Maximising the Value of Unconventional Reservoirs by Choosing the Optimal Appraisal Strategy
Notice bibliographique
Résumé
Abstract The choice of appraisal strategy for the decision whether to develop a reservoir largely determines the amount of uncertainty that is carried forward to the development and execution phase of the project. Hence, the selection of an appraisal strategy can indirectly influence later go/no-go decisions. Reservoirs are appraised by drilling and producing wells. In unconventional reservoirs, these wells represent a small subset of possible wells that could be monetised if the decision were made to develop the reservoir, i.e. the appraisal wells sample an underlying population of possible wells. This study explores how an optimal appraisal strategy can be designed in terms of the number of appraisal phases, the number of wells to be drilled in each appraisal stage, and how long to produce the appraisal wells before deciding whether to abandon the project or to proceed to the next stage. It is demonstrated how the view on the average expected ultimate recovery of a well in an unconventional reservoir can be continually revised as new information surfaces. Production data from a large well set from the Montney Formation, which straddles British Columbia and Alberta, Canada, is used to assess how accurately initial production predicts the expected ultimate recovery of a single well.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
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 | 0,001 | 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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, 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 ».