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Enregistrement W2051321216 · doi:10.2118/143907-ms

An Improved Methodology to Obtain the Arps’ Decline Curve Exponent (b) for Tight/Stacked Gas Reservoirs

2011· article· en· W2051321216 sur OpenAlex
Shaoyong Yu

Pourquoi ce travail est dans la base

Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.

affAu moins un auteur déclare une institution canadienne dans l'instantané OpenAlex épinglé.
aboutLe titre ou le résumé porte un signal canadien du lexique géographique.

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueReservoir Engineering and Simulation Methods
Établissements canadiensConocoPhillips (Canada)
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésTight gasPermeability (electromagnetism)Petroleum engineeringReservoir simulationTransient analysisExponentComputer scienceEnvironmental scienceMathematical optimizationGeologyMathematicsEngineeringChemistryTransient response

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Production performance forecasting and the estimated ultimate recovery (EUR) evaluation are two of several uncertainties in the study of tight gas reservoirs. Using the Arps’ decline curve analysis to extrapolate the estimated ultimate recovery (EUR), based on the future production forecasting, is still a widely employed engineering tool in the oil and gas industry today. Tight gas reservoirs usually have a long transient/transitional flow period due to its low permeability. Simply by using the best fit "b" value to estimate the best EUR could generate an error as much as 100% from the true EUR. There has been a number of technical papers published dealing with this issue. This paper will present a new improved methodology to determine a more accurate "b" value to be used in the Arps’ decline curve analysis for tight gas reservoirs. This new approach, using a newly developed relationship between Qcum, Qcum, t→∞, qt and t, is more rigorous and much easier to use in comparison with all other existing ones. This new improved methodology will not only make future production forecasting more accurate, but also estimate the original-gas-in-place (OGIP) controlled by the well much easier. In Western Canadian Deep Basin, there are many extremely "tight" gas reservoirs that consist of multiple stacked shorefaces. Permeability in each shoreface varies very significantly, generally with the upper shoreface having a better permeability and the middle and lower ones having a permeability as poor as 0.01 mD. By using a reservoir simulator, a number of simulation runs have been performed by the author to answer the following questions: Could Fetkovich's b-values recommendation (mostly b<= 0.4 ~ 0.5 for single gas layer, b>=0.5 for multi-layer without crossflow) still be applied to the tight gas reservoirs? In a multi-stacked shoreface reservoir, does the lower perm zone contribute to the overall production? Moreover, how and when will it influence the production profile? When using the Arps’ decline curve analysis, what are the reasonable b-values to be used for the tight/stacked gas reservoirs? Both synthetic production decline profiles generated from simulation runs and a field example are presented in this paper to illustrate this new proposed methodology and to answer the above three questions.

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.

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)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
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: Méthodes · Signal consensuel: Méthodes
Score de désaccord entre enseignants0,104
Score d'incertitude au seuil0,688

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,001
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 ouverte0,0010,000
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 Opus0,142
Tête enseignante GPT0,349
Écart entre enseignants0,207 · 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