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Enregistrement W2023542860 · doi:10.2118/81998-ms

Economics of Nigerian Marginal Oil Fields

2003· article· en· W2023542860 sur OpenAlexaff
Oluropo Rufus Ayodele, Samuel Frimpong

Notice bibliographique

RevueSPE Hydrocarbon Economics and Evaluation Symposium · 2003
Typearticle
Langueen
DomaineEconomics, Econometrics and Finance
ThématiqueCapital Investment and Risk Analysis
Établissements canadiensUniversity of Alberta
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésNet present valueDiscounted cash flowProfitability indexCash flowPresent valueInvestment (military)Marginal costEconomicsMarginal valueEconomic riskEconomic analysisOil fieldValue (mathematics)Internal rate of returnFinanceActuarial sciencePetroleum engineeringEngineeringComputer scienceMicroeconomicsAgricultural economicsProduction (economics)

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract In this paper, a new contractual agreement is proposed for the development of marginal oil fields in the Nigerian prolific hydrocarbon sedimentary basins. The proposed agreement is a modification of the existing agreements taking into consideration the special nature of marginal oil fields. Detailed economic analyses were carried out to assess the feasibility of the agreement. The economic analyses involved cash flow modeling, project profitability analysis, project sensitivity analysis and risk modeling using available and generally accepted economic, financial and technical data about the Nigeria operating environment. The final results from this study show that investing in the development of Nigerian marginal oil fields is a worthwhile option. The results show that the proposed agreement leads to favorable return on investment for all the parties involved. Project sensitivity analysis shows that if the combined cost of seismic survey and signature bonus is increased by more than 10%, the project becomes uneconomic. Also, if the price of oil falls below US$18.07, the project would have to be re-evaluated because the discounted pay back period (DPBP) would exceed the expected project life. Furthermore, risk analysis shows that as the NPV (net present value) increases, the risk level associated with such NPV also increases. Options available for financing marginal oil fields development are also presented.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Théorique ou conceptuel · Signal consensuel: Théorique ou conceptuel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,476
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
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)0,0010,000

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 Opus0,025
Tête enseignante GPT0,223
Écart entre enseignants0,198 · 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.

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

Citations17
Publié2003
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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