Notice bibliographique
Résumé
Resourceful field development can be achieved only with proper management of uncertainties inherent to any project. This situation is even more noticeable in certain deepwater offshore scenarios in which difficulties of well testing and fluid and core sampling exist. Particularly for cases in which the increasing development complexity is associated directly with uncertainties in fluid and reservoir characterization, a probabilistic analysis, instead of a deterministic one, is the natural way to proceed. In recent years, besides standard reservoir simulation, experimental-design techniques have been introduced to assess uncertainties related to reservoir properties and the project economic aspects. Experimental design is a statistical technique that allows attaining maximum information in a given process at a minimum cost. It allows screening of uncertain reservoir variables and determining which variables, as well as which interactions between them, have the largest effect on the project outcome. On the basis of this information, a more reliable uncertainty distribution can be established. During the past year, an impressive number of papers were presented at the Offshore Technology Conference and various SPE conferences having the main focus on the evaluation and management of uncertainties in field development. Other significant points mentioned in many works were the importance of team-work and the development and implementation of new technologies. Clearly, these aspects are heavily dependent on synergy among geophysicists; geologists; and reservoir, drilling, and production engineers. This month, the featured papers address many challenges found in field development. They also present actual and interesting solutions to challenges by stressing the importance of teamwork and proper management of uncertainty. I hope you enjoy them. Field Development Projects additional reading available at the SPE eLibrary: www.spe.org SPE 100253 "Schedule Optimization To Complement Assisted History Matching and Prediction Under Uncertainty" by H.A. Jutila, SPE, Energy Scitech Ltd., et al. IPTC 10966 "Reservoir-Screening Methodology for Horizontal Underbalanced-Drilling Candidacy" by T. van der Werken, SPE, Weatherford, et al. Available at the OTC Library: www.otcnet.org OTC 17915 "Kizomba A and B: Projects Overview," by B.D. Boles, ExxonMobil Development Co., et al. OTC 18298 "The K2 Project: A Drilling Engineer's Perspective," by J.R. Sanford, SPE, Eni Petroleum, et al.
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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 | 0,001 | 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 ».