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Enregistrement W4254730368 · doi:10.2118/2006-024

Application of Material Balance and Volumetrics to Determine Reservoir Fluid Saturations and Fluid Contact Levels

2006· article· en· W4254730368 sur OpenAlexaff
E.F. Delauretis, H.W. Yarranton, R.O. Baker

Notice bibliographique

RevueCanadian International Petroleum Conference · 2006
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueHydraulic Fracturing and Reservoir Analysis
Établissements canadiensUniversity of Calgary
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésBalance (ability)Petroleum engineeringMaterial balanceGeologyFluid dynamicsReservoir simulationMechanicsEngineeringProcess engineeringPhysics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract A methodology was developed to determine residual saturations in a reservoir from fluid contact measurements and to forecast future contact movement. The methodology is based on the remaining volumes of fluid in the reservoir. At any given time, the remaining volumes of fluid (oil, gas, and water) can be determined from known pore volumes, fluid contacts, and saturations. The remaining fluid volumes can also be determined from material balances. The volumetric and material balance calculations are equated to solve for either the unknown saturations or the location of the fluid contacts. To apply the method, production, injection, pressure, fluid property, pore volume versus depth, and initial fluid contact data are required. The methodology was demonstrated on the Westerose D-3 Pool. Residual saturations were determined to be: Swi = 6%, Sgc = 4%, Sorw = 25%, Sorg = 16%, Sgt = 23%, Sorwg = 13.5%. A history match of the historical contact levels for the Westerose pool was obtained with an average absolute deviation of 2.0 m, which was within the measurement error. Contact movements were also forecast from 2000 to 2003. While there were no reported contact measurements in this period, the observed decline in oil rates was consistent with the predicted oil zone thickness. Introduction Reservoir simulation and analytical models require reservoir data including: production, injection, and pressure history; fluid properties; rock properties (porosity, permeability, water saturation, gross pay, net pay, top of structure); rock-fluid properties (relative permeability, capillary pressure); well locations and perforation schedules; and contact (water-oil and gas-oil) measurements. Usually, the greatest uncertainty is in the rock properties and the rock-fluid properties. This paper focuses on rock-fluid properties, particularly, end point or residual saturations such as residual oil saturation to water displacement (Sorw), gas displacement (Sorg), and gas displacement followed by water displacement (Sorwg). These saturations limit the maximum oil recovery from a reservoir. The end point saturations are usually determined from laboratory analyses of core plugs. However, these core plugs are sometimes altered during handling, sampling, and preparation. Another problem is that the best core often turns to rubble and is not retrieved. In addition, core sample size is of the order of one billionth of reservoir scale and if the reservoir is heterogeneous, a set of relative permeability curves derived from laboratory analysis may not represent the actual reservoir end point saturations. In theory, more representative field-scale saturation end points can be determined for reservoirs with fluid contacts from fluid contact movement data. Batycky et. al.(1) discussed using gas contact measurements to determine trapped gas saturations (Sgt). Their method involves equating volumetric oil and gas in place to material balance oil and gas in place and solving for the unknown Sgt However, to the authors' knowledge, a generalized formulation of this method has not been developed. As well, such a method has yet to be adapted to forecast contact movement, given known residual saturations.

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 enseignants0,253
Score d'incertitude au seuil0,983

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 Opus0,010
Tête enseignante GPT0,214
Écart entre enseignants0,203 · 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
Publié2006
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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