Comprehensive Analysis for Production Prediction of Hydraulic Fractured Shale Reservoirs Using Proxy Model Based on Deep Neural Network
Notice bibliographique
Résumé
Abstract The proposed method is a model using data-driven modeling. As many databases are available, we propose new alternatives to production analysis using exploratory data analysis (EDA) and deep neural network (DNN) techniques. It is an economical and time-saving model and workflow that can replace and alternate the traditional physics-based modeling. In this study, field data used about 1239 wells from Montney shale formation in Alberta, Canada. Through EDA, we verified the correlation between each variable of datasets and data distribution, and 1143 wells were used as training data for DNN model through data preprocessing such as outlier analysis, scatter plot, etc. The database used for the study was collected through database of GeoLOGIC systems ltd. The data here is largely divided into three features. In the case of well information, completion and fracturing data, production data and well information, there are true vertical depth, latitude, longitude, and well direction. total proppant placed volume. The production data used as the dependent variable in the DNN model is cumulative gas production for 12-month. Comprehensive machine learning techniques were applied to further improve predictive performance and prevent overfitting problem. First, we analyzed EDA and statistical analysis with various variables related to productivity. Second, developed model were designed and data preprocessing was performed to select input variables that are highly correlated with the output variables. Third, through variable importance analysis based on random forest (RF), gradient boosting tree (GBM), extreme gradient booting (XGBoost). We found a parameter that is highly correlated with cumulative gas production. Finally, we proposed the applicability of categorical variables. Then we performed hyperparameter optimization, a difficult problem for the DNN model. This paper is Not only is this paper intended to propose a robust model, but it also provides the insight that petroleum engineers can use as proxy models to replace complexity reservoir modeling or estimate approximate productivity of shale reservoirs before drilling.
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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 | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| 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 ».