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Erschienen in: Neural Computing and Applications 7/2017

24.08.2016 | Erratum

Erratum to: Characterizing interwell connectivity in waterflooded reservoirs using data-driven and reduced-physics models: a comparative study

verfasst von: Emre Artun

Erschienen in: Neural Computing and Applications | Ausgabe 7/2017

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Excerpt

Unfortunately, in the original published article, Accuracy subsection of Section 3.2, Table 4 and Table 5 were not correct. The correct text for the Accuracy subsection and Tables 4 and 5 are given below.
Table 4
Characteristics of data-driven and reduced-physics modeling approaches in various aspects
 
Data-driven modeling (ANN)
Reduced-physics modeling (CRM)
Accuracy (based on the specific example presented in this study and a qualitative field-wide comparison)
80 %
70 %
Accuracy (based on the specific example presented in this study and a quantitative injector-based comparison)
Correlation coefficient = 0.84
Correlation coefficient = 0.86
Data requirements
Flexible
Fixed
Modeling approach
Flexible data-driven model
Physics-based, include assumptions
Training algorithm
Flexible
Flexible
Training speed
Fast
Fast
Expertise requirements
Moderate
Moderate
To develop the tool
ANN background needed
Reservoir eng. background needed
To train
ANN background needed
Optimization knowledge (for fine-tuning)
Table 5
List of connectivity values from the numerical, data-driven and reduced-physics models
Well pair
Connectivity (based on qualitative, field-wide comparison)
Connectivity (based on quantitative, injector-based comparison)
No.
Injector
Producer
Numerical
Data-driven
Reduced-physics
Numerical
Data-driven
Reduced-physics
1
I1
P1
1.000
1.000
1.000
0.694
0.572
0.990
2
I2
P1
0.233
0.117
0.548
0.345
0.119
0.553
3
I3
P1
0.169
0.206
0.057
0.146
0.178
0.053
4
I4
P1
0.104
0.239
0.117
0.155
0.122
0.122
5
I5
P1
0.104
0.213
0.126
0.155
0.169
0.126
6
I1
P2
0.233
0.250
0.002
0.162
0.143
0.002
7
I2
P2
0.104
0.177
0.003
0.155
0.181
0.003
8
I3
P2
0.169
0.205
0.010
0.146
0.177
0.009
9
I4
P2
0.233
0.903
0.178
0.345
0.462
0.186
10
I5
P2
0.104
0.239
0.001
0.155
0.190
0.001
11
I1
P3
0.104
0.293
0.003
0.072
0.168
0.003
12
I2
P3
0.233
0.521
0.137
0.345
0.532
0.138
13
I3
P3
0.169
0.184
0.033
0.146
0.159
0.031
14
I4
P3
0.104
0.373
0.001
0.155
0.191
0.001
15
I5
P3
0.233
0.402
0.106
0.345
0.319
0.106
16
I1
P4
0.104
0.204
0.005
0.072
0.117
0.005
17
I2
P4
0.104
0.165
0.303
0.155
0.168
0.306
18
I3
P4
0.651
0.561
0.974
0.563
0.485
0.907
19
I4
P4
0.233
0.438
0.662
0.345
0.224
0.691
20
I5
P4
0.233
0.405
0.766
0.345
0.322
0.767

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Metadaten
Titel
Erratum to: Characterizing interwell connectivity in waterflooded reservoirs using data-driven and reduced-physics models: a comparative study
verfasst von
Emre Artun
Publikationsdatum
24.08.2016
Verlag
Springer London
Erschienen in
Neural Computing and Applications / Ausgabe 7/2017
Print ISSN: 0941-0643
Elektronische ISSN: 1433-3058
DOI
https://doi.org/10.1007/s00521-016-2550-y

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