MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W1995128981 · doi:10.2118/04-08-04

Simulated Production Behaviour of Heavy Oil Pools With Gas Caps

2004· article· en· W1995128981 sur OpenAlexaboutno aff
Richard Baker, S. A. Bialowas

Notice bibliographique

RevueJournal of Canadian Petroleum Technology · 2004
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueReservoir Engineering and Simulation Methods
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPetroleum engineeringEnvironmental scienceOil viscosityGas oil ratioFossil fuelPetroleumOil productionPermeability (electromagnetism)Unconventional oilGeologyViscosityChemistryWaste managementMaterials scienceEngineering

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract A number of thin heavy oil pools in Western Canada are being produced in which gas coning is unavoidable, even with long horizontal wells. The petroleum literature tends to have an abundance of cases where there is an associated gas cap over a thick, low viscosity oil leg that can theoretically be produced without appreciable gas coning. Gas/water coning evaluation is often restricted to the analytical calculation of breakthrough times and critical coning rates. Thus, work in the literature has limited applicability in thin oil columns of heavy oil pools. This paper reviews the unique production characteristics of those pools where gas coning is typical and discusses the underlying reservoir mechanisms associated with that production signature. In the case of a thin heavy oil pool, there may exist four distinct periods during a well's life. The first period is pre-breakthrough, the next is post-breakthrough where there is a rising gas-oil ratio, then a period identified by a decreasing gas-oil ratio and, finally, a period of relatively flat gas-oil ratio. Wellbore dynamics, standoff distance, gas cap thickness and areal extent, oil zone thickness and drainage area, vertical and horizontal permeability, oil viscosity, solution-gas oil ratio, and relative permeability all combine to control the production signature. Introduction Historically much of the literature(1-11) dealing with coning has focused on critical coning rates and breakthrough time, but very little discussion has been devoted to post-cone breakthrough response. There are many situations where production rates must exceed critical coning rates to be economic. This is particularly true in reservoirs with thin oil columns. Although horizontal wells may increase oil recovery and decrease GOR production signatures in thin oil columns, they generally cannot totally alleviate gas/water coning. TABLE 1: Summary of layer properties in reservoir model. Available in Full Paper. This paper investigates the behaviour of heavy oil pools in which small gas caps exist. One very unusual characteristic of these pools and drive mechanism is that gas-oil ratio (GOR) may decline with time or pressure depletion. This is in contrast to solution gas drive systems or in large gas cap reservoirs where, for the large majority of project life, the GOR is increasing. This work uses simulation as a tool to understand oil production and GOR profiles. Description of Simulation Model Simulations were performed for a horizontal well on 400 m spacing. The objectives of the simulations were to predict GOR behaviour in horizontal wells and to examine the sensitivity of the GOR profile to: gas cap vs. no gas cap, gas cap size, oil viscosity, pay thickness, etc. A 40 ? 21 ? 6 grid was used, representing a 800 m ? 399 m ? 4 m volume of reservoir. A uniform area grid was used. All grid blocks had areal (xy) dimensions of 20 m ? 19 m. The thicknesses (z) of the grid blocks were 0.8 m for the top layer and 0.64 m for the remaining five layers. Tables 1 and 2, as well as Figures 1 and 2, show the reservoir and model parameters.

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)0,000
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: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,865
Score d'incertitude au seuil0,511

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0030,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
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 Opus0,008
Tête enseignante GPT0,217
Écart entre enseignants0,209 · 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

Citations3
Publié2004
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueJournal of Canadian Petroleum TechnologyMême sujetReservoir Engineering and Simulation MethodsTravaux en français237 207