JP7175894B2 - 炭化水素生産値を割り振るためのシステムおよび方法 - Google Patents

炭化水素生産値を割り振るためのシステムおよび方法 Download PDF

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Description

本明細書は、炭化水素生産値を割り振るためのシステムおよび方法に関し、より詳細には、エリアまたはリース上にある1つまたは複数の炭化水素坑井にエリアレベルまたはリースレベルの炭化水素生産値を割り振るためのシステムおよび方法に関する。
生産井からの定期的な炭化水素(たとえば、石油、ガス)および水の生産は、記録および情報のために州の機関(たとえば、テキサス鉄道委員会)に報告される。しばしば、報告された炭化水素および水の生産は、特定の地理的または法的に定められたエリアに対しての集計値として報告される。特定の地理的または法的に定められたエリア内には、集計された定期報告値に寄与する多くの生産井がある場合がある。すなわち、エリアが単一の坑井を含むか、多くの坑井を含むかにかかわらず、集計された生産値だけが報告される。複数の坑井のエリアの場合、坑井ごとに定期的な生産値を決定することが困難である場合がある。たとえば、複数の坑井の間の集計された定期的な値の割振りは、たとえば、どの坑井がいつ、どのくらいの間生産しているかに依存し得る。
炭化水素生産量を割り振るための例示的な実施形態では、コンピュータで実行される方法が、(i)1つまたは複数のプロセッサを含むサーバに通信可能に結合されたクライアントデバイスから、サーバに記憶された複数のエリアIDのうちの特定のエリア識別情報(ID)の選択を受信するステップと、(ii)1つまたは複数のプロセッサを用いて、選択された特定のエリアIDに基づいて、特定のエリアIDおよび特定のエリアIDに関連する複数の坑井に関連する定期的エリアレベル炭化水素生産値を含む、複数の炭化水素生産値を決定するステップと、(iii)1つまたは複数のプロセッサを用いて、特定のエリアIDに関連するエリアレベル炭化水素生産値の減退曲線モデルを決定するステップと、(iv)1つまたは複数のプロセッサを用いて、決定された減退曲線モデルで、集計された定期的坑井レベル炭化水素生産値をモデル化するステップと、(v)1つまたは複数のプロセッサを用いて、クライアントデバイスにおいて表示するために、選択された減退曲線モデルに少なくとも部分的に基づいて割り振られる坑井レベル炭化水素生産値を決定するステップとを含む。
例示的な実装形態と組合せ可能な態様では、特定のエリアIDに関連するエリアレベル炭化水素生産値の減退曲線モデルを決定するステップは、エリアIDに関連する貯留層の地質学に少なくとも部分的に基づいて、特定のエリアIDに関連するエリアレベル炭化水素生産値の減退曲線モデルを決定するステップを含む。
先の態様のいずれかと組合せ可能な別の態様では、エリアIDに関連する貯留層の地質学に少なくとも部分的に基づいて、特定のエリアIDに関連するエリアレベル炭化水素生産値の減退曲線モデルを決定するステップは、(vi)プロセッサを用いて、特定のエリアIDに関連する複数の坑井の各々に対する、割り振られる定期的坑井レベル炭化水素生産値を決定するステップと、(vii)プロセッサを用いて、複数の坑井の各々に対する、割り振られる定期的坑井レベル炭化水素生産値を初期時間期間にシフトするステップと、(viii)プロセッサを用いて、集計された定期的エリアレベル炭化水素生産値を生成するために、シフトされた割り振られる定期的坑井レベル炭化水素生産値を集計するステップと、(ix)集計された定期的坑井レベル炭化水素生産値に基づいて、特定のエリアIDに関連するエリアレベル炭化水素生産値の減退曲線モデルを決定するステップとを含む。
先の態様のいずれかと組合せ可能な別の態様は、特定のエリアIDに関連するいくつかの期間を決定するステップと、いくつかの期間のうちの最初の期間を決定するステップであって、最初の期間が最初のエリアレベル炭化水素生産値に関連する、決定するステップと、いくつかの期間のうちの最後の期間を決定するステップであって、最後の期間が最後のエリアレベル炭化水素生産値に関連する、決定するステップとをさらに含む。
先の態様のいずれかと組合せ可能な別の態様は、最初の期間で開始し、最後の期間で終了する、いくつかの期間のうちの一期間を選択するステップと、選択された期間に、特定のエリアIDに関連する坑井の総数を決定するステップと、選択された期間に、特定のエリアIDに関連するいくつかのアクティブな坑井を決定するステップとをさらに含む。
先の態様のいずれかと組合せ可能な別の態様は、選択された期間におけるいくつかのアクティブな坑井が1つのアクティブな坑井であることに基づいて、選択された期間におけるエリアレベル炭化水素生産値を1つのアクティブな坑井に割り当てるステップをさらに含む。
先の態様のいずれかと組合せ可能な別の態様は、いくつかのアクティブな坑井が2つ以上のアクティブな坑井であることに基づいて、選択された期間における各アクティブな坑井に対して、アクティブな坑井には選択された期間において保留中の生産があると決定するステップと、アクティブな坑井には選択された期間において保留中の生産があることに基づいて、アクティブな坑井に保留中の生産前準備を割り当てるステップとをさらに含む。
先の態様のいずれかと組合せ可能な別の態様は、アクティブな坑井には選択された期間において保留中の生産がないと決定するステップと、アクティブな坑井には選択された期間において保留中の生産がないことに基づいて、アクティブな坑井が割り当てられた減退曲線モデルを有すると決定するステップと、アクティブな坑井が割り当てられた減退曲線モデルを有することに基づいて、アクティブな坑井に対する選択された期間の予測される生産を決定するステップとをさらに含む。
先の態様のいずれかと組合せ可能な別の態様は、選択された期間が最初の期間の後にあることに基づいて、アクティブな坑井が、いくつかの期間のうちの前の期間からの割り当てられた減退曲線モデルによる予測される生産に関連すると決定するステップと、前の期間のアクティブな坑井の予測される生産に基づいて、選択された期間のアクティブな坑井の予測される生産を比例配分するステップと、比例配分された予測される生産を選択された期間のアクティブな坑井に割り当てるステップとをさらに含む。
先の態様のいずれかと組合せ可能な別の態様は、アクティブな坑井には選択された期間において保留中の生産がなく、割り当てられた減退曲線モデルがないと決定するステップと、決定に基づいて、選択された期間の新しい坑井としてアクティブな坑井にフラグ付けするステップとをさらに含む。
先の態様のいずれかと組合せ可能な別の態様は、選択された期間における新しい坑井ごとに、選択された期間におけるアクティブな坑井の保留中の生産と選択された期間におけるアクティブな坑井の予測される生産の合計を決定するステップと、合計が選択された期間のエリアレベル炭化水素生産値よりも大きいと決定するステップと、選択された期間におけるアクティブな坑井の保留中の生産と選択された期間におけるアクティブな坑井の予測される生産の合計を選択された期間のエリアレベル炭化水素生産値と等しくするステップと、選択された期間の各新しい坑井にゼロ生産を割り当てるステップとをさらに含む。
先の態様のいずれかと組合せ可能な別の態様は、合計が選択された期間のエリアレベル炭化水素生産値よりも小さいと決定するステップと、選択された期間におけるアクティブな坑井の保留中の生産と選択された期間におけるアクティブな坑井の予測される生産の合計と、選択された期間のエリアレベル炭化水素生産値との差を決定するステップと、選択された期間における新しい坑井の各々に、差に基づいて、比例する炭化水素生産値を割り当てるステップとをさらに含む。
先の態様のいずれかと組合せ可能な別の態様は、選択された期間における新しい坑井ごとに、選択された期間における新しい坑井への割り当てられた比例する炭化水素生産値が、前の期間における新しい坑井への割り当てられた比例する炭化水素生産値よりも小さいと決定するステップと、新しい坑井に関連する坑井テストデータを識別するステップと、識別された坑井テストデータに基づいて、選択された期間および前の期間における新しい坑井の坑井テストデータおよび割り当てられた比例する炭化水素生産値に少なくとも部分的に基づいて新しい坑井に減退曲線モデルを当てはめるステップとをさらに含む。
先の態様のいずれかと組合せ可能な別の態様は、新しい坑井に関連する坑井テストデータがないと識別するステップと、新しい坑井に関連する坑井テストデータがないという識別に基づいて、減退曲線モデルを新しい坑井に当てはめるステップとをさらに含む。
先の態様のいずれかと組合せ可能な別の態様は、前の期間において新しい坑井の割り当てられた比例する炭化水素生産値に少なくとも部分的に基づいて、新しい坑井の減退曲線モデルを調整するステップをさらに含む。
先の態様のいずれかと組合せ可能な別の態様は、選択された期間に新しい坑井がないと識別するステップと、選択された期間に新しい坑井がないという識別に基づいて、および選択された期間が最初の期間であることに基づいて、選択された期間のアクティブな坑井に比例配分された予測される生産を割り当てるステップであって、比例配分された予測される生産が減退曲線モデルおよびいくつかのアクティブな坑井に基づく、割り当てるステップとをさらに含む。
先の態様のいずれかと組合せ可能な別の態様では、時間期間は月を含む。
先の態様のいずれかと組合せ可能な別の態様では、減退曲線モデルは、Arpの方程式(Arp's equation)減退曲線モデルを含む。
先の態様のいずれかと組合せ可能な別の態様では、減退曲線モデルは、少なくとも部分的に、最大定期的炭化水素生産値および少なくとも1つの減退率によって定義される。
先の態様のいずれかと組合せ可能な別の態様では、少なくとも1つの減退率は、初期減退率および経時的な減退率を含む。
先の態様のいずれかと組合せ可能な別の態様は、ステップ(vi)~ステップ(ix)を反復することによって割り振られる坑井レベル炭化水素生産値を決定する反復プロセスを行うことをさらに含む。
先の態様のいずれかと組合せ可能な別の態様では、ステップ(vi)~ステップ(ix)を反復することは、ステップ(v)の以前の反復における決定された割り振られる坑井レベル炭化水素生産値に基づいて、複数の坑井の各々に対する新しい割り振られる定期的坑井レベル炭化水素生産値を決定することと、複数の坑井の各々に対する新しい割り振られる定期的炭化水素生産値を、特定のエリアIDに関連するいくつかの期間のうちの最初の期間にシフトすることと、新しい集計された定期的エリアレベル炭化水素生産値を生成するために、シフトされた新しい割り振られる坑井レベル炭化水素生産値を集計することと、新しい集計された定期的エリアレベル炭化水素生産値の新しい減退曲線モデルを決定することとを含む。
先の態様のいずれかと組合せ可能な別の態様では、エリアIDはリースIDを含む。
実装形態はまた、システムまたはコンピュータプログラムを含んでもよい。たとえば、1つまたは複数のコンピュータのシステムは、動作時にシステムにアクションを行わせるソフトウェア、ファームウェア、ハードウェア、またはそれらの組合せをシステムにインストールすることによって、特定のアクションを行うように構成され得る。1つまたは複数のコンピュータプログラムは、データ処理装置によって実行されるとき、装置にアクションを行わせる、非一時的コンピュータ可読媒体に記憶された命令を含むことによって、特定のアクションを行うように構成され得る。
本開示による実装形態の1つ、一部、または全部は、以下の特徴のうちの1つまたは複数を含んでもよい。たとえば、コンピュータ実装割振りモデルが、報告された総炭化水素(または水)生産量から坑井ごとに生産値を割り振るために、特定のエリアまたはリースにおける複数の生産井の中の各坑井に対して予想される減退の決定論的モデルを使用してもよい。割振りモデルは、実際には何も存在しない運用イベント(たとえば、再仕上げ、閉鎖)として解釈され得る、月ごとの生産における急激な変化(たとえば、スパイク、0値)など、報告された総生産量内の人為的影響を削減または除去してもよい。したがって、割振りモデルは、報告された総生産量に基づいて定期的に、実際の坑井ごとの生産値をより正確に決定し得る。さらに、割振りモデルは、従来の割振り技法と比較してより正確に、推定究極回収量予想(EUR:estimated ultimate recovery forecast)を生成し得る。別の例として、割振りモデルは、決定論的モデルを使用することによって、生産貯留層の局所的石油地質学が、集計された炭化水素生産値をそれらの集計値に寄与する個々の坑井に割り振る際の予測値を有するという概念を包含してもよい。
本開示による実装形態の1つ、一部、または全部は、以下の特徴のうちの1つまたは複数を含んでもよい。たとえば、コンピュータ実装割振りモデルは、最終値に非常に近い割振り値により早く(たとえば、2または数回の反復内で)到達する反復プロセスを提供することによって、従来の割振り技法と比較して(たとえば、計算時間および資源において)効率を上げる場合がある。別の例として、コンピュータ実装割振りモデルは、坑井間隔が減少するにつれて経時的な減退曲線モデルの変化の理解を高めることによって、(たとえば、計算時間および資源において)効率を上げる場合がある。この時間動的モデル化は、次いで坑井計画の経済分析に使用される。別の例として、コンピュータ実装割振りモデルは、究極回収量または特定の将来の時間における残りの回収可能量の推定を向上させる場合があり、これは将来の坑井のより効率的な経済計画を実現し得る。別の例として、コンピュータ実装割振りモデルは、炭化水素の経済回復に対する貯留層地質学の影響の理解を高める場合がある。また、コンピュータ実装割振りモデルは、所与の資源プレイ(たとえば、所与の層(formation)、リース、またはそれ以外)内の残りの回収可能炭化水素の理解を高める場合がある。
1つまたは複数の実施形態の詳細について、添付の図面および以下の説明に示す。他の特徴、目的、および利点は、説明および図面、ならびに特許請求の範囲から明らかとなる。
本開示による割振りモデルを実行する1つまたは複数のクライアントデバイスおよび1つまたは複数のサーバデバイスを含む、例示的な分散型ネットワークアーキテクチャを示す図である。 本開示による、選択されたエリアに対して坑井ごとに炭化水素生産値を割り振るための例示的な反復プロセスを示すフローチャートである。 本開示による、選択されたエリアに対して坑井ごとに炭化水素生産値を割り振るための例示的な反復プロセスを示すフローチャートである。 本開示による、選択されたエリアに対して坑井ごとに炭化水素生産値を割り振るための例示的な反復プロセスを示すフローチャートである。 本開示による、選択されたエリアに対して坑井ごとに炭化水素生産値を割り振るための例示的な反復プロセスを示すフローチャートである。 本開示による、選択されたエリアに対して坑井ごとに炭化水素生産値を割り振るための例示的な反復プロセスを示すフローチャートである。 本開示による、選択されたエリアに対して坑井ごとに炭化水素生産値を割り振るための例示的な反復プロセスを示すフローチャートである。 本開示による、選択されたエリアに対して坑井ごとに炭化水素生産値を割り振るための例示的な反復プロセスの1つまたは複数のステップをグラフによって示す図である。 本開示による、選択されたエリアに対して坑井ごとに炭化水素生産値を割り振るための例示的な反復プロセスの1つまたは複数のステップをグラフによって示す図である。 本開示による、選択されたエリアに対して坑井ごとに炭化水素生産値を割り振るための例示的な反復プロセスの1つまたは複数のステップをグラフによって示す図である。 本開示による、選択されたエリアに対して坑井ごとに炭化水素生産値を割り振るための例示的な反復プロセスの1つまたは複数のステップをグラフによって示す図である。 本開示による、選択されたエリアに対して坑井ごとに炭化水素生産値を割り振るための例示的な反復プロセスの1つまたは複数のステップをグラフによって示す図である。 本開示による、選択されたエリアに対して坑井ごとに炭化水素生産値を割り振るための例示的な反復プロセスの1つまたは複数のステップをグラフによって示す図である。 本開示による、選択されたエリアに対して坑井ごとに炭化水素生産値を割り振るための反復プロセスからの例示的な産出量を示す図である。
本明細書は、報告されるリースレベルの総生産量から坑井ごとにおよび定期的に割り振られる炭化水素生産量を決定する割振りモデルを実行するための技法(たとえば、コンピュータで実行される方法、コンピュータプログラム製品、コンピュータシステム)を説明する。いくつかの態様では、本開示による割振りモデルは、特定のエリアに割り当てられたまたは関連する複数の坑井内の各坑井に対して、予想される減退の決定論的モデルを使用してもよい。いくつかの態様では、「エリア」は、たとえば、割振りモデルを実行する割振りモデルサービスのユーザ、運営者、または所有者によって選択または定義された、任意の地理的エリアを表す場合がある。他の態様では、「エリア」は、法的に定められた地理的エリア、たとえば国、群、州、市、またはそれらの複数を表す、またはそれらと一致する場合がある。他の態様では、「エリア」は、炭化水素リースを表す場合がある。次に、炭化水素リースは、一般的に、炭化水素、水、または炭化水素と水の両方の探査または生産活動が行われる地表面のエリアを表すまたは定義する場合がある。いくつかの態様では、炭化水素リースは、通常有料で、および指定された継続時間で、そのエリアの採掘権の所有者(賃貸人)から借用者(賃借人)に探査および生産する権利を譲渡する、契約により定義されたエリアを表すまたは定義する場合がある。
いくつかの態様では、割振りモデルは、いくつかのデータ入力を受信または識別してもよい。データ入力は、記憶される(たとえば、履歴もしくは収集データ)、または(たとえば、割振りモデルサービスのユーザもしくは運営者によって)与えられる場合がある。データ入力は、たとえば、あるエリアに対しての報告された総炭化水素(または水)坑井生産量、そのエリアに関連する各坑井の最初および最後の炭化水素生産期間(たとえば、時間)、ならびにそのエリアに関連する各坑井に対して報告された保留中の生産を含んでもよい。保留中の生産値は、1つまたは複数の坑井に対しての、そのような坑井がエリアに関連する前の(たとえば、坑井が法的にリースに割り当てられる前の)1つまたは複数の期間における定期的炭化水素生産値を含んでもよい。
いくつかのデータ、たとえば、報告された総炭化水素生産値は、時間期間、または「期間」によってセグメント化されてもよい。いくつかの態様では、期間は、1カ月を表してもよい。代替態様では、期間は、より短い時間期間(たとえば、週、日)、またはより長い時間期間(たとえば、年、数カ月もしくは数年)であってもよい。
いくつかの態様では、割振りモデルへのデータ入力はまた、坑井テストデータを含んでもよい。エリアに関連する坑井に対して(利用可能な場合)坑井ごとに報告される、そのような坑井テストデータは、仕上げ/再仕上げ作業後に、および/または不規則間隔で報告されてもよい(たとえば、テキサス州の鉄道委員会Form W-10、Oil Well Status Report)。一般的には、これらのデータは、24時間の測定された炭化水素生産データを表す。そのような1日の生産データを丸1カ月の値に外挿すると、潜在的に1カ月の生産を示し得るが、まったく正確であるというわけではない。いくつかの態様では、割振りモデルは、この不完全性に対応すると同時に、エリアに関連する保留中の生産値とともに、報告された坑井テストデータをさらに尊重してもよい。
割振りモデルは、特定のエリア(たとえば、リース)に関連する、報告された総炭化水素生産値に基づいて、坑井ごとに炭化水素生産値を割り振るために決定論的減退曲線を利用してもよい。たとえば、割振りモデルは、Arpの方程式または他の減退方程式(たとえば、Duong、べき法則、ロジスティック成長、伸長指数関数(Stretched Exponential)など)を使用してもよい。選択された減退方程式(たとえば、Arpなど)は、1つまたは複数の基準によって特徴づけられてもよい。たとえば、Arpの方程式の場合、選択されたまたはモデル化された減退曲線は、最大炭化水素生産値(Qi)、年率換算の初期減退率(D)、および経時的な減退率(b)によって、特徴づけられてもよい。Qiは、特定の坑井に対する、坑井の生産の存続期間にわたる最大定期的炭化水素生産値を表してもよい。Dおよびbは、生産貯留層(たとえば、地層)の減退を定義し、これらは経時的な貯留層の生産可能性を表している。Qiは、むしろ、局所的地質変動および任意の運用変動の関数であってもよい。したがって、そのエリアに関連する坑井が、同じまたは少なくとも同種の貯留層(たとえば、砂岩、頁岩)から生産するエリアの場合、Dおよびbは坑井の間で一致していると仮定されてもよく、Qiは坑井によって異なり得る。さらに、減退曲線モデルは、複数のセグメントを含むためにより複雑であってもよい(たとえば、遷移から境界支配的流れ(transient to boundary-dominant flow)などの流動様式における変化に対応するための、末期的減退モデル、通常は指数関数的または一定の減退)。
図1は、割振りモデルサービスを介して割振りモデルを実行する1つまたは複数のクライアントデバイスおよび1つまたは複数のサーバデバイスを含む、例示的な分散型ネットワークアーキテクチャ100を示す。ネットワークアーキテクチャ100は、ネットワーク114によってサーバシステム112に通信可能に接続されたいくつかのクライアントデバイス102、104、106、108、110を含む。サーバシステム112は、処理デバイス116と、データストア118とを含む。処理デバイス116は、割振りモデルサービスの機能を行うために、データストア118に記憶されたコンピュータ命令(たとえば、割振りモデルの全部または一部)を実行する。たとえば、いくつかの態様では、割振りモデルサービスは、サーバシステム112の所有者または運営者によってクライアントデバイス102、104、106、108、および110(ならびに他のクライアントデバイス)に利用可能な加入サービスであってもよい。いくつかの態様では、サーバシステム112は、割振りモデルサービスの所有者または運営者のために割振りモデルサービスをホストする第三者(たとえば、コロケーションサーバシステム)によって所有または運営されてもよい。
クライアントデバイス102、104、106、108、110のユーザが、割振りモデルサービスに参加するためにサーバ112にアクセスする。たとえば、クライアントデバイス102、104、106、108、110は、割振りモデルサービスにアクセスするために使用可能であるウェブブラウザアプリケーションを実行することができる。別の例では、クライアントデバイス102、104、106、108、110は、(たとえば、スマートフォン上で動作している「アプリ」として)割振りモデルサービスに固有のソフトウェアアプリケーションを実行することができる。言い換えれば、割振りモデルサービスのすべては、サーバシステム112上でホストされ、実行されてもよい。または代替実施形態では、割振りモデルサービスの一部は、(たとえば、そのようなクライアントデバイスのユーザによって入力された情報を受信および送信するために、および/または割振りモデルサービスからの出力データをユーザに表示するために)クライアントデバイス102、104、106、108、および110上で実行されてもよい。
いくつかの実装形態では、クライアントデバイス102、104、106、108、110は、ラップトップもしくはデスクトップコンピュータ、スマートフォン、携帯情報端末、ポータブルメディアプレーヤ、タブレットコンピュータなどのコンピューティングデバイス、または電子ソーシャルネットワークと通信するために使用可能である他の適切なコンピューティングデバイスとして提供され得る。いくつかの実装形態では、サーバシステム112は、コンピュータサーバなどの単一のコンピューティングデバイスであることがある。いくつかの実装形態では、サーバシステム112は、サーバコンピュータのアクションを行うために連携する2つ以上のコンピューティングデバイス(たとえば、クラウドコンピューティング)を表すことができる。いくつかの実装形態では、ネットワーク114は、パブリック通信ネットワーク(たとえば、インターネット、セルラーデータネットワーク、電話ネットワークを通じたダイヤルアップモデム)、またはプライベート通信ネットワーク(たとえば、プライベートLAN、専用線)であることがある。
図1に示すように、サーバシステム112(たとえば、データストア118)は、1つまたは複数の炭化水素生産記録120を記憶してもよい。各炭化水素生産記録120は、特定の炭化水素生産エリア(たとえば、リースなど)に関連し、特定のエリア識別値(「エリアID」)によって識別される、公的に入手可能な情報であってもよい。いくつかの態様では、エリアIDが、リース名、国名、または坑井のグループのための他の識別特性であってもよい。
たとえば、各記録は、特定のエリアの報告された総炭化水素坑井生産量、特定のエリアに関連する各坑井の最初および最後の炭化水素生産期間、特定のエリアに関連する各坑井に対して報告された保留中の生産を含んでもよい。いくつかの態様では、各炭化水素生産記録120は、(利用可能なとき)特定のエリアに関連する坑井の1つまたは複数に対して報告された坑井テストデータを含んでもよい。
いくつかの態様では、炭化水素生産記録120はまた、たとえば、特定のエリアの報告された総炭化水素坑井生産量、特定のエリアに関連する各坑井の最初および最後の炭化水素生産期間、および特定のエリアに関連する各坑井に対して報告された保留中の生産に基づいている、割振りモデルからの出力データを含んでもよい。そのような出力データは、たとえば、閲覧のためにサーバシステム112によって、または場合によってはクライアントデバイス102、104、106、108、および110によって提示されてもよい。
いくつかの態様では、炭化水素生産記録120中のデータは、記録120に関連する(たとえば、エリアIDに関連する)炭化水素生産値における各期間の時間値の配列として配置されてもよい。いくつかの態様では、各配列は、第1のインデックスが坑井(たとえば、坑井名または坑井識別情報(ID)値)であり、第2のインデックスが期間(たとえば、月)である、現在割り振られている生産ストリームの2重添字付き配列(doubly-subscripted array)を含む。坑井が所与の期間に生産しない(たとえば、まだ生産を開始していない、生産を終了した、または一時的に閉鎖もしくは中断されている)場合には、その月のその坑井のストリーム値は非生産中としてフラグ付けされる。炭化水素生産記録120はまた、第1のインデックスは坑井(たとえば、坑井名または坑井識別情報(ID)値)であり、第2のインデックスは期間(たとえば、月)である、保留中の生産の2重添字付き配列を含んでもよい。保留中の生産はまた、坑井がその期間の持続時間の間オフラインであった(たとえば、閉鎖された、または生産が中断された)任意の期間に0値を含んでもよい。所与の期間に坑井に保留中の生産がない場合、その期間におけるその坑井の保留中の生産値は、生産中であるが既知の値がないとしてフラグ付けされる。炭化水素生産記録120はまた、第1のインデックスが坑井(たとえば、坑井名または坑井識別情報(ID)値)であり、第2のインデックスが期間(たとえば、月)である、(たとえば、月ごとなどの定期的な値にスケーリングされた)坑井テストデータの2重添字付き配列を含んでもよい。坑井に所与の期間における坑井テストデータがない場合、その期間におけるその坑井の坑井テスト値もまた、生産中であるが既知の値がないとフラグ付けされてもよい。
図2A~図2C、図3A~図3B、および図4は、割振りモデル200を用いて選択されたエリアに対して坑井ごとに炭化水素生産値を割り振るための例示的な反復プロセスを示すフローチャートを示す。いくつかの態様では、割振りモデル200は、サーバシステム112(たとえば、処理デバイス116)によって実行されてもよい。いくつかの態様では、割振りモデル200は、図3A~図3B、および図4にそれぞれ示すプロセス300およびプロセス400などの、1つまたは複数のサブプロセスを含んでもよい。
割振りモデル200の図示した実装形態は、ステップ202において始まってもよく、ステップ202は、たとえばクライアントデバイスから、特定のエリアIDの選択を受信することを含む。たとえば、割振りモデルサービスは、炭化水素生産記録120に関連するエリアIDを選択のためにクライアントデバイス102……110に(たとえば、ドロップダウンメニューなどにおいて)見せてもよい。特定のクライアントデバイスのユーザは、特定のエリアIDを選び、選択はサーバシステム112上の割振りモデルサービスによって受信または確認されてもよい。
割振りモデル200は、ステップ204~ステップ208で継続してもよく、これらのステップは、選択されたエリアIDに関連する定期的な炭化水素生産値を識別することと、選択されたエリアIDに関連する炭化水素生産値の最初および最後の期間を識別することと、選択されたエリアIDに関連する坑井をそれぞれ識別することとを含む。たとえば、割振りモデルサービスは、選択されたエリアIDに関連している特定の炭化水素生産記録120を識別または場合によっては決定してもよい。図5Aを簡潔に参照すると、選択されたエリアIDに関連する、エリアレベル(たとえば、リースレベル)の定期的炭化水素生産値曲線500のグラフ表現が示されている。図示のように、曲線500は、最初の期間(2012年11月)から最後の期間(2016年3月)までの各期間の(x軸上に表される各月の)リースレベルの総生産量(y軸上にバレル(BBL)で表される)をつなぐ。この例では、エリアIDは、USA、テキサス、McMullen群のProst Unit Bリースに関連している。図5Aに示すデータは、(テキサス州の鉄道委員会に報告されるような)公的に入手可能な報告された生産データから生成される。
特定の炭化水素生産記録120に記憶された、またはこれに関連するデータもまた、したがって、識別されてもよく、または場合によっては決定されてもよい。そのようなデータは、前に説明したように、選択されたエリアIDの報告された総炭化水素坑井生産量、選択されたエリアIDに関連する各坑井の最初および最後の炭化水素生産期間、ならびに選択されたエリアIDに関連する各坑井に対して報告された保留中の生産を含んでもよい。
割振りモデル200は、ステップ210で継続してもよく、ステップ210は、識別された坑井の間で定期的に定期的炭化水素生産値を割り振ることを含む。たとえば、炭化水素生産記録120(たとえば、報告された、公的に入手可能な生産情報に基づく、またはこれを含む)は、選択されたエリアIDの(たとえば、選択されたリースの)炭化水素生産値を含むが、そのような報告値は、選択されたエリアに関連する個々の坑井に対してではなく、エリアレベル(たとえば、リースレベル)であるにすぎないことがある。したがって、割振りモデル200は、割り振られる坑井ごとの定期的生産値を決定してもよい。
図2Bは、ステップ212~ステップ222に示すようにステップ210の特定の実装形態を示す。割振りモデル200のステップ212~ステップ222は、したがって、モデル200のステップ210を実行するために実行され得る。ステップ212は、選択されたエリアIDに関連する最初の期間を識別することを含む。たとえば、いくつかの態様では、最初の期間は、エリアIDが、エリアIDに関連する少なくとも1つの坑井に対する炭化水素生産量を含んだ最初の月を含んでもよい。
割振りモデル200は、ステップ214で継続し、ステップ214は、識別された期間におけるいくつかのアクティブな坑井を決定することを含む。アクティブな坑井は、たとえば、炭化水素生産記録120内の識別された期間にも関連する、エリアIDに関連する坑井を含む。たとえば、一般的には、アクティブな坑井は、識別された期間に、選択されたエリアIDに関連する炭化水素生産値に含まれる炭化水素生産量を含む坑井である。すべての坑井がすべての期間に炭化水素を生産するわけではない、および/またはすべての坑井が、同じ期間に「オンライン」になる(たとえば、炭化水素を生産する)わけではない(たとえば、坑井は「ずれた」期間にオンラインになる)ので、選択されたエリアIDに関連するすべての坑井が、各期間(たとえば、最初から最後までの期間)にアクティブであるわけではない。
ステップ216において、識別された期間に1つのアクティブな坑井があるか、それとも識別された期間に2つ以上のアクティブな坑井があるかの決定が行われる。識別された期間にエリアIDに関連する単一のアクティブな坑井がある場合、ステップ218において、識別された期間の炭化水素値は、単一のアクティブな坑井に割り当てられる(たとえば、割り振られる)。言い換えれば、特定の期間(たとえば、月)中に1つのアクティブな坑井しか報告されない場合、識別された期間の報告された炭化水素生産量すべてが、その坑井に割り当てられる、または割り振られる。
ステップ220において、識別された期間(たとえば、月)がエリアIDに関連する最後の期間であるかどうかの決定が行われる。いくつかの態様では、たとえば、エリアIDは、数年または10年間など、多くの生産期間を有してもよい。識別された期間が、エリアIDに関連する最後の期間である場合、割振りモデル200はサブプロセス400(以下でより詳細に説明する)を介した反復プロセスにおいて継続する。そうでない場合、エリアIDに関連する次の期間(たとえば、次の月)は、ステップ222において識別され、モデル200は、ステップ216~ステップ222を介してループするためにステップ214に戻る。
大抵の場合、識別された期間に選択されたエリアIDに対して2つ以上のアクティブな坑井が報告され得る。したがって、2つ以上のアクティブな坑井がある場合、ステップ216は、図2Cに示すステップ224で継続する。一般に、以下でより詳細に説明するように、識別された期間のエリアレベルの総炭化水素生産値に2つ以上のアクティブな坑井が含まれるとき、割振りは、各坑井の減退曲線からの予測される生産値、または坑井に対して減退曲線がまだ存在しない場合は坑井への比例する割振りのいずれか、またはこれらの2つの何らかの組合せに基づく。いくつかの態様では、坑井に対して識別された期間から次に続く期間まで、定期的生産が減退すると、減退曲線が坑井に割り当てられてもよい。たとえば、そのような減退に基づいて、その特定のアクティブな坑井に対して最大生産値(たとえば、Qi)が決定される。
割振りモデル200の図示した実装形態は、図2Cに示すようにステップ224で継続する。いくつかの態様では、ステップ226~ステップ244は、一般的に割振りモデル200内のサブプロセスを説明し、このサブフロセスは、(i)識別された期間のアクティブな坑井に対する割り振られる生産値を決定し、(ii)識別された期間の「新しい」坑井(たとえば、識別された期間の炭化水素値を最初に生産したエリアIDに関連する坑井)をフラグ付けまたは決定する。ステップ224は、識別された期間の保留中のおよび予測される炭化水素生産をゼロに設定することを含む。たとえば、割振りモデル200は、識別された期間の(たとえば、炭化水素生産記録120中に報告され、含まれている)保留中の生産、ならびに予測される生産(たとえば、坑井に割り当てられた減退曲線に基づく特定の坑井の定期的生産)を記録する、または場合によっては追跡することがある。これらの値を最初にゼロに設定し、その後(後述のように)そのような値を更新することによって、割振りモデル200は、特定の期間における1つまたは複数のアクティブな坑井の割り振られる生産の合計が、その特定の期間に報告された総炭化水素生産値を超えないことを確実にしてもよい。
割振りモデル200は、ステップ226で継続し、ステップ226は、識別された期間における(2つ以上のアクティブな坑井の中から)最初のアクティブな坑井を識別することを含む。識別されたアクティブな坑井には、(たとえば、選択されたエリアIDの炭化水素生産記録120に記録されるように)識別された期間に保留中の生産がある場合、保留中の生産は、ステップ230において、識別されたアクティブな坑井に割り当てられる(たとえば、割り振られる)。ステップ230において保留中の生産が識別されたアクティブな坑井に割り当てられる(たとえば、割り振られる)と、割振りモデル200は、(最初にステップ224においてゼロに設定された)保留中の生産の合計を、ステップ232において、割り当てられた保留中の生産の量だけ増やす。図5Cを簡潔に参照すると、Prost Unit Bリース上の3つの坑井(坑井1H、2H、および3H)のグラフ説明図は、この例示的なエリア(たとえば、リース)、およびリースに関連するすべての期間のリース上の坑井に対して、割振りモデル200のステップ232が完了されると、(坑井1H、2H、および3Hそれぞれの曲線508a、510a、および512aで)示される。ここでは、坑井1H、2H、および3Hの各々に割り当てられた保留中の生産が、バブルコールアウト(bubble callout)で強調されている。2H坑井は、その1カ月目にその最大生産量に達していないが、2カ月目に達している。3Hの減退曲線は、生産のその2カ月目において定義され得るが、2Hはその3カ月目において定義される。これらの月に新しい坑井が生産を始めたので、それらに割り当てられる量は、(図3Aに関して説明するように)リースレベルの値と、保留中の生産値の合計プラス任意の調整された予測値の合計の差から、比例的に割り振られる。比較して、坑井1H、2H、および3Hそれぞれの曲線508b、510b、および512bは、従来の技法によって決定された割振りを示す。
ステップ232は、ステップ244に進み、ステップ244において、割振りモデル200は、識別された期間に追加のアクティブな坑井があるかどうかを決定する。そうである場合、図2Cに示すサブプロセスは、ステップ245において識別された期間における次のアクティブな坑井を識別し、次の識別されたアクティブな坑井に対する割り振られる生産を決定するためにステップ228にループバックする。
識別されたアクティブな坑井に、ステップ228において(たとえば、選択されたエリアIDの炭化水素生産記録120に記録されるように)識別された期間に保留中の生産がない場合、割振りモデル200はステップ234に進み、識別されたアクティブな坑井に割り当てられた減退曲線があるかどうかを決定する。識別されたアクティブな坑井に割り当てられた減退曲線がある場合、識別されたアクティブな坑井の識別された期間における予測される生産が、ステップ236において決定される。たとえば、割り当てられた減退曲線は、その期間にその坑井に対する報告される保留中の生産値がなければ、識別されたアクティブな坑井の生産が何であるかを予測してもよい。
ステップ238において、割振りモデル200は、(たとえば、エリアIDの炭化水素生産記録120に記録されるように)識別された期間がエリアIDに関連する最初の期間であるかどうかを決定する。識別された期間が最初の期間ではない場合、(たとえば、減退曲線からの)予測される生産は、ステップ240において、前の期間(たとえば、識別された期間の直前の期間)の識別されたアクティブな坑井の予測される生産に従って比例配分される。比例配分された予測される生産値は、次いでステップ239において、識別されたアクティブな坑井に割り当てられる。
図5Dを簡潔に参照すると、Prost Unit Bリース上の3つの坑井(坑井1H、2H、および3H)のグラフ説明図は、この例示的なエリア(たとえば、リース)およびリースに関連するすべての期間のリース上の坑井に対して割振りモデル200のステップ240が完了されると、(坑井1H、2H、および3Hそれぞれの曲線514a、516a、および518aで)示される。図示のように、1H坑井は、最初の5カ月間に生産する唯一の坑井であったので、その期間中に全リース生産を割り当てられた。2Hおよび3H坑井は、同じ月(2013年4月)に生産を開始した。1H坑井(Qi=24,137 bbl)の減退曲線に基づくと、その調整された予測値は、10,780 bblである。42,258 bblというリースレベルの値からこれを引き、2Hおよび3Hは差の半分(15,738 bbl)を等しく割り当てられるようにする。次の月では、同様の割振りを使用して、2Hおよび3H各々は、14,269 bbl(37,749 bbl引く1Hの9,211 bbl割る2)を受け取る。生産値は2H坑井と3H坑井の両方で減少したので、これらの減退曲線は、Qi=15,738 bblで定義され得る。リースレベルの月々の値を尊重すること(たとえば、割り振られたすべての値の合計はリースレベルの値に等しくなければならない)に加えて、割振りモデル200によって同じく尊重される、いくつかの坑井に対する保留中の生産値がある場合がある。これは、これらの坑井の3つすベての場合である。1H坑井は、保留中の生産の6カ月を有し(リースで唯一の坑井である月よりも1カ月多い)、2H坑井および3H坑井は各々保留中の生産の2カ月を有する。これらの保留中の値は、したがって、これらの図に示す割り振られた生産ストリームに含まれる。比較して、坑井1H、2H、および3Hそれぞれの曲線514b、516b、および518bは、従来の技法によって決定された割振りを示す。
識別された期間が、ステップ238において決定されるように最初の期間である場合、または比例配分された予測される生産値が次いでステップ239において識別されたアクティブな坑井に割り当てられると、割振りモデル200は、ステップ242において継続し、ステップ242は、(最初にステップ224においてゼロに設定された)保留中の生産の合計を、ステップ239からの割り当てられた量だけ増やすことを含む。重ねて、識別された期間に保留中の生産値の合計および予測される生産値の合計を更新することによって、割振りモデルは、特定の期間における1つまたは複数のアクティブな坑井に対する割り振られる生産の合計が、その特定の期間の間、報告された総炭化水素生産値を超えないことを確実にしてもよい。
ステップ242もまた、ステップ244で継続し、ステップ244において、割振りモデル200は、識別された期間に追加のアクティブな坑井があるかどうかを決定する。そうである場合、図2Cに示すサブプロセスは、ステップ245において識別された期間における次のアクティブな坑井を識別し、次の識別されたアクティブな坑井に対する割り振られる生産を決定するためにステップ228にループバックする。
ステップ234に戻ると、識別されたアクティブな坑井に、割り当てられた減退曲線がない(および、ステップ228で決定されるように識別された期間に保留中の生産もない)場合、識別されたアクティブな坑井は、ステップ246において識別された期間の「新しい」坑井としてフラグ付けされる。ステップ246もまた、ステップ244に進み、ステップ244において、割振りモデル200は、識別された期間に追加のアクティブな坑井があるかどうかを決定する。そうである場合、図2Cに示すサブプロセスは、ステップ245において識別された期間における次のアクティブな坑井を識別し、次の識別されたアクティブな坑井に対する割り振られる生産を決定するためにステップ228にループバックする。
割振りモデル200がステップ244において識別された期間に追加のアクティブな坑井はないと決定する場合、割振りモデル200は図3Aに示すサブプロセス300に進む。一般に、割振りモデル200のサブプロセス300は、(i)(図3Aに示すように)識別された期間における「新しい」坑井に対する割り振られる生産値を決定し、(ii)(図3Bに示すように)「新しい」坑井に任意の坑井テストデータを適用する。
割振りモデル200の図示した実施形態は、ステップ302で継続し、ステップ302は、識別された期間の保留中の生産および予測される生産の合計を決定する。上記で説明したように、保留中の生産値および予測される生産値は、(ステップ224において)最初にゼロに設定され、識別されたアクティブな坑井への割り当てられた値に対応するために(ステップ232およびステップ242において)更新される。
ステップ304において、割振りモデル200が、合計は識別された期間の(たとえば、炭化水素生産記録120からの)総炭化水素生産値以下であると決定する場合、合計は、ステップ310において識別された期間の総炭化水素生産値から引かれる。差(たとえば、残り)は、次いでステップ312において、識別された期間のフラグ付けされた新しい坑井の数で割られる。ステップ321の除算の商は、次いでステップ314において、識別された期間のフラグ付けされた新しい坑井各々に割り当てられる。
ステップ314は、ステップ316に進み、割振りモデル200は、識別された期間の(ステップ314からの)割り当てられた量が、前の期間(たとえば、識別された期間の直前の期間)の新しい坑井に割り振られた量よりも少ないかどうかを決定する。決定が「yes」である場合、サブプロセス300はステップ318(以下でより詳細に説明する)で継続する。ステップ316での決定が「no」である場合、サブプロセス300は(たとえば、エリアIDに関連する次の期間を識別するために)ステップ222に戻る。
ステップ304に戻ると、割振りモデル200が、合計は識別された期間の(たとえば、炭化水素生産記録120からの)総炭化水素生産値よりも大きいと決定する場合、合計が総炭化水素生産値に等しくなるように、識別された期間におけるアクティブな坑井ごとの予測される生産値は、比例的に(たとえば、等しく)減らされる。したがって、ステップ306は、識別された期間におけるアクティブな坑井の保留中および予測される生産の合計が、識別された期間の報告されるエリアレベルの総炭化水素生産値を超えないことを確実にする。
ステップ306は、ステップ308に進み、ステップ308は、新しい坑井に生産を割り当てないことを含む。たとえば、割振りモデル200が、識別された期間にアクティブな坑井に保留中の生産を割り当てた後、割り当てられた減退曲線でアクティブな坑井の予測される生産値が、識別された期間のエリアレベルの総炭化水素生産値と、割り振られた保留中の生産における差の全部(および場合によりそれ以上)に対応する場合、識別された期間の新しい坑井は、割り振られるまたは割り当てられる予測される生産を受け取らない。したがって、保留中の生産は、割振りモデル200のこの実装形態では、減退曲線(これから定義される(yet defined))のない坑井のいずれかの比例的に割り振られる値、および減退曲線のある坑井の調整された予測値に優先する。ステップ308は、(たとえば、エリアIDに関連する次の期間を識別するために)ステップ222に進む。
ステップ316に戻ると、決定が「yes」である場合、サブプロセス300はステップ318で継続し、ステップ318は、識別された期間に第1の新しい坑井を識別することを含む。ステップ320では、識別された新しい坑井が(たとえば、選択されたエリアIDの炭化水素生産記録120からの)関連する坑井テストデータを有するかどうかに関する決定が行われる。図5Eを簡潔に参照すると、1H坑井の曲線514aは、曲線520bとともに示され、曲線520bは、曲線上により大きいドットで示される、坑井テストデータに厳密に従う、この坑井に使用される従来の割振り技法を表す。曲線520b上の坑井テスト値は、曲線514a上の坑井テストデータでの数カ月の間の割り振られる値よりも常に(必ずしもそうではないが)大きい。
ステップ320において新しい坑井に、関連する坑井テストデータ(たとえば、生産の1カ月にスケーリングされた24時間坑井テスト)がない場合、割振りモデル200は、ステップ322で継続し、ステップ322は、エリアレベルの減退曲線を識別された新しい坑井に割り当てることを含む。たとえば、一度、(たとえば、貯留層地質または(たとえば、割振りモデル200の前の反復からの)エリアIDに関連する坑井の割り振られる定期的生産値の前の決定に基づいて)減退曲線が割り当てられる。たとえば、いくつかの態様では、炭化水素生産記録120は、たとえば、既知の貯留層情報(たとえば、既知の岩石層の地質情報)に基づく、減退曲線モデルを含む。図5Aおよび図5Bを簡潔に参照すると、グラフ500およびグラフ550はそれぞれ、エリアレベルの減退曲線がProst Unit B Lease上の10の坑井に対して示されることを示す。
ステップ322はステップ324に進み、ステップ324は、識別された新しい坑井に対する、割り当てられる曲線最大初期生産量(Qi)を、(ステップ316において説明したように)前の期間の割り振られた量に調整することを含む。
新しい坑井が、ステップ320において関連する坑井テストデータ(たとえば、生産の1カ月にスケーリングされた24時間坑井テスト)を有する場合、割振りモデル200は、ステップ326で継続し、ステップ326は、前の期間の割り振られた量および関連する坑井テストデータに基づいて、減退曲線を識別された新しい坑井に当てはめることを含む。図5Fを簡潔に参照すると、1H坑井の坑井テストデータを考慮に入れる1H坑井の新しい曲線520aが示されている。曲線520aは、坑井テスト値を厳密に当てはめていないが、曲線520a全体が坑井テストデータに従って「上げ」られていることに留意する。1H坑井の生産ストリームはここで、保留中の生産を尊重して割り振られ、坑井テストデータで調整される。曲線520aでは、(たとえば、報告された生産からの)リースレベルの総生産値もまた尊重される。
ステップ324および326は、ステップ328に進み、識別された期間に追加の新しい坑井があるかどうかの決定が行われる。決定が「yes」である場合、ステップ328はステップ320にループバックする。決定が「no」である場合、割振りモデル200は(たとえば、エリアIDに関連する次の期間を識別するために)ステップ222に戻る。
ステップ220に戻ると、識別された期間が、エリアIDに関連する最後の期間である場合、割振りモデル200は、図4に示すサブプロセス400を介した反復プロセスにおいて継続する。たとえば、いくつかの態様では、割振りモデル200は、所望のまたは指定の集束まで反復して実行される。たとえば、各反復で、特定のメトリックが決定され、そのメトリックの指定のまたは所望のしきい値と比較されてもよい。メトリックは、たとえば、すべての坑井に対してすべての生産期間にわたって平均された定期的生産における絶対平均変化であってもよい。別の例としてメトリックは、すべての坑井に対してすべての生産期間にわたって平均された定期的生産における変化の平方和であってもよい。メトリックがしきい値よりも大きい場合、反復プロセスは継続してもよい(たとえば、割振りモデル200は反復して実行されてもよい)。いくつかの態様では、しきい値が満たされない場合でも、反復プロセスは、(たとえば、割振りモデルサービスのユーザまたは運営者によって)反復の最大数に制限されてもよい。メトリックがしきい値よりも小さい場合、反復プロセスは終了し、前の反復において生成された、決定された坑井ごとの定期的な割り振られる生産値を保持してもよい。そのような保持される値は、サーバシステム112からクライアントデバイス102、104、106、108、および/または110に送信されてもよく、またはこれらにおいて表示されてもよい。
ステップ220はしたがってステップ402に進み、ステップ204は、エリアIDに関連する各坑井の割り振られる生産を識別することを含む。識別された、割り振られた生産値がグラフによって現れる一例として、図6を参照すると、この図は、テキサス、ディミット群のBriscoe Ranch Cochina East Ranchリースにある126の坑井の中から2つの坑井(6Hおよび32H)に対しての、割り振られた生産ストリーム(たとえば、最初の反復、最後の反復、および1つまたは複数の中間の反復)を表すプロット600および650を示す。最初の割り振られたストリーム(6H坑井のグラフ600および32坑井のグラフ650)は、円形の点付きのプロットで示され、最終的な割り振られたストリームは、四角形の点付きのプロットで示されている。滑らかなプロットは、最初と最後の反復の間の中間の反復(たとえば、図示のように、集束まで合計6反復)での割り振られたストリームを表す。
割振りモデル200が1度だけ実行された場合、反復数はステップ412において1だけ増やされる。ステップ414において、識別された割振り生産値は、各坑井に対して共通の初期期間にシフトされる。たとえば、(割振りモデル200の最初の反復から決定された)割り振られた生産ストリームすべてが、月「0」に時間シフトする。図5Iを簡潔に参照すると、これらのシフトされた割り振られた値がグラフによって示されている。そうすることによって、坑井ごとの、割り振られた生産ストリームは、それらが実際には同じ期間に生産を開始していない可能性があっても、すべて同じ初期期間(たとえば、同じ月)に生産を開始するように見える。
初期期間は、最大または「ピーク」生産が行われる期間として定義されてもよい。期間「0」(たとえば、月0)ではなく初期期間としてこの期間を使用すると、減退曲線当てはめにより良い結果をもたらし得る。たとえば、図6A~図6Bを簡潔に参照すると、これらの図は、割り振られた値を期間「0」(たとえば、エリアIDの月「0」)にシフトすることと、割り振られた値を、エリアIDの各坑井の最大生産値(Qi)を表す初期期間にシフトすることとの違いを示す。図5Aは、割り振られた値が共通の期間「0」(たとえば、生産がエリアIDに対して報告された最初の期間)にシフトされる例示的な曲線505を示す。図5Aは、このリース上の10の生産井からのProst Unit Bタイプ曲線の生成を示す。この曲線505は、各個々の坑井ストリームがこのリースに対する生産の最初の月を基準とし、次いで月々の値が各月の生産井の数(ヒストグラム510に示す)で平均された結果である。この例に示すように、決定論的減退曲線(この例では、Arpの方程式の減退曲線)は、図示のように曲線500に対してQi、Di、およびbというパラメータを有する。
図5Bは、各個々の坑井ストリームが初期期間「0」を基準とするとき、このリース上の10の生産井からのProst Unit Bタイプ曲線の生成を示し、初期期間「0」は、そのそれぞれの坑井の最大生産量(Qi)が報告された、各それぞれの坑井の期間を表す。この図では、曲線555は、各個々の坑井ストリームがこのリースに対するそれのそれぞれの生産のピーク月を基準とし、次いで月々の値が各月の生産井の数(ヒストグラム560に示す)で平均された結果である。Arpのモデルのパラメータはタイプ曲線、および生産の最初の月を基準とするタイプ曲線との差に当てはまることに留意する。図示のように、この例では、決定論的減退曲線(この例では、Arp方程式の減退曲線)は、図示のように曲線550に対してQi、Di、およびbというパラメータを有する。
ステップ416において、シフトされた割り振られた生産値は、選択されたエリアIDの定期的総炭化水素生産値のセットを形成するために集計される。ステップ416からの選択されたエリアIDの定期的総炭化水素生産値のセットは、次いで各期間にアクティブな坑井の数によって正規化される。たとえば、各期間(たとえば、シフトされた期間)の総生産値は、生産期間の間に正規化された生産値のセットに到達するために、その期間のアクティブな坑井の数で割られてもよい。
この正規化されたセットは、いくつかの態様では、エリアIDに関連する炭化水素生産記録120内の報告された総炭化水素生産値によく似る、またはその代わりになる場合がある。したがってこのセットは、割振りモデル200の後続の(たとえば、最初ではない)反復で、ステップ204においてエリアIDに関連する炭化水素生産記録120内のそのような報告された総炭化水素生産値の代わりになる場合がある。再び図6A~図6Bを見ると、これらの図は、総炭化水素生産値を正規化するための2つの例示的な技法を示す。示したように、図6Aは、割り振られた値が共通の期間「0」(たとえば、生産がエリアIDに対して報告された最初の期間)にシフトされるグラフ505における一例を示す。図6Bは、各個々の坑井ストリームが初期期間「0」を基準とするとき、このリース上の10の生産井からのProst Unit Bタイプ曲線の生成のグラフ555における一例を示し、初期期間「0」は、そのそれぞれの坑井の最大生産量(Qi)が報告された、各それぞれの坑井の期間を表す。
ステップ404に戻ると、割振りモデル200が2回以上実行された場合、現在の反復からのエリアIDに関連する各坑井の識別された割り振られる生産は、前の反復からのエリアIDに関連する各坑井の割り振られる生産と比較される。たとえば、ステップ402での識別された値が、割振りモデル200の第3の反復からのものである場合、第2の反復から(たとえば、データストア118に)記憶された値が比較される。比較によって、たとえば、割り振られる生産値の各セットを表すメトリックが、比較されてもよく、すべての坑井に対してすべての生産期間にわたって平均された定期的生産における絶対平均変化、すべての坑井に対してすべての生産期間にわたって平均された定期的生産の変化の平方和、または別の特定のメトリックなどが、比較されてもよい。たとえば、図6を参照すると、この図は、テキサス、ディミット群のBriscoe Ranch Cochina East Ranchリースにある126の坑井の中から2つの坑井(6Hおよび32H)に対しての、割り振られた生産ストリーム(たとえば、最初の反復、最後の反復、および1つまたは複数の中間の反復)を表すプロット600およびプロット650を示す。最初の割り振られたストリーム(6H坑井のグラフ600および32坑井のグラフ650)は、円形の点付きのプロットで示され、最終的な割り振られたストリームは、四角形の点付きのプロットで示されている。滑らかなプロットは、最初と最後の反復の間の中間の反復(たとえば、図示のように、集束まで合計6反復)での割り振られたストリームを表す。この例では、割振りモデル200は最初の反復で、最終的な割り振られたストリームに近づく(第2の反復はモデル200を通過する)ことに留意する。反復2~6は最初の反復を改善し、モデル200の最初の実行と比較して絶対誤差が95%近く削減される。
ステップ408において、メトリックはしきい値メトリック値を満たさない(たとえば、より大きい)という決定が行われる場合、ステップ408は上記のようにステップ412~418に進む。しかしながら、ステップ408において、メトリックがしきい値メトリック値を満たす(たとえば、より小さい)という決定が行われる場合、エリアIDに関連する各坑井の現在識別されている割り振られた生産値は、ステップ410において、たとえばクライアントに出力されてもよい。
いくつかの実装形態について説明した。しかしながら、本開示の趣旨および範囲から逸脱することなく様々な変更が行われ得ると理解されよう。たとえば、上記に示したフローの様々な形式は、ステップを並べ替えて、追加して、または削除して使用され得る。したがって、他の実装形態が以下の特許請求の範囲内に入る。
本開示の実装形態および本明細書で提供する機能的動作のすべては、デジタル電子回路において、または本明細書で開示する構造およびそれらの構造的等価物を含むコンピュータソフトウェア、ファームウェア、もしくはハードウェアにおいて、またはそれらの1つもしくは複数の組合せにおいて、実現できる。割振りモデルおよび割振りモデルサービスの実装形態は、1つまたは複数のコンピュータプログラム製品、たとえば、データ処理装置による実行のために、またはデータ処理装置の動作を制御するためにコンピュータ可読媒体上に符号化されたコンピュータプログラム命令の1つまたは複数のモジュールとして実現できる。コンピュータ可読媒体は、機械可読ストレージデバイス、機械可読ストレージ基板、メモリデバイス、機械可読伝搬信号を生じさせる組成物、またはそれらの1つもしくは複数の組合せであることがある。「データ処理装置」という用語は、例としてプログラマブルプロセッサ、コンピュータ、または複数のプロセッサもしくはコンピュータを含む、データを処理するためのすべての装置、デバイス、および機械を包含する。装置は、ハードウェアに加えて、当該のコンピュータプログラムのための実行環境を作成するコード、たとえば、プロセッサファームウェア、プロトコルスタック、データベース管理システム、オペレーティングシステム、またはそれらの1つもしくは複数の組合せを構成するコードを含むことができる。
コンピュータプログラム(プログラム、ソフトウェア、ソフトウェアアプリケーション、スクリプト、またはコードとしても知られる)は、コンパイラ型言語またはインタープリタ型言語を含むいかなる形態のプログラム言語で書かれることもあり、コンピュータプログラムは、スタンドアロンプログラムとして、またはモジュール、コンポーネント、サブルーチン、もしくはコンピューティング環境で使用するのに適した他のユニットとしてなど、いかなる形態で展開されることもある。コンピュータプログラムは、必ずしもファイルシステム中のファイルに対応しない。プログラムは、他のプログラムまたはデータ(たとえば、マークアップ言語ドキュメントに記憶された1つまたは複数のスクリプト)を入れたファイルの一部分に、当該プログラムに専用の単一ファイルに、または複数の協調ファイル(たとえば、1つもしくは複数のモジュール、サブプログラム、もしくはコードの一部を記憶するファイル)に、記憶することができる)。コンピュータプログラムは、1つのコンピュータ上で、または1つのサイトに位置するもしくは複数のサイトにわたって分散し、通信ネットワークによって相互接続された複数のコンピュータ上で実行されるように展開することができる。
本開示で説明するプロセスおよび論理フローは、入力データで動作し、出力を生成することによって機能を行うために1つまたは複数のコンピュータプログラムを1つまたは複数のプログラマブルプロセッサが実行することによって実行可能である。プロセスおよび論理フローはまた、専用の論理回路、たとえばFPGA(フィールドプログラマブルゲートアレイ)またはASIC(特定用途向け集積回路)によって実行可能であり、装置もまたこれらとして実装可能である。
コンピュータプログラムの実行に好適なプロセッサは、例として、汎用マイクロプロセッサと専用マイクロプロセッサの両方、および任意の種類のデジタルコンピュータの任意の1つまたは複数のプロセッサを含む。一般にプロセッサは、読取り専用メモリまたはランダムアクセスメモリまたは両方から命令およびデータを受け取ることになる。コンピュータの必須要素は、命令を行うためのプロセッサ、ならびに命令およびデータを記憶するための1つまたは複数のメモリデバイスである。一般にコンピュータはまた、データを記憶するための1つもしくは複数の大容量ストレージデバイス、たとえば、磁気ディスク、光磁気ディスク、もしくは光ディスクを含む、またはこれらからデータを受け取る、もしくはこれらにデータを転送する、もしくはその両方を行うために動作可能に結合されることになる。しかしながら、コンピュータがそのようなデバイスを有する必要はない。さらに、コンピュータが別のデバイス、たとえば、ほんのいくつかの例を挙げれば、携帯電話、携帯情報端末(PDA)、モバイルオーディオプレーヤ、全地球測位システム(GPS)レシーバに埋め込まれることがある。コンピュータプログラム命令およびデータを記憶するのに好適なコンピュータ可読媒体は、あらゆる形態の不揮発性メモリ、媒体、およびメモリデバイスを含み、例として、半導体メモリデバイス、たとえばEPROM、EEPROM、およびフラッシュメモリデバイス、磁気ディスク、たとえば内蔵ハードディスクまたはリムーバブルディスク、光磁気ディスク、ならびにCD ROMおよびDVD-ROMディスクを含む。プロセッサおよびメモリは、専用論理回路によって補われる、または専用論理回路に組み込まれることがある。
ユーザとの対話を可能にするために、本発明の実装形態は、ユーザに情報を表示するためのディスプレイデバイス、たとえばCRT(陰極線管)またはLCD(液晶ディスプレイ)モニタ)と、ユーザがそれによってコンピュータへの入力を行うことができるキーボードおよびポインティングデバイス、たとえばマウスまたはトラックボールとを有するコンピュータに実装可能である。ユーザとの対話を実現するために他の種類のデバイスも使用可能であり、例えばユーザに提供されるフィードバックは、任意の形態の感覚フィードバック、たとえば視覚フィードバック、聴覚フィードバック、もしくは触覚フィードバックであることが可能であり、ユーザからの入力は、音響入力、音声入力、もしくは触覚入力など、任意の形態で受け取ることができる。
本発明の実装形態は、バックエンド構成要素、たとえばデータサーバを含むコンピューティングシステム、またはミドルウェア構成要素、たとえばアプリケーションサーバを含むコンピューティングシステム、またはフロントエンド構成要素、たとえばグラフィカルユーザインタフェースもしくはウェブブラウザを有し、それによりユーザが本発明の実装形態と対話することができるクライアントコンピュータを含むコンピューティングシステム、または1つもしくは複数のそのようなバックエンド構成要素、ミドルウェア構成要素、もしくはフロントエンド構成要素の任意の組合せを含むコンピューティングシステムにおいて実現可能である。システムの構成要素は、デジタルデータ通信の任意の形態または媒体、例えば通信ネットワークによって、相互接続可能である。通信ネットワークの例には、ローカルエリアネットワーク(「LAN」)、およびワイドエリアネットワーク(「WAN」)、たとえばインターネットが含まれる。
コンピューティングシステムは、クライアントと、サーバとを含むことができる。クライアントおよびサーバは、一般的に互いから遠くにあり、典型的には通信ネットワークを介して対話する。クライアントとサーバの関係は、それぞれのコンピュータで実行している、互いにクライアント-サーバ関係を有するコンピュータプログラムによって生じる。
本開示は、多くの具体的内容を含むが、これらは本開示の範囲、または特許請求される可能性のあるものの範囲への制限として解釈されるべきではなく、むしろ本開示の特定の実装形態に固有の特徴の説明として解釈されるべきである。本開示において別個の実装形態の文脈で説明されるいくつかの特徴は、単一の実装形態において組み合わせて提供されることもある。逆に、単一の実装形態の文脈で説明される様々な特徴は、複数の実装形態において別々に、または任意の適切な部分的な組合せで提供されることもある。さらに、特徴は、ある組合せで機能するものとして上記で説明され、さらに当初はそのように特許請求される場合があるが、特許請求される組合せからの1つまたは複数の特徴は、場合によってはその組合せから削除されることがあり、特許請求される組合せは、部分的な組合せ、または部分的な組合せの変形を対象とする場合がある。
同様に、動作は、特定の順序で図面に示されるが、これは、望ましい結果を達成するために、このような動作が図示された特定の順序でもしくは順次に行われること、または例示したすべての動作が行われることを必要とするものと理解されるべきではない。いくつかの環境では、マルチタスクおよび並列処理が有利である場合がある。さらに、上述の実施における様々なシステム構成要素の分離は、すべての実施においてこのような分離を必要とすると理解されるべきではなく、記載するプログラム構成要素およびシステムは、一般的に単一のソフトウェア製品に統合される、または複数のソフトウェア製品にパッケージ化される可能性があると理解されるべきである。
ここまで、本開示の特定の実装形態について説明した。他の実装も、特許請求の範囲内である。たとえば、特許請求の範囲に記載するアクションは、異なる順序で行われ、やはり望ましい結果を実現することがある。
100 ネットワークアーキテクチャ
102 クライアントデバイス
104 クライアントデバイス
106 クライアントデバイス
108 クライアントデバイス
110 クライアントデバイス
112 サーバシステム
114 ネットワーク
116 処理デバイス
118 データストア
120 炭化水素生産記録
200 割振りモデル

Claims (25)

  1. 炭化水素生産を割り振るためのコンピュータで実行される方法であって、
    (i)1つまたは複数のプロセッサを含むサーバに通信可能に結合されたクライアントデバイスから、前記サーバ上に記憶された複数のエリア識別情報(ID)のうちの特定のエリアIDの選択を受信するステップと、
    (ii)前記1つまたは複数のプロセッサを用いて、前記選択された特定のエリアIDに基づいて、前記特定のエリアIDおよび前記特定のエリアIDに関連する複数の坑井に関連する定期的エリアレベル炭化水素生産値を含む複数の炭化水素生産値を決定するステップと、
    (iii)前記1つまたは複数のプロセッサを用いて、前記特定のエリアIDに関連する前記定期的エリアレベル炭化水素生産値の減退曲線モデルを決定するステップと、
    (iv)前記1つまたは複数のプロセッサを用いて、前記決定された減退曲線モデルで、集計された定期的坑井レベル炭化水素生産値をモデル化するステップであって、前記減退曲線モデルは、1つまたは複数の誤った運用イベントに基づいて、前記集計された定期的坑井レベル炭化水素生産値内の人為的影響を削減または除去する決定論的配分モデルを含む、ステップと、
    (v)前記1つまたは複数のプロセッサを用いて、前記クライアントデバイスにおいて表示するために前記選択された減退曲線モデルに少なくとも部分的に基づいて、割り振られる坑井レベル炭化水素生産値を決定するステップとを含む、コンピュータで実行される方法。
  2. 前記特定のエリアIDに関連する前記定期的エリアレベル炭化水素生産値の減退曲線モデルを決定するステップが、
    前記エリアIDに関連する貯留層の地質に少なくとも部分的に基づいて、前記特定のエリアIDに関連する前記定期的エリアレベル炭化水素生産値の前記減退曲線モデルを決定するステップを含む、請求項1に記載のコンピュータで実行される方法。
  3. 前記エリアIDに関連する貯留層の地質に少なくとも部分的に基づいて、前記特定のエリアIDに関連する前記定期的エリアレベル炭化水素生産値の減退曲線モデルを決定するステップが、
    (vi)前記プロセッサを用いて、前記特定のエリアIDに関連する前記複数の坑井の各々に対する割り振られる定期的坑井レベル炭化水素生産値を決定するステップと、
    (vii)前記プロセッサを用いて、前記複数の坑井の各々に対する前記割り振られる定期的坑井レベル炭化水素生産値を初期時間期間にシフトするステップと、
    (viii)前記プロセッサを用いて、集計された定期的エリアレベル炭化水素生産値を生成するために、前記シフトされた割り振られる定期的坑井レベル炭化水素生産値を集計するステップと、
    (ix)前記集計された定期的坑井レベル炭化水素生産値に基づいて、前記特定のエリアIDに関連する前記定期的エリアレベル炭化水素生産値の前記減退曲線モデルを決定するステップを含む、請求項2に記載のコンピュータで実行される方法。
  4. 前記特定のエリアIDに関連する複数の期間を決定するステップと、
    前記複数の期間のうちの最初の期間を決定するステップであって、前記最初の期間が前記減退曲線モデルの最初の定期的エリアレベル炭化水素生産値に関連する、決定するステップと、
    前記複数の期間のうちの最後の期間を決定するステップであって、前記最後の期間が前記減退曲線モデルの最後の定期的エリアレベル炭化水素生産値に関連する、決定するステップとをさらに含む、請求項1に記載のコンピュータで実行される方法。
  5. 前記最初の期間から始まり前記最後の期間で終わる前記複数の期間のうちの一期間を選択するステップと、
    前記選択された期間に、前記特定のエリアIDに関連する坑井の総数を決定するステップと、
    前記選択された期間に、前記特定のエリアIDに関連する複数のアクティブな坑井を決定するステップとをさらに含む、請求項4に記載のコンピュータで実行される方法。
  6. 前記複数のアクティブな坑井が前記選択された期間において1つのアクティブな坑井であることに基づいて、前記選択された期間における定期的エリアレベル炭化水素生産値を前記1つのアクティブな坑井に割り当てるステップをさらに含む、請求項5に記載のコンピュータで実行される方法。
  7. 前記複数のアクティブな坑井が2つ以上のアクティブな坑井であることに基づいて、前記選択された期間における各アクティブな坑井に対して、
    前記アクティブな坑井には前記選択された期間において生産が保留されているかどうかを決定するステップと、
    前記アクティブな坑井には前記選択された期間において生産が保留されているという決定に基づいて、前記保留中の生産前準備を前記アクティブな坑井に割り当てるステップとをさらに含む、請求項5に記載のコンピュータで実行される方法。
  8. 前記アクティブな坑井には前記選択された期間において生産が保留されているかどうかを決定するステップと、
    前記アクティブな坑井には前記選択された期間において生産が保留されていないという決定に基づいて、前記アクティブな坑井が割り当てられた減退曲線モデルを有していると決定するステップと、
    前記アクティブな坑井が割り当てられた減退曲線モデルを有することに基づいて、前記アクティブな坑井に対する前記選択された期間の予測される生産を決定するステップとをさらに含む、請求項7に記載のコンピュータで実行される方法。
  9. 前記選択された期間が前記最初の期間の後にあることに基づいて、前記アクティブな坑井が、前記複数の期間のうちの前の期間からの前記割り当てられた減退曲線モデルによる予測される生産に関連すると決定するステップと、
    前記前の期間の前記アクティブな坑井の前記予測される生産に基づいて、前記選択された期間の前記アクティブな坑井の前記予測される生産を比例配分するステップと、
    前記比例配分された予測される生産を前記選択された期間の前記アクティブな坑井に割り当てるステップとをさらに含む、請求項8に記載のコンピュータで実行される方法。
  10. 前記アクティブな坑井には前記選択された期間において保留中の生産がなく、割り当てられた減退曲線モデルがないと決定するステップと、
    前記決定に基づいて、前記選択された期間の新しい坑井として前記アクティブな坑井をフラグ付けするステップとをさらに含む、請求項7に記載のコンピュータで実行される方法。
  11. 前記選択された期間における新しい坑井ごとに、
    前記選択された期間における前記アクティブな坑井の保留中の生産と前記選択された期間における前記アクティブな坑井の予測される生産の合計を決定するステップと、
    前記合計が、前記選択された期間の前記定期的エリアレベル炭化水素生産値よりも大きいと決定するステップと、
    前記選択された期間における前記アクティブな坑井の保留中の生産と前記選択された期間における前記アクティブな坑井の予測される生産の前記合計を、前記選択された期間の前記定期的エリアレベル炭化水素生産値と等しくするステップと、
    前記選択された期間の各新しい坑井にゼロ生産を割り当てるステップとをさらに含む、請求項10に記載のコンピュータで実行される方法。
  12. 前記合計が、前記選択された期間の前記定期的エリアレベル炭化水素生産値よりも小さいと決定するステップと、
    前記選択された期間における前記アクティブな坑井の保留中の生産と前記選択された期間における前記アクティブな坑井の前記予測される生産の前記合計と、前記選択された期間の前記定期的エリアレベル炭化水素生産値との差を決定するステップと、
    前記選択された期間における前記新しい坑井の各々に、前記差に基づいて、比例する炭化水素生産値を割り当てるステップとをさらに含む、請求項11に記載のコンピュータで実行される方法。
  13. 前記選択された期間における新しい坑井ごとに、
    前記選択された期間における前記新しい坑井への前記割り当てられた比例する炭化水素生産値が、前の期間における前記新しい坑井への割り当てられた比例する炭化水素生産値よりも小さいと決定するステップと、
    前記新しい坑井に関連する坑井テストデータを識別するステップと、
    前記識別された坑井テストデータに基づいて、前記選択された期間および前記前の期間における前記新しい坑井の前記坑井テストデータおよび前記割り当てられた比例する炭化水素生産値に少なくとも部分的に基づいて前記新しい坑井に前記減退曲線モデルを当てはめるステップとをさらに含む、請求項12に記載のコンピュータで実行される方法。
  14. 前記新しい坑井に関連する坑井テストデータがないと識別するステップと、
    前記新しい坑井に関連する坑井テストデータがないという前記識別に基づいて、前記減退曲線モデルを前記新しい坑井に当てはめるステップとをさらに含む、請求項12に記載のコンピュータで実行される方法。
  15. 前記前の期間における前記新しい坑井の前記割り当てられた比例する炭化水素生産値に少なくとも部分的に基づいて、前記新しい坑井の前記減退曲線モデルを調整するステップをさらに含む、請求項14に記載のコンピュータで実行される方法。
  16. 前記選択された期間に新しい坑井がないと識別するステップと、
    前記選択された期間に新しい坑井がないという前記識別に基づいて、および前記選択された期間が前記最初の期間であることに基づいて、前記選択された期間の前記アクティブな坑井に比例配分された予測される生産を割り当てるステップであって、前記比例配分された予測される生産が前記減退曲線モデルおよび前記複数のアクティブな坑井に基づく、割り当てるステップとをさらに含む、請求項8に記載のコンピュータで実行される方法。
  17. 時間期間が月を含む、請求項1に記載のコンピュータで実行される方法。
  18. 前記減退曲線モデルが、Arpの方程式減退曲線モデルを含む、請求項1に記載のコンピュータで実行される方法。
  19. 前記減退曲線モデルが、少なくとも部分的に、最大定期的炭化水素生産値および少なくとも1つの減退率によって定義される、請求項1に記載のコンピュータで実行される方法。
  20. 前記少なくとも1つの減退率が、初期減退率および経時的な減退率を含む、請求項19に記載のコンピュータで実行される方法。
  21. ステップ(vi)~(ix)を反復することによって前記割り振られる坑井レベル炭化水素生産値を決定する反復プロセスを行うステップをさらに含む、請求項3に記載のコンピュータで実行される方法。
  22. ステップ(vi)~(ix)を反復することが、
    ステップ(v)の前の反復における前記決定された割り振られる坑井レベル炭化水素生産値に基づいて前記複数の坑井の各々に対する新しい割り振られる定期的坑井レベル炭化水素生産値を決定することと、
    前記複数の坑井の各々に対する前記新しい割り振られる定期的坑井レベル炭化水素生産値を、前記特定のエリアIDに関連する複数の期間のうちの最初の期間にシフトすることと、
    新しい集計された定期的エリアレベル炭化水素生産値を生成するために、前記シフトされた新しい割り振られる定期的坑井レベル炭化水素生産値を集計するステップと、
    前記新しい集計された定期的エリアレベル炭化水素生産値の新しい減退曲線モデルを決定することとを含む、請求項21に記載のコンピュータで実行される方法。
  23. 前記エリアIDがリースIDを含む、請求項1に記載のコンピュータで実行される方法。
  24. 非一時的記憶媒体上に符号化されたコンピュータプログラムであって、1つまたは複数のプロセッサに、
    (i)サーバ上に記憶された複数のエリア識別情報(ID)のうちの特定のエリアIDの選択を受信することと、
    (ii)前記選択された特定のエリアIDに基づいて、前記特定のエリアIDおよび前記特定のエリアIDに関連する複数の坑井に関連する定期的エリアレベル炭化水素生産値を含む複数の炭化水素生産値を決定することと、
    (iii)前記特定のエリアIDに関連する前記定期的エリアレベル炭化水素生産値の減退曲線モデルを決定することと、
    (iv)前記決定された減退曲線モデルで、集計された定期的坑井レベル炭化水素生産値をモデル化することであって、前記減退曲線モデルは、1つまたは複数の誤った運用イベントに基づいて、前記集計された定期的坑井レベル炭化水素生産値内の人為的影響を削減または除去する決定論的配分モデルを含む、モデル化することと、
    (v)クライアントデバイスにおいて表示するために前記選択された減退曲線モデルに少なくとも部分的に基づいて、割り振られる坑井レベル炭化水素生産値を決定することとを含む動作を行わせるための、非一時的コンピュータ可読命令を含む、コンピュータプログラム。
  25. 1つまたは複数のプロセッサを含む1つまたは複数のコンピュータのシステムであって、前記1つまたは複数のプロセッサが、
    (i)サーバ上に記憶された複数のエリア識別情報(ID)のうちの特定のエリアIDの選択を受信することと、
    (ii)前記1つまたは複数のプロセッサを用いて、前記選択された特定のエリアIDに基づいて、前記特定のエリアIDおよび前記特定のエリアIDに関連する複数の坑井に関連する定期的エリアレベル炭化水素生産値を含む複数の炭化水素生産値を決定することと、
    (iii)前記1つまたは複数のプロセッサを用いて、前記特定のエリアIDに関連する前記定期的エリアレベル炭化水素生産値の減退曲線モデルを決定することと、
    (iv)前記1つまたは複数のプロセッサを用いて、前記決定された減退曲線モデルで、集計された定期的坑井レベル炭化水素生産値をモデル化することであって、前記減退曲線モデルは、1つまたは複数の誤った運用イベントに基づいて、前記集計された定期的坑井レベル炭化水素生産値内の人為的影響を削減または除去する決定論的配分モデルを含む、モデル化することと、
    (v)前記1つまたは複数のプロセッサを用いて、クライアントデバイスにおいて表示するために前記選択された減退曲線モデルに少なくとも部分的に基づいて、割り振られる坑井レベル炭化水素生産値を決定することとを含む動作を行うように構成される、システム。
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Families Citing this family (6)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
US10303819B2 (en) * 2016-08-25 2019-05-28 Drilling Info, Inc. Systems and methods for allocating hydrocarbon production values
US11263370B2 (en) 2016-08-25 2022-03-01 Enverus, Inc. Systems and methods for allocating hydrocarbon production values
EP3785194A4 (en) * 2018-04-27 2022-01-19 RS Energy Group Topco, Inc. SYSTEM AND METHOD FOR PREDICTIVE OIL AND GAS ANALYSIS
WO2020154558A1 (en) * 2019-01-24 2020-07-30 Schlumberger Technology Corporation Rapid region wide production forecasting
WO2021026311A1 (en) * 2019-08-07 2021-02-11 Drilling Info, Inc. Systems and methods for allocating hydrocarbon production values
US11668854B2 (en) 2019-10-15 2023-06-06 Chevron U.S.A. Inc. Forecasting hydrocarbon production

Citations (6)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
WO2002086277A2 (en) 2001-04-24 2002-10-31 Exxonmobil Upstream Research Company Method for enhancing production allocation in an integrated reservoir and surface flow system
US20060116856A1 (en) 2004-12-01 2006-06-01 Webb Robert A Application of phase behavior models in production allocation systems
WO2008070864A1 (en) 2006-12-07 2008-06-12 Schlumberger Canada Limited A method for performing oilfield production operations
JP2013528731A (ja) 2010-06-16 2013-07-11 フォーオイル 成熟ガス産地または成熟石油産地の生産を向上させる方法
US20150019145A1 (en) 2013-07-11 2015-01-15 Laurie Sibbald Differential method for equitable allocation of hydrocarbon component yields using phase behavior process models
US20160153266A1 (en) 2014-08-22 2016-06-02 Schlumberger Technology Corporation Oilfield-wide production optimization

Family Cites Families (28)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
US4442710A (en) 1982-03-05 1984-04-17 Schlumberger Technology Corporation Method of determining optimum cost-effective free flowing or gas lift well production
US4592426A (en) * 1984-12-10 1986-06-03 Hughes Tool Company Upper termination with sliding sleeve seals
US4908763A (en) * 1988-09-09 1990-03-13 Phillips Petroleum Company Spectral data processing method for detection of hydrocarbons
US5314024A (en) * 1992-08-10 1994-05-24 Cooper Industries, Inc. Angular and radial self-aligning coupling
US7283941B2 (en) 2001-11-13 2007-10-16 Swanson Consulting Services, Inc. Computer system and method for modeling fluid depletion
WO2004095259A1 (en) 2003-03-26 2004-11-04 Exxonmobil Upstream Research Company Performance prediction method for hydrocarbon recovery processes
US7627461B2 (en) 2004-05-25 2009-12-01 Chevron U.S.A. Inc. Method for field scale production optimization by enhancing the allocation of well flow rates
US7346457B2 (en) 2006-03-24 2008-03-18 Schlumberger Technology Corporation Method for identification of inhibited wells in the mature fields
US8473268B2 (en) 2006-06-26 2013-06-25 Exxonmobil Upstream Research Company Method for comparing and back allocating production
US8131470B2 (en) * 2007-02-26 2012-03-06 Bp Exploration Operating Company Limited Managing flow testing and the results thereof for hydrocarbon wells
US8775141B2 (en) 2007-07-02 2014-07-08 Schlumberger Technology Corporation System and method for performing oilfield simulation operations
US8046314B2 (en) 2007-07-20 2011-10-25 Schlumberger Technology Corporation Apparatus, method and system for stochastic workflow in oilfield operations
US8214186B2 (en) 2008-02-04 2012-07-03 Schlumberger Technology Corporation Oilfield emulator
US8756038B2 (en) 2009-10-05 2014-06-17 Schlumberger Technology Corporation Method, system and apparatus for modeling production system network uncertainty
US20120095733A1 (en) 2010-06-02 2012-04-19 Schlumberger Technology Corporation Methods, systems, apparatuses, and computer-readable mediums for integrated production optimization
US8666667B2 (en) * 2010-06-07 2014-03-04 Conocophillips Company Hydrocarbon production allocation methods and systems
PE20141748A1 (es) * 2011-05-09 2014-12-07 Hydrocarbon Imaging Services Inc Sistema y metodo para la deteccion de hidrocarburos
US9140108B2 (en) 2011-11-03 2015-09-22 Bp Corporation North America Inc. Statistical reservoir model based on detected flow events
CA2808858C (en) 2012-03-16 2016-01-26 Weatherford/Lamb, Inc. Wellbore real-time monitoring and analysis of fracture contribution
CA2884279C (en) 2012-09-21 2016-07-26 National Oilwell Varco, L.P. Hands free gooseneck with rotating cartridge assemblies
WO2014121147A1 (en) 2013-01-31 2014-08-07 Betazi, Llc Production analysis and/or forecasting methods, apparatus, and systems
US20140310071A1 (en) 2013-03-13 2014-10-16 Betazi, Llc Physically-based financial analysis and/or forecasting methods, apparatus, and systems
US9569521B2 (en) 2013-11-08 2017-02-14 James W. Crafton System and method for analyzing and validating oil and gas well production data
US10519759B2 (en) * 2014-04-24 2019-12-31 Conocophillips Company Growth functions for modeling oil production
US10565540B2 (en) 2014-08-27 2020-02-18 Sourcewater, Inc. Oilfield water and well management using modeled predictions of oilfield water production or hydrocarbon production
US10260319B2 (en) 2016-02-08 2019-04-16 Rs Energy Group Topco, Inc. Method for estimating oil/gas production using statistical learning models
US11263370B2 (en) * 2016-08-25 2022-03-01 Enverus, Inc. Systems and methods for allocating hydrocarbon production values
US10303819B2 (en) * 2016-08-25 2019-05-28 Drilling Info, Inc. Systems and methods for allocating hydrocarbon production values

Patent Citations (6)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
WO2002086277A2 (en) 2001-04-24 2002-10-31 Exxonmobil Upstream Research Company Method for enhancing production allocation in an integrated reservoir and surface flow system
US20060116856A1 (en) 2004-12-01 2006-06-01 Webb Robert A Application of phase behavior models in production allocation systems
WO2008070864A1 (en) 2006-12-07 2008-06-12 Schlumberger Canada Limited A method for performing oilfield production operations
JP2013528731A (ja) 2010-06-16 2013-07-11 フォーオイル 成熟ガス産地または成熟石油産地の生産を向上させる方法
US20150019145A1 (en) 2013-07-11 2015-01-15 Laurie Sibbald Differential method for equitable allocation of hydrocarbon component yields using phase behavior process models
US20160153266A1 (en) 2014-08-22 2016-06-02 Schlumberger Technology Corporation Oilfield-wide production optimization

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