Reservoir Modeling by Constraining Stochastic Simulation to Deterministically Interpreted Three-dimensional Geobodies
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Tidally influenced meandering river deposits of the Cretaceous middle McMurray Formation are characterized by rapid vertical and lateral lithological and associated reservoir property changes. Within the reservoir, water may occur below, above, and in the middle of the bitumen column, and there may be multiple gas intervals. Although conceptual understanding about the depositional environment and its control on distribution of different fluids (bitumen, water, and gas) is documented in literature, integration of these concepts into reservoir models and history matching through flow simulation is lacking. Thus, even in areas with closely spaced wells (as much as several hundred meters apart), geostatistical modeling approaches show high degrees of randomness. This chapter closes the gap between the conceptual mapping and numerical modeling approaches. Specifically, the workflow for creating a deterministic three-dimensional (3-D), object-based (geobody) model, which integrates data from closely spaced wells, high-quality 3-D seismic data, and sound geologic concepts is shown. The geobodies are typically large-scale depositional elements comprising meandering river deposits. Geobodies include channel lag breccia (tens to hundreds of meters wide and as much as several meters thick), lower and upper point-bar deposits (from several hundreds of meters to as much as 5 km [3 mi] wide and as much as 40m [131 ft] thick), and mud plug deposits (as much as 500m [1640 ft] wide and as much as 40m [131 ft] thick). Because of the potential impact on reservoir development economics, top water, top gas, and low-bitumen, high-water saturated zones are mapped as distinct geobodies. Based on their reservoir development potential, geobodies can then be classified as reservoir flow unit types 1 and 2, reservoir flow barriers, and reservoir flow impairments.
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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 | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 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 | 0,001 |
| 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 ».