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Enregistrement W1970375087 · doi:10.2118/169570-pa

Analysis of Decline Curves on the Basis of Beta-Derivative

2015· article· en· W1970375087 sur OpenAlexafffundabout
M. S. Shahamat, Louis Mattar, Roberto Aguilera

Notice bibliographique

RevueSPE Reservoir Evaluation & Engineering · 2015
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueReservoir Engineering and Simulation Methods
Établissements canadiensUniversity of Calgary
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of CanadaAlberta InnovatesUniversity of Calgary
Mots-clésTransient (computer programming)Flow (mathematics)GeologyMechanicsMathematicsPhysicsComputer science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Summary This paper presents a new simplified method for forecasting oil and gas production during transient and boundary-dominated flow (BDF), which does not require the use of complex analytical or numerical modeling tools. The method is based on the behavior of the beta-derivative (β), where two approximate straight lines are obtained during transient flow and BDF with slopes mt and mb, respectively. The method is applicable not only to vertical wells in conventional reservoirs producing during BDF but also to hydraulically fractured vertical/multifractured horizontal wells in unconventional reservoirs with prevailing transient (linear) flow. Upon selection of an appropriate βBDF—which mainly depends on the type of flow regime (i.e., radial or linear)—and using the proposed equations, type curves can be generated that provide a convenient method for obtaining the slopes of beta-derivatives for transient flow (mt) and BDF (mb) through a type-curve matching process. The method is validated by comparing results against oil and gas numerical simulations of vertical and hydraulically fractured vertical wells. The developed method is not biased toward any flow regime or presence of skin. Flow regime and skin effects are embedded in the βBDF and mt parameters. Transient flow and BDF are accounted for through the slopes mt and mb, respectively. Corroborated with the use of numerical simulation and field data from the Western Canada Sedimentary Basin and Mexico, the proposed method provides reliable production-rate forecasting while staying away from the complexities of analytical or numerical modeling.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,003
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: Simulation ou modélisation
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,003
Score d'incertitude au seuil0,006

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,003
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

Scores machine (provisoires)

Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.

Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.

Tête enseignante Opus0,113
Tête enseignante GPT0,351
Écart entre enseignants0,237 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeSimulation ou modélisation
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations17
Publié2015
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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