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Enregistrement W2010886589 · doi:10.2118/147529-ms

The Use of Rate Transient Analysis Modeling to Quantify Uncertainties in Commingled Tight Gas Production Forecasting and Decline Analysis Parameters in the Alberta Deep Basin

2011· article· en· W2010886589 sur OpenAlex

Pourquoi ce travail est dans la base

Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.

affAu moins un auteur déclare une institution canadienne dans l'instantané OpenAlex épinglé.
aboutLe titre ou le résumé porte un signal canadien du lexique géographique.

Notice bibliographique

RevueCanadian Unconventional Resources Conference · 2011
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueHydraulic Fracturing and Reservoir Analysis
Établissements canadiensShell (Canada)
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPetroleum engineeringProduction (economics)Tight gasTransient (computer programming)Structural basinPermeability (electromagnetism)Transient flowNatural gas fieldMonte Carlo methodTransient analysisBoundary value problemBoundary (topology)Environmental scienceFlow (mathematics)Production rateGeologyEconometricsComputer scienceMechanicsHydraulic fracturingMathematicsStatisticsEngineeringIndustrial engineeringNatural gasTransient responseGeomorphologyPhysics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract The evaluation of Expected Ultimate Recovery (EUR) for tight gas wells has generally relied upon the Arps equation for Decline Curve Analysis (DCA) as a popular approach. However, it is typical in tight gas reservoirs to have limited production history that has yet to reach boundary-dominated flow due to the low permeability of such systems. Commingled production makes the situation even more complicated with multi-boundary behavior. When suitable analogues are not available, Rate Transient Analysis (RTA) can play an important role to justify DCA assumptions for production forecasting. The Deep Basin East field has been developed with hydraulically fractured vertical wells through commingled production from multiple formations since 2002. To evaluate potential of this field, DCA type curves for various areas were established according to well performance and geological trending. Multiple segment DCA methodology demonstrated reasonable forecasts, in which one Arps equation is used to describe the rapidly decreasing transient period in early time, and another for boundary-dominated flow. However, a limitation of this approach is the uncertainty of the forecast in the absence of extended production data as the EUR can be sensitive to adjustments in some assumed DCA parameters of the second segment. In this paper, we used RTA to assess reservoir and fracture properties in multiple layers and built RTA type well models around which uncertainty analyses were performed. The distributions of the model properties were then used in Monte Carlo analysis to forecast production and define uncertainty ranges for EUR and DCA parameters. The resulting forecasts and EUR distribution from RTA modeling generally support the DCA assumptions used for the type curves for corresponding areas of the field. The study also showed how the contribution from the various commingled layers changes with time. The proposed workflow provides a fit-for-purpose way to quantify uncertainties in tight gas production forecasting especially in cases when production history is limited and field-level numerical simulation is not practicable.

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.

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)0,001
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 enseignants0,581
Score d'incertitude au seuil0,615

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,002
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 Opus0,084
Tête enseignante GPT0,227
Écart entre enseignants0,143 · 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