Multilateral Well Completion Design Using a 3D Reservoir Simulator: Real Application in Offshore Western Australia
Notice bibliographique
Résumé
Abstract The need to develop thin oil reservoirs and heavy oil plays is fast becoming common place in the North Western Shelf (NWS) of Australia. Drilling horizontal multilateral wells is often a requirement to maximise the recovery from a thin oil column and to ensure a field remains economic. Early water coning and heterogeneity uncertainty are problems associated to these reservoir types and it is with the help of Inflow Control Device (ICD) completions that we can combat these issues. This paper focuses on investigating the technical aspects of multilateral completion design; including packer spacing, ICD calibration, modelling, and upscaling. Of the numerous ICD types that exist, two ICDs (nozzle and spiral) are considered. Using 3D reservoir simulation software, we investigate the effects of calibrating the ICD’s parameters in order to refine a simulation model with historical production data. Methods of upscaling the ICDs to reduce model complexity, computation time and the ability to tune parameters are covered in an attempt to understand the differences and benefits of each ICD type. Although preset ICD models with default parameters are provided in most simulation packages, ICD calibration using historical data is required in order to achieve a model that can accurately portray the production of a reservoir. It is important that the Reservoir Engineer informs the completions manufacturer about unknown ICD model parameters during the development phase of a field so that an accurate production profile can be created thus avoiding any disappointing outcomes in the future.
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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 | 0,000 |
| 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 ».