A Recurrent Neural Network-Based Solvent Chamber Estimation Framework During Warm Solvent Injection in Heterogeneous Reservoirs
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Warm solvent injection (WSI), injecting low-temperature solvent into formations to reduce the viscosity of heavy oil, is a clean technology for heavy oil production while reducing greenhouse gas emissions and water usage. The success of WSI operation depends on the uniform development of solvent chambers in reservoirs. However, reservoir heterogeneity stemming from shale barriers plays a detrimental role in the conformance of solvent chamber development and oil production rate. In this work, we develop a novel recurrent neural network (RNN)-based framework with the capability of efficiently tracking and estimating the solvent chamber positions in heterogeneous reservoirs based on only production time-series data. The developed estimation model utilizes the "sequence-to-sequence" mapping methodology to correlate observed production time-series sequence and solvent chamber edge sequence via a long short-term memory (LSTM) algorithm. The developed RNN-based workflow is tested via several cases, and the results are promising. The predicted dynamic solvent chamber locations match the corresponding true locations with a high coefficient of determination and a low mean squared error. The major benefits of this workflow include reducing time for numerical simulations and saving overall monitoring and tracking costs for conventional techniques. The present work would provide a good illustration of the capability of practical integration of machine learning methods in solving engineering problems.
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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 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 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 | 0,001 |
| 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 ».