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Enregistrement W2047130677 · doi:10.2118/149398-ms

Estimation of Contacted and Original Gas-in-Place for Low Permeability Reservoirs Exhibiting Linear Flow

2011· article· en· W2047130677 sur OpenAlexaff
Morteza Nobakht, Christopher R. Clarkson

Notice bibliographique

RevueAll Days · 2011
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueHydraulic Fracturing and Reservoir Analysis
Établissements canadiensUniversity of Calgary
Organismes subventionnairesConocoPhillips
Mots-clésPermeability (electromagnetism)Petroleum engineeringMaterial balanceHydraulic fracturingFlow (mathematics)GeologyBoundary value problemRelative permeabilityMechanicsSoil scienceEnvironmental scienceMathematicsGeotechnical engineeringChemistryPhysicsEngineeringProcess engineeringMathematical analysis

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Recent advances in drilling and completion technology have allowed commercial exploitation of ultra-low permeability gas reservoirs. Horizontal wells that have been stimulated through multiple hydraulic-fracturing stages are the most popular method for exploitation. Due to the extremely low permeability of these reservoirs, boundary-dominated flow may not be reached for a significant period of time making estimation of original gas-in-place (OGIP) difficult. In these reservoirs, it is important to estimate contacted gas-in-place (CGIP), which is some fraction of OGIP, at any point in time. One of the most popular methods for estimating OGIP in conventional reservoirs is flowing material balance (FMB), which is based on the assumption of boundary-dominated flow. However, this method has been used in the literature to estimate CGIP when dealing with transient data. In this paper, we test the applicability of the traditional FMB plot for calculating CGIP in low-permeability systems. It is found that even when dealing with a gas reservoir that is depleted significantly, FMB underestimates the total OGIP. It is also found that using FMB alone can result in misleading interpretations. For example, the FMB plotting method makes the data look like boundary-dominated flow, whereas other diagnostic tools do not indicate boundary-dominated flow. This means that one can misinterpret the gas-in-place from FMB as total OGIP, which consequently affects the reservoir characterization and reserves evaluation. Finally, we investigated whether using a material balance pseudo-time calculated using the average pressure in the region of investigation, as oppose to average reservoir pressure, will correct underestimating OGIP for the case that the reservoir is significantly depleted. This study is of practical interest for determining how much of the reservoir is contacted at each stage of flow of a multi-fractured horizontal well.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut 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 enseignants0,004
Score d'incertitude au seuil0,008

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0030,002
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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 Opus0,018
Tête enseignante GPT0,240
Écart entre enseignants0,222 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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

Citations9
Publié2011
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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