Keeping Net Cash Flow Alive for a Petroleum Exploration Project: Risk Analysis Approach
Notice bibliographique
Résumé
Meaningful risk analysis can be a tedious task to perform for many reasons, yet extremely rewarding. Lack of information, uncertainty surrounding risk parameters and their distributions, failure to define proper correlations relating some risk parameters, inappropriate selection of risk analysis criterion and misinterpretation of results are among these reasons. Risking net cash flow (NCF), through traditionally approaches can be a leap of faith. Rather, NCF should be treated with more subjectivity and in-depth understanding of all risk parameters and their interrelationships. Current practice of risk management in the petroleum industry adopts schemes that aim at separating risk into two main categories to understand, simplify, analyze, and evaluate existing contingencies. Commonly, the first category is referred to as subsurface risk that includes resource size, production rate, and access cost. Category two is surface risk that demonstrates total expenditure, facilities delivery, delays, performance, oil/gas prices, etc. Risk analysis of each is normally performed alone. Our study shows that separating risks for an investment with a singular outcome is misleading and extremely dangerous. In this paper, we introduce comprehensive criteria for handling risk associated with oil and gas exploration as well as development of mature reservoirs through EOR and IOR that involves large cash expenditures for; in-fill drilling, waterflooding, gas injection, and thermal and chemical treatment of heavy oil recovery. Basically, one or a combined uncertainty of these elements may create “business risk” that may cause “business impact”. The impact can be positive leading to “business opportunity” or negative leading to “business threat”. Also, instead of risking NCF using risk parameters like gross revenue that consists of hydrocarbon in-place and unit price of oil and gas, and net expenditure (CAPEX and OPEX) by simply defining their risk distributions and parameters, our approach breaks down each risk parameter to sub-parameters, then risk components and finally risk fragments. This produces a break-down model of risk analysis approach by including all parameters with no stage separation that avoids risk of poor assumptions. Hence, risk parameters are simplified by evaluating specific distributions. Case study involving one major Gulf States oil reservoirs is used to demonstrate the approach presented in this paper. Results show great improvement of results as compared to the traditionally used method.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
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.
score_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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».