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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 OpenAlex

Pourquoi ce travail est dans la base

Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.

affAu moins un auteur déclare une institution canadienne dans l'instantané OpenAlex épinglé.
aboutLe titre ou le résumé porte un signal canadien du lexique géographique.

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.

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 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 enseignants0,136
Score d'incertitude au seuil0,362

Scores Codex et Gemma par catégorie

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

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