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 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 | 0,002 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 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) | 0,001 | 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 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 ».