Case Study: History Matching Using Enhanced Permeability Modifications (EPMs) for Court Bakken Heavy Oil Reservoir
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Computer modeling of heavy oil reservoirs has become progressively more challenging in order to represent geological reality and its impact on fluid flow. A method has been developed in which completion, production, and injection information, coupled with the static well data, are used to model enhanced permeability channels that have been created around the wells as a result of production and/or injection. Court heavy oil field located in West Central Saskatchewan, Canada is a Bakken heavy oil reservoir (17°API, in-situ viscosity of ~155 c.p). The field, which has been under an active waterflood depletion strategy for the last 20 years, has achieved a recovery factor to date of ~ 24%. The geological complexities found in the Bakken Formation at Court introduce many challenges for history matching. It was discovered that successful history matching required the introduction of enhanced permeability modifications (EPMs). The EPM regions were superimposed over the geological model. Flow simulations using the EPMs region concept resulted in a significant improvement in the overall quality of the history match at both the group and field levels. Sensitivity studies were also undertaken to determine the minimum EPM requirement to gain the history match. This paper describes how to use completion, production and injection data in the flow model to predict the high permeability zones in the vicinity of a wellbore. As it will be discussed in more detail, this technique allows for the achievement of a reasonable history match using a Black Oil reservoir simulator. The model was history matched to liquid rate, water cut, and pressure. The simulation model has been used to evaluate the current waterflood and predict the possible future enhanced oil recovery (EOR) opportunities for this field.
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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) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».