Notice bibliographique
Résumé
One sign that things are getting better for US onshore exploration is the revival of talk about looming shortages and bottlenecks. By mid-year, sand to prop open fractures and trucks to pump those jobs are expected to be in short supply. Oilfield hands are already a scarce commodity. Those are solvable problems, but at a price some companies may find uncomfortably high. Surveys by branches of the US Federal Reserve Bank done in the fourth quarter of 2016 said that the break-even oil price for companies in Texas and surrounding states varies widely, and is generally greater than USD 50/bbl. The survey by the bank’s Dallas branch found that nearly 60% of the 141 companies surveyed said that it would take a price from USD 55/bbl to USD 65/bbl to “substantially increase” US crude oil drilling. And that was before service costs began rising. The smallest bar on the chart was for companies that can make money drilling when oil is USD 49/bbl or less. Some analysts publish estimates of average oil prices needed to profitably produce oil, but those averages mask a wide range of break-even levels. There are also differences among analysts on what percentage of the cost reductions made in the industry since 2014 will vaporize in the face of the double-digit service price increases that are expected this year in the unconventional services sector. “We hear every ratio possible,” said Jackson Sandeen, a senior research analyst for Wood Mackenzie, who said the savings are 40% from more efficient operations and 60% due to service sec-tor price concessions, which will shrink. Bain & Company clients put it at 60% of sustainable efficiencies and 40% from price concessions, said Jorge Leis, a Bain partner that leads its Americas Oil & Gas Practice. Rystad Energy said the average price needed to profitably produce oil in the US nonconventional sector has dropped by 50% since the downturn hit in late 2014, but a lot of that is based on supplier discounts. “Lower unit prices of service companies are a major reason for the drop,” said Jon Duesund, senior project manager for Rystad, during a recent briefing in Houston.
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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 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 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 ».