Use of Probabilistic Methods to Assess a Portfolio of Conventional and Unconventional Resources
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Recoverable hydrocarbon resource assessments underpin decision making and business planning in the oil and gas industry. Understanding the uncertainty associated with the resource assessments are key to sound decisions that are robust against low or high outcomes. This paper outlines a probabilistic approach to resource assessment in order to characterise resource uncertainty in a portfolio containing primarily Coal Seam Gas resources. The Probabilistic Resource Assessment (PRA) process outlined in this paper allows calculation of risked and unrisked probabilistically derived commercially recoverable resources at a field or permit level as well as at a portfolio level. This process incorporates Undiscovered ("Prospective") resources and Contingent Resources as well as resources that are producing or are under development. The key steps in this process include: definition of input distributions, probabilistic calculation of technically recoverable resources at a field level, estimation of economic chance of success, probabilistic estimate of commercially recoverable resource and aggregation of resources to a portfolio level. This process has been applied within an integrated joint venture supplying Liquefied Natural Gas (LNG) and domestic gas markets. The process has been used primarily to understand the uncertainty range of the total resource as well as the production profile within the upstream portfolio. Sensitivities to product prices or development costs can be investigated to enable a deep understanding of the key drivers and variables of the resource assessment. Various methods for determining recoverable hydrocarbon resources have been well documented. Broadly speaking, these methods can be categorised as probabilistic methods and deterministic methods. Typically, unconventional resources are assessed using deterministic methods. The process presented here is a robust probabilistic approach to determine a risked view of recoverable resources within an entire portfolio including both unconventional and conventional resources.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».