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Enregistrement W1985989173 · doi:10.2118/143583-ms

Estimation of Multiple Petrophysical Parameters for the PUNQ-S3 Model Using Ensemble-Based History Matching

2011· article· en· W1985989173 sur OpenAlex

Pourquoi ce travail est dans la base

Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.

affAu moins un auteur déclare une institution canadienne dans l'instantané OpenAlex épinglé.
fundUn bailleur canadien est enregistré sur le travail.

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueReservoir Engineering and Simulation Methods
Établissements canadiensUniversity of Regina
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of CanadaPetroleum Technology Research Centre
Mots-clésPetrophysicsEnsemble Kalman filterPermeability (electromagnetism)Relative permeabilityReservoir simulationData assimilationKalman filterGeologyComputer sciencePorositySoil sciencePetroleum engineeringStatisticsMathematicsExtended Kalman filterGeotechnical engineeringMeteorology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Reservoir simulation and modeling remains a cost-effective tool to characterize geological structure, determine fluid saturation, and optimize reservoir performance. In spite of extensive research work, it remains a challenge to generate multiple reservoir models conditional to static and dynamic data that represent a correct sampling of the true posterior probability density function. Although many challenges remain, the ensemble Kalman filter (EnKF) technique has recently been proved to be an efficient data assimilation method and successfully used in assisted history matching for estimating reservoir petrophysical parameters, such as porosity, absolute and relative permeability, and fluid-contact depth. Few attempts have been made to study impacts of simultaneously tuning multiple parameters on the estimation results. In this study, the ensemble-based history matching has been successfully applied to simultaneously estimate multiple petrophysical parameters for the PUNQ-S3 model. More specifically, the selected tuning petrophysical properties include horizontal and vertical permeability, porosity and three-phase relative permeability curves. Four data assimilation scenarios with different combination of the tuning parameters have been evaluated. The ensemble-based history matching technique is found to be capable of estimating multiple petrophysical parameters by conditioning the reservoir geological models to production history. The uncertainty range of production data generated from the updated models is reduced compared to that of initial models. However, the history-matched models may not always provide good production prediction results, especially when absolute permeability and relative permeability are tuned simultaneously. This further illustrates the non-uniqueness of the history matching solutions. In addition, for the PUNQ-S3 case examined in this study, three-phase relative permeability curves can be estimated with good accuracy when absolute permeability fields are known.

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.

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)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: Simulation ou modélisation
GenreSignal candidat: Méthodes · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,201
Score d'incertitude au seuil0,327

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
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 Opus0,096
Tête enseignante GPT0,275
Écart entre enseignants0,178 · 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