Lessons Learned from an ESP Development of a Naturally Fractured Carbonate Reservoir Offshore Gabon
Notice bibliographique
Résumé
Abstract The Ompoyi and Orindi fields are located 5 km offshore Gabon in a water depth of 20 m. The high oil density (23° API) and high produced water salinity (150 kppm) combined with reservoir pressure depletion meant that primary production of the Ozouri reservoir required artificial lift. Initially, progressing cavity pumps (PCPs) were selected, however, following failures of the elastomers, electric submersible pumps (ESPs) were deployed to produce at higher rates with high gas/oil ratios (GORs). The production instability associated with the dual-porosity reservoir behaviour and high free-gas content in both the inflow and outflow of the wells presented the main challenge to ESP design and operation. Additionally, most of the wells were remote from the main production facility and were produced via multiphase subsea flowlines, which made well testing difficult due to the phase segregation in the flowlines. To achieve economically viable production utilizing ESPs, innovative use was made of a range of existing technology. Operationally, however, real-time monitoring was essential to setting wellhead pressures and pump speed to maximize drawdowns. Key technology elements were monopods to minimize the offshore structure cost, fit-for-purpose subsea power cable and helicoaxial downhole pumps for high gas void fraction operation. Key lessons were learned following the trial of several completion architectures to find the optimal combination of gas venting, reservoir access, and a dual barrier mechanism. The first well was put on production in 2002. Since then a further 10 wells have been drilled to reach a total liquid production of 8,000 B/D with a 60% water cut. Production has been economical and thus confirmed ESPs as being the right solution for this reservoir. The lessons learned prove that the application of ESPs is not limited to traditional waterfloods and that it is feasible to produce challenging reservoirs with ESPs.
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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 | 0,000 | 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 | 0,000 |
| 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 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 ».