A SEISMIC FRAMEWORK FOR ESTIMATING HYDROCARBON RESERVOIR VOLUMES AND THEIR LIKELIHOOD
Notice bibliographique
Résumé
This thesis develops a framework to estimate the likelihood in fluid volumes in a hydrocarbon reservoir. It uses 3C-3D seismic data and well logs from the Blackfoot oilfield (Alberta-Canada). Results from cross validation techniques applied to distribution maps generated using the geostatistic method (thickness and percentage of sand) and the neural network method (porosity) are used to estimate the uncertainty related with the predicted distributions in the case of the Blackfoot oilfield (AB-Canada). These distribution maps as well as the estimated uncertainty associated with them are used as inputs in two different approaches for the application of uncertainty analysis in the estimation of hydrocarbon volumes (a Taylor expansion approach and a Monte Carlo approach). The results obtained using these two approaches give compatible hydrocarbon volume estimates for the Blackfoot pool, with P10∼ 12 MMbbl, P50∼ 8 MMbbl, and P90∼ 5 MMbbl. Investigation about sources of uncertainty in seismic data revealed that the time picking error could explain, in the case of the Blackfoot reservoir, the uncertainty in the thickness parameter. In the second part of this project, well log data from the Gulf of Mexico are used together with fluid substitution method and uncertainty analysis to evaluate how the observed variability in rock properties of the Gulf of Mexico for each specific depth value affects the response of the attributes that respond to fluid discrimination. A larger concern for deeper reservoirs was identified in the predicted results. Nevertheless, the fluid substitution results were considered robust in most conditions investigated in this project, allowing discrimination of gas, fizz gas, and water saturated reservoirs in some of the attributes that respond to the fluid content. This last result could allow the estimate of the missing parameter in the HCPV estimation: the hydrocarbon saturation distribution map.
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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 | 0,001 | 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 ».