MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W2763948259 · doi:10.2118/189283-stu

Is Waterflooding the Clearfork Viable? Using Reservoir Simulation and Analog Data to Overcome High Uncertainty

2017· article· en· W2763948259 sur OpenAlexaff
Sara Edwards

Notice bibliographique

RevueSPE Annual Technical Conference and Exhibition · 2017
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueReservoir Engineering and Simulation Methods
Établissements canadiensApache (Canada)
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPetroleum engineeringPetroleumLeaseOil fieldReservoir engineeringGeologyNet present valueWell stimulationProduction (economics)Economics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Potentially generating an estimated $1.3 million in net present value, a proposed pilot waterflood in the Permian Basin of West Texas was determined to be technically and economically viable by using a reservoir model and analog data. Located in Winkler County, the lease has produced conventionally from various formations since its discovery in 1944. Primary production from the prospective waterflood interval, the Clearfork, began in 1994, and the daily oil rate has since declined 95%. At the current decline rate, commodity price, and operating expenditure, the lease is expected to become uneconomic by Spring 2017. An analysis was conducted to determine the technical and economic viability of implementing a waterflood of the Clearfork formation to extend the life of the lease. A reservoir model of the field was created and history matched to validate reliability before predicting reservoir response to the pilot waterflood. A secondary independent analysis used an offset operator's Clearfork waterflood as an analog to generate a production forecast using dimensionless curves, and the results confirmed the numerical model forecast. The predicted reservoir response using both methods revealed that implementing this project would result in over 40 MBO net reserves per producer. Economic analysis indicated that the project would be viable at $51/bbl oil price.

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 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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
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 enseignants0,083
Score d'incertitude au seuil0,481

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
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 savante0,0000,001
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 Opus0,127
Tête enseignante GPT0,366
Écart entre enseignants0,239 · 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 tête enseignante, 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 revueSPE Annual Technical Conference and ExhibitionMême sujetReservoir Engineering and Simulation MethodsTravaux en français237 207