Notice bibliographique
Résumé
This year’s history matching and forecasting selections, made by reviewer Gopi Nalla of DeGolyer and MacNaughton, reflect the importance of accurate and innovative methodology in the approach toward development of unconventional or challenging plays, from tight oil to highly heterogeneous gas fields to coalbed methane. The authors of paper URTEC 208352 evaluate and compare the performance of rate-normalization and pressure-deconvolution techniques for both synthetic and tight-oil examples. While the synopsis is devoted mostly to the authors’ work in applying these techniques to synthetic cases, much of the complete paper is devoted to tight-oil examples. Ultimately, the authors recommend the pressure-deconvolution approach generally. In paper SPE 207933, the authors apply an integrated approach of using reservoir pressure/gas compressibility (P/Z) calculations to obtain a field gas initially in place (FGIIP) estimation that is then incorporated into an integrated asset model. The technique is applied to a giant onshore gas field. The authors conclude that the new FGIIP estimation can be applied as a reference to re-review the static modeling legacy and to narrow static modeling uncertainties, leading to reliable forecasting and more-efficient field development. An application of the iterative ensemble Kalman smoother to a scenario involving horizontal coalbed-methane wells for a low-permeability field in Australia is the subject of paper URTEC 208291. A forecast study was conducted to validate the history-matched ensemble, with the results showing a good match of 12 months of the new production data not used in history matching, highlighting the robust prediction capabilities of the presented approach. SPE papers continue to a be a vital resource for industry professionals; arguably, such work is more important than ever as the industry and the world adjusts to new modes of collaboration and realities in both the office and the field. I invite you to read the full text of these papers on OnePetro and to find further recent works that advance the literature of this specialized but critical Tech Focus topic. Recommended additional reading at OnePetro: www.onepetro.org. URTEC 208361 - Effect of Relative Permeability on Modeling of Shale Oil and Gas Production by Hamid Behmanesh, University of Calgary, et al. SPE 204835 - Successful Case Study of Machine-Learning Application To Streamline and Improve History-Matching Process for Complex Gas-Condensate Reservoirs in Hai Thach Field, Offshore Vietnam by Son Hoang, Bien Dong Petroleum Operating Company, et al. SPE 207855 - Unleashing the Potential of Relative Permeability Using Artificial Intelligence by Abdur Rahman Shah, Schlumberger, et al.
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 | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 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 | 0,001 |
| 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 ».