Data-Driven Decision-Making Strategy for Thermal Well Completion
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Various wellbore completion strategies have been developed for thermal wells in Western Canada. The idea in this paper is estimating the improvement of oil production and steam injection if flow control devices (FCDs) will be installed for the next wells to be drilled, or if FCDs were installed at a particular well-pad that has not yet been completed with any FCDs. The approach is based on labeled real data for 68 well-pads from seven major thermal projects in Western Canada. Three phases make up the paper's methodology. The first phase compares wells with and without FCDs to evaluate the performance of the FCDs based on normalized oil production and cumulative steam oil ratio (cSOR). The second phase involves clustering well-pads using an unsupervised incremental-dynamic algorithm. An estimation of FCD contribution to enhancing oil production and cSOR is also performed for test well-pads based on their most similar cluster. In the third phase, cross-validation is employed to ensure that the estimation is trustworthy, and that the procedure is generalizable. To evaluate the performance of FCDs, a reliable comparison was made using normalized oil production and cSOR. Based on our analysis from October 2002 to March 2022, successful FCD deployment resulted 42% more normalized oil and a 37% reduction in cSOR. Among these, liner deployed (LD) FCDs increased oil production by 44% while decreasing cSOR by 58%. Although tubing deployed (TD) FCDs are installed in problematic wells, they produced 40% more oil while decreasing cSOR by 21% in successful cases. Successful inflow control devices (ICDs) increased oil production by 40% while lowering cSOR by 45%. Successful outflow control devices (OCDs) increased oil production by 82% while reducing cSOR by 22%. The clustering algorithm separates the database into four clusters that will be utilized in the estimating phase. In the estimation phase, ten well-pads (15% of the database) are presumed to be new well-pads to be drilled (test data). Based on the estimation results, the root mean square errors (RMSEs) for FCDs contribution to enhancing oil production and cSOR for the test well-pads are 12%. Cross-validation was also performed to assess the approach's predictability for new data, to verify that our technique is generalizable. The findings indicate that FCDs might result in lower capital expenditures (CapEx) and greenhouse gas (GHG) emissions intensity for SAGD well-pad developments, allowing them to reduce emissions. The conclusions of this research will aid production engineers in their knowledge of relative production performance. The findings may be used to examine paradigm shifts in the development of heavy oil deposits as technology advances while keeping economic constraints in mind.
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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 | 0,013 | 0,017 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,003 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 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 ».