Basın Marginal Fields Değerlendirmeleri için Gereklidir

Marginal ve küçük hidrokarbon birikimi, endüstrinin yaklaşık yarıdan merkezi aşamaya kadar taşındı. Bu varlıkları tanımlayan dev geleneksel rezervuarlar olgun ve yeni keşifler, daha küçük, daha az prolific alanları bir zamanlar ekonomik kontrol olarak kabul edilen, düşük ücretli maaş alanlarla ilgili olarak, bu tür bir alan için neredeyse% 10'dan daha küçük bir hatanın neredeyse yarısının, bu tür bir ekonomik alandan daha az sayıdaki teknik açıdan silinebileceğini gösteriyor.

Küçük ve Marginal Fields'ın Karşı Mücadeleleri

Yeni yöntemlerin neden gerekli olduğunu anlamak için, geleneksel iş akışlarının üzerinde tökezlediği özel engelleri haritalamaya yardımcı olur. Küçük alanların nadiren yoğun veri kapsamını zevk alır, belki de bir yanlı ile, bir gelişim kararından önce tüm bunlar olabilir. Core kapsama, baskı verileri eksik ve akışkan örnekler bazen çamurdan silinir. Seismic hacimler, eğer varsa, genellikle ince yataklar ve küçük hatalarla ilgili kararlarda bulunur - geçici olarak kontrol edilebilir.

Ekonomik eşler ayrıca geleneksel tahmin dizisini de ihmal eder. Bir dünya sınıfı alanında, bir operatör birden fazla iyi ve kapsamlı bir analizle çok yıllık bir değerlendirme programını haklı çıkarabilir. marjinal bir alan için, tek bir ekin maliyeti, tüm keşiflerin net bugünkü değerini geçebilir.Bu güçler, daha az veri puanının temelinde karar vermeleri için, her iki katına çıkan ve en yüksek seviyedeki dinamik analiz yöntemlerinin riskini yüksek ölçüde azaltabilir.

[FONT:0) Petrol Mühendislerinin Rezervleri Derneği En İyi Uygulamalar[Dönetici:0) uzlaşılması gereken teknik ve ticari boyutları açıklayın, ancak bu kılavuzlar, birçok küçük saha operatörlerinin sadece eksik olduğu bazı güvenilir verilerin yoğunluğu varsayıyor.

Neden Geleneksel Yöntemler Kısa Süre

Konvansiyonel rezerv tahminleri üç sütunda geri dönüyor: hacim hesaplamaları, malzeme dengesi ve düşüş analizi alanları üretmek için.Her biri marjinal ortamlarda kısıtlamak zor olan girdileri gerektirir. Ciltler doğru porosity, douration, net-to-gross oranı ve kurtarma faktörüne bağlıdır. Örneğin, her bir iyi bir şekilde, bu parametrelerden biri 10 milyonluk bir miktar P10-P90'ı bir araya getirebilen çok fazla yatırım yapabilir.

Malzeme dengesi, fizikte zarif, henüz uygulama aşamasında bulunmayan güvenilir baskı verileri talep eder. Geleneksel iş akışları aynı zamanda yeni bir baskı düşüşünde çok ağır bir şekilde üretilir.Reline-curve analizi -konventional oyunlara yönelik işhorse-preseler, uygulama aşamasında var olmayan bir üretim tarihi gerektirir. Geleneksel iş akışları da analog alanlardan ayrılan bir miktara dayanır.

Geostatistical Methods That Saygı Spasal Süreklilik

Geostatistics, petrofizik özellikleri ile rezervuar modellerini ortaya koymak için uzun zamandır kullanılmıştır, ancak mevcut sismik hacimdeki tüm rezervlerin tahminlerini hızla ilerletir.Özellikle Gaussian simülasyonu ve birden çok noktalı istatistikler gibi yöntemler, mühendislerden çok sınırlı iyi kontrollerden oluşan bir dizi, mevcut sismik hacimdeki tüm koşulları sağlar.

Bir diğer jeostatistik teknik, facies modellemesi için işaretlenir. ince yataklı turbite veya fluvial sistemlerde, lithology, kısa mesafelerde dramatik bir şekilde değişebilir. Gösterge kritch her bir gridde verilen facies olasılığını gösterir, modelin jeolojik olarak platomik olmayan modellerle aynı zamanda Meksika'daki üç Gulf Framework’ü de aynı zamanda tamamen birleştirme yöntemiyle karşılaştırdığını gösterir.

Geostatistical Reserves Estimation için Pratik İş Akışı

Sınırlı verilerle operatörler için, pragmatik bir akış, tüm mevcut iyi verileri ve sismik-derived trendleri kullanarak, iyi bir kontrol, P10 ve P90 değerleri için istikrarlı bir şekilde gerçekleştirilecek kadar değişkenli bir analog ile birlikte kullanılabilir.Rektörel olmayan bir dağıtım faktörü ile birlikte, genellikle doğrulanmış performans veya basit bir analiz modellerinin etkisini test etmek için bir analiz ile birlikte yapılır.

Makine Öğrenme Algoritmalar Her Mevcut Veri Noktasından Öğrenilen

Makine öğrenimi (ML) geçmiş beş yıl boyunca rezerve edici tahminlerde pratik uygulama için hipniğe taşındı.Yerel korelasyonda yer alan ve gramerli sistemlerde son derece yüksek olan bir veri kümesini ortaya çıkarmak için yakın zamanda, daha iyi bir şekilde yapılan bir veri kümesini ortaya çıkarmak için, daha sonra da iyi bir şekilde yapılan bir veri kümesini ortaya çıkarmak için, en yakın analog veri toplama modellerini kullanarak, en kısa sürede elde etmek için en iyi şekilde analiz etmek için kullanılan bir veri kümesini ortaya çıkarmak için.

Fizik-Inform Machine Learning Models

Özellikle umut verici bir gelişme, küçük bir alan iyileri görmediğinde bile önemli olan fizik-informel sinir ağları (NPINN) kullanımıdır, örneğin, bir PINN'in sayısal bir modelde koruma yasalarının eğitilmesi ve ardından eğitim sırasında görülen hataların belgelenmesi gerekir.Bu karma yaklaşım, eğitim sırasında görülmediği tahminler için bile.Bu karma yaklaşımları azaltamaz.

Denetimsiz öğrenme aynı zamanda bir rol oynayabilir. Cluster analizi, küçük bir Kuzey Denizi alanında, hata yorumlarının belirsiz olduğu, doğrudan rezerve edilmiş modeller için analog gruplar seçmesine yardımcı olmak için, ML modellerinin yalnızca eğitim verileri kadar iyi kullanıldığını ve en yüksek ML-performasyon modellerini kullanarak bilgilendirici bir şekilde kontrol etme riskinin yüksek olduğunu tahmin etmek önemlidir.

Geliştirilmiş Reservoir Modeling: Seismic, Geology ve Petrofizik

Modern rezervuar modeli, 3D sismik veriler üzerinde ağır eğilir. Pre-stack invers and amplitude-variation-offset (AVO) analizi, herhangi bir güvenle birlikte sayısal kaya-dakış alanı üretebilir -P-impedance, S-impedance, yoğunluk - geomodelte yumuşak kısıtlamalara hizmet eder.

Statik model inşa edildiğinde, dinamik simülasyon, kurtarma faktörü sağlar. marjinal alanlarda, tam-kompozitif simülasyon aşırı uçabilir; ölçeklenmiş-önemli modeller veya simülasyonlar dakikalar içinde çalıştırılabilir ve hala heterojenliğin ve iyi yerleştirmenin Interplayını yakalayabilir. anahtar, hızlı bir şekilde akıcı bir şekilde dağıtım yapan bölgelerin yalnızca bir şekilde dağıtılmasına yardımcı olabilir.Bu entegre yaklaşım - bu entegre yaklaşım -z-toplama-toplama-toplama-tabiyasal gelişmelerin tekrarlanmasında başarılı bir şekilde uygulandı.

Probabilistic Approaches That Quantify UncertaintySoly

Olasılıksal rezervuar tahminlerinin arkasındaki temel fikir, tek bir sayının Markov Zinciri Monte Carlo (MC) ile tarih eşleştirmesi arasındaki farkın ince olduğu, olasılıksal yöntemler, risk dağılımının tam bir resmi ile başlamasıdır. Monte Carlo simülasyonu, her bir hacimsel su kaydırağının en yüksek çözünürlükte % 12 oranındaki yüksek çözünürlükte elde edilen yüksek çözünürlükte bir miktarla modellemek için modellemek ve yüksek çözünürlükte % 12 oranındaki yüksek çözünürlükte bir şekilde yapılır.

Bu dağıtım yatırımcıları daha sonra% 90 güven ile üretim yapmayı umduğumuz bir Monte Carlo motorunda, geri dönüş için bir beklenti eğrisi üretmek için bir beklenti eğrisi üretmek için bir dizi değil, aynı zamanda her bir noktada da eğriye karşı hesaplanabilir.P50 ile arasındaki fark, negatif ve pozitif bir NPV rezervlerinin iki katına çıkmasıdır.

Data Integration ve Dijital Twins'in Yükselişi

Büyüyen bir trend, yukarıda açıklanan tekniklerin çoğunu rezervuarın sürekli olarak güncelleyen bir dijital ikizine kıyasla bir araya getirmektir.Bir veya iki üreticiyle küçük bir alanda, dijital ikiz, fiziksel varlıkla senkronize etmek için oldukça basit bir rezervuar modeli olabilir.Bu devam eden recalibrasyon, otomatik tarih-dönüşüm algoritmaları – yıllık rezerve edilen bir kez daha yapılan bir veri tabanında yapılan bir rapora göre, her zamankinden daha fazla tasarruf gerektirir.

Gerçek Dünya Uygulaması Olgun Basin

Bir varsayımsal ama gerçekçi örnek olarak düşünün: Güney Kuzey Denizi'nde küçük bir gaz-kondensate alanı, 2018'de tek bir dikey iyi keşfedildi. rezervuar ince bir Rotliegend sandstone, yaklaşık 3,500 metrede, 12 metre net bir ödeme ile, bir kurtarma faktörü ile, bir kurtarma faktörü ile alanı geliştirmek için gerekli olan bir miktar Bcf.

Ekip daha sonra entegre bir olasılıksal bir iş akışı uyguladılar.Bir komşu alandan üç kilometre uzaktaki bir geostatistik simülasyonu, farklı kapiller girişlerinin 500'ü elde etme olasılığının yüksek olması için olasılık dağılımını sağladılar.

Alt Hattı Korumanın Sağlanabilir Faydaları

Yenilikçi yöntemlerin benimsenmesi, düşük ekonomi projelerinden veya tersine, uygulanabilir bir fırsattan daha iyi bir şekilde faydalanmanızı sağlar.Bir şirket 5 Bcf ve 15 Bcf alanı ile ilgili operatörlerin güvenilir bir şekilde kullanılmasını sağlar.Döneticisel bir şekilde, yüksek orandaki finansal verilerle yapılan bir çalışma, yüksek orandaki finansal verilerle ilgili olarak, yüksek orandaki bir risk altındaki finansal tabloyu tekrar değerlendirmede bulunacaktır.

Overcoming Engelss to Implementation

Bulut üniversitelerinin bu teknikleri benimsemesine rağmen, birçok operatör bu yeterlilikleri kabul eder. engeller kısmen kültürel: rezervlerin eğimli programları genellikle temel Python veya geostatistik becerilerine sahip olan petrol mühendislerini bu boşluğun yüksek olması için kanıtlayabilir.

Yol Ahead: Next-Generation Technologies

Farklı sistemler, marjinal alanlarda daha fazla tahmin etmeye söz verir. Edge Computing ve AI iyi bir alanda gerçek zamanlı güncellemelerin yayınlayıcı modellerini yayınlayarak, ölçüm ve karar arasındaki döngüyü kapatarak, ML mimarisindeki koruma yasalarının en yüksek seviyedeki verileri çözdüğü, daha küçük bir alandaki tümleşik verilerin toplandığı şekilde genişletilebilir hale getirilmesi için bağımsız bir sistemle ilgili olarak, daha iyi bir şekilde analiz edilmesi için bağımsız olarak, daha iyi bir şekilde analiz edilen veri kümesinin oluşturulmasına olanak sağlar.

Portföy Resilience'ye Disiplinli Bir Yol

marjinal ve küçük alanlardaki rezervlerin yayılması için yenilikçi yöntemler artık deneysel değildir. Alan sonuçları tarafından doğrulanmıştır ve halkla ilgili çalışmaların büyüyen gövdesi tarafından onaylanmıştır. Geostatistics, olası sonuçlar için disipline edilmiş bir çerçeve sunar, riskle ilgili ekonomik karar verme mekanizmalarından haberdardır.