Reconciling Production and Well-Test Data in Mapping kh Trends: Field Study
Notice bibliographique
Résumé
Abstract During a field development process, one of the parameters used to decide the in fill well locations is permeability-thickness (kh) map. This map can provide us with overall trends in the conductivity of the formation as well as information about optimizing water flood patterns. Rosneft routinely uses kh maps as a reservoir management tool. In addition to developing the well locations, it also uses the kh values to optimize the artificial lift design so that the wells are produced efficiently. One difficulty typically observed in generating kh maps is a prominent display of "bull's eyes." The values of kh can change dramatically from well to well, which causes problems in interpolation of these values. Some times, because of large discrepancies, the overall patterns are hard to discern and well planning is more difficult. In the proposed work, we developed a procedure for capturing the trends in kh maps by removing the bull's eyes. The kh values are determined by two methods: use the production data and using simplified procedure, determine the value of kh, or evaluate well test data and determine the kh values. In the first step, we developed a process of reconciling the well test data with the production data by adjusting the kh values and skin factors so that the productivity index can be maintained. In the second step, we assumed that uncertainty exists in determining the true kh value at each well location due to interpretation and resolution of data. Instead of strictly honoring the kh values at each location, using error kriging approach, we recalibrated the kh values so that the new kh maps are smoother and without bull's eyes, and are able to define the overall trends much better. We also ensured that the productivity index matches correctly. Further, by examining the productivity index as a function of time (based on production data), we are able to determine how the skin factor changes as a function of time, which provides valuable information about potential damage at the well location. The procedure was validated by applying it to a large oil field located in Siberia with successful application of in-fill well program.
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 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 ».