論文の概要: Estimating oil recovery factor using machine learning: Applications of XGBoost classification

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2210.16345v1
• Date: Fri, 28 Oct 2022 18:21:25 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-11-01 15:30:07.766188
• Title: Estimating oil recovery factor using machine learning: Applications of XGBoost classification
• Title（参考訳）: 機械学習を用いたオイル回収係数の推定:XGBoost分類の適用
• Authors: Alireza Roustazadeh, Behzad Ghanbarian, Frank Male, Mohammad B. Shadmand, Vahid Taslimitehrani, and Larry W. Lake
• Abstract要約: 石油工学では、極端回復因子であるRFを決定することが不可欠である。 そこで,本研究では,手軽に利用できる特徴を用いた機械学習(ML)を用いて,10種類の油圧RFを推定する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: In petroleum engineering, it is essential to determine the ultimate recovery factor, RF, particularly before exploitation and exploration. However, accurately estimating requires data that is not necessarily available or measured at early stages of reservoir development. We, therefore, applied machine learning (ML), using readily available features, to estimate oil RF for ten classes defined in this study. To construct the ML models, we applied the XGBoost classification algorithm. Classification was chosen because recovery factor is bounded from 0 to 1, much like probability. Three databases were merged, leaving us with four different combinations to first train and test the ML models and then further evaluate them using an independent database including unseen data. The cross-validation method with ten folds was applied on the training datasets to assess the effectiveness of the models. To evaluate the accuracy and reliability of the models, the accuracy, neighborhood accuracy, and macro averaged f1 score were determined. Overall, results showed that the XGBoost classification algorithm could estimate the RF class with reasonable accuracies as high as 0.49 in the training datasets, 0.34 in the testing datasets and 0.2 in the independent databases used. We found that the reliability of the XGBoost model depended on the data in the training dataset meaning that the ML models were database dependent. The feature importance analysis and the SHAP approach showed that the most important features were reserves and reservoir area and thickness.
• Abstract（参考訳）: 石油工学では、特に搾取や探査前に究極の回復因子rfを決定することが不可欠である。 しかし、正確に推定するには貯水池開発の初期段階で必ずしも利用できないデータが必要である。 そこで,本研究では,手軽に利用できる特徴を用いた機械学習(ML)を用いて,10種類の油圧RFを推定する。 MLモデルを構築するために,XGBoost分類アルゴリズムを適用した。 分類は、確率と同様に、回復因子が0から1に境界があるため選択された。 3つのデータベースがマージされ、最初にMLモデルをトレーニングしてテストするために4つの異なる組み合わせが残されました。 モデルの有効性を評価するため,10倍のクロスバリデーション法をトレーニングデータセットに適用した。 モデルの精度と信頼性を評価するため, 精度, 近傍精度, マクロ平均f1スコアを測定した。 その結果、XGBoost分類アルゴリズムは、トレーニングデータセットで0.49、テストデータセットで0.34、使用する独立したデータベースで0.2の精度でRFクラスを推定できることがわかった。 XGBoostモデルの信頼性はトレーニングデータセットのデータに依存するため,MLモデルはデータベースに依存していることがわかった。 特徴量分析とshapアプローチにより,最も重要な特徴は貯留層と貯水池面積と厚さであった。

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