Estimation of Oil-Water Contact Level Using Different Approaches: A Case Study for an Iraqi Carbonate Reservoir
Notice bibliographique
Résumé
In petroleum industry, an accurate description and estimation of the Oil-Water Contact(OWC) is very important in quantifying the resources (i.e. original oil in place (OIIP)), andoptimizing production techniques, rates and overall management of the reservoir. Thus,OWC accurate estimation is crucial step for optimum reservoir characterization andexploration. This paper presents a comparison of three different methods (i.e. open holewell logging, MDT test and capillary pressure drainage data) to determine the oil watercontact of a carbonate reservoir (Main Mishrif) in an Iraqi oil field "BG”. A total of threewells from "BG" oil field were evaluated by using interactive petrophysics software "IPv3.6". The results show that using the well logging interpretations leads to predict OWCdepth of -3881 mssl. However, it shows variance in the estimated depth (WELL X; -3939,WELL Y; -3844, WELL Z; -3860) mssl, which is considered as an acceptable variationrange due to the fact that OWC height level in reality is not constant and its elevation isusually changed laterally due to the complicated heterogeneity nature of the reservoirs.Furthermore, the results indicate that the MDT test can predict a depth of OWC at -3889mssl, while the capillary drainage data results in a OWC depth of -3879 mssl. The properMDT data and SCAL data are necessary to reduce the uncertainty in the estimationprocess. Accordingly, the best approach for estimating OWC is the combination of MDTand capillary pressure due to the field data obtained are more reliable than open hole welllogs with many measurement uncertainties due to the fact of frequent borehole conditions.
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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 | 0,001 | 0,000 |
| 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 | 0,000 | 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 ».