método determinístico por cenários: é desenvolvido com três cenários discretos para refletir estimativas (baixa, melhor e alta) das quantidades recuperáveis. Esses cenários devem refletir combinações realistas de parâmetros e um cuidado especial é necessário para garantir que um intervalo razoável de incertezas seja usado para garantir que se obtenha a melhor avaliação da incerteza sobre propriedades médias do reservatório.

método determinístico incremental: amplamente utilizado em ambientes maduros de produção terrestre, especialmente aqueles em que se aplicam regulamentos rígidos para o espaçamento inter-poços. Normalmente, as reservas desenvolvidas provadas são assinaladas no interior da unidade de espaçamento dos poços perfurados e as reservas não-desenvolvidas provadas são assinaladas nos espaçamentos adjacentes, onde há pouca confiança na continuidade do reservatório produtivo. As reservas prováveis e possíveis são atribuídas a áreas mais remotas, indicando progressivamente maior confiança.

método probabilístico: comumente implementado usando-se a análise de Monte Carlo. O usuário define as distribuições de incertezas dos parâmetros de entrada e a relação (correlações) entre eles, e o método obtém uma distribuição de saída.

método multiscenário: é uma combinação do método determinístico (cenário) e do método probabilístico. Dado cenários suficientes, é possível desenvolver uma distribuição de probabilidade total, a partir da qual os três cenários determinísticos específicos que se encontram mais próximos de P90, P50 e P10 (por exemplo) podem ser selecionados.

método bayesiano: abordagem que vem sendo aplicada na análise de incertezas na indústria do petróleo há alguns anos. O teorema de Bayes relaciona uma função de distribuição de probabilidade posterior a uma função de distribuição de probabilidade anterior e à função de verossimilhança (likelihood). O modelo anterior caracteriza a incerteza antes que os dados de produção sejam considerados. O modelo anterior é usado para construir o modelo do reservatório inicial. O modelo posterior caracteriza a incerteza após os dados de produção serem honrados. A função de verossimilhança mede a probabilidade de os dados reais de produção serem observados para qualquer modelo do reservatório.