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Enregistrement W2792607469 · doi:10.2118/189783-ms

Material Balance Forecast of Huff-and-Puff Gas Injection in Multiporosity Shale Oil Reservoirs

2018· article· en· W2792607469 sur OpenAlexaff
Daniel Orozco, Roberto Aguilera, Karthik Selvan

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueHydraulic Fracturing and Reservoir Analysis
Établissements canadiensNexen (Canada)University of Calgary
Organismes subventionnairesChina National Offshore Oil Corporation
Mots-clésPetroleum engineeringOil shaleOil in placeShale oilHydraulic fracturingGeologyTight oilShale gasEnhanced oil recoveryGas oil ratioVolume (thermodynamics)PetroleumNatural gasFossil fuelWaste managementEngineeringThermodynamics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Primary oil recovery from shales is very low, rarely exceeding 10% of original oil in place (OOIP). The low recovery has aroused a recent and growing interest in the petroleum industry for using Improved Oil Recovery (IOR) methods in shales. This paper presents a new semi-analytical material balance equation (MBE) to forecast the performance of shale oil reservoirs under natural depletion and huff-and-puff gas injection scenarios. For undersaturated reservoirs, recovery is calculated from the proposed MBE explicitly using a multiporosity effective oil compressibility. For saturated reservoirs, the MBE is solved at each pressure step using a finite differences scheme. For huff-and-puff gas injection, the average reservoir pressure p is calculated after injecting a certain gas volume during the huff period. At each huff-and-puff cycle, the remaining OOIP is considered, and the injected gas volume (which is known) is written in terms of the p following injection (which is unknown). Adding the gas injection term to the MBE generates a nonlinear equation for p, which is solved using a numerical method. Results indicate that oil recovery from shales can be increased significantly by huff-and-puff gas injection. A case study from the Eagle Ford shale in the United States is used to demonstrate these results, which are presented in tabular form as well as crossplots of oil rates, cumulative oil production, gas-oil ratio and average reservoir pressure vs. time. An important feature of the proposed MBE is the inclusion of hydraulic fractures, as well as inorganic, organic and natural fracture porosities. These porosities are included in a history-matching presented in detail for a well undergoing huff-and-puff gas injection. The novelty of this work resides on the introduction of a new MBE that considers multiple porosities and enables quick evaluations of primary recovery and huff-and-puff gas injection scenarios in shale oil reservoirs. The new MBE results compare favorably against real data of the Eagle Ford shale. The good comparison allows making reasonable projections of future oil rates and cumulative oil recoveries by huff-and-puff gas injection.

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)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
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: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,030
Score d'incertitude au seuil0,059

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

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

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 Opus0,007
Tête enseignante GPT0,211
Écart entre enseignants0,203 · 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
GenreEmpirique

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

En bref

Citations19
Publié2018
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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