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Enregistrement W4403902668 · doi:10.1080/12269328.2024.2417076

Material balance analysis of water influx into an undersaturated oil reservoir using pot aquifer model: a case study

2024· article· en· W4403902668 sur OpenAlexaff
Hussein Omeiza Aliu, Adetokunbo A. Falade

Notice bibliographique

RevueGeosystem Engineering · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueHydraulic Fracturing and Reservoir Analysis
Établissements canadiensAUG Signals (Canada)
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésAquiferAquifer testGeologyMaterial balanceHydrology (agriculture)GroundwaterWater levelWater balanceEnvironmental sciencePetroleum engineeringGeotechnical engineeringGroundwater rechargeEngineeringGeography

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Early water breakthrough due to pressure depletion is often attributed to a strong water drive and must be established to avoid wrong reserves estimation and planning. In this study, we evaluated the Safsaf C reservoir, an undersaturated oil reservoir in North Africa that experienced early water breakthrough at 62 days after the commencement of oil production. To establish or disprove the presumption of it producing under a strong water drive, we critically analyzed the reservoir using the Material Balance Equation (MBE) coupled with the pot aquifer water influx model. The Campbell plot showed a weak aquifer, and the Solution plot confirmed aquifer presence. The pot aquifer plot gave the original aquifer in place an estimate of about 28.42 mmRB, which is about half the size of the estimated hydrocarbon pore volume of 51.15 mmRB. Water influx plots produced improved Oil initially in place (OIIP) estimates in the range of 11.50 to 12.20 mmSTB. The aquifer influx profiles show that water encroaches into the reservoir at a rate of 742 rbl/d. This approach is suitable when little is known about the aquifer and provides reliable estimates of OIIP and the degree of aquifer support for reservoirs bounded by small aquifers.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut 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 enseignants0,025
Score d'incertitude au seuil0,049

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

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)0,0010,000

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 Opus0,014
Tête enseignante GPT0,246
Écart entre enseignants0,232 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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
Publié2024
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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