Unconventional Risk and Uncertainty: Show Me What Success Looks Like
Notice bibliographique
Résumé
Abstract The translation of risk from conventional to unconventional resources moves the fulcrum from risk of finding, towards risk of commerciality. We are often certain a hydrocarbon producing system exists; but, uncertain in what manner (production profile) it will produce. This reality is incompatible with traditional methods of risking in which recoverable volumes are estimated from volumetric calculation, and risked volumes may be calculated as the product of unrisked volumes and some risk factor. Production profile is then determined after-the-fact. Unconventional resources are typically evaluated from the basis of a type well or production analog first, and then the recoverable volume is emergent from this production profile. Like the chicken-and-egg problem, uncertainty of recoverable volumes must be estimated in association with one or more production profiles. The threshold of commerciality can be calculated, and the chance of commercial success determined by the intersection of the threshold volume on the distribution of recoverable volume. This distribution is truncated and the outcomes above the threshold are rescaled to represent success outcomes… but, failure outcomes are disregarded. This paper presents a simple workflow using Frequentist and Bayesian approaches, respectively, for proper risking of uncertain recoverable volumes for an unconventional resource, taking into account the chance of false positives from appraisal well information. A subjective risk tolerance can be included to respect how aggressive or conservative a company may be in pursuit of a project. A method of re-casting production profiles is demonstrated as an improvement over the common method of scaling, or factoring, the initial production rate. The scaling approach may reach unrealistic values of initial production in an attempt to achieve the proper recoverable volumes. Productive yet uneconomic outcomes should be included in any thorough project evaluation. Failure to do so may overestimate the value of a given project. However, the chance of such outcomes occurring is often seen as a difficult-to-determine value. Quantifying the uncertainty in type well volumes allows evaluation of the imperfectness of information of early well results. Enhanced knowledge of the project risk, the chance of success, a view of the success case, and an understanding of false positive outcomes, can lead to higher quality decisions.
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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 | 0,000 | 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 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 ».