Well Placement, Cost Reduction, and Increased Production Using Reservoir Models Based on Outcrop, Core, Well-log, Seismic Data, and Modern Analogs
Notice bibliographique
Résumé
ABSTRACT Fluvial-estuarine channel complexes are significant producing reservoirs both onshore and offshore western Trinidad. These channel complexes are notoriously difficult to correlate in the subsurface. Numerous permeability baffles and barriers create complex reservoir heterogeneities that can result in significant bypassed hydrocarbons if the geometry and architecture of the channel bodies are incorrectly identified and not correlated in a rigorous sequence-stratigraphic framework. Outcrops of tidally influenced nonmarine channel complexes and modern deposi-tional analogs are used to determine architectural elements and bounding surfaces that impact reservoir continuity and heterogeneity, thus, highlighting subsurface correlation pitfalls. These elements and surfaces that are established from the outcrops are used for the examination of cores, well-log, and seismic data of strata deposited in analogous depositional systems. The subsurface and the outcrop geologic models are used in two reservoir-modeling scenarios: first, to refine subsurface reservoir models for horizontal well placement, leading to a more effective depletion strategy for the reservoir, and second, the modeling of a field simulation using outcrop exposures of a channel complex as a producing analog. The result of the simulation runs was a similar recovery from the “field” with far fewer wells, showing that substantial cost reductions are possible in drilling and completions, operations, and future well and field abandonment, including the potential risk and costs for environmental remediation.
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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 | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 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 | 0,001 |
| 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 ».