Application of Machine Learning for Shale Oil and Gas “Sweet Spots” Prediction
Notice bibliographique
Résumé
With the continuous improvement of shale oil and gas recovery technologies and achievements, a large amount of geological information and data have been accumulated for the description of shale reservoirs, and it has become possible to use machine learning methods for “sweet spots” prediction in shale oil and gas areas. Taking the Duvernay shale oil and gas field in Canada as an example, this paper attempts to build recoverable shale oil and gas reserve prediction models using machine learning methods and geological and development big data, to predict the distribution of recoverable shale oil and gas reserves and provide a basis for well location deployment and engineering modifications. The research results of the machine learning model in this study are as follows: ① Three machine learning methods were applied to build a prediction model and random forest showed the best performance. The R2 values of the built recoverable shale oil and gas reserves prediction models are 0.7894 and 0.8210, respectively, with an accuracy that meets the requirements of production applications; ② The geological main controlling factors for recoverable shale oil and gas reserves in this area are organic matter maturity and total organic carbon (TOC), followed by porosity and effective thickness; the main controlling factor for engineering modifications is the total proppant volume, followed by total stages and horizontal lateral length; ③ The abundance of recoverable shale oil and gas reserves in the central part of the study area is predicted to be relatively high, which makes it a favorable area for future well location deployment.
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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 | 0,002 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| 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 ».