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Enregistrement W2001070088 · doi:10.2118/124614-ms

Determining Reservoir Properties and Flood Performance from Tracer Test Analysis

2009· article· en· W2001070088 sur OpenAlexaff
G. Michael Shook, Gary A. Pope, Kazuhiro Asakawa

Notice bibliographique

RevueSPE Annual Technical Conference and Exhibition · 2009
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueHydraulic Fracturing and Reservoir Analysis
Établissements canadiensPetro-Canada
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésTRACERResidence time distributionSaturation (graph theory)Residence time (fluid dynamics)Petroleum engineeringFlow (mathematics)ResidualFlood mythResidual oilComputer scienceMechanicsGeologyGeotechnical engineeringMathematicsAlgorithm

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract In the last several years a variety of new tools for interpreting interwell tracer tests have been developed. The new methods are based on residence time distributions of the tracer, where much of the previous work used only the mean residence time. Using the distribution of residence times extends the power of moment analysis by allowing for the determination of reservoir properties and flood performance as a function of time. Flow geometry and construction of flow capacity - storage capacity diagrams also follows directly from the analysis. Swept volume vs. time, and sweep efficiency are also determined from the residence time distribution, as is remaining oil saturation. One important key to these new methods is our use of the integrated tracer recovery histories. Estimating residual oil saturation is greatly simplified by our mathematical treatment of slug tracer injection. Examples are presented that show improved saturation estimates even at early times in a tracer test. This paper describes the new analysis methods developed recently and shows by comparisons with analytical and experimental data that the methods are accurate and robust. The method is simple and can be done with a spreadsheet using only produced tracer concentration data; it does not require a reservoir model or numerical simulation. The equations are derived from first principles for a very general case that includes both conservative and partitioning tracers produced from any heterogeneous reservoir.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,002
Score d'incertitude au seuil0,005

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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 Opus0,020
Tête enseignante GPT0,223
Écart entre enseignants0,203 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
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

Citations108
Publié2009
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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