Differential Evolution for Assisted History Matching Process: SAGD Case Study
Notice bibliographique
Résumé
Abstract SAGD (Steam Assisted Gravity Drainage) is an efficient and proven technology to recover vast reserves of Alberta's oil sands. Because of its thermal and compositional effects, numerical simulation of the SAGD process requires extensive computational run time, especially in a history matching framework. Therefore, it is beneficial to use an optimization technique that yields faster convergence and better match-quality solutions. This paper presents a new population-based optimization technique, called differential evolution, in the assisted history matching process. Differential evolution belongs to the class of evolutionary algorithms in the continuous parameter space that has been used successfully in a large range of engineering optimization problems outside the oil industry. Differential evolution converges faster than many other global optimization methods. It requires fewer control variables, is robust and easy to use, and lends itself very well to parallel computing. We applied the differential evolution technique to a SAGD case study to history match saturation and temperature profiles as well as cumulative oil and water production and cumulative SOR. The results show that it is an excellent optimization technique for obtaining multiple good history matched models, which allow the assessment of uncertainty for the forecast stage. The match-quality of the history matched models obtained with differential evolution has been compared to the results of the particle swarm optimization method that is widely used in history matching. The comparison shows that differential evolution offers much better match-quality solutions with much lower number of 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 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».