Reservoir Characterisation of the Spring Gully Coal Seam Gas Field
Notice bibliographique
Résumé
Abstract The Spring Gully coal seam gas (CSG) field, operated by Origin Energy on behalf of Australia Pacific LNG, is located in the southern region of the Bowen Basin. Commercial production commenced in 2005 from the Late Permian Bandana coal seams. This paper describes the reservoir characterisation methodology employed to history match geologically unique regions of the Spring Gully field and to understand production mechanisms across the field. In addition, the paper presents a detailed discussion on how learnings from the developed region of the field has been applied to characterise the future development regions of the field for forecasting. The Spring Gully CSG field exhibits a large degree of localized heterogeneity and extensive regional geological variability. Strong gas productivity and rapid water gas ratio decline have been observed in the north-eastern region of the field. While in the western portion of the field there exists moderate gas productivity and minimal water decline. A comprehensive, multi-disciplinary evaluation of the Spring Gully CSG field reservoir and production characteristics was performed in 2014. A reservoir simulation model has been constructed based on a number of geological and reservoir characterisation studies, combined with reservoir inputs and production analysis. The integrated subsurface model forms the basis to understand Spring Gully CSG field production mechanisms and ultimately to perform production forecasts for reserve and resource estimates, for ongoing reservoir management needs and appropriately size gas and water treatment facilities. A novel approach of constructing the permeability and porosity distribution in the reservoir model was implemented. Historical well peak water and gas rate, rig testing water rate and welltest-derived permeability were used to construct the permeability distribution in the model. The permeability distribution was transformed to porosity distribution. The faulting and compartmentalisation were introduced in the north-eastern region of Spring Gully reservoir model during the history match stage to match the rapid decline of reservoir pressure. The learnings obtained from studying well production mechanisms and model history matching were subsequently applied to the undeveloped regions of the field. Extensive validation and quality control of forecast methodology, forecast parameters assumptions and life-of-field production forecasting were performed.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 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 | 0,000 |
| 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 ».