Real-time analysis and forecasting of the microseismic cloud size: Physics-based models versus machine learning
Notice bibliographique
Résumé
ABSTRACT The spatiotemporal distribution of hydraulic fracturing microseismicity is complicated and depends on various mechanical and diffusional parameters. Hydraulic fracture modeling can aid in understanding fracture propagation and microseismicity. Nevertheless, the complex spatial and temporal interaction of several processes occurring within and around the fracture represents a challenge for developing real-time tools for microseismic prediction. Two approaches are developed to forecast the microseismic cloud size in real time. The first approach uses fracture propagation models to derive the cloud size directly from the microseismic observations. The second approach is based on a convolutional neural network (CNN) trained with the engineering parameters and past microseismic cloud size values. A rolling forecasting strategy is used to train consecutive CNN models in real time to make predictions at a specified time lag. A data augmentation technique known as double noise injection is used to ensure that the amount of training examples available to the machine-learning models at each time step is similar to or larger than the number of free parameters. The results indicate that the CNN outperforms the quality of predictions of the physics-based models but with a reduced prediction capability. The physics-based approach can predict growth at any time but ignores the engineering parameters. Conversely, physics-based methods lead to real-time insights into the fracturing regime, revealing whether microseismicity is most likely generated due to a leak-off-dominated or a storage-dominated regime. The CNN model can forecast the cloud size only at a single future time lag while using the engineering parameters and past cloud growth as input. However, this approach does not provide a physical interpretation of the fracture propagation regime. The prediction accuracy of both methodologies varies depending on the microseismic behavior. We postulate that CNN forecasts could be improved by including more physical constraints into the predictive model.
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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 | 0,001 |
| 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 ».