Field Realization of Adaptive Reservoir Simulation for Steam Injection Forecasting
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Globally, steam injection for heavy and high-viscous oil recovery is increasing, including carbonate reservoirs. Lack of full understanding such reservoir heating and limited information about production and injection rates of individual wells require to forecast steam injection not only deterministic and simple liquid displacement characteristic modeling types, but also the data-driven one, which covers the adaptive modeling. The implementation and validation of the adaptive system is presented in this paper by one of the world's largest carbonate reservoirs with heavy and high-viscous oil of the Usinsk field. Steam injection forecasting in such reservoirs is complicated by the unstable well interactions and relatively low additional oil production. In the adaptive geological model, vertical dimensions of cells are similar to gross thicknesses of stratigraphic layers. Geological parameters of cells with drilled wells do not necessarily match actual parameters of those wells since the cells include information of neighboring wells. During the adaptive hydrodynamic modeling, a reservoir pressure is reproduced by cumulative production and injection allocation among the 3D grid cells. Steam injection forecasting is firstly based on the liquid displacement characteristics, which are later modified considering well interactions. To estimate actual oil production of steamflooding using the reservoir adaptive geological and hydrodynamic models, dimensionless interaction coefficients of injection and production wells were first calculated. Then, fuzzy logic functions were created to evaluate the base oil production of reacting wells. For most of those wells, actual oil production was 25 – 30 % higher than the base case. Oil production of steamflooding for the next three-year period was carried out by modeling two options of the reservoir further development - with and without steam injection. Generally, forecasted oil production of the option with steam injection was about 5 % higher. The forecasting effectiveness of cyclic steam stimulations of production wells was done using the cross-section method, when the test sample was divided into two groups - the best and the worst, for which the average forecasted oil rates after the stimulations were respectively higher or lower than the average actual oil rate after the stimulations for the entire sample. The difference between the average actual oil rates after the stimulations of the best and the worst groups was 32 %, i.e. this is in how much the actual oil production could have increased if only the best group of the sample had been treated.
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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 | 0,000 | 0,001 |
| 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 | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».