A Reservoir Management Case Study of a Polymer Flood Pilot in Medicine Hat Glauconitic C Pool
Pourquoi ce travail est dans la base
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Notice bibliographique
Résumé
Abstract The Medicine Hat Glauconitic C Pool is located partially inside the city limits of Medicine Hat, Alberta, Canada. This 15-18° API oil pool is under waterflood. Reservoir management strategies in the pool are limited by the reservoir quality, wellbore architecture and business environment. Surface land access due to the expanding Medicine Hat city limits and pre-existing wellbore orientations have constrained the waterflood pattern and infill drilling options. Current estimates indicate 21% of the oil in place will be recovered at the end of the waterflood. The polymer flood pilot was started in 2012 with a goal to achieve 6% incremental recovery with a one year initial response time. The pilot's designed injection rate was 6,300 bbl/d (1000 m3/d) in 5 injectors, each representing different reservoir conditions and injection patterns. Following injection, pre-existing water channels and high permeability streaks resulted in rapid polymer breakthrough in as little as 48 hours in some cases. To increase the efficiency of the polymer flood and reduce cycling polymerized water, a new approach to reservoir management had to be considered: – Each of the 5 patterns inside the pilot was monitored and managed individually, with a fit-for-purpose strategy in mind. – Although 1 year to response was estimated, after four months, oil rates and oil cuts increased unexpectedly. However, after reaching peak production, the expected steep decline was observed. – New reservoir management strategies were implemented in order to slow the decline and attempt to increase the incremental recovery from 6% to 10%: attempts to block water channels in the injectors, producer shut-ins and frequent injection target changes proved beneficial. The polymer pilot has exceeded expectations to date. This case study provides an outline of the changes that were made and the results that have been observed.
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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 découle