Geri Dön

Probabilistic performance forecasting for unconventional reservoirs with stretched-exponential model

Başlık çevirisi mevcut değil.

  1. Tez No: 520461
  2. Yazar: BÜNYAMİN CAN
  3. Danışmanlar: Dr. PETER P. VALKO
  4. Tez Türü: Yüksek Lisans
  5. Konular: Petrol ve Doğal Gaz Mühendisliği, Petroleum and Natural Gas Engineering
  6. Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
  7. Yıl: 2011
  8. Dil: İngilizce
  9. Üniversite: Texas A&M University
  10. Enstitü: Yurtdışı Enstitü
  11. Ana Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
  12. Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
  13. Sayfa Sayısı: 74

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

  1. 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

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2021

    İstatistikGiresun Üniversitesi

    İstatistik Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. UFUK YOLCU

  2. Bulanık zaman serisi yöntemleri ile Giresun ili maksimum sıcaklık öngörüsü

    Maximum temperature forecasting in Giresun by using fuzzy time series methods

    YAĞMUR BAŞ

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2020

    İstatistikGiresun Üniversitesi

    İstatistik Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. UFUK YOLCU

  3. Bulanık küme ve derin sinir ağlarına dayalı zaman serisi öngörüsü: Bulanık uzun-kısa vadeli bellek fonksiyonları

    Time series prediction based on fuzzy set and deep neural networks: Fuzzy long-short term memory functions

    NUREFŞAN KALENDER

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2024

    Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolÜsküdar Üniversitesi

    Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. ÖZGE CAĞCAĞ YOLCU

  4. Melez tip-1 bulanık zaman serisi fonksiyonları yaklaşımları: Borsa verilerinde uygulama

    Hybrid type-1 fuzzy time series functions approaches: The application in stock exchanges

    ALİ ZAFER DALAR

    Doktora

    Türkçe

    Türkçe

    2017

    İstatistikOndokuz Mayıs Üniversitesi

    İstatistik Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. EROL EĞRİOĞLU

  5. Modeling non-stationary dynamics of spatio-temporal sequences with self-organizing point process models

    Kendini düzenleyen noktasal süreç modelleri ile uzay-zamansal dizilerin durağan olmayan dinamiklerini modelleme

    OĞUZHAN KARAAHMETOĞLU

    Yüksek Lisans

    İngilizce

    İngilizce

    2021

    Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrolİhsan Doğramacı Bilkent Üniversitesi

    Elektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. SÜLEYMAN SERDAR KOZAT