Combining Physics, Statistics and Heuristics in the Decline Curve Analysis of Large Datasets in Unconventional Reservoirs
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Analytical single well models have been particularly useful in forecasting production rates and Estimated Ultimate Recovery (EUR) to the massive number of wells in unconventional reservoirs. In this work, a physics-based decline curve model accounting for linear flow and material balance in horizontal multi-stage hydraulically fractured wells is introduced. The main characteristics of pressure diffusion in the porous media and the fact that the reservoir is a limited resource are embedded in the functional form, such that there is a transition from transient to boundary dominated flow and the EUR is always finite. Analogously to the frequently used Arps hyperbolic, the new model has only three parameters, where two of them define the decline profile and the third one is a multiplier. This model is applied to a large dataset in a workflow that incorporates heuristic knowledge into the history matching and uncertainty quantification by assigning weights to rate measurements. The heuristic rules aim to lessen the effects of non-reservoir related variations in the production data (e.g. temporary shut-in due to fracturing in a neighboring well) and emphasize the reservoir dynamics to perform reliable predictions. However, there are additional degrees of freedom in the way these rules define the values of the weights, therefore a criteria is established that "calibrates" the uncertainty in the probabilistic models by adjusting the parameters in the heuristic rules. Uncertainty quantification and calibration is performed via a Bayesian approach with hindcasts. This methodology is implemented in an automated framework and applied to 992 gas wells from the Barnett shale. A comparison with the Arps hyperbolic, Duong and stretched exponential models for this dataset shows that the new model is the most conservative in terms of estimated reserves.
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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 ».