A Machine Learning Approach to Real-Time Uncertainty Assessment of SAGD Forecasts and the Optimization of Steam Allocation
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Field development planning and economic analysis require reliable forecasting of bitumen production. Forecasting at the field level may be done using reservoir simulations, type-curve analysis, and other (semi-)analytical techniques. Performing reservoir simulation is usually computationally expensive and the non-uniqueness of a history-matched solution leads to uncertainty in the model predictions and production forecasts. Analytical proxies, such as Butler's model and its various improvements, allow for sensitivity studies on input parameters and forecasting under multiple operational scenarios and geostatistical realizations to be conducted rather quickly, despite being less accurate than reservoir simulation. Similar to their reservoir simulation counterparts, proxy models can also be tuned or updated as more data are obtained. Type curves also facilitate efficient reservoir performance prediction; however, in practice, the performance of many SAGD well-pairs tends to deviate from a set of pre-defined type curves. Historical well data is a digital asset that can be utilized to develop machine learning or data-driven models for the purpose of production forecasting. These models involve lower computational effort compared to numerical simulators and can offer better accuracy compared to proxy models based on Butler's equation. Furthermore, these data-driven models can be used for automated optimization, quantification of geological uncertainties, and "What If" scenario analysis due to its lower computational cost. This paper presents a novel machine learning workflow that includes a predictive model development using the random forest algorithm, clustering (to group wells by geological properties), Bayesian updating, Monte Carlo sampling (for uncertainty quatification), and genetic algorithm for the forecasting of real-world SAGD injection and production data, and optimization. The training dataset involves field data that is typically available for a SAGD well-pair (e.g., operational data, geological, and well design parameters). Just as importantly, this machine learning workflow can update predictions in real-time, be applied for the quantification of the uncertainties associated with the forecasts, and optimize steam allocation, making it an important step for development planning and field-wide optimization. To the best of the author's knowledge, this is the first time that machine learning algorithms have been applied to a SAGD data set of this size.
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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 | 0,001 | 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 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 ».