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Coleção Digital
Título: APLICATION OF CONVOLUTIONAL AUTOENCODERS INTEGRATED TO ESMDA METHOD FOR ASSISTED HISTORY MATCHING OF FRACTURED RESERVOIR MODELS Autor: VITOR HESPANHOL CORTES
Instituição: PONTIFÍCIA UNIVERSIDADE CATÓLICA DO RIO DE JANEIRO - PUC-RIO
Colaborador(es):
SMITH WASHINGTON ARAUCO CANCHUMUNI - ADVISOR
Nº do Conteudo: 37433
Catalogação: 21/03/2019 Idioma(s): PORTUGUESE - BRAZIL
Tipo: TEXT Subtipo: SPECIALIZATION MONOGRAPH
Natureza: SCHOLARLY PUBLICATION
Nota: Todos os dados constantes dos documentos são de inteira responsabilidade de seus autores. Os dados utilizados nas descrições dos documentos estão em conformidade com os sistemas da administração da PUC-Rio.
Referência [pt]: https://www.maxwell.vrac.puc-rio.br/colecao.php?strSecao=resultado&nrSeq=37433@1
Referência [en]: https://www.maxwell.vrac.puc-rio.br/colecao.php?strSecao=resultado&nrSeq=37433@2
Referência DOI: https://doi.org/10.17771/PUCRio.acad.37433
Resumo:
Título: APLICATION OF CONVOLUTIONAL AUTOENCODERS INTEGRATED TO ESMDA METHOD FOR ASSISTED HISTORY MATCHING OF FRACTURED RESERVOIR MODELS Autor: VITOR HESPANHOL CORTES
Nº do Conteudo: 37433
Catalogação: 21/03/2019 Idioma(s): PORTUGUESE - BRAZIL
Tipo: TEXT Subtipo: SPECIALIZATION MONOGRAPH
Natureza: SCHOLARLY PUBLICATION
Nota: Todos os dados constantes dos documentos são de inteira responsabilidade de seus autores. Os dados utilizados nas descrições dos documentos estão em conformidade com os sistemas da administração da PUC-Rio.
Referência [pt]: https://www.maxwell.vrac.puc-rio.br/colecao.php?strSecao=resultado&nrSeq=37433@1
Referência [en]: https://www.maxwell.vrac.puc-rio.br/colecao.php?strSecao=resultado&nrSeq=37433@2
Referência DOI: https://doi.org/10.17771/PUCRio.acad.37433
Resumo:
The development and management of oil fields relies on reservoir simulation tools. However, in order to obtain a reliable forecast, the reservoir model response must be fitted to measured production data. Among recent advances in history matching area, the ensemble smoother with multiple data assimilation method (ES-MDA) has been successfully applied to adjust the reservoir model parameters. However, the method assumes that these parameters have a Gaussian distribution function, and its performance is reduced when dealing with discrete atributes, such as fracture occurrence/absence property. Therefore, the present work aims to integrate a convolutional autoencoder to the process, being able to codify the representative property of the fracture corridors into a property with Gaussian distribution, which will be used as input parameter for the ES-MDA method, and also being able to decode its output into the original property.
| Descrição | Arquivo |
| COMPLETE |
