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Enregistrement W2092077770 · doi:10.2118/09-07-30

Characterization of Fracture Network System of the Midale Field

2009· article· en· W2092077770 sur OpenAlexafffundabout
D. Bogatkov, Tayfun Babadagli

Notice bibliographique

RevueJournal of Canadian Petroleum Technology · 2009
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueReservoir Engineering and Simulation Methods
Établissements canadiensUniversity of Alberta
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of Canada
Mots-clésFracture (geology)Petroleum engineeringGeologyCarbonateOil fieldField (mathematics)Reservoir modelingMargin (machine learning)Characterization (materials science)Network modelGeotechnical engineeringComputer scienceData miningMaterials scienceMathematics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Enhanced oil recovery from challenging/complex fields requires extensive analysis of reservoir structure and good understanding of the effect of this structure on the dynamics of the process. Naturally fractured reservoirs are good examples of this kind and their fracture network characterization is still a bigchallenge. In this study, we analyzed the fracture network system of a portion of the Midale Field, a naturally fractured carbonate reservoir in the Williston Basin of southeastern Saskatchewan, Canada. Our study aims at an extensive characterization of fracture and fracture network properties and construction of a reliable fracture network model for further use in assessing the oil recovery by CO2 injection and CO2 sequestration potential. We integrated static data such as cores, logs and well tests to build 3D discrete fracture network models. Stochastic numerical approach was applied using a commercial software package. A fracture network constructed from static data was calibrated using well test data. Several parameters were evaluated in sensitivity studies to determine those characteristics of the network which have higher influence on the reservoir performance. Simulated well test response was checked against previously published well test data. This study allowed us to recognize uncertainties in critical parameters and propose some measures to manage those uncertainties. Introduction The Midale is a carbonate field located in southeastern Saskatchewan. Following the discovery in 1953, the field was developed on 32 ha spacing and proved to bear 81.9 ? 106 Sm3 reserves of 28.7 °API oil. The field belongs to the Mississippian oil trend located along the northern margin of Williston Basin. Subsequent to primary production up to 1962, the field was subjected to waterflooding on 83 inverted nine-spot patterns. To maintain the production which declined after 1964, an intensive program of vertical and horizontal infill drilling was undertaken. As of the end of 2006, approximately 1,000 wells exist in the field and more than 25% of OOIP was produced with an average watercut of 92%(1). The Midale Field is currently being subjected to tertiary recovery by miscible CO2 flooding. This field-scale CO2 injection was preceded by a 1.78 ha pilot project in 1984 ? 1989 which paved the way for a larger demonstration project. The CO2 Flood Demonstration Project encompassed 10% of the Midale Unit and paved the way for the field-scale application, which is expected to end up with an incremental recovery of 15% of OOIP(2). The Midale Field does not meet typical screening criteria for CO2 flooding. Nevertheless, extensive research and field applications proved that a proper design based on the analyses of the special combination of petrophysical, lithological and fracturing data can result in a successful carbon dioxide flood. The 24 m thick Midale Reservoir section consists of two main layers: dolomite-dominated "Marly" and vugular limestone, called "Vuggy". Both strata contain systematic fractures, though the degree of fracturing varies. Numerous studies conducted on the field revealed some characteristics of the natural fracture network (NFN) by both inverse methods, such as waterflood and carbon dioxide flood performance analyses, and well test analyses and direct methods such as core and log analyses.

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)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,131
Score d'incertitude au seuil0,261

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
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)0,0010,000

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 Opus0,004
Tête enseignante GPT0,193
Écart entre enseignants0,189 · 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'étudeObservationnel
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

Citations20
Publié2009
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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