Optimal Design and Uncertainty Assessment of CO2 WAG Operations: A Field Case Study
Notice bibliographique
Résumé
Abstract While CO2 flooding is expected to increase oil recovery, deviations of actual production from predicted values add significant challenges when optimizing flood design under uncertain conditions. The aim of this paper is to introduce a comprehensive optimization process with uncertainty analysis to obtain a more plausible decision for a field application scenario. In this paper, a comprehensive optimization process is developed to optimize the production performance of entire production lifespan for a CO2-WAG EOR process in Pubei reservoir, Turpan-Hami Basin. Start times of the waterflooding and CO2 WAG proess (i.e., durations of the primary production and waterflooding) are also included in the optimization process as well as the producer's bottomhole pressures and injection rates, in addition to the water and gas injection rates for the WAG process, WAG ratio, and well bottomhole pressures at the producers. The comparison is then performed between the conventional WAG optimization processes with the comprehensive optimization process. A total of 80 reservoir realizations is generated and history-matched to consider the impacts of the geological uncertainty on the optimization process. Finally, the reliability of this optimization design is quantified under the geological uncertainty. Results from a deterministic comprehensive optimization design demonstrate that the oil recovery and NPV of the optimized CO2-WAG process are increased by 23.4% and 51.3%, respectively, in comparison to the optimal case obtained by the conventional WAG optimization process. After incorporating uncertainties into the geological model, the distributions of oil recovery and NPV, including P10, P50, P90 are quantified. Based on uncertainty assessment, it is found that the optimized CO2-WAG scheme is a reliable scheme for the reservoir development. This paper provides quantitative insights on the significance of both geological and operational factors on the reliability of optimal design over the entire life span of a CO2 WAG operation. It is expected that the integrated workflow will help operators to optimize well performance more efficiently and predict production performances with higher reliability.
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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 ».