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Enregistrement W2076741437 · doi:10.2118/124203-pa

Simulations of Field-Development Planning Help Improve Economics of Heavy-Oil Project

2010· article· en· W2076741437 sur OpenAlex
Dwight Teotico, Luke Schauerte, James Griffith, Gary Schottle, Ralph Mehl

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.

aboutLe titre ou le résumé porte un signal canadien du lexique géographique.
no affAucune affiliation canadienne : ce travail est invisible pour une base fondée sur la seule affiliation.
Aucune affiliation canadienne. Une base fondée sur la seule affiliation (le devis habituel) n'aurait jamais vu ce travail. C'est l'un des travaux qui justifient l'inversion de la base.

Notice bibliographique

RevueSPE Economics & Management · 2010
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueReservoir Engineering and Simulation Methods
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésTrajectoryInjectorSoftwareField (mathematics)Shell (structure)Net present valueComputer sciencePlan (archaeology)Operations researchEngineeringSimulationMechanical engineeringGeologyProduction (economics)MathematicsOperating systemPhysics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Summary When Shell began an ultraheavy-oil development in Alberta, Canada, the field plan was based on manual pad positioning without consideration for surface hazards, trajectory constraints, or injector/producer slot requirements arising from the prefabricated-pad configuration. Shell teams were challenged to investigate alternative field-development plans to reduce the initial investment. The volume of wells, surface hazards, trajectory constraints, and pad slot configuration requirements for injector/producer ratios made this a formidable task. Shell leveraged the expertise of third-party consultants and powerful software to generate numerous development scenarios, which enabled the Shell staff to focus on the economics of each plan. An aerial image that delineated surface hazards, an elevation grid, and injector/producer targets were loaded into the 3D subsurface-visualization environment of the software to generate pad-placement simulations, including trajectory designs. The software followed the Shell planning constraints and avoided all surface hazards. The analyses were conducted for the highest, lowest, and median number of pads. From these three scenarios, a value analysis was plotted. This value analysis enabled the planning team to identify the optimal surface-to-reservoir configuration and to maximize the value of the field by delivering all of the reservoir targets, while minimizing the number of pads needed to drill. The output also yielded field cumulative values, including total and nominal well length, to support future economic analyses. The analysis determined that 87 pads maximized the value of the field when 42-slot configured pads were considered. Additional studies determined that when 50-slot configured pads were considered, more than 99% of the planned reservoir targets could be drilled from 72 major and four or fewer minor pads. In either case, a significant reduction from the original 98 pads was realized. Through the combined efforts of Shell engineers and third-party consultants, as well as the use of state-of-the-art software, this optimization was completed in only 8 worker-weeks. This paper describes the software and processes used to reduce Shell's estimated field-development costs and to minimize the environmental effect of the field by reducing the number of pads required.

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)0,000
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 enseignants0,104
Score d'incertitude au seuil0,719

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
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 Opus0,017
Tête enseignante GPT0,263
Écart entre enseignants0,246 · 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