How Does the Incorporation of Engineering Knowledge Using Fuzzy Logic during History Matching Impact Reservoir Performance Prediction?
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Population-based optimization algorithms are shown to be excellent candidates for improving the speed and solution diversity of history matching and optimization workflows, based on their successful track records for solving real-world problems. The incorporation of reservoir engineering knowledge within these workflows, however, has been somewhat neglected. In particular, there is a lack of capability for guiding the optimization algorithms to specific regions of the search space. In a previous study, we introduced a framework for helping reservoir engineers incorporate their knowledge into history matching and optimization frameworks, by coupling a rule-based fuzzy system with a population-based sampling method. The question is how the use of this type of information in history matching affects the performance of the reservoir study during the prediction stage. This paper investigates the effect that the incorporation of reservoir engineering knowledge during the history matching of the Teal South model production data has on reservoir performance in the prediction stage. Two scenarios are considered. In Case I, we augment the history matching with reservoir engineering knowledge and then produce a forecast. In Case II, production data is history matched using differential evolution (DE), without fuzzy-logic-based engineering knowledge, then a forecast is produced The results show that incorporating engineering knowledge of the reservoir under study during the history matching process can significantly reduce the uncertainty in the forecast, compared with the case where unrealistic parameter value ranges are used.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,003 | 0,012 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».