Adaptive Approach to Petroleum Reservoir Simulation
- 2021
- Buch
- Verfasst von
- Dr. Stanislav Ursegov
- Dr. Armen Zakharian
- Verlag
- Springer International Publishing
Über dieses Buch
Dieses Buch stellt einzigartige Merkmale des adaptiven Modellierungsansatzes vor, der auf neuen maschinellen Lernalgorithmen für die Erkundung, Entwicklung und Produktion von Erdöl beruht. Der adaptive Ansatz hilft Simulationstechnikern und Geowissenschaftlern, adäquate geologische und hydrodynamische Modelle zu erstellen. Dieser Ansatz hat sich als echte Alternative zu traditionellen Techniken wie der deterministischen Modellierung erwiesen. Gegenwärtig erfreuen sich maschinell lernende Algorithmen wachsender Beliebtheit, weil sie Konsistenz, Vorhersagbarkeit und Komfort bieten. Der Hauptzweck dieses Buches ist es, den theoretischen Zustand des adaptiven Ansatzes zu beschreiben und einige Beispiele für seine Umsetzung in der Simulation und Vorhersage verschiedener Reservoir-Prozesse zu zeigen.
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Über dieses Buch
This book presents unique features of the adaptive modeling approach based on new machine learning algorithms for petroleum exploration, development, and production. The adaptive approach helps simulation engineers and geoscientists to create adequate geological and hydrodynamic models. This approach is proven to be a real alternative to traditional techniques, such as deterministic modeling. Currently, machine-learning algorithms grow in popularity because they provide consistency, predictiveness, and convenience. The primary purpose of this book is to describe the theoretical state of the adaptive approach and show some examples of its implementation in simulation and forecasting different reservoir processes.
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Inhaltsverzeichnis
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Frontmatter
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Chapter 1. Introduction
Stanislav Ursegov, Armen ZakharianDas Kapitel geht den Unzulänglichkeiten der deterministischen geologischen und hydrodynamischen Modellierung von Erdölreservoirs nach und hebt die Subjektivität und Manipulierbarkeit solcher Modelle hervor. Sie argumentiert, dass diese Methoden trotz ihrer weit verbreiteten Anwendung nicht die einzige oder absolute Wahrheit sind. Der Autor führt in das Konzept der adaptiven Simulation ein und zieht Parallelen zur Spieltheorie und dem erwarteten Nutzen. Dieser Ansatz, der auf künstlicher Intelligenz beruht, bietet eine neue Perspektive und potenzielle Lösung für die Stagnation der aktuellen Modellierungsmethoden. Das Kapitel zielt darauf ab, das Verständnis der Leser für Modellierungstechniken zu erweitern und die Erforschung alternativer Ansätze zu fördern, wobei betont wird, dass die deterministische Methode nicht als alleinige Wahrheit betrachtet werden sollte.KI-Generiert
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AbstractThe truth is so good. It gives everyone the necessary point of support for self-esteem in the shaky attitudes of life. It is so tempting to reject everything that does not coincide with the idea of the truth of the democratic majority. However, Hegel expressed that neither universal approval, nor collected facts, were the absolute criteria of the truth; the only criterion of the truth was the logical consistency of its proof [1]. The meaning of this statement in relation to this book is that even if everyone around us will say that the deterministic geological and hydrodynamic modeling of petroleum reservoirs is the only correct approach—this cannot be the proof of this statement’s truth. -
Chapter 2. Information Capacity of Initial Data
Stanislav Ursegov, Armen ZakharianDas Kapitel vertieft das grundlegende Konzept der Informationskapazität in ersten Daten für die Entwicklung von Erdölreservoirs. Er diskutiert die Grenzen deterministischer Modellierungsansätze und die Bedeutung des Verständnisses des Informationsinhalts geologischer und hydrodynamischer Modelle. Der Text untersucht, wie die Menge der ursprünglichen Informationen die Zuverlässigkeit und Genauigkeit von Stauraummodellen beeinflusst, wobei die Notwendigkeit betont wird, Unsicherheiten und Fehler in den Daten zu berücksichtigen. Außerdem bietet es Einblicke in die Informationskapazität verschiedener geologischer Parameter und Feldparameter, vergleicht den Informationsgehalt verschiedener Datentypen und beleuchtet die Herausforderungen beim Aufbau zuverlässiger Reservoirmodelle. Das Kapitel schließt mit der Betonung, wie wichtig es ist, die Informationskapazität der Ausgangsdaten zu bewerten, um die Durchführbarkeit und Genauigkeit komplexer Reservoirmodelle zu gewährleisten.KI-Generiert
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AbstractIt is obvious that the development process of any petroleum reservoir is subject to physical laws. Followers of the deterministic modeling approach prefer to emphasize that their method is based on the implementation of the partial differential equations, and it gives their method a superiority to the others, for example, the adaptive. However, for any type of modeling, it is important not only using physical laws, but also understanding that the development process is known only as much as there is information about it. -
Chapter 3. Contrasts Between Adaptive and Deterministic Models
Stanislav Ursegov, Armen ZakharianDas Kapitel geht den Unterschieden zwischen adaptiven und deterministischen Modellen bei der geologischen und hydrodynamischen Modellierung von Erdölreservoirs nach. Sie kritisiert den deterministischen Ansatz wegen seiner Starrheit und Unfähigkeit, mit unvollständigen oder unsicheren Daten umzugehen, und betont zugleich die Flexibilität und Anpassungsfähigkeit alternativer Modelle. Der Text untersucht das Konzept der potenziellen Unendlichkeit von Informationen und die Notwendigkeit von Modellen zur Anpassung an neue Bedingungen. Außerdem wird der Einsatz von maschinellem Lernen und künstlichen neuronalen Netzwerken bei der Erstellung adaptiver Modelle diskutiert, die das Verhalten komplexer Systeme wie Erdölreservoirs besser vorhersagen und steuern können. Das Kapitel schließt mit der Hervorhebung der Bedeutung von Anpassungsfähigkeit und Selbstorganisation in modernen Modellierungstechniken und spricht sich nachdrücklich für die Überlegenheit adaptiver Modelle gegenüber traditionellen deterministischen Ansätzen aus.KI-Generiert
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AbstractIn addition to the deterministic approach, there are other methods of geological and hydrodynamic modeling of petroleum reservoirs, which are no worse: “Some researchers are still convinced that the description of oil production processes can only be carried out on the basis of differential equations of the movement of liquids and gases in porous media and pipes. However, this approach does not reveal many essential properties of the reservoir. Like all large and complex systems, petroleum production facilities require the use of a whole hierarchy of models—from differential to integral, from deterministic to adaptive—that can describe not only different levels of system’s organization, but also the interaction among those levels” [1]. -
Chapter 4. Alternatives for Mathematical Apparatus of Adaptive Simulation—Neural Networks and Fuzzy Logic Functions
Stanislav Ursegov, Armen ZakharianDieses Kapitel befasst sich mit dem Einsatz neuronaler Netzwerke und Fuzzy-Logik-Funktionen als Alternativen zu traditionellen mathematischen Methoden in adaptiven Simulationen. Es betont die statistische Grundlage des maschinellen Lernens und die Anwendung von Kolmogorows Theorem zur Darstellung komplexer Funktionen. Der Text diskutiert auch die Herausforderungen der Ungewissheit in den Ausgangsdaten und die Methoden zu ihrer Bewältigung, einschließlich der Normalisierung von Parametern und der Verwendung kumulativer Kaskaden neuronaler Netzwerke. Darüber hinaus werden die Erzeugung von Fuzzy-Logic-Matrizen und deren Kaskaden sowie die Mechanismen zellulärer Automaten zur Modellierung komplexer Systeme untersucht. Das Kapitel bietet einen umfassenden und innovativen Ansatz im Umgang mit den Feinheiten der Erschließung von Erdölreservoirs und macht es zu einer wertvollen Ressource für Spezialisten auf diesem Gebiet.KI-Generiert
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AbstractToday, in the era of computer domination, computational mathematics has changed. If earlier one had to find analytical expressions or formulas for fast calculations, now this is not necessary. Any formula is just a sequence of actions with variables. A similar sequence of actions can be set in a computer using a set of subroutines, and most importantly, one can find a solution that differs from the usual analytical expressions, but gives approximately the same result. -
Chapter 5. Adaptive Geological Modeling
Stanislav Ursegov, Armen ZakharianAdaptive Geological Modeling untersucht die Erstellung geologischer Modelle für Erdölreservoirs und betont die Unterschiede zwischen deterministischen und adaptiven Modellen. Deterministische Modelle konzentrieren sich auf die Visualisierung und das Ausdünnen von Schichten, die die geologische Struktur möglicherweise nicht genau wiedergeben. Im Gegensatz dazu sind adaptive Modelle für Prognosen und maschinelles Lernen konzipiert und bieten eine realistischere Darstellung von Reservoirs. Das Kapitel geht auf die Vorteile des adaptiven Ansatzes ein, darunter eine bessere Korrelation von Schichten, eine geringere Schichtdicke und der Einsatz von maschinellem Lernen für genauere Vorhersagen. Darüber hinaus werden die Integration seismischer Daten und die Berechnung hydrodynamischer Leitfähigkeitsfelder diskutiert, was das adaptive Modell zu einem leistungsstarken Werkzeug für das Management von Ölreservoirs macht.KI-Generiert
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AbstractAny geological model is essentially a geometric representation of a petroleum reservoir, and it would seem that there should be no big differences between the deterministic and the proposed adaptive version of this model. -
Chapter 6. Adaptive Hydrodynamic Modeling
Stanislav Ursegov, Armen ZakharianDas Kapitel vertieft die Feinheiten der adaptiven hydrodynamischen Modellierung und stellt sie dem konventionellen deterministischen Ansatz gegenüber. Er kritisiert die Abhängigkeit des deterministischen Modells von Differentialgleichungen und semi-empirischen Methoden wie dem Darcy'schen Gesetz, die für die Komplexität unterirdischer geologischer Prozesse oft unzureichend sind. Das adaptive Modell verfolgt jedoch einen diskreten und probabilistischen Ansatz, der genauere Simulationen des Flüssigkeitsflusses und der Druckverteilung in Erdölreservoirs ermöglicht. Das Kapitel diskutiert auch die Herausforderungen der Diskretisierung und Kontinuität in deterministischen Modellen und wie adaptive Modelle diese Probleme durch den Einsatz zellulärer Automaten und Boltzmann-Mechanismen überwinden. Darüber hinaus wird der Berechnungsprozess adaptiver Modelle erklärt, einschließlich des Einsatzes von Fuzzy-Logik-Matrizen und maschinellem Lernen zur Verbesserung der Druckfeldberechnung. Das Kapitel schließt mit der Betonung der Überlegenheit adaptiver Modelle bei der Vorhersage von Produktionsniveaus und Brunnenüberarbeitungseffekten, was es zu einem Pflichtlektüre für Fachleute macht, die die neuesten Fortschritte in der hydrodynamischen Modellierung verstehen wollen.KI-Generiert
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AbstractIt is the method of hydrodynamic calculation that most distinguishes the adaptive model from the deterministic one. -
Chapter 7. Adaptive Forecasting
Stanislav Ursegov, Armen ZakharianDas Kapitel untersucht die Komplexität anpassungsfähiger Prognosen in Ölreservoirs, wobei der Schwerpunkt auf der Vorhersage der Ölproduktion und Maßnahmen zur Förderung nach dem Abbau liegt. Traditionelle Methoden wie Regressionsanalyse und ARIMA werden für ihre übermäßige Vereinfachung kritisiert. Der Autor stellt ein adaptives hydrodynamisches Modell vor, das den dynamischen Charakter von Reservoirs berücksichtigt. Dabei werden Kaskaden unklarer logischer Matrizen verwendet, um Ölpreisrückgänge, Preisschwankungen und Brunneninterferenzen vorherzusagen. Das Kapitel geht auch auf die Feinheiten der Prognose der Wirksamkeit von Well Workover Measures (WWM) ein und zeigt die Herausforderungen und das Potenzial probabilistisch-statistischer Ansätze auf. Anhand zahlreicher Tests und Fallstudien zeigt der Autor die praktische Anwendbarkeit und Grenzen dieser Prognosemethoden auf und bietet Einblicke in die Verbesserung der Vorhersagegenauigkeit und die Auswahl von Bohrlöchern für die WWM, um die Ölförderung zu maximieren.KI-Generiert
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AbstractAn adaptive geological and hydrodynamic model is needed not by itself, but as a basis for predicting the future state of the petroleum reservoir development, namely, what oil production will be and what oil well rates will be obtained after the workover measures. -
Chapter 8. Adaptive Software System Cervart
Stanislav Ursegov, Armen ZakharianDas Kapitel befasst sich mit dem adaptiven Softwaresystem Cervart, das im Laufe der Jahre weiterentwickelt wurde, um fortgeschrittene geologische und hydrodynamische Modellierungstechniken zu integrieren. Das zunächst auf künstlichen neuronalen Netzen basierende System nutzt heute Kaskaden unklarer logischer Matrizen und zellulärer Automatenalgorithmen. Die einzigartige binäre Datenbankstruktur und der modulare Aufbau des Systems ermöglichen eine effiziente Datenverarbeitung und Modellerstellung. Das Kapitel hebt die Fähigkeit des Systems hervor, komplexe adaptive Modelle zu handhaben, und seinen automatisierten Workflow, was es zu einem leistungsstarken Werkzeug für Fachleute im Bereich der Erdöltechnik und geologischen Modellierung macht.KI-Generiert
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AbstractThe method of adaptive geological and hydrodynamic modeling, which was described in the previous chapters, is implemented in the form of the software system called Cervart. It is an abbreviation of the Italian “cervello artifatto”, which means artificial intelligence. -
Chapter 9. Conclusion
Stanislav Ursegov, Armen ZakharianDas Kapitel geht den Herausforderungen der deterministischen Modellierung in der Simulation von Erdölreservoirs nach und beleuchtet die diesem Ansatz innewohnenden Widersprüche und Grenzen. Sie argumentiert, dass ein manueller Abgleich der Historie und begrenzte Anfangsdaten zu unzuverlässigen Prognosen führen. Der Autor schlägt einen adaptiven Ansatz vor, der von der Spieltheorie und den Prinzipien der Informationstheorie inspiriert ist und automatisierte Modellierung und multidimensionale Fuzzy-Logic-Matrizen verwendet, um realistischere Prognosevariationen zu liefern. Diese Methode wird seit fast zwei Jahrzehnten erfolgreich angewandt und bietet eine vielversprechende Alternative zu traditionellen deterministischen und stochastischen Ansätzen.KI-Generiert
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AbstractMost of us are hard to convince with reasonable arguments. We do not want to understand, we want to believe, and what is the essence of faith cannot be explained scientifically. Perhaps, it is precisely because there is no reasonable evidence. -
Backmatter
- Titel
- Adaptive Approach to Petroleum Reservoir Simulation
- Verfasst von
-
Dr. Stanislav Ursegov
Dr. Armen Zakharian
- Copyright-Jahr
- 2021
- Electronic ISBN
- 978-3-030-67474-8
- Print ISBN
- 978-3-030-67473-1
- DOI
- https://doi.org/10.1007/978-3-030-67474-8
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