Research on water invasion performance of complex fracture-vuggy gas reservoirs based on classification modeling
Notice bibliographique
Résumé
The complexity of the pore structure, spatial development, fractures, and pore distribution of fractured-vuggy carbonate reservoirs influences the water invasion dynamics of gas reservoirs, which is crucial in the dynamic research of strongly heterogeneous reservoirs. In this study, the collocation relationship of pore-vuggy fractures is described by the quantitative characterization of their attribute parameters. The discrete fracture network model is used to match and construct the fractures in different modes. The distribution classification method is used to model three-dimensional geological reservoirs in terms of their geometric and attribute characteristics. Bottom-water and edge-water gas reservoirs are constructed separately using numerical simulation, and the dynamic characteristics of water invasion are described. The results show that the proposed method is suitable for the geological modeling of fractured-vuggy gas reservoirs with strong heterogeneity and complexity. The modeling accuracy is improved because the gas reservoir heterogeneity and water invasion’s dynamic characteristics can be described accurately. Six stages of water invasion are identified from the numerical simulation of water invasion. This method provides theoretical guidance for the study of heterogeneous gas reservoirs with water. Cited as : Han, X., Tan, X., Li, X., Pang, Y., Zhang, L. Water invasion performance of complex fracture-vuggy gas reservoirs based on classification modeling. Advances in Geo-Energy Research, 2021, 5(2): 222-232, doi: 10.46690/ager.2021.02.11
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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) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 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 ».