Joint inversion of muon tomography and gravity gradiometry for improved monitoring of steam‐assisted gravity drainage reservoirs
Notice bibliographique
Résumé
ABSTRACT Steam‐assisted gravity drainage reservoirs require an immense amount of energy and water resources, and proper monitoring of steam evolution and depletion patterns is integral to the economic and environmental efficiency of the operation. Muon tomography is a passive sensing technique, which has proven to successfully model density anomalies in a variety of applications but has not yet been applied to the oil and gas field. A previous study simulated muon intensity data to model density changes in a realistic steam‐assisted gravity drainage reservoir at 1.25 and 5 years after initial production. The results showed that muon tomography is a promising technique for monitoring steam‐assisted gravity drainage reservoirs with high spatial resolution and over short time intervals of weeks to months. Here we demonstrate the advantage of using vertical gravity gradient data and muon tomography data in a joint inversion to improve the muon‐only inverse models. Forward models for simulated muon and gravity gradient data are jointly inverted for a realistic steam‐assisted gravity drainage reservoir at 230 and 130 m total vertical depth at 1.25 years after initial production. Results show that the addition of gravity gradient data helps to constrain the density change models mainly in depth and to a smaller extent laterally. For a sparse muon sensor array of 48 sensors over a reservoir at depth, the joint inversion using gravity gradient data reduces the difference between the inverse and true model by 12% compared to a muon‐only inversion. The improvement is smaller at depth with 6%. The improvement in resolvability metrics is summarized, and limitations are discussed. The addition of multiple data types in a joint inversion improves the resulting models leading to an overall decrease in model uncertainty which can be used for improved operational efficiency in steam‐assisted gravity drainage operations.
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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) | 0,001 | 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 ».