論文の概要: A Machine-Learning-Based Gas Lift Optimization Workflow for Unconventional Fields

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2607.25885v1
• Date: Tue, 28 Jul 2026 15:46:22 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2026-07-29 20:50:42.905157
• Title: A Machine-Learning-Based Gas Lift Optimization Workflow for Unconventional Fields
• Title（参考訳）: 機械学習に基づく非従来型フィールドのためのガスリフト最適化ワークフロー
• Abstract要約: 本稿では,機械学習(ML)を用いた非伝統的な分野におけるガスリフト最適化のための自動データ駆動ワークフローを提案する。 私たちはこのワークフローを、Bakkenの5つの井戸パッドにまたがる30の井戸でテストしました。 パイロットの成功により、我々はこのワークフローをBakkenの200以上のガスリフトとプランジャー補助ガスリフト(PAGL)の井戸で完全に展開しました。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 35.08371746452886
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: In this paper, we present an automated data-driven workflow using Machine Learning (ML) for gas lift optimization in unconventional fields. This workflow integrates a ML model that accurately forecasts the Gas Lift Performance Curve, and a Bayesian Optimization Framework to solve for the optimal gas injection rates under the constraints of facility capacity. The ML model leverages the historical production time series data without requiring downhole gauges or multi-rate well tests. We piloted this workflow on 30 wells across 5 well pads in Bakken and obtained >5% production uplift on average. With the success of the pilot, we have now fully-deployed this workflow in Bakken across 200+ gas lift and plunger-assisted gas lift (PAGL) wells. Moreover, the ML-based gas lift optimization workflow presented in this paper is an effective and economic solution for other assets where downhole data or multi-rate testing are not available/feasible due to cost or facility constraints.
• Abstract（参考訳）: 本稿では,機械学習(ML)を用いた非従来型フィールドにおけるガスリフト最適化のための自動データ駆動ワークフローを提案する。 このワークフローは、ガスリフト性能曲線を正確に予測するMLモデルと、設備容量の制約の下で最適なガス注入率を解決するためのベイズ最適化フレームワークを統合する。 MLモデルは、ダウンホールゲージやマルチレートウェルテストを必要とすることなく、過去の生産時系列データを活用する。 私たちはこのワークフローを、Bakkenの5つの井戸パッドにまたがる30の井戸でテストしました。 パイロットの成功により、我々はこのワークフローをBakkenの200以上のガスリフトとプランジャー補助ガスリフト(PAGL)の井戸で完全に展開しました。 さらに,MLに基づくガスリフト最適化ワークフローは,コストや設備制約のため,ダウンホールデータやマルチレートテストが利用できない他の資産に対して,効果的かつ経済的なソリューションである。

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