Risk Management and Optimization in Real-Time Noncondensable Gas Co-injection under Economic Uncertainty
Notice bibliographique
Résumé
Summary When the oil price is volatile, maximizing steam allocation and noncondensable gas (NCG) is essential to ensuring a profit but reducing risk. Minimizing risk entails moving the distribution of lower tail returns closer to the expected return. Thus, there is a risk-reward tradeoff during optimization. Real-time risk-return optimization with first-principle models is computationally demanding. Sibaweihi et al. (2019) presented a real-time steam-assisted gravity drainage (SAGD) recovery optimization with varying steam availability workflow. The workflow cannot handle uncertainty, and the data-driven model may forecast out of the physical range of the model output parameters. As a result, data-driven process modeling incorporating physical or operational constraints and an optimization problem formulation that references a decision-makers' metrics to a benchmark is crucial. This study proposes data-driven input-output normalization to incorporate operating constraints based on their physical range. The workflow includes model training updating based on the concept of forgetting factor to adapt the data-driven model to the current state of the reservoir. A robust optimization (RO) problem scheme in which economic risk is mitigated by formulating the objective as a tradeoff of expected returns and risk is managed in real time. A modified Modigliani’s risk-adjusted performance has been implemented to minimize the possibility of selecting the wrong optimal risk-return tradeoff of nonsymmetric return realizations in this work. In this work, the risk is quantified through variance, minimum, semivariance (down side risk), and conditional-value-at-risk of the returns realizations because of oil price volatility. Application of the proposed workflow on a synthetic reservoir with steam NCG co-injection showed the data-driven calibrated model forecast performance shows a reasonable agreement with the synthetic reservoir throughout the optimization period. In addition, the optimization study with the proposed workflow also showed a net present value (NPV) increase of approximately 25–77% and a decrease in the cumulative steam-oil-ratio (cSOR) from 4.5 to 6.7% compared with the continuous steam injection base case. The reduction in cSOR indicates a lower steam requirement. An increase in methane sequestered demonstrates workflow ability to reduce greenhouse gas emissions while improving SAGD NCG co-injection key performance indicators.
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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 | 0,002 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| 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 ».