Notice bibliographique
Résumé
Abstract Issaran was discovered on 1981 and the cumulative production up to 1998 was 0.7 MMbbls from 9 wells and the total reserve were 5 MMbbls from 500 MMbbls as original oil in place which result in a recovery factor less than 1% and reflect the big challenge to produce this field. The problem was that each reservoir has its own characteristic, which requires special approach to overcome its problems and optimize its production and reserves. As Zeit Formation contain massive sand, Upper and Lower dolomite due to its shallow depth the oil could not be produced as cold production, Gahrandal formation is consisted of three limestone bodies with permeability below 20 md and the last one is Nukhul zone which give some cold oil production due to its naturally heavy fracture. Theses difference characterization lead to apply different ways of reservoir management for each zone. The challenge of Scimitar is to produce these zones and reach to a production plateau in spite of the aging of the fields and its associated problems (low pressure, water cut increase, wells potential, sand production and corrosion, …. etc). Scimitar dedicated special multi disciplinary teams to propose and implement several strategies to achieve its goal and succeeded to have stable plateau around 6000 BOPD during year 2008. This paper will highlight the results of each zone and the achievement as the total wells drilled on the field up to now is 287 well and the total OOIP increases to 700 MMbbsl, the cumulative oil production on March 2009 is more than 10 MMbbls which gives more confidence about the successful of the new strategies for each zone. The steam project applied on the Lower and Upper Dolomite is consider the first successful cyclic steam project on the Middle East. The results of the producing wells in conjunction with the numerical 3D simulation study lead to prove that the recovery factor can be reach to 45% which gives total reserve around 300 MMbbls.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».