Analysis of Oil Production Behavior for the Fractured Basement Reservoir Using Hybrid Discrete Fractured Network Approach
Notice bibliographique
Résumé
Unlike naturally fractured reservoir, fractured basement reservoir (FBR) has almost non-permeable matrix and flow is strongly dependent upon fracture network. This might cause the rapid changing behavior on oil production whether fracture near wellbore is saturated with either oil or water. In this aspect, realistic representation of fracture network is essential in FBR. Therefore the simulation of FBR is generally applied by dual-porosity (DP) continuum approach because discrete fractured network (DFN) simulator with multiphase flow is not commercially available except in-house model. In this paper, hybrid DFN approach is applied, which is continuum model coupled with local grid refinement (LGR). LGR is adapted at the cells which are passing through fractures, in order to represent fracture width less than 0.1 ft. Up to now, LGR is mostly used for well block rather than the fracture. In this approach, well control volume can not be described by LGR cell, thus, four-leg horizontal well concept substitutes the vertical well with the use of equivalent wellbore radius for overcoming the numerical convergence problem. The application of hybrid DFN approach for FBR is discussed about investigation of the possibility for drastic change on oil production. Based on the results, in fractured reservoir using hybrid DFN approach, oil production is not found to be proportional to the magnitude of matrix permeability, not as in porous system with dual-porosity approach. Also, we realized that oil production is once dropped it can not be recovered back to previous level in FBR. This is because oil-saturated fracture near well is once changed to water-saturated, then, there was not anymore changes occurred within the same fracture. Key words : Dual-porosity; Hybrid DFN; Fractured basement reservoir; Local grid refinement
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».