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Enregistrement W4244472101 · doi:10.2118/2004-056

An Insight Into the Development of Bottom Water Reservoirs

2004· article· en· W4244472101 sur OpenAlexaff
Guo-cui Zhao, Jiyin Zhou, Xuandong Liu

Notice bibliographique

RevueCanadian International Petroleum Conference · 2004
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueReservoir Engineering and Simulation Methods
Établissements canadiensUniversity of Regina
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésComputer sciencePetroleum engineeringGeology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract It is usually desirable to defer water coning onset or rise as long as possible while water production is an inevitable consequence when producing oil from a bottom-water drive reservoir. Numerous mechanical and chemical methods have been employed to achieve this goal over the years. This paper presents a new insight into field implementation to improve oil production and ultimate recovery by reducing excessive water production utilizing the low permeability flow barriers, especially the natural ones such as shale bodies, below the horizontal well trajectory. In this study, a 3D numerical simulation model using Computer Modelling Group's (CMG) STARS Simulator was generated as a cost effective way to investigate the effects of the different horizontal shale bodies on horizontal well performance in a bottom-water reservoir; field experience and researches from other investigators have shown the extremely low permeability of shale body. This fact and other relevant factors are comprehensively considered when horizontal well technology is applied to develop the bottom-water reservoirs. For all of the simulation cases studied, the results have indicated that water cut can be postponed and reduced largely, the cumulative oil production is increased and the cumulative water production is decreased dramatically, when there are barriers existed underneath the horizontal producer. This encouraging idea has been further studied numerically to seek the possibility of field implementation in conventional and heavy oil reservoirs, including the application of fractured horizontal well, small-scale CO2, steam and solvent injection. This new strategy could be a very promising and economic way to develop reservoirs with active bottom water, especially for those with strong bottom-water support. It deserves a thorough research from reservoir characterizing, field implementing, lab investigating, simulation studying and other various aspects. This article has analyzed numerically the effects of shale bodies and other related technologies that may be implemented in the field. The results and understandings acquired from the study will orientate our next steps. Our future work will focus on the identification and involvement of the natural flow barriers (NFB) by integrating information from well testing analysis and well logging interpretation, and on the experimental studies of field implementation strategies using the artificial flow barriers (AFB) in different well pattern systems. Introduction Water coning is a critical issue for conventional vertical wells producing under bottom-water reservoir condition. The phenomenon of water coning can cause increased water production and shorten the life of the well. The application of the horizontal well technology is attractive because of its expected higher productivity and the benefits of reducing water coning. However, water crest and breakthrough into the 2 horizontal well is still a major concern in bottom-water reservoirs, especially for those reservoirs with strong bottomwater support. It is commonly recognized that the water coning could be controlled or suppressed by means of horizontal barriers, either natural barriers or artificial barriers. In other words, the natural barriers such as shale streaks and formation bodies with low permeabilities are helpful in restricting bottom-water production. Their presence will increase the tortuosity of fluid flow paths, and thus decrease the effective single-phase permeability of the reservoir (1–8).

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 enseignants0,274
Score d'incertitude au seuil0,982

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 ouverte0,0010,000
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 Opus0,021
Tête enseignante GPT0,257
Écart entre enseignants0,236 · 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
Publié2004
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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