Automatic Fracture Network Model Update Using Smart Well Data and Artificial Neural Networks
Notice bibliographique
Résumé
Abstract This paper presents a new methodology to continuously update and improve fracture network models. We begin with a hypothetical model whose fracture network parameters and geological information are known. After generating the "exact" fracture network with known characteristics, the data were exported to a reservoir simulator and simulations were run over a period of time. Intelligent wells equipped with downhole multiple pressure and flow sensors were placed throughout the reservoir and put on production. These producers were completed in different fracture zones to create a representative pressure and production response. We then considered a number of wells of which static and dynamic data were used to model well fracture density. When new wells were drilled, historical and new data were used to update the fracture density using Artificial Neural Networks (ANN). More dynamic data will be provided as well as more static data when additional wells are drilled. The accuracy of the prediction model depends significantly on the representation of the available data of the existing fracture network. The importance of conventional data and smart data prediction capability was also investigated. A highly sensitive input data was selected through forward selection scheme to train the ANN. Well geometric locations were included as a new link in the ANN regression process. Once the relationship between fracture network parameters and well performance data was established, the ANN model was used to predict fracture density at newly drilled locations. Finally, an error analysis through correlation coefficient and percentage absolute relative error performance was performed to examine the accuracy of the proposed inverse modeling methodology. It was shown that fracture dominated production performance data collected from both conventional and smart wells allow automatically updating the fracture network model. The technique proposed helps in generating another -readily available at no cost- data source for fracture characterization to be used as supplementary to limited 1-D data obtained from well logs and cores.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,005 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».