論文の概要: Machine Learning-Based Completions Sequencing for Well Performance Optimization

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2402.15608v1
• Date: Fri, 23 Feb 2024 21:11:17 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-02-27 17:50:35.848724
• Title: Machine Learning-Based Completions Sequencing for Well Performance Optimization
• Title（参考訳）: 機械学習に基づく性能最適化のためのコンプリートシーケンス
• Authors: Anjie Liu, Jinglang W. Sun, Anh Ngo, Ademide O. Mabadeje, Jose L. Hernandez-Mejia
• Abstract要約: このプロジェクトの主な目的は、多次元予測変数の効果を統合できる効果的な機械学習モデルを開発することである。 3つのモデルは全て、7.35から20.01万バレルの石油の根平均二乗誤差(RMSE)値で累積生産予測を行った。 包括的機能エンジニアリングやハイブリッドモデルやサロゲートモデルの使用を推奨するなど、大幅な改善の可能性がある。
• 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: Establishing accurate field development parameters to optimize long-term oil production takes time and effort due to the complexity of oil well development, and the uncertainty in estimating long-term well production. Traditionally, oil and gas companies use simulation software that are inherently computationally expensive to forecast production. Thus, machine learning approaches are recently utilized in literature as an efficient alternative to optimize well developments by enhancing completion conditions. The primary goal of this project is to develop effective machine-learning models that can integrate the effects of multidimensional predictive variables (i.e., completion conditions) to predict 12-Month Cumulative Production accurately. Three predictive regression machine learning models are implemented for predicting 12-month cumulative oil production: Random Forest, Gradient Boosting, and Long Short-Term Memory Models. All three models yielded cumulative production predictions with root mean squared error (RMSE ) values ranging from 7.35 to 20.01 thousand barrels of oil. Although we hypothesized that all models would yield accurate predictions, the results indicated a crucial need for further refinement to create reliable and rational predictive tools in the subsurface. While this study did not produce optimal models for completion sequencing to maximize long-term production, we established that machine learning models alone are not self-sufficient for problems of this nature. Hence, there is potential for significant improvement, including comprehensive feature engineering, and a recommendation of exploring the use of hybrid or surrogate models (i.e., coupling physics reduced models and machine learning models), to ascertain significant contribution to the progress of completion sequencing workflows.
• Abstract（参考訳）: 長期油田生産を最適化するための正確な開発パラメータを確立するには、油田開発が複雑であり、長期油田生産を推定する不確実性のため、時間と労力を要する。 伝統的に石油・ガス会社は、生産予測に本質的に計算コストのかかるシミュレーションソフトウェアを使用している。 このように、機械学習のアプローチは、最近文学において、完了条件の強化による良質な開発を最適化する効率的な代替手段として活用されている。 このプロジェクトの主な目的は、多次元予測変数(すなわち、完了条件)の効果を統合して12ヶ月累積生産を正確に予測できる効果的な機械学習モデルを開発することである。 3つの予測回帰機械学習モデルが、ランダムフォレスト、勾配ブースティング、長期短期記憶モデルによる12ヶ月の累積石油生産を予測するために実装されている。 いずれのモデルも7.35から20.01万バレルの油分を根平均二乗誤差(rmse)値で累積生産予測を行った。 すべてのモデルが正確な予測をもたらすと仮定したが、結果は地下に信頼性と合理的な予測ツールを作成するためのさらなる改良が必要であることを示唆した。 本研究は, 長期生産を最大化するために, 完了シークエンシングのための最適モデルを作成しなかったが, 機械学習モデルだけでは, この問題に対して自己充足性がないことがわかった。 したがって、包括的機能エンジニアリングやハイブリッドまたはサロゲートモデル(例えば、結合物理学で還元されたモデルと機械学習モデル)の使用を探求し、完了シーケンシングワークフローの進行に重要な貢献をすることなど、大幅な改善が期待できる。

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