新たに開発した予測モデルを用いた炭化水素注入EOR法のための油回収の推定【JST・京大機械翻訳】

Merdeka M G; Syihab Z; Rahmawati S D; Gaol A H L; Yasutra A; Setiawan M B; Metra F; Winata D T; Sitompul V; Aziz M C; Buhari A

文献

J-GLOBAL ID：202002277153073054 整理番号：20A2152581

新たに開発した予測モデルを用いた炭化水素注入EOR法のための油回収の推定【JST・京大機械翻訳】

Estimation of Oil Recovery for Hydrocarbon Injection EOR Method using a Newly-Developed Predictive Model

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資料名：
巻： 519 号： 1 ページ： 012048 (8pp) 発行年： 2020年
JST資料番号： W5558A ISSN： 1755-1307 資料種別：逐次刊行物 (A)
記事区分：原著論文発行国：イギリス (GBR) 言語：英語 (EN)

強化油回収における予測モデルの適用は,主に生産性能の推定を得ることであった。貯留層シミュレーションに関する予測モデルの利点は,計算速度とそのかなり低いコストである。予測モデルは,貯水池シミュレーションの全プロセスと比較して,即座に結果を提供できる。しかし,予測モデルは貯留層シミュレーションの代替ではなく,むしろ現場開発計画目的のための出発アプローチである。炭化水素注入は,石油生産を増加させるために炭化水素ガスを注入するEOR法である。現在,炭化水素注入法のための石油生産を推定するために開発した予測モデルはほとんどなかった。本研究では,炭化水素注入法の予測モデルを提示した。市販のソフトウェアCMGを用いて予測モデルを開発した。逆5点貯留層モデルに基づいて,異なるパラメータ値を有する数千の貯水池シミュレーションケースを感度解析として実施した。累積油生産結果を各シミュレーション事例から捕捉し,予測モデルを構築した。多項式回帰とニューラルネットワーク予測モデルを構築した。ニューラルネットワークモデルは,回帰モデルより良いシミュレーションデータに適合した。両予測モデルのR二乗値は90%を超えた。この予測モデルは,入力パラメータ値がモデルのパラメータ間隔内にある限り,累積石油生産の推定に確実に使用できる。Please refer to the publisher for the copyright holders. Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】

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採収法

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