Production Forecasting for Shale Gas Reservoirs With Fast Marching-Succession of Steady States Method
Notice bibliographique
Résumé
In this paper, we introduce fast marching-succession of steady-states (FM-SSS) method to predict gas production from shale gas formations. The solutions of fast marching method (FMM) will describe the dynamic drainage boundary, and the succession of steady-state (SSS) method is applied to predict the gas production within the drainage boundary. As only the grids within drainage need to be taken into calculation at each time-step, this approach works much more efficiently than the implicit finite difference method, especially, at the early stage of production when the drainage is relatively small.We combine FMM with SSS to conduct reservoir simulation and predict gas production in shale gas reservoirs. The pressure profiles of transient flow are approximated with the pressure profiles of steady-state flow in our approach. The difference between the proposed method and the conventional SSS method is that we provide an efficient method to characterize the boundary conditions. In the conventional SSS method, the boundary pressure has to be measured, which is inconvenient for simulation purposes, whereas FM-SSS method takes the dynamic drainage as a changing boundary and approximates the drainage boundary pressure with initial reservoir pressure, such that the boundary condition can be numerically characterized. A major advantage of our approach is that it is unconditionally stable and more efficient than the implicit finite difference method because much smaller-scale linear equations need to be solved at each time-step.
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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 | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| 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 ».