Multiple Sweet Spot Detection in Shales Using a Hybrid Data-Driven Machine Learning Technique
Notice bibliographique
Résumé
Abstract The objective of this study is to develop a hybrid data-driven machine learning (ML) technique, the XGBoost-MLP, capable of identifying multiple sweet spots defined in this paper as "source rocks simultaneously characterized by suitable values of brittleness index (BI), permeability (k), porosity (ϕ), oil saturation (So), and bulk volume water (BVW). The multiple sweet spots allow to attain commercial production through horizontal wells which are hydraulically fractured in multiple stages." In the proposed method, the BI is determined based on mineralogical data. The ML training is performed using Jarvie's BI estimation equation. The model is validated against BI derived from mechanical properties through well log interpretation. Both methods prove valuable in identifying variables that influence BI. The hybrid data-driven technique, which involves neural networks embedded in the XGBoost model, is effective in identifying brittle intervals and predicting sweet spots through pattern recognition. This methodology addresses the challenges posed by the complexity of target distributions and the variability within the training dataset, making it suitable for heterogeneous reservoirs. Results are illustrated using source-rock data from the heterogeneous Eagle Ford Shale of Texas with the support of the Eagle Ford and Pimienta shales in Mexico, and La Luna shale in the Middle Magdalena Valley and Catatumbo Basins of Colombia. However, the methodology is not case-dependent and consequently could prove valuable in other shale reservoirs around the world. Pattern recognition identifies the multiple sweet spots defined in the first paragraph above. The BVW helps to recognize the maturity of the source. This is so because "BVW is the only parameter that shows an unrelenting, unidirectional reduction during burial history" (Devine, 2014; Olusola and Aguilera, 2018). The BI signals the intervals with the best success probabilities of hydraulic fracturing. The largest permeabilities and porosities point to intervals with natural fractures characterized by nano and micro apertures, and the largest oil saturations to the intervals with the best possibilities of hydrocarbon production. Merging the capabilities of pattern recognition in Pickett plots and machine learning can yield improved insights in tasks related to hydrocarbon exploration as well as production. This ability to identify data patterns represents a breakthrough in both ML and the Pickett plot. The novelty of the paper is the introduction of a model methodology for locating multiple sweet spots in shale petroleum reservoirs through the integration of ML and the power of pattern recognition in Pickett plots. To our knowledge this integration has not been attempted in the past.
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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 | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 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 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 ».