Optimization of Recovery by Huff and Puff Gas Injection in Shale Oil Reservoirs Using the Climbing Swarm Derivative Free Algorithm
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Recent improved and enhanced oil recovery (IOR and EOR) methods in shale reservoirs use huff and puff gas injection (H&P). Investigating the technical and economic impact of this technology for one well is challenging and time consuming. Even more so when the petroleum company is planning H&P and refracturing (RF) jobs in multiple wells. Thus, in this paper we present an original methodology to learn how to perform these tasks faster and at lower cost to improve oil recovery. The procedure is explained with the use of an actual H&P gas injection pilot horizontal well in the Eagle Ford shale whose performance is matched using the methodology developed in this paper. The methodology includes use of an original Climbing Swarm (CS) derivative-free algorithm that drives, without human intervention, computer or laptop material balance (MatBal) and net present value (NPV) calculations. The code was written in Python. Following history match, the methodology demonstrates that significant improvements in oil recovery can be obtained by injecting gas at larger rates during shorter periods of time (as opposed to injecting gas at smaller rates during longer periods of time). Once oil recovery improvement in a pilot horizontal well is demonstrated, the methodology is extended to the analysis of H&P gas injection and refracturing in horizontal wells and shale reservoirs that have not yet been developed or are in initial stages of development; this provides a preliminary assessment of H&P and refracturing potential. Results indicate that oil recovery and NPV from multiple wells can be improved significantly by a strategic combination of H&P gas injection and refracturing. Combination of derivative-free optimization algorithms, MatBal calculations and net present value permits optimizing when to start the H&P gas injection project, the optimum gas injection rates and time-span of injection, reservoir pressure at which gas injection should be initiated in each cycle, and the time-span during which the well should produce oil, previous to starting a new cycle of gas injection. The development strategy of shale oil reservoirs could be improved significantly if the possibility of H&P gas injection is considered previous to field development. This could be the case of the Eagle Ford shale in Mexico, La Luna shale in Colombia and Venezuela, Vaca Muerta shale in Argentina and other shale oil reservoirs worldwide. The paper contributes the development of an original methodology, which includes use of a derivative free algorithm we call "Climbing Swarm (CS)." CS drives the computer or laptop to perform MatBal and NPV calculations, without human intervention, once the optimization process is started. The methodology improves oil recovery and NPV from a single horizontal well or from multiple horizontal wells operating under H&P gas injection.
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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 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 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 ».