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Enregistrement W1969769356 · doi:10.2118/2004-201

Solution Gas Production Profiling

2004· article· en· W1969769356 sur OpenAlexaboutno aff
Donald Béliveau

Notice bibliographique

RevueCanadian International Petroleum Conference · 2004
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueReservoir Engineering and Simulation Methods
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésProfiling (computer programming)Computer scienceProduction (economics)Operating system

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract As our industry focuses more on natural gas production and on wringing the last drop of value from each property, it has become increasingly important to properly characterize and predict the solution gas performance from our oilfields. This paper will review historical techniques for predicting solution gas production under various common process mechanisms including depletion, weak and strong water drive, gas-cap drive, and production of a volatile oil. The paper will also discuss situations where numerical simulation may be required instead of using standard analytical techniques. The paper will present examples from the Western Canadian Sedimentary Basin that illustrate solution gas performance under each of the drive mechanisms mentioned above. Results are displayed using the "equal-value" concept, which shows the progress of each oilfield from its early life where revenue is dominated by oil sales to its later life when revenue becomes increasingly dominated by solution gas production. Introduction to the Problem The prediction of solution gas production is often taken for granted in oilfield forecasts, but is a multi-faceted problem when one considers the many components that impact the process (fluid and rock properties, interactions between fluids/rocks, geological properties, drive mechanisms, wellbore conditions, etc). Years ago, accurate predictions of solution gas volumes were less important because there was little or no value associated with the product. Today, the value of natural gas is essentially the same as oil on a heating value basis, so much more attention is paid to the prediction of solution gas volumes. Further, environmental pressures are driving government and industry to conserve all produced gas; and obviously it is important to understand how much gas will be produced to ensure installation of the appropriate conservation scheme. On its face, solution gas prediction is a deceptively easy problem: pressure declines, gas evolves from the oil, and is produced. So, if one completely understands the production mechanism and can accurately predict future pressure decline, and understands the PVT properties that govern the release of solution gas, and knows the rock properties that govern the trapping and flow of gas, and has a good picture of the overall geological model, then it can be fairly simple to predict solution gas production. Further, the interplay between these factors can result in non-unique solutions. Since the primary focus is mostly on oil volumes, appropriate attention is not always paid to the variables that govern solution gas production. The most common analytical methods for predicting solution gas production were developed by Tarner (Ref. 1) and Muskat (Ref. 2). These methods use material balance principles and a dynamic producing GOR to predict reservoir performance at pressures when the gas saturation exceeds the critical gas saturation. However, a number of simplifying assumptions were made in these analytical treatments, including thin horizontal reservoirs with negligible gravity forces (ie. no gas percolation). Other analytical approaches have been proposed that mitigate concerns with the Tarner and Muskat methods; however, all analytical methods have their own limiting assumptions.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut 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 enseignants0,048
Score d'incertitude au seuil0,095

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0060,003

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 Opus0,023
Tête enseignante GPT0,251
Écart entre enseignants0,228 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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

Citations10
Publié2004
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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