Machine Learning Enhanced Upscaling of Anisotropic Shear Strength for Heterogeneous Oil Sands
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Weak shale beddings are widely distributed in the overburden and reservoir of oil sand deposits and lead to reduced anisotropic shear strength. Understanding the shear strength of the overburden and the reservoir is important in risk assessment of slope stability in open-pit mining and caprock integrity of in-situ thermal recovery of oil sands while optimizing the production of bitumen. Due to the restrictions of computational efficiency, cells used for simulation cannot be smaller enough to capture the details of heterogeneity in the reservoir. Therefore, a robust and efficient upscaling technique is important for modeling the impact of heterogeneity on the deformation and failure of oil sands during mining and in-situ recovery. However, current analytical and numerical upscaling techniques cannot provide computationally efficient geomechanical models that consider the impact of inclined shale beddings on shear strength. Therefore, we propose a machine learning enhanced upscaling (MLEU) technique that leverages the accuracy of local numerical upscaling and the efficiency of machine learning techniques. MLEU generates a fast and accurate machine learning-based proxy model using an artificial neural network (ANN) to predict the anisotropic shear strength of heterogeneous oil sands embedded with shale beddings. The trained model improves accuracy by 12%-76% compared to traditional methods such as response surface methodology (RSM). MLEU provides a reasonable estimate of anisotropic shear strength while considering uncertainties caused by different configurations of shale beddings. With the increasing demand for regional scale modeling of geotechnical problems, the proposed MLEU technique can be extended to other geological settings where weak beddings play a significant role and the impact of heterogeneity on shear strength is important.
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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 | 0,001 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| 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 ».