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Enregistrement W1970785046 · doi:10.2118/08-07-10-cs

Conditions Favourable to Infill Drilling in Waterfloods in Sandstone Reservoirs Containing Medium/Heavy Oils

2008· article· en· W1970785046 sur OpenAlexaboutno aff
A.K. Singhal, S.J. Springer

Notice bibliographique

RevueJournal of Canadian Petroleum Technology · 2008
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueReservoir Engineering and Simulation Methods
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésInfillGeologyDrillingPetroleum engineeringOil in placeGeotechnical engineeringPetroleumEngineeringCivil engineeringPaleontology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Production histories of four waterfloods, each with several infill wells, were examined to identify conditions favourable to infill drilling in sandstone reservoirs containing heavy/medium oils under waterflood. The dominant role of reservoir heterogeneity was inferred from the nature of performance of newer and older infill wells. Due to these heterogeneities, some of the mobile oil contained within the reservoir is not drained by the older wells, but infill wells could drain a portion (up to 25%) of this oil. Based on the cases studied, conditions favourable for infill wells were:Current oil rates of older wells greater than 3 m(3)/d and watercut less than 75%.Original Oil-in-Place (OOIP)/well for the reduced spacing greater than 80 E3m(3) and total recovery factor (primary + waterflood) greater than 25%. It is recommended that these criteria be validated by further technical and economic studies. Introduction Infill drilling was initially proposed as a means of draining incremental reserves, besides accelerating established oil drainage, based mainly on geological considerations and simulation studies(1–4) mostly dealing with the carbonate reservoirs of Texas. This work aims to obtain clues for identifying attractive infill opportunities in clastic reservoirs containing medium/heavy oils under waterflooding. Our expectation was that, with the growing database on performance of infill wells of recent years, some of the initial premises could be revisited and a fresh attempt could be made to obtain additional insights. Intuitively, as infill wells are brought on stream, they would accelerate oil production, depending on the amount of mobile oil remaining within the drainage region. They may also be able to drain oil from certain poorly connected parts of the reservoir that would otherwise be left unrecovered. They should, therefore, add value to the ongoing waterflood. It goes without saying that value added (returns) should be consistent with the risks (investment) involved. This study focuses on production performance of infill wells in four different waterfloods in heavy/medium oil sandstone reservoirs of Alberta, Canada. It has been suggested(3) that infill wells enable better pattern control and connectivity in waterfloods, shorten life and improve areal and vertical sweep by the injected water. Therefore, infill well's performance should largely depend upon reservoir heterogeneity, besides factors such as mobility ratios, average ultimate recovery factors and maturity of exploitation reflected in the prevailing oil rates and watercuts. Reservoir heterogeneity in the vertical direction is usually characterized by Dykstra-Parson's coefficient. For lateral or aerial heterogeneity, a method based on performance of previous infill wells was recently proposed(5, 6). This method involves plotting cumulative oil production versus frequency data for previous infill wells from the same (or analogous) project on a lognormal graph, and examining the slope of the curve around the median (50% probability). The basic assumption here is that reserves from contemporaneous infill wells, like the distribution of many geological parameters, should follow a lognormal trend. However, significant deviations from the lognormal distribution are usually observed (e.g. Figure 1).

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)0,001
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: Simulation ou modélisation
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,445
Score d'incertitude au seuil0,958

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0080,002
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
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 Opus0,017
Tête enseignante GPT0,250
Écart entre enseignants0,232 · 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
Publié2008
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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