Methodology for quantifying uncertainty versus data spacing applied to the oil sands

CIM Journal, Vol. 4, No. 4, 2013

B. J. Wilde and C. V. Deutsch University of Alberta, Department of Civil & Environmental Engineering Markin/CNRL Natural Resources Engineering Facility Edmonton, Alberta, Canada

The inevitable uncertainty in modeling spatial variables decreases as more data become available. This reduction depends on the properties of the variable being modeled. Spatially continuous variables show less uncertainty for a given spacing than erratic variables. A geostatistical simulation based approach is developed to quantify the relationship between uncertainty and data spacing. Reference realizations are sampled to condition additional realizations and quantify uncertainty. The procedure is automated, making it straightforward to consider sensitivity and different geological domains. A case study of the relationship between uncertainty and data spacing for net oil sands thickness data from Northern Alberta is presented.

Résumé: L’inévitable incertitude dans la modélisation de variables spatiales décroît à mesure que plus de données sont disponibles. Cette réduction dépend des propriétés de la variable à modéliser. Les variables continues dans l’espace montrent moins d’incertitude pour un espacement donné que les variables erratiques. Une approche basée sur la simulation géostatistique est développée pour quantifier la relation entre l’incertitude et l’espacement des données. L’actualisation des références est échantillonnée afin de conditionner les actualisations additionnelles et de quantifier l’incertitude. La procédure est automatisée, la rendant capable de considérer la sensibilité et les différents domaines géologiques. Une étude de cas présente les relations entre l’incertitude et l’espacement des données pour les données nettes sur l’épaisseur des sables bitumineux du Nord de l’Alberta.

Keywords: Simulation, Sampling, Data spacing, Uncertainty, Data density, Sequential Gaussian simulation, Conditional realizations, Geostatistics