Development of Equations and Procedure for Perforation Inflow Test Analysis (PITA)
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Recently short emission tests have been getting attention due to economics, environmental issues or time constraints. Thus, well-testing is sometimes reduced to perforating the well and analyzing the inflow characteristics. The objective of a Perforation Inflow Test Analysis (PITA) is to estimate the initial reservoir pressure, permeability and skin, immediately after perforating the well. This information can be used for evaluating future development strategy. During the entire test period, the surface valve is kept closed, and the formation fluid enters the closed chamber (casing or tubing space) as initiated by a lower cushion pressure than the initial reservoir pressure. However, special analytical procedures are required for analyzing the data, captured through surface or subsurface monitoring, because these perforation inflow tests are shorter than conventional well tests. In this study, the working equations for analyzing these short tests are developed and presented for both gas and liquid (oil or water) wells, and the procedure required for calculating meaningful estimates of the reservoir parameters will be highlighted. The equations are based on some approximations of the slug-test solution in Laplace space. The radius of investigation during the perforation tests will be estimated, and it will be shown that in presence of measurement errors, radius of investigation will grow to a maximum value. Running the tests for anytime longer will detect just the noise. A special derivative, called the impulse derivative, will be used to determine if the data collected is sufficient to yield meaningful results from a PITA. It is particularly important that the wellbore flow has diminished to a low level and the reservoir-dominated flow has fully established, if the estimates of initial reservoir pressure, permeability and skin are to be acceptable.
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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 ».