MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W2035054727 · doi:10.2118/100307-ms

Permeability Determination of the PL19-3 Field for Geologic Model Input

2006· article· en· W2035054727 sur OpenAlexaff
M. D. Fetkovich, M. G. Gerard, Lee Chin

Notice bibliographique

RevueAll Days · 2006
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueHydraulic Fracturing and Reservoir Analysis
Établissements canadiensConocoPhillips (Canada)
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésGeologyPermeability (electromagnetism)PetrologyFaciesFluvialFault blockAnticlineOil fieldPorosityPetroleum reservoirGeotechnical engineeringFault (geology)Petroleum engineeringGeomorphologyStructural basinSeismology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract The overall structure of the PL19-3 field, which is located in Bohai Bay, is an asymmetrical wrench anticline that formed by a combination of differential subsidence, strike-slip faulting, and normal faulting. Faults form the main trapping components for the individual hydrocarbon-bearing fault blocks. The reservoir sands of the deeper Guantao formation are dominantly braided fluvial sandstones, while the shallower Minghuazhen formations are dominantly meandering fluvial sands. Fault blocks penetrated by appraisal or development wells tested oil with viscosities ranging from 10 to 380 cp. Multiple vertically separate pressure systems exist in each fault block. The purpose of this paper is to present a case history that demonstrates multiple methods used to calculate permeability for input into a fine grid geologic model and ultimately a flow simulation model. Special core analysis and facies description was used to generate facies-based permeability versus porosity relationships that can be used with log-calculated variables. Permeability log curves were calculated for each well in the field, and then input them into a geologic flow model. Pressure transient analysis was used to condition the facies based porosity versus permeability relationships to ensure that they matched actual well performance. The permeability logs for all of the producing and injection wells were input into a flow simulation model. Comparisons of model predicted versus actual performance show close agreement. A good permeability estimate ultimately results in reasonable values of transmissibility, original oil in place, and sand connectivity. Advanced decline curve analysis was used as an additional method for calculation of kh, skin, and original oil in place (OOIP) and to validate model predicted performance matched actual transient, depletion, and waterflood performance behavior. In addition because this field contains reservoirs with unconsolidated sands the effect of stress dependent permeability was studied.

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 enseignants0,254
Score d'incertitude au seuil0,153

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 Opus0,011
Tête enseignante GPT0,223
Écart entre enseignants0,212 · 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
Publié2006
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueAll DaysMême sujetHydraulic Fracturing and Reservoir AnalysisTravaux en français237 207