Direct Method of Estimating Average Reservoir Pressure for Flowing Oil and Gas Wells
Notice bibliographique
Résumé
Abstract A knowledge of the average reservoir pressure (p¯) and its changes as a function of time or cumulative production is essential to determine the oil-in-place (OIP) or original gas-in-place (OGIP), to estimate reserves and to track and optimize reservoir performance. The common practice of determining p¯ in moderate permeability reservoirs has been to run pressure buildup tests. In the current economic environment, buildup tests are almost non-existent except for very expensive exploratory wells. Moreover, time required for a pressure buildup test to reach p¯ in low permeability reservoirs is prohibitively long. Fortunately, flowing pressures and rate data are continually collected from oil and gas wells. Data quality and quantity is usually good especially from wells installed with permanent pressure gauges. Such data for gas wells is currently being analyzed by assuming OGIP and estimating p¯ required for calculating pseudo time. This is done in an iterative manner for using advanced decline curve analysis methods. The purpose of this paper is to discuss a new finding that will enable direct estimation of p¯ using flowing pressures and rate data obtained from oil and gas wells during the pseudo steady-state flow period. In theory, pseudo steady-state flow requires that a well is produced at a constant rate. However, this limitation can be easily removed based on the work published in the SPE literature by this author and others whereby variable rate data can be converted to constant rate production data. The significance of the subject paper is that it will permit: a) direct determination of p¯ using flowing wellbore pressures and rate data thus facilitating estimates of OGIP and OIP, b) estimation and/or validation of the value of the initial reservoir pressure (pi), which is normally suspect, and finally, c) enhancement or possible elimination of the current iterative process used for determining OGIP by advanced decline curve analysis methods.
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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 ».