石油学会 年会（研究発表会）

ヒストリーマッチング（HM）は逆解析であり、過去の生産挙動を再現する変数の組み合わせは複数存在する。そのため、モデルによる予測は、HMで調整した変数に左右され、不確実性が伴う。しかし、コンピューターの性能などを背景に、数個の代表モデルのみを作成し生産予測をするのが一般的であり、不確実性の評価が十分でないことが多い。この問題を解決するため、Schlumberger社のCloud Computingを利用することで、合計90個のHMモデルを短期間で作成し、生産予測結果の不確実性を評価した。本発表では、ワークフローを中心にスタディの概要を報告する。