Optimizing the Huff ‘n’ Puff Gas Injection Performance in Shale Reservoirs Considering the Uncertainty: A Duvernay Shale Example
Notice bibliographique
Résumé
Summary Recent studies have indicated that huff ‘n’ puff (HNP) gas injection has the potential to recover an additional 30 to 70% oil from multifractured horizontal wells in shale reservoirs. Nonetheless, this technique is very sensitive to production constraints and is impacted by uncertainty related to measurement quality (particularly frequency and resolution) and lack of constraining data. In this paper, a Bayesian workflow is provided to optimize the HNP process under uncertainty using a Duvernay shale well as an example. Compositional simulations are conducted that incorporate a tuned pressure/volume/temperature (PVT) model and a set of measured cyclic injection/compaction pressure-sensitive permeability data. Markov-Chain Monte Carlo (MCMC) is used to estimate the posterior distributions of the model uncertain variables by matching the primary production data. The MCMC process is accelerated by using an accurate proxy model (kriging) that is updated using a highly adaptive sampling algorithm. Gaussian processes are then used to optimize the HNP control variables by maximizing the lower confidence interval (μ-σ) of cumulative oil production (after 10 years) across a fixed ensemble of uncertain variables sampled from posterior distributions. The uncertain variable space includes several parameters representing reservoir and fracture properties. The posterior distributions for some parameters, such as primary fracture permeability and effective half-length, are narrower, whereas wider distributions are obtained for other parameters. The results indicate that the impact of uncertain variables on HNP performance is nonlinear. Some uncertain variables (such as molecular diffusion) that do not show strong sensitivity during the primary production strongly impact gas injection HNP performance. The results of optimization under uncertainty confirm that the lower confidence interval of cumulative oil production can be maximized by an injection time of approximately 1.5 months, a production time of approximately 2.5 months, and very short soaking times. In addition, a maximum injection rate and a flowing bottomhole pressure around the bubblepoint are required to ensure maximum incremental recovery. Analysis of the objective function surface highlights some other sets of production constraints with competitive results. Finally, the optimal set of production constraints, in combination with an ensemble of uncertain variables, results in a median HNP cumulative oil production that is 30% greater than that for primary production. The application of a Bayesian framework for optimizing the HNP performance in a real shale reservoir is introduced for the first time. This work provides practical guidelines for the efficient application of advanced techniques for optimization under uncertainty, resulting in better decision making.
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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 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 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 | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».