An Unconventional But Definitive Analysis of a Field's Production Improvement
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Production results from capital or operational investments are often difficult to identify and quantify due to a field's decline and other factors that introduce noise in the data. This was the case with a series of operational improvements in a tight gas field of 80 mostly marginal wells located in South Texas, a mature producing area similar to Appalachia's assets. However, approaching the problem with a set of statistical tools not commonly applied in the upstream oil and gas industry yielded a definitive answer to the success of the investments. Normal distribution analysis and hypothesis testing are well-grounded academically and have been applied in globally competitive manufacturing operations for decades, but are not common tools in the petroleum engineer's toolkit. Nevertheless, today's low-cost, easy to use statistical software facilitates an easy transition to the oil and gas industry. The results from using the above methods eliminated uncertainty about the success of the operational changes, which was questionable using traditional production and decline curve analysis. In addition to proving the success of the investments, the model also points to the viability of improvement by reducing production variation as opposed to looking exclusively for production increases. These statistical methods are especially significant for analyzing data, particularly in marginal, mature producing areas. Moreover, the analytical methods can yield definitive answers to a number of oil and gas engineering, operation, production and financial questions. Hence, one will be able to take the material provided and leverage it to help in a number of potential applications.
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 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 | 0,000 | 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 ».