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
Web サイトの選択
Web サイトを選択すると、翻訳されたコンテンツにアクセスし、地域のイベントやサービスを確認できます。現在の位置情報に基づき、次のサイトの選択を推奨します:
また、以下のリストから Web サイトを選択することもできます。
最適なサイトパフォーマンスの取得方法
中国のサイト (中国語または英語) を選択することで、最適なサイトパフォーマンスが得られます。その他の国の MathWorks のサイトは、お客様の地域からのアクセスが最適化されていません。
南北アメリカ
- América Latina (Español)
- Canada (English)
- United States (English)
ヨーロッパ
- 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)
アジア太平洋地域
- Australia (English)
- India (English)
- New Zealand (English)
- 中国
- 日本Japanese (日本語)
- 한국Korean (한국어)