論文の概要: DISTINGUISH Workflow: A New Paradigm of Dynamic Well Placement Using Generative Machine Learning
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2503.08509v1
- Date: Tue, 11 Mar 2025 15:00:13 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2025-03-12 15:41:34.739948
- Title: DISTINGUISH Workflow: A New Paradigm of Dynamic Well Placement Using Generative Machine Learning
- Title（参考訳）: DistingUISH Workflow: 生成機械学習を用いた動的ウェルプレースメントの新しいパラダイム
- Authors: Sergey Alyaev, Kristian Fossum, Hibat Errahmen Djecta, Jan Tveranger, Ahmed H. Elsheikh,
- Abstract要約: DISTINGUISHは、ジオステアリングを変換するために設計されたリアルタイムAI駆動のワークフローである。
DistingUISHフレームワークは、関連する地質学的実現を再現するために、GANモデルのオフライントレーニングに依存している。
ワークフローは、リアルタイムLWDデータをDDPベースの意思決定支援システムと自動的に統合する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.6990493129893112
- License:
- Abstract: The real-time process of directional changes while drilling, known as geosteering, is crucial for hydrocarbon extraction and emerging directional drilling applications such as geothermal energy, civil infrastructure, and CO2 storage. The geo-energy industry seeks an automatic geosteering workflow that continually updates the subsurface uncertainties and captures the latest geological understanding given the most recent observations in real-time. We propose "DISTINGUISH": a real-time, AI-driven workflow designed to transform geosteering by integrating Generative Adversarial Networks (GANs) for geological parameterization, ensemble methods for model updating, and global discrete dynamic programming (DDP) optimization for complex decision-making during directional drilling operations. The DISTINGUISH framework relies on offline training of a GAN model to reproduce relevant geology realizations and a Forward Neural Network (FNN) to model Logging-While-Drilling (LWD) tools' response for a given geomodel. This paper introduces a first-of-its-kind workflow that progressively reduces GAN-geomodel uncertainty around and ahead of the drilling bit and adjusts the well plan accordingly. The workflow automatically integrates real-time LWD data with a DDP-based decision support system, enhancing predictive models of geology ahead of drilling and leading to better steering decisions. We present a simple yet representative benchmark case and document the performance target achieved by the DISTINGUISH workflow prototype. This benchmark will be a foundation for future methodological advancements and workflow refinements.
- Abstract（参考訳）: ジオステアリング(Geosteering)として知られる掘削中の方向変化のリアルタイムプロセスは、炭化水素抽出や地熱エネルギー、土木インフラ、CO2貯蔵などの新たな指向性掘削用途に不可欠である。
地エネルギー産業は、地下の不確かさを継続的に更新し、最新の地質学的理解をリアルタイムに捉える自動測地ワークフローを求めている。
DISTINGUISH(DistingUISH)は、地質パラメータ化のためのGAN(Generative Adversarial Networks)と、モデル更新のためのアンサンブル手法と、指向性掘削作業における複雑な意思決定のためのグローバル離散動的プログラミング(DDP)最適化を統合することで、ジオステアリングを変換するためのリアルタイムAI駆動ワークフローである。
DistingUISHフレームワークは、GANモデルをオフラインでトレーニングし、関連する地質学的実現を再現し、フォワードニューラルネットワーク(FNN)を使用して、所定のジオモデルに対してロギング・ワイル・ドライリング(LWD)ツールの応答をモデル化する。
本稿では,掘削ビットの前後でGAN-ジオモデルの不確実性を段階的に低減し,井戸計画の調整を行う,第一種ワークフローを提案する。
このワークフローは、リアルタイムのLWDデータをDDPベースの意思決定支援システムと自動的に統合し、掘削前に地質の予測モデルを強化し、より良いステアリング決定をもたらす。
簡単なベンチマークケースを提示し、DistingUISHワークフローのプロトタイプによって達成されたパフォーマンス目標を文書化する。
このベンチマークは将来の方法論の進歩とワークフローの洗練の基礎となるだろう。
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