Production Optimization in a Water-Alternating-Gas (WAG) Process Using Smart Proxy Modeling
Notice bibliographique
Résumé
Summary This study focuses on production optimization in a water-altering-gas (WAG) process for the Norne E-segment reservoir through smart proxy modeling (SPM). SPM is an innovative approximation of numerical reservoir models that implements pattern recognition, feature engineering, and machine learning techniques to achieve computational efficiency. There are two types of SPMs constructed in this study. One is the grid-based which can predict the parameters at the grid level, such as fluid saturations in the individual grids. The other type is the well-based SPM which predicts the cumulative oil production of the individual wells. Grid- and well-based SPMs can be used to monitor saturation variations and optimize oil production in the WAG process, respectively. Moreover, this work introduces novel techniques, including sequential sampling, feature engineering, average feature ranking, and the implementation of convolutional neural network. The integration of well-based SPM with particle swarm optimization can effectively lead to optimizing the WAG design parameters, providing valuable insights. Notably, time comparisons underscore the substantial time savings achieved by SPM in optimization tasks compared to numerical simulators. This study highlights the significant potential of SPM in reservoir engineering, offering an efficient and accurate approach to predictions and optimization processes.
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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 ».