Geologically Consistent History Matching of SAGD Process Using Probability Perturbation Method
Notice bibliographique
Résumé
Abstract The overall objective of reservoir modeling is to reduce the uncertainty in production forecasts by utilizing all available data to construct a calibrated reservoir model. Geological heterogeneities have a fundamental impact on the growth of a steam chamber and the performance of a SAGD (steam assisted gravity drainage) process. The objective of this work is to incorporate geological heterogeneities into the history matching process using a probability perturbation method (PPM) to preserve the geological consistency of a reservoir model. A PPM is a geological data integration framework which employs a multiple-point geostatistics (MPS) algorithm. The heart of this method is to systematically perturb the underlying probabilities used to generate the reservoir facies. A PPM generally consists of two loops: an outer loop which is responsible for randomly generating a global configuration of the facies and an inner loop which systematically perturbs the generated facies to match the dynamic data. The combination of these two iterations creates a set of realizations that preserve the geological information. In this paper, a training image is built based on a 3D outcrop description of a meandering channelized reservoir that is analogous to some of the Canadian heavy oil reservoirs. All other available data including reservoir properties at well locations, trends and production data are also incorporated into the PPM framework for this history matching process. The reservoir model is characterized by three facies: clean sands, medium-grained sandstones and silts, which have different porosity, horizontal permeability and vertical permeability. The SAGD performance is a function of steam chamber development, which depends on the level of heterogeneity in the reservoir. The results show that the heterogeneity distribution has a large impact on the fluid flow at different stages of production. The results show that such complexities can be well preserved during the history matching process using the PPM by generating the geological patterns depicted in a training image. The PPM is shown to be an efficient approach for history matching in presence of complex reservoir geology.
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.
Comment cette classification a été obtenuedéplier
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 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, 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 ».