Machine learning-based models for predicting permeability impairment due to scale deposition
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.
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Water injection is one of the robust techniques to maintain the reservoir pressure and produce trapped oil from oil reservoirs and improve an oil recovery factor. However, incompatibility between injected water and reservoir water causes an unflavored issue named “scale deposition.” Owing to the deposited scales, effective permeability of a reservoir reduced, and pore throats might be plugged. To determine formation damage owing to scale deposition during a water injection process, two well-known machine learning methods, least squares support vector machine (LSSVM) and artificial neural network (ANN), are employed in the present paper. To improve the performance of the LSSVM method, a metaheuristic optimization algorithm, genetic algorithm (GA), is used. The constructed LSSVM model is examined using real formation damage data samples experimentally measured, which was reported in the literature. According to the obtained outputs of the above models, LSSVM has a high performance based on the correlation coefficient, and infinitesimal uncertainty based on a relative error between the model predictions and the corresponding actual data samples was less than 15%. Outcomes from this study indicate the useful application of the LSSVM approach in the prediction of permeability reduction due to scale deposition, and it can lead to a better and more reliable understanding of formation damage effects through water flooding without expensive laboratory measurements.
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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 découle