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Enregistrement W2010983152 · doi:10.2118/2009-104

Estimation of Reservoir Hydraulic Property from Surface Heave Induced by Fluid Injection

2009· article· en· W2010983152 sur OpenAlexafffund
Liping Qiao, R.C.K. Wong, Roberto Aguilera

Notice bibliographique

RevueCanadian International Petroleum Conference · 2009
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueHydraulic Fracturing and Reservoir Analysis
Établissements canadiensUniversity of Calgary
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of Canada
Mots-clésGeologyPetroleum engineeringProperty (philosophy)Surface (topology)Geotechnical engineeringGeometry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Subsurface fluid injections such as waste water disposal, waterflooding, and CO2 sequestration cause reservoir dilation. The reservoir dilation propagates to the surrounding formations and extends up to the ground surface resulting in surface heave. Previous studies have illustrated that it is possible to delineate the extent of the reservoir dilation from the surface heave measurement using inverse technique. This paper suggests that the inverse technique could be extended to estimate the growth and propagation of the reservoir dilation during the fluid injection if the surface heave is monitored continually. Then, the reservoir pressure distribution and hydraulic properties are also possibly determined from the fluid flow equations. The results obtained from the proposed technique were compared with these obtained from a fully-coupled finite element simulation of a fluid injection problem. It was found that the numerical tool could be successfully adopted to estimate an approximate value of the reservoir permeability. Introduction Subsurface fluid injections such as waste water disposal, waterflooding, and CO2 sequestration cause reservoir dilation. The reservoir dilation propagates to the surrounding formations and extends up to the ground surface resulting in surface heave. Meanwhile, the reservoir dilation changes the reservoir formation porosity which directly affects the reservoir pressure distribution and hydraulic properties. In reservoir engineering, it is critical to estimate the reservoir pressure distribution and hydraulic properties subject to subsurface fluid injections. The inverse problem of using displacements observed at the surface of reservoir formation to infer in-situ processes and volume changes within the reservoir has been taken as a noninvasive method(1–3). This paper suggests that the inverse technique could be extended to estimate the growth and propagation of the reservoir dilation during the fluid injection if the surface heave is monitored continually. Then, the reservoir pressure distribution and hydraulic properties are also possibly determined from the fluid flow equations. Inversion of Volume Strain in Reservoir from Surface Heave in 2-D Case Segall(4) proposed an equation for the vertical displacements in terms of change in pore fluid mass content in a 2-D plane strain case. Further, Nanayakkara and Wong(5) modified the equation by expressing the vertical displacements in terms of the volumetric strains. "Observation point" and "source point" are proposed and used in this method (see Figure 1). The approach is to divide the region, in which the subsurface volumetric strains occur, into a number of infinitesimal elements. Then, each element is represented by a center of dilatation (or compression) corresponding to an infinitesimal volume change (dV), which is known as a "source point". The total vertical displacement at a given surface "observation point" is obtained by summing the contribution from each source point. Accordingly, the vertical displacement at a given surface observation point, induced due to the reservoir volumetric strains, is given by: Equation (1) (Available in full paper) where a, b are the source point coordinates and the minus sign infers that the displacement direction of the surface observation point is upward in the coordinate system shown in Figure 1.

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 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: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,088
Score d'incertitude au seuil0,984

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 savante0,0000,000
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 Opus0,013
Tête enseignante GPT0,222
Écart entre enseignants0,209 · 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.

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

Citations0
Publié2009
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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