Spatial Data Analytics-Assisted Subsurface Modeling: A Duvernay Case Study
Notice bibliographique
Résumé
Data analytics facilitate the examination of spatial data sets by using multiple techniques to find and understand patterns to guide decision making. However, standard data analysis tools assume that the data are independent and identically distributed, an assumption that spatial data sets usually do not fulfill. Furthermore, the usual methods neglect spatial continuity and the inherent data paucity that should be considered in the data analytics workflow. We present a new approach that combines data analytics, geostatistics, and optimization techniques to provide an end-to-end workflow to analyze two-dimensional (2D) data sets. The proposed workflow identifies outliers based on their spatial location or distribution, models geological trends using a Gaussian kernel, models the semivariogram, and performs sequential Gaussian simulation applying kriging or cokriging for cosimulation. Moreover, it provides metrics and diagnostic plots to evaluate the goodness of the results at each step. It is also semiautomatic because it leverages the user’s judgment for subsequent operations. For optimization, the workflow uses Bayesian optimization and evolutionary algorithms. We demonstrate the use of the workflow by analyzing 1,152 wells over the Duvernay Formation in Canada. The examples include the simulation of density-porosity as the secondary feature and the cosimulation of total organic content constrained by the former. The proposed workflow helps focus more on interpreting the results than the modeling parameters, reducing workforce time and subjective errors. Moreover, the spatial simulation includes multiple realizations to assess uncertainty and support decision making in data paucity scenarios. Overall, the proposed workflow is a valuable and complementary tool for evaluating uncertainty in mature geospatial data.
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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 | 0,004 | 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 | 0,001 |
| 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 ».