src: Brièvement, des évaluations probabilistes attribuent aux caractéristiques du gisement (comme son épaisseur) une plage de possibilités réparties entre des valeurs faibles, médianes et élevées, où les valeurs faibles et élevées ont peu de chance de se réaliser alors que les valeurs médianes sont les plus susceptibles de se réaliser (figure 2.1). Donc, à partir de la simulation Monte Carlo où 500 itérations (l’équivalent en quelque sorte de lancer un dé 500 fois pour chaque caractéristique du réservoir afin de simuler 500 résultats possibles pour un seul bassin), on peut obtenir les valeurs faibles, médianes et élevées pour le potentiel de gaz du bassin (respectivement P10, attendu et P90). Il s’agit de la première évaluation probabiliste d’une zone de gaz de schiste publiée au Canada et les lecteurs sont invités à transmettre leurs commentaires sur la méthodologie retenue.
tgt: Simply put, probabilistic assessments give reservoir characteristics (like thickness, for example) a range of possibilities spread across low, most likely, and high values, where the low and high values have a low probability of occurring while the most likely value has the highest probability of occurring (Figure 2.1). Thus, in a Monte Carlo simulation where there are 500 iterations (essentially rolling the dice for each reservoir characteristic 500 times to simulate 500 potential outcomes for a single basin), it becomes possible to estimate low, expected, and high values for the gas potential of that basin (P10, Expected, and P90, respectively). This is the first publicly released probabilistic assessment of a shale gas play in Canada. As a result, comments about the methodology are welcomed.