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J-GLOBAL ID：201902224347312497   整理番号：19A1765665

貯留層履歴マッチングのための非侵入サブドメインPOD-TPWL【JST・京大機械翻訳】

Non-intrusive subdomain POD-TPWL for reservoir history matching

著者 (5件)： Xiao Cong (Delft Institute of Applied Mathematics, Delft University of Technology, Delft, The Netherlands) ,  Leeuwenburgh Olwijn (Civil Engineering and Geosciences, Delft University of Technology, Delft, The Netherlands) ,  Leeuwenburgh Olwijn (TNO, Utrecht, The Netherlands) ,  Lin Hai Xiang (Delft Institute of Applied Mathematics, Delft University of Technology, Delft, The Netherlands) ,  Heemink Arnold (Delft Institute of Applied Mathematics, Delft University of Technology, Delft, The Netherlands)
資料名： Computational Geosciences  (Computational Geosciences)
巻： 23  号： 3  ページ： 537-565  発行年： 2019年 
JST資料番号： W4186A  ISSN： 1420-0597  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： ドイツ (DEU)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： 本論文は,積分領域分解(DD),適切な直交分解(POD),動径基底関数(RBF)内挿,および軌道区分線形化(TPWL)を通して,貯留層履歴整合のための非侵入サブドメインPOD-TPWL(SD POD-TPWL)を提示した。それは,レガシーソースコードにアクセスすることなく,一般的非線形時間依存動的システムのモデル縮小と線形化のための効率的アプローチである。サブドメインPOD-TPWLアルゴリズムにおいて,最初に,全体の計算領域にわたるスナップショットのシーケンスを保存して,次にサブドメインに分割した。各サブドメイン上のスナップショットの局所シーケンスから,PODを用いて多数の局所基底ベクトルを形成し,次にRBF補間を用いて各サブドメインに対する微分行列を推定した。最後に,それらの導関数行列を,各サブドメインにおける次数線形モデルを形成するために,POD-TPWLアルゴリズムに置換した。この減次線形モデルは,随伴の実行を容易にし,効率的な随伴ベースのパラメータ推定手順をもたらす。古典的な有限差分ベースの履歴マッチングとの比較は,提案したサブドメインPOD-TPWLアプローチが同等の結果を得ていることを示した。必要な全次数モデルシミュレーションの数は,不確実パラメータの数の約2~3倍である。異なる背景パラメータ実現を用いて,著者らのアプローチは,追加の完全次数モデルシミュレーションなしで,較正されたモデルの集合を効率的に生成する。Copyright 2018 The Author(s) Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： 導関数 ,  微分 ,  *マッチング ,  アルゴリズム ,  パラメータ ,  時間依存性 ,  動的系 ,  内挿法 ,  積分 ,  パラメータ推定
準シソーラス用語： 随伴 ,  次数 ,  スナップショット ,  *侵入 , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (4件)： データ同化 ,  低次元モデリング ,  モデル線形化 ,  領域分解

分類 (5件)： 数値解析,近似法  (AB04000F) ,  電波伝搬一般  (ND05010Q) ,  細胞構成体一般  (EF03010Z) ,  電動機  (NB07030U) ,  電磁気学一般  (BD01020N)

タイトルに関連する用語 (7件)： 貯留層 ,  履歴 ,  マッチング ,  侵入 ,  サブ ,  ドメイン ,  POD