Probabilistic performance forecasting for unconventional reservoirs with stretched-exponential model
Başlık çevirisi mevcut değil.
- Tez No: 520461
- Danışmanlar: Dr. PETER P. VALKO
- Tez Türü: Yüksek Lisans
- Konular: Petrol ve Doğal Gaz Mühendisliği, Petroleum and Natural Gas Engineering
- Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
- Yıl: 2011
- Dil: İngilizce
- Üniversite: Texas A&m Unıversıty
- Enstitü: Yurtdışı Enstitü
- Ana Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
- Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
- Sayfa Sayısı: Belirtilmemiş.
Özet
Özet yok.
Özet (Çeviri)
Reserves estimation in an unconventional-reservoir setting is a daunting task because of geologic uncertainty and complex flow patterns evolving in a long-stimulated horizontal well, among other variables. To tackle this complex problem, we present a reservesevaluation workflow that couples the traditional decline-curve analysis with a probabilistic forecasting frame. The stretched-exponential production decline model (SEPD) underpins the production behavior. Our recovery appraisal workflow has two different applications: forecasting probabilistic future performance of wells that have production history; and forecasting production from new wells without production data. For the new field case, numerical model runs are made in accord with the statistical design of experiments for a range of design variables pertinent to the field of interest. In contrast, for the producing wells the early-time data often need adjustments owing to restimulation, installation of artificial-lift, etc. to focus on the decline trend. Thereafter, production data of either new or existing wells are grouped in accord with initial rates to obtain common SEPD parameters for similar wells. After determining the distribution of model parameters using well grouping, the methodology establishes a probabilistic forecast for individual wells. We present a probabilistic performance forecasting methodology in unconventional reservoirs for wells with and without production history. Unlike other probabilistic forecasting tools, grouping wells with similar production character allows estimation of self-consistent SEPD parameters and alleviates the burden of having to define uncertainties associated with reservoir and well-completion parameters.
Benzer Tezler
- Evaluating probabilistic forecasting accuracy exchange rates
Döviz kurlarının olasılıksal tahminlerinin değerlendirilmesi
ŞULE ÖZTİN
Yüksek Lisans
İngilizce
1996
İşletmeİhsan Doğramacı Bilkent Üniversitesiİşletme Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. DİLEK ÖNKAL
- Recurrent Type-1 Fuzzy Functions Approach for Time Series Forecasting
Zaman Serileri Öngörülerinde 1. Tip Bulanık Fonksiyon Yaklaşımı
NİHAT TAK
Doktora
İngilizce
2016
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolYıldız Teknik Üniversitesiİstatistik Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. ATIF AHMET EVREN
PROF. DR. MÜJGAN TEZ
- Zaman serisi öngörüsünde dendrit yapay sinir ağları için parçacık sürü optimizasyonuna dayalı dayanıklı öğrenme algoritması
Robust learning algorithm based on particle swarm optimization for dendritic artificial neural networks in time series forecasting
AYŞE YILMAZ
- Taşkın debilerinin tahmini için olasılık modeli yaklaşımı
A probabilistic model for flood frequency analysis
ESRA SÖKMEL
Yüksek Lisans
Türkçe
2016
İnşaat Mühendisliğiİstanbul Teknik Üniversitesiİnşaat Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. BİHRAT ÖNÖZ
- Effects of feedback on financial forecasting
Finansal tahminlerinde geribeslemenin etkisi
SERRA DİRİMTEKİN
Yüksek Lisans
İngilizce
1996
İşletmeİhsan Doğramacı Bilkent Üniversitesiİşletme Yönetimi Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. DİLEK ÖNKAL