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Enregistrement W1987166608 · doi:10.1080/17415977.2013.856899

Estimation of relative permeability and capillary pressure for tight formations by assimilating field production data

2013· article· en· W1987166608 sur OpenAlexaff
Yin Zhang, Daoyong Yang

Notice bibliographique

RevueInverse Problems in Science and Engineering · 2013
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueReservoir Engineering and Simulation Methods
Établissements canadiensUniversity of Regina
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésRelative permeabilityCapillary pressureCapillary actionPermeability (electromagnetism)Approximation errorMechanicsMaterials scienceEnvironmental scienceChemistryMathematicsComposite materialAlgorithmPhysicsPorous mediumMembrane

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

A novel EnKF technique together with its detailed workflow has been developed and successfully applied to simultaneously evaluate relative permeability and capillary pressure for tight formations by history matching the field production data. The power-law model is firstly used to represent the relative permeability and capillary pressure curves, while its parameters are tuned automatically and finally determined once the production data have been assimilated completely. This technique has been validated by using a synthetic 2D reservoir model with two scenarios, where two-phase and three-phase relative permeabilities together with capillary pressure curves are evaluated, respectively. The estimated relative permeability and capillary pressure have been found to improve progressively and their corresponding uncertainties are mitigated gradually as more production data are assimilated. Finally, there exists an excellent agreement between both the updated relative permeability and capillary pressure curves and their corresponding reference curves, leading to excellent history matching results. As such, the uncertainties associated with both the updated relative permeability and capillary pressure curves and the updated production profiles are reduced significantly. The capillary pressure cannot be determined as accurately as the relative permeability due to its less sensitivity to the production data.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut 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: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,008
Score d'incertitude au seuil0,017

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,002
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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 Opus0,030
Tête enseignante GPT0,273
Écart entre enseignants0,244 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
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

Citations36
Publié2013
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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