Use of Pressure/Rate Deconvolution To Estimate Connected Reservoir-Drainage Volume in Naturally Fractured Unconventional-Gas Reservoirs From Canadian Rockies Foothills
Notice bibliographique
Résumé
Summary Case studies are presented in this paper to demonstrate the use of the pressure/rate deconvolution-approach in estimating drainage areas for wells completed in some of the naturally fractured tight gas reservoirs of the Canadian Rockies foothills. These case studies demonstrate the application of deconvolution to two key carbonate-stratigraphical horizons in the area: the Triassic Baldonnel and the Permo-Carboniferous Taylor Flat formations. In these structural plays with significant areal formation-rock heterogeneity, the matrix-rock properties controlling the gas storativity are low, with porosity between 3 and 6%, causing low matrix-rock permeability (from 0.01 and 0.1 md). However, all of these formations have been thrusted, overturned, and subjected to reverse faulting. These diagenetic factors have created swarms of natural fractures that control flow rates and may define rock volumes connected to individual wells. In each well, a preproduction flow test was performed with the intent of ensuring acceptable flow rates and scoping facility design. At this stage of early development, initial-gas-in-place (IGIP) estimates were derived mainly from geophysical mapping, with plans to calibrate the IGIP number through the application of gas material balance, rate-transient analysis, and/or simple late-time rate decline. The rate-history data available in the early stage of production were integrated with pressure-buildup (PBU) data collected later in the production life of the well during annual or routine shut-in periods that were relatively short. Application of deconvolution in this paper is aimed at detecting early signs of pseudosteady-state pool depletion and estimating connected drainage volume. The deconvolution procedures help calibrate and/or reconcile geosciences-defined volumetric resource sizes, map remaining reserves, and help identify possible infill-drilling opportunities.
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 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 | 0,002 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».