Grid-free petroleum reservoir characterization with truncated pluri-Gaussian simulation: Hekla case study
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.
Notice bibliographique
Résumé
A new geostatistical grid-free simulation (GFS) method has been developed recently that represents simulated continuous attributes of the natural phenomena, such as stratigraphic surface boundaries or petrophysical properties, as an analytical function of the coordinates of the simulation locations. Thus, GFS resolves challenges related to model regridding, increasing resolution around already simulated locations and integration of newly available data in a consistent manner. The present paper contains further developments in simulation of categorical variables, such as facies, in a grid-free fashion based on the truncated pluri-Gaussian simulation (TPG) paradigm. The resultant simulation engine allows the entire reservoir system to be represented as an analytical stochastic function: that is, values of any reservoir properties are simulated on demand at requested locations in space. The selection of proper variograms of Gaussian continuous variables for simulation of categorical variables in a TPG framework is proposed through a methodology based on Monte Carlo simulation. The variogram models of the underlying Gaussian continuous variables are obtained by minimizing the difference between numerically computed and target indicator variograms. A local optimization approach is suggested for a fast precise derivation of the variograms. The stable variogram model leads to the closest fit to the experimental variograms of the continuous variables. The automatic establishment of a truncation mask based on multidimensional scaling to convert Gaussian continuous variables to categories is also explained. Finally, the proposed GFS algorithm for petroleum reservoir characterization is demonstrated in its full-scale applicability to the Hekla offshore petroleum reservoir located in the North Sea. The results look promising, and should be beneficial to petroleum reservoir modelling in practice.
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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 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 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 découle