The use of partially doubly stochastic parameter estimation method for underdetermined and overdetermined problems of reservoir characterization
Kismi çifte olasılıklı parametre tahmin yönteminin az tanımlı ve aşırı tanımlı rezervuar karakterizasyonu problemlerinde kullanımı
- Tez No: 349705
- Danışmanlar: PROF. DR. MUSTAFA ONUR
- Tez Türü: Yüksek Lisans
- Konular: Petrol ve Doğal Gaz Mühendisliği, Petroleum and Natural Gas Engineering
- Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
- Yıl: 2011
- Dil: İngilizce
- Üniversite: İstanbul Teknik Üniversitesi
- Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: Petrol ve Doğal Gaz Mühendisliği Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
- Sayfa Sayısı: Belirtilmemiş.
Özet
Yeraltı rezerv tespitleri ve üretim planlamaları yapmak için, incelenmekte olan gerçek rezervuar sistemini yansıtan bir rezervuar modeli yaratmak gerekmektedir. Bu rezervuar modeli genellikle statik (log ve karot gibi) ve dinamik (üretim ve kuyu testleri gibi) veriler ile oluşturulup, düzenlenmektedir. Gözlenen statik dataya bağlı rezervuar karakterizasyonu genellikle lineer tahmin problemi iken, gözlenen dinamik dataya bağlı rezervuar karakterizasyonu lineer olmayan tahmin problemidir. Lineer ve lineer olmayan tahmin yöntemleri ileride az tanımlı ve aşırı tanımlı olarak sınıflandırılacaktır. Az tanımlı problemlerde, rezervuardaki tahmin edilen bilinmeyen parametre sayısı gözlenen uygun data sayısından fazladır. Halbuki aşırı tanımlı problemlerde, gözlenen uygun data sayısı tahmin edilen bilinmeyen parametre sayısından fazladır.Ancak, iyi bir rezervuar modeli oluşturmada ölçülen datalar (dinamik ve/yada statik) tek başına yeterli olmamaktadır. Bu nedenle parametrelerin tahmin edilmesinde, bu datalardan yararlanarak lineer ve lineer olmayan metodlara önsel model eklemek yararlı olmaktadır. Önsel model, kişinin önsel ortalama ve rezervuar parametrelerinin (geçirgenlik, gözeneklilik, faya olan uzaklık gibi) üzerindeki belirsizlik hakkındaki bilgisini göstermektedir. Ama tahminlerde önsel model kullanmak model parametrelerinin yanlı bulunmasına sebebiyet vermektedir. Eğer verilen önsel ortalama yanlış ya da belirsiz ise parametrelerin değerleri de oldukça yanlış tahmin edilecektir.Bu çalışmada, Bayes' teoremi kapsamında parçalı çifte olasılık parametre tahmin yöntemi ile önsel model parametrelerinin üzerindeki hatanın az tanımlı ve aşırı tanımlı rezervuar karakterizasyonu problemlerindeki etkisi araştırılmıştır. Bu yöntemin, parametrelerin önsel ortalamalarının belirsiz olması durumunda etkin olduğu görülmüştür. Araştırmamızda, az tanımlı linear problemler için statik datalardan yararlanarak önsel bir jeoistatistik model, aşırı tanımlı linear olmayan problemler için ise kararsız basınç testi verilerinden yararlanarak varolan analitik bir rezervuar modeli göz önünde bulundurulmuştur. Lineer ve lineer olmayan tahmin problemleri için olasılıklı yoğunluk fonksiyonlarından (oyf) kullanılan uygun hedef fonksiyonları türetilmiştir. Bu tez kapsamında kullanılan parçalı çifte olasılık parametre tahmin yönteminden elde edilen sonuçlar, yaygın olarak bilinen en küçük kareler ve maksimum olasılık yöntemleri ile karşılaştırılmıştır. Sonuçlar önsel bilginin yanlış olması durumunda, parametrelerin önsel ortalamaları üzerindeki hatanın ne kadar olduğunu gösteremeyen yaygın metodlara nazaran, parçalı çifte olasılık parametre tahmin yönteminin daha doğru bir rezervuar karakterizasyonu sağladığı görülmüştür.
Özet (Çeviri)
To ascertain reservoir characterization and make a production plan, it is a necessity to have a reservoir model representative of the actual reservoir system under consideration. Such a reservoir model is typically constructed from and calibrated by static (such core and log) data and dynamic (such as production and well test) data. Reservoir characterization based on observed static data normally poses a linear estimation problem, whereas reservoir characterization based on observed dynamic data poses a nonlinear estimation problem. Furthermore, the linear or nonlinear estimation problems can be classified as the underdetermined and overdetermined problems. In the case of the underdetermined problems, the number of unknown parameters (of the reservoir model) to be estimated is far more than the number of observed data available, whereas the number of unknown parameters to be estimated is far less than the number of observed data in the case of overdetermined problems.As the observed (static and/or dynamic) data alone are usually not sufficient to determine a well-defined reservoir model, it is always useful to incorporate a prior model for the parameters to be estimated from observed data by linear or nonlinear estimation methods. The prior model represents one?s prior knowledge of the prior mean and uncertainties of the reservoir parameters (such as permeability, porosity, distance to the fault, etc.). However, the use of prior model in estimation biases the estimates of the model parameters. Hence, if the prior means of the reservoir parameters given are incorrect or uncertain, then the estimates of the parameters could be grossly in error.In this work, we investigate the effect of errors in the means of the prior model parameters on both underdetermined and overdetermined problems of reservoir characterization by the use of partially doubly stochastic estimation methods with the Bayesian framework, which has shown to be effective if the prior means of the parameters are uncertain. For the case of underdetermined linear problems we consider the use of static data with a prior geostatistical model, and for the case of overdetermined nonlinear problems we consider the use of pressure transient data with a given analytical reservoir model in our investigation. The appropriate objective functions for these cases are derived from probability density functions (pdf) for both linear and nonlinear parameter estimation cases. The results obtained from the partially doubly stochastic parameter estimation methods within the theme of this thesis are compared with those from the conventional methods such as the least-squares (LS) and maximum likelihood methods which do not consider uncertainty in prior means of the model parameters. The results show that if prior means are incorrect, then the doubly stochastic parameter estimation methods provide more accurate reservoir characterization than these conventional methods that fail to account for uncertainty in prior means of the parameters.
Benzer Tezler
- Gevşeme temelli kenar belirleme algoritması
Başlık çevirisi yok
GÜRAY GÜNGÖR
Yüksek Lisans
Türkçe
1998
Elektrik ve Elektronik Mühendisliğiİstanbul Teknik ÜniversitesiBiyomedikal Mühendisliği Bilim Dalı
DOÇ. DR. TAMER ÖLMEZ
- Kazıklı temelde çiftli radye kullanımının tasarıma etkileri
Design effects of the use of double raft in piled foundation
ABDULLAH KABATAŞ
Yüksek Lisans
Türkçe
2025
İnşaat MühendisliğiSakarya Üniversitesiİnşaat Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. SEDAT SERT
- Trakya dolomiti ile atık sulardan kobalt giderilmesi için radyoaktif izleme tekniğinin kullanılması
The use of radiotracer technique for the removal of cobalt from wastewater with thracian dolomite
OĞUZHAN SAÇKIRAN
Yüksek Lisans
Türkçe
2024
Nükleer Mühendislikİstanbul Teknik ÜniversitesiNükleer Araştırmalar Ana Bilim Dalı
DR. ÖĞR. ÜYESİ AYŞE NUR ESEN
- Unilateral transfemoral amputelerde postür, denge ve yürüyüş parametrelerinin incelenmesi ve protez kullanım süresinin bu parametreler üzerine etkisinin araştırılması
Investigation of posture, balance, and gait parameters in unilateral transfemoral amputees and the effect of prosthesis usage duration on these parameters
OSMAN SÖYLER
Doktora
Türkçe
2025
Fizyoterapi ve RehabilitasyonLokman Hekim ÜniversitesiFizyoterapi ve Rehabilitasyon Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. BANU ÜNVER
- Determination of the tumoricidal effect by in-vitro methods for the acquiring of food-sourced bioactive protein and the formation of active pharmaceutical substance
Gıda kaynaklı biyoaktif protein eldesi ve aktif ilaç etken maddesinin oluşturulması amaçlı tümorisidal etkinin in vitro yöntemlerle belirlenmesi
REYHAN KOYUNCU
Doktora
İngilizce
2023
Gıda Mühendisliğiİstanbul Teknik ÜniversitesiGıda Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. BERAAT ÖZÇELİK