Harness Oil and Gas Big Data with Analytics (eBook)
384 Seiten
Wiley (Verlag)
978-1-118-91095-5 (ISBN)
KEITH R. HOLDAWAY is Principal Industry Consultant and Principal Solutions Architect at SAS, where he helps drive implementation of innovative oil and gas solutions and products. He also develops business opportunities for the SAS global oil and gas business unit that align SAS advanced analytics from Exploratory Data Analysis and predictive models to subsurface reservoir characterization and drilling/production optimization in conventional and unconventional fields. Prior to joining SAS, Holdaway was a senior geophysicist with Shell Oil, where he conducted seismic processing and interpretation and determined seismic attributes in 3D cubes for soft computing statistical data mining.
Preface xi
Chapter 1 Fundamentals of Soft Computing 1
Current Landscape in Upstream Data Analysis 2
Evolution from Plato to Aristotle 9
Descriptive and Predictive Models 10
The SEMMA Process 13
High-Performance Analytics 14
Three Tenets of Upstream Data 18
Exploration and Production Value Propositions 20
Oilfield Analytics 22
I am a. . . 27
Notes 31
Chapter 2 Data Management 33
Exploration and Production Value Proposition 34
Data Management Platform 36
Array of Data Repositories 45
Structured Data and Unstructured Data 49
Extraction, Transformation, and Loading Processes 50
Big Data Big Analytics 52
Standard Data Sources 54
Case Study: Production Data Quality Control Framework 55
Best Practices 57
Notes 62
Chapter 3 Seismic Attribute Analysis 63
Exploration and Production Value Propositions 63
Time-Lapse Seismic Exploration 64
Seismic Attributes 65
Reservoir Characterization 68
Reservoir Management 69
Seismic Trace Analysis 69
Case Study: Reservoir Properties Defined by Seismic Attributes 90
Notes 106
Chapter 4 Reservoir Characterization and Simulation 107
Exploration and Production Value Propositions 108
Exploratory Data Analysis 111
Reservoir Characterization Cycle 114
Traditional Data Analysis 114
Reservoir Simulation Models 116
Case Studies 122
Notes 138
Chapter 5 Drilling and Completion Optimization 139
Exploration and Production Value Propositions 140
Workflow One: Mitigation of Nonproductive Time 142
Workflow Two: Drilling Parameter Optimization 151
Case Studies 154
Notes 173
Chapter 6 Reservoir Management 175
Exploration and Production Value Propositions 177
Digital Oilfield of the Future 179
Analytical Center of Excellence 185
Analytical Workflows: Best Practices 188
Case Studies 192
Notes 212
Chapter 7 Production Forecasting 213
Exploration and Production Value Propositions 214
Web-Based Decline Curve Analysis Solution 216
Unconventional Reserves Estimation 235
Case Study: Oil Production Prediction for Infill Well 237
Notes 242
Chapter 8 Production Optimization 243
Exploration and Production Value Propositions 245
Case Studies 246
Notes 273
Chapter 9 Exploratory and Predictive Data Analysis 275
Exploration and Production Value Propositions 276
EDA Components 278
EDA Statistical Graphs and Plots 284
Ensemble Segmentations 290
Data Visualization 292
Case Studies 296
Notes 308
Chapter 10 Big Data: Structured and Unstructured 309
Exploration and Production Value Propositions 312
Hybrid Expert and Data-Driven System 315
Case Studies 321
Multivariate Geostatistics 330
Big Data Workflows 332
Integration of Soft Computing Techniques 336
Notes 341
Glossary 343
About the Author 349
Index 351
Erscheint lt. Verlag | 13.5.2014 |
---|---|
Reihe/Serie | SAS Institute Inc |
Sprache | englisch |
Themenwelt | Mathematik / Informatik ► Mathematik |
Technik ► Elektrotechnik / Energietechnik | |
Wirtschaft ► Volkswirtschaftslehre | |
Schlagworte | Ãl- u. Energieökonomie • Economics • Finanz- u. Wirtschaftsstatistik • Oil & Energy Economics • Öl- u. Energieökonomie • Statistics • Statistics for Finance, Business & Economics • Statistik • Volkswirtschaftslehre |
ISBN-10 | 1-118-91095-8 / 1118910958 |
ISBN-13 | 978-1-118-91095-5 / 9781118910955 |
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