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Enregistrement W4220852966 · doi:10.2118/208888-ms

Characterization of the Giant Chicontepec Tight Oil Paleochannel in Mexico and Integration With Actual Cumulative Oil Production

2022· article· en· W4220852966 sur OpenAlexaff
Alejandra Gutierrez Oseguera, Roberto Aguilera

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueReservoir Engineering and Simulation Methods
Établissements canadiensUniversity of Calgary
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPetrophysicsOil in placeOil shaleGeologyPetroleum engineeringPorosityTight oilMineralogyPetroleumGeotechnical engineeringPaleontology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract The Chicontepec Paleochannel contains unconventional tight oil shaly sandstone reservoirs also characterized by natural fractures. Chicontepec ranks as a giant reservoir with volumes of Original-Oil-in-Place (OOIP) ranging between 137,300 and 59,000 MMbbls (Guzman, 2019). Although the cumulative oil is significant (440.38 MMbbls) it only represents 0.32 to 0.75% of the OOIP. The objective of this study is developing a new characterization methodology with a view to increase oil recovery from Chicontepec. OOIP in Chicontepec paleochannels was estimated originally at 137,300 MMbbls. Despite several studies using state of the art methodologies, contracting major oil field services companies to test new technologies, and significant investments, the OOIP was decreased recently to 59,000 MMbbls due to lack of any significant success on the implemented projects. This study shows that the key to success is understanding the contribution of natural fractures. This is demonstrated with a new dual porosity petrophysical model for naturally fractured laminar shaly sandstone reservoirs developed in this study. The model assumes that matrix and fractures are in parallel. Laminar shaliness is handled with a parameter (Alam) that is a function of true and shale resistivities, and fractional shale volume. The methodology integrates data from observations in outcrops, quantitative evaluation of cores, well logs and actual production data. Past Chicontepec studies have assumed that the porosity exponent (m) in Archie and shaly sandstone equations, is constant. However, core studies indicate that Chicontepec m values become smaller as porosity decreases. The proposed dual porosity petrophysical model, when applied to actual Chicontepec wells, matches properly the laboratory values of m, and generates results that compare well with actual production data, e.g., the larger the value of fracture partitioning the larger is the cumulative oil production. Pattern recognition allows estimating fracture intensity with a partitioning coefficient, which is calculated as the ratio of fracture porosity to total porosity. The novelty of this study is the development of a new petrophysical dual porosity model for naturally fractured shaly sandstone reservoirs that integrates variable values of m from cores, fracture intensity, and cumulative production of individual Chicontepec wells. Thirty-one wells have been evaluated with good results using the proposed model.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: Simulation ou modélisation
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,045
Score d'incertitude au seuil0,266

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,013
Tête enseignante GPT0,222
Écart entre enseignants0,209 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeSimulation ou modélisation
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations2
Publié2022
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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