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Enregistrement W1998457363 · doi:10.2118/148680-ms

Why Not to Base Economic Evaluations on Initial Production Alone

2011· article· en· W1998457363 sur OpenAlexaff
Robert S. Taylor, R. D. Barree, Roberto Aguilera, Ottmar Hoch, Ken Storozhenko

Notice bibliographique

RevueCanadian Unconventional Resources Conference · 2011
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueReservoir Engineering and Simulation Methods
Établissements canadiensUniversity of Calgary
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésProduction (economics)Investment (military)Computer scienceVariable (mathematics)SizingKey (lock)Return on investmentEconomic indicatorEconometricsEconomicsMathematicsMicroeconomicsComputer security

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract If one is repeatedly conducting the exact same completion in the same lithology of the same reservoir, then initial production (IP) rates might be a good indicator of relative long-term well performance or estimated ultimate recovery (EUR). This technique is tempting to use because it is quick and simple, and allows for easy comparison. However, use of this method alone assumes the shape of production decline curves will remain consistent from one well to the next. This method can especially be fallible when different numbers of fractures are placed along a lateral with possibly variable length. In this case, the relation between IP and EUR becomes much less defined. Basing key economic decisions on IP alone can be misleading. This paper examines situations in which IP is not only a poor indicator of ultimate well performance, but in fact shows a reverse correlation. Sizing and spacing of fracturing treatments along a horizontal wellbore as well as vertical placement of the lateral in the zone can all be key variables. In many cases, one can choose high IP or optimized economic return, but not always both. Assuming that high IP equates to greater economic return can be a critical error. It is therefore essential to those involved in well-completion design as well as financial analysts to understand the variables involved as well as their impact. A lack of understanding could lead to poor completion and/or stimulation decisions that could severely impact the return on investment (ROI).

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,048
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,203
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Théorique ou conceptuel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,048
Score d'incertitude au seuil0,254

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0480,203
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0020,001
Bibliométrie0,0030,002
Études des sciences et des technologies0,0010,004
Communication savante0,0070,012
Science ouverte0,0020,003
Intégrité de la recherche0,0030,006
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0060,003

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.

Tête enseignante Opus0,083
Tête enseignante GPT0,303
Écart entre enseignants0,220 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeThéorique ou conceptuel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations9
Publié2011
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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