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Enregistrement W2023510695 · doi:10.4043/21454-ms

A Successful Story of Integration Geological Characterization, Reservoir Simulation, Assisted History Matching and EOR in a Giant Fractured Granite Basement: A Road Map to Maximize Recovery in Unconventional Reservoirs

2011· article· en· W2023510695 sur OpenAlexaff
Cuong T. Dang, Zhangxin Chen, Ngoc Nguyen, Wisup Bae, Thuoc H. Phung, Chao Dong

Notice bibliographique

RevueAll Days · 2011
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueReservoir Engineering and Simulation Methods
Établissements canadiensUniversity of Calgary
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésGeologyWorkflowPetroleum engineeringCompletion (oil and gas wells)Reservoir modelingGeobiologyBasementReservoir simulationOil fieldShoreMining engineeringComputer scienceRegional geologyHydrogeologyEngineeringGeotechnical engineeringCivil engineeringOceanographyMetamorphic petrology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Near shore oil reservoirs have become significantly depleted, forcing oil companies to explore the unconventional reservoirs with huge investments and the latest technology. Among them, naturally fractured reservoirs (NFR) are found throughout the world and contain significant amount of oil reserves. Because of the unique of a NFR, there are lots of uncertainties in exploration and field development of these complex reservoirs. White Tiger is the biggest fractured basement reservoir up to now on the continental shelf of Viet Nam and even the world. This reservoir has a very complicated geological structure; high temperature (more than 2840F) and closure stress (more than 6,000 psi). The total OIIP of this field reached nearly 4 billion barrels with 6,561 feet of the oil bearing thickness in granite basement and has been produced by more than 200 wells, with production rate of 180,000bbls/d. Due to the challenges of geology, these are essential to have successful operations as well as reducing uncertainties and improving the efficiency of oil field management. With a large database collected from initial production stages, the authors developed an integrated static and dynamic workflow to forecast oil production under several production scenarios for this reservoir. A successful assisted automatic history matching approach was proposed by combining global and local optimization which could be effectively accelerate the convergent problem and minimize computation mass of inverse problem, to construct a reliable model for complex reservoirs. Then, a series of compositional reservoir model were performed and analyzed by CMGTM simulator in order to evaluate the possibility of polymer flooding in fractured basement reservoir. The results showed polymer flooding would become an excellent candidate for enhanced oil recovery. Additionally, polymer retention phenomenon by adsorption on the rock surface and precipitation by high salinity was deeply investigated. An optimum range of important factors were determined to reduce the effect of chemical adsorption, it helps minimize mass of chemical loss and improve economic efficiency of chemical flooding process. Introduction A reservoir fracture is a naturally occurring macroscopic planar discontinuity in rock due to deformation or physical diagenesis (Nelson, 1985). A great portion of the world's oil reserves is contained in naturally fractured reservoirs (NFR). In NFRs, fluids exist in two interconnected systems: the rock matrix, which usually provides the bulk of the reservoir volume, and the highly permeable rock fractures. Fractured basement reservoir is a special type of NFR which is commonly very thick and the distribution of porosity and permeability is irregular. In the past, fractured basement reservoirs were often considered uneconomic. Recently, due to the increasing knowledge of basement plays and the demonstration of successful cases around the world, fractured basement reservoirs are becoming increasing attractive for exploration. Although oil production from basement rocks is not a common occurrence worldwide; but, there is significant oil production from such reservoirs in a number of countries

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)0,001
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: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,538
Score d'incertitude au seuil0,894

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,000
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 Opus0,041
Tête enseignante GPT0,259
Écart entre enseignants0,217 · 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

Citations4
Publié2011
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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