論文の概要: End-to-end neural network approach to 3D reservoir simulation and adaptation

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2102.10304v1
• Date: Sat, 20 Feb 2021 10:03:45 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2021-02-23 14:42:20.427709
• Title: End-to-end neural network approach to 3D reservoir simulation and adaptation
• Title（参考訳）: エンドツーエンドニューラルネットワークによる3次元貯留層シミュレーションと適応
• Authors: E. Illarionov, P. Temirchev, D. Voloskov, R. Kostoev, M. Simonov, D. Pissarenko, D. Orlov and D. Koroteev
• Abstract要約: 貯留層シミュレーションと適応問題に対する統一的なアプローチを提示する。 単一のニューラルネットワークモデルは、3D貯留層モデルの初期地質パラメータから前方通過を可能にする。 提案手法は,数桁のシミュレーション速度アップの利点を生かして,正確な貯留層シミュレーションと履歴マッチングを提供する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Reservoir simulation and adaptation (also known as history matching) are typically considered as separate problems. While a set of models are aimed at the solution of the forward simulation problem assuming all initial geological parameters are known, the other set of models adjust geological parameters under the fixed forward simulation model to fit production data. This results in many difficulties for both reservoir engineers and developers of new efficient computation schemes. We present a unified approach to reservoir simulation and adaptation problems. A single neural network model allows a forward pass from initial geological parameters of the 3D reservoir model through dynamic state variables to well's production rates and backward gradient propagation to any model inputs and variables. The model fitting and geological parameters adaptation both become the optimization problem over specific parts of the same neural network model. Standard gradient-based optimization schemes can be used to find the optimal solution. Using real-world oilfield model and historical production rates we demonstrate that the suggested approach provides accurate reservoir simulation and history matching with a benefit of several orders of magnitude simulation speed-up.
• Abstract（参考訳）: 貯水池のシミュレーションと適応(歴史マッチングとしても知られる)は、通常別の問題と見なされる。 モデルセットは初期地質パラメータが全て知られていると仮定して前方シミュレーション問題の解を求めるが、他のモデルセットは固定前方シミュレーションモデルの下で地質パラメータを調整して生産データに適合させる。 これにより、貯水池の技術者と新しい効率的な計算手法の開発に多くの困難が生じる。 貯留層シミュレーションと適応問題に対する統一的なアプローチを提示する。 単一のニューラルネットワークモデルにより、3D貯水池モデルの初期の地質パラメータからダイナミックな状態変数へ、井戸の生産率と後方勾配の伝播をモデル入力や変数へ転送することができる。 モデルフィッティングと地質パラメータの適応は、同じニューラルネットワークモデルの特定の部分に対する最適化問題になります。 標準勾配に基づく最適化スキームは最適解を見つけるのに利用できる。 実世界の油田モデルと過去の生産率を用いて,提案手法が精度の高い貯水池シミュレーションと履歴マッチングを提供することを示す。

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