Geomechanical Quantitative Evaluation Method for Connectivity in Ultra-Deep Fault-Controlled Carbonate Reservoirs
Notice bibliographique
Résumé
Abstract In the Tarim Basin's ultra-deep fault-controlled carbonate reservoirs, western China, development faces two primary challenges: significant inter-well productivity variations and insufficient data for optimal well placement and trajectory design. Additionally, while initial production in these reservoirs is high, sustained output is limited, exacerbated by lacking of systematic research on reservoir connectivity, crucial for effective water flooding strategies. Evaluating connectivity in drilling-constrained environments remains a significant hurdle, affecting well placement and flooding efficiency in such reservoirs. This study presents a novel connectivity discriminator, Factor of Reservoir Connectivity (FRC), for fractured carbonate reservoirs. Utilizing 3D fracture network analysis, a regional geomechanical model is constructed. Stress tensor transformations reveal the stress states of fracture cells, and critical stresses are calculated using the principle of critical stress fracturing. This determines the critical opening pressure, establishing a discriminant index for fracture mechanical activity. Furthermore, a quantitative method assesses connectivity in fault-controlled carbonate reservoirs by integrating the fracture activity index with seismic interpretation attributes, normalized with weights to create a reservoir connectivity discriminant factor. A comprehensive 3D geomechanical model, a 3D fracture mechanics activity distribution model, and a 3D reservoir connectivity factor distribution model were established for the Fuman Oilfield in the northern Tarim Basin. These models delineate connectivity across diverse fault zones, varying lateral positions within the same fault zone, and distinct vertical depths. By integrating geological findings, the study investigated hydrocarbon charging and accumulation, prioritizing well locations based on favorable fracture activity within the same connectivity unit. Well trajectory optimization considered varying depths to control the entire hydrocarbon reservoir. This research provided a more scientific and quantitative basis for well location deployment and trajectory optimization in key fracture zones like FⅠ17 and FⅠ19, and for the quantitative design of water flooding schemes in the Fuyuan 210 fracture zone. This approach enhanced the proportion of high-yield wells from 35% to 70%, with cumulative incremental oil production exceeding 1.2 million tons, supporting sustained high and stable production in the Fuman Oilfield The connectivity of fault-controlled reservoirs is governed by natural fracturing under certain stresses, leading to tensile opening or shear displacement. This method computes connectivity using mechanical and seismic attributes with limited drilling data. This method calculates connectivity factors for entire 3D work areas with multiple faults, and scalable in large depth ranges, delineating distinct reservoir connectivity units. The successful implementation offers a valuable reference for the quantitative evaluation of connectivity in similar carbonate reservoirs globally.
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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 | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 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 ».