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Enregistrement W3007718192 · doi:10.2118/195253-pa

Application of Flow Diagnostics to Rapid Production Data Integration in Complex Grids and Dual-Permeability Models

2020· article· en· W3007718192 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 Journal · 2020
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueReservoir Engineering and Simulation Methods
Établissements canadiensImpact
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésComputer scienceStreamlines, streaklines, and pathlinesComputationReservoir simulationGridInverse problemAlgorithmTracingMathematical optimizationSynthetic dataComputational scienceMathematicsGeologyEngineeringPetroleum engineeringGeometry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Summary Streamline-based methods, as repeatedly demonstrated in multiple applications, offer a robust and elegant framework for reconciling high-resolution geologic models with observed field responses. However, significant challenges persist with the application of streamline-based methods in complex grids and dual-permeability media due to the difficulty with streamline tracing in these systems. In this work, we propose a novel and efficient framework that circumvents these challenges by avoiding explicit tracing of streamlines but exploits the inherent desirable features of streamline-based production data integration in high-resolution geologic models. Our approach features the application of flow diagnostics to inverse problems involving the integration of multiphase production data in reservoir models. Here, time-of-flight as well as numerical tracer concentrations for each well, on the basis of a defined flux field, are computed on the native finite-volume grid. The information embedded in these metrics are used in the dynamic definition of stream-bundles and, eventually, in the computation of analytical water arrival-time sensitivities with respect to model properties. This calculation mimics the streamline-derived analytical sensitivity computation used in the well-established generalized travel-time inversion (GTTI) technique but precludes explicit streamline tracing. The reservoir model property field is updated iteratively by solving the LSQR (sparse least-squares with QR factorization) system composed of the computed analytical sensitivity and the optimal water travel-time shift, augmented with regularization and smoothness constraints. The power and efficacy of our approach are demonstrated using synthetic model and field applications. We first validate our approach by benchmarking with the streamline-based GTTI algorithm involving a single-permeability medium. The flow-diagnostics-derived analytical sensitivities were observed to show good agreement with the streamline-derived sensitivities in terms of correctly capturing relevant spatiotemporal trends. Furthermore, the desirable quasilinear behavior characteristic of the traditional streamline-based GTTI technique was preserved. The flow-diagnostics-based inversion technique is then applied to a field-scale problem involving the integration of multiphase production data into a dual-permeability model of a large naturally fractured reservoir. The results clearly demonstrate the effectiveness of the proposed approach in overcoming the limitations of classical streamline-based methods with dual-permeability systems. By construction, this approach finds direct application in single/multicontinuum models with generic grid designs, both in structured and fully unstructured formats, thereby aiding well-level history matching and high-resolution updates of modern geologic models. This work presents, for the first time, an application of the GTTI to dual-permeability models of naturally fractured reservoirs. This is facilitated by a simplified, yet effective approach to travel-time sensitivity computations directly on finite-volume grids. The proposed approach can be easily applied to subsurface models at levels of complexity identified as challenging for classical streamline-based methods.

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 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: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,628
Score d'incertitude au seuil0,280

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
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 Opus0,088
Tête enseignante GPT0,310
Écart entre enseignants0,222 · 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