Notice bibliographique
Résumé
Fracturing Noble Energy has had powerful motivation to invest in learning how to maximize the return on its wells in the Wattenberg field in Colorado—its biggest current investment and key to the company’s aggressive growth program. Over the past 3 years, the independent oil company has drilled nearly 600 wells in extremely tight Niobrara formation rock. The company plans to go from 320 wells per year in 2014 to 680 wells in 2018, according to a recent Noble Energy investor presentation. This effort is needed as it works to double its daily production over the next 5 years. For the team working to maximize production and profits in that field, one of the biggest questions has been, and continues to be, how many wells to drill per square mile. This is a common question in the industry, but the company has done something uncommon to help answer it: Noble created an “Underground Laboratory.” It is in a section of land with nine horizontal wells, spaced at varying intervals. The “Laboratory” includes a pair of horizontal wells with multiple fiber-optic and pressure sensors amid a cluster of vertical monitoring wells and provides a multidisciplinary team of geoscientists and engineers a rare and unusually detailed look at oil production in the Niobrara on a meter-by-meter basis. “What we are trying to do is essentially bring the equivalent of high-definition television down underground to directly observe what is happening and then come back and figure out, how do we explain what we see,” said Dave Koskella, exploration and reservoir systems manager at Noble. What looks like a geoscientist’s fantasy come true—a list of diagnostic tools included in a presentation at February’s SPE Hydraulic Fracturing Technology Conference in The Woodlands, Texas, consisting of 13 items, some with subheads—was created to answer critical questions facing the business. “It is a laboratory that is challenging our insights and beliefs about why and how things are working in our wells,” he said. While Noble’s investment in diagnostics is exceptional, the problems it is trying to solve are common for the companies focusing their exploration and production program on developing unconventional formations in the United States and Canada.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,006 | 0,039 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,003 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,004 | 0,004 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,001 |
| Communication savante | 0,005 | 0,006 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,006 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,028 | 0,012 |
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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».