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Enregistrement W2005807161 · doi:10.2118/93218-ms

Reservoir Characterization Through Single-Well Numerical Simulation Study Using DST Matching for a Gas-Condensate Reservoir

2005· article· en· W2005807161 sur OpenAlexaff
Tutuka Ariadji, Heri Suryanto, Stefano Mariani

Notice bibliographique

RevueSPE Asia Pacific Oil and Gas Conference and Exhibition · 2005
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueReservoir Engineering and Simulation Methods
Établissements canadiensConocoPhillips (Canada)
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPetrophysicsReservoir simulationReservoir modelingPermeability (electromagnetism)Petroleum engineeringRelative permeabilityGeologyReservoir engineeringComputer simulationPetroleum reservoirComputer scienceGeotechnical engineeringSimulationPetroleumChemistryPorosity

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract This paper applies a single well numerical model using a reservoir simulator and accommodating geological data such as depth structure, gross and net thickness, and distribution of petrophysical properties to interpret a DST data. History matching pressures and rates of the DST data is conducted after incorporating the geological, reservoir engineering, and production data. In this single well simulation study, three DST data from well North Belut 3 are as the matching target used in the history matching using commercial numerical simulator with black oil formulation and three dimensional models. The PVT data is generated from an EOS model in which pseudoization is applied to reduce the components into 9. A one and a half foot model, or total of 1309 Z-grid dimension, is used to accommodate facies inconsistency and fluid gradient changes. Capillary pressures are obtained from mercury injection laboratory experiment of samples from four wells and are distributed according to permeability range values. On the other hand, the permeability curves are generated using the Corey function. The interpretation through the history matching process is described in steps to show advantages of using this method. Correct PVT fluid type, absolute permeability, and skin factor are the most affected on the pressure and rate matching process. The steps could explain and improve the understanding of reservoir characterization. The results are also compared with the analytical interpretations, which study is already done before by other person, to see the reliability. A good agreement on the permeability value is gained, with a possiblility of different net to gross ration interpretation. The skin factors of the numerical method are reasonably positive values, and tend to much less than the analytical results. This SPE-93218 suggests that the near well bore damage may not as bad as the analytical interpretation implied.

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 candidatesMéta-épidémiologie (sens strict)
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: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,165
Score d'incertitude au seuil1,000

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 Opus0,050
Tête enseignante GPT0,295
Écart entre enseignants0,245 · 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.

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
Publié2005
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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