A Successful Story Of An Integrated Geologic And Reservoir Engineering Approach Of The Gandu Unit
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
Abstract This paper presents the success story of an integrated approach to optimize the production performance of the Goldsmith Andector Unit (Gandu) in West Texas. All production is from the Clearfork formation, a typical carbonate reservoir characterized by large and discontinuous pay intervals with low reservoir energy and high residual oil saturation. Re-development of this mature field began as a 20-acre infill drilling program in 2001 and has been under waterflood expansion since 2008. A multi-disciplinary team was commissioned to improve production in Gandu. The team used an aggressive approach towards development practices of all aspects including reservoir engineering, geologic, and operational practices. Reservoir characterization and numerical simulation work in conjunction with classical methods validated the 650 MMSTB of original oil in place (OOIP) and the 64 MMSTB estimated waterflood reserves in the reservoir. The team focused on optimizing the base production, monitoring well performance, and identifying opportunities to increase production through workovers, returning-to-production (RTP) jobs and recompletions. This paper details the systematic approach that was followed in order to achieve waterflood expansion success including geological characterization, reservoir engineering, data acquisition, production monitoring, well automation, field optimization, and program development for subsequent years. Details of the workflow implemented under the technical approach, best operational practices, and lessons learned are discussed. As a result, the production of the field increased approximately 70%, with a total increase of 2,800 BOEPD by 2009. The field continues to produce significantly more than it did prior to the waterflood expansion in 2008.
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.
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 | 0,001 | 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 découle