The Impact of Near-Wellbore Refinement on Modelling Advanced and Smart Well Completions in Reservoir Simulation
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Advanced or smart completion wells are different from conventional wells by being equipped with downhole flow control devices such as Interval Control Valves (ICV) and Inflow Control Devices (ICD) to offer improved reservoir management and control and thus maximise hydrocarbon production and recovery. In order to justify their implementation and increase their economic return, a high degree of robustness in modelling, prediction and optimisation of their performance is required. To improve the robustness of forecasting production from advanced or smart wells using reservoir simulation, high-level details in rock and fluid flow properties are needed in the near-wellbore region to accurately capture the flow dynamics. The paper presents an improved approach that enables us to robustly predict the performance of advanced or smart wells in reservoir simulation and highlights the importance of representing the near-wellbore region when optimizing smart well completions. Performances of advanced or smart well completions are very dependent on changes in flow rate, pressure, and saturations, which mainly occur in areas around the wells. The paper demonstrates the use of local grid refinement (LGR) in the near-wellbore region to enhance the accuracy level of simulation predictions. In the study, an objective function based ICV optimization strategy was used to identify the optimum settings for every time step during the simulation run. We also demonstrate how to correlate ICV settings to Passive Inflow Control Device (PICD) or Autonomous Inflow Control Device (AICD) strengths if a requirement arises to impose the use of ICVs. Using a well-established synthetic reservoir model, we demonstrate how the representation of the near-wellbore region impacts reservoir performance predictions and influences the way ICVs and ICDs are optimized. We observe that by applying this approach, the predicted NPV and recovery factor change by 6.6% and 6.1%, respectively. In addition, this study also quantifies the impact of near-wellbore representation on four completion types; Openhole, ICV, PICD and AICD completions. The novelty of this paper is that it presents an approach to improve production forecasts that supports decision making during field development planning to maximize profit and minimize risk.
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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 ».