Integrated Modeling for Assisted History Matching and Production Forecasting of Low Salinity Waterflooding
Notice bibliographique
Résumé
Summary From a technical point of view, the success or failure of LSW (low salinity waterflooding) projects strongly depends on reservoir geology; however, this has not been systematically evaluated in the past and the effects of clay minerals are often neglected in conventional reservoir simulation. This paper presents one of the first studies on integrated modeling, assisted history matching (HM) and production forecasting of field-scale LSW. To handle this complex recovery process, we used a comprehensive ion-exchange model, fully coupled with geochemistry specially designed for the modeling of LSW physical phenomena in an EOS reservoir simulator. The model is capable of accounting for the critical role of the properties, quantity, and distributions of clay minerals. We developed an integrated modeling approach that involves the combination of geological software, a reservoir simulator, and a robust optimizer in a big-loop workflow for sensitivity analysis, HM, optimization, and uncertainty assessment. The numerical simulation results indicate that LSW’s performance depends critically on the reservoir geological characteristics. Multiple geological realizations can be automatically generated from the big-loop approach that are needed for fast and accurate HM and optimization of LSW. In sandstone reservoirs, clay content varies across regions, resulting in differences in ion-exchange capacity and weights of the relative permeability modification. We introduce the scaled-equivalent-fraction ion exchange which is associated with the calculated Cation-Exchange-Capacity function; the wettability alteration will be shifted based on both the ion exchange and the clay content in each grid block. The key parameters for successful field-scale LSW HM include: clay distribution/quantity associated with different facies, relative permeability modification, wettability alteration thresholds, reservoir minerals, geochemical reactions, and operating conditions. Finally, LSW HM by tuning reservoir parameters only may lead to poor prediction results, while the integrated modeling approach provides much better forecasting results to the true history data. The work presented in this paper contributes to an understanding of the critical roles of reservoir geology on the field-scale LSW performance, in particular, for substantially reducing HM errors, accurately predicting the future production, maximizing oil recovery and minimizing the risks of LSW implementation.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, 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 ».