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Enregistrement W2003873673 · doi:10.2118/124834-ms

Calibration of High-Resolution Reservoir Models Using Transient Pressure Data

2009· article· en· W2003873673 sur OpenAlex

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.

affAu moins un auteur déclare une institution canadienne dans l'instantané OpenAlex épinglé.

Notice bibliographique

RevueSPE Annual Technical Conference and Exhibition · 2009
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueReservoir Engineering and Simulation Methods
Établissements canadiensShell (Canada)
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésSuperposition principleTransient (computer programming)TrajectoryComputer scienceStreamlines, streaklines, and pathlinesCalibrationPressure measurementInversion (geology)ComputationGeologyAlgorithmMechanicsEngineeringMathematicsPhysicsSeismologyMathematical analysis

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Integrating dynamic data into high resolution reservoir models is a crucial aspect of any optimal reservoir development and management strategy. In this regard, pressure data provides several advantages. First, pressure transient tests are easier and less expensive to carry out in the field. Second, pressure responses can be obtained early in the field life compared to watercut or tracer data. Finally, the pressure perturbations travel much faster compared to tracer or water front, resulting in quicker response in the field. This makes interference tests much more appealing compared to tracer tests which may require months to see a field response. However, the computation cost and localized nature of pressure sensitivities pose difficulties in history matching transient pressure data with a finite difference model. Also, pressure tests from multiple wells are difficult to analyze because of superposition of pressure responses. We propose a fast and robust approach to integrating transient pressure data using a trajectory-based approach that relies on a high frequency asymptotic solution of the diffusivity equation. The trajectory or ray-based methods are routinely used in seismic tomography. In this paper, we make a detailed comparison of streamlines and seismic rays and examine the applicability of streamline-based methods for transient pressure data inversion. Specifically, the high frequency asymptotic approach allows us to analytically compute the sensitivity of the pressure data with respect to reservoir properties such as porosity and permeability. This results in a very efficient approach for the integration of pressure data into geologic models. We apply our proposed method to transient pressure data from both single well test and multi-well interference tests. Our results demonstrate the advantage of performing interference tests compared to performing tracer tests in terms of identifying heterogeneities early in the field life. Finally, we apply this approach to data from a multiwell interference test in a Middle Eastern reservoir. Specifically, the pressure data obtained from permanent downhole gauges (PDG) in multiple wells are utilized to determine communications in the reservoir and to derive quantitative information about the permeability distribution in the reservoir for potential aid in the design and optimization of a miscible gas flood.

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 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: Simulation ou modélisation
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,760
Score d'incertitude au seuil0,483

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,001
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 Opus0,070
Tête enseignante GPT0,305
Écart entre enseignants0,235 · 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