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J-GLOBAL ID：201902237736317081   整理番号：19A0404640

ブラウンフィールド再開発におけるインフィル坑井配置の不確実性下の貯留層開発最適化【JST・京大機械翻訳】

Reservoir development optimization under uncertainty for infill well placement in brownfield redevelopment

著者 (4件)： Hutahaean Junko (Heriot-Watt University, UK) ,  Hutahaean Junko (Imperial College London, UK) ,  Demyanov Vasily (Heriot-Watt University, UK) ,  Christie Mike (Heriot-Watt University, UK)
資料名： Journal of Petroleum Science and Engineering  (Journal of Petroleum Science and Engineering)
巻： 175  ページ： 444-464  発行年： 2019年 
JST資料番号： T0412A  ISSN： 0920-4105  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： 不確実な石油価格環境において,ブラウンフィールド再開発は,生産減少を管理するためのますます魅力的なオプションになっている。ブラウンフィールド再開発における重要な戦略の一つは,現場からの回収を最大化し,運用費を最小化するために,最適にインフィルを配置することである。最適決定は回収を最大化し,コストダウンを維持するものである。ロバストな最適決定は,貯留層設定の実現が基底事例から逸脱する場合のような地質学的不確実性の存在下で成立するものである。ベースケースに対して最適化された決定は,更新された貯留層条件に対してまだ最適である。したがって,複数の実現を通した最適化が必要である。複数の現実化を通しての最適化に関する試みは文献で行われているが,タスクを実行し,不確実性の適切な推定をもたらす計算コストは大きな課題となっている。本論文は,地質学的不確実性の下でロバストで信頼できる坑井配置最適化のための新しいワークフローを紹介した。提案したワークフローは,多目的支援履歴マッチング,Bayes事後推論,および多重地質モデルにわたる多目的設定における井戸配置最適化を組み合わせた。それを産業標準貯留層ベンチマーク事例研究に適用し,意思決定のために従来使用されているいくつかの不確実性定量化手法と比較した。提案されたワークフローは,複数の履歴マッチモデルに対するインフィル井戸の配置において,ロバストで信頼できる最適決定を提供する。ワークフローは最適化決定に関する不確実性の良好な推定をもたらす。地質学的不確実性をカバーするための多重現実化による最適化による流れシミュレーションの数の増加は,管理可能なサイズに低減される。Copyright 2019 Elsevier B.V., Amsterdam. All rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： *最適化 ,  事例研究 ,  多重化 ,  *坑井 ,  原価低減 ,  意思決定 ,  モデル ,  ワークフロー ,  ロバスト性 ,  *再開発 ,  ベンチマーク ,  *不確実性 ,  マッチング ,  操業費
準シソーラス用語： *インフィル , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (6件)： 不確実性下の貯水池開発最適化 ,  多目的最適化 ,  モデル選択 ,  履歴マッチング ,  後方近似 ,  経済的リスク評価

分類 (1件)： 油層工学  (UA10030G)

タイトルに関連する用語 (7件)： ブラウンフィールド ,  開発 ,  インフィル ,  坑井 ,  不確実性 ,  貯留層 ,  最適化