Probabilistically Mapping Well Performance in Unconventional Reservoirs with a Physics-Based Decline-Curve Model
Notice bibliographique
Résumé
Summary Decline curves are the simplest type of model to use to forecast production from oil and gas reservoirs. Using a selected decline model and observed production data, a trend is projected to predict future well performance and reserves. Despite capturing general trends, these models are not sufficient at describing the underlying physics of complex multiphase porous-media flow phenomena and at explaining variations in production caused by changes in operational conditions. The application of these models within a Bayesian framework is a feasible alternative to mitigate this issue and obtain more-robust forecasts by representing the possible outcomes with probability distributions. However, one important aspect that conditions the production forecasts and their uncertainty is the design of a suitable prior distribution, which can be subjective. To address the aforementioned issue, this paper presents a workflow for the development of a localized prior distribution for new wells drilled in shale formations that combines production data from pre-existing surrounding wells and spatial data, specifically well-surface/bottom coordinates. This workflow aims to establish engineering criteria to reduce the subjectivity in the design of a prior distribution, assessing spatial continuity of the parameters of a physics-based decline-curve model (θ2 model), automatically identifying regions where uncertainty can be reduced a priori, and reliably quantifying the uncertainty. A case study of 814 gas wells in the Barnett Shale is presented, and several maps are generated for the analysis of important properties to be considered during field development. The dry-gas window presented more-continuous decline-curve parameters than the wet-gas and gas/condensate windows, which resulted in lower uncertainty with the localized prior approach. As more data are acquired with time, the uncertainty in the production forecasts is further reduced and the localized prior becomes more informative, especially in the dry-gas window. The localized prior can then serve as an indicator for the performance of new infill wells in different locations. Portions of the content of this paper were initially presented in Holanda et al. (2018b), and are further developed and reviewed here.
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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 | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| 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 | 0,001 |
| 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 ».