Lessons Learned and Experiences Gained in Developing Waterflooding Concept of Granite Basement Fractured Reservoir: 20 Historical Years Case Study
Notice bibliographique
Résumé
Abstract NFR represent over 20% of the world's oil and gas reserves. However, characterization of fractured reservoirs is complex and presents unique challenges in comparison with conventional reservoirs. It is immensely difficult to achieve the best results in secondary recovery process. This paper presented the successful developments of waterflooding to overcome the complex geological characterizations of White Tiger field - the biggest fractured basement reservoir up to now on the continental shelf of Viet Nam. This reservoir has a complicated geological structure, very high heterogeneity, high temperature and closure stress. The total OIIP of this field reached nearly 4 billion barrels with 2000 meters of the oil bearing thickness and has been produced by more than 100 wells, tens of which flow at the rate of approximately one thousand barrels per day. The geological study and fractured model were carefully investigated in both micro and macro scales to improve waterflooding performance. The authors analyzed the advantages and disadvantages of injection systems in basement reservoir during 20 historical years. And then, the artificial water buffer solution was proposed to develop waterflooding process. The authors described the establishment and the association of local artificial water buffer in basement reservoir. An effective method to adjust the injected water mass was also discussed. The excellent results in White Tiger field proved that average reservoir pressure and total oil recovery were significantly increased in comparison with previous injected schemes. This paper is the precious guideline to solve some typical problems of waterflooding in fractured basement reservoir such as: What could be applied waterflooding in basement fractured reservoir? What is the optimum injected rate and injected mass for basement fractured reservoir? How to evaluate the probability of high water cut in production wells during waterflooding process? How to predict the rising of artificial water-oil contact?
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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 ».