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Enregistrement W2089386578 · doi:10.2118/93297-ms

A Mechanistic Model To Evaluate Reservoir Souring in the Ekofisk Field

2005· article· en· W2089386578 sur OpenAlexaff
E. D. Burger, G. E. Jenneman, Øystein Bache, Trond B. Jensen, S Niemi Soerensen

Notice bibliographique

RevueSPE International Symposium on Oilfield Chemistry · 2005
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueHydraulic Fracturing and Reservoir Analysis
Établissements canadiensConocoPhillips (Canada)
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésSeawaterProduced waterPetroleum engineeringEnvironmental scienceOil fieldGeologyPetroleumFossil fuelFormation waterOil in placeNorth seaHydrology (agriculture)OceanographyWaste managementGeotechnical engineeringEngineering

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract This paper presents a mechanistic approach to modeling the reservoir souring process in the Ekofisk Field, located in the Norwegian sector of the North Sea with over 6 billion STB OOIP and currently producing about 300,000 BOPD and injecting around 500,000 BWPD sea water. The objectives of this study were to determine if observed increases in H2S concentrations from this seawater-flooded oilfield were due to microbiological activity and, if so, to estimate future H2S production with further seawater injection and proposed produced water reinjection. Mechanisms considered in the model were imbibition and water flow through a highly fractured chalk formation; generation of H2S due to the activity of sulfate-reducing bacteria (SRB); and partitioning of H2S between the oil, water, and gas within the reservoir and in the topside separation system. Model-calculated H2S production rates for individual wells, waterflood patterns, and full-field compared well to actual rates. Results indicated that both the water-oil and gas-oil ratios have a large impact on measured H2S concentrations in the produced gas, but that increased water production is responsible for significant increases in total H2S production. However, results also indicated that only a small fraction of the biogenic H2S will be transported to the producer. This model presents a new approach for evaluating and forecasting the effects of souring for a naturally fractured reservoir whereby a biofilm is developed on the fracture faces and microbial nutrients are provided by incoming seawater and from formation water initially in the chalk matrix. It incorporates a mechanistic understanding of all of the key processes and is calibrated using the actual historical production rates from wells in several waterflood patterns. Presented in this paper are the model-forecasted results for the field-wide H2S production associated with continued seawater injection. Introduction The Ekofisk Field, discovered in 1969, is located in the far southwest corner of the Norwegian Sector of the North Sea.1 The reservoir is an elongated anticline comprised of naturally fractured chalk that produces from two major formations: Ekofisk and Tor. The overlying Ekofisk Formation is 9600 feet deep and varies in thickness from 350 to 500 feet while the Tor Formation varies in thickness from 250 to 500 feet. Porosities for the two formations range between 30 and 48% with a matrix permeability of 1 to 3 mD. The initial reservoir temperature was 131°C. Estimates place OOIP at 6.4 billion STB and GIIP at 10.3 trillion scf with an ultimate waterflood recovery factor of 38%.2 At peak production in 1976 Ekofisk produced over 350,000 STB/D of 38° API gravity oil. A waterflood (375,000 BWPD unheated sea water capacity) was implemented in 1987 in the northern half of the field.3 The success of this waterflood prompted its field-wide expansion over the next several years to a capacity of 830,000 BWPD.Seawater is fine filtered, continuously disinfected with ultraviolet light, deaerated, and batch treated with biocide prior to injection.4 Breakthrough of seawater occurred in several Ekofisk wells as early as 1994.Current production from the PL018 license area that includes the Ekofisk, Eldfisk, Embla, and Tor Fields is approximately 365,000 STB/D and 140,000 BWPD with peak production of water expected to reach about 260,000 BWPD by 2012. The produced water is separated from the oil and gas at five different offshore installations and then cleaned to provide oil-in-water concentrations below 40 ppm before being discharged to the North Sea. The final separation of oil, water, and gas is performed on the centralized J Platform.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut 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 enseignants0,035
Score d'incertitude au seuil0,069

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0010,000
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0020,001
Intégrité de la recherche0,0020,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,000

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 GPT0,255
Écart entre enseignants0,244 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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

Citations14
Publié2005
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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