Stimulation Challenges and Solutions in Complex Carbonate Reservo
Notice bibliographique
Résumé
Abstract This paper details the challenges of stimulation in one of the fields in North Oman. The field is a mature, heavily faulted and fractured carbonate reservoir on water flood where acid stimulation carries an inherently high risk of inducing several fold increases in water production. Acid placement challenges are immense as the fracture networks impart massive permeability contrasts and are most often the principal conduits for "premature" injection water breakthrough. We present field data of acid stimulation treatments on cased hole, oil producers as well as open-hole horizontal injectors using a novel self-diverting acid system. This fluid has been recently applied in other reservoirs but to date, none of these applications have held the same magnitude of challenges and barriers to successful implementation of stimulation treatments. We present numerous field studies which identify self-diverting acid systems as a key solution, together with best practices in candidate selection (through reservoir logging evaluation) and coiled tubing placement methodology, in providing consistent improvement in net hydrocarbon well productivity and enhanced injection profile for reservoir management. In addition we present results of a new surfactant based self-diverting system and compare the results to conventional polymer based treatments in this field. The results are indicative of a further improvement in success ratio of acidizing treatments. Similar methodology and fluid systems are applicable in other complex fractured reservoirs where acid placement and minimizing water production present the principal challenges. Moreover, as reservoir management becomes an ever-increasing concern, we present a treatment methodology to enhance productivity, reduce water cut and optimise reservoir sweep, all of which reduce the overall lifting costs.
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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 ».