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Enregistrement W2509011569 · doi:10.2118/178665-pa

An Approximate Semianalytical Multiphase Forecasting Method for Multifractured Tight Light-Oil Wells With Complex Fracture Geometry

2015· article· en· W2509011569 sur OpenAlexaff
Christopher R. Clarkson, Farhad Qanbari

Notice bibliographique

RevueJournal of Canadian Petroleum Technology · 2015
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueReservoir Engineering and Simulation Methods
Établissements canadiensUniversity of Calgary
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésSuperposition principleMechanicsTight gasSaturation (graph theory)Flow (mathematics)Constant (computer programming)Permeability (electromagnetism)GeologyFracture (geology)GeometryMultiphase flowMathematicsPetroleum engineeringGeotechnical engineeringChemistryPhysicsMathematical analysisHydraulic fracturingComputer science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Summary There is now an array of analytical, semianalytical, and empirical forecasting methods that can be used to history match and forecast multifractured horizontal wells (MFHWs) completed in low-permeability (tight) reservoirs. Recent developments in analytical modelling have extended model application to cases in which the fracture geometry associated with MFHWs is complex. However, analytical modelling is still primarily limited to single-phase-flow problems, which is very restrictive, and potentially inaccurate, for tight oil and liquid-rich gas reservoirs flowing at less than saturation pressure. In this work, a semianalytical method is presented for history matching and forecasting MFHWs with simple and complex fracture geometry completed in tight, black-oil reservoirs and flowing at less than the bubblepoint pressure. The linear-to-boundary (LTB) model, commonly used to model flow in the inner (stimulated) region of an MFHW, is altered to account for two-phase flow of oil and gas. The enhanced-fracture-region (EFR) case, in which both stimulated and nonstimulated regions contribute to flow, is approximated (empirically) by superposition of two modified LTB models (one representing the inner fractured region and the other the outer, nonstimulated region), and similarly altered to account for two-phase flow. An important observation is that, for MFHWs flowing at less than bubblepoint at constant flowing bottomhole pressure during transient linear flow, the slope of the square-root-of-time plot for both oil and gas phases is constant [i.e., gas/oil ratio (GOR) is constant]. The slope and intercept of the square-root-of-time plot for the primary phase (e.g., oil in the cases studied) can therefore be used to generate a forecast during the transient linear-flow period for oil and for gas (by assuming constant GOR). For boundary-dominated flow, a robust method for forecasting gas and oil was developed using material balance for both phases combined with a modified productivity-index equation that accounts for multiphase flow. A fully implicit approach has been used to solve the flow equations for oil and gas. The new modified LTB and EFR models simplify forecasting considerably for low-permeability black-oil reservoirs exhibiting multiphase flow behaviour, relative to numerical simulation, although they are not as rigorous. The new models can, however, be tied directly to the results of rate-transient analysis and are flexible enough to be applied to common conceptual models used in the literature for forecasting MFHWs under certain conditions. The new modified LTB model has been compared with both simulated and field examples. The initial results demonstrate that transient- and boundary-dominated-flow periods for oil and gas are reasonably matched with the new approach, although slight mismatches may occur, particularly during early boundary-dominated flow. The limits of the new forecasting method will continue to be explored in future work.

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: Méthodes · Signal consensuel: Méthodes
Score de désaccord entre enseignants0,008
Score d'incertitude au seuil0,016

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
Bibliométrie0,0010,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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 Opus0,030
Tête enseignante GPT0,287
Écart entre enseignants0,257 · 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
GenreMéthodes

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations39
Publié2015
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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