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Enregistrement W4407679270 · doi:10.5419/bjpg2024-0017

WELL REPRESENTATION IN RESERVOIR SIMULATION MODELS CONSIDERING THE IMPACT OF DISCRETE FRACTURE NETWORK UPSCALING

2025· article· en· W4407679270 sur OpenAlexfundno aff
Isabela Magalhaes de Oliveira, Denis José Schiozer, Gonçalo Soares Oliveira

Notice bibliographique

RevueBrazilian Journal of Petroleum and Gas · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineComputer Science
ThématiqueAdvanced Mathematical Modeling in Engineering
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesUniversidade Estadual de CampinasCoordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível SuperiorEnergi Simulation
Mots-clésReservoir simulationFracture (geology)Petroleum engineeringRepresentation (politics)Computer scienceSimulation modelingGeologyGeotechnical engineeringMathematics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The goals of this work are (1) to evaluate the impact of Discrete Fracture Networks (DFN) upscaling methods on new wells placed in the simulation model and (2) to develop a well representation proposal of new wells in naturally fractured reservoirs simulation models. Three DFN permeability upscaling methods (Oda, Oda Corrected, and Flow-based) are used at three model scale fidelities (high, medium-high, and medium). The results suggest more uncertainty of well-dynamic data in medium fidelity models. Our reference case is defined as the combination of fidelity scale and upscaling method that produces less variation in well-dynamic data. This results in a model constructed with a high-fidelity scale and Flow-based method (linear pressure). The proposed well representation suggests substituting the well index in the matrix and fracture systems of the medium-fidelity model with the reference model’s WI. We show the necessity of this correction with a field-scale application.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut 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: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,810
Score d'incertitude au seuil0,246

Scores Codex et Gemma par catégorie

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

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 Opus0,017
Tête enseignante GPT0,307
Écart entre enseignants0,291 · 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 tête enseignante, 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

Citations0
Publié2025
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