石油技術者のデクラインカーブ解析トレーニングの重要性

カリキュラム分析(DCA)は、石油・ガス生産予測、推定予約、投資決定のための最も広く使用されている貯水工学技術の一つです。より洗練された数値シミュレーション方法の出現にもかかわらず、DCAは、比較的少ない入力を必要とする実用的な、データ主導的なアプローチを提供し続け、迅速な洞察を提供します。DCA手法のトレーニング石油技術者は単なる学術的演習ではありません。それは、直接、記事の効率、資本配置、および継続的なトレーニングを組み合わせることが困難である、DCAは、このような最適なトレーニングを組み合わせることを容易にします。

決定曲線分析の基礎

訓練設計に潜入する前に、DCAのコア原則の共有理解を確立することが不可欠です。 決定曲線分析は、生産率が予測可能なパターンで時間をかけて低下し、通常、累積生産または時間の機能として表現されると仮定します。 3つの古典的な低下モデル - 指数関数的、過敏性、および調和的 - ほとんどのDCA作業のビルディングブロックを形成する。 トレーニングは、エンジニアが数学的な基礎、各モデルの背後にある前提、各モデルが適切である各モデルの要件を把握することを確実にしなければなりません。

古典的デクリプスモデル3

[] 指数関数的下降]は、下降率が一定の下降速度で流れている最も単純なモデルであり、多くの場合、よく、境界下降の流量条件下流域下流域下流域下流域下流域下流域下流域下流域下流域下流域下流域下流域下流域下流域下流域下流域に適用される。指数関数モデルは、保護的な予測を与える傾向があり、保護された予測値が低域幅に使用されます。 比例は、非流速が、低域下降速度が低下する場合には、低域幅は、低域幅が低域幅低下する場合には、低域幅が低域幅が低域幅の低下する場合には、低域幅の低下が低域幅低下する場合には、または低域幅な値が低域幅低下する場合には、低域幅は、低域幅な値が低域幅の低下する場合には、低域幅の減少する場合には、低域幅が低域幅が低域幅の

想定と制限

DCAisticは、トレーニングで明確に伝達されなければならないいくつかの仮定に依存しています。一定の井戸の大きさと完了、一定の底穴圧力、安定した貯水池ドライブ機構、および皮膚や損傷の無視変化。 エンジニアは、これらの仮定が破壊したときに認識しなければならず、例えば、相変化中、または井戸が調整されたバックであるとき、または、例えば、相関する能力が低下する場合には、これらの仮定が破壊されると判断する必要があります。 トレーニングは、DCAの制限を解決するべきであり、DACAの制限を強制的な効果を低減するかどうかを、または性能を低減する能力を低減します。 [FOR]

石油技術者向け研修プログラムの設計

効果的なトレーニングプログラムでは、理論、実践、および技術のバランスが取れます。 1つのサイズのフィクスオールの講義シリーズよりもむしろ、カリキュラムはモジュラーで、オーディエンスの経験レベルに合わせて調整する必要があります。 新しい雇用は、経験豊富なエンジニアが、従来のDCAまたは経済モデルとの統合に関する高度なワークショップから利益を得ることができますが、深い基礎コースを必要とするかもしれません。

カリキュラム構造:モジュラーとプログレッシブ

基礎モジュールから、下方程式の数学的派生、グラフィカルな方法(例えば、率時間と率累積プロット)、および半ログ紙またはスプレッドシートを使用して手動曲線フィッティングをカバーします。このビルド直観。少なくとも四角回回帰、適性フィットメトリック(R-squared、AIC)に焦点を当て、現代の計算ツールに関するモジュールに従ってください。また、最近のモデルや、Aric などの制約は、このような制約を伴います。

ブレンド学習アプローチ

教室の講義は、理論的概念を効率的に配信することができますが、彼らは、エンジニアが実際のまたは合成生産データセットで小さなグループで働くインタラクティブなワークショップで補う必要があります。 記録されたチュートリアルやセルフペースの演習を含むオンラインモジュールは、学習者が困難なトピックを見直します。 同期(ライブ)と非同期(録画)異なる学習スタイルとスケジュールへの指示のカイザーの組み合わせ。 A [[SPETは、効果的な練習方法と学習方法と比較して、効果的な練習を成功しました[FLT]と、手作業を成功させる] [FLTFLT] 練習と、手作業の練習を成功させる] [FLTF] 練習と、 練習の練習の練習の練習は、手作業を成功しました。 [FLTFLTF] 学習方法:[FLTFLTF] 学習方法:[F] 学習方法: 学習と学習方法:[FLTF] 学習方法: 学習方法: 学習と学習方法: 学習の学習の学習方法: 学習方法: 学習の学習の学習の学習の学習の学習の学習の学習の学習方法: 学習方法:

ソフトウェアとツール:実用的なスキル

石油技術者は、業界標準のDCAソフトウェアパッケージ(])で、OFM、(Oil Field Manager)、IHSハーモニー、[]]]])、Fekete、またはなどのオープンソースの代替手段で、[FLT:[FLT:]、および[FLT:]の欠陥解析オプション、および[FLT:]の手順を学習します。[FLT:]は、および[FLT:]の手順は、および[FLT:[FLT:]の手順は、および[FLT:[FLT:[FLT:]の手順は、および[FLT:]の手順は、および[FLT:[FLT:]の手順:[FLT:]の手順:[FLT:[FLT:[FLT:[F]の手順:[F]を、および[FLT:]を、および[FLT:[F]を、]を、および

トレーニング配信におけるベストプラクティス

配送方法は、コンテンツと同じくらい重要です。 目標は、理論的な知識を運用能力に変えることです。 以下は、その変化を達成するのに役立ちます。

リアルワールド・ケース・スタディの利用

何も、outliers、ギャップ、および操作上の変化を含む本物のデータセットを扱うようなDCAのスキルを鋭くしません。 トレーニングには、異なる貯水池の種類(従来型オイル、ガス凝縮、タイトガス、頁岩油)と井戸条件(刺激、水流速、人工リフト変化後の決定)をカバーするケーススタディのライブラリが含まれるはずです。 各ケースでは、インストラクターは意思決定プロセスを通してエンジニアをガイドする必要があります。 データのクリーニング、モデルの低下、フィッティング、予測、および結果の修正、結果の検証、および結果の検証、および結果の検証を成功に失敗します。

評価とフィードバックメカニズム

定期的な評価では、知識の決定を防ぎます。各モジュールが重要な概念の理解をチェックするために短いクイズを組み込む。より重要なことに、技術的矯正と解釈品質に関する実践的な演習をグレードアップします。 一般的なエラーに関する詳細なフィードバックを提供、 b-factorの解釈や、過度の行動を明らかにする井戸に指数関数的な低下を適用するなど。 ピアレビューセッション、エンジニアがお互いの分析、深層およびコミュニケーション能力を磨き、相互に理解するスキルを習得する。

メンターシップとピアラーニング

平等な訓練の後、ベテランのメンターを持つ経験豊富なエンジニアがいます。メンターは、アクティブなプロジェクトでトレーナーの仕事をレビューしたり、ヒントを提供したり、教室の設定でカバーされていないニュアンスを説明したりすることができます。この実習モデルは、どのようにして、実際の生産データやアナログウェルの予測を使用して、よく対処する方法など、タ引用の知識の転送を加速します。練習のコミュニティを確立(例えば、月間トラブルのフォーラムを克服することを推奨します)、および進行中の問題の解決を促す問題は、進行中の問題を克服し、進行中の問題を克服する方法を促進します。

継続的学習と現状の滞在

曲線分析は静的フィールドではありません。新しい研究では、改善されたモデル(例えば、ストレッチされた指数関数、パワー・ロー指数関数、または記号論理的な成長モデル)とより良い統計方法(例えば、ベイジアンは、未確定性のための推論)を紹介します。エンジニアは、生涯学習の考え方を有効に保つ必要があります。

業界会議・ワークショップ

[]SPE年次技術会議および展覧会または]]などのイベントに参加して、SPE貯水池シミュレーションと率トランジェント分析ワークショップは、最新の研究とベストプラクティスにエンジニアをexposes。 多くのセッションは、記録され、技術的な論文として利用可能にされます。 雇用者は、エンジニアごとの少なくとも1年間予算を払う必要があります。 PE]コースト無料セクション:[G]または低料金]:[Ge-SFF]などの組織からのオンラインウェビナーは、または低料金で提供されます。 [FORF]

テクニカルジャーナルとオンラインリソース

]SPE Journalや]などのジャーナルにサブスクライブをすると、新しいDCA理論についてエンジニアに通知が残っています。 ブログやオンラインコミュニティ(例えば、]]])]Reservoir Engineering Toolウェブサイト])は、チュートリアルとケーススタディを公開します。 1ヶ月のエンジニアが、それを研究する技術レベルを維持することができます。

認定および高度の程度

必須ではありませんが、認定資格は]のようなものの、SPE Petroleum Engineering Certification[は、DCAを含むエンジニアリングの基礎のマスターを実証しています。一部の企業は、従業員がリザーバーエンジニアリングの大学院レベルのコースを受講し、フローのダイナミクスの理解を深め、DCAのトレーニングを補完する機会を提供しています。定期的なDCAリフレッシュコースを含む構造化されたキャリア開発計画は、エンジニアがアナリストからマネージャーに成長するにつれてスキルが急成長することを確認します。

コンテンツ

カーブ分析におけるトレーニング石油技術者は、より正確なリザーブ見積り、より良い生産予測、および健全な投資決定で配当を支払う戦略的投資です。 上記のベストプラクティス - 固体理論のトレーニングを基礎に、実際のデータを使用して、学習方法をブレンドし、実践的な練習を提供し、継続的な学習を促進する、より優れたプラクティス - だけでなく、新しい技術や方法が出現する重要な思考と適応が可能なエンジニアを作成します。 包括的なDCAプログラムを実施する組織は、より優れた生産と生産技術が最適化され、より良い生産を最適化します。