Storage v. production: challenges for reservoir modelling and simulation practitioners
Notice bibliographique
Résumé
The rising interest in subsurface CO 2 storage makes new calls on reservoir modelling skills, most of which have been developed for hydrocarbon production scenarios. The question for practitioners is: to what extent can the familiar production tools be transferred to the world of storage? In this paper, areas requiring attention are highlighted and high-resolution models are used to compare the behaviour of simulators for production v. storage for two reservoir analogue examples. It is concluded that modelling for storage makes a significant call on multi-scale modelling, to a much greater extent than in production scenarios, and the simplification or omission of reservoir heterogeneities (sometimes tolerable in production scenarios) are much less tolerable when modelling storage. Key static model heterogeneities include the modelling of faults as 3D features, the inclusion of fine-scale reservoir permeability contrasts and the avoidance of net reservoir cut-offs. For dynamic models, use of equation of state is necessary for storage in depleted fields, and correct representation of hysteretic effects of plume migration are a requirement for modelling in aquifers (always) and depleted fields (usually). Modelling for storage, especially for saline aquifers, sets the challenge of modelling volumes previously considered to be at exploration scale, but with an effective resolution more typical of production scales.
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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 | 0,005 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,002 |
| Communication savante | 0,003 | 0,007 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 0,001 |
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 ».