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Enregistrement W4391934190 · doi:10.1016/j.enggeo.2024.107455

Numerical upscaling of anisotropic failure criteria in heterogeneous reservoirs

2024· article· en· W4391934190 sur OpenAlexafffund
Bo Zhang, Nathan Deisman, Rick Chalaturnyk, Jeff Boisvert

Notice bibliographique

RevueEngineering Geology · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueRock Mechanics and Modeling
Établissements canadiensUniversity of Alberta
Organismes subventionnairesH2020 EnergyNatural Sciences and Engineering Research Council of CanadaUniversity of Alberta
Mots-clésAnisotropyGeologyGeotechnical engineeringPetroleum engineeringSoil scienceEnvironmental sciencePhysics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

With advances in characterizing the reservoir heterogeneities and modeling the complex reservoir-geomechanical behavior using modern geological modeling software and simulators, the impact of geological uncertainties on reservoir-geomechanical responses has drawn increasing attention for an improved engineering design and decision makings in subsurface developments. Robust and efficient upscaling techniques for heterogeneous reservoirs have emerged as the key to enable field-scale reservoir-geomechanical assessments while consider the impact of lithological heterogeneities like weak bedding planes . The proposed upscaling technique is based on local continuum geomechanical simulations with user-defined boundary conditions on each upscaled region, thus, it can reproduce the anisotropic stress-dependent failure criteria caused by sub-grid scale heterogeneities. This upscaling technique is applied in a reservoir-geomechanical simulation of a steam-assisted gravity drainage (SAGD) project and reduces the computational time by 94%. The complex thermal-hydro-mechanical (THM) interactions in SAGD, including temperature, pressure, saturation fields, surface heave, and plastic strain, are well reproduced by the upscaled model. The minimum factor of safety (FOS) of the caprock for potential shear failure in a field-scale SAGD case study with multilayer caprocks is also reasonably matched by the upscaled model. The improved computational efficiency and reasonable accuracy of the upscaled model can be a useful tool to investigate the impact of injection pressures on production performance and caprock integrity for decision making of SAGD. Moreover, this method addresses the enduring problem of finding anisotropic failure criteria for heterogeneous reservoirs, bridging the gap between computational efficiency and the desire to consider detailed geological features in geomechanical modeling of larger domains. The improved computational efficiency and reasonable accuracy of upscaled models enable reliability analysis and uncertainty quantification for geomechanical analyses that require numerous realizations with complex geology .

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: Simulation ou modélisation
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,010
Score d'incertitude au seuil0,019

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0010,000
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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.

Tête enseignante Opus0,008
Tête enseignante GPT0,220
Écart entre enseignants0,212 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeSimulation ou modélisation
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations4
Publié2024
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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