Production Optimization in Waterfloods with a New Approach of Inter-Well Connectivity Modeling
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
Abstract We present a novel methodology to model inter-well connectivity in mature waterfloods and achieve an improved reservoir energy distribution and sweep pattern to maximize production performance by adjusting injection/production strategy on well control level. The method involves a reduced-physics based fast numerical tracer test on each well that yields inter-well connection strength or well allocation factors, and then a data-driven efficiency model on each inter-well connection calibrated automatically from the production/injection history of the reservoir. The latter one identifies the undesired connection suffered from water cycling or aquifer coning. A producer-injector/aquifer communication network is established which enables instantaneous forecast on reservoir response to various hypothetical well control strategies. An optimization algorithm is applied to improve the flux pattern by strengthening efficient connection and weakening inefficient connection. The objective of the optimization can be to maximize oil production or to minimize water cut. A set of physics constraints (lift limits, injection limits, liquid capacity, etc.) and economic constraints (e.g. oil target) can be enforced in the optimization process. The methodology is tested based on a full-scaled history-matched simulation model of a real carbonate field. The field is a large waterflood with 200+ wells and 5 years history, and the current water cut is above 30% and rapidly increasing. The full field simulation model was regarded as the true reservoir in this study. The network model was trained up to a time point, and then used to optimize the waterflooding strategy for six months. Reservoir response to the optimized strategy was simulated on the full field model, as well as the historical strategy and do-nothing strategy. The results demonstrated that the optimized strategy maintained oil production and reduced water production by 50% without adding new well, while the historical operation satisfied the oil target by drilling tens of new wells and scarifying water-cut. This new approach models the key physics in waterflooding with a network model, and uses the model to optimize well control strategy effectively. The model reduces the non-critical physics and incorporates data-driven techniques, therefore it is fast to build, calibrate and run. Compared to traditional simulation modeling, this approach can be used by production engineers to guide operations in a daily to weekly manner.
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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