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Enregistrement W2139025248 · doi:10.2118/2009-159

Application of the Power Law Loss-Ratio Method of Decline Analysis

2009· article· en· W2139025248 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.

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

RevueCanadian International Petroleum Conference · 2009
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueReservoir Engineering and Simulation Methods
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPower analysisComputer sciencePower (physics)Computer securityThermodynamicsCryptographyPhysics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Decline analysis using Arp's equations is the primary empirical method used in the petroleum industry for estimating future reserve recovery and generating production forecasts. The development of tight gas and in particular shale gas reservoirs as important new sources of gas production has highlighted a concern with the hyperbolic form. That is, the expected ultimate reserve (EUR) is highly dependent on the choice of ‘b’ value. Recent work by Ilk et al has proposed a new decline formulation called the "power law loss-ratio" that they claim is more general and robust than Arps. Essentially, the power law loss-ratio predicts that ‘b’ changes over a well's producing life and the ‘D’ and ‘b’ values can be replaced with more predictable parameters called ‘D∞’, ‘Di’, and ‘n’. The purpose of this paper is to test the applicability of the power law loss-ratio method with readily available public data. Several wells were analyzed using Arps hyperbolic decline and the power law loss-ratio method. The results of each will be presented along with a comparison of the estimates of ultimate recoverable reserves. Introduction Significant tight gas has been produced over the past few decades in Alberta. In 2005 it was estimated that tight gas accounted for 30% of the output from the WCSB(7). There is an estimated 575 Tcf of tight gas in Western Canadian reservoirs. Shale gas production is also gaining interest, with plays with a resource potential of 261 Tcf having already been discovered. With such valuable sources of gas available, it becomes important to be able to predict reserves using reliable methods. For many decades, the main tool used for analysis has been the Arps decline analysis method. The purpose of this work is to demonstrate the practical application of a modified Arps method: the power law exponential method of decline analysis. Decline Analysis Decline analysis is a reservoir engineering technique that has been around for more than a century. The method has not significantly changed since the refined form proposed by J.J. Arps in 1945. Owing to its simplicity and reliability, it has been a popular method to forecast production and estimate reserves. The purpose of decline analysis is to forecast the cumulative production of a well up to the point it reaches a defined abandonment criteria. The amount produced is known as its expected ultimate recovery (EUR). There are two forms of the Arps equation that are commonly used to model rate decline. The exponential form is usually used for single phase liquid production or high pressure gas wells: Equation (1) (Available in full paper) The hyperbolic form is usually more appropriate for typical gas wells: Equation (2) (Available in full paper) Although Arps should be limited to the boundary-dominated flow portion of the production history where operating conditions (back-pressure) are relatively constant, practitioners regulary attempt to utilize Arps in the transient flow region. The transient period for a tight or shale gas well is often much longer than for a typical gas well.

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: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,775
Score d'incertitude au seuil0,727

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 Opus0,012
Tête enseignante GPT0,278
Écart entre enseignants0,266 · 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