Building Trust in History Matching: The Role of Multidimensional Projection
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Assisted history matching frameworks powered by stochastic population-based sampling algorithms have been a popular choice for real-life reservoir management problems for the past decade. These methods provide an ensemble of history-matched models which can be used to quantify the uncertainty of future field performance. As a critique, population-based algorithms are generally considered black-boxes with little knowledge of their performance during history matching. In most cases, the misfit value is used as the only criteria to monitor the sampling algorithms and assess their quality. This paper applies three recently developed multidimensional projection schemes as a novel interactive, exploratory visualization tool for gaining insights to the sampling performance of population-based algorithms and comparing multiple runs in history matching. We use Least Square Projection (LSP), Projection by Clustering (ProjClus) and Principle Component Analysis (PCA) to examine the relationship between exploration of search space and the uncertainty in predictions of reservoir production. These projection techniques provide a mapping of the high dimensional search space into a 2D space by trying to maintain the distance relationships between sampled points. The application of multidimensional projection is illustrated for history matching of the benchmark PUNQ-S3 model using ant colony, differential evolution, particle swarm and the neighbourhood algorithms. We conclude that multi-dimensional projection algorithms are valuable diagnostic tools that should accompany assisted history matching workflows in order to evaluate their performance and compare ensembles of history-matched models. Using the projection tools, we show that misfit value - as an indicator of match quality - is not the only important factor in making reliable predictions. We demonstrate that exploration of the search space is also a critical element in the uncertainty quantification workflow which can be monitored with multidimensional projection schemes.
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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 découle