A New Straight-Line Analysis Method for Estimating Fracture/Reservoir Properties Based on Dynamic Fluid-in-Place Calculations
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Straight-line analysis (SLA) methods, which are a sub-group of model-based techniques used for rate-transient analysis (RTA), have proven to be immensely useful for evaluating unconventional reservoirs. Transient data can be analyzed using SLA methods to extract reservoir/hydraulic fracture information, while boundary-dominated flow data can be interpreted for fluid-in-place estimates. Because transient flow periods may be extensive, it is also advantageous to evaluate the volume of hydrocarbons-in-place contacted over time to assist with reserves assessment. The new SLA method introduced herein enables reservoir/fracture properties and contacted fluid-in-place (CFIP) to be estimated from the same plot, which is an advantage over traditional SLA techniques. The new SLA method utilizes the Agarwal (2010) approach for CFIP estimation, extended to variable rate/pressure data for low permeability (unconventional) reservoirs. A log-log plot of CFIP versus material balance time (for liquids) or material balance pseudo-time (for gas) is created, which typically exhibits power-law behavior during transient flow, and reaches a constant value (original fluid-in-place, OFIP) during boundary-dominated flow. Although CFIP calculations do not assume a flow geometry, the SLA method requires this to extract reservoir/fracture information. Herein, transient linear flow is assumed, and used for the SLA method derivation, which allows the linear flow parameter (LFP) to be extracted from the y-intercept (at material balance time or material balance pseudo-time= 1 day) of a straight-line fit through transient data. OFIP can also be obtained from the stabilization level of the CFIP plot. Validation of the new SLA method for an undersaturated oil case is performed through application to synthetic data generated with an analytical model. Thenew SLA results in estimates of LFP and OFIP that are in excellent agreement with model input (within 2%). Further, the results are consistent with the traditional SLA methods used to estimate LFP(e.g. the square-root of time plot) and OFIP (e.g. the flowing material balance plot). Practical application of the new SLA method is demonstrated using field cases and experimental data. Field cases studied include online oil production from a multi-fractured horizontal well (MFHW) completed in a tight oil reservoir, and flowback water production from a second MFHW, also completed in a tight oil reservoir. Experimental (gas) data generated using a recently-introduced RTA core analysis technique, were also analyzed using the new SLA method. In all cases, the new SLA method results are in excellent agreement with traditional SLA methods. The new SLA method introduced herein is an easy-to-apply, fully-analytical RTA technique that can be used for both reservoir/fracture characterization and hydrocarbons-in-place assessment. This method should provide important, complementary information to traditionally-used methods, such as square-root of time and flowing material balance plots, which are commonly used by reservoir engineers for evaluating unconventional reservoirs.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 0,002 |
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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».