Effective Reservoir Management Through Integration of Formation Pressure While Drilling, Well Log and Seismic Data in the White Rose Field, Offshore Newfoundland, Canada
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Understanding reservoir compartmentalization is one of the key aspects of effective reservoir management. The optimization of production and injection wells is a key objective of this process. Integration of seismic, formation tester and other data along with production results, provides valuable information about reservoir compartmentalization. This data integration concept was applied to characterize reservoir connectivity in the central development region of the White Rose Field. The reservoir interval consists of a thick Cretaceous-aged sandstone reservoir (Ben Nevis formation) located offshore Newfoundland, Canada. The field development strategy involves drilling horizontal producers and a combination of deviated and horizontal injectors. Production/injection began before drilling of all wells in the field, leading to drilling under dynamic conditions in a field that achieved oil production rates in excess of 135,000 bbl/d. Prior to production, the White Rose Field appeared relatively homogeneous with well-connected flow units, although reservoir heterogeneity and fault compartmentalization were considered the greatest risks to recovery. Subsequent dynamic multi-disciplinary data obtained during production highlights specific intervals of compartmentalization allowing for a focused approach in dealing with heterogeneous flow. Formation pressure while drilling (FPWD) data, acquired in newly drilled horizontal or deviated wells, indicate complex flow paths between injector and producer. A combination of pressure data from multiple wells, petrophysical interpretations, geophysical analysis, and production data, provides important information about reservoir connectivity and the transmission properties of several faults. This paper describes how an integrated approach, along with the implementation of new technology measurements, facilitated effective reservoir management. The integration of the data to transform the pre-production reservoir characterization into a synproduction simulation model is elaborated upon. The discussion also addresses the sealing nature of the faults and vertical barriers to flow. The process has been useful in managing the production and injection wells, as well as determining the drilling requirements for infill wells.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
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 | 0,000 |
| 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 | 0,001 |
| 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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».