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Enregistrement W2621118673 · doi:10.1071/aj16047

A practical workflow for performance prediction of low permeability reservoirs

2017· article· en· W2621118673 sur OpenAlex

Pourquoi ce travail est dans la base

Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.

affAu moins un auteur déclare une institution canadienne dans l'instantané OpenAlex épinglé.

Notice bibliographique

RevueThe APPEA Journal · 2017
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueReservoir Engineering and Simulation Methods
Établissements canadiensFoothills Medical CentrePetro-Canada
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésWorkflowComputer sciencePortfolioReservoir engineeringScale (ratio)Industrial engineeringOperations researchEngineeringPetroleumGeologyDatabase

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The Society of Petroleum Evaluation Engineers (SPEE) recently released ‘Monograph 4 – estimating ultimate recovery of developed wells in low-permeability reservoirs’ (hereafter called ‘Monograph 4’; SPEE 2016). This paper outlines a practical engineering workflow enabling companies to evaluate unconventional plays developed with horizontal multi-stage fractured wells consistent with the principles summarised in Monograph 4. This workflow has many applications including assessing potential acquisitions, defining new plays, evaluating competitor results, corporate budget processes, long-term business planning, portfolio management and reserves certification. The workflow, developed and refined over several years, has proven effective in large-scale applications. It enables engineers to readily identify and assess flow regimes, estimate the time to boundary dominated flow and estimate the flow patterns of boundary dominated flow for large groups of wells. The workflow also allows the engineer to deal with changing well designs and completion techniques. Throughout the workflow, the geological, engineering and statistical methods described in Monograph 4 are used. This provides the foundation to define and create representative type curves, yielding statistically reliable estimates of expected ultimate recovery (EUR) and production forecasts for asset evaluation with an accompanying characterisation of the confidence of these estimates. A case study demonstrating application of this workflow and a summary of results are presented. Potential sources of error in the technical analysis and application of type curves are identified; the technical and commercial impacts of these errors are highlighted. By allowing the evaluator to focus time and attention on the details of the technical analyses, companies can achieve a quicker, more in-depth analysis of the development of these large-scale unconventional resource projects.

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.

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)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
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: Simulation ou modélisation
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,205
Score d'incertitude au seuil0,288

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
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 Opus0,055
Tête enseignante GPT0,327
Écart entre enseignants0,272 · 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