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GeoX勘探评价与决策工具

应用实例(资源)

        背景:评价目标为内扇(Inner Fan)、中扇(Middle Fan)、外扇(Outer Fan);气水界面和构造存在较大的不确定性

        工作流程:
        a. Setup:创建分析Case,选择Stochastic随机算法(或确定性算法),评估资源类型为Oil case(或shale gas/coal bed methane)
        b.Volume,选择Top and Thickness方法,建立Inner Fan初始模型;设定岩石物理参数的分布概率(依现有数据类型而定)

 

        c. Fluids:定义流体特征参数分布特征,如储层体积系数、气油比、可采系数、可采溶解气系数
        d.Risk:分布定义区带和单层勘探风险系数

 

        e.Correlation里定义不同参数相关性,如孔隙度与NTG之间存在正相关(部分相关等)

        e.Run该模型,在Results中显示单层计算结果
        f.重复上述过程对中扇和外扇建立分析Case,组成Prospect,开始对整个区块的储量进行预测
        g.Risk and volume Dependency定义储层风险共担

 

        h.Leak Connections定义多个segment之间储层可能存在的连通性
        I. 点击Run,Result里查看评价结果

 

        应用实例(经济)
        背景:2012 -2015年对A、B两个区块分批有条件进行开发,每个区块分别包含9个不同的目标,要求实现50,000 STB/天,截至2020年预计实现税后收益500 mmUSD

        工作流程:
        a.建立经济分析Case,或将资源分析Case直接转成经济分析模型
        b.复制首次建立的模型,并根据已有认识进行参数调整,组成Prospect模型
        e. Economic scenario预测原油价格趋势
        f. Fiscal Regime加载国际标准财税模型,对其进行相应的编辑

        e.点击Run,结果对比显示在NPV接近,较难对两种方案的进行优选的情况下
        A区: 2020年,19%的概率实现500mmUSD,26%的概率每天50.000 STB/天 ; 
        B区: 2020年,81%的概率实现500mmUSD,66%的概率每天50.000 STB/天

        许可配置类型
        GeoX为浮动许可,共三种许可方式:

        § Discovery Package:含全部模块
        § Prospect Assessment:资源评价
        § Value Assessment:经济评价

        GeoX应用参考文献
        § Modeling Learning in Resource Play Assessment: An Integrated Approach for Decision Support. SPE 162914
        § Correlation of Porosity Uncertainty to Productive Reservoir Volume. SPE 164261
        § Building on PRMS to Quantify Risk and Uncertainty in Resource Reconciliations. SPE 134057
        § Stochastic Modelling of Shale Gas Resource Play Economics. SPE 108081
        § Stochastic Analysis of Resource Plays: Maximizing Portfolio Value and Mitigating Risks. SPE Economics and Management 3(4) 141‐148. SPE 134811.
        § Making Effective Use of a DFI: A Practical Bayesian Approach to Risking Prospects for Seismic Anomaly Information. SPE 82020
        § Probabilistic prospect assessment in the modern exploration era. Reservoir Geoscience and Engineering
        § Bayesian Risk Modification for Seismic Anomalies and Multiple Segment Prospects Charles Stabell, GeoKnowledge

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