Utilisation de méta-modèles multi-fidélité pour l'optimisation de la production des réservoirs

Résumé : Les simulations d'écoulement sur des modèles représentatifs d'un gisement pétrolier sont généralement coûteuses en temps de calcul. Une pratique courante en ingénierie de réservoir consiste à remplacer ces simulations par une approximation mathématique, un méta-modèle. La méta-modélisation peut fortement réduire le nombre de simulations nécessaires à l'analyse de sensibilité, le calibrage du modèle, l'estimation de la production, puis son optimisation. Cette thèse porte sur l'étude de méta-modèles utilisant des simulations réalisées à différents niveaux de précision, par exemple pour des modèles de réservoir avec des maillages de résolutions différentes. L'objectif est d'accélérer la construction d'un méta-modèle prédictif en combinant des simulations coûteuses avec des simulations rapides mais moins précises. Ces méta-modèles multi-fidélité, basés sur le co-krigeage, sont comparés au krigeage pour l'approximation de sorties de la simulation d'écoulement. Une analyse en composantes principales peut être considérée afin de réduire le nombre de modèles de krigeage pour la méta-modélisation de réponses dynamiques et de cartes de propriétés. Cette méthode peut aussi être utilisée pour améliorer la méta-modélisation de la fonction objectif dans le cadre du calage d'historique. Des algorithmes de planification séquentielle d'expériences sont finalement proposés pour accélérer la méta-modélisation et tirer profit d'une approche multi-fidélité. Les différentes méthodes introduites sont testées sur deux cas synthétiques inspirés des benchmarks PUNQ-S3 et Brugge.
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Thèse
Sciences de la Terre. Université Pierre et Marie Curie - Paris VI, 2017. Français. 〈NNT : 2017PA066100〉
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Soumis le : mardi 24 octobre 2017 - 09:26:08
Dernière modification le : mardi 15 mai 2018 - 14:50:04
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Arthur Thenon. Utilisation de méta-modèles multi-fidélité pour l'optimisation de la production des réservoirs. Sciences de la Terre. Université Pierre et Marie Curie - Paris VI, 2017. Français. 〈NNT : 2017PA066100〉. 〈tel-01622079〉

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