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 PDFInfo
- Publication number
- JP7175894B2 JP7175894B2 JP2019531551A JP2019531551A JP7175894B2 JP 7175894 B2 JP7175894 B2 JP 7175894B2 JP 2019531551 A JP2019531551 A JP 2019531551A JP 2019531551 A JP2019531551 A JP 2019531551A JP 7175894 B2 JP7175894 B2 JP 7175894B2
- Authority
- JP
- Japan
- Prior art keywords
- well
- time period
- hydrocarbon production
- area
- production
- Prior art date
- Legal status (The legal status is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the status listed.)
- Active
Links
- 238000004519 manufacturing process Methods 0.000 title claims description 339
- 229930195733 hydrocarbon Natural products 0.000 title claims description 177
- 150000002430 hydrocarbons Chemical class 0.000 title claims description 177
- 239000004215 Carbon black (E152) Substances 0.000 title claims description 171
- 238000000034 method Methods 0.000 title claims description 49
- 230000000737 periodic effect Effects 0.000 claims description 65
- 238000012360 testing method Methods 0.000 claims description 30
- 238000012804 iterative process Methods 0.000 claims description 19
- 238000004590 computer program Methods 0.000 claims description 16
- 230000007423 decrease Effects 0.000 claims description 12
- 238000003860 storage Methods 0.000 claims description 4
- 230000004931 aggregating effect Effects 0.000 claims description 3
- 230000000694 effects Effects 0.000 claims description 3
- 238000002360 preparation method Methods 0.000 claims description 2
- UFHFLCQGNIYNRP-UHFFFAOYSA-N Hydrogen Chemical compound [H][H] UFHFLCQGNIYNRP-UHFFFAOYSA-N 0.000 claims 1
- 241001195377 Prorates Species 0.000 claims 1
- 238000003763 carbonization Methods 0.000 claims 1
- 229910052739 hydrogen Inorganic materials 0.000 claims 1
- 239000001257 hydrogen Substances 0.000 claims 1
- 238000012545 processing Methods 0.000 description 8
- 238000004891 communication Methods 0.000 description 7
- XLYOFNOQVPJJNP-UHFFFAOYSA-N water Substances O XLYOFNOQVPJJNP-UHFFFAOYSA-N 0.000 description 6
- 230000008569 process Effects 0.000 description 5
- 230000015654 memory Effects 0.000 description 4
- 230000015572 biosynthetic process Effects 0.000 description 3
- 230000008859 change Effects 0.000 description 3
- 230000006870 function Effects 0.000 description 3
- 238000011084 recovery Methods 0.000 description 3
- 238000007796 conventional method Methods 0.000 description 2
- 230000003993 interaction Effects 0.000 description 2
- 238000013515 script Methods 0.000 description 2
- 238000000926 separation method Methods 0.000 description 2
- 238000004458 analytical method Methods 0.000 description 1
- 238000013459 approach Methods 0.000 description 1
- 238000003491 array Methods 0.000 description 1
- 230000001413 cellular effect Effects 0.000 description 1
- 230000003247 decreasing effect Effects 0.000 description 1
- 230000001788 irregular Effects 0.000 description 1
- 239000004973 liquid crystal related substance Substances 0.000 description 1
- 238000007726 management method Methods 0.000 description 1
- 230000003278 mimic effect Effects 0.000 description 1
- 238000005065 mining Methods 0.000 description 1
- 239000003129 oil well Substances 0.000 description 1
- 230000003287 optical effect Effects 0.000 description 1
- 239000003208 petroleum Substances 0.000 description 1
- 230000000644 propagated effect Effects 0.000 description 1
- 230000000717 retained effect Effects 0.000 description 1
- 239000011435 rock Substances 0.000 description 1
- 239000004065 semiconductor Substances 0.000 description 1
- 230000001953 sensory effect Effects 0.000 description 1
- 239000000758 substrate Substances 0.000 description 1
- 230000001052 transient effect Effects 0.000 description 1
- 230000000007 visual effect Effects 0.000 description 1
Images
Classifications
-
- E—FIXED CONSTRUCTIONS
- E21—EARTH OR ROCK DRILLING; MINING
- E21B—EARTH OR ROCK DRILLING; OBTAINING OIL, GAS, WATER, SOLUBLE OR MELTABLE MATERIALS OR A SLURRY OF MINERALS FROM WELLS
- E21B43/00—Methods or apparatus for obtaining oil, gas, water, soluble or meltable materials or a slurry of minerals from wells
- E21B43/16—Enhanced recovery methods for obtaining hydrocarbons
-
- E—FIXED CONSTRUCTIONS
- E21—EARTH OR ROCK DRILLING; MINING
- E21B—EARTH OR ROCK DRILLING; OBTAINING OIL, GAS, WATER, SOLUBLE OR MELTABLE MATERIALS OR A SLURRY OF MINERALS FROM WELLS
- E21B41/00—Equipment or details not covered by groups E21B15/00 - E21B40/00
-
- E—FIXED CONSTRUCTIONS
- E21—EARTH OR ROCK DRILLING; MINING
- E21B—EARTH OR ROCK DRILLING; OBTAINING OIL, GAS, WATER, SOLUBLE OR MELTABLE MATERIALS OR A SLURRY OF MINERALS FROM WELLS
- E21B43/00—Methods or apparatus for obtaining oil, gas, water, soluble or meltable materials or a slurry of minerals from wells
-
- G—PHYSICS
- G05—CONTROLLING; REGULATING
- G05B—CONTROL OR REGULATING SYSTEMS IN GENERAL; FUNCTIONAL ELEMENTS OF SUCH SYSTEMS; MONITORING OR TESTING ARRANGEMENTS FOR SUCH SYSTEMS OR ELEMENTS
- G05B19/00—Programme-control systems
- G05B19/02—Programme-control systems electric
-
- G—PHYSICS
- G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
- G06F—ELECTRIC DIGITAL DATA PROCESSING
- G06F30/00—Computer-aided design [CAD]
- G06F30/20—Design optimisation, verification or simulation
-
- E—FIXED CONSTRUCTIONS
- E21—EARTH OR ROCK DRILLING; MINING
- E21B—EARTH OR ROCK DRILLING; OBTAINING OIL, GAS, WATER, SOLUBLE OR MELTABLE MATERIALS OR A SLURRY OF MINERALS FROM WELLS
- E21B2200/00—Special features related to earth drilling for obtaining oil, gas or water
- E21B2200/20—Computer models or simulations, e.g. for reservoirs under production, drill bits
-
- E—FIXED CONSTRUCTIONS
- E21—EARTH OR ROCK DRILLING; MINING
- E21B—EARTH OR ROCK DRILLING; OBTAINING OIL, GAS, WATER, SOLUBLE OR MELTABLE MATERIALS OR A SLURRY OF MINERALS FROM WELLS
- E21B43/00—Methods or apparatus for obtaining oil, gas, water, soluble or meltable materials or a slurry of minerals from wells
- E21B43/14—Obtaining from a multiple-zone well
Landscapes
- Engineering & Computer Science (AREA)
- Mining & Mineral Resources (AREA)
- Geology (AREA)
- Life Sciences & Earth Sciences (AREA)
- Physics & Mathematics (AREA)
- Fluid Mechanics (AREA)
- Environmental & Geological Engineering (AREA)
- Geochemistry & Mineralogy (AREA)
- General Life Sciences & Earth Sciences (AREA)
- Theoretical Computer Science (AREA)
- General Physics & Mathematics (AREA)
- General Engineering & Computer Science (AREA)
- Geometry (AREA)
- Evolutionary Computation (AREA)
- Computer Hardware Design (AREA)
- Automation & Control Theory (AREA)
- Management, Administration, Business Operations System, And Electronic Commerce (AREA)
- Operations Research (AREA)
- Production Of Liquid Hydrocarbon Mixture For Refining Petroleum (AREA)
Description
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)
- 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。 - 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。 - 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。 - 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。 - 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。 - 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。
- 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。 - 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。 - 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。 - 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。 - 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。 - 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。 - 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。 - 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。 - 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。
- 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。 - 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。
- 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。
- 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。
- 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。
- 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。
- 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。 - 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。
- 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。 - 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。
Applications Claiming Priority (3)
Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
---|---|---|---|
US15/247,097 | 2016-08-25 | ||
US15/247,097 US10303819B2 (en) | 2016-08-25 | 2016-08-25 | Systems and methods for allocating hydrocarbon production values |
PCT/US2017/048563 WO2018039530A1 (en) | 2016-08-25 | 2017-08-25 | Systems and methods for allocating hydrocarbon production values |
Publications (2)
Publication Number | Publication Date |
---|---|
JP2019528392A JP2019528392A (ja) | 2019-10-10 |
JP7175894B2 true JP7175894B2 (ja) | 2022-11-21 |
Family
ID=61242782
Family Applications (1)
Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
---|---|---|---|
JP2019531551A Active JP7175894B2 (ja) | 2016-08-25 | 2017-08-25 | 炭化水素生産値を割り振るためのシステムおよび方法 |
Country Status (7)
Country | Link |
---|---|
US (2) | US10303819B2 (ja) |
JP (1) | JP7175894B2 (ja) |
KR (1) | KR102457664B1 (ja) |
AU (1) | AU2017315862B2 (ja) |
CA (1) | CA3035090C (ja) |
MY (1) | MY196145A (ja) |
WO (1) | WO2018039530A1 (ja) |
Families Citing this family (6)
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)
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)
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 |
-
2016
- 2016-08-25 US US15/247,097 patent/US10303819B2/en active Active
-
2017
- 2017-08-25 KR KR1020197007438A patent/KR102457664B1/ko active IP Right Grant
- 2017-08-25 AU AU2017315862A patent/AU2017315862B2/en active Active
- 2017-08-25 CA CA3035090A patent/CA3035090C/en active Active
- 2017-08-25 MY MYPI2019000986A patent/MY196145A/en unknown
- 2017-08-25 JP JP2019531551A patent/JP7175894B2/ja active Active
- 2017-08-25 WO PCT/US2017/048563 patent/WO2018039530A1/en active Application Filing
-
2019
- 2019-05-21 US US16/418,019 patent/US11379631B2/en active Active
Patent Citations (6)
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 |
Also Published As
Publication number | Publication date |
---|---|
US10303819B2 (en) | 2019-05-28 |
AU2017315862B2 (en) | 2021-07-08 |
KR20190035903A (ko) | 2019-04-03 |
US20180060454A1 (en) | 2018-03-01 |
AU2017315862A1 (en) | 2019-03-21 |
CA3035090C (en) | 2023-01-17 |
US11379631B2 (en) | 2022-07-05 |
KR102457664B1 (ko) | 2022-10-24 |
WO2018039530A1 (en) | 2018-03-01 |
CA3035090A1 (en) | 2018-03-01 |
MY196145A (en) | 2023-03-16 |
US20190272353A1 (en) | 2019-09-05 |
JP2019528392A (ja) | 2019-10-10 |
Similar Documents
Publication | Publication Date | Title |
---|---|---|
JP7175894B2 (ja) | 炭化水素生産値を割り振るためのシステムおよび方法 | |
US20110022363A1 (en) | Robust optimization-based decision support tool for reservoir development planning | |
US11928405B2 (en) | Systems and methods for allocating hydrocarbon production values | |
WO2010101593A1 (en) | Optimizing reservoir performance under uncertainty | |
US11586790B2 (en) | Determining hydrocarbon production sweet spots | |
US20210087921A1 (en) | Systems and methods for estimating refined reservoir productivity values as a function of position in a subsurface volume of interest | |
US20180284311A1 (en) | Method for determining a drilling plan for a plurality of new wells in a reservoir | |
Steck | Industry dynamics with social learning: Evidence from hydraulic fracturing | |
Khazaeni et al. | Intelligent production modeling using full field pattern recognition | |
US12049820B2 (en) | Estimated ultimate recovery forecasting in unconventional reservoirs based on flow capacity | |
WO2021026311A1 (en) | Systems and methods for allocating hydrocarbon production values | |
Ladipo et al. | Improved data-driven models for forecasting production performance with uncertainty analysis | |
Nurafza et al. | Development Well Risking of Production Forecasts | |
US20240068340A1 (en) | Method and system for updating a reservoir simulation model based on a well productivity index | |
US20230186184A1 (en) | Estimated ultimate recovery forecasting in unconventional reservoirs | |
US20220291417A1 (en) | Hydrocarbon well performance decline curve and evaluation tool | |
Artun et al. | A pattern-based approach to waterflood performance prediction using knowledge management tools and classical reservoir engineering forecasting methods | |
US20230004912A1 (en) | Methods for people-driven, near-real time auditable well intervention program | |
Okoli | Uncertainty Quantification in Unconventional Reservoirs Using Conventional Bootstrap and Modified Bootstrap Methodology | |
Al-Harthy et al. | SEQUENTIAL AND SYSTEMS APPROACHES FOR EVALUATING INVESTMENT DECISIONS—INFLUENCE OF FUNCTIONAL DEPENDENCIES AND INTERACTIONS | |
Singh | Assessing reservoir performance and modeling risk using real options | |
Al Janahi et al. | Petroleum production sharing contracts in the Middle East: application of economic evaluation and decision-making modeling | |
Ariq | Critical comparison of | |
Alhuraifi et al. | Analyzing productivity indices decline in wells | |
Ladipo | Statistical Data-Driven Models for Forecasting Production Performance with Uncertainty Analysis |
Legal Events
Date | Code | Title | Description |
---|---|---|---|
A621 | Written request for application examination |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A621 Effective date: 20200819 |
|
A977 | Report on retrieval |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A971007 Effective date: 20210806 |
|
A131 | Notification of reasons for refusal |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A131 Effective date: 20210816 |
|
A601 | Written request for extension of time |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A601 Effective date: 20211116 |
|
A521 | Request for written amendment filed |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A523 Effective date: 20220216 |
|
A131 | Notification of reasons for refusal |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A131 Effective date: 20220328 |
|
A521 | Request for written amendment filed |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A523 Effective date: 20220628 |
|
TRDD | Decision of grant or rejection written | ||
A01 | Written decision to grant a patent or to grant a registration (utility model) |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A01 Effective date: 20221011 |
|
A61 | First payment of annual fees (during grant procedure) |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A61 Effective date: 20221109 |
|
R150 | Certificate of patent or registration of utility model |
Ref document number: 7175894 Country of ref document: JP Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: R150 |