Evaluation of Development Performance and Adjustment Strategies for High Water-Cut Reservoirs Based on Flow Diagnostics: Application in the QHD Oilfield
Notice bibliographique
Résumé
Offshore reservoirs in the high water-cut stage present significant development challenges, including declining production, complex remaining oil distribution, and the inadequacy of conventional evaluation methods to capture intricate flow dynamics. To overcome these limitations, this study introduces a novel approach based on flow diagnostics for performance evaluation and potential adjustment. The method integrates key metrics such as time-of-flight (TOF) and the dynamic Lorenz coefficient, supported by reservoir engineering principles and numerical simulation, to construct a multi-parameter evaluation system. This system, which also incorporates injection–production communication volume and inter-well fluid allocation factors, precisely quantifies and visualizes waterflood displacement processes and sweep efficiency. Applied to the QHD32 oilfield, this framework was used to establish specific thresholds for operational adjustments. These include criteria for infill drilling (waterflooded ratio < 45%, remaining oil thickness > 6 m, TOF > 200 days), conformance control (TOF < 50 days, dynamic Lorenz coefficient > 0.5), and artificial lift optimization (remaining oil thickness ratio > 2/3, TOF > 200 days). Field validation confirmed the efficacy of this approach: an additional cumulative oil production of 165,600 m3 was achieved from infill drilling in the C29 well group, while displacement adjustments in the B03 well group increased oil production by 2.2–3.8 tons/day, demonstrating a significant enhancement in waterflooding performance. This research provides a theoretical foundation and a technical pathway for the refined development of offshore heavy oil reservoirs at the ultra-high water-cut stage, offering a robust framework for the sustainable management of analogous reservoirs worldwide.
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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 | 0,001 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 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 ».