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Enregistrement W2083529834 · doi:10.2118/114485-pa

Case Study: Production Data and Pressure Transient Analysis of Horseshoe Canyon CBM Wells

2009· article· en· W2083529834 sur OpenAlexaffabout
Christopher R. Clarkson

Notice bibliographique

RevueJournal of Canadian Petroleum Technology · 2009
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueHydraulic Fracturing and Reservoir Analysis
Établissements canadiensUniversity of Calgary
Organismes subventionnairesConocoPhillips
Mots-clésPetroleum engineeringCanyonGeologyPetrologyGeomorphology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract The Horseshoe Canyon (HSC) CBM play of the Western Canadian Sedimentary Basin is unique to low-rank coal reservoirs because of lack of water production; the production characteristics are qualitatively similar to conventional low-pressure dry gas reservoirs. However, the complex geological history of the coals and non-coal interbeds has imparted strong vertical and lateral heterogeneities that make the play difficult to characterize using conventional methods. Recently, advances in production data analysis (PDA) methodologies have been made for CBM wells; techniques developed for conventional oil and gas reservoirs have been adapted by incorporating some CBM reservoir properties. For example, the popular flowing material balance (FMB) technique, as well as production type-curve and pressure transient analysis (PTA) have been modified to include relatively simple CBM reservoir behaviour (ex. equilibrium desorption). These methods, however, are primarily restricted to the analysis of single-layer reservoirs; significant errors in estimates of original-gas-in-place (OGIP) and other reservoir properties may occur if strong contrasts exist from layer-to-layer. In this work, multi-layer analysis tools are discussed, including analytical simulators that are used to history-match layer-allocated rates and pressures, and layer-specific FMB, which is used as a PDA method for individual layers. The applicability of advanced PDA methods to the quantitative assessment of HSC reserves was investigated. Single-layer and multi-layer analysis tools were first tested against simulated data. Next, single-layer-equivalent analysis was performed on >40 real wells using type-curve, FMB, and analytical simulation. Finally, a more rigorous multi-layer analysis was performed on a subset of wells where spinner surveys and individual-seam pressure buildup data were available. Analysis of these wells included PTA of the individual seams, individual seam material balance, and multi-layer analytical model history-matching of total commingled flow rates, individual coal zone rates estimated from spinner surveys and shut-in pressures. The single-layer- equivalent analysis appears to yield conservative estimates of OGIP compared to the more rigorous multi-layer analysis in the cases analyzed. Future work will include continued comparisons of multi-layer vs. single-layer PDA, investigation of additional constraints on input reservoir properties used in multi-layer history-matching process, and time-lapse PTA work to quantify changes in layer permeability and skin during depletion.

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 enseignants0,446
Score d'incertitude au seuil0,990

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0060,002
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 Opus0,011
Tête enseignante GPT0,227
Écart entre enseignants0,216 · 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

Citations59
Publié2009
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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