Effect of Natural Fracture Properties on Production Variability of Individual Wells in Multiphase Oil Reservoirs
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Fracture properties that are responsible for production variability of individual wells in oil reservoirs are investigated with the use of multi-phase dual porosity models. Simulation work and sensitivity analyses are performed using Top-Down reservoir modeling, i.e., starting with a simple case that increases in complexity based on the understanding of basic reservoir properties. Fractional production variability plots (FPVP) are used to measure the degree of heterogeneity of the naturally fractured reservoir considered in this study. Straight lines or smooth curves close to 45 degrees in the FPVP indicate homogeneous reservoirs which can be single porosity or dual porosity with uniform fracture distribution. An increase in curvature in the FPVP indicates higher heterogeneity, particularly in the fracture system. Fracture characteristics such as fracture distribution, aperture, geometry and orientation are part of the sensitivity analyses as well as fluid characteristics and fluid-rock interaction. Fracture density and length are found to have the largest impact. Results of this work are corroborated when compared with real data from a naturally fractured multi phase oil reservoir in Mexico. A variability distribution model (VMD) is used to match the simulated production history of the field on a FPVP plot. The FPVP curvature is found to be proportional to the simulated normalized standard deviation (NSD) of the cumulative well production. As a result two equations are developed that correlate both fracture density and length with the NSD, respectively. Scatter plots are used to identify the effect of each parameter on the NSD. It is concluded that the variable distribution model provides a realistic assessment of heterogeneity in naturally fractured multi phase oil reservoirs and helps with characterization of the reservoir.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
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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 ».