Simultaneous Interpretation of Three-Phase Relative Permeability and Capillary Pressure for a Tight Carbonate Reservoir From Wireline Formation Testing
Notice bibliographique
Résumé
Abstract In this paper, techniques have been developed to interpret three-phase relative permeability and water–oil capillary pressure simultaneously in a tight carbonate reservoir from numerically simulating wireline formation tester (WFT) measurements. A high-resolution cylindrical near-wellbore model is built based on a set of pressures and flow rates collected by dual packer WFT in a tight carbonate reservoir. The grid quality is validated, the effective thickness of the WFT measurements is examined, and the effectiveness of the techniques is confirmed prior to performing history matching for both the measured pressure drawdown and buildup profiles. Water–oil relative permeability, oil–gas relative permeability, and water–oil capillary pressure are interpreted based on power-law functions and under the assumption of a water-wet reservoir and an oil-wet reservoir, respectively. Subsequently, three-phase relative permeability for the oil phase is determined using the modified Stone II model. Both the relative permeability and the capillary pressure of a water–oil system interpreted under an oil-wet condition match well with the measured relative permeability and capillary pressure of a similar reservoir rock type collected from the literature, while the relative permeability of an oil–gas system and the three-phase relative permeability bear a relatively high uncertainty. Not only is the reservoir determined as oil-wet but also the initial oil saturation is found to impose an impact on the interpreted water relative permeability under an oil-wet condition. Changes in water and oil viscosities and mud filtrate invasion depth affect the range of the movable fluid saturation of the interpreted water–oil relative permeabilities.
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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 | 0,001 |
| 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 ».