Shale Gas Development Economy and Its Influencing Factors Based on Pennsylvania
Notice bibliographique
Résumé
美国的页岩气开发引发了全世界范围内的页岩气开发热。加拿大和中国也加快了页岩气开发和生产的脚步。页岩气的发展将极大地影响着全球天然气市场。本文在分析了影响页岩气开发资源、技术和经济因素，结合常规油气经济评价方法，建立了基于净现值法的页岩气开发经济评价模型。本文选取宾夕法尼亚州2011年开钻的连续4年生产且年均生产期超过11月的115口页岩气井作为经济评价的数据样本，并根据最终可采储量的预测将样本分成P1-P4四个不同的资源等级，同时预测了未来价格从而得出开发周期内的产出。通过分析宾夕法尼亚州页岩气开发的各项投入和费用来计算投入，并根据投入和产出计算不同资源等级气井项目生命期内各年的净现金流量，得出最终的净现值指标，体现了不同资源等级气井的经济性。并对经营成本和气价进行了敏感性分析，综合分析各种不同取值情况下气井的经济表现。 Shale gas development in United States led to a global shale gas development boom. Canada and China are developing and producing the shale gas. Development of shale gas will influence the global natural gas market. Based on analyzing the resources, technology and economic factors that influence the effect of shale gas development and referencing the economic evaluation method for conventional oil and gas, this paper established shale gas development economic evaluation model based on NPV method. We choose 115 wells with more than 11 months production period per year individually from 2011-2014 in Pennsylvania as evaluation sample, which can be divided into P1-P4 grade according to the EUR characteristic. Using the first four years of real output, price data and forecasts about the future price and output, this paper calculates the output of the development cycle; and through the analysis of the various inputs of shale gas development in Pennsylvania and charges, we can predict the monetary input. Finally, we can utilize the input and output parameters to calculate the net present value (NPV) index of wells in different production grade. And the sensitivity analysis was carried out on the gas price and operation cost to discuss the economy of wells in different scenarios.
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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 | 0,000 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,006 | 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 ».