria such as the number and type of wells. Different field development scenarios are considered, and decision criteria are applied to select and implement the optimum production scheme. Once wells are drilled and production starts, more information is available for optimizing decisions. The decisions made early in a reservoir life cycle are perhaps the most important, and they have to be made with limited information. Generating multiple geostatistical realizations to represent the state of uncertainty related to the actual reservoir properties is becoming common ( Deutsch and Journel, 1998). The available well data early in reservoir development sample less than one-trillionth of the reservoir. Seismic data provide more extensive data coverage but at a larger scale and with less precision related to reservoir facies, porosity, and permeability. The uncertainty is large; however, 100 or fewer realizations are commonly considered adequate to permit assessment of resources at 10, 50, and 90% confidence levels.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».