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TitreApplications of machine learning to geoscience: nanoporosity and fluid flow in tight formations
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LicenceVeuillez noter que la Licence du gouvernement ouvert - Canada remplace toutes les licences antérieures.
AuteurChen, Z; Stoyanov, S R; Liu, X; Mane, J; Little, E
SourceCommission géologique du Canada, Présentation scientifique 96, 2019, 1 feuille, https://doi.org/10.4095/313629 (Accès ouvert)
Image
Année2019
ÉditeurRessources naturelles Canada
Documentpublication en série
Lang.anglais
DOIhttps://doi.org/10.4095/313629
Mediaen ligne; numérique
Formatspdf
Sujetsressources pétrolières; hydrocarbures; recuperation d'hydrocarbures; établissement de modèles; roches reservoirs; structure des pores; taille des pores; porosité; fluage; microscopie électronique à balayage; estimation des ressources; production; analyses économiques; méthodologie; intelligence artificielle; prise de décision; combustibles fossiles; sédimentologie
Illustrationsphotomicrographs; digital images; schematic diagrams; bar graphs; frequency distribution diagrams; spectra; flow diagrams
ProgrammeLes géosciences pour les nouvelles sources d'énergie, Évaluation des ressources pétrolières pour les schistes
Diffusé2019 03 19
Résumé(Résumé en langage clair et simple, non publié)
La Commission géologique du Canada et CanmetÉNERGIE Devon élaborent un partenariat visant à améliorer la récupération des hydrocarbures dans les formations étroites. Cet engagement associe une caractérisation basée sur l'intelligence artificielle (IA) à une modélisation physico-chimique de la distribution et du flux d'hydrocarbures dans des nanopores de roche afin de développer un modèle d'ingénierie activé par l'IA. Cette affiche décrit notre plan d'engagement en soulignant les possibilités de collaboration avec l'industrie. Il présente également les résultats préliminaires des applications de ML dans l'extraction de caractéristiques à partir d'images SEM pour la caractérisation de nanopores et de la modélisation physico-chimique de la distribution des hydrocarbures à proximité de surfaces minérales. Le gouvernement et l'industrie utiliseraient la modélisation technique reposant sur l'IA pour aider à améliorer la récupération des hydrocarbures au-delà des quelques pour cent actuels et pour relever les défis environnementaux en développant des additifs et des procédés ayant un impact moindre sur la pollution de l'eau.
GEOSCAN ID313629