Probabilistic Forecasting of Horizontal Well Performance in Unconventional Reservoirs Using Publicly-Available Completion Data
Notice bibliographique
Résumé
Abstract In this paper, we present a methodology to predict the performance of horizontal gas wells in unconventional reservoirs using publicly available completion data. Our process combines public domain data with statistical analysis and probabilistic simulation methods to forecast well performance without a detailed reservoir characterization. We have tested our methodology using a 425-well dataset from the unconventional Montney resource play in British Columbia, Canada. We believe this workflow can be applied to other resource plays with similar data. In our SPE Paper 167154 [1], we determined the sensitivity of production performance to completion parameters using multivariate regression analysis on the same 425-well dataset from the Montney formation. We found that the number of fracture stages and the number of perforation clusters per stage were the most influential predictors of well performance. In this paper, we discuss how we combined the regression analysis results with probabilistic methods to predict well performance. The model converts the deterministic regression coefficients into probabilistic distributions to account for parameters not considered in the original regression analysis, including reservoir properties. The results of our study show that by using this model, we can match the range of actual well performance outcomes with a 95% confidence. Considering the importance of shale gas resources to the North American energy supply and the difficulty of characterizing shale gas reservoirs, this methodology offers a distinct advantage by providing a predictive model for well performance without the need for a detailed reservoir characterization. This also could be a beneficial tool to use in scoping studies where high-level, rapid evaluation is required.
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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 | 0,003 | 0,011 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 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 ».