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Enregistrement W2261044642 · doi:10.2118/171611-pa

Reservoir Characterization and History Matching of the Horn River Shale: An Integrated Geoscience and Reservoir-Simulation Approach

2015· article· en· W2261044642 sur OpenAlexaffabout
P.M.A. van der Kam, Muhammad Nadeem, Alex Novlesky, Anjani Kumar, E. N. Omatsone

Notice bibliographique

RevueJournal of Canadian Petroleum Technology · 2015
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueHydrocarbon exploration and reservoir analysis
Établissements canadiensPenn West Exploration (Canada)
Organismes subventionnairesU.S. Department of Energy
Mots-clésPetrophysicsGeologyOil shalePetroleum engineeringWell controlShale gasHydraulic fracturingReservoir modelingChannelizedFracture (geology)Reservoir simulationPetrologyGeotechnical engineeringMining engineeringDrillingPorosityEngineeringPaleontology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Summary We present a systematic approach to integrate geoscience and dynamic reservoir modeling for two multiwell pads in the Horn River basin, Canada. The Horn River shale-gas play is a world-class unconventional gas resource and is being exploited by use of multistage hydraulic fracturing along horizontal wells. The two well pads, Pad-1 and Pad-2, selected for this study comprise eight and seven horizontal wells, respectively, with 1 to 7 years of production history. Numerical modelling of shale reservoirs has historically been a problematic low-confidence exercise because of the difficulties associated with inadequate characterization of the geologic framework of shale plays; the problems of estimating the properties of induced-fracture networks; and the complexities of capturing multiphase flow in fracture networks and wellbores during production, especially in the face of offset-well activity. This paper provides insights into these issues. The geoscience modelling activity begins with integrating information from cores, well logs, petrophysical analyses, and seismic data into a 3D geocellular model. At first, the model is built upon a simple lithostratigraphic concept, which is the basis of the numerical-flow-modelling exercise of Pad-1. The 3D geocellular model is thereafter thoroughly reworked to incorporate a sequence-stratigraphic perspective to the Horn River shale. This reworked geocellular model has a profound impact on the dynamic modelling of Pad-2. Also, hydraulic conductivity of induced and natural fractures is measured on Horn River core plugs at reservoir conditions to constrain conductivity values assigned to primary, secondary, and tertiary flow paths into dynamic reservoir modelling. As a result of the integrated work flow, we have achieved a history match allowing us to further understand the hydraulic-fracturing behaviour and its impact on producing shale reservoirs of the Horn River formation. On the basis of the findings, we recommend targeting the Evie and Otter Park shale reservoirs for landing horizontal wells and multistage fracturing when the Carbonate Fan is thin; this approach can produce all three compartmentalized shale reservoirs of the Horn River formation. Ultimately, the objective of any reservoir modelling project is to provide a range of reliable forecast of future performance that is grounded in representative geoscience interpretations and that takes operational constraints into account. The technical learnings described in this work will be helpful to further understand hydraulic-fracturing behaviour and its impact on producing shale reservoirs.

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 enseignants0,061
Score d'incertitude au seuil0,644

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0020,001
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)0,0000,000

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 Opus0,020
Tête enseignante GPT0,211
Écart entre enseignants0,191 · 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

Citations26
Publié2015
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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