Development of CRM for Reservoir Simulations Using PINNs | MathWorks Energy Conference 2022
From the series: MathWorks Energy Conference 2022
Mark Behl , Chevron
Mayank Tyagi , Lousiana State University
Reservoir simulators play a key role in the management and optimal production from oil and gas fields. However, the computational costs of detailed simulations can be prohibitively expensive and most certainly not useful for real-time decision-making. In this presentation, a reduced-order model (ROM) is built using the time-series production data from a real oil and gas field. The CRM is chosen here as a reduced-order representation for the reservoir simulator.
With the increase in computational power and recent machine learning (ML) approaches, it is apparent that the oil and gas industry will eventually adopt useful models through proper validation. PINNs are the neural networks that can enforce the governing equations for the underlying dynamics as a part of building ML models. Results are compared against a detailed reservoir simulation to demonstrate the usefulness of ML models.
Published: 22 Mar 2023
Related Products
Learn More
Featured Product
Simscape
웹사이트 선택
번역된 콘텐츠를 보고 지역별 이벤트와 혜택을 살펴보려면 웹사이트를 선택하십시오. 현재 계신 지역에 따라 다음 웹사이트를 권장합니다:
또한 다음 목록에서 웹사이트를 선택하실 수도 있습니다.
사이트 성능 최적화 방법
최고의 사이트 성능을 위해 중국 사이트(중국어 또는 영어)를 선택하십시오. 현재 계신 지역에서는 다른 국가의 MathWorks 사이트 방문이 최적화되지 않았습니다.
미주
- América Latina (Español)
- Canada (English)
- United States (English)
유럽
- Belgium (English)
- Denmark (English)
- Deutschland (Deutsch)
- España (Español)
- Finland (English)
- France (Français)
- Ireland (English)
- Italia (Italiano)
- Luxembourg (English)
- Netherlands (English)
- Norway (English)
- Österreich (Deutsch)
- Portugal (English)
- Sweden (English)
- Switzerland
- United Kingdom (English)
아시아 태평양
- Australia (English)
- India (English)
- New Zealand (English)
- 中国
- 日本Japanese (日本語)
- 한국Korean (한국어)