Effective EOR Decision Strategies with Limited Data: Field Cases Demonstration
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.
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Enhanced-Oil Recovery (EOR) for asset acquisition or rejuvenation involves intertwined decisions. In this sense, EOR operations are tied to a perception of high investments that demand EOR workflows with screening procedures, simulation and detailed economic evaluations. Procedures have been developed over the years to execute EOR evaluation workflows. We propose strategies for EOR evaluation workflows that account for different levels of available information. These procedures have been successfully applied to oil property evaluations and EOR applicability in a variety of oil reservoirs. The methodology relies on conventional and unconventional screening methods, emphasizing identification of analogues to support decision making. The screening phase is combined with analytical or simplified numerical simulations to estimate full-field performance while maintaining rational reservoir segmentation procedures. This paper fully describes the EOR decision-making procedures using field case examples from Asia, Canada, Mexico, South America and the United States. The type of assets evaluated includes a spectrum of reservoir types, from oil sands to light oil reservoirs. Different stages of development and information availability are discussed. Results show the advantage of flexible decision-making frameworks that adapt to the volume and quality of information by formulating the correct decision problem and concentrate on projects and/or properties with apparent economic merit. Our EOR decision-making approaches integrate several evaluation tools, publicly or commercially available, whose combination depends on availability and quality of data. The decision is laid out using decision-analysis tools coupled with economic models and numerical simulation. This allows integrated teams to collaborate in the decision making process without over-analyzing the available data. One interesting aspect is the combination of geologic and engineering data, minimizing experts’ bias and combining technical and financial figures of merit rationally. The proposed methodology has proved useful to screen and evaluate projects/properties very rapidly, identifying whether or not upside potential exists.
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Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 découle