Machine Learning of Spatially Varying Decline Curves for the Duvernay Formation
Notice bibliographique
Résumé
Abstract The focus of this paper is on Duvernay shale formation in Alberta, Canada. The objective is to provide, based on existing data of production, completion and geological parameters, an automated machine- learning approach to determine the spatial variation in decline type curves for gas production. This model will enable the prediction and uncertainty quantification of production profiles for new target wells or areas in the basin. The project is based on publicly available monthly production data from most of the producing wells of the Duvernay formation. We use k-means to cluster 273 wells, using geological parameters (thickness, porosity, etc.), completion parameters (horizontal section length, proppant volume, etc.), spatial location, fluid window, and production curves. Based on the clustering results, a machine learning classification is used to draw distinct geographic regions, within which the combination of geological, completion, and production factors is fairly similar. A support vector machine approach is used to create maps of clusters and quantify its uncertainty. In addition, functional classification and regression trees (CART) is used to indicate the most important/sensitive factors that should be used for clustering. The results show that the unsupervised method, k-means, performs equally as well as the supervised CART method. The methodology is flexible and allows for quick changes in the variables used in clustering; the transfer to another dataset or basin is straightforward.
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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) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».