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苏美特·特雷恩;路易斯·杜洛夫斯基。

基于机器学习的粗尺度误差建模，并应用于不确定性量化。 （英语） Zbl 1443.86002号

计算。地质科学。 22，第4号，1093-1113（2018）.
摘要：在许多需要大量仿真运行（如不确定性量化和优化）的查询应用程序中，使用放大模型具有吸引力。高度粗化的模型通常会显示相关输出量的错误，例如，相产量和注入速率，因此直接将这些结果用于定量评估和决策可能不合适。在这项工作中，我们引入了一个基于机器学习的后处理框架，用于在不确定性量化的背景下对粗模型结果中的错误进行建模。粗尺度模型是使用精确的全局单相传输率放大程序构建的。该框架需要使用高维回归（本研究中的随机森林）来基于一些错误指标或特征对错误进行建模。其中许多特征是从粗尺度饱和度方程中忽略的子网格效应的近似值中导出的。这些功能通过体积平均，它们是通过求解具有恒定时间速度场的精细饱和度方程而生成的。我们的方法消除了用户手工设计少量信息（相关）功能的需要。训练步骤需要模拟一些精细和粗糙模型（在本工作中，我们进行10或30次训练模拟），然后为每个井构建回归模型。分类也适用于生产井。然后，该方法在每个时间步长以及每个井的阶段生产和注入速度中提供校正。给出了二维和三维油水系统的结果。校正后的粗尺度解与未校正的解相比，无论是在油水生产率的逐实现预测方面，还是在对不确定性量化很重要的统计量（如P10、P50和P90预测）方面，都显示出更好的准确性。

引用于6文件

MSC公司：

86-08 地球物理问题的计算方法
68T05年 人工智能中的学习和自适应系统
76S05号 多孔介质中的流动；过滤；渗流

关键词：

粗化;机器学习;不确定性量化;储层模拟;分类;误差建模;随机森林;代理模型

软件：

MRST-AD公司;MRST公司;随机森林;SGeMS公司;ElemStatLearn（电子状态学习）
PDF格式BibTeX公司 XML格式引用
\textit{S.Trehan}和\textit{L.J.Durlowsky}，计算。地质科学。22，第4号，1093--1113（2018；Zbl 1443.86002）
全文： DOI程序

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