論文の概要: Out-of-Sample Hydrocarbon Production Forecasting: Time Series Machine Learning using Productivity Index-Driven Features and Inductive Conformal Prediction

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2508.14078v1
• Date: Tue, 12 Aug 2025 19:14:46 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-08-21 16:52:41.162354
• Title: Out-of-Sample Hydrocarbon Production Forecasting: Time Series Machine Learning using Productivity Index-Driven Features and Inductive Conformal Prediction
• Title（参考訳）: アウト・オブ・サンプル炭化水素生産予測:生産性指標駆動型特徴と帰納的等角予測を用いた時系列機械学習
• Authors: Mohamed Hassan Abdalla Idris, Jakub Marek Cebula, Jebraeel Gholinezhad, Shamsul Masum, Hongjie Ma,
• Abstract要約: 本研究は, アウトオブサンプル炭化水素生産予測の堅牢性を高めるために設計された新しいMLフレームワークを紹介する。 The Volve (wells PF14, PF12) and Norne (well E1H) oil field, this study is using the historical data from the Volve (wells PF14, PF12) and Norne (well E1H) oil field, we investigated the effective of various predictive algorithm。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 1.1534313664323632
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: This research introduces a new ML framework designed to enhance the robustness of out-of-sample hydrocarbon production forecasting, specifically addressing multivariate time series analysis. The proposed methodology integrates Productivity Index (PI)-driven feature selection, a concept derived from reservoir engineering, with Inductive Conformal Prediction (ICP) for rigorous uncertainty quantification. Utilizing historical data from the Volve (wells PF14, PF12) and Norne (well E1H) oil fields, this study investigates the efficacy of various predictive algorithms-namely Long Short-Term Memory (LSTM), Bidirectional LSTM (BiLSTM), Gated Recurrent Unit (GRU), and eXtreme Gradient Boosting (XGBoost) - in forecasting historical oil production rates (OPR_H). All the models achieved "out-of-sample" production forecasts for an upcoming future timeframe. Model performance was comprehensively evaluated using traditional error metrics (e.g., MAE) supplemented by Forecast Bias and Prediction Direction Accuracy (PDA) to assess bias and trend-capturing capabilities. The PI-based feature selection effectively reduced input dimensionality compared to conventional numerical simulation workflows. The uncertainty quantification was addressed using the ICP framework, a distribution-free approach that guarantees valid prediction intervals (e.g., 95% coverage) without reliance on distributional assumptions, offering a distinct advantage over traditional confidence intervals, particularly for complex, non-normal data. Results demonstrated the superior performance of the LSTM model, achieving the lowest MAE on test (19.468) and genuine out-of-sample forecast data (29.638) for well PF14, with subsequent validation on Norne well E1H. These findings highlight the significant potential of combining domain-specific knowledge with advanced ML techniques to improve the reliability of hydrocarbon production forecasts.
• Abstract（参考訳）: 本研究は,多変量時系列解析に特化して,サンプル外炭化水素生産予測の堅牢性を高めるために設計された新しいMLフレームワークを提案する。 提案手法は,貯水池工学から派生した生産性指数(PI)による特徴選択と,厳密な不確実性定量化のためのインダクティブ・コンフォーマル予測(ICP)を統合した。 本研究は,Volve(PF14,PF12)およびNorne(E1H)油田からの履歴データを用いて,歴史石油生産率(OPR_H)予測における予測アルゴリズム,すなわち長短短期記憶(LSTM),双方向LSTM(BiLSTM),GRU(Gated Recurrent Unit)およびeXtreme Gradient Boosting(XGBoost)の有効性を検討した。 いずれのモデルも、今後のスケジュールで「サンプル外」生産予測を達成した。 モデル性能は、予測バイアスと予測方向精度(PDA)が補足した従来のエラーメトリクス(例:MAE)を用いて総合的に評価し、バイアスとトレンドキャプチャー能力を評価した。 PIに基づく特徴選択は、従来の数値シミュレーションワークフローと比較して入力次元を効果的に削減する。 この不確実性定量化は、分布的仮定に頼らずに有効な予測間隔(例:95%のカバレッジ)を保証し、特に複雑で非正規なデータに対して従来の信頼区間に対して明確な優位性を与える、分布自由な手法であるICPフレームワークを用いて対処された。 その結果、LSTMモデルの優れた性能を示し、試験で最低のMAE (19.468) と真正のサンプル外予測データ (29.638) をよくPF14で達成し、その後ノルン井戸E1Hで検証した。 これらの知見は, 炭化水素生産予測の信頼性を向上させるために, ドメイン固有知識と高度なML技術を組み合わせることの有意な可能性を示している。

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