A New Methodology to Predict Condensate Production in Tight/Shale Retrograde Gas Reservoirs
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.
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Due to suppressed natural gas price in the past several years in North America, liquid-rich retrograde gas reservoir development has been the main focus for many gas reservoir operators in Canada. Due to the subsurface complexity of PVT behavior for condensate, liquid (condensate) production forecast has been a challenge for operators. In addition, many liquid-rich retrograde reservoirs have also encountered extremely low permeability, which makes the liquid production forecast an even more challenging task for operators. Today, the most common methodologies to analyze production performance for retrograde gas reservoirs are limited to either numerical (simulation) or empirical (such as Arps’ decline). However, for numerical analysis, original PVT properties, special core analysis (SCAL) and pressure history are required as input data, which are usually very costly to obtain and they are, therefore, routinely ignored by operators. This paper presents a simple way to predict condensate production from the gas production by means of readily available early years’ production data. This simple methodology includes a new specialized plot to find related parameters for condensate production forecast without any costly PVT and pressure history data. Moreover, a set of diagnostic plots has been developed to identify the degree of the blockage to the gas production from the near wellbore oil-bank. This new methodology has been tested on more than one hundred horizontal wells that have been producing retrograde gas from several Western Canadian formations, such as the Notikewin, Glauconite, Montney, Falher as well as the Eagle Ford formation in the United States. All such tests were carried out by using only the early part of the production data to history-match the later part of the production history. The results have shown good agreement with the forecast based on the new methodology. Both synthetic and real well examples will be presented in this paper to illustrate the use of this new methodology.
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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 | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 découle