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Enregistrement W2810591888 · doi:10.2118/189972-pa

Generalized Methodology for Estimating Stress-Dependent Properties in a Tight Gas Reservoir and Extension to Drill-Cuttings Data

2018· article· en· W2810591888 sur OpenAlexaff
Jaime Piedrahita, Bruno A. Lopez Jimenez, Roberto Aguilera

Notice bibliographique

RevueSPE Reservoir Evaluation & Engineering · 2018
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueHydraulic Fracturing and Reservoir Analysis
Établissements canadiensUniversity of Calgary
Organismes subventionnairesChina National Offshore Oil CorporationPorous Media Laboratory
Mots-clésTight gasOverburden pressurePermeability (electromagnetism)Petroleum engineeringCompressibilityEffective stressStress (linguistics)GeologyGeotechnical engineeringDrill cuttingsExponentDrillEngineeringHydraulic fracturingDrillingMechanical engineering

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Summary The volume of hydrocarbons contained in tight petroleum reservoirs is immense. Thus, their development is crucial to satisfy the worldwide energy demand. A critical aspect for the development of these formations is the stress dependency of rock properties. As pore pressure changes, porosity, permeability, and compressibility of both matrix and natural fractures in tight reservoirs also change, affecting the wells’ production behavior. A practical problem in the estimation of stress-dependent properties is that the amount of core data available to perform the corresponding studies in tight formations is generally scarce. Under these circumstances, drill cuttings can be used to obtain this information. These observations lead to the key objective of this paper: to develop a reliable approach for estimating stress-dependent properties through the introduction of an innovative methodology that quantifies changes in properties of tight reservoirs and how to extend this methodology in drill cuttings. The model developed is based on the relationship between the cube root of normalized permeability and the logarithm of net confining stress defined as confining pressure minus pore pressure applied on the rock. An empirical exponent α is introduced to fit the experimental data from confining tests conducted on both vertical and horizontal core samples. This exponent allows the development of an equation that works independently of the initial net confining stress, which is the main limitation of the models already available in the literature. It is our experience that, in many instances, laboratory tests are run at specific values of net confining stress that do not necessarily match the current stress of the reservoir. The correlation proposed in this paper is valuable because it provides a tool that allows correcting the laboratory results to the appropriate net confining stresses in the reservoir. A statistical analysis is performed to verify the appropriateness of the proposed model for the prediction of rock properties as a function of net confining stress. It is shown that current formulations are particular cases of the proposed model based on the results obtained for the empirical exponent α. Semilog cross-plots of the cube root of normalized permeability versus the net confining stress using core laboratory data corroborate the robustness of the proposed method. The application of the method with drill cuttings is also demonstrated. It is concluded that the proposed method provides a more accurate methodology for estimating stress-sensitive properties of rocks in tight formations, which are usually naturally fractured, such as the Nikanassin formation analyzed in this work. Porosity, permeability, and compressibility of tight formations are estimated by following the generalized methodology proposed in this study.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,004
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,003
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict)
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 enseignants0,064
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0040,003
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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 Opus0,136
Tête enseignante GPT0,353
Écart entre enseignants0,217 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

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

Citations13
Publié2018
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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