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Enregistrement W2071561756 · doi:10.2118/172493-ms

Production Optimization of Heterolithic Reservoirs through Completion Strategy and Reservoir Management: A Case Study of Cream Field

2014· article· en· W2071561756 sur OpenAlexaboutno aff
Asmau Nayagawa, Kefe Amrasa, Olukayode Ayeni, Abdul-Wahab Sa'ad, Olaseni Osho

Notice bibliographique

RevueSPE Nigeria Annual International Conference and Exhibition · 2014
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueReservoir Engineering and Simulation Methods
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésGeologyFluvialTransgressiveOil shalePaleontologyStructural basinPetrologySedimentary depositional environment

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Reservoir quality in terms of Net-to-Gross (NTG) remains one of the critical components in determining the Hydrocarbon-initially-In-Place (HCIIP), recoverable reserves and production rates of any producing field. Often times, fluvial channel and shoreface deposits are credited to have very good reservoir qualities, hence are choice candidates for completions post-drill of the well. In addition, examples exist of heterolithic sands from which considerable reserves have been recovered during the life-cycle production of the Cream Field in the Niger Delta basin, Nigeria. Improved production from these reservoirs is associated with optimization of well designs. Heterolithic deposits are made up of inter-bedded sand and mud/shale. These deposits are typically laid down in environments like the tide dominated deltaic and estuarine environments as found in the Niger Delta of Nigeria. The Heterolithic sands found in the field to be discussed are mainly lower shoreface sands with lesser transgressive sand units; lower energy, variably sorted sandstones which are typically finely laminated and commonly intensely bioturbated. There is a continuous transition between heterolithic and shoreface sands. Reservoir quality tends to increase upwards as the heterolithic sands grade into shoreface sands. The sands have poor Kv/Kh values due to presence of shale laminates within the sand deposits. This exacerbates the poor sweep efficiency of the oil with high possibility of by-passed oil. The overall impact of these challenges is low recovery factors assigned to the sands. Due to the properties and nature of the heterolithic sands mentioned above, there is usually low pressure support due to poor aquifer connectivity as a result of the depositional environment, thus triggering a depletion drive mechanism. Interestingly, some of these heterolithics hold considerable recoverable volume that makes the exploitation of such reserves important. Such is the case offshore Norway, Alaska, Canada, Venezuela, Russia, Nigeria and indeed world-wide. As a result, production optimization therefore becomes critical to maximize recovery from wells completed on this facie type. The paper reviews the occurrence of this heterolithics in a field in the Niger Delta, the challenges faced with the current completion strategy and the reservoir management practices. A major challenge as observed in conventional crestal completion on the structure is early gas breakthrough from secondary gas cap formation. Methods of enhancing recovery from heterolithics using improved completion strategy and the requisite reservoir management practices are set forth in the body of the paper. Completion strategies like horizontal wells targeted at the good quality sands has shown an additional potential 1300bopd (seen in the performance of the only horizontal well in the field) as compared to performance of conventional wells, simulation study of water injection and gaslift has also indicated an increase in reserves by 10MMstb.

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 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)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
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: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,091
Score d'incertitude au seuil0,505

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
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 ouverte0,0000,000
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 Opus0,039
Tête enseignante GPT0,308
Écart entre enseignants0,268 · 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 tête enseignante, 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

Citations1
Publié2014
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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