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Enregistrement W2162021678 · doi:10.2118/87642-pa

The Quality Map: A Tool for Reservoir Uncertainty Quantification and Decision Making

2004· article· en· W2162021678 sur OpenAlex

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.

affAu moins un auteur déclare une institution canadienne dans l'instantané OpenAlex épinglé.

Notice bibliographique

RevueSPE Reservoir Evaluation & Engineering · 2004
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueReservoir Engineering and Simulation Methods
Établissements canadiensUniversity of Alberta
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésGridComputer scienceRealization (probability)Quality (philosophy)Set (abstract data type)Representation (politics)Stochastic simulationReservoir modelingData miningReservoir simulationProduction (economics)Nonlinear systemFlow (mathematics)Field (mathematics)Reservoir engineeringMathematical optimizationMathematicsPetroleum engineeringGeologyStatistics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Summary The parameters that govern fluid flow through heterogeneous reservoirs are numerous and uncertain. Even when it is possible to visualize all the parameters together, the complex and nonlinear interaction between them makes it difficult to predict the dynamic reservoir responses to production. A flow simulator may be used to evaluate the responses and make reservoir management decisions, but normally only one deterministic set of parameters is considered, and no uncertainty is associated with the responses or taken into account for the decisions. This paper introduces the concept of a "quality map," which is a 2D representation of the reservoir responses and their uncertainties. The quality concept may be applied to compare reservoirs, to rank stochastic realizations, and to incorporate reservoir characterization uncertainty into decision making (such as choosing well locations) with fewer full-field simulation runs. The data points necessary to generate the quality map are obtained by running a flow simulator with a single vertical well completed in all the layers and varying the location of the well in each run to have good coverage of the entire horizontal grid. The quality of the horizontal cell in which the well is located is the cumulative oil production after a long production time. The geological model uncertainty is captured by generating multiple stochastic realizations and building a quality map for each realization. The quality maps of all the realizations provide a distribution of quality values for each cell of the map grid. A mean quality map can be obtained by taking the expected value for each cell, and a map of quality uncertainty can be obtained by taking the standard deviation of the distribution for each cell. If a loss function is specified, an L-optimal quality map can be generated by retaining, for each cell, the quality value that minimizes the expected loss. This map allows us to locate wells accounting for the geological uncertainty as well as for the risk profile of the decision maker. The methodology for building the quality map is presented in detail, and the applications of the map are demonstrated with 50 realistic reservoir models.

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.

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)0,006
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,003
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict)
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: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,414
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0060,003
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 Opus0,079
Tête enseignante GPT0,393
Écart entre enseignants0,314 · 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