Integrated Economic Model for Evaluation and Optimization of Cyclic-Steam-Stimulation Projects
Notice bibliographique
Résumé
Introduction The development of a hydrocarbon resource should be planned to maximize the net present value (NPV) of the project, subject to any imposed constraints. Maximizing the NPV of a thermal heavy-oil project can be complex because of the interplay of individual-well production and injection profiles with field-level production and injection constraints imposed by a central processing facility (CPF). In addition, for thermal heavy-oil-recovery methods such as cyclic-steam stimulation (CSS), the scheduling of the production, soak, and injection cycles of the wells has a significant impact on the overall project NPV. This study presents the results of a novel study to maximize the NPV of a greenfield CSS project by incorporating a newly developed analytical horizontal CSS model coupled to a field-production aggregation and scheduling model, which was in turn coupled to an economic-evaluation model. The close integration of these models allowed for the optimization of input parameters to be achieved simultaneously across all three models to maximize the NPV of the entire project. The integrated model work flow and the resulting optimized case will be summarized and discussed in detail. The significance of the work flow developed in this study is that it demonstrates that the key design parameters (such as the CPF capacity and schedule) of a thermal heavy-oil-exploitation scheme can be calculated and optimized on the basis of the economics of the entire project by use of an integrated model.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».