Transference of Reservoir Uncertainty in Multi SAGD Well Pairs
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Extensive computational time is required to predict SAGD production performance by thermal reservoir simulation. The common practice is to evaluate the performance of a single well pair and combine the results to pads and projects. Production forecasts for multiple SAGD well pairs simultaneously are computational expensive. At the same time, there is a need to make reservoir management decision in presence of reservoir uncertainty. Accounting for joint uncertainty across the reservoir requires simultaneous management of multiple realizations. Thermal simulators cannot be applied to the transference of such uncertainty to SAGD performance of many well pairs. A proxy model based on the Butler's SAGD theory has been developed to overcome this challenge. The proxy is able to account for reservoir heterogeneity. Modifying factors are included to fit the proxy results to simulation outcomes. The methodology for the transference of the reservoir uncertainty includes: generation of the reservoir uncertainty model using geostatistical tools; ranking the geologic realizations using the Cumulative Steam Oil Ratio (CSOR) calculated by the unfitted proxy. The ranking process is done in a reservoir volume representative of a single well pair: reservoir simulation for the P10 to P90 realizations, fitting the proxy model to simulation results, and assessment of the uncertainty of the SAGD performance by Monte Carlo Simulation (MCS). This methodology was applied to a synthetic example of a pad of eight SAGD well pairs, using 3D geometry and based on hard data from an Athabasca bitumen deposit. The results show the uncertainty in the dynamic performance of SAGD production variables for the entire pad. The results permit decision making under the uncertainty. It is shown that approximate models accounting for uncertainty are better than precise models that cannot be used in stochastic calculations.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».