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Enregistrement W4255891487 · doi:10.2118/2006-171

The Importance of Initial Reservoir Pressure for Tight-Gas Completions and Long-Term Production Forecasting

2006· article· en· W4255891487 sur OpenAlexaffabout
F. Hategan, R.V. Hawkes

Notice bibliographique

RevueCanadian International Petroleum Conference · 2006
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueReservoir Engineering and Simulation Methods
Établissements canadiensARC Resources (Canada)
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésTight gasTerm (time)Production (economics)Petroleum engineeringEnvironmental scienceGeologyHydraulic fracturingEconomicsPhysicsMicroeconomics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Conventional flow and buildup testing of gas wells in Alberta is common practice for determination of reservoir pressure, permeability and wellbore skin. Post frac welltesting is still regarded as the preferred welltesting method, due in part to current government regulations for initial testing requirements. With the maturing of the Western Canadian Sedimentary Basin in recent years, the development of unconventional gas reservoirs has significantly increased. Deep tight gas reservoirs have become an important part of the unconventional gas resource and the paper will address several issues and pitfalls related to welltesting of tight gas. We are now seeing a large number of disciplines involved with completions. This diverse group is necessary due to the complexity surrounding tight gas reservoirs. Initial reservoir pressure is probably one of the most important "data points" for a completion and yet one of the most abused and assumed parameters. Field examples will highlight major errors that are likely to occur when post frac flow and buildup tests are analyzed for tight gas reservoirs without precise knowledge of the initial reservoir pressure. Furthermore, the paper will demonstrate that errors of reservoir pressure as small as 2% can lead to significant overestimates of the well's recoverable reserves. Introduction The record high commodity prices in the energy sector experienced in recent months has resulted in an increased activity level for the development of unconventional tight gas reservoirs. Natural gas price is the major factor that will determine the economic viability of tight gas reservoirs; however, there are additional factors that should be taken into consideration, such as: original-gas-in-place, completion efficiency, well spacing and the ultimate recoverable reserves. Unlike the conventional gas reservoirs where proven reservoir engineering techniques are easily applied, the predictability of deep tight gas reservoirs is much more difficult to achieve. Too often the post frac welltest results from wells completed in tight gas reservoirs are used to establish initial pressure, completion effectiveness and reservoir permeability for production forecasting for economical decisions. The hydrodynamics of tight gas, hydraulically fractured reservoirs are very complex and significant errors in matrix permeability and fracture parameters evaluation are often occurring. These errors have a much greater impact on predictions for long term gas production and total cumulative gas recovery. Discussion With the maturing of the WCSB and high natural gas prices, the activity levels in the oil and gas industry has increased to record levels. So has increased the number of tight gas well completions. Generally speaking, performance evaluation of tight gas wells reveals a trend where the production performance of the wells is much less than what initially was predicted. These errors are considered the result of over estimating reservoir parameters such as the reservoir flow capacity (kh). Short references will be made to some of the factors determining the success of developing tight gas resource:Original-gas-in-place (OGIP) usually is determined by the volumetric method and requires knowledge of reservoir pressure, mapping and petrophysical parameters. One equation used for estimating OGIP is: (equation (1)) (Available in full paper)

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 enseignants0,039
Score d'incertitude au seuil0,978

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 Opus0,040
Tête enseignante GPT0,288
Écart entre enseignants0,248 · 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

Citations4
Publié2006
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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