EUR Prediction for Unconventional Reservoirs: State of the Art and Field Case
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Forecasting future production and estimating ultimate recovery (EUR) in supertight reservoirs and shale plays has long been problematic. Developing a reliable and more accurate production forecast have always been a main goal of any petroleum operation. Effectively assessing the reservoir volume and well producing life is instrumental for creation of development scenarios and strategies to maximize the value to the company. Different models have been introduced and used for reserves estimation and production forecast of unconventional reservoirs. This work is intended to review and compare the methods and models currently used in the industry. Reserves estimation is a process that is constantly updated during the life of a reservoir. Its accuracy depends on the amount of data available and the method of forecast. Analytical models or rate transient analysis (RTA) methods are widely used for history matching and production forecast of unconventional reservoirs. Numerical simulation is also used for estimating ultimate recovery. Different relations have been introduced to model the rate/time behavior in unconventional plays as an alternative to the Arps’ decline curve analysis to address shortcomings when matching production history. Modified hyperbolic decline, power-law exponential decline (PLED), stretched-exponential decline (SEPD), Duong's method, and logistic-growth model (LGM) are developed for forecasting the production in shale reservoirs, but all are based on empirical observations of a particular scenario. In this study, different methods of history matching the production of hydraulically fractured unconventional reservoirs were investigated by forecasting future production and predicting EUR's to quantify the differences between them. The traditional Arps’ decline for low permeability reservoirs over-forecasts reserves. PLED, SEPD, LGM, and Duong's method were intended to represent the character of rate/time production data for the standard well completion in a multiple-fractured horizontal well in a shale play. These methods provide different forecasts as they have different equation forms. Unfortunately, all of them are not satisfactorily sufficient to forecast production for all unconventional reservoirs. The RTA analytical models required certain modifications of the reservoir and fracture parameters to provide optimistic EUR when compared to the numerical simulation. Different methods for forecasting unconventional well data have been reviewed and compared in this work based on the production forecast and EUR prediction. Field case production data has been used to reveal the accuracy of the models, the similarity of reserves estimation, and the relationship to the reservoir theory.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».