کد مقاله | کد نشریه | سال انتشار | مقاله انگلیسی | نسخه تمام متن |
---|---|---|---|---|
8125274 | 1522778 | 2018 | 41 صفحه PDF | دانلود رایگان |
عنوان انگلیسی مقاله ISI
Integration of artificial intelligence and production data analysis for shale heterogeneity characterization in steam-assisted gravity-drainage reservoirs
ترجمه فارسی عنوان
ادغام هوش مصنوعی و تجزیه و تحلیل داده ها برای مشخص کردن ویژگی ناهمگن شیل در مخازن گرانش-تخلیه کمک بخار
دانلود مقاله + سفارش ترجمه
دانلود مقاله ISI انگلیسی
رایگان برای ایرانیان
موضوعات مرتبط
مهندسی و علوم پایه
علوم زمین و سیارات
زمین شناسی اقتصادی
چکیده انگلیسی
This work presents a preliminary attempt in correlating stochastic shale parameters with observable features in production time-series data using AI techniques. The proposed method facilitates the selection of an ensemble of reservoir models that are consistent with the production history; these models can be subjected to further history-matching for a precise final match. The proposed methodology does not intend to replace traditional simulation and history-matching workflows, but it rather offers a complementary tool for extracting additional information from field data and incorporating AI-based models into practical reservoir modeling workflows.
ناشر
Database: Elsevier - ScienceDirect (ساینس دایرکت)
Journal: Journal of Petroleum Science and Engineering - Volume 163, April 2018, Pages 139-155
Journal: Journal of Petroleum Science and Engineering - Volume 163, April 2018, Pages 139-155
نویسندگان
Zhiwei Ma, Juliana Y. Leung, Stefan Zanon,