Intelligent and Automated Workflow for Identification of Behind Pipe Recompletions and New Infill Locations Opportunities for an Onshore Middle East Field
Notice bibliographique
Résumé
Abstract An integral aspect of field development planning is the process of identifying remaining, feasible, and actionable field development opportunities (FDOs) such as recompletions and new drills. In mature brown fields, this process is extremely difficult to undertake in a reasonable timeframe due to the sheer size of the available datasets (e.g., thousands of wells, decades of production history), geologic complexity (e.g., dozens of layers, faulting, folding, fractures, pinchouts), and engineering challenges (e.g., commingled production and injection, field compartmentalization) unique to each reservoir. The automated framework is a fully streamlined framework that aims at building a comprehensive opportunity inventory consisting of behind-pipe recompletion opportunities, vertical new drill locations, sidetrack opportunities, and optimal deviated/horizontal targets. In addition to opportunity identification, it can generate additional deliverables for vetting purposes including a well book report and a standardized Petrel project. The main objective of this process includes: 1) fast, data-driven, and consistent approach for evaluating and identifying field development opportunities, 2) fast execution time, accelerating processes from months to days, 3) integration of multi-disciplinary data, 4) consistency and repeatability, minimizing subjectivity, and 5) streamlined visuals for opportunity vetting. This framework has been successfully applied to a mature field in the Middle East with more than 1,000 producers and 55 years of production history. Hundreds of recompletion opportunities were initially identified for the field. A final list of opportunities is then generated by running the opportunities through a series of user-provided attribute filters such as minimum initial rate, minimum oil thickness, maximum acceptable uncertainty, and so on. The process is then typically finalized with manual vetting of the opportunities by subject matter experts including geologists, reservoir engineers, and production engineers that ensure the opportunities are geologically sound, mechanically feasible, and meet various validation criteria that are discussed in this document. A final list identified 116 recompletion opportunities in 116 wells with a total potential production upside of around 63,000 B/D.
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 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 ».