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Enregistrement W2809007259 · doi:10.2118/191160-ms

EUR Prediction for Unconventional Reservoirs: State of the Art and Field Case

2018· article· en· W2809007259 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

RevueSPE Trinidad and Tobago Section Energy Resources Conference · 2018
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueHydraulic Fracturing and Reservoir Analysis
Établissements canadiensApache (Canada)
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésProduction (economics)Matching (statistics)Computer scienceEconometricsWork (physics)Oil shaleProcess (computing)Field (mathematics)Petroleum engineeringGeologyEconomicsEngineeringStatisticsMathematics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

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.

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)0,000
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: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,501
Score d'incertitude au seuil0,311

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
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 savante0,0000,000
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 Opus0,011
Tête enseignante GPT0,211
Écart entre enseignants0,200 · 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