Deep Learning Based Upscaling of Geomechanical Constitutive Behavior for Lithological Heterogeneities
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Large-scale coupled reservoir-geomechanical simulation is becoming a necessity for an in-depth assessment of subsurface energy developments such as hydrocarbon recovery and geological carbon storage, while a robust and efficient upscaling technique for the geomechanical constitutive behavior of heterogeneous reservoir is still missing to push forward the application of time-consuming coupled reservoir-geomechanical simulation. Here, we focus on the impact of lithological heterogeneity on the shear strength and stress-strain behavior and propose a deep learning-based upscaling technique that can provide the upscaled shear strength and stress-strain behavior from facies models and geomechanical parameters. The objectives of the proposed upscaling technique lie in the following two aspects: 1) bridge the gap between the fine-scale geological models and computationally efficient reservoir-geomechanical models used for large-scale subsurface energy development; 2) provide the upscaled realizations needed for geomechanical assessments considering geological uncertainties. The first step of the deep learning-based upscaling technique is generating a dataset that contains a sufficient number of data samples. Each sample consists of a randomly generated spatial correlated sand-shale realization (input) and the computed macroscopic shear strength and stress-strain behavior via finite element simulations (outputs). Using the assembled dataset, convolutional neural network (CNN) models are trained to build proxy models as an alternative for numerical upscaling. The trained CNN models can provide the upscaled shear strength (R2 > 0.95) and stress-strain behavior (R2 > 0.93) that highly agree with that from the computationally extensive numerical upscaling method in a much shorter time frame. The proposed deep learning-based upscaling technique can promote the application of large-scale reservoir-geomechanical simulation for geomechanical assessment and quantify the impact of geological uncertainties by conducting coupled simulations on a variety of reservoir realizations.
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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 | 0,000 | 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 ».