Predicting the performance of steam assisted gravity drainage (SAGD) method utilizing artificial neural network (ANN)
Notice bibliographique
Résumé
As the price of oil decreases, it is becoming increasingly important for oil companies to operate in the most cost-effective manner. This problem is especially apparent in Western Canada, where most oil production is dependent on costly enhanced oil recovery (EOR) techniques such as steam-assisted gravity drainage (SAGD). Therefore, the goal of this study is to create an artificial neural network (ANN) that is capable of accurately predicting the ultimate recovery factor of oil reservoirs by steam-assisted gravity drainage (SAGD). The developed ANN model featured over 250 unique entries for oil viscosity, steam injection rate, horizontal permeability, permeability ratio, porosity, reservoir thickness, and steam injection pressure collected from literature. The collected data set was entered through a feed-forward back-propagation neural network to train, validate, and test the model to predict the recovery factor of SAGD method as accurate as possible. Results from this study revealed that the neural network was able to accurately predict recovery factors of selected projects with less than 10% error. When the neural network was exposed to a new simulation data set of 64 points, the predictions were found to have an accuracy of 82% as measured by linear regression. Finally, the feasibility of ANN to predict the recovery performance of one of the most complicated enhanced heavy oil recovery techniques with reasonable accuracy was confirmed.
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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 | 0,001 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 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 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 ».