KR102457664B1

KR102457664B1 - 탄화수소 생산량 값을 할당하는 시스템 및 방법

Info

Publication number: KR102457664B1
Application number: KR1020197007438A
Authority: KR
Inventors: 윌리엄 엠. 바쇼어
Original assignee: 엔버루스 인코포레이티드
Priority date: 2016-08-25
Filing date: 2017-08-25
Publication date: 2022-10-24
Also published as: KR20190035903A; US20180060454A1; US11379631B2; JP2019528392A; US10303819B2; MY196145A; WO2018039530A1; AU2017315862A1; JP7175894B2; AU2017315862B2; US20190272353A1; CA3035090A1; CA3035090C

Abstract

탄화수소 생산량을 할당하는 기술은 서버에 저장된 복수의 지역 아이디(ID) 중 특정 지역 ID의 선택을 수신하는 단계; 선택된 특정 지역 ID에 기반하여, 특정 지역 ID 및 특정 지역 ID와 관련된 복수의 유정과 연관된 주기적 지역-수준 탄화수소 생산량 값을 포함하는 복수의 탄화수소 생산량 값을 결정하는 단계; 특정 지역 ID와 관련된 지역-수준 탄화수소 생산량 값에 대한 감퇴 곡선 모델(decline curve model)을 결정하는 단계; 결정된 감퇴 곡선 모델에 의해 집계된 주기적 유정-수준 탄화수소 생산량 값을 모델링하는 단계; 및 클라이언트 장치에 디스플레이하기 위해, 선택된 감퇴 곡선 모델에 적어도 부분적으로 기반하여, 할당된 유정-수준 탄화수소 생산량 값을 결정하는 단계를 포함한다.

Description

탄화수소 생산량 값을 할당하는 시스템 및 방법

[0001] 본 발명은 탄화수소 생산량 값(production values)을 할당하는 시스템 및 방법에 관한 것으로서, 보다 구체적으로는, 지역 또는 임대지(lease)에 위치한 하나 이상의 탄화수소 유정(well)에 지역-수준 또는 임대지-수준의 탄화수소 생산량 값을 할당하는 시스템 및 방법에 관한 것이다.

[0002] 생산 유정으로부터의 주기적인 탄화수소(예컨대, 오일, 가스) 및 물의 생산량은 기록 및 정보 제공 목적으로 주 기관(예컨대, 텍사스 철도 위원회)에 보고된다. 종종, 보고된 탄화수소 및 물 생산량은 특정 지리적 또는 법적으로 정의된 지역에 대한 집계 값으로 보고된다. 특정 지리적 또는 법적으로 정의된 지역 내에, 집계된 주기적 보고 값에 기여하는 생산 유정은 많이 있을 수 있다. 즉, 해당 지역이 단일 유정을 포함하든지 많은 유정을 포함하든지에 상관없이, 집계된 생산량 값만이 보고된다. 다중-유정 지역의 경우, 유정별로(well-by-well basis) 주기적인 생산량 값을 결정하기 어려울 수 있다. 예를 들어, 집계된 주기적 값을 여러 개의 유정에 할당하는 것은 예를 들어 어떤 유정이 언제 얼마나 오래 생산하는지에 따라 달라질 수 있다.

[0003] 탄화수소 생산량을 할당하는 예시적 일 구현예에서, 컴퓨터-구현 방법은 (i) 하나 이상의 프로세서를 포함하는 서버에 통신 가능하게 결합된 클라이언트 장치로부터, 서버에 저장된 복수의 지역 아이디(ID) 중 특정 지역 ID의 선택을 수신하는 단계와; (ii) 하나 이상의 프로세서에 의해, 특정 지역 ID 및 그 특정 지역 ID와 관련된 복수의 유정(well)과 연관된 주기적 지역-수준 탄화수소 생산량 값을 포함하는 복수의 탄화수소 생산량 값을 결정하는 단계와; (iii) 하나 이상의 프로세서에 의해, 특정 지역 ID와 관련된 지역-수준 탄화수소 생산량 값에 대한 감퇴 곡선 모델을 결정하는 단계와; (iv) 하나 이상의 프로세서에 의해, 결정된 감퇴 곡선 모델을 이용하여 집계된 주기적 유정-수준 탄화수소 생산량 값을 모델링하는 단계와; 그리고 (v) 하나 이상의 프로세서에 의해, 클라이언트 장치에 디스플레이하기 위해, 선택된 감퇴 곡선 모델에 적어도 부분적으로 기초하여, 할당된 유정-수준 탄화수소 생산량 값을 결정하는 단계를 포함한다.

[0004] 상기 예시적인 구현예와 조합 가능한 일 측면에서, 특정 지역 ID와 관련된 지역-수준 탄화수소 생산량 값에 대한 감퇴 곡선 모델을 결정하는 단계는 지역 ID와 관련된 저장층(reservoir)의 지질에 적어도 부분적으로 기초하여 특정 지역 ID와 관련된 지역-수준 탄화수소 생산량 값에 대한 감퇴 곡선 모델을 결정하는 단계를 포함한다.

[0005] 전술한 측면들 중 임의의 측면과 조합 가능한 다른 일 측면에서, 지역 ID와 관련된 저장층의 지질에 적어도 부분적으로 기초하여 특정 지역 ID와 관련된 지역-수준 탄화수소 생산량 값에 대한 감퇴 곡선 모델을 결정하는 단계는, (vi) 프로세서를 사용하여, 특정 지역 ID와 관련된 복수의 유정 각각에 대해 할당된 주기적 유정-수준 탄화수소 생산량 값을 결정하는 단계와; (vii) 프로세서를 사용하여, 복수의 유정 각각에 대해 할당된 주기적 유정-수준 탄화수소 생산량 값을 초기 기간으로 시프트하는 단계와; (viii) 프로세서를 사용하여, 집계된 주기적 지역-수준 탄화수소 생산량 값을 생성하기 위해 상기 시프트된 할당된 주기적 유정-수준 탄화수소 생산량 값을 집계하는 단계와; 그리고 (ix) 집계된 주기적 유정-수준 탄화수소 생산량 값에 기초하여 특정 지역 ID와 관련된 지역-수준 탄화수소 생산량 값에 대한 감퇴 곡선 모델을 결정하는 단계를 포함한다.

[0006] 전술한 측면들 중 임의의 측면과 조합 가능한 다른 일 측면은 특정 지역 ID와 관련된 다수의 기간을 결정하는 단계와; 다수의 기간 중 첫 번째 기간을 결정하는 단계와, 상기 첫 번째 기간은 첫 번째 지역-수준 탄화수소 생산량 값과 관련되고; 및 다수의 기간 중 마지막 기간을 결정하는 단계를 더 포함하고, 상기 마지막 기간은 마지막 지역-수준 탄화수소 생산값과 관련된다.

[0007] 전술한 측면들 중 임의의 측면과 조합 가능한 다른 일 측면은 첫 번째 기간으로 시작하여 마지막 기간으로 끝나는 다수의 기간 중 하나의 기간을 선택하는 단계와; 선택된 기간에 대해, 특정 지역 ID와 관련된 유정의 총 수를 결정하는 단계와; 그리고 선택된 기간에 대해, 특정 지역 ID와 관련된 활성 유정의 개수를 결정하는 단계를 더 포함한다.

[0008] 전술한 측면들 중 임의의 측면과 조합 가능한 다른 일 측면은 활성 유정의 개수가 선택된 기간에서 하나인 것에 기초하여, 하나의 활성 유정에 선택된 기간의 지역-수준 탄화수소 생산량 값을 할당하는 단계를 더 포함한다.

[0009] 전술한 측면들 중 임의의 측면과 조합 가능한 다른 일 측면은 활성 유정의 개수가 하나 이상인 것에 기초하여, 선택 기간의 각 활성 유정에 대해: 활성 유정이 선택된 기간에 보류중인 생산량이 있는지 결정하는 단계와; 그리고 활성 유정이 선택된 기간에 보류 중인 생산량이 있다는 것에 기초하여, 보류중인 예비 생산량(preproduction)을 활성 유정에 할당하는 단계를 더 포함한다.

[0010] 전술한 측면들 중 임의의 측면과 조합 가능한 다른 일 측면은 활성 유정이 선택된 기간에 보류중인 생산량이 없다고 결정하는 단계와; 활성 유정이 선택된 기간에 보류중인 생산량이 없다는 것에 기초하여, 그 활성 유정이 할당된 감퇴 곡선 모델을 갖는다고 결정하는 단계와; 그리고 활성 유정이 할당된 감퇴 곡선 모델을 갖다는 것에 기초하여, 그 활성 유정에 대해 상기 선택된 기간에 대한 예측 생산량을 결정하는 단계를 더 포함한다.

[0011] 전술한 측면들 중 임의의 측면과 조합 가능한 다른 일 측면은 첫 번째 기간 이후의 선택된 기간에 기초하여, 활성 유정이 다수의 기간 중 이전 기간에서 할당된 감퇴 곡선 모델의 예측 생산량과 관련된다고 결정하는 단계와; 이전 기간에 대한 활성 유정의 예측 생산량에 기초하여 상기 선택된 기간에 대한 활성 유정의 예측 생산량을 비례시키는(proportioning) 단계와; 그리고 비례된 예측 생산량을 상기 선택된 기간의 활성 유정에 할당하는 단계를 더 포함한다.

[0012] 전술한 측면들 중 임의의 측면과 조합 가능한 다른 일 측면은 활성 유정이 선택된 기간에 보류중인 생산량을 없고 할당된 감퇴 곡선 모델이 없다고 결정하는 단계와; 그리고 결정에 기초하여, 선택된 기간의 활성 유정을 신규 유정으로 표시(flagging)하는 단계를 더 포함한다.

[0013] 전술한 측면들 중 임의의 측면과 조합 가능한 다른 일 측면은 선택된 기간의 각 신규 유정에 대해: 선택된 기간의 활성 유정들에 대한 보류중인 생산량과 선택된 기간의 활성 유정들에 대한 예측 생산량의 합계(sum)를 결정하는 단계와; 합계가 선택된 기간에 대한 지역-수준 탄화수소 생산량 값보다 크다고 결정하는 단계와; 선택된 기간의 활성 유정들에 대한 보류중인 생산량과 선택된 기간의 활성 유정들에 대한 예측 생산량의 합계를 선택된 기간에 대한 지역-수준 탄화수소 생산량과 동일하게 하는(equalizing) 단계와; 그리고 선택된 기간의 각각의 신규 유정에 0의 생산량을 할당하는 단계를 더 포함한다.

[0014] 전술한 측면들 중 임의의 측면과 조합 가능한 다른 일 측면은 합계가 선택된 기간에 대한 지역-수준 탄화수소 생산량 값보다 작다고 결정하는 단계와; 선택된 기간의 활성 유정들에 대한 예측 생산량과 선택된 기간의 활성 유정들에 대한 예측 생산량의 합계와 선택된 기간에 대한 지역-수준 탄화수소 생산량 값 사이의 차이를 결정하는 단계와; 그리고 차이에 기초하여, 선택된 기간의 각 신규 유정에 비례 탄화수소 생산량 값을 할당하는 단계를 더 포함한다.

[0015] 전술한 측면들 중 임의의 측면과 조합 가능한 다른 일 측면은 선택된 기간의 각 신규 유정에 대하여: 선택된 기간의 신규 유정에 할당된 비례 탄화수소 생산량 값이 이전 기간의 신규 유정에 할당된 비례 탄화수소 생산량 값보다 작다고 결정하는 단계와; 신규 유정과 관련된 유정 테스트 데이터를 식별하는 단계와; 그리고 식별된 유정 테스트 데이터에 기초하여, 유정 테스트 데이터 및 선택된 기간과 이전 기간의 신규 유정의 할당된 비례 탄화수소 생산량 값에 적어도 부분적으로 기초하여, 신규 유정에 감퇴 곡선 모델을 피팅하는(fitting) 단계를 더 포함한다.

[0016] 전술한 측면들 중 임의의 측면과 조합 가능한 다른 일 측면은 신규 유정과 관련된 유정 테스트 데이터가 없음을 식별하는 단계와; 그리고 신규 유정과 관련된 유정 테스트 데이터가 없다는 식별에 기초하여, 신규 유정에 감퇴 곡선 모델을 피팅하는 단계를 더 포함한다.

[0017] 전술한 측면들 중 임의의 측면과 조합가능한 다른 일 측면은 이전 기간의 신규 유정의 할당된 비례 탄화수소 생산량 값에 적어도 부분적으로 기초하여, 신규 유정에 대한 감퇴 곡선 모델을 조정하는 단계를 더 포함한다.

[0018] 전술한 측면들 중 임의의 측면과 조합 가능한 다른 일 측면은 선택된 기간에 신규 유정이 없음을 식별하는 단계와; 그리고 선택된 기간에 신규 유정이 없다는 식별에 기초하고 선택된 기간이 첫 번째 기간이라는 것에 기초하여, 선택된 기간의 활성 유정에 비례 예측 생산량을 할당하는 단계를 더 포함하고, 비례 예측 생산량은 감퇴 곡선 모델과 활성 유정의 개수에 기초한다.

[0019] 전술한 측면들 중 임의의 측면과 조합 가능한 다른 일 측면에서, 기간은 월(month)을 포함한다.

[0020] 전술한 측면들 중 임의의 측면과 조합 가능한 다른 일 측면에서, 감퇴 곡선 모델은 Arp 방정식 감퇴 곡선 모델을 포함한다.

[0021] 전술한 측면들 중 임의의 측면과 조합 가능한 다른 일 측면에서, 감퇴 곡선 모델은 최대 주기적 탄화수소 생산량 값 및 적어도 하나의 감퇴율에 의해 적어도 부분적으로 정의된다.

[0022] 전술한 측면들 중 임의의 측면과 조합 가능한 다른 일 측면에서, 적어도 하나의 감퇴율은 초기 감퇴율 및 시간 경과에 따른 감퇴율을 포함한다.

[0023] 전술한 측면들 중 임의의 측면과 조합 가능한 다른 일 측면은 단계 (vi)-(ix)을 반복함으로써 할당된 유정-수준 탄화수소 생산량 값을 결정하는 반복 프로세스를 수행하는 단계를 더 포함한다.

[0024] 전술한 측면들 중 임의의 측면과 조합 가능한 다른 일 측면에서, 단계 (vi)-(ix)를 반복하는 것은 단계 (v)의 이전 반복에서 결정된 할당된 유정-수준 탄화수소 생산량 값에 기초하여, 복수의 유정 각각에 대해 신규 할당된 주기적 유정-수준 탄화수소 생산량 값을 결정하는 단계와; 복수의 유정 각각에 대해 신규 할당된 주기적 유정-수준 탄화수소 생산량 값을 특정 지역 ID와 관련된 다수의 기간 중 첫 번째 기간으로 시프트하는 단계와; 신규 집계된 주기적 지역-수준 탄화수소 생산량 값을 생성하기 위해 상기 시프트된 신규 할당된 주기적 유정-수준 탄화수소 생산값을 집계하는 단계와; 그리고 신규 집계된 주기적 지역-수준 탄화수소 생산값에 대한 신규 감퇴 곡선 모델을 결정하는 단계를 포함한다.

[0025] 전술한 측면들 중 임의의 측면과 조합 가능한 다른 일 측면에서, 지역 ID는 임대지(lease) ID를 포함한다.

[0026] 구현예는 시스템 또는 컴퓨터 프로그램을 포함할 수도 있다. 예를 들어, 하나 이상의 컴퓨터로 구성된 시스템은 동작 시 시스템으로 하여금 동작들을 수행하게 하는 시스템에 설치된 소프트웨어, 펌웨어, 하드웨어, 또는 이들의 조합을 갖는 덕분에 특정 동작을 수행하도록 구성될 수 있다. 하나 이상의 컴퓨터 프로그램은 데이터 처리 장치에 의해 실행될 때 그 장치로 하여금 동작들을 수행하게 하는 비-일시적 컴퓨터-판독가능 매체에 저장된 명령어를 포함함으로써 특정 동작을 수행하도록 구성될 수 있다.

[0027] 본 발명에 따른 구현예 중 하나, 일부 또는 전부는 다음 특징들 중 하나 이상을 포함할 수 있다. 예를 들어, 컴퓨터-구현 할당 모델은, 집계된 보고된 탄화수소(또는 물) 생산량으로부터 유정별로 생산량 값을 할당하기 위해, 특정 지역 또는 임대지에 있는 다수의 생산 유정 중 각각의 유정에 대한 예측되는 감퇴의 결정론적 모델을 사용할 수 있다. 할당 모델은 실제로 존재하지 않는 동작 이벤트(예를 들어, 재완료, 패쇄)로 해석될 수 있는 월별 생산량의 급격한 변화(예를 들어, 스파이크, 0값)와 같은, 집계된 보고된 생산량 내에서 아티팩트(artifacts)를 줄이거나 없앨 수 있다. 따라서, 할당 모델은 보고된 집계 생산량에 기초하여 주기적으로 실제 유정별 생산량 값을 보다 정확하게 결정할 수 있다. 또한, 할당 모델은 기존의 할당 기술에 비해 최종 가채량 추정(estimated ultimate recovery forecasts : EURs)을 보다 정확하게 생성할 수 있다. 또 다른 예로, 할당 모델은 결정론적 모델을 사용함으로써, 생산 저장층의 국소적인 석유 지질이 상기 집계된 탄화수소 생산량 값을 이들 집계된 값에 기여하는 개별 유정에 할당할 때 예측 값을 갖는다는 개념을 통합할 수 있다.

[0028] 본 발명에 따른 구현예 중 하나, 일부 또는 전부는 다음 특징들 중 하나 이상을 포함할 수 있다. 예를 들어, 컴퓨터-구현 할당 모델은, 최종 값에 매우 근접한 할당 값에 보다 신속하게(예컨대, 몇 번 또는 여러 반복내에서) 도달하는 반복 프로세스를 제공함으로써, 기존의 할당 기술에 비해 (예를 들어, 컴퓨팅 시간 및 자원의) 효율성을 증가시킬 수 있다. 다른 예로, 컴퓨터-구현 할당 모델은 시간 경과에 따른 감퇴 곡선 모델의 변화 및 간격 감소에 대한 이해를 개선함으로써 (예를 들어, 컴퓨팅 시간 및 자원의) 효율성을 증가시킬 수 있다. 이러한 시간-동적 모델링은 유정 계획의 경제 분석에 사용된다. 또 다른 예로, 컴퓨터-구현 할당 모델은 특정 미래 시점에서의 최종 채굴(recovery) 또는 잔여 채굴 가능성의 추정치를 개선할 수 있으며, 이는 결국 미래의 유정들에 대한 보다 효율적인 경제 계획을 제공할 수 있다. 또 다른 예로, 컴퓨터-구현 할당 모델은 탄화수소의 경제적 채굴에 대한 저장층 지질의 영향에 대한 이해를 향상시킬 수 있다. 또한, 컴퓨터-구현 할당 모델은 주어진 자원 집적대(예를 들어, 주어진 지층(formation), 임대지 또는 기타) 내의 잔여 채굴 가능한 탄화수소에 대한 이해를 개선할 수 있다.

[0029] 하나 이상의 구현예의 세부사항은 첨부된 도면 및 이하의 설명에서 기술된다. 다른 특징, 목적 및 이점은 상세한 설명 및 도면 및 청구범위에서 명백해질 것이다.

[0030] 도 1은 하나 이상의 클라이언트 장치 및 본 발명에 따라 할당 모델을 실행하는 하나 이상의 서버 장치를 포함하는 예시적인 분산 네트워크 아키텍처를 도시한다.
[0031] 도 2a-2c, 도 3a-3b, 및 도 4는 본 발명에 따라 선택된 지역에 대해 유정별로 탄화수소 생산량 값을 할당하는 예시적인 반복 프로세스를 도시하는 흐름도이다.
[0032] 도 5a-5f는 본 발명에 따라 선택된 지역에 대해 유정별로 탄화수소 생산량 값을 할당하는 예시적인 반복 프로세스의 하나 이상의 단계를 그래프로 도시한다.
[0033] 도 6은 본 발명에 따라 선택된 지역에 대해 유정별로 탄화수소 생산량 값을 할당하는 반복 프로세스로부터의 예시적인 출력을 도시한다.

[0034] 이 문서는 보고된 집계(총) 임대지-수준 생산량으로부터 유정별 및 주기적으로 할당된 탄화수소 생산량을 결정하는 할당 모델을 실행하는 기술(예컨대, 컴퓨터-구현 방법, 컴퓨터 프로그램 제품, 컴퓨터 시스템)에 대해 논의한다. 일부 측면에서, 본 발명에 따른 할당 모델은 특정 지역에 할당되거나 관련된 다수의 유정 내의 각각의 유정에 대하여, 예상되는 감퇴의 결정론적 모델을 사용할 수 있다. 일부 측면에서, "지역(area)"은 예를 들어 할당 모델을 실행하는 할당 모델 서비스의 사용자, 운영자 또는 소유자에 의해 선택되거나 정의된 임의의 지리적 영역을 나타낼 수 있다. 다른 측면에서, "지역"은 법적으로 정의된 지리적 영역, 예컨대 카운티, 군구(township), 주, 도시 또는 이들 중 다수를 나타내거나 이와 일치할 수 있다. 다른 측면에서, "지역"은 탄화수소 임대지를 나타낼 수 있다. 결국, 탄화수소 임대지는 일반적으로 탄화수소, 물, 또는 탄화수소와 물 모두의 탐사 또는 생산 활동이 일어나는 지표면의 영역을 나타내거나 정의할 수 있다. 다른 측면에서, 탄화수소 임대지는 일반적으로 유료로 특정 기간 동안 그 지역의 광물권 소유자(임대인)로부터 차용자(임차인)에게 탐사 및 생산할 권리를 양도하는 계약으로 정의된 지역을 나타내거나 정의할 수 있다.

[0035] 일부 측면에서, 할당 모델은 여러 데이터 입력을 수신하거나 식별할 수 있다. 데이터 입력은 저장되거나(예컨대, 이력 또는 수집된 데이터) 또는 (예를 들어, 할당 모델 서비스의 사용자 또는 운영자에 의해) 제공될 수 있다. 데이터 입력은 예를 들어 어떤 지역에 대해 보고된 집계된 탄화수소(또는 물) 유정 생산량, 그 지역과 관련된 각각의 유정에 대한 첫 번째 및 마지막 탄화수소 생산 기간(예를 들어, 시간) 및 그 지역과 관련된 각각의 유정에 대해 보고된 보류중인(pending) 생산량을 포함할 수 있다. 보류 생산량 값은 이러한 유정들이 그 지역과 관련되기 전에(예를 들어, 유정들이 법적으로 임대지로 할당되기 전) 하나 이상의 기간에서의 하나 이상의 유정에 대한 주기적 탄화수소 생산량 값을 포함할 수 있다.

[0036] 특정 데이터, 예컨대 보고된 집계 탄화수소 생산량 값은 시간 기간, 또는 "기간"으로 세분화될 수 있다. 일부 측면에서, 기간은 1개월일 수 있다. 대안적인 측면에서, 기간은 짧은 기간(예컨대, 1주, 1일) 또는 긴 기간(예컨대, 1년, 몇개월 또는 몇년)일 수 있다.

[0037] 일부 측면에서, 할당 모델로의 데이터 입력은 유정-테스트 데이터를 포함할 수도 있다. 해당 지역과 관련된 유정에 대하여 (가능한 경우) 유정별로 보고된 유정-테스트 데이터는 완료/재완료 작업 후에 및/또는 불규칙한 간격으로 보고될 수 있다(예컨대, 텍사스주 철도위원회 서식 W-10, 유정 현황 보고서). 일반적으로, 이들 데이터는 24시간 동안 측정된 탄화수소 생산량 데이터를 나타낸다. 이러한 일일 생산 데이터를 전체 1개월 값으로 외삽하면 잠재적으로 월별 생산량을 나타낼 수 있지만, 완전히 정확하지는 않을 수 있다. 일부 측면에서, 할당 모델은 보고된 유정-테스트 데이터를 여전히 존중하면서, 해당 지역과 관련된 보류 생산량 값과 함께, 이러한 결함을 처리할 수 있다.

[0038] 할당 모델은 특정 지역(예컨대, 임대지)과 관련된 보고된 집계 탄화수소 생산량 값에 기초하여 유정별로 탄화수소 생산량 값을 할당하기 위하여, 결정론적 감퇴 곡선을 활용할 수 있다. 예를 들어, 할당 모델은 Arp 방정식 또는 기타 감퇴 방정식(예를 들어, Duong, Power Law, Logistic Growth, Stretched Exponential 등)을 사용할 수 있다. 선택된 감퇴 방정식(예컨대, Arp 등)은 하나 이상의 기준으로 특징지워질 수 있다. 예를 들어, Arp 방정식의 경우, 선택된 또는 모델링된 감퇴 곡선은 최대 탄화수소 생산량 값(Qi), 연간 초기 감퇴율(D), 및 시간 경과에 따른 감퇴율(b)로 특징지워질 수 있다. Qi는 특정 유정의 생산 수명 동안 그 유정의 최대 주기적 탄화수소 생산량 값을 나타낼 수 있다. D 및 b는 시간 경과에 따른 저장층(reservoir)의 생산성을 나타내는 생산 저장층(예컨대, 지질 지층)의 감퇴를 정의할 수 있다. Qi는 국소 지질학적 변화 및 운영상의 변화의 함수 이상일 수 있다. 따라서, 해당 지역과 관련된 유정들이 동일하거나 적어도 동종의 저장층(예컨대, 사암, 셰일)에서 생산하는 지역의 경우, D 및 b는 유정마다 일관되지만 Qi는 유정에 따라 상이할 수 있다. 또한, 감퇴 곡선 모델은 다수의 세그먼트를 포함하므로 더 복잡할 수 있다(예를 들어, 일시적 내지 경계-우세 흐름과 같은 흐름 체제의 변화를 처리하기 위한, 말단 감퇴 모델, 일반적으로 지수적 또는 일정한 감퇴).

[0039] 도 1은 하나 이상의 클라이언트 장치 및 할당 모델 서비스를 통한 할당 모델을 실행하는 하나 이상의 서버 장치를 포함하는 예시적인 분산 네트워크 아키텍처를 도시한다. 네트워크 아키텍처(100)는 네트워크(114)에 의해 서버 시스템(112)에 통신가능하게 연결된 다수의 클라이언트 장치(102, 104, 106, 108, 110)를 포함한다. 서버 시스템(112)은 처리 장치(116) 및 데이터 저장소(118)을 포함한다. 처리 장치(116)는 데이터 저장소(118)에 저장된 컴퓨터 명령(예컨대, 할당 모델의 전부 또는 일부)을 실행하여 할당 모델 서비스의 기능을 수행한다. 예를 들어, 일부 측면에서, 할당 모델 서비스는 서버 시스템(112)의 소유자 또는 운영자에 의해 클라이언트 장치(102, 104, 106, 108 및 110)(및 다른 클라이언트 장치)에 이용할 수 있는 가입 서비스일 수 있다. 일부 측면에서, 서버 시스템(112)은 할당 모델 서비스의 소유자 또는 운영자를 위한 할당 모델 서비스를 호스팅하는 제3자(예컨대, 병설 서버 시스템)에 의해 소유되고 운영될 수 있다.

[0040] 클라이언트 장치(102, 104, 106, 108, 110)의 사용자는 서버 장치(112)에 액세스하여 할당 모델 서비스에 참가한다. 예를 들어, 클라이언트 장치(102, 104, 106, 108, 110)는 할당 모델 서비스에 액세스하는데 사용될 수 있는 웹 브라우저 애플리케이션을 실행할 수 있다. 다른 일 예에서, 클라이언트 장치(102, 104, 106, 108, 110)는 할당 모델 서비스에 특정된 소프트웨어 애플리케이션(예컨대, 스파트폰에서 실행되는 "앱"으로서)을 실행할 수 있다. 다시 말해, 전체 할당 모델 서비스는 서버 시스템(112)에서 호스팅되고 실행될 수 있다. 대안적인 측면에서, 할당 모델 서비스의 일부는 (예컨대, 클라이언트 장치의 사용자에 의해 입력된 정보를 수집 및 전송하고 및/또는 할당 모델 서비스로부터 사용자에게 출력 데이터를 디스플레이하기 위해) 클라이언트 장치(102, 104, 106, 108, 110)에서 실행할 수 있다.

[0041] 일부 구현예에서, 클라이언트 장치(102, 104, 106, 108, 110)는 랩탑 또는 데스크탑 컴퓨터, 스마트폰, 개인용 디지털 보조장치, 휴대용 미디어 플레이어, 태블릿 컴퓨터, 또는 전자 소셜 네트워크와 통신하는데 사용될 수 있는 다른 적절한 컴퓨팅 장치와 같은 컴퓨팅 장치로서 제공될 수 있다. 일부 구현예에서, 서버 시스템(112)은 컴퓨터 서버와 같은 단일 컴퓨팅 장치일 수 있다. 일부 구현예에서, 서버 시스템(112)은 서버 컴퓨터(예컨대, 클라우드 컴퓨팅)의 동작을 수행하기 위해 함께 동작하는 하나 이상의 컴퓨팅 장치를 나타낼 수 있다. 일부 구현예에서, 네트워크(114)는 공중 통신 네트워크(예컨대, 인터넷, 셀룰러 데이터 네트워크, 전화 네트워크를 통한 다이얼업 모뎀) 또는 사설 통신 네트워크(예컨대, 사설 LAN, 임대 회선)일 수 있다.

[0042] 도 1에 도시된 바와 같이, 서버 시스템(112)(예컨대, 데이터 저장소(118))은 하나 이상의 탄화수소 생산량 기록(120)을 저장할 수 있다. 각각의 탄화수소 생산량 기록(120)은 특정 탄화수소 생산 지역(예컨대, 임대지 등)과 관련되고 특정 지역 식별 값("지역 ID")에 의해 식별되는 공개적으로 이용가능한 정보일 수 있다. 일부 측면에서, 지역 ID는 임대지 명칭, 카운티 명칭, 또는 유정 그룹에 대한 다른 식별 특징일 수 있다.

[0043] 예를 들어, 각각의 기록은 특정 지역에 대한 보고된 집계된 탄화수소 유정 생산량, 특정 지역과 관련된 각각의 유정에 대한 첫 번째 및 마지막 탄화수소 생산 기간 및 특정 지역과 관련된 각각의 유정에 대해 보고된 보류(중인) 생산량을 포함할 수 있다. 일부 측면에서, 각 탄화수소 생산량 기록(120)은 특정 지역과 관련된 하나 이상의 유정에 대해 보고된 유정 테스트 데이터(이용 가능한 경우)를 포함할 수 있다.

[0044] 일부 측면에서, 탄화수소 생산량 기록(120)은, 예를 들어 특정 지역에 대한 보고된 집계된 탄화수소 유정 생산량, 특정 지역과 관련된 각각의 유정에 대한 첫 번째 및 마지막 탄화수소 생산 기간 및 특정 지역과 관련된 각각의 유정에 대하여 보고된 보류 생산량에 기초하는 할당 모델로부터의 출력 데이터를 포함할 수도 있다. 이러한 출력 데이터는 예를 들어 보기(viewing)를 위해 서버 시스템(112)에 의해 또는 클라이언트 장치(102, 104, 106, 108, 및 110)에 의해 제시될 수 있다.

[0045] 일부 측면에서, 탄화수소 생산량 기록(120)의 데이터는 기록(120)과 관련된(예컨대, 지역 ID와 관련된) 탄화수소 생산량 값에서 각 기간에 대한 시간 값의 어레이로 배열될 수 있다. 일부 측면에서, 각 어레이는 제1 인덱스가 유정(예컨대, 유정 명칭 또는 유정 식별(ID) 값)이고 제2 인덱스가 기간(예컨대, 월)인, 현재 할당된 생산량 스트림의 이중-첨자 어레이(doubly-subscripted array)로 구성된다. 유정이 주어진 기간에 생산량이 없는 경우(예를 들어, 아직 생산을 시작하지 않았거나, 생산을 종료하였거나, 또는 일시적으로 폐쇄 또는 중단된 경우), 그 달의 해당 유정에 대한 스트림 값은 비생산(non-producing)으로 플래그 지정된다. 탄화수소 생산량 기록(120)은 또한 제1 인덱스가 유정(예컨대, 유정 명칭 또는 유정 식별(ID) 값)이고 제2 인덱스가 기간(예컨대, 월)인, 보류 생산량의 이중-첨자 어레이를 포함할 수 있다. 보류 생산량은 또란 유정이 해당 기간 동안 오프라인 상태였던(예컨대, 폐쇄되었거나 생산이 일시 중단되었던) 임의의 기간에 0값을 포함할 수 있다. 주어진 기간에 유정에 보류중인 생산량이 없는 경우, 해당 기간의 해당 유정에 대한 보류 생산량 값은 생산 중이지만 알려진 값은 없는 것으로 플래그가 지정된다. 탄화수소 생산량 기록(120)은 또한 제1 인덱스가 유정(예컨대, 유정 명칭 또는 유정 식별(ID) 값)이고 제2 인덱스가 기간(예컨대, 월)인, 유정 테스트 데이터(예를 들어, 월마다와 같이 주기적으로 스케일링된(scaled) 값)의 이중-첨자 어레이를 포함할 수 있다. 유정이 주어진 기간에서 유정 테스트 데이터가 없는 경우, 해당 기간의 해당 유정에 대한 유정 테스트 값도 생산 중이지만 알려진 값은 없는 것으로 플래그 지정된다.

[0046] 도 2a-2c, 도 3a-3b, 및 도 4는 할당 모델(200)에 의해, 선택된 지역에 대해 유정(웰)별로 탄화수소 생산량 값을 할당하는 예시적인 반복 프로세스를 도시하는 흐름도이다. 일부 측면에서, 할당 모델(200)은 서버 시스템(112)(예컨대, 처리 장치(116))에 의해 실행될 수 있다. 일부 측면에서, 할당 모델(200)은 하나 이상의 서브-프로세스, 예를 들어 도 3a-3b 및 도 4에 각각 도시된 프로세스(300 및 400)를 포함할 수 있다.

[0047] 할당 모델(200)의 예시된 구현예는 특정 지역 ID의 선택을 클라이언트 장치로부터 수신하는 것을 포함하는 단계(202)에서 시작할 수 있다. 예를 들어, 할당 모델 서비스는 선택을 위하여 탄화수소 생산량 기록(120)과 관련된 지역 ID를 클라이언트 장치(102...100)에 (예컨대, 드롭다운 메뉴 등에) 노출할 수 있다. 특정 클라이언트 장치의 사용자는 서버 시스템(112) 상의 할당 모델 서비스에 의해 수신되거나 확인된 선택으로 특정 지역 ID를 선택할 수 있다.

[0048] 할당 모델(200)은 단계(204~208)에서 계속될 수 있으며, 이들 단계는 선택된 지역 ID와 관련된 주기적 탄화수소 생산량 값을 식별하는 것, 선택된 지역 ID와 관련된 탄화수소 생산량 값의 첫 번째 및 마지막 기간을 식별하는 것, 및 선택된 지역 ID와 관련된 유정을 식별하는 것을 각각 포함한다. 예를 들어, 할당 모델 서비스는 선택된 지역 ID와 관련된 특정 탄화수소 생산량 기록(120)을 식별하거나 또는 결정할 수 있다. 간단히 도 5a에서는, 선택된 지역 ID와 관련된 지역-수준(예컨대, 임대지 수준)의 주기적 탄화수소 생산량 값 곡선(500)의 그래프 표현이 도시된다. 도시된 바와 같이, 곡선(500)은 첫 번째 기간(2012년 11월)부터 마지막 기간(2016년 3월)까지 각 기간(월별로 x-축에 표시)의 집계된 임대지-수준 생산량(y-축에 배럴(BBL)로 표시)을 연결한다. 이 예에서, 지역 ID는 미국 텍사스 맥멀렌 카운티의 Prost Unit B 임대지와 관련된다. 도 5a에 도시된 데이터는 (텍사스주 철도 위원회에 보고된 바와 같이) 공개적으로 이용 가능한 보고된 생산량 데이터로부터 생성되었다.

[0049] 따라서, 특정 탄화수소 생산량 기록(120)에 저장되거나 그와 관련된 데이터가 식별되거나 또는 결정될 수도 있다. 이러한 데이터는, 전술한 바와 같이, 선택된 지역 ID에 대해 보고된 집계된 탄화수소 유정 생산량, 선택된 지역 ID와 관련된 각 유정에 대한 첫 번째 및 마지막 탄화수소 생산 기간, 선택된 지역 ID와 관련된 각 유정에 대해 보고된 보류 생산량을 포함할 수 있다.

[0050] 할당 모델(200)은 식별된 유정들사이에 주기적인 탄화수소 생산량 값을 주기적으로 할당하는 것을 포함하는 단계(210)에서 계속될 수 있다. 예를 들어, (예를 들어, 보고된, 공개적으로 이용 가능한 생산 정보에 기초하거나 이를 포함하는) 탄화수소 생산량 기록(120)은 선택된 지역 ID(예컨대, 선택된 임대지)에 대한 탄화수소 생산량 값을 포함할 수 있지만, 이러한 보고된 값은 선택된 지역과 관련된 개별 유정에 대한 것이기 보다는 단지 지역-수준(예컨대, 임대지-수준)일 수 있다. 따라서, 할당 모델(200)은 할당된 유정별 주기적 생산량 값을 결정할 수 있다.

[0051] 도 2b는 단계(212 내지 222)에 도시된 바와 같이 단계(210)의 특정 구현예를 도시한다. 따라서, 할당 모델(200)의 단계(212-222)는 모델(200)의 단계(210)를 실행하기 위하여 실행될 수 있다. 단계(212)는 선택된 지역 ID와 관련된 제1 기간을 식별하는 것을 포함한다. 예를 들어, 일부 측면에서, 제1 기간은 해당 지역 ID가 해당 지역 ID와 관련된 적어도 하나의 유정의 탄화수소 생산량을 포함하는 첫 번째 달을 포함할 수 있다.

[0052] 할당 모델(200)은 식별된 기간에서 활성(active) 유정의 개수를 결정하는 것을 포함하는 단계(214)에서 계속된다. 예를 들어, 활성 유정은 탄화수소 생산량 기록(120) 내의 식별된 기간과도 연관되는 지역 ID와 관련된 유정을 포함한다. 예를 들어, 일반적으로, 활성 유정은 식별된 기간에 선택된 지역 ID와 관련된 탄화수소 생산량 값에 포함되는 탄화수소 생산량을 포함하는 유정이다. 모든 유정이 모든 기간에 탄화수소를 생산하지 않을 수도 있고 및/또는 모든 유정이 동일한 기간에 "온라인"(예컨대, 탄화수소 생산) 상태가 되는 것은 아니므로(예컨대, 유정은 "시차를 두고 온라인 상태가 됨), 선택된 지역 ID와 관련된 모든 유정이 각 기간(예컨대, 첫 번째 기간부터 마지막 기간까지) 동안 활성화되지 않을 수 있다.

[0053] 단계(216)에서, 식별된 기간에 하나의 활성 유정이 있는지, 식별된 기간에 하나 이상의 활성 유정이 있는지 여부가 결정된다. 식별된 기간에 해당 지역 ID와 관련된 단일 활성 유정이 있는 경우, 단계(218)에서, 식별된 기간에 대한 탄화수소 값이 단일 활성 유정에 부여(예컨대, 할당)된다. 다시 말해, 특정 기간(예컨대, 월) 동안 보고된 활성 유정이 오직 하나인 경우, 식별된 기간 동안 보고된 모든 탄화수소 생산량이 해당 유정에 할당된다.

[0054] 단계(220)에서, 식별된 기간(예컨대, 월)이 해당 지역 ID와 관련된 마지막 기간인지 여부가 결정된다. 일부 측면에서, 예를 들어, 지역 ID는 많은 생산 기간, 예를 들어 수년 또는 수 십년을 가질 수 있다. 식별된 기간이 해당 지역 ID와 관련된 마지막 기간인 경우, 할당 모델(200)은 서브-프로세스(400)를 통해 반복 프로세스에서 계속된다(이하에서 더욱 상세히 설명됨). 그렇치 않은 경우, 해당 지역 ID와 관련된 다음 기간(예컨대, 다음 달)이 단계(222)에서 식별되고, 모델(200)은 단계(216-222)를 순환(loop)하기 위해 단계(214)로 복귀한다.

[0055] 흔히 있는 것처럼, 식별된 기간에서 선택된 지역 ID에 대해 보고된 활성 유정은 하나 이상일 수 있다. 따라서, 하나 이상의 활성 유정이 있는 경우, 단계(216)는 도 2c에 보인 바와 같이 단계(224)에서 계속된다. 일반적으로, 이하에서 더욱 상세하게 설명되는 바와 같이, 식별된 기간 동안 지역-수준 집계 탄화수소 생산량 값에 하나 이상의 활성 유정이 포함된 경우, 할당은 각 유정에 대한 감퇴 곡선으로부터의 예측 생산량 값 또는 유정에 대한 감퇴 곡선이 아직 존재하지 않는 경우 유정에 대한 비례 할당 또는 이들 둘의 일부 조합에 기초한다. 일부 측면에서, 주기적 생산량이 식별된 기간부터 유정의 다음 후속 기간까지 감소하면, 감퇴 곡선이 유정에 할당될 수 있다. 예를 들어, 이러한 감소에 기초하여, 특정 활성 유정에 대해 최대 생산량 값(예컨대, Qi)이 결정되었다.

[0056] 할당 모델(200)의 예시된 구현은 도 2c에 도시된 바와 같이 단계(224)에서 계속된다. 일부 측면에서, 단계(226-244)는 일반적으로 (i) 식별된 기간의 활성 유정에 대한 할당된 생산량 값을 결정하고; 및 (ii) 식별된 기간의 "신규" 유정(예컨대, 식별된 기간에 탄화수소 값을 처음 생산한 지역 ID와 관련된 유정)을 플래그 지정하거나 결정하는 할당 모델(200) 내의 서브 프로세스를 설명한다. 단계(224)는 식별된 기간 동안 보류(중인) 및 예측(된) 탄화수소 생산량을 0로로 설정하는 것을 포함한다. 예를 들어, 할당 모델(200)은 식별된 기간 동안의 (예컨대, 탄화수소 생산량 기록(120)에 보고되고 포함된) 보류 생산량 뿐만 아니라, 예측 생산량(예를 들어, 유정에 할당된 감퇴 곡선에 기초한 특정 유정의 주기적 생산량)을 기록하거나 또는 추적할 수 있다. 이러한 값을 초기에 0으로 설정하고 이후에 이러한 값을 갱신함으로써(이하에 기술됨), 할당 모델(200)은 특정 기간에 하나 이상의 활성 유정에 대해 할당된 생산량의 합계가 그 특정 기간에 대해 보고된 집계 탄화수소 생산량 값을 초과하지 않도록 보장할 수 있다.

[0057] 할당 모델(200)은 식별된 기간에서 (둘 이상의 활성 유정 중에서) 제1 활성 유정을 식별하는 것을 포함하는 단계(226)에서 계속된다. (예를 들어, 선택된 지역 ID에 대한 탄화수소 생산량 기록(120)에 기록된 바와같이) 식별된 활성 유정이 식별된 기간에 보류 생산량이 있는 경우, 단계(230)에서 보류 생산량은 식별된 활성 유정에 부여(예컨대, 할당)된다. 단계(230)에서 보류 생산량이 식별된 활성 유정에 할당되면, 단계(232)에서 할당 모델(200)은 (초기에 단계(224)에서 0로 설정된) 보류 생산량의 합계를 할당된 보류 생산량의 양만큼 증가시킨다. 도 5c를 간략히 살펴보면, Prost Unit B 임대지상의 3개의 유정(1H, 2H, 및 3H)에 대한 그래픽 설명도는 할당 모델(200)의 단계(232)가 이 예시적인 지역(예컨대, 임대지) 및 임대지와 관련된 모든 기간 동안 임대지상의 유정에 대해 완료되면 (유정(1H, 2H, 및 3H)에 대해 각각에 곡선(508a, 510a, 및 512a)으로) 도시된다. 여기서, 각각의 유정 1H, 2H, 및 3H에 할당된 보류 생산량은 풍선 콜아웃(callout)으로 강조된다. 유정(2H)은 첫 달이 아니라 두 번째 달에 자신의 최대 생산량에 도달한다. 3H의 감퇴 곡선은 생산 둘 째 달에 정의될 수 있지만, 2H는 셋째 달에 정의된다. 이들 달에 생산을 시작하는 신규 유정이 있으므로, 이들에게 할당된 양은 (도 3a를 참조하여 설명된 바와 같이) 보류 생산량 값들의 합계 + 임의의 조정된 예측 값들의 합계와 임대지-수준 값의 차이(difference)로부터 비례으로 할당되었다. 이에 비해, 유정(1H, 2H, 및 3H)의 곡선(508a, 510a, 및 512a)은 각각 기존 기술에 의해 결정된 할당을 보여준다.

[0058] 단계(232)는 할당 모델(200)이 식별된 기간에 추가 활성 유정이 있는지 여부를 결정하는 단계(244)로 계속된다. 그러한 경우, 도 2c에 도시된 서브-프로세스는 단계(245)에서 식별 기간에서 다음 활성 유정을 식별하고, 이어서 다음 식별된 활성 유정에 대한 할당된 생산량을 결정하기 위해 단계(228)로 돌아간다.

[0059] 단계(228)에서 식별된 활성 유정이 (예를 들어, 선택된 지역 ID에 대한 탄화수소 생산량 기록(120)에 기록된 바와 같이) 식별된 기간에 보류중인 생산량이 없는 경우, 할당 모델(200)은 단계(234)로 계속하여, 식별된 활성 유정이 할당된 감퇴 곡선을 갖는지 여부를 결정한다. 식별된 활성 유정이 할당된 감퇴 곡선을 갖는 경우, 식별된 활성 유정에 대한 식별된 기간에서의 예측 생산량이 단계(236)에서 결정된다. 예를 들어, 할당된 감퇴 곡선은 식별된 활성 유정의 생산량이 무엇인지 예측할 수 있으며, 해당 기간에 해당 유정에 대한 보고된 보류 생산량 값이 없음을 예측할 수 있다.

[0060] 단계(238)에서, 할당 모델(200)은 (예를 들어, 지역 ID의 탄화수소 생산량 기록(120)에 기록된 바와같이) 식별된 기간이 지역 ID와 관련된 첫 번째 기간인지 여부를 결정한다. 식별된 기간이 첫 번째 기간이 아닌 경우, (예를 들어, 감퇴 곡선으로부터의) 예측 생산량은 단계(240)에서 이전 기간(예컨대, 식별된 기간의 직전 기간)에 식별된 활성 유정의 예측 생산량에 따라 비례된다. 그런 다음 단계(239)에서, 비례 예측 생산량 값은 식별된 활성 유정에 할당된다.

[0061] 도 5d로 잠시 돌아가면, Prost Unit B 임대지상의 3개의 유정(1H, 2H, 및 3H)에 대한 그래픽 설명도는 할당 모델(200)의 단계(240)가 이 예시적인 지역(예컨대, 임대지) 및 임대지와 관련된 모든 기간 동안 임대지상의 유정에 대해 완료되면 (유정(1H, 2H, 및 3H)에 대해 각각에 곡선(514a, 516a, 및 518a)으로) 도시된다. 도시된 바와 같이, 유정(1H)은 처음 5개월 동안 생산하는 유일한 유정이었으므로, 이 기간 동안 전체 임대지 생산량이 할당되었다. 유정(2H 및 3H)은 동일한 달(2013년 4월)에 생산을 시작하였다. 유정(1H)(Qi=24,137 bbls)의 감퇴 곡선에 기초하여, 그의 조정된 예측 값은 10,780 bbls이다. 이 값을 42,258 bbls의 임대지-수준 값에서 빼고, 2H 및 3H는 그 차이의 절반(15,738 bbls)을 동일하게 할당받는다. 그 다음 달에는, 유사한 할당을 사용하여, 2H 및 3H는 각각 14,269 bbls를 받는다 (37,749 bbls에서 1H에 대한 9,211 bbls를 뺀 것을 2로 나눔). 생산량 값이 2H 및 3H 유정 모두에서 감소하였기 때문에, 이들의 감퇴 곡선은 Qi=15,738 bbls로 정의될 수 있다. 임대지-수준 월별 값을 준수하는 것(예컨대, 모든 할당된 값의 합은 임대지-수준 값과 동일해야 함) 외에도, 할당 모델(200)에 의해서도 준수되는 특정 유정에 대한 보류 생산량 값이 있을 수 있다. 이는 이들 3개의 유정 모두에 해당된다. 유정(1H)은 6개월의 보류 생산량을 갖으며(임대지에서 유일한 유정보다 1개월 더), 유정(2H 및 3H)은 각각 2개월의 보류 생산량을 갖는다. 따라서, 이러한 보류중인 값들은 도면에 도시된 할당된 생산량 스트림에 포함된다. 이에 비해, 유정(1H, 2H, 및 3H) 각각의 곡선(514b, 516b, 및 518b)은 기존의 기술에 의해 결정된 할당을 나타낸다.

[0062] 식별된 기간이 단계(238)에서 결정된 첫 번째 기간이거나, 비례 예측 생산량 값이 단계(239)에서 식별된 활성 유정에 할당되면, 할당 모델(200)은 단계(242)에서 계속되며, 이 단계는 (초기에 단계(224)에서 제로로 설정된) 보류 생산량의 합계를 단계(239)에서 할당된 양만큼 증가시키는 것을 포함한다. 다시 말하면, 식별된 기간에서 예측 생산량 값의 합계와 보류 생산량 값의 차이(sub)를 갱신함으로써, 할당 모델은, 특정 기간에 하나 이상의 활성 유정에 대한 할당된 생산량의 합계가 특정 기간 동안 보고된 집계된 탄화수소 생산량 값을 초과하지 않도록 보장할 수 있다.

[0063] 또한, 단계(242)는 할당 모델(200)이 식별된 기간에 추가 활성 유정이 있는지 여부를 결정하는 단계(244)로 계속된다. 그런 경우, 도 2c에 도시된 서브-프로세스는 단계(245)에서 식별된 기간에서 다음 활성 유정을 식별하고, 단계(228)로 돌아가서 식별된 다음 활성 유정에 대한 할당된 생산량을 결정한다.

[0064] 단계(234)로 돌아가서, 식별된 활성 유정이 할당된 감퇴 곡선을 갖고 있지 않은 경우(그리고 또한, 단계(228)에서 결정된 바와같이 식별 기간에 보류 생산량이 없는 경우), 식별된 활성 유정은 단계(246)에서 식별된 기간에 "신규" 유정으로 표시(flag)된다. 또한, 단계(246)는 할당 모델(200)이 식별된 기간에 추가 활성 유정이 있는지 여부를 결정하는 단계(244)로 계속된다. 그런 경우, 도 2c에 도시된 서브-프로세스는 단계(245)에서 식별된 기간에서 다음 활성 유정을 식별하고 단계(228)로 돌아가서 식별된 다음 활성 유정에 대한 할당된 생산량을 결정한다.

[0065] 할당 모델(200)이 단계(224)에서 식별 기간에 추가 활성 유정이 없다고 결정하면, 할당 모델(200)은 도 3a에 도시된 서브-프로세스(300)를 계속한다. 일반적으로, 할당 모델(200)의 서브-프로세스(200)는 (i) 식별된 기간의 "신규" 유정에 대한 할당된 생산량 값을 결정하고(도 3a에 도시됨), 및 (ii) 임의의 유정 테스트 데이터를 "신규" 유정에 적용한다(도 3b에 도시됨).

[0066] 할당 모델(200)의 예시된 구현예는 식별된 기간의 보류 생산량과 예측 생산량과의 합계를 결정하는 것을 포함하는 단계(302)에서 계속된다. 전술한 바와 같이, 보류 생산량 값 및 예측 생산량 값은 초기에 0로 설정되고(단계 224), 식별된 활성 유정에 할당된 값을 처리하기 위하여 (단계(232 및 242))에서 갱신된다.

[0067] 단계(304)에서 할당 모델(200)이 상기 합계가 식별된 기간의 (예컨대, 탄화수소 생산량 기록(120)으로부의) 집계 탄화수소 생산량 값이하라고 결정하는 경우, 합계는 단계(310)에서 식별된 기간의 집계 탄화수소 생산량 값으로부터 감산된다. 그런 다음 차이(예컨대, 나머지)는 단계(312)의 식별된 기간에 플래그된 신규 유정의 수로 나누어진다. 그런 다음 단계(312)의 나눗셈의 몫은 단계(314)에서 식별된 기간에 플래그된 신규 유정 각각에 할당된다.

[0068] 단계(314)는 단계(316)로 계속되는데, 여기서 할당 모델(200)은 식별된 기간의 할당된 양이 이전 기간(예컨대, 식별된 기간 직전의 기간)에 신규 유정에 할당된 양보다 적은지 여부를 결정한다. 결정이 "예"인 경우, 서브-프로세스(300)는 단계(318)에서 계속된다(이하에서 보다 상세하게 기술됨). 단계(316)에서의 결정이 "아니오"인 경우, 서브-프로세스(300)는 (예를 들어, 지역 ID와 관련된 다음 기간을 식별하기 위해) 단계(222)로 복귀한다.

[0069] 단계(304)로 돌아가서, 할당 모델(200)이 합계가 식별된 기간 동안 (예를 들어, 탄화수소 생산량 기록(120)으로부터의)의 집계 탄화수소 생산량 값보다 크다고 결정하는 경우, 식별된 기간의 각 활성 유정에 대한 예측 생산량 값은 그 합계가 집계된 탄화수소 생산량 값과 동일하도록 비례으로(예를 들어, 동일하게) 감소된다. 따라서, 단계(306)는 식별된 기간의 활성 유정에 대한 보류 및 예측 생산량의 합계가 식별된 기간의 보고된 집계 지역-수준 탄화수소 생산량 값을 초과하지 않도록 보장한다.

[0070] 단계(306)는 신규 유정에 생산량을 할당하지 않는 것을 포함하는 단계(308)로 계속된다. 예를 들어, 식별된 기간에 활성 유정(들)에 보류 생산량을 할당한 후, 할당 모델(200)이, 할당된 감퇴 곡선을 갖는 활성 유정들에 대한 예측 생산량 값이, 식별된 기간의 집계된 지역-수준 탄화수소 생산량 값과 할당된 보류 생산량의 차이를 모두(및 그보다 많이)에 대응하는 경우, 식별된 기간의 신규 유정은 할당되거나 할당된 예측 생산량을 받지 못한다. 따라서, 할당 모델(200)의 이러한 구현에서, 보류 생산량은 감퇴 곡선이 없는(아직 정의되지 않음) 유정에 대한 비례 할당 값 또는 감퇴 곡선이 있는 유정에 대한 조정된 예측 값 보다 우선한다. 단계(308)는 (예를 들어, 지역 ID와 관련된 다음 기간을 식별하기 위하여) 단계(222)로 계속된다.

[0071] 단계(316)로 돌아가서, 결정이 "예"인 경우, 서브-프로세스(300)는 식별된 기간에 제1 신규 유정을 식별하는 것을 포함하는 단계(318)에서 계속된다. 단계(320)에서는, 식별된 신규 유정이 (예를 들어, 선택된 지역 ID에 대한 탄화수소 생산량 기록(120)으로부터의) 관련 유정 테스트 데이터를 갖는지 여부에 대한 결정이 이루어진다. 도 5e로 잠시 돌아가면, 유정(1H)에 대한 곡선(514a)은 곡선 상에 더 큰 점(dot)으로 도시된, 유정 테스트 데이터를 엄격하게 준수하는 이 유정에 사용된 기존의 할당 기술을 나타내는, 곡선(520b)과 함께 도시된다. 곡선(520b) 상의 유정-테스트 값은 곡선(514a) 상의 유정-테스트 데이터가 있는 달들에 대한 할당 값보다 항상(그러나 반드시 그렇지는 않음) 더 크다는 것에 유의한다.

[0072] 단계(320)에서 신규 유정이 관련 유정 테스트 데이터(예컨대, 1개월 생산량으로 스케일링된(scaled) 24시간 유정 테스트)를 갖지 않는 경우, 할당 모델(200)은 지역-수준 감퇴 곡선을 식별된 신규 유정에 할당하는 것을 포함하는 단계(322)에서 계속된다. 예를 들어, (예를 들어, 저장층의 지질 또는 (예컨대, 할당 모델(200)의 이전 반복으로부터의) 지역 ID와 관련된 유정들의 할당된 주기적 탄화수소 생산량 값의 이전 결정에 기초하여) 감퇴 곡선이 할당된다. 예를 들어, 일부 측면에서, 탄화수소 생산량 기록(120)은 알려진 저장층 정보(예를 들어, 알려진 암석층의 지질 정보)에 기반한 감퇴 곡선 모델을 포함한다. 도 5a 및 5b를 잠시 참조하면, 그래프(500 및 550)는 각각 Prost Unit B 임대지 상의 10개 유정에 대한 지역-수준 감퇴 곡선을 도시한다.

[0073] 단계(322)는 (단계(316)에 기술된 바와같이) 이전 기간의 할당된 양에 대해 상기 식별된 신규 유정에 대한 할당된 곡선 최대 초기 생산량(Qi)을 조정하는 것을 포함하는 단계(324)로 계속된다.

[0074] 단계(320)에서, 신규 유정이 관련 유정 테스트 데이터(예를 들어, 1개월 생산량으로 스케일링된 24시간 유정 테스트)를 갖는 경우, 할당 모델(200)은 이전 기간의 할당된 양 및 관련 유정 테스트 데이터에 기초하여 감퇴 곡선을 식별된 신규 유정에 피팅하는(fitting, 맞추는) 것을 포함하는 단계(326)에서 계속된다. 도 5f를 잠시 참조하면, 유정(1H)에 대한 신규 곡선(520a)은 이 유정에 대한 유정 테스트 데이터를 고려함을 보여준다. 곡선(520a)은 유정 테스트 값에 정확하게 맞지(fit) 않지만, 전체 곡선(520a)은 유정 테스트 데이터에 따라 상승하였음에 주목한다. 유정(1H)의 생산량 스트림(흐름)은 이제 보류 생산량을 준수하여 할당되었고 유정-테스트 데이터로 조절(conditioned)되었다. (예를 들어, 보고된 생산량으로부터의) 집계된 임대지-수준 생산량 값도 곡선(520a)에서 준수된다.

[0075] 단계(324 및 326)는 단계(328)에서 계속되고, 식별된 기간에 임의의 추가 신규 유정이 있는지 여부에 대한 결정이 이루어진다. 결정이 "예"인 경우, 단계(328)는 단계(320)로 돌아간다. 결정이 "아니오"인 경우, 할당 모델(200)은 (예컨대, 지역 ID와 관련된 다음 기간을 식별하기 위해) 단계(222)로 복귀한다

[0076] 단계(220)로 돌아가서, 식별된 기간이 지역 ID와 관련된 마지막 기간인 경우, 할당 모델(200)은 도 4에 도시된 서브-프로세스(400)을 통해 반복 프로세스에서 계속된다. 예를 들어, 일부 측면에서, 할당 모델(200)은 원하는 또는 지정된 수렴까지 반복 실행된다. 예를 들어, 매 반복마다, 특정 메트릭(metric)이 결정되고 해당 메트릭의 지정된 또는 원하는 임계값과 비교될 수 있다. 메트릭은 예를 들어, 전체 유정에 대한 전체 생산 기간에 걸쳐 평균된 주기적 생산량의 절대 평균 변화일 수 있다. 다른 예로서, 메트릭은 전체 유정에 대한 전체 생산 기간에 걸쳐 평균된 주기적 생산량의 제곱 변화의 합계일 수 있다. 메트릭이 임계값보다 큰 경우, 반복 프로세스가 계속될 수 있다(예컨대, 할당 모델(200)이 반복적으로 실행될 수 있다). 일부 측면에서, 임계값이 충족되지 않더라도, 반복 프로세스는 (예를 들어, 할당 모델 서비스의 사용자 또는 운영자에 의해) 최대 반복 횟수로 제한될 수 있다. 메트릭이 임계값보다 작은 경우, 반복 프로세스는 종료되고, 이전 반복에서 생성된, 결정된 유정마다의 주기적으로 할당된 생산량 값을 유지할 수 있다. 이러한 유지된 값은 서버 시스템(112)으로부터 클라이언트 장치(102, 104, 106, 108, 및/또는 110)로 전송되거나 클라이언트 장치에 디스플레이될 수 있다.

[0077] 단계(220)는 지역 ID와 관련된 각 유정에 대한 할당된 생산량을 식별하는 것을 포함하는 단계(402)로 계속된다. 식별된 할당된 생산량 값이 그래프로 도시된 예로서, 도 6을 참조하면, 이 도면은 텍사스 디밋 카운티의 Briscoe Ranch Cochina East Ranch 임대지에 있는 126개의 유정 중 2개의 유정(6H 및 32H)에 대한 할당된 생산량 스트림(예를 들어, 첫 번째 반복, 마지막 반복, 및 하나 이상의 중간 반복)을 나타내는 플롯(plots, 구성)(600 및 650)을 도시한다. 초기 할당된 스트림(유정(6H)에 대한 그래프(600) 및 유정(32H)에 대한 그래프(650))은 원형 포인트가 있는 플롯으로 표시되고, 최종 할당된 스트림은 정사각형 포인트가 있는 플롯으로 표시된다. 매끄러운 플롯은 첫 번째 반복과 마지막 반복 사이의 중간 반복(예컨대, 도시된 바와 같이, 수렴까지 총 6회의 반복)에서 할당된 스트림을 나타낸다.

[0078] 할당 모델(200)이 한번만 실행되는 경우, 단계(412)에서 반복 횟수는 1만큼 증가한다. 단계(414)에서, 식별된 할당 생산량 값은 각 유정에 대해 공통 초기 기간으로 시프트된다. 예를 들어, (할당 모델(200)의 제1 반복으로부터 결정된)모든 할당된 생산량 스트림은 "0"월로 시간 시프트한다. 도 5i를 잠시 참조하면, 이들 시프트된 할당된 값은 그래프로 도시된다. 그렇게 함으로서, 유정별로, 할당된 생산량 스트림은 비록 그들이 실제로는 동일한 기간에 생산을 시작하지 않았을지라도 동일한 초기 기간(예컨대, 동일한 달)에 생산을 시작하는 것으로 보인다.

[0079] 초기 기간은 또한 최대 또는 "피크(peak)" 생산량이 발생하는 기간으로 정의될 수 있다. 기간 "0"(예컨대, 0달) 대신에 이 기간을 초기 기간으로 사용하면 감퇴 곡선 피팅에 있어 더 나은 결과를 제공할 수 있다. 예를 들어, 도 6a-6b를 잠시 참조하면, 이들 도면은 할당된 값을 기간 "0"(예컨대, 지역 ID의 "0"월)으로 시프트하는 것과, 할당된 값을 지역 ID의 각 유정의 최대 생산량 값(Qi)을 나타내는 초기 기간으로 시프트하는 것과의 차이를 나타낸다. 도 5a는 할당된 값들이 공통 기간 "0"(예컨대, 지역 ID에 대하여 생산량이 보고된 첫 번째 기간)으로 시프트된 예시적인 곡선(505)을 도시한다. 도 5a는 Prost Unit B 임대지 상의 10개의 생산 유정로부터의 Prost Unit B 유형 곡선의 생성을 도시한다. 곡선(505)은 각 개별 유정 스트림이 이 임대지에 대한 첫 번째 달을 기준으로 하고 이어서 월별 값을 각 달의 생산 유정의 갯수(히스토그램 510에 도시됨)로 평균한 결과이다. 이 예에 도시된 바와 같이, 결정론적 감퇴 곡선(Arp 방정식 감퇴 곡선)은 도시된 바와같이 곡선(500)에 대해 Qi, Di, 및 b의 파라미터를 갖는다.

[0080] 도 5b는 각 개별 유정 스트림이, 각각의 유정에 대해 최대 생산량(Qi)이 보고된 각 개별 유정의 기간을 나타내는, 초기 기간 "0"을 기준으로 할 때, Prost Unit B 임대지 상의 10개의 생산 유정으로부터의 Prost Unit B 유형 곡선의 생성을 도시한다. 이 도면에서, 곡선(555)은 각각의 개별 유정 스트림이 이 임대지에 대한 각각의 생산량의 피크 월을 기준으로 하고 이어서 월별 값을 각 달의 생산 유정의 수(히스토그램(560)에 도시됨)로 평균화한 결과이다. Arp 모델의 파라미터는 유형 곡선 및 생산의 첫 번째 월을 기준으로 한 유형 곡선과의 차이에 적용(fit)됨에 유의한다. 이 예에 도시된 바와 같이, 결정론적 감퇴 곡선(이 예에서는, Arp 방정식 감퇴 곡선)은 도시된 바와 같이 곡선(550)에 대해 Qi, Di, 및 b의 파라미터를 갖는다.

[0081] 단계(416)에서, 시프트된 할당된 생산량 값은 선택된 지역 ID에 대한 집계된 주기적 탄화수소 생산량 값의 세트를 형성하기 위해 집계된다. 단계(416)로부터의 선택된 지역 ID에 대한 집계된 주기적 탄화수소 생산량 값의 세트는 각 기간의 활성 유정의 개수에 의해 정규화(normalized)된다. 예를 들어, 생산 기간에 대한 정규화된 생산량 값의 세트에 도달하기 위해, 각 기간(예컨대, 시프프된 기간)의 집계된 생산량 값은 해당 기간의 활성 유정의 개수로 나누어질 수 있다.

[0082] 이러한 정규화된 세트는, 일부 측면에서, 지역 ID와 관련된 탄화수소 생산량 기록(120)내의 보고된 집계된 탄화수소 생산량 값을 모방하거나 대체하는 역할을 할 수 있다. 따라서, 이러한 세트는 할당 모델(200)의 후속(예컨대, 첫 번째가 아님) 반복에서 단계(204)의 지역 ID와 관련된 탄화수소 생산량 기록(120)에서 이러한 보고된 집계된 탄화수소 생산량 값을 대체하는 역할을 할 수 있다. 도 6a-6b를 다시 보면, 이들 도면은 집계된 탄화수소 생산량 값을 정규화하기 위한 두 가지 예시적 기술을 도시한다. 언급된 바와 같이, 도 6a는 할당된 값이 공통 기간 "0"(예컨대, 지역 ID에 대하여 생산량이 보고된 첫 번째 기간)으로 시프트되는 그래프(505)의 예를 도시한다. 도 6b는 각각의 개별 유정 스트림이 각각의 유정에 대한 최대 생산량(Qi)이 보고된 각각의 개별 우물에 대한 기간을 나타내는 초기 기간 "0"을 기준으로 할 때, Prost Unit B 임대지 상의 10개의 생산 유정로부터 Prost Unit B 유형 곡선의 생성을 보이는 그래프(555)의 예를 도시한다.

[0083] 단계(404)로 돌아와서, 할당 모델(200)이 2회 이상 실행된 경우, 현재의 반복으로부터의 지역 ID와 관련된 각 유정에 대해 식별된 할당된 생산량은 이전 반복으로부터의 지역 ID와 관련된 각 유정에 대한 할당된 생산량과 비교된다. 예를 들어, 단계(402)에서의 식별된 값이 할당 모델(200)의 제3(세번째) 반복으로부터 나온 경우, 제2(두 번째) 반복으로부터 (예를 들어, 데이터 저장소(118)에) 저장된 값이 비교된다. 비교에 의해, 예를 들어, 각 세트의 할당된 생산량 값을 나타내는 메트릭, 예를 들어 전체 유정에 대한 전체 생산 기간에 걸쳐 평균된 주기적 생산량의 절대 평균 변화, 전체 유정에 대한 전체 생산 기간 동안 평균된 주기적 생산량의 제곱 변화의 합계 또는 다른 지정된 메트릭이 비교될 수 있다. 예를 들어, 도 6으로 돌아가면, 이 도면은 텍사스 디밋 카운티의 Briscoe Ranch Cochina East Ranch 임대지의 126개의 유정 중 두 개의 유정(6H 및 32H)에 대한 할당된 생산량 스트림(예컨대, 첫 번째 반복, 마지막 반복, 및 하나 이상의 중간 반복)을 나타내는 플롯(600 및 650)을 도시한다. 초기 할당된 스트림(유정(6H)에 대한 그래프(600) 및 유정(32H)에 대한 그래프(650))은 원형 포인트를 갖는 플롯으로 나타나고, 최종 할당된 스트림은 정사각형 포인트를 갖는 플롯으로 표시된다. 매끄러운 플롯은 첫 번째 반복과 마지막 반복 사이의 중간 반복(예컨대, 도시된 바와 같이, 수렴까지 총 6회의 반복)에서 할당된 스트림을 나타낸다. 본 예시에서, 할당 모델(200)은 첫 번째 반복(모델(200)을 통한 두 번째 패스)에서 최종 할당된 스트림에 가까워진다. 2번 내지 6번까지의 반복은 첫 번째 반복에서 개선되어, 모델(200)의 초기 실행에 비해 절대 오류를 거의 95% 감소시켰다.

[0084] 단계(408)에서, 메트릭이 임계 메트릭 값을 충족하지 않는 다는(예를 들어, 초과)는 결정이 내려지면, 단계(408)는 전술한 바와 같이 단계(412-418)로 계속된다. 그러나, 단계(408)에서, 메트릭이 임계 메트릭 값을 충족한다는(예를 들어, 미만)는 결정이 내려지면, 단계(410)에서, 지역 ID와 관련된 각 유정에 대해 현재 식별된 할당된 생산량 값이 예를 들어 클라이언트 장치로 출력될 수 있다.

[0085] 다수의 구현예가 기술되었다. 그럼에도 불구하고, 본 발명의 사상 및 범위를 벗어나지 않고 다양한 변형이 이루어질 수 있음이 이해될 것이다. 예를 들어, 위에 표시된 흐름의 다양한 형태가 사용될 수 있으며 단계들을 재배열, 추가, 또는 제거할 수 있다. 따라서, 다른 구현예는 이하의 청구항 범위 내에 있다.

[0086] 본 발명의 구현예 및 여기에 제공된 모든 기능적 작업은 디지털 전자회로, 또는 컴퓨터 소프트웨어, 펌웨어, 또는 본 명세서에 개시된 구조물 및 이의 구조적 균등물 또는 이들의 하나 이상의 조합을 비롯한 하드웨어에서 실현될 수 있다. 할당 모델 및 할당 모델 서비스의 구현예는 하나 이상의 컴퓨터 프로그램 제품, 예컨대 데이터 프로세싱 장비에 의해 실행되거나 또는 데이터 처리 장치의 작업을 제어하기 위한 컴퓨터 판독가능 매체 상에 인코딩된 컴퓨터 프로그램 명령의 하나 이상의 모듈로서 실현될 수 있다. 컴퓨터 판독가능 매체는 기계-판독가능 저장 장치, 기계-판독가능 저장 기판, 메모리 장치, 기계-판독가능 전파 신호를 발생시키는 물질의 조성물, 또는 이들 중 하나 이상의 조합일 수 있다. "데이터 처리 장비"라는 용어는 예를 들어 프로그램가능 프로세서, 컴퓨터, 또는 다수의 프로세서 또는 컴퓨터를 비롯하여, 모든 장비, 장치 및 기계를 포함한다. 장비는 하드웨어 이외에, 문제의 컴퓨터 프로그램에 대한 실행 환경을 생성하는 코드, 예컨대, 프로세서 펌웨어, 프로토콜 스택, 데이터베이스 관리 시스템, 운영 체제 또는 이들 중 하나 이상의 조합을 구성하는 코드를 포함할 수 있다.

[0087] 컴퓨터 프로그램(프로그램, 소프트웨어, 소프트웨어 어플리케이션, 스크립트 또는 코드라고도 알려짐)은 컴파일된 언어 또는 해석된 언어를 비롯한 모든 형태의 프로그래밍 언어로 작성될 수 있고, 독립 실행형(stand-alone) 프로그램으로서, 또는 컴퓨팅 환경에서 사용하기에 적합한 모듈, 컴포넌트, 서브루틴, 또는 다른 유닛으로서 모든 형태로 전개될 수 있다. 컴퓨터 프로그램은 반드시 파일 시스템의 파일과 일치하지는 않는다. 프로그램은, 다른 프로그램 또는 데이터(예컨대, 마크업 언어 문서에 저장된 하나 이상의 스크립트)를 보관하는 파일의 일부에, 문제의 프로그램 전용 단일 파일에, 또는 다수의 코디네이트된 파일(예컨대, 하나 이상의 모듈, 서브 프로그램, 또는 코드의 일부를 저장하는 파일)에 저장될 수 있다. 컴퓨터 프로그램은 하나의 컴퓨터 상에서 또는 하나의 사이트에 위치하거나 다수의 사이트에 분포되어 통신 네트워크로 상호연결된 다수의 컴퓨터 상에서 실행되도록 전개될 수 있다.

[0088] 본 명세서에 기술된 프로세스 및 논리 흐름은 입력 데이터 상에서 작업하고 출력을 생성함으로써 기능을 수행하기 위한 하나 이상의 컴퓨터를 실행하는 하나 이상의 프로그램가능 프로세서에 의해 수행될 수 있다. 프로세스 및 논리 흐름은 특수 목적 논리 회로, 예컨대 FPGA(현장 프로그램가능 게이트 어레이) 또는 ASIC(주문형 직접 회로)에 의해 수행될 수도 있고, 장비는 특수 목적 논리 회로로서 구현될 수 있다.

[0089] 컴퓨터 프로그램의 실행에 적합한 프로세서는 예컨대 범용 및 특수 목적 마이크로프로세서 및 모든 종류의 디지털 컴퓨터의 하나 이상의 프로세서를 포함한다. 일반적으로, 프로세서는 판독전용 메모리 또는 랜덤 엑세스 메모리 또는 이들 모두로부터 명령 및 데이터를 수신할 것이다. 컴퓨터의 필수 구성요소는 명령을 수행하기 위한 프로세서 및 명령 및 데이터를 저장하기 위한 하나 이상의 메모리 장치이다. 일반적으로, 컴퓨터는 데이터를 저장하기 위한 하나 이상의 대용량 저장 장치, 예컨대 자기, 광자기 디스크 또는 광학 디스크를 포함하거나, 또는 데이터를 수신하기 위하여 또는 데이터를 전송하기 위하여, 또는 이들 모두를 위하여 상기 대용량 저장 장치에 작업가능하게 결합될 것이다. 그러나, 컴퓨터는 이러한 장치를 가질 필요는 없다. 또한, 컴퓨터는 다른 장치, 예컨대, 몇 가지 예를 들자면, 이동 전화, 개인 휴대 정보 단말기(PDA), 모바일 오디오 플레이어, 위성 항법 시스템(Global Positioning System: GPS) 수신기에 내장될 수 있다. 컴퓨터 프로그램 명령 및 데이터를 저장하기 위한 컴퓨터 판독가능 매체는 예컨대 EPROM, EEPROM와 같은 반도체 메모리 장치, 및 플래시 메모리; 자기 디스크, 예컨대, 내부 하드 디스크 또는 이동식 디스크; 및 CD-ROM 및 DVD-ROM 디스크를 비롯한 모든 형태의 비휘발성 메모리, 매체 및 메모리 장치를 포함한다. 프로세서 및 메모리는 특수 목적 논리 회로에 의해 보충되거나 그 안에 통합될 수 있다.

[0090] 사용자와의 상호작용을 제공하기 위하여, 본 발명의 구현예는 사용자에게 정보를 디스플레이하기 위한 디스플레이 장치, 예컨대 CRT(브라운관) 또는 LCD(액정 표시 장치) 모니터, 및 사용자에 의해 컴퓨터에 입력을 제공할 수 있는 키보드 및 마우스 또는 트랙볼과 같은 포인팅 장치를 갖는 컴퓨터 상에서 구현될 수 있다. 사용자와의 상호작용을 제공하기 위한 다른 종류의 장치가 사용될 수 있다; 예컨대, 사용자에게 제공되는 피드백은 시각 피드백, 청각 피드백, 또는 촉각 피드백과 같은 모든 형태의 감각 피드백일 수 있다; 사용자로부터의 입력은 음향, 음성 또는 촉각 입력을 비롯한 모든 형태로 수신될 수 있다.

[0091] 본 발명의 구현예는 데이터 서버와 같은 백엔드 구성요소를 포함하는, 또는 애플리케이션 서버와 같은 미들웨어 구성요소를 포함하는, 또는 사용자가 본 발명의 구현예와 상호작용할 수 있는 그래픽 사용자 인터페이스 또는 웹브라우저를 갖는 클라이언트 컴퓨터와 같은 프론트엔드 구성요소를 포함하는, 또는 하나 이상의 백엔드, 미들엔드, 또는 프론트엔드 구성요소의 임의의 조합을 포함하는 컴퓨팅 시스템에서 실현될 수 있다. 시스템의 구성요소는 통신 네트워크와 같은 디지털 데이터 통신의 모든 형태 또는 매체에 의해 상호접속될 수 있다. 통신 네트워크의 예로는 근거리 통신망("LAN") 및 광역통신망("WAN"), 예컨대 인터넷을 들 수 있다.

[0092] 컴퓨팅 시스템은 클라이언트 및 서버를 포함할 수 있다. 클라이언트 및 서버는 일반적으로 서로 멀리 떨어저 있으면서 전형적으로 통신 네트워크를 통해 상호작용한다. 클라이언트와 서버의 관계는 각각의 컴퓨터에서 실행되고, 클라이언트-서버 관계를 갖는 컴퓨터 프로그램의 덕분에 발생한다.

[0093] 본 발명는 많은 세부사항을 함유하지만, 이들은 본 발명의 범위 또는 청구될 수 있는 범위에 대한 제한으로 해석되어서는 안 되며, 오히려 본 발명의 특정 구현예에 특정한 특징의 설명으로 해석되어야 한다. 개별 구현예들의 문맥에서 본 명세서에 기술된 특정 특징들은 단일 구현예에서 조합되어 제공될 수도 있다. 반대로, 단일 구현예의 문맥에서 기술된 다양한 특징들은 다수의 구현예들에서 개별적으로 또는 적절한 하위-조합으로 제공될 수도 있다. 또한, 특징들은 특정 조합으로 동작하는 것으로 전술되고 심지어 처음에는 그렇게 청구될 수 있지만, 청구된 조합에서 하나 이상의 특징은 일부 경우에 그 조합에서 제외되고, 그 청구된 조합은 서브-조합 또는 서부-조합의 변형을 가리킬 수 있다.

[0094] 유사하게, 작업들이 특정 순서로 도면들에 도시되어 있지만, 그러한 작업들이 도시된 특정 순서로 또는 순차적으로 수행되거나, 또는 모든 예시된 작업들이 바람직한 결과를 달성하기 위하여 수행되는 것이 필요하다고 이해되어서는 안 된다. 특정 상황에서, 멀티태스킹 및 병렬 처리가 유리할 수 있다. 또한, 전술한 구현예에서 다양한 시스템 구성요소의 분리는 그러한 분리가 모든 구현예에서 필요한 것으로 이해되어서는 안 되고, 기술된 프로그램 구성요소 및 시스템은 일반적으로 단일 소프트웨어 제품으로 함께 통합되거나 다수의 소프트웨어 제품으로 패키지될(packaged) 수 있다고 이해하여야 한다.

[0095] 따라서, 본 발명의 특정 구현예가 기술되었다. 다른 구현예들은 하기 청구항의 범위 내에 있다. 예를 들어, 청구항에 기재된 동작은 다른 순서로 수행될 수 있고 여전히 바람직한 결과를 달성할 수 있다.

Claims

탄화수소 생산량을 할당하기 위한 컴퓨터 구현 방법으로서,
(i) 하나 이상의 프로세서를 포함하는 서버에 통신 가능하게 결합된 클라이언트 장치로부터, 서버에 저장된 복수의 지역(area) 아이디(ID) 중 특정 지역 ID의 선택을 수신하는 단계;
(ii) 하나 이상의 프로세서에 의해, 선택된 특정 지역 ID에 기초하여, 특정 지역 ID 및 그 특정 지역 ID와 관련된 복수의 유정(well)과 연관된 주기적 지역-수준 탄화수소 생산량 값을 포함하는 복수의 탄화수소 생산량 값을 결정하는 단계;
(iii) 하나 이상의 프로세서에 의해, 특정 지역 ID와 관련된 주기적 지역-수준 탄화수소 생산량 값에 대한 감퇴 곡선(decline curve) 모델을 결정하는 단계;
(iv) 하나 이상의 프로세서에 의해, 결정된 감퇴 곡선 모델을 사용하여 집계된 주기적 유정-수준 탄화수소 생산량 값을 모델링하는 단계; 및
(v) 하나 이상의 프로세서에 의해, 클라이언트 장치에 디스플레이하기 위해, 모델링 결과에 적어도 부분적으로 기초하여, 할당된 유정-수준 탄화수소 생산량 값을 결정하는 단계를 포함하는 컴퓨터 구현 방법.
제1항에 있어서,
특정 지역 ID와 관련된 주기적 지역-수준 탄화수소 생산량 값에 대한 감퇴 곡선 모델을 결정하는 단계는,
지역 ID와 관련된 저장층(reservoir)의 지질에 적어도 부분적으로 기초하여 특정 지역 ID와 관련된 주기적 지역-수준 탄화수소 생산량 값에 대한 감퇴 곡선 모델을 결정하는 단계를 포함하는 컴퓨터 구현 방법.
제2항에 있어서,
지역 ID와 관련된 저장층의 지질에 적어도 부분적으로 기초하여 특정 지역 ID와 관련된 주기적 지역-수준 탄화수소 생산량 값에 대한 감퇴 곡선 모델을 결정하는 단계는,
(vi) 하나 이상의 프로세서에 의해, 특정 지역 ID와 관련된 복수의 유정 각각에 대해 할당된 주기적 유정-수준 탄화수소 생산량 값을 결정하는 단계;
(vii) 하나 이상의 프로세서에 의해, 복수의 유정 각각에 대해 할당된 주기적 유정-수준 탄화수소 생산량 값을 초기 기간으로 시프트하는 단계;
(viii) 하나 이상의 프로세서에 의해, 집계된 주기적 지역-수준 탄화수소 생산량 값을 생성하기 위하여, 시프트된 할당된 주기적 유정-수준 탄화수소 생산량 값을 집계하는 단계; 및
(ix) 하나 이상의 프로세서에 의해, 집계된 주기적 유정-수준 탄화수소 생산량 값에 기초하여 특정 지역 ID와 관련된 주기적 지역-수준 탄화수소 생산량 값에 대한 감퇴 곡선 모델을 결정하는 단계를 포함하는 컴퓨터 구현 방법.
제1항에 있어서,
복수의 탄화수소 생산량 값을 결정하는 단계는,
특정 지역 ID와 관련된 다수의 기간(period)을 결정하는 단계;
다수의 기간 중 첫 번째 기간을 결정하는 단계, 상기 첫 번째 기간은 첫 번째 지역-수준 탄화수소 생산량 값과 관련되고; 및
다수의 기간 중 마지막 기간을 결정하는 단계를 포함하고, 상기 마지막 기간은 마지막 지역-수준 탄화수소 생산값과 관련되는 컴퓨터 구현 방법.
제4항에 있어서,
첫 번째 기간으로 시작하여 마지막 기간으로 끝나는 다수의 기간 중 하나의 기간을 선택하는 단계;
선택된 기간에 대하여, 특정 지역 ID와 관련된 유정의 총 개수를 결정하는 단계; 및
선택된 기간에 대하여, 특정 지역 ID와 관련된 활성 유정의 개수를 결정하는 단계를 더 포함하는 컴퓨터 구현 방법.
제5항에 있어서,
활성 유정의 개수가 선택된 기간에서 하나인 것에 기초하여, 그 하나의 활성 유정에 선택된 기간의 지역-수준 탄화수소 생산량 값을 할당(assign)하는 단계를 더 포함하는 컴퓨터 구현 방법.
제5항에 있어서,
활성 유정의 개수가 하나 이상인 것에 기초하여, 선택 기간의 각 활성 유정에 대해:
탄화수소 생산량 기록에 기초하여, 선택된 기간에서 활성 유정에 보류중인 생산량이 있는지 결정하는 단계; 및
선택된 기간에서 활성 유정에 보류 중인 생산량이 있다는 것에 기초하여, 그 활성 유정에 보류중인 예비 생산량(preproduction)을 할당하는 단계를 더 포함하는 컴퓨터 구현 방법.
제7항에 있어서,
선택된 기간에서 활성 유정에 보류중인 생산량이 없다고 결정하는 단계;
선택된 기간에서 활성 유정에 보류중인 생산량이 없다는 것에 기초하여, 그 활성 유정에 할당된 감퇴 곡선 모델이 있는지 결정하는 단계; 및
활성 유정에 할당된 감퇴 곡선 모델이 있다는 것에 기초하여, 그 활성 유정에 대해 상기 선택된 기간에 대한 예측 생산량을 결정하는 단계를 더 포함하는 컴퓨터 구현 방법.
제8항에 있어서,
첫 번째 기간 이후의 선택된 기간에 기초하여, 활성 유정이 다수의 기간 중 이전 기간에서 할당된 감퇴 곡선 모델의 예측 생산량과 관련된다고 결정하는 단계;
이전 기간에 대한 활성 유정의 예측 생산량에 기초하여 상기 선택된 기간에 대한 활성 유정의 예측 생산량을 비례시키는(proportioning) 단계; 및
비례된 예측 생산량을 상기 선택된 기간의 활성 유정에 할당하는 단계를 더 포함하는 컴퓨터 구현 방법.
제7항에 있어서,
활성 유정이 선택된 기간에 보류중인 생산량을 없고 할당된 감퇴 곡선 모델이 없다고 결정하는 단계; 및
결정에 기초하여, 선택된 기간의 활성 유정을 신규 유정으로 표시(flag)하는 단계를 더 포함하는 컴퓨터 구현 방법.
제10항에 있어서,
선택된 기간의 각 신규 유정에 대해:
선택된 기간의 활성 유정들에 대한 보류중인 생산량과 선택된 기간의 활성 유정들에 대한 예측 생산량의 합계(sum)를 결정하는 단계;
합계가 선택된 기간에 대한 지역-수준 탄화수소 생산량 값보다 크다고 결정하는 단계;
선택된 기간의 활성 유정들에 대한 보류중인 생산량과 선택된 기간의 활성 유정들에 대한 예측 생산량의 합계를 선택된 기간에 대한 지역-수준 탄화수소 생산량과 동일하게 하는(equalizing) 단계; 및
선택된 기간의 각 신규 유정에 0의 생산량을 할당하는 단계를 더 포함하는 컴퓨터 구현 방법.
제11항에 있어서,
합계가 선택된 기간에 대한 지역-수준 탄화수소 생산량 값보다 작다고 결정하는 단계;
선택된 기간의 활성 유정들에 대한 예측 생산량과 선택된 기간의 활성 유정들에 대한 예측 생산량의 합계와 선택된 기간에 대한 지역-수준 탄화수소 생산량 값 사이의 차이를 결정하는 단계; 및
차이에 기초하여, 선택된 기간의 각 신규 유정에 비례 탄화수소 생산량 값을 할당하는 단계를 더 포함하는 컴퓨터 구현 방법.
제12항에 있어서,
선택된 기간의 각 신규 유정에 대하여:
선택된 기간의 신규 유정에 할당된 비례 탄화수소 생산량 값이 이전 기간의 신규 유정에 할당된 비례 탄화수소 생산량 값보다 작다고 결정하는 단계;
신규 유정과 관련된 유정 테스트 데이터를 식별하는 단계; 및
식별된 유정 테스트 데이터에 기초하여, 유정 테스트 데이터 및 선택된 기간과 이전 기간의 신규 유정의 할당된 비례 탄화수소 생산량 값에 적어도 부분적으로 기초하여, 신규 유정에 감퇴 곡선 모델을 피팅하는(fitting) 단계를 더 포함하는 컴퓨터 구현 방법.
제12항에 있어서,
신규 유정과 관련된 유정 테스트 데이터가 없음을 식별하는 단계; 및
신규 유정과 관련된 유정 테스트 데이터가 없다는 식별에 기초하여, 신규 유정에 감퇴 곡선 모델을 피팅하는 단계를 더 포함하는 컴퓨터 구현 방법.
제14항에 있어서,
이전 기간의 신규 유정의 할당된 비례 탄화수소 생산량 값에 적어도 부분적으로 기초하여, 신규 유정에 대한 감퇴 곡선 모델을 조정하는 단계를 더 포함하는 컴퓨터 구현 방법.
제8항에 있어서,
선택된 기간에 신규 유정이 없음을 식별하는 단계; 및
선택된 기간에 신규 유정이 없다는 식별에 기초하고 선택된 기간이 첫 번째 기간이라는 것에 기초하여, 선택된 기간의 활성 유정에 비례 예측 생산량을 할당하는 단계를 더 포함하고, 상기 비례 예측 생산량은 감퇴 곡선 모델과 활성 유정의 개수에 기초하는 것을 특징으로 하는 컴퓨터 구현 방법.
제4항에 있어서,
기간은 월(month)을 포함하는 컴퓨터-구현 방법.
제1항에 있어서,
감퇴 곡선 모델은 Arp 방정식 감퇴 곡선 모델을 포함하는 컴퓨터-구현 방법.
제1항에 있어서,
감퇴 곡선 모델은 최대 주기적 탄화수소 생산량 값 및 적어도 하나의 감퇴율에 의해 적어도 부분적으로 정의되는 것을 특징으로 하는 컴퓨터-구현 방법.
제19항에 있어서,
적어도 하나의 감퇴율은 초기 감퇴율 및 시간 경과에 따른 감퇴율을 포함하는 컴퓨터-구현 방법.
제3항에 있어서,
단계 (vi)-(ix)을 반복함으로써 할당된 유정-수준 탄화수소 생산량 값을 결정하는 반복 프로세스를 수행하는 단계를 더 포함하는 컴퓨터-구현 방법.
제21항에 있어서,
단계 (vi)-(ix)를 반복하는 것은,
단계 (v)의 이전 반복에서 결정된 할당된 유정-수준 탄화수소 생산량 값에 기초하여, 복수의 유정 각각에 대해 신규 할당된 주기적 유정-수준 탄화수소 생산량 값을 결정하는 단계;
복수의 유정 각각에 대해 신규 할당된 주기적 유정-수준 탄화수소 생산량 값을 특정 지역 ID와 관련된 다수의 기간 중 첫 번째 기간으로 시프트하는 단계;
신규 집계된 주기적 지역-수준 탄화수소 생산량 값을 생성하기 위해 상기 시프트된 신규 할당된 주기적 유정-수준 탄화수소 생산값을 집계하는 단계; 및
신규 집계된 주기적 지역-수준 탄화수소 생산값에 대한 신규 감퇴 곡선 모델을 결정하는 단계를 포함하는 컴퓨터-구현 방법.
제1항에 있어서,
지역 ID는 임대지(lease) ID를 포함하는 컴퓨터-구현 방법.
하나 이상의 프로세서로 하여금 동작들을 수행하게 하는 컴퓨터 명령들을 저장하는 비-일시적 판독 가능 매체를 포함하고, 상기 동작들은,
(i) 서버에 저장된 복수의 지역 아이디(ID) 중 특정 지역 ID의 선택을 수신하는 단계;
(ii) 선택된 특정 지역 ID에 기초하여, 특정 지역 ID 및 그 특정 지역 ID와 관련된 복수의 유정과 연관된 주기적 지역-수준 탄화수소 생산량 값을 포함하는 복수의 탄화수소 생산량 값을 결정하는 단계;
(iii) 특정 지역 ID와 관련된 주기적 지역-수준 탄화수소 생산량 값에 대한 감퇴 곡선 모델을 결정하는 단계;
(iv) 결정된 감퇴 곡선 모델을 사용하여 집계된 주기적 유정-수준 탄화수소 생산량 값을 모델링하는 단계; 및
(v) 클라이언트 장치에 디스플레이하기 위해, 모델링 결과에 적어도 부분적으로 기초하여, 할당된 유정-수준 탄화수소 생산량 값을 결정하는 단계를 포함하는 비-일시적 컴퓨터 판독 가능 매체.
동작들을 수행하도록 구성된 하나 이상의 프로세서를 포함하는 하나 이상의 컴퓨터의 시스템으로서, 상기 동작들은,
(i) 서버에 저장된 복수의 지역 아이디(ID) 중 특정 지역 ID의 선택을 수신하는 단계;
(ii) 선택된 특정 지역 ID에 기초하여, 특정 지역 ID 및 그 특정 지역 ID와 관련된 복수의 유정과 관련된 주기적 지역-수준 탄화수소 생산량 값을 포함하는 복수의 탄화수소 생산량 값을 결정하는 단계;
(iii) 특정 지역 ID와 관련된 주기적 지역-수준 탄화수소 생산값에 대한 감퇴 곡선 모델을 결정하는 단계;
(iv) 결정된 감퇴 곡선 모델을 사용하여 집계된 주기적 유정-수준 탄화수소 생산량 값을 모델링하는 단계; 및
(v) 클라이언트 장치에 디스플레이하기 위해, 모델링 결과에 적어도 부분적으로 기초하여, 할당된 유정-수준 탄화수소 생산값을 결정하는 단계를 포함하는 시스템.