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Enregistrement W2060651206 · doi:10.2118/155737-ms

Probabilistic Forecasting of Unconventional Resources Using Rate Transient Analysis: Case Studies

2012· article· en· W2060651206 sur OpenAlexaffabout
David M. Anderson, P.. Liang, V. Okouma

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueReservoir Engineering and Simulation Methods
Établissements canadiensShell (Canada)
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésUnconventional oilProbabilistic logicTransient (computer programming)Computer scienceFlow (mathematics)Petroleum engineeringTight oilBoundary (topology)Tight gasOperations researchEconometricsGeologyFossil fuelMathematicsEngineeringHydraulic fracturingArtificial intelligence

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Reliable, early determination of long term production and ultimate recovery in oil and gas reservoirs is of utmost importance to E&P companies, reserves auditors and investors. In conventional reservoirs, the EUR can be reliably estimated once the drainage volume (hydrocarbon pore volume) has been established. This can be done using Rate Transient Analysis (RTA) if the presence of boundary dominated flow can be observed in the data. Unfortunately this approach is not easily applied to tight, fractured reservoirs because of the complexity of these reservoirs (which leads to non-unique reservoir characteristics) and the presence of persistent transient flow (which leads to non-unique estimations of ultimate recovery). In some instances, boundary dominated flow may not be observed until several years have elapsed during the producing life of the well. In recent years, there have been numerous contributions to the science of well performance-based methods for estimation of ultimate recovery of unconventional resources. Wattenbarger et al. (1998) and Brown et al. (2009) propose analytical techniques while Ilk et al. (2008), Valko and Lee (2010) and Duong (2011) have each proposed new empirical decline curve equations. While each of these methods has value, they do not specifically address the problem that underpins all unconventional well analysis, uncertainty. In 2011, the authors proposed the use of probabilistic rate transient analysis to help quantify this uncertainty. This approach acknowledges the non-uniqueness inherent in the RTA model inputs and allows for the systematic investigation of an allowable parameter space based on acceptable ranges of inputs such as the conductivity, spacing, complexity, length and height of the fractures and the matrix permeability. The result is the full set of possible production forecasts (in as much as the model can be said to capture the physics of the problem) from which the "most likely" production profile can be extracted and that help define the uncertainty in long-term recovery for the play. In this paper, we will further explore probabilistic rate transient analysis by presenting a case study from the Montney play in Canada. The primary objective of this work is to illustrate that a probabilistic approach can be practical, reliable and systematic, offering a viable alternative (or complement) to the standard deterministic techniques.

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)0,003
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,008
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: Simulation ou modélisation
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,026
Score d'incertitude au seuil0,052

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0030,008
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0020,002
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0010,002
Science ouverte0,0020,001
Intégrité de la recherche0,0030,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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 Opus0,109
Tête enseignante GPT0,332
Écart entre enseignants0,223 · 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'étudeSimulation ou modélisation
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

Citations30
Publié2012
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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