The Successful Development Strategies of Tigh Oil Reservoir: Achievements versus Future Directions
Notice bibliographique
Résumé
Abstract The Oligocene reservoir of White Tiger field is a tight oil reservoir with high heterogeneity and complex geological characteristics. In such complex reservoirs, a detailed geological understanding of the reservoir along with a reservoir simulation is needed to gain a detailed reservoir description and determine the optimal recovery method for this oil reservoir. These are essential in order to have successful operations as well as reducing uncertainties and improving the efficiency of oil field management. With a large database collected from initial production stages of over 50 wells, the authors developed an integrated static and dynamic workflow to forecast oil production under several production scenarios. The challenges of development strategies in such tight oil reservoirs are analyzed and compared with those one in the typical sedimentary reservoir as well as naturally fractured basement reservoirs. In addition, the authors proposed a successful assisted assisted history matching by global optimization to construct a reliable model for complex reservoirs. Finally, this paper provides a comparative evaluation of enhanced oil recovery feasibility by surfactant polymer flooding in tight oil reservoirs. A series of laboratory test and compositional reservoir simulation were performed and analyzed by both experiments and commercial simulator. The results prove that cumulative oil recovery by surfactant polymer flooding increases more than 1.44 times in comparison with water flooding. This is a solid evidence for a promising successfulness of surfactant polymer flooding in complex reservoirs.
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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 ».