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Enregistrement W1899580999 · doi:10.1306/13301415m961039

Proxy Models for Fast Transfer of Static Uncertainty to Reservoir Performance Uncertainty

2011· book-chapter· en· W1899580999 sur OpenAlexaff
Jose Walter Vanegas, Luciane Cunha, Clayton V. Deutsch

Notice bibliographique

RevueAmerican Association of Petroleum Geologists eBooks · 2011
Typebook-chapter
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueReservoir Engineering and Simulation Methods
Établissements canadiensUniversity of Alberta
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésProxy (statistics)Petroleum engineeringWorkflowField (mathematics)Uncertainty analysisComputer scienceNatural gas fieldOperations researchIndustrial engineeringGeologyEngineeringSimulationMathematics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

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.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: Simulation ou modélisation
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,727
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,023
Tête enseignante GPT0,248
Écart entre enseignants0,225 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Devis d'étudeSimulation ou modélisation
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations4
Publié2011
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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