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Enregistrement W2003109678 · doi:10.2118/162910-ms

Practical Considerations for Decline Curve Analysis in Unconventional Reservoirs — Application of Recently Developed Time-Rate Relations

2012· article· en· W2003109678 sur OpenAlexaff
V. Okouma, Dave Symmons, Nima Hosseinpour-Zonoozi, D. Ilk, T. A. Blasingame

Notice bibliographique

RevueSPE Hydrocarbon Economics and Evaluation Symposium · 2012
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueHydraulic Fracturing and Reservoir Analysis
Établissements canadiensShell (Canada)
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPresumptionEconometricsExponential functionApplied mathematicsMathematicsConstant (computer programming)Permeability (electromagnetism)Computer scienceMathematical analysisLaw

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract The application of "Decline Curve Analysis" (DCA) in unconventional reservoirs is almost always problematic. The Arps relations (hyperbolic and exponential relations) have been the standard for evaluating estimated ultimate recovery (EUR) in petroleum engineering applications for more than 80 years. However; with the pursuit of low and ultra-low permeability plays, these relations often yield ambiguous results due to invalid assumptions (e.g., existence of the boundary-dominated flow regime, presumption of a constant bottomhole pressure, etc.). Misapplications of the Arps’ relations to production data exhibiting long-term, transient flow generally results in significant overestimates of reserves — specifically when the hyperbolic relation is extrapolated unconstrained, using an Arps b-value greater than 1. We note that the "modified hyperbolic" relation — one with an initial (unconstrained) hyperbolic trend used during early times, coupled with an exponential decline trend using a standard terminal decline can be used effectively (with proper care) for predicting EUR and production extrapolations. However; we note that this approach is "non-unique" in the hands of most users, and often yields widely varying estimates of reserves with time, and/or "consistent" estimates of reserves, which are highly biased. In short, the modified hyperbolic relation can be effectively applied to production data from low/ultra-low permeability reservoirs systems, these analyses must be based on diagnostic interpretations of the data (as we have proposed earlier [Ilk et al. (2008)]), where multiple data functions are used to define the analyses. The use of diagnostics is a necessary, not a sufficient condition — the underlying models must be able to characterize the selected flow regimes, and there must also be constraints applied to production extrapolations and EUR predictions. The issues related to the use of Arps’ rate decline relations have led various authors [Ilk et al. (Power Law Exponential, 2008), Valko (Stretched Exponential, 2009), Clark et al. (Logistic Growth Model, 2011), and Duong (2011)] to propose various rate decline relations which attempt to properly model the time-rate behavior — specifically early transient and transitional flow behavior. However, none of these equations can be considered sufficient to forecast production for all unconventional plays, due to the characteristics and operational conditions of each play and the behavior of the time-rate equation. In other words, one equation could work very well in a specific play, but could possibly perform poorly in another play. Under these circumstances, it is critical to understand the behavior of each equation, and to apply these relations appropriately for production forecasts. This work presents guidelines for the application of the various time-rate relations currently being deployed in the petroleum industry. The results of time-rate analyses of wells from three different plays are presented, and the advantages/ disadvantages of each time-rate relation are discussed. Ultimately, our goal in this work is to define and demonstrate a process for the proper application of the time-rate analyses typically performed for production forecasting and EUR prediction.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: Simulation ou modélisation
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,053
Score d'incertitude au seuil0,593

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,033
Tête enseignante GPT0,296
Écart entre enseignants0,264 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeSimulation ou modélisation
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

Citations49
Publié2012
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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