Using Near Wellbore Upscaling to Improve Reservoir Characterization and Simulation in Highly Heterogeneous Carbonate Reservoirs
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Carbonate reservoirs host a major portion of the world's remaining conventional and unconventional hydrocarbon reserves, typically containing multi-scale geological heterogeneities varying over many orders of magnitude in size. Characterizing and representing them robustly in reservoir models is a prime challenge in carbonate reservoir simulation. One of the key aims of this paper is, hence, to present a novel near wellbore upscaling (NWU) workflow that addresses the challenges associated with conventional carbonate modelling workflows. The NWU workflow provides a systematic geostatistical approach to obtain more realistic representation of multi-scale geological-petrophysical heterogeneities in complex carbonate reservoir simulation models. Using well log and core data, near wellbore regions were recreated to represent the core scale heterogeneities via high resolution geostatistical models. These core/centimeter scale permeability models were then upscaled into wireline/decametre scale using flow-based upscaling. The results, coupled with wireline data were used to generate global porosity-permeability and vertical-horizontal permeability relationships for reservoir simulation. Importantly, the workflow mitigates sample bias, which is frequently observed in the core data for carbonate reservoirs. We have applied our approach to a mature carbonate field, to model and upscale crucial multi-scale heterogeneities ubiquitous in the reservoir. These heterogeneities, such as mechanically weak zones of enhanced micro- and macro-porosity, leached stylolites and associated tension gashes, were caused by diagenetic corrosion. Core plugs representivity is always an issue in carbonates and these highly corroded features were very difficult, if not impossible, to sample due to their fragility. As a result, the field suffers from inherent sample biasing and insufficiency of Routine Core Analysis (RCA) data, consequently underestimating the permeability in the simulation model. The workflow presented here has enabled the authors to re-evaluate the reservoir permeability model by accounting for as yet under-sampled geological heterogeneities. The paper represents a focused individual study addressing this specific issue and doesn't necessarily reflect the operator's full understanding of this multifaceted field. Our new permeability model has addressed the need for artificial permeability multipliers and provided insight on the potential causes of the original mismatch. As a result, a new alternative model scenario has been built to help guide the on-going development plans and forecasting incremental oil recovery.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».