Optimization of well locations in tight oil reservoir based on genetic algorithm
Notice bibliographique
Résumé
In recent years, energy demand has constantly grown worldwide, promoting the oil and gas sector to develop innovative solutions for improving productivity from unconventional reservoirs such as tight oil reservoirs. One of the significant issues in this area is determining the optimal well locations to maximize net present value (NPV). This procedure involves analysing several factors such as reservoir geometry, permeability, porosity distribution or fluids contact, and other factors that affect locations and number of infill wells. The difficulty of these considerations, combined with economic concerns and reservoir related risks, makes it even more challenging to identify the optimum development program for a given field. In this context, this study provides a useful optimization approach for identifying the optimal well location in the Halfaya oil field, a southern Iraqi tight oil field. This approach aims to overcome the issues related to optimizing reservoir development. This study employed the Genetic Algorithm as the main optimization engine due to its effectiveness in solving multidimensional and nonlinear problems. Multiple scenarios were developed with specified well configurations to identify the best scenario for maximizing NPV. This involves conducting multiple optimization runs using the Petrel/Eclipse software to develop a reliable field plan. Consequently, cumulative production for this oilfield has been comprehensively defined and reviewed. The results showed that the genetic algorithm gives acceptable values in optimization problems with relatively few decision variables. This led to an increase in NPV by 5.63%, 19.63 % and 29.30% for scenarios of one, three and five infill wells, respectively.
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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) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| 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 ».