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Enregistrement W2584280713 · doi:10.2118/0716-0075-jpt

A Flexible “Well-Factory” Approach to Developing Unconventionals

2016· article· en· W2584280713 sur OpenAlexaboutno aff
Chris Carpenter

Notice bibliographique

RevueJournal of Petroleum Technology · 2016
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueReservoir Engineering and Simulation Methods
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésFactory (object-oriented programming)Flexibility (engineering)Supply chainResource (disambiguation)Computer scienceManufacturing engineeringBusinessEngineeringEconomicsManagementMarketing

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This article, written by JPT Technology Editor Chris Carpenter, contains highlights of paper SPE 175916, “The ‘Well-Factory’ Approach to Developing Unconventionals: A Case Study From the Permian Basin Wolfcamp Play,” by Jarrad Rexilius, Chevron, prepared for the 2015 SPE/CSUR Unconventional Resources Conference, Calgary, 20–22 October. The paper has not been peer reviewed. In order for operators to grow production and maintain profit margins in unconventional-resource plays, a “well-factory” or “manufacturing-based” style of development is often used. This paper will analyze differing well-factory approaches to unconventional assets, with examples from the Wolfcamp unconventional oil play in the Permian Basin. An emphasis is placed on using a well-factory model that enables flexibility for project-execution teams to optimize, while maintaining the efficiency and execution speeds that a classical factory model provides. Introduction With the relatively recent boom in unconventional-resource plays, the concept of manufacturing has been widely proposed and applied to the upstream industry. Many companies across the globe have adopted well-factory models and a manufacturing-based approach in developing large-acreage positions in unconventional plays. A common theme across industry literature is the claim that a manufacturing approach to unconventional-resource development leads to greater efficiencies with regard to drill days and well costs. These improvements are largely attributed to supply-chain and contract optimization, logistical efficiencies, and materials management. A common theme in literature devoted to the well-factory approach, however, is the lack of discussion concerning well recoveries and maximizing reserves. By focusing only on costs and cycle times, decisions are quickly made that can affect the ultimate recovery of wells and therefore diminish overall economic return from the wells. A one-size-fits-all approach with standardized designs and strict work processes can lead to suboptimal economic development plans and erode the value of oil projects. Flexible and Adaptable Factory Model To date, the development philosophy of many operators in the unconventional space has been to drill as many identical wells as possible as quickly as possible. These metrics of speed and cost have had the desired result of enabling production growth for the development area. However, operators are noting that such a method often results in many underperforming wells and more surprises during the execution phase. Practitioners are finding that subsurface environments can change dramatically over hundreds of feet, and that simply drilling more of these wells in the same fashion will lead to value erosion and production inefficiencies. Another misconception with these resource plays is the notion that gathering of data—such as openhole logs—is not important. It is important that a factory model provide sufficient flexibility to enable operators to modify plans to prevent poor economic performance of investments. There is a balance to be made between use of this adaptive and flexible approach and maintenance of the efficiencies and economies of scale provided from a well-factory style of development.

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.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

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: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,868
Score d'incertitude au seuil0,369

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,000
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 Opus0,020
Tête enseignante GPT0,267
Écart entre enseignants0,248 · 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

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeSimulation ou modélisation
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations1
Publié2016
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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