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J-GLOBAL ID：201702265713682872   整理番号：17A1632055

残差解析を用いた石油貯留層における水攻法の最適化のための適応ロバスト最適化法【Powered by NICT】

An adaptive robust optimization scheme for water-flooding optimization in oil reservoirs using residual analysis ^* * The authors acknowledge financial support from the Recovery Factory program sponsored by Shell Global Solutions International.

著者 (3件)： Siraj M. Mohsin (Electrical Engineering, Control Systems group, Eindhoven University of Technology, The Netherlands) ,  Van den Hof Paul M.J. (Electrical Engineering, Control Systems group, Eindhoven University of Technology, The Netherlands) ,  Jansen Jan Dirk (Department of Geoscience and Engineering, Delft University of Technology, The Netherlands)
資料名： IFAC PapersOnLine  (IFAC PapersOnLine)
巻： 50  号： 1  ページ： 11275-11280  発行年： 2017年 
JST資料番号： W3101A  ISSN： 2405-8963  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： オランダ (NLD)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： 石油貯留層における水攻法プロセスのモデルベース動的最適化は,計算的に複雑な問題であり,高レベルの不確実性に悩まされている。ロバスト水攻法最適化における不確実性を定量化するための伝統的な方法は,不確実なモデル実現のアンサンブルを検討した。これらのモデルはデータと検証し一般的にではなく,得られたロバスト最適化戦略は大部分がオフラインまたは開ループ。本研究の主な焦点は,主要成分として残差分析を用いた適応またはオンラインロバスト最適化スキームを開発することである。集団内のモデルは,データに直面していると無効にされていない唯一のこれらのモデルで形成される適応アンサンブル。次の段階として,ロバスト最適化は再びこの適応アンサンブル(すなわち,更新/調整)行った。適応アンサンブルは,不確実性のより保守的でない記述を与え,またロバスト最適化に含まれる高い計算コストを低減した。シミュレーション例はこれらの値の不確実性の減少を伴う客観的関数値の増加は,全集団による開ループオフラインロバスト戦略とアンサンブルKalmanフィルタ(EnKF)を用いた適応スキーム,貯留層シミュレーションにおける最も一般的なパラメータ推定法の一つであると比較して開発された適応ロバストな方式で得られることを示した。Copyright 2017 Elsevier B.V., Amsterdam. All rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.【Powered by NICT】

シソーラス用語： 不確実性 ,  *最適化 ,  *ロバスト性 ,  *残差 ,  *水攻法 ,  油層シミュレーション ,  *石油貯留層 ,  パラメータ推定 ,  シミュレーション
準シソーラス用語： 計算コスト ,  オンライン ,  オフライン ,  動的最適化 ,  モデルベース ,  *ロバスト最適化 , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (4件)： 不確実性処理 ,  水攻法の最適化 ,  残差解析 ,  オンラインロバスト最適化

分類 (3件)： 採油,採ガス一般  (UA10010K) ,  油層工学  (UA10030G) ,  採収法  (UA10040R)

タイトルに関連する用語 (7件)： 残差 ,  解析 ,  石油貯留層 ,  水攻法 ,  最適化 ,  適応 ,  ロバスト最適化