Combined Reservoir Simulation and Seismic Technology, A New Approach for Modeling CHOPS
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Cold Heavy Oil Production with Sand (CHOPS) has become one of the main recovery schemes for developing heavy oil reservoirs in Canada. This became possible with the introduction of progressive cavity pumps, therefore much higher sand cut in viscous heavy oil could be expected from unconsolidated/weakly consolidated formations as opposed to conventional pumps with limited capacity. In this study, combined reservoir simulation and seismic technology are applied for a heavy oil reservoir situated in Saskatchewan, Canada, for better understanding of the reservoir properties and recovery mechanism. The numerical model was built based on the well log data and several seismic attributes. The integration of seismic attributes improved modeling reservoir heterogeneity, which is a main challenge in modeling sand production. Firstly, we used geostatistical methods to estimate the initial reservoir porosity, using a seismic survey acquired in 1989. Secondly, sand production was modeled using erosional velocity approach and the model was run based on the oil production. Finally, results of the true porosity derived from simulation were compared against the porosity estimated from the second seismic survey acquired in 2001. This flow provides new tools that validate the simulation model results against the seismic data. Following this approach the extent and the shape of the enhanced permeability region (wormhole region) for estimated porosity distribution are modeled. The performance of the CHOPS wells is highly dependent on the rate of creation of the high permeability zone around the wells. This method can be used for evaluating future developments of the field such as infill drilling and post CHOPS recovery methods (VAPEX).
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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 ».