Pressure Normalized Decline Curve Analysis for Rate-Controlled Wells
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Decline curve analysis based on rate-time data is the standard method of evaluating on-shore North American oil and gas reserves. Aside from the classical hyperbolic curve fitting methodology originally proposed by Arps (1945), there have been several new empirical techniques developed for unconventional shale and tight gas reservoirs such as the stretched exponential method (Valko et al., 2010) and Duong method (Duong, 2011). The successful application of methods based only on rate data, however, is usually limited to wells with constant (or close to constant) flowing pressure. High deliverability unconventional plays such as the Haynesville and Eagle Ford are characterized by rate-controlled flow for extended periods of time. Interpretation of these flow periods using rate-time techniques can be misleading, as the bulk of the reservoir response is contained in the flowing pressure data. In this paper, we propose a straightforward methodology for forecasting the production of high pressure unconventional wells under controlled drawdown. The methodology involves the use of a pressure normalized decline curve, and therefore requires measurement of wellhead flowing pressures. As we will show, the results are consistent with those of more complex analytical and numerical models, but the method does not require any knowledge about, nor does it make any assumptions about the physics of fluid flow in the reservoir. The approach is systematic and repeatable, making it an ideal reserves evaluation tool. The method is validated using synthetic and field data.
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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 | 0,001 | 0,005 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 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 ».