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1. WO2023275370 - METHOD OF PERFORMING A NUMERICAL SOLVING PROCESS

Publication Number WO/2023/275370
Publication Date 05.01.2023
International Application No. PCT/EP2022/068305
International Filing Date 01.07.2022
IPC
E21B 41/00 2006.1
EFIXED CONSTRUCTIONS
21EARTH OR ROCK DRILLING; MINING
BEARTH OR ROCK DRILLING; OBTAINING OIL, GAS, WATER, SOLUBLE OR MELTABLE MATERIALS OR A SLURRY OF MINERALS FROM WELLS
41Equipment or details not covered by groups E21B15/-E21B40/95
E21B 43/00 2006.1
EFIXED CONSTRUCTIONS
21EARTH OR ROCK DRILLING; MINING
BEARTH OR ROCK DRILLING; OBTAINING OIL, GAS, WATER, SOLUBLE OR MELTABLE MATERIALS OR A SLURRY OF MINERALS FROM WELLS
43Methods or apparatus for obtaining oil, gas, water, soluble or meltable materials or a slurry of minerals from wells
CPC
E21B 2200/22
EFIXED CONSTRUCTIONS
21EARTH DRILLING; MINING
BEARTH DRILLING, e.g. DEEP DRILLING
2200Special features related to earth drilling for obtaining oil, gas or water
22Fuzzy logic, artificial intelligence, neural networks or the like
E21B 41/00
EFIXED CONSTRUCTIONS
21EARTH DRILLING; MINING
BEARTH DRILLING, e.g. DEEP DRILLING
41Equipment or details not covered by groups E21B15/00 - E21B40/00
E21B 43/00
EFIXED CONSTRUCTIONS
21EARTH DRILLING; MINING
BEARTH DRILLING, e.g. DEEP DRILLING
43Methods or apparatus for obtaining oil, gas, water, soluble or meltable materials or a slurry of minerals from wells
G01V 99/005
GPHYSICS
01MEASURING; TESTING
VGEOPHYSICS; GRAVITATIONAL MEASUREMENTS; DETECTING MASSES OR OBJECTS; TAGS
99Subject matter not provided for in other groups of this subclass
005Geomodels or geomodelling, not related to particular measurements
G06F 30/27
GPHYSICS
06COMPUTING; CALCULATING; COUNTING
FELECTRIC DIGITAL DATA PROCESSING
30Computer-aided design [CAD]
20Design optimisation, verification or simulation
27using machine learning, e.g. artificial intelligence, neural networks, support vector machines [SVM] or training a model
G06N 20/20
GPHYSICS
06COMPUTING; CALCULATING; COUNTING
NCOMPUTER SYSTEMS BASED ON SPECIFIC COMPUTATIONAL MODELS
20Machine learning
20Ensemble learning
Applicants
  • TALOS INNOVATION APS [DK]/[DK]
Inventors
  • BERTRAM, Finlay
Agents
  • CULLEN, Gavin
Priority Data
2109513.801.07.2021GB
Publication Language English (en)
Filing Language English (EN)
Designated States
Title
(EN) METHOD OF PERFORMING A NUMERICAL SOLVING PROCESS
(FR) PROCÉDÉ DE RÉALISATION D'UN PROCÉDÉ DE RÉSOLUTION NUMÉRIQUE
Abstract
(EN) A computer-implemented method of performing an a numerical solving process using a numerical solver for one or more times steps to obtain a numerical solution for each of the one or more time steps, wherein performing the numerical solving process at each time step comprises providing an initial estimate to the numerical solver and applying the numerical solver to a set of equations representative of a real or virtual process or system, wherein the method comprises, for a current time step of the one or more time steps: obtaining time step information for the current time step; predicting an initial estimate for a subsequent time step using the obtained current time step information wherein predicting the initial estimate uses a predictive model characterised by one or more model parameters that are pre-determined using a statistical and/or machine learning derived process; and performing a numerical solving process using the numerical solver for the subsequent time step thereby to obtain a numerical solution for the subsequent time step, wherein performing the numerical solving process comprises providing at least the predicted initial estimate to the numerical solver.
(FR) Procédé mis en œuvre par ordinateur pour effectuer un processus de résolution numérique à l'aide d'un résolveur numérique pour une ou plusieurs étapes de temps pour obtenir une solution numérique pour chacune desdites une ou plusieurs étapes temporelles, la réalisation du processus de résolution numérique à chaque étape de temps consistant à fournir une estimation initiale au résolveur numérique et à appliquer le résolveur numérique à un ensemble d'équations représentatives d'un processus ou d'un système réel ou virtuel, le procédé consistant, pour une étape de temps actuelle de la ou des étapes de temps : à obtenir des informations d'étape de temps correspondant à l'étape de temps actuelle ; à prédire une estimation initiale pour une étape de temps ultérieure à l'aide des informations d'étape de temps actuelle obtenues, la prédiction de l'estimation initiale utilisant un modèle prédictif caractérisé par un ou plusieurs paramètres de modèle qui sont prédéfinis à l'aide d'un processus dérivé d'apprentissage statistique et/ou automatique ; et à réaliser un processus de résolution numérique à l'aide du résolveur numérique correspondant à l'étape de temps suivante pour ainsi obtenir une solution numérique correspondant à l'étape de temps ultérieure, la réalisation du processus de résolution numérique comprenant la fourniture au moins de l'estimation initiale prédite au résolveur numérique.
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