ハイブリッドクラスタリングに基づく非局所アプローチを用いた区画化貯留層のマルチスケールモデリング【JST・京大機械翻訳】

Esmaeilzadeh Soheil; Salehi Amir; Hetz Gill; Olalotiti-lawal Feyisayo; Darabi Hamed; Castineira David

文献

J-GLOBAL ID：202002238749310345 整理番号：20A0016675

ハイブリッドクラスタリングに基づく非局所アプローチを用いた区画化貯留層のマルチスケールモデリング【JST・京大機械翻訳】

Multiscale modeling of compartmentalized reservoirs using a hybrid clustering-based non-local approach

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資料名：
巻： 184 ページ： Null 発行年： 2020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)

隣接および非隣接結合を有する離散区画のネットワークとして貯留層を表すことは,油およびガス貯留層を分析するための高速ではあるが正確な方法である。明確な静的および動的特性を有する粗スケール区画の自動および迅速検出は,そのような高レベル貯留層解析の不可欠な部分である。本研究では,空間および時間場データを用いて空間におけるクラスタの自動検出のための貯留層解析に特異的なハイブリッドフレームワークを提案し,物理ベースのマルチスケールモデリングアプローチと結合した。多孔質媒体中の流れに対する新しい厳密な非局所的定式化を示した。そこでは,貯留層を構成する区画の連結性を記述する隣接行列により表現した。著者らは,方向依存性多相流通信が非局所的相電位差の関数である多くの異なる区画に貯留層を自動的に分割した。提案したクラスタリングフレームワークは,カテゴリー的/数値的,空間的/時間的,離散的/連続的な混合型生データセットから始まる。データセットは,良好な生産/注入履歴,坑井位置,坑井タイプ,地質学的特徴,PVT測定,穿孔データなどの異なるデータタイプのノイズ/欠落値を含むことができる。しかし,入力データタイプに適した教師なしクラスタリング技術(例えば,ユークリッド距離,ソフト動的時間ワーピング,モード)を用いた。入力データを標準化し,収束チェックにより,最良のクラスタリング表現を得た。最後に,クラスタに対する境界面を追跡するために,カーネル空間において,補助ベクトルマシン技術を利用した。ここで報告された特定の事例研究において,提案されたワークフローは,40年以上の生産履歴を有する数百の井戸を有する主要な分野に適用される。高速フォワードモデルを活用して,効率的なアンサンブルベースの履歴整合フレームワークを適用して,ブロック間や帯水層-貯留層通信,故障伝達率,およびブロックベースの油-場所のようなグローバルな貯留層パラメータの不確実性を低減した。次に,歴史整合モデルの集合を用いて,異なる分野開発シナリオに対する確率的予測を提供した。さらに,クラスタリングフレームワークは,欠落データを処理することを可能にし,クラスタ化精度を改善するために拡張データセットを使用することを可能にした。要約すると,本研究では,区画化された貯留層の高速で正確なマルチスケールモデリングを提供するために,物理ベースの非局所モデリングフレームワークをデータ駆動クラスタリング技術と結合する新しいハイブリッドアプローチを提示した。本研究はまた,データのクラスタ化複雑性,固有のスパースで雑音のある性質,および結果の解釈可能性を十分に考慮した貯留層研究応用のための時空的クラスタリングに関する包括的な研究を提示することによって,文献に追加した。Copyright 2020 Elsevier B.V., Amsterdam. All rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】

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油層工学

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