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Enregistrement W2762419171 · doi:10.2118/187310-ms

History Matching of Frequent Seismic Surveys Using Seismic Onset Times at the Peace River Field, Canada

2017· article· en· W2762419171 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.

aboutLe titre ou le résumé porte un signal canadien du lexique géographique.
no affAucune affiliation canadienne : ce travail est invisible pour une base fondée sur la seule affiliation.
Aucune affiliation canadienne. Une base fondée sur la seule affiliation (le devis habituel) n'aurait jamais vu ce travail. C'est l'un des travaux qui justifient l'inversion de la base.

Notice bibliographique

RevueSPE Annual Technical Conference and Exhibition · 2017
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueReservoir Engineering and Simulation Methods
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésGeologyMatching (statistics)Seismic to simulationWorkflowRegional geologyPareto principleSeismologyComputer scienceSeismic inversionTectonicsMathematical optimizationGeographyMeteorologyMathematics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract We present a novel and efficient approach to integrate frequent time lapse (4D) seismic data into high resolution reservoir models based on seismic onset times, defined as the calendar time when the seismic attribute crosses a pre-specified threshold value at a given location. Our approach reduces multiple time- lapse seismic survey data into a single map of onset times, leading to substantial data reduction for history matching while capturing all relevant information regarding fluid flow in the reservoir. Hence, the proposed approach is particularly well suited when frequent seismic surveys are available using permanently embedded sensors. Our history matching workflow consists of two stages: global and local. At the global stage of history matching, large-scale features such as regional permeabilities, pore volumes, temperature and fluid saturations are adjusted to match seismic and bottomhole pressure data using a Pareto-based multiobjective history matching workflow. Rather than an artificial subdivision of the domain, the history matching regions are naturally defined based on an eigen-decomposition of the grid Laplacian and a spectral clustering of the second eigenvector (fiedler vector). The global updating is followed by local history matching whereby cell permeabilities are adjusted to further refine the history match using semi- analytic, streamline-based model parameter sensitivities. The power and efficacy of our proposed approach is illustrated using synthetic and field applications. The field example involves steam injection into a heavy oil reservoir at Pad 31 in the Peace River Field (Alberta, Canada) with daily time lapse seismic surveys recorded by a permanently buried seismic monitoring system (Lopez et al. 2015). In our specific application, we have used time lapse data (in terms of two-way travel time) from a Cyclic Steam Stimulation (CSS) cycle in the pad with a total of 175 seismic surveys. With a single onset time map derived from this data we were able to capture the propagation of pressure and saturation fronts and significantly improve the dynamic model through the estimation of permeability distribution, fluid saturation evolution and swept volume. With this methodology we correctly identified and further refined the location of stimulated zones as inferred before from reservoir engineering judgement and manual adjustments aiding better understanding of CSS behavior in the studied field. The results clearly demonstrate the effectiveness of the onset time approach for integrating large number of seismic surveys by compressing them into a single map. Also, the onset times appear to be relatively insensitive to the petro elastic model but sensitive to the steam/fluid propagation, making it a robust method for history matching of time lapse surveys.

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)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
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 enseignants0,109
Score d'incertitude au seuil0,940

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
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 Opus0,030
Tête enseignante GPT0,269
Écart entre enseignants0,239 · 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