MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W4392187730 · doi:10.2523/iptc-23648-ms

Simulation of Reservoir Charge to Predict Fluid Compositional Distribution: A New Way to Test the Geologic Model

2024· article· en· W4392187730 sur OpenAlex
Tarek S. Mohamed, Morten Kristensen, Shu Pan, Kang Wang, Carlos Torres‐Verdín, Oliver C. Mullins

Pourquoi ce travail est dans la base

Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.

affAu moins un auteur déclare une institution canadienne dans l'instantané OpenAlex épinglé.

Notice bibliographique

RevueInternational Petroleum Technology Conference · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueHydrocarbon exploration and reservoir analysis
Établissements canadiensSociety for Neuroeconomics
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésGeologyComputer sciencePetroleum engineeringTest (biology)

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Reservoir fluids often exhibit compositional complexity vertically and laterally in reservoirs. These complexities include viscous oil and tar distributions, and gas-oil ratios and can also include more subtle fluid variations such as varying biomarker ratios and isotopic ratios. Recent advances have led to resolving of many mixing dynamic processes of reservoir charge fluids over geologic time. The objective is to simulate reservoir charge over geologic time to (a) constrain key attributes of the reservoir which comprise the geologic model and (b) to improve the prediction of fluid properties across tectonic features. The analysis of 80 reservoirs within the context of reservoir fluid geodynamics has allowed identification of mass transport and mixing dynamics of different charge fluids over geologic time. Reservoir simulation can be used to predict resulting compositional distributions; these predictions depend on (1) reservoir attributes, both known and uncertain, (2) the properties and locations of charge fluids, such as density and viscosity and (3) the time since charge. The comparison of predicted and measured fluid distributions allows history matching of reservoir charge. Fluid mechanics principles are shown to validate simulation results building confident in their predictions. Forward modeling with reservoir simulation shows that even simple 2D simulations can illuminate key reservoir attributes that impact fluid compositional distributions such as connectivity and baffling especially over different areal sections of the reservoir. A reservoir case study is used to validate the charge and mixing dynamics that are employed in modeling. Reservoir simulation shows that a substantial range of the extent of mixing is found dependent on reservoir and fluid properties, thereby providing a very sensitive test of these reservoir parameters. In addition, the location of charge also impacts the predicted compositional distributions across a reservoir. More comprehensive and complicated simulation models can be developed if preliminary, simple models show significant promise in testing important reservoir uncertainties. The impact of many parameters can be quantified including reservoir architecture, dip angle, aspect ratio, different aquifer configurations, various baffling structures, viscosities and density contrasts of the charge fluids, and the sequence of the fluid charges. Generalized systematics are developed which are very useful to characterize the dynamics of reservoir charge over geologic time. Simulation of reservoir charge for history matching is a very new concept, yet it relies on standard reservoir simulation (over geologic time) for comparison between predicted vs measured fluid compositional distributions of present day to test the reservoir and geologic models. This approach has shown that several presumptions about mixing of charge fluids were not general and inhibited the new workflow. Removing such conceptual limitations has been crucial to developing the novel workflows introduced in this paper to test the reservoir.

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.

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: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,789
Score d'incertitude au seuil0,499

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,001
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 Opus0,018
Tête enseignante GPT0,258
Écart entre enseignants0,240 · 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