論文の概要: A Novel A.I Enhanced Reservoir Characterization with a Combined Mixture of Experts -- NVIDIA Modulus based Physics Informed Neural Operator Forward Model

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2404.14447v1
• Date: Sat, 20 Apr 2024 10:28:24 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-04-24 18:17:13.707290
• Title: A Novel A.I Enhanced Reservoir Characterization with a Combined Mixture of Experts -- NVIDIA Modulus based Physics Informed Neural Operator Forward Model
• Title（参考訳）: NVIDIA弾性率に基づく物理インフォームドニューラル演算子フォワードモデルによる新しいA.I型貯留層評価
• Authors: Clement Etienam, Yang Juntao, Issam Said, Oleg Ovcharenko, Kaustubh Tangsali, Pavel Dimitrov, Ken Hester,
• Abstract要約: 我々は,貯水池履歴マッチングの課題を効果的に解決するために,貯水池のキャラクタリゼーションのための高度なワークフローを開発した。 この方法は、洗練されたクラスタ分類回帰フレームワークにおいて、フォワードモデルとして物理インフォームドニューラル演算子(PINO)を統合する。 我々の統合モデルはPINO-Res-Simと呼ばれ、圧力、飽和度、石油、水、ガスの生産速度を含む重要なパラメータを出力します。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.6282171844772422
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: We have developed an advanced workflow for reservoir characterization, effectively addressing the challenges of reservoir history matching through a novel approach. This method integrates a Physics Informed Neural Operator (PINO) as a forward model within a sophisticated Cluster Classify Regress (CCR) framework. The process is enhanced by an adaptive Regularized Ensemble Kalman Inversion (aREKI), optimized for rapid uncertainty quantification in reservoir history matching. This innovative workflow parameterizes unknown permeability and porosity fields, capturing non-Gaussian posterior measures with techniques such as a variational convolution autoencoder and the CCR. Serving as exotic priors and a supervised model, the CCR synergizes with the PINO surrogate to accurately simulate the nonlinear dynamics of Peaceman well equations. The CCR approach allows for flexibility in applying distinct machine learning algorithms across its stages. Updates to the PINO reservoir surrogate are driven by a loss function derived from supervised data, initial conditions, and residuals of governing black oil PDEs. Our integrated model, termed PINO-Res-Sim, outputs crucial parameters including pressures, saturations, and production rates for oil, water, and gas. Validated against traditional simulators through controlled experiments on synthetic reservoirs and the Norne field, the methodology showed remarkable accuracy. Additionally, the PINO-Res-Sim in the aREKI workflow efficiently recovered unknown fields with a computational speedup of 100 to 6000 times faster than conventional methods. The learning phase for PINO-Res-Sim, conducted on an NVIDIA H100, was impressively efficient, compatible with ensemble-based methods for complex computational tasks.
• Abstract（参考訳）: 本研究では,貯水池評価のための高度なワークフローを開発し,新しいアプローチによる貯水池履歴マッチングの課題を効果的に解決した。 本手法は,高度なクラスタ分類回帰(CCR)フレームワークにおいて,物理インフォームドニューラル演算子(PINO)をフォワードモデルとして統合する。 このプロセスは、貯水池履歴マッチングにおける急激な不確実性定量化のために最適化された適応正規化アンサンブルカルマンインバージョン(aREKI)によって強化される。 このイノベーティブなワークフローは未知の透水性とポロシティの場をパラメータ化し、変分畳み込みオートエンコーダやCCRのような技術で非ガウス測度を捉える。 エキゾチックな先行と教師付きモデルとして機能するCCRは、ピースマンウェル方程式の非線形ダイナミクスを正確にシミュレートするために、PINOサロゲートと相乗化する。 CCRアプローチは、各ステージに異なる機械学習アルゴリズムを適用する際の柔軟性を可能にする。 PINO貯水池サロゲートの更新は、監督データ、初期条件、黒油PDEの残留物から得られた損失関数によって駆動される。 我々の統合モデルはPINO-Res-Simと呼ばれ、圧力、飽和度、石油、水、ガスの生産速度を含む重要なパラメータを出力します。 合成貯水池とノルンフィールドの制御実験により従来のシミュレータに対して検証された手法は、顕著な精度を示した。 さらに、aREKIワークフローのPINO-Res-Simは、従来の手法よりも100～6000倍高速な計算速度で、未知のフィールドを効率よく回収した。 NVIDIA H100上で実行されるPINO-Res-Simの学習フェーズは驚くほど効率的で、複雑な計算タスクのためのアンサンブルベースのメソッドと互換性があった。

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