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Enregistrement W1966486887 · doi:10.2118/05-10-das

The Importance of Comprehensive Gas Field Surveillance

2005· article· en· W1966486887 sur OpenAlexaboutno aff
Richard Baker

Notice bibliographique

RevueJournal of Canadian Petroleum Technology · 2005
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueReservoir Engineering and Simulation Methods
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPetroleum engineeringNatural gas fieldCommodityQuality (philosophy)PresumptionEnvironmental scienceBusinessGeologyEngineeringEconomicsNatural gasPolitical scienceLawMarket economy

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Outline of Problem Gas field surveillance historically has not been given the same priority as oil field surveillance because of a couple of significant stumbling blocks: first, the apparent simplicity of gas reservoirs- at least upon initial examination; and, second, the historically low commodity prices of gas relative to oil. The presumption that gasfield surveillance was easily derived from the knowledge that, in most gas pools, single phase flow existed, leading to the assumption that "tank like" behaviour was occurring. However, on examination of hundreds of gas pools, my viewpoint on that matter has changed dramatically. Of course, today's commodity prices are also changing both the relative and absolute perceptions about the economic importance of gas. Initially, in the Western Canadian Sedimentary Basin (WCSB), industry encountered and dealt with very high quality gas resources, such as those found in Leduc reservoirs. These reservoirs had high permeability and were not compartmentalized; this naturally led to the "tank model" approach. These pools had behaviour as illustrated by Figure 1(a). In the last few years, we have moved from what I would term "Tier One" resources to lower quality ones, as shown in Figure 2. Indeed, a large portion of reservoirs do not exhibit that "tank like" behaviour shown in Figure 1(a); instead, there is often a fairly large pressure gradient across pools and non-tank like behaviour, such as that shown in Figure 1(b). This paper stresses the importance of comprehensive surveillance for those types of fields, using simple methods of production analysis and pressure diagnostic tools. There has been an explosion of research on using gas rate decline methods to characterize reservoirs with an effective permeability less than 0.1 mD (k < 0.1mD). However, the transient gas rate decline and practical analysis of such low permeability gas reservoirs are not the focus of this paper. This paper instead focuses on gas field surveillance for multi-well pools in which wells are in boundary dominated flow. The objectives of any gas surveillance program are relatively simple:What is the Original Gas in Place (OGIP)?;What is the current gas in place?;Where is the current gas in place located?;What is the permeability or capacity (kh) of the wells and pool?;What are the limiting considerations to gas recovery factor (low permeability, liquid lifting problems, low continuity, high back pressure, or water influx)?;What can be done to improve the rate of recovery and the recovery factor? and,Can this be done economically? In order to understand the above questions, we must relate the static model (geological/petrophysical) to the dynamic (production/ pressure data) one. Surveillance Methodology The following work flow has proven to be useful in determining the true potential of gas reservoirs:Examine the production profile of individual wells and the field. Examine the initial production rates (IP), interference effects, types of decline, and decline rates (production diagnostics);

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,900
Score d'incertitude au seuil0,885

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,009
Tête enseignante GPT0,235
Écart entre enseignants0,226 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeSimulation ou modélisation
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations2
Publié2005
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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