A Hybrid of Sequential-Self Calibration and Genetic Algorithm Inversion Technique for Geostatistical Reservoir Modeling
Notice bibliographique
Résumé
Geostatistical modeling is a widely used approach to model the heterogeneity of reservoir petrophysical properties. This paper investigates a geostatistical-based inversion technique, a hybrid of sequential-self calibration (SSC) and genetic algorithm (GA), to model reservoir permeability. In this method, a GA is used to search the optimal master point locations, as well as the associated optimal permeability. These permeability values are then propagated to the entire reservoir using Kriging algorithm to match the dynamic production data. We demonstrate that GA is easy to implement and the results are robust. Additionally, we experimented with various numbers of master points, including a linked-list genotype which permits a flexible number of master points. The results show that GA is able to find various numbers of master points and their locations that are suitable for the reservoir field we studied. These numbers are within a small range and are sufficient to capture the heterogeneity of the reservoir permeability to match the production data. The ability of the SSC-GA method to model reservoir permeability by simultaneously optimizing the number of master points, the locations of these master points and the associated permeability in this case study suggests that the technique might be effective with other larger fields.
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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 ».