Prospective Resources Evaluation Offshore Newfoundland and Labrador -Uncertainty and Risk Assessment Using Machine Learning Processes
Notice bibliographique
Résumé
Summary Physical and geochemical models allow the simulation and quantification of the various geological processes leading to the presence of oil and gas accumulation. The models have to be calibrated to available data, within an acceptable precision, including wells (lithology, petrophysics, geochemistry), existing fields, and seismic attributes such as impedance, AVO, and other attributes. These models require High Performance Computing capabilities. The machine learning process consists of building a function that reproduces some results of a few tenths of complex models (the volumes of the in place prospective resources for instance). This response function is able to generate thousands of results rapidly. This function is used to define the probabilistic distribution of the outcomes (HC prospective resources). In the case of offshore Newfoundland and Labrador, in areas where well control is limited (i.e. Flemish Pass Basin, Orphan Basin, Carson Basin, Chidley Basin), this model based approach has been used to estimate unrisked oil and gas volumes in place distribution (P90, P50 and P10) - ( 2015–2020 CNLOPB Resource Assessment). The pitfalls of this new approach will be discussed, in light of the uncertainties of the geological models and related impact on the volume distribution.
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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 | 0,002 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».