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Enregistrement W2026325753 · doi:10.2118/124153-ms

Transference of Reservoir Uncertainty in Multi SAGD Well Pairs

2009· article· en· W2026325753 sur OpenAlexafffund
J.W. Vanegas P., Clayton V. Deutsch, Luciane B. Cunha

Notice bibliographique

RevueSPE Annual Technical Conference and Exhibition · 2009
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueReservoir Engineering and Simulation Methods
Établissements canadiensUniversity of Alberta
Organismes subventionnairesKillam TrustsConocoPhillips
Mots-clésReservoir simulationProxy (statistics)Monte Carlo methodRanking (information retrieval)Petroleum engineeringComputer scienceReservoir engineeringStochastic simulationUncertainty quantificationGeologyStatisticsMachine learningMathematicsPetroleum

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

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.

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 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: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,126
Score d'incertitude au seuil0,542

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 Opus0,035
Tête enseignante GPT0,294
Écart entre enseignants0,259 · 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 tête enseignante, 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

Citations1
Publié2009
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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