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Enregistrement W2916567966 · doi:10.2118/0711-0078-jpt

Technology Focus: Reservoir Simulation (July 2011)

2011· article· en· W2916567966 sur OpenAlexaboutno aff
Martin Crick

Notice bibliographique

RevueJournal of Petroleum Technology · 2011
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueReservoir Engineering and Simulation Methods
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésComputer scienceFocus (optics)Reservoir simulationSimple (philosophy)Point (geometry)Operations researchIndustrial engineeringManagement sciencePetroleum engineeringGeologyEpistemologyMathematicsEngineering

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Technology Focus Simulation is about building a mathematical model of the reservoir and then using it to predict, for the purpose of making decisions. That may be restating the obvious, but there are a few points that bear a little re-emphasis. First, it is only a model. Second, if the model does not predict adequately, it does not serve its purpose. There is a growing tendency in some quarters to use very simple models—mainly because they are faster. As my colleague Ed May recently put it, “I know everyone pushes for faster, faster, but doing it right has definite advantages.” Following my recent move into well testing, I have been rereading the late Laurie Dake’s The Practice of Reservoir Engineering. Dake often is regarded as hostile to simulation, but what he really was about was understanding your assumptions, and using the most appropriate model for the decision to be made. At the 2011 SPE Reservoir Simulation Symposium, many papers focused on re-examining original basic assumptions. Correcting or removing those assumptions (improving the model) often led not only to better predictions, but to faster simulation. For example: Is the most recent solution of the well model the best starting point for the next solution? As the industry develops more-complex reservoirs (e.g., shales, naturally fractured, and heavy oil), we are called on to apply our simulation tools to new environments, and we must check constantly that the assumptions that are implicit in those tools are still valid. For example: Do assumptions for light-oil flow in homogeneous sandstone also apply to gas flow in shale? The need to check assumptions applies as much to the data as to the tools. In simulation support, we often see data sets in which hundreds of warning messages about bad data are ignored or even suppressed, and the complaint is about the final failure to converge. Is that discontinuity in the pressure/volume/temperature data really a property of the fluid, or just a measurement artifact? A good way to consistently challenge your assumptions is to read the best of the best technical articles: JPT is here for you! Reservoir Simulation additional reading available at OnePetro: www.onepetro.org SPE 144401 • “Design and Examination of Requirements for a Rigorous Shale-Gas-Reservoir Simulator Compared to Current Shale-Gas Simulators” by Juan Andrade, SPE, University of Oklahoma, et al. SPE 140882 • “Multilateral Complex-Well Optimization” by P.I. Crumpton, Schlumberger, et al. SPE 137507 • “Reservoir Characterization and Flow Simulation of a Low-Permeability Gas Reservoir: An Integrated Approach for Modeling Tommy Lakes Gas Field” by H. Deng, University of Calgary, et al. (See Journal of Canadian Petroleum Technology, May 2011, page 32.) SPE 141935 • “An Adaptive Newton’s Method for Reservoir Simulation” by Pengbo Lu, ExxonMobil, et al. SPE 142093 • “A New Method To Model Relative Permeability in Compositional Simulators To Avoid Discontinuous Changes Caused by Phase-Identification Problems” by Chengwu Yuan, SPE, University of Texas at Austin, et al.

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 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 enseignants0,285
Score d'incertitude au seuil0,780

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0020,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0010,001
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 Opus0,023
Tête enseignante GPT0,266
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

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeSimulation ou modélisation
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations0
Publié2011
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