Managing Risk in Well Placement Optimization within an Expected Utility Framework
Notice bibliographique
Résumé
Summary Well placement optimization is one of the most crucial tasks in the petroleum industry. It often involves high risk in the presence of geological uncertainty due to a limited understanding of the subsurface reservoir. Well placement optimization is different from decision selection as countless alternatives are impossible to be enumerated in a decision model (such as the mean-variance model). In many practical applications, the decision criterion of well placement optimization is based on maximizing the risk-adjusted value (mean-variance optimization) to capture different risk attitudes. This approach regards variance as the measure of risk, and it is performed under the expected utility framework. However, investors only dislike the downside volatility below a certain benchmark. The downside-risk approach has been discussed in previous studies, in this paper, it will be introduced in the well placement optimization and discussed under the expected utility framework. It is demonstrated in a synthetic reservoir model with the consideration of spatial heterogeneity, and the comparison between the downside-risk optimization and mean-variance optimization is also presented in this example. The observation implies that well placement optimization is heavily influenced by individuals’ preference to risk. The downside-risk optimization outperforms the mean-variance optimization because it explicitly assesses risk and does not penalize high outcomes.
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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 | 0,004 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 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) | 0,002 | 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 ».