MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W2229997806

Integrated reservoir characterization and simulation studies in stripper oil and gas fields

2008· article· en· W2229997806 sur OpenAlexaboutno aff
Jianwei Wang

Notice bibliographique

RevueOakTrust (Texas A&M University Libraries) · 2008
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueReservoir Engineering and Simulation Methods
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPetroleum engineeringReservoir modelingEnvironmental scienceProcess engineeringGeologyEngineering
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The demand for oil and gas is increasing yearly, whereas proven oil and gas\nreserves are being depleted. The potential of stripper oil and gas fields to supplement the\nnational energy supply is large. In 2006, stripper wells accounted for 15% and 8% of US\noil and gas production, respectively. With increasing energy demand and current high oil\nand gas prices, integrated reservoir studies, secondary and tertiary recovery methods,\nand infill drilling are becoming more common as operators strive to increase recovery\nfrom stripper oil and gas fields. The primary objective of this research was to support\noptimized production of oil and gas from stripper well fields by evaluating one stripper\ngas field and one stripper oil field.\nFor the stripper gas field, I integrated geologic and engineering data to build a\ndetailed reservoir characterization model of the Second White Specks (SSPK) reservoir\nin Garden Plains field, Alberta, Canada. The objectives of this model were to provide\ninsights to controls on gas production and to validate a simulation-based method of infill\ndrilling assessment. SSPK was subdivided into Units A ? D using well-log facies. Units A and B are the main producing units. Unit A has better reservoir quality and\nlateral continuity than Unit B. Gas production is related primarily to porosity-netthickness\nproduct and permeability and secondarily to structural position, minor\nstructural features, and initial reservoir pressure.\nFor the stripper oil field, I evaluated the Green River formation in the Wells\nDraw area of Monument Butte field, Utah, to determine interwell connectivity and to\nassess optimal recovery strategies. A 3D geostatistical model was built, and geological\nrealizations were ranked using production history matching with streamline simulation.\nInterwell connectivity was demonstrated for only major sands and it increases as well\nspacing decreases. Overall connectivity is low for the 22 reservoir zones in the study\narea. A water-flood-only strategy provides more oil recovery than a primary-then-waterflood\nstrategy over the life of the field. For new development areas, water flooding or\nconverting producers to injectors should start within 6 months of initial production. Infill\ndrilling may effectively produce unswept oil and double oil recovery. CO2 injection is\nmuch more efficient than N2 and CH4 injection. Water-alternating-CO2 injection is\nsuperior to continuous CO2 injection in oil recovery.\nThe results of this study can be used to optimize production from Garden Plains\nand Monument Butte fields. Moreover, these results should be applicable to similar\nstripper gas and oil field fields. Together, the two studies demonstrate the utility of\nintegrated reservoir studies (from geology to engineering) for improving oil and gas\nrecovery.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut 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 enseignants0,043
Score d'incertitude au seuil0,666

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,001
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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 Opus0,036
Tête enseignante GPT0,240
Écart entre enseignants0,203 · 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 tête enseignante, 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

Citations0
Publié2008
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueOakTrust (Texas A&M University Libraries)Même sujetReservoir Engineering and Simulation MethodsTravaux en français237 207