MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W2760995600 · doi:10.1115/omae2017-62472

An Investigation of Pressure and Production Data Using Decline and Type Curve Analysis

2017· article· en· W2760995600 sur OpenAlexaff
Arifur Rahman, Fatema Akter Happy, Mahbub Alam Hira, M. Enamul Hossain

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueReservoir Engineering and Simulation Methods
Établissements canadiensMemorial University of Newfoundland
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésProduction (economics)Curve fittingType (biology)Function (biology)MathematicsStatisticsEconometricsGeologyEconomics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Decline curve analysis is one of the most widely used production data analysis technique for forecasting whilst type curve analysis is a graphical representation technique for history matching and forecasting. The combination of both methods can estimate the reserves and the well/reservoir parameters simultaneously. The purpose of this study is to construct the new production decline curves to analyze the pressure and production data. These curves are constructed by combining decline curve and a type curve analysis technique that can estimate the existing reserves and determine the other well/reservoir parameters for gas wells. The accuracy of these parameter estimations depends on the quality and type of the pressure and production data available. This study illustrates the conventional decline curve that can be used to analyze the gas well performance data with type curves based on pseudo time function. On the other hand, log-log plots are used as a diagnostic tool to identify the appropriate reservoir model and analogous data trend. Pressure derivative and type curves are used to construct a radial model of the reservoir. In addition, Blasingame and Fetkovich type curves analysis are also presented in a convenient way. The decline curve analysis shows steady state production for a long time, then a decline is observed which indicates a boundary dominated flow. The Blasingame type curve matching points is going downward, which indicate the influence of another nearby well. The reservoir parameters that are obtained by using the decline curve and type curves analysis show a similar trend and close match for different approaches. These observations closely match results of different analysis. This analysis improves the likelihood of the results being satisfactory and reliable, though it changes with time until the end of the production period. This analysis technique can be extended to other type of well/reservoir system, including horizontal wells and fractured reservoirs.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,003
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,010
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut 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: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,006
Score d'incertitude au seuil0,013

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0030,010
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0060,005
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0020,003
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,001

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 Opus0,096
Tête enseignante GPT0,362
Écart entre enseignants0,266 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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
Publié2017
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même sujetReservoir Engineering and Simulation MethodsTravaux en français237 207