Estimation of Geological Facies Boundaries Using Categorical Indicators with P-Field Simulation and Ensemble Kalman Filter (EnKF)
Notice bibliographique
Résumé
Abstract The Ensemble Kalman Filter (EnKF) is a Monte-Carlo based technique for assisted history matching and real time updating of reservoir models. However, it often fails to detect facies boundaries and proportions as the facies distributions are non-Gaussian, while prior knowledge of the data is usually insufficient. It is common to represent distinct facies with categorical indicators, which are intrinsically non-Gaussian. We implemented discrete cosine transform (DCT) to parameterize the facies indicators. This methodology was promising for simple and two facies models. For more complex models, though observed data were matched, it failed to reproduce realistic facies distribution corresponding to the prior variogram and facies proportion. In this paper a new step is proposed to be included in the history matching of complex reservoirs using EnKF: realizations exhibiting the largest mismatch in terms of production data, experimental variogram, and histogram are discarded after the first few update steps, and a probability map for facies modeling is derived using the remaining ensemble members. Probability field (P-Field) simulation is performed subsequently using the facies probability map to generate a new set of realizations replacing the discarded members. The new realizations are updated again from the beginning using EnKF. Several case studies with different facies distribution and well configurations were conducted. Initial ensembles were created using known facies classification at the well locations and populating binary facies data throughout reservoir using numerous variogram models and prior facies proportions. The regenerated realizations are closer to the true reservoir state since they already take into account the first few set of production data. The qualities of the history-matched models were assessed by comparing the experimental variograms of facies distribution and facies propositions of the final ensemble, as well as the Root Mean Square Error (RMSE) of the predicted data mismatch. Combination of DCT-EnKF and regenerating new realizations using P-Field simulation demonstrates reasonable improvement and reduction of uncertainty in facies detection. Incorporating the new step in the procedure assists filter to preserve the reference distribution and experimental variogram for complex reservoirs.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».