机译:基于训练图像的裂隙油藏情景建模,以进行流量不确定性量化
Department of Energy Resources Engineering, Stanford University, Stanford, CA 94305, USA;
Streamsim Technologies, San Francisco, CA 94121, USA;
Department of Energy Resources Engineering, Stanford University, Stanford, CA 94305, USA;
Fracture modeling; Discrete fracture networks; Geostatistics; Pattern modeling; Dual medium; Uncertainty quantification;
机译:基于训练图像的裂隙油藏情景建模,以进行流量不确定性量化
机译:裂缝储层离散骨折网络模型的历史匹配与不确定性量化
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机译:水库预测中的不确定性量化:地质情况下的第2部分处理不确定性