Integrated Risk Analysis Criteria for Managing Exploration and Development of Oil and Gas Assets
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Current petroleum industry practice (as reported by Beucher et. al.1 and Bratvold and Begg2 etc. AAPG 2008) adopts schemes that aim at separating risk into two main categories; subsurface risk that includes resource size, production rate, and access cost and surface risk that demonstrates total expenditure, facilities delivery, delays, performance, oil/gas revenues and costs. A recent SPE review (Bartvold el al SPE RE 2009) of decision making in the petroleum industry shows great dependence on VOI (Value of Information), to manage risk. VOI cannot stand alone as a decision making tool. There are also shortcomings in the use of Monte Carlo simulation. In this paper, we introduce an integrated approach for handling risk associated with oil and gas exploration as well as development of mature reservoirs through EOR and IOR. Test case includes a major asset in the Arabian Gulf Region selected due to its varying reservoir settings. The proposed approach basically, integrates uncertainty elements that may create "business risk" causing "business impact". This solution methodology breaks down each risk parameter to sub-parameters. Critical and non critical sub-parameters are broken down to even more detailed pieces of risk components, down to the smallest fragments of risk. Thereafter, a down-to-top risk analysis technique is adopted to reach to target NCF (Net Cash Flow). Proposed is a tool for risk analysis modeling criteria related to exploration of oil and gas, and development of mature fields. In particular, it focuses on comprehension and inclusion and negates lumping/dropping of any risk parameter. This is not only because petroleum industry is surrounded by lots of uncertainties and therefore carries a huge risk, but also because other economies are revolving and highly dependent on this industry. In many cases, ignored risk parameters, that once thought non-critical, turned to business disasters.
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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 | 0,000 |
| 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 ».