New Time/Rate Relations for Decline-Curve Analysis of Unconventional Reservoirs
Notice bibliographique
Résumé
This article, written by Editorial Manager Adam Wilson, contains highlights of paper SPE 162910, ’Practical Considerations for Decline-Curve Analysis in Unconventional Reservoirs - Application of Recently Developed Time/Rate Relations,’ by V. Okouma, SPE, Shell Canada Energy; D. Symmons, Consultant; N. Hosseinpour-Zonoozi, SPE, and D. Ilk, SPE, DeGolyer and MacNaughton; and T.A. Blasingame, SPE, Texas A&M University, prepared for the 2012 SPE Hydrocarbon Economics and Evaluation Symposium, Calgary, 24-25 September. The paper has not been peer reviewed. This work presents a workflow that can be used to analyze and forecast time/rate data of wells in low- and ultralow-permeability reservoirs. The key component of the workflow is the application of diagnostic plots to guide the analysis and obtain model parameters for a given time/rate relation. Once model parameters are obtained, the production profile is extrapolated to yield the estimated ultimate recovery (EUR) at a specified time limit or abandonment rate. Introduction The starting point for any discussion of decline-curve analysis for unconventional reservoirs must be an understanding that no simplified time/rate model can accurately capture all elements of the performance behavior. In addition, no time/rate model can be expected to pro-vide a completely unique forecast of future performance or prediction of EUR. It is important to be both realistic and practical when attempting to characterize production performance from systems where the permeability is on the order of 10–500 nd, the reservoir flow system is complex, and, although the induced-hydraulic-fracture system enables (and dominates) the production performance, there is only the most rudimentary understanding of the flow structure in the fracture systems. It is essential that these conditions be established as a starting point. Not doing so will inevitably lead the analyst to interpretations based on incorrect assumptions as well as significant bias. The authors assert that reasonable production forecasts and predictions of EUR can be made, but not in isolation, not solely looking at the data and the selected time/rate model. The analyst must consider the nature of the resource and the significant uncertainty in the ability to apply simple time/rate relations to a very complex reservoir system. As an attempt to better represent the general character of time/rate production data for a multistage-fractured horizontal well in an ultralow-permeability reservoir, numerous authors have developed time/rate relations using certain specific bases to represent a particular scenario. These developments include the following time/rate relations: Power-law exponential model Stretched exponential model Logistic growth model Duong model
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 enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,006 | 0,020 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,004 | 0,005 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,004 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 0,002 |
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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».