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Enregistrement W2017248386 · doi:10.2118/145433-ms

Forties Infill Drilling Eight Years on; Continued Success Through the Application of Thorough Development Geoscience Driven by 4D Seismic

2011· article· en· W2017248386 sur OpenAlexaff
Philip Rose, Gregg Barker, Klaas Koster, Jeff Pyle

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typearticle
Langueen
DomaineEarth and Planetary Sciences
ThématiqueSeismic Imaging and Inversion Techniques
Établissements canadiensApache (Canada)
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésDrillingInfillGeologyEconomic shortagePetroleum engineeringMining engineeringEngineeringCivil engineering

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract In the eight years since Apache purchased the Forties Field from BP over 100 infield targets have been drilled with an overall success rate of 74%. As a result of this infill drilling campaign the field production rate has been held at a plateau rate of 60,000 bopd despite an average rate of 41,000 bopd in 2003, the year of purchase from BP. Indeed the success of this campaign has resulted in a shortage of sidetrack donor wells so there has been a return to surface drilling on all five platforms. Furthermore, to enable the full exploitation of the forward target portfolio Apache is installing a new 18 slot platform, the Forties Alpha Satellite Platform (FASP) in 2012. Key to Apache's success on Forties has been a constant drive to push the boundaries of 4D seismic interpretation and lithology prediction from seismic and the ability to integrate this information with local production and well data. In this paper case histories are presented to illustrate our approach to target generation and the evolution of target generation over time is evaluated. The above methodology has led to many convincing successes over the years. The acquisition of a new 4D seismic volume in 2010 has resulted in a significant boost to our drilling results, allowing us to have our most productive drilling 6 months to date, including one well with an initial production rate of 12,000 bopd, the highest initial rate recorded in the field since 1992.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,015
Score d'incertitude au seuil0,029

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,001

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 Opus0,022
Tête enseignante GPT0,221
Écart entre enseignants0,200 · 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'étudeObservationnel
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

Citations12
Publié2011
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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