Informacja

Drogi użytkowniku, aplikacja do prawidłowego działania wymaga obsługi JavaScript. Proszę włącz obsługę JavaScript w Twojej przeglądarce.

Tytuł pozycji:

Ocena niepewności rozwiązania w modelowaniu zmienności przestrzennej parametrów ośrodka za pomocą metody kosymulacji

Tytuł:
Ocena niepewności rozwiązania w modelowaniu zmienności przestrzennej parametrów ośrodka za pomocą metody kosymulacji
Autorzy:
Pirowska, K.
Data publikacji:
2012
Słowa kluczowe:
metoda kosymulacji sekwencyjnej Gaussa
analiza niepewności
metoda symulacji
badanie
Gaussian sequential co-simulation
uncertainty analysis
simulation method
study
Język:
polski
Dostawca treści:
BazTech
Artykuł
  Przejdź do źródła  Link otwiera się w nowym oknie
W publikacji poruszono problem analizy niepewności w przypadku stosowania metod symulacji czy kosymulacji. Posiadając zbiór alternatywnych realizacji otrzymanych w wyniku działania tych metod, nie jest możliwe wskazanie najlepszej realizacji, na której można by oprzeć dalsze interpretacje, obliczenia, a finalnie – wydać odpowiednie, strategiczne dla przemysłu nafty i gazu decyzje. Zachodzi potrzeba zastosowania narzędzi, które – uwzględniając wszystkie realizacje – są pomocne w ocenie wyników. Niezbędne jest obliczenie wartości średniej, wariancji warunkowej, przydatne może być też obliczenie rozkładów prawdopodobieństwa czy rozkładów kwantyli. Przy użyciu wymienionych rozkładów, na przykładzie modelowania porowatości metodą kosymulacji sekwencyjnej Gaussa, przedstawiono ocenę niepewności rozwiązania.
In this paper the problem of uncertainty assessment was brought up. In the case of the application of simulation or co-simulation a set of realizations were received as the result. It is not possible to choose the best realization on which to base further interpertations, calculations and, what is most important, make strategic decisions for the oil and gas industry. It is necessary to use tools, which take into account all realizations and are helpful in results assessment. It is essential to calculate the mean values and conditional variance. It can be useful to calculate probability distribution or quantile distribution. In this paper application of these distributions was presented as the example of the uncertainty assessment in porosity modeling using Gaussian sequential co-simulation.

Ta witryna wykorzystuje pliki cookies do przechowywania informacji na Twoim komputerze. Pliki cookies stosujemy w celu świadczenia usług na najwyższym poziomie, w tym w sposób dostosowany do indywidualnych potrzeb. Korzystanie z witryny bez zmiany ustawień dotyczących cookies oznacza, że będą one zamieszczane w Twoim komputerze. W każdym momencie możesz dokonać zmiany ustawień dotyczących cookies