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Enregistrement W2896348576 · doi:10.2118/191621-18rptc-ms

Adaptive Option in Geological Modeling of Petroleum Reservoirs

2018· article· en· W2896348576 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.

Notice bibliographique

RevueSPE Russian Petroleum Technology Conference · 2018
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueAdvanced Data Processing Techniques
Établissements canadiensOptech (Canada)
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésFuzzy logicGridInterpolation (computer graphics)Basis (linear algebra)Computer scienceObject (grammar)Function (biology)Data miningGeologyArtificial intelligenceMathematics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract The adaptive geological model differs from the deterministic one in that it takes into account the uncertainty of the initial data, has a degree of detail corresponding to the level of accuracy of the geological information, and reproduces the main regularities of the structure of the oil and gas object under consideration, primarily for the purpose of predicting its geology in undeveloped zones. At the first stage, adaptive geological models of separate layers identified by the results of detailed correlation of the considered object are constructed independently from each other, and then the single-layer models are summed up into a multilayer adaptive geological model of the object as a whole. With the adaptive approach, traditional methods of interpolation of geological and production data are not applied. The basis of adaptive geological modeling is the seismic data. The essence is that the seismic data vector is available both at the wells and at the points of the inter-well spacing, so any geological parameter can be calculated from this vector using a special fuzzy-logic function. At the same time, such function cannot be the same for the whole model polygon, so an additional so-called fuzzy-grid is developed. A grid with large cells, which contain local fuzzy-logic functions. Since fuzzy-logical functions are formed on the basis of geological and production information of the considered object, they can differ substantially for other objects. Thus, the mathematical apparatus of a geological model automatically modifies to the specific initial data, and therefore it is called adaptive. The calculated parameters of the adaptive geological model cells through which the wells pass are not necessarily the same as the actual well data. The reason is that these parameters are calculated using functions in which the initial data of neighboring wells participate. Deviations of calculated results from actual data characterize the degree of "defectiveness" of geological and production information. Thus, the adaptive geological model in comparison with the deterministic one gives a more meaningful result both about the geological structure of the considered object and the degree of reliability of its representation.

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 candidatesMéta-épidémiologie (sens strict)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,746
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
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 Opus0,025
Tête enseignante GPT0,259
Écart entre enseignants0,235 · 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