Improved Oil Recovery in Tight Oil Formations: Results of Water Injection Operations and Gas Injection Sensitivities in the Bakken Formation of Southeast Saskatchewan
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Conventional oil production has occurred from the Bakken Formation in Saskatchewan since the mid-1950s. However, with successful implementation of multi-fractured horizontal well (MFHW) technology, the low-permeability (unconventional) Bakken has experienced ever increasing E&P activity on both sides of the US/Canada border. Prior to 2005, the Bakken in Saskatchewan had less than 100 active producers in the region but has increased to more than 2,500 producing wells since then (Sekar, 2015). Although improvement in hydraulic fracture properties and infill drilling remain the focus of recovery enhancement from the Bakken, low oil recoveries and steep initial oil decline rates are experienced using primary recovery operations, even after application of MFHW technology. Therefore, many pilots have been executed to determine the viability of waterflooding for maintaining oil rates and improving recoveries through reservoir pressure maintenance and sweep efficiency enhancement. This paper presents the performance results from one of the waterflood pilots in the Viewfield Bakken. MFHWs were used as both injectors and producers for this pilot. Five years of production/injection volumes for these wells, along with pressure data, were matched using a black-oil simulator. The calibrated model was then used to predict the long-term performance of the pilot. Finally, this model was used for further investigation of parameters affecting the performance of the waterflood operation along with assessment of EOR (gas injection) schemes applicable to the Bakken Formation. Two important conclusions can be derived from this study: 1) waterflooding can be effective in tight oil reservoirs using MFHWs as injectors and producers and, 2) careful characterization of vertical changes in reservoir quality using laboratory-based measurements are important for improving the quality of the history match and resulting forecast scenarios. For 2), permeability heterogeneity was quantified using profile permeability measurements corrected to ‘in-situ’ stress conditions.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».