A Novel Workflow for Early Time Transient Pressure Data Interpretation in Tight Oil Reservoirs with Physical Constraints
Notice bibliographique
Résumé
In this work, a novel workflow has been proposed, validated and applied to interpret the early time transient pressure data in tight oil reservoirs with physical constraints. More specifically, the theoretical model was developed to obtain the transient pressure response for a vertical well in tight oil reservoirs with consideration of pseudo threshold pressure gradient (TPG). Then, a physical constraint between the skin factor and formation permeability has been proposed based on the physical meaning of percolation theory. This physical constraint can be applied to determine the lower limit of the skin factor which can reduce the uncertainty during the interpretation process. It is found that the influence range of the skin factor and permeability may partially overlap during the interpretation process without consideration of physical constraints. Additionally, it is found that the equivalent wellbore radius is more reasonable by considering the skin factor constraints. Furthermore, the short-time asymptotic method was applied to separate the small pressure signal at the early time period and a novel type curve was proposed to better analyze the early time pressure response. Subsequently, sensitivity analyses were conducted to investigate the influence of different parameters on the new type curves. It is found that the new type curves are more dispersed and sensitive to the parameters at the early time period which can be beneficial for the early time transient pressure analysis in a tight formation. The proposed method has been validated and then extended to a field application, demonstrating that the transient pressure for a vertical well in a tight formation can be analyzed in a reasonable and accurate manner with only early time transient pressure data.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,002 | 0,005 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,003 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,008 | 0,003 |
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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».