預測石油和天然氣行業的井下參數
概述
甲烷水合物在 2000 年代早期至中期被視為潛在的清潔能源橋樑碳氫化合物。 希望是（或者可能是）更清潔的燃燒甲烷水合物可以成為過渡燃料，因為世界在通往清潔能源未來的道路上逐漸擺脫了更臟的碳氫化合物。 雖然以經濟可行的方式生產甲烷水合物的能力仍有待觀察，但政府資助的一系列評估其可行性的計劃創造了大量公開的石油和天然氣數據。 該數據集是向石油和天然氣客戶介紹 JMP Pro 預測能力的好方法。
面向客戶的摘要
收集深層石油和天然氣數據既困難又昂貴。 儘管有最好的意圖和努力，但某些數據質量差和/或缺失的情況並不少見。 在此，我們使用阿拉斯加北坡（Mt. Elbert Well）科學井的甲烷水合物飽和度值來構建一系列預測模型。 我們僅使用井上部 1/3 處的水合物飽和度，根據伽馬、密度和速度數據構建預測模型，以預測整個井深的水合物飽和度。 然後我們以測井形式比較實際和預測的水合物飽和度。
你喜歡這個案例研究的什麼地方
- 雖然甲烷水合物不是 O&G 行業的常見目標，但分析過程無處不在，無論是水合物、石油、天然氣等。
- 測井數據丟失是個大問題——這會引起共鳴
- 隨著石油價格的波動，在數據更加稀少的情況下，對舊井的興趣可能會增加，這提供了一種很好的方法來解釋/預測來自舊井的新信息
- 公司將擁有數百甚至數千口井的類似數據，從而擴展校準數據集並提高建模能力。
這是給誰的
- 勘探地質學家
- 油藏工程師
- 岩土工程師
- 地球物理學家
支持的產品/版本
JMP 15/16 專業版
平台
- 擬合模型 - SLS、逐步和廣義回歸
- 神經網絡
- XGBoost（插件）
- 圖生成器
主要資源
這些數據是作為 DOE 和 BP 阿拉斯加勘探公司 (BPXA) 與美國地質調查局 (USGS) 以及幾所大學和行業合作夥伴合作的合作協議的一部分收集的，目的是評估阿拉斯加北坡的天然氣水合物是否可以在技術上或商業上可行地生產。https://mlp.ldeo.columbia.edu/logdb/mount_elbert/
數據共享注意事項
數據是公開可用的，可以共享。
石油和天然氣組織不斷尋求新方法來提高其預測建模能力。 通過使用 JMP Pro 等點擊式解決方案實現模型構建和評估的大眾化，這些組織可以通過優化鑽井和生產，快速提高預測能力，從而提高利潤。
實例探究
