Constructing Reservoir Flow Simulator Proxies Using Genetic Programming for History Matching and Production Forecast Uncertainty Analysis
Notice bibliographique
Résumé
Reservoir modeling is a critical step in the planning and development of oil fields. Before a reservoir model can be accepted for forecasting future production, the model has to be updated with historical production data. This process is called history matching. History matching requires computer flow simulation, which is very time‐consuming. As a result, only a small number of simulation runs are conducted and the history‐matching results are normally unsatisfactory. This is particularly evident when the reservoir has a long production history and the quality of production data is poor. The inadequacy of the history‐matching results frequently leads to high uncertainty of production forecasting. To enhance the quality of the history‐matching results and improve the confidence of production forecasts, we introduce a methodology using genetic programming (GP) to construct proxies for reservoir simulators. Acting as surrogates for the computer simulators, the “cheap” GP proxies can evaluate a large number (millions) of reservoir models within a very short time frame. With such a large sampling size, the reservoir history‐matching results are more informative and the production forecasts are more reliable than those based on a small number of simulation models. We have developed a workflow which incorporates the two GP proxies into the history matching and production forecast process. Additionally, we conducted a case study to demonstrate the effectiveness of this approach. The study has revealed useful reservoir information and delivered more reliable production forecasts. All of these were accomplished without introducing new computer simulation runs.
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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 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| 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 ».