Abstract

The processes associated with assessing conventional hydrocarbon accumulations are well understood and routinely applied. These assessments can have either a local (prospect) or regional (play) focus, depending on the business need, and rely on risking, sizing, and counting discrete prospects. In contrast, many continuous resource plays are better characterized as a single large hydrocarbon accumulation with highly variable resource density rather than as discrete fields or prospects. Because economic margins may be thin, business success often depends on early identification of favorable areas. Decisions regarding play entry, acreage acquisition, and pilot project design frequently must be made without the benefit of recent well or production data. The assessment methodology for continuous resources must be flexible enough to adapt to situations ranging from little or no well data to thousands of wells.

Play assessment provides a powerful mechanism for integrating geologic insights into business decisions. To incorporate the unique aspects of continuous resources, we apply a hybrid grid and polygon based methodology. The play is subdivided into a series of analysis polygons (subplays or segments) that provide the basis for probabilistic calculations. The polygon boundaries can be dynamic (mapped geologic limits), static (leases), arbitrary, or some combination of these. Polygons should be defined for the purpose at hand and at a granularity that captures but does not overwhelm regional trends. Those geologic properties mapped spatially as grids (e.g. gross thickness, net-to-gross, or porosity) are evaluated within each analysis polygon to obtain inputs for the probabilistic assessment. Geologic properties that are not available as spatially varying estimates can be assigned directly with appropriate ranges of uncertainty. Resource uncertainty can be captured both as ranges around most likely parameter estimates and as multiple geologic or operational scenarios. Risk dependency and volumetric correlation must be defined in order to obtain robust probabilistic aggregations of multiple analysis polygons. Fully probabilistic results lead to better informed business decisions by providing information on high side and low side outcomes.

Concurrent with the probabilistic assessment, deterministic grid-based calculations of in-place and recoverable hydrocarbon volume per unit area elucidate the resolvable geographic variation of resource density. The parallel grid-based approach ensures that results incorporate and are consistent with local geologic understanding and provides a direct basis for calibrating volumetric calculations with well performance data. Ultimately, assessments based on well performance provide the clearest indication of the recoverable resource and economic viability of a play. Unfortunately, well performance-based approaches are not reliable until a high operational efficiency has been achieved and the number of wells with adequate production histories is sufficient to clarify the primary controls on resource density. To provide early prediction of well performance within the context of volumetric assessment, probabilistic ranges of well EURs are estimated for each assessment polygon based on volumetric inputs coupled with assumptions about likely drainage areas. Well drainage area can be entered as a single value or as a range tied to reservoir properties (permeability and rock mechanics), geologic complexity (faulting), and completion scenarios (well spacing, vertical vs. lateral completions, length of laterals, etc.). As performance-based EUR projections become available for wells, they can be compared to the specific recoverable volume prediction from the resource density grid along with the distribution of well EURs predicted for the polygon. Population-based Bayesian statistical techniques provide robust, probabilistic predictions of EUR for producing wells within a play.

Combining analog datasets of initial potential (IP) with well EUR provides a dynamic linkage of the volumetric assessment to well performance. Applying relationships between EUR and IP from analog plays to EUR curves (one per polygon) for the play of interest yields spatially varying families (distributions) of IP’s. By recasting assessed volumes in terms of well productivity, this process supports economic analyses explicitly linked to spatially varying geologic inputs.

Abstract

Les processus permettant d’évaluer les accumulations conventionnelles d’hydrocarbures sont bien connus et on les applique couramment. Lesévaluations peuvent avoir une cible locale (zone d’intérêt) ou régionale (zone pétrolière), selon les besoins d’entreprise et elles se fondent sur l’exposition aux risques, les mises à l’échelle et le comptage des zones d’intérêt discrètes. En revanche, de nombreuses zones pétrolières continues se caractérisent par une accumulation d’hydrocarbures unique, d’une densité variable très élevée plutôt que par des champs ou des zones d’intérêt discrets. Puisque les marges économiques peuvent s’avérer minces, le succès commercial repose souvent sur l’identification rapide des secteurs favorables. Les décisions touchant l’accès à la zone pétrolière, à l’acquisition de terrains et à la conception de projet-pilote doivent être fréquemment prises sans avoir l’avantage de données récentes sur les puits ou la production. La méthodologie pour évaluer les ressources continues doit être suffisamment souple pour s’adapter aux situations où nous avons peu ou pas de données sur un puits et cela peut s’étendre à des milliers de puits.

L’évaluation des zones pétrolières se révèle un mécanisme puissant pour intégrer l’intuition géologique aux décisions d’affaires. Pour intégrer les aspects uniques des ressources continues, nous appliquons une méthodologie par maillage hybride et polygones. Dans ce même ordre d’idées, la zone pétrolière est subdivisée en une série de polygones d’analyse (sous-zones ou segments), ce qui fournit la base de nos calculs probabilistes. Les limites du polygone peuvent être dynamiques (limites géologiques cartographiées), statiques (concessions), arbitraires ou une combinaison de celles-ci. Les polygones doivent être définis pour les besoins immédiats selon une granularité qui enregistre les tendances régionales, mais sans les excéder. Cartographiées sur un plan spatial au moyen de maillages, ces propriétés géologiques (p. ex.: épaisseur brute, taux net et brut ou porosité), sont évaluées à même chaque polygone pour obtenir des données aux fins de l’évaluation probabiliste. Si on ne peut obtenir d’évaluations variables sur le plan spatial pour certaines propriétés géologiques, on peut directement assigner une fourchette d’incertitude pertinente à celles-ci. L’incertitude sur l’ampleur des ressources peut être obtenue au moyen des fourchettes d’évaluations paramétriques probables et des multiples scénarios géologiques ou opérationnels. Afin d’obtenir des agrégations probabilistes solides de polygones d’analyses multiples, on doit définir la dépendance au risque et la corrélation volumétrique. Les résultats probabilistes complets entraînent des décisions d’affaires plus averties, en raison de l’information sur les côtés positifs et négatifs des projets.

Concurremment avec l’évaluation probabiliste, les calculs déterministes par maillage sur les volumes d’hydrocarbures en place récupérables par unité de surface clarifient la variable géographique séparable de la densité de la ressource. La méthode par mailllage parallèle fait en sorte que les résultats incorporent la connaissance de la géologie locale et y correspondent, en plus de fournir une base directe pour calibrer les calculs volumétriques avec les données sur le rendement des puits. En bout de ligne, les évaluations fondées sur les rendements au puits fournissent l’indice le plus clair sur les ressources récupérables et la viabilité d’une zone pétrolière. Malheureusement, on ne peut se fier sur la méthode de rendement au puits, à moins qu’on atteigne une efficacité d’exploitation élevée et que le nombre de puits reflète des antécédents de production adéquats suffisants pour éclaircir les éléments qui régissent principalement la densité des ressources. Afin d’obtenir des prévisions rapides sur le rendement au puits dans le contexte de l’évaluation volumétrique, on détermine une fourchette de récupération finale estimative pour chaque polygone d’évaluation basée sur les données volumétriques, de concert avec des hypothèses sur les zones de drainage possible. On peut entrer la zone de drainage au puits comme valeur simple ou selon une fourchette liée aux propriétés du réservoir (perméabilité et mécanique des roches), à la complexité géologique (failles) et aux scénarios de complétions (espacement des puits, complétions latérales par rapport aux complétions verticales, longueur des canalisations latérales, etc.). Au fur et à mesure que les projections de rendement sur la récupération finale estimative sont disponibles pour des puits, nous pouvons les comparer à nos prévisions volumétriques récupérables spécifiques de notre maillage sur la densité des ressources avec la répartition des données sur la récupération finale estimative au puits prévue pour le polygone. Les techniques statistiques bayésiennes fondées sur les échantillons représentatifs nous fournissent de solides prévisions probabilistes sur la récupération finale estimative d’une zone pétrolière donnée.

Si l’on combine les jeux de données analogiques du potentiel initial (PI) avec la récupération finale estimative au puits, on obtient un lien dynamique de l’évaluation volumétrique par rapport au rendement au puits. L’action de faire un lien entre la récupération finale estimative et le PI, soit des zones pétrolières analogues aux courbes de récupération finale estimative (un par polygone) pour la zone d’intérêt, donnent comme résultat des familles variables (répartitions) de PI sur le plan spatial. Le remaniement de l’évaluation des volumes sur la productivité des puits est un processus qui permet de soutenir les analyses économiques liées de façon explicite aux intrants géologiques variables sur le plan spatial. Michel Ory

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