Scenario-Based Data Assimilation Framework to Improve Production Estimates for Geologically Complex Geothermal Reservoirs
Notice bibliographique
Résumé
Geothermal energy has the potential to decarbonize heating, cooling, and power production. However, managing the efficient and sustainable exploitation of geothermal resources is challenging due to the limited data availability, which restricts our ability to characterize and quantify the multi-scale, hierarchical geological structures of the hosting reservoirs. In this study, we propose a scenario-based data assimilation framework that enables the efficient modelling of multiple complex geological scenarios and is linked to flow and heat transfer simulations for subsequent uncertainty analysis. This framework is based on an ensemble smoother with multiple data assimilation (ESMDA) and demonstrated on a channelized fluvial geothermal reservoir. By improving the open-source Rapid Reservoir Modelling (RRM) tool, we efficiently create multiple deterministic fluvial geothermal reservoir scenarios that honors facies along well paths in a probabilistic manner by randomly selecting, cropping, and stacking channelized layers from the layer template library. Petrophysical properties for each scenario are then modelled using geostatistics to generate a geologically plausible and sufficiently diverse ensemble of reservoir realizations. The multiple scenarios and corresponding ensemble realizations are then subjected to heat and fluid flow simulations using the open-source Delft Advanced Research Terra Simulator (open-DARTS) to quantify the uncertainty of production temperatures and reservoir pressures. Finally, ESMDA is employed to assimilate temperature and pressure profiles at the injection well, monitoring borehole, and production well across all members of the ensemble realizations for the different geological scenarios. We demonstrate the applicability of our framework using a synthetic, yet geologically consistent, case study of a low-enthalpy geothermal system where heat is produced from a geothermal doublet located in a channelized fluvial sandstone reservoir. The framework enables the falsification of geological scenarios with poor data assimilation performance that is unlikely to reflect the actual reservoir architecture, and supports the identification of plausible geological scenarios that are more likely to represent the subsurface geology based on the deviation of modelled and observed well temperature and pressure profiles. The workflow offers an efficient way to constrain geological uncertainties inherent to geologically complex geothermal reservoirs and improve the forecasting of production temperatures and pressure differences. • Geothermal reservoirs involve higher uncertainty due to limited data availability. • Scenario-based geological modeling combined with probabilistic property modelling captures key uncertainties in geologically complex geothermal reservoirs. • Reservoir scenarios with poor data match are falsified using scenario-based ESMDA. • Reliable production forecasts are achieved via plausible scenarios, not a biased base case.
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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 | 0,002 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| 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 ».