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Enregistrement W2471087525 · doi:10.1144/petgeo2015-078

Grid-free petroleum reservoir characterization with truncated pluri-Gaussian simulation: Hekla case study

2016· article· en· W2471087525 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.
fundUn bailleur canadien est enregistré sur le travail.

Notice bibliographique

RevuePetroleum Geoscience · 2016
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueReservoir Engineering and Simulation Methods
Établissements canadiensCanadian Natural ResourcesUniversity of Alberta
Organismes subventionnairesUniversity of Alberta
Mots-clésGeologyReservoir modelingMetamorphic petrologyIgneous petrologyTelmatologyHydrogeologyGaussianPetroleum engineeringGridEconomic geologyPetrologyEngineering geologySeismologyGeotechnical engineeringVolcanismTectonicsGeodesyChemistry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

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.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
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: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,308
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,001
Science ouverte0,0010,000
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 Opus0,018
Tête enseignante GPT0,261
Écart entre enseignants0,243 · 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