Efficiency of Capital Expenditure of Petroleum Producers: How Investing in Exploration and Development Would Affect Reserves and Production
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Petroleum producers are currently engaged in significant expenditure towards exploration and development in various oil and gas plays in the United States and Canada. Does such expenditure lead to better corporate results, particularly reserves and production, or are there other factors which influence corporate results? The methodology for analysis of efficiency of capital expenditure was developed, based on the correlation between different types of exploration expenditure, including land, drilling and seismic and producer's reserves and production. A model was developed to quantitatively assess exploration and development expenditure, production, and reserves for various producers for different oil and gas plays. The model employs a number of Key Performance Indicators (KPIs) such as finding and development costs with and without acquisitions, reserves life, reinvestment, and others. The methodology was applied to a comprehensive study of finding and development expenditure in Western Canada. The study did not find a correlation between exploration and development expenditure and company production and reserves additions for WCSB as a whole. However, a correlation was found between expenditure of the companies belonging to the particular group and production within a particular strategy. The results imply that company results are most sensitive to the high level business decisions rather than overall investment in exploration and development.
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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 ».