Application of J-Functions to Prepare a Consistent Tight Gas Reservoir Simulation Model: Bossier Field
Notice bibliographique
Résumé
Abstract For a tight gas field with a pressure depletion drive mechanism like Bossier Field, it is critical to promptly develop an accurate reservoir simulation model that will help the reservoir engineer understand reservoir behavior, estimate well reserves and evaluate infill and acceleration opportunities. This paper describes a technique that calculates accurate fluid distributions honoring the physics of the rock such as capillary forces, rock texture, permeability and pore volume distributions. Saturations that make physical sense enable the reservoir simulation model to more accurately estimate reserve and production forecasts that yield a higher level of confidence in the economic evaluations and optimum well planning. The technique uses laboratory capillary pressure curves coupled with permeability-porosity measurements to generate J-Functions. A J-Function is an average data method proposed by Leverett for correlating capillary pressure data. (Leverett, 1941). The average correlation is based on the fact that geometrically similar rocks have capillary pressure with similar behaviors. The J-Function of geometrically similar rocks will overlay for samples that may differ in permeability by an order of magnitude. The Leverett J-Function is a powerful tool to average data from several samples and to look for outliers of different rock types. Once these J-Functions are identified, they are input into the reservoir simulation model for flow simulation and history matching. Using this technique the transition from model initialization to flow simulation proved very smooth. The historical production was easily matched increasing the confidence in the outlook. Some of the wells were not in boundary dominated flow; the initial forecasts were underestimated because some of the wells were not in boundary dominated. This technique indicated these reservoir volumes would be produced through existing wells. New infill and acceleration opportunities were developed. Down spacing was determined to be uneconomic.
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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 ».