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Enregistrement W2895801872 · doi:10.2118/191692-ms

Application of Conventional Forecasting Methods to Waterfloods with Horizontal Wells in Heavy Oil Reservoirs

2018· article· en· W2895801872 sur OpenAlexaffabout
Eric Delamaide

Notice bibliographique

RevueSPE Annual Technical Conference and Exhibition · 2018
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueReservoir Engineering and Simulation Methods
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésOil in placePetroleum engineeringOil productionGeologyOil viscosityFossil fuelPetroleumEnvironmental scienceViscosityEngineeringWaste managementMaterials science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Using horizontal wells for primary production of heavy oil reservoirs is common in Canada but it is less frequent to employ them for waterflood. As a result, very few papers have been published on this topic. Similarly, numerous publications are available on the use of conventional forecasting methods to evaluate waterflood performances, but very few if any have focused on waterfloods with horizontal wells in heavy oil reservoirs. This is what this paper proposes to do. The production performances of over twenty horizontal wells from five Canadian heavy oil pools where waterflood has been implemented using horizontal wells have been studied. The pools are thin and bottom water is present in some of them; oil viscosity ranges from a few hundred to a few thousand centipoises. Conventional waterflood forecasting methods such as Arps, Yang and logarithm of Water-Oil Ratio (WOR) vs. Cumulative oil production were used and compared. However, the focus of the paper is not only the comparison of the various forecasting methods but also the evaluation of the performances of horizontal well waterfloods in these high oil viscosities. The Arps method appears difficult to use, especially when there are strong variations in injection rates. By comparison, the Yang and the WOR vs. Cumulative production methods appear more stable. The forecast in cumulative production can vary widely between these methods. Ultimate recovery is expected to vary from a few percent OOIP to over 20%OOIP. This paper will present the performances of several horizontal waterfloods in heavy oil reservoirs in Canada and compare several waterflood analysis methods. Very few if any paper has been published on this topic thus the information provided will be of interest to engineers who are considering using horizontal wells for waterflood as a follow-up to primary production in heavy oil reservoirs.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,501
Score d'incertitude au seuil0,464

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
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 Opus0,030
Tête enseignante GPT0,310
Écart entre enseignants0,280 · 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.

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

Citations4
Publié2018
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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