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Enregistrement W2331468113 · doi:10.2118/175929-ms

History-Matching and Forecasting Tight Gas Condensate and Oil Wells Using the Dynamic Drainage Area Concept

2015· article· en· W2331468113 sur OpenAlexaff
Christopher R. Clarkson, Farhad Qanbari

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueHydraulic Fracturing and Reservoir Analysis
Établissements canadiensUniversity of Calgary
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPetroleum engineeringTight gasSaturation (graph theory)MechanicsFlow (mathematics)Permeability (electromagnetism)Boundary value problemWork (physics)Multiphase flowVolumetric flow rateGeologyMathematicsEngineeringHydraulic fracturingPhysicsChemistryMathematical analysisMechanical engineering

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Recently, low-permeability (tight) gas condensate and oil reservoirs have been the focus of exploitation by operators in North America. Multi-fractured horizontal wells (MFHWs) producing from these reservoirs commonly exhibit long periods of transient flow during which two-phase flow of oil and gas initiates due to well flowing pressures dropping below saturation pressure. History-matching and forecasting of such wells can be rigorously performed using numerical simulation, but this approach requires significant data and time to setup. Analytical methods, while requiring less data and time to apply, have historically been developed only for single-phase flow scenarios. In this work, a novel and rigorous analytical method is developed for history-matching and forecasting MFHWs experiencing multi-phase flow during the transient and boundary-dominated flow periods. The distance of investigation (DOI) concept has been used for many years in pressure transient analysis to estimate distances of reservoir boundaries to wells, amongst other applications. In the current work, the DOI concept is used to estimate dynamic drainage area (DDA) for the purpose of forecasting of tight gas condensate and oil wells – a linear flow geometry is assumed. During transient flow, the DDA is calculated at each timestep using the linear flow DOI formulation; a multi-phase version of the linear flow productivity index equation and material balance equations for gas and condensate/oil are solved iteratively for pressure, saturation, and fluid production rate. The productivity index equations for gas and oil utilize pseudopressure which is evaluated with saturation-pressure relationships derived from PVT data. For boundary-dominated flow, when the drainage area is static, the inflow equations are again coupled with material balance for both phases. The new method is validated against numerical simulation, covering a wide range in fluid properties, and operating conditions. The new method matches simulation acceptably for all cases studied. Field examples of MFHWs are also analyzed to demonstrate the practical applicability of the approach. The three liquid-rich shale examples analyzed were also chosen to represent a wide-range in fluid properties. In all cases, acceptable history-matches are achieved. The new analytical forecasting/history-matching procedure developed in this work provides a practical alternative to numerical simulation for tight gas condensate/oil experiencing two-phase flow during the transient flow period. The method, which does not rely on Laplace space solutions, is conceptually simple to understand, easy to implement, and avoids the inconvenience of Laplace space inversion.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut 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 enseignants0,007
Score d'incertitude au seuil0,013

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,002
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 savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,001
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 Opus0,028
Tête enseignante GPT0,217
Écart entre enseignants0,188 · 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'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

Citations9
Publié2015
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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