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Enregistrement W2900612498 · doi:10.2118/185598-pa

Use of Dynamic Data and a New Material-Balance Equation for Estimating Average Reservoir Pressure, Original Gas in Place, and Optimal Well Spacing in Shale Gas Reservoirs

2018· article· en· W2900612498 sur OpenAlexaffabout
Daniel Orozco, Roberto Aguilera

Notice bibliographique

RevueSPE Reservoir Evaluation & Engineering · 2018
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueHydrocarbon exploration and reservoir analysis
Établissements canadiensUniversity of Calgary
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésExtrapolationPetroleum engineeringOil shaleShale gasNatural gas fieldMaterial balanceCompressibilityReservoir engineeringWell test (oil and gas)GeologyNatural gasChemistryMechanicsPetroleumEngineeringMathematics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Summary The average reservoir pressure is a key parameter in material-balance calculations, but its determination is challenging when dealing with shales because of their low and ultralow permeabilities. This paper presents an easy-to-reproduce methodology for calculating the average reservoir pressure from flowing data, and its use in a new material-balance equation (MBE) that considers the simultaneous contribution of free, adsorbed, and dissolved gas. The procedure developed in this paper uses a modified gas-compressibility factor (Z′) introduced in the new MBE. Because Z′ accounts for the combined effect of free, adsorbed, and dissolved gas, then total original gas in place (OGIP) can be determined from extrapolation of the MBE straight line to an average reservoir pressure equal to zero. Drainage area can be estimated on the basis of calculated OGIP and volumetric equations. As such, the methodology offers the potential to help improve well spacing in shale gas reservoirs in such a way that no stranded gas is left in the reservoir, or that excess wells are not drilled in the field. This can help to improve recoveries from shales by assisting in the determination of the optimal number of wells needed to drain a given play efficiently. In conventional reservoirs, a well is shut in, and the average reservoir pressure is determined from the corresponding pressure-buildup test. But, for the case of unconventional shale gas reservoirs, shutting the wells in is unacceptable because of the long time it would require for estimating average reservoir pressure. The methodology developed in this paper for shale gas reservoirs circumvents this problem by using dynamic data. Production data from multistage hydraulically fractured horizontal wells completed in a Canadian shale gas reservoir are used for testing the effectiveness of the new methodology. Comparison of typical well-spacing values vs. the drainage area calculated with the new methodology leads to the conclusion that, probably, only 40% of the gas is being drained efficiently. The novelty of this work relies on the development of a methodology for calculating average reservoir pressure, OGIP, drainage area, and optimal well spacing in shale reservoirs through the combination of dynamic data and a new MBE that considers simultaneously the effects of free, adsorbed, and dissolved gas.

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)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
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 enseignants0,029
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,001
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 savante0,0000,001
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 Opus0,063
Tête enseignante GPT0,305
Écart entre enseignants0,242 · 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

Citations15
Publié2018
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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