MODEL-BASED PRODUCTION STRATEGY OPTIMIZATION FOR AN OFFSHORE HEAVY OIL RESERVOIR CONSIDERING POLYMER FLOODING AND INTELLIGENT WELLS
Notice bibliographique
Résumé
Heavy oil reservoirs are known for their low recovery factors. Additional energy consumption, special operations, and enhanced oil recovery (EOR) techniques are required for production due to high viscosities. Also, unfavorable water-oil mobility ratio is a serious problem when waterflooding (WF) is implemented, usually causing early breakthrough and higher water cut. Developing and managing a production strategy through a comprehensive decision-making procedure is also complex due to the high number of variables, uncertainties, and physical phenomena involved. Polymer flooding (PF) is an EOR method that can be applied to heavy oil reservoirs to improve field performance by producing more oil and reducing water production. This improvement is achieved through the increase in water viscosity caused by the injection of polymers, thus reducing water-oil mobility ratio, and obtaining better oil displacement efficiency. In the case of intelligent wells (IW) equipped with Inflow Control Valves (ICVs), the WF limitations can be mitigated by controlling multiple production/injection zones, increasing oil production, and maintaining the reservoir pressure. This work aims to perform a nominal production strategy optimization to develop and manage a heavy oil reservoir considering PF as a production strategy (using conventional wells only) and comparing it to waterflooding with ICVs (WF+ICV) for the same case. A complete methodology to optimize the design and control variables is applied to the strategies by using model-based reservoir simulation. The objective function (OF) is the Net Present Value (NPV), this study case is named EPIC001, which has a 13° API heavy oil reservoir that represents part of a Brazilian offshore field. We have applied a specific methodology to optimize the PF strategy for a heavy oil reservoir of a nominal case which is practical and clear in the selection and comparison of strategies for similar cases. The results found PF strategy is the more suitable for the case, obtaining an NPV that is 21% higher than WF+ICV. Injecting polymers in the earlier stages of the life cycle at lower polymer concentration rendered PF with greater oil recovery (+13%) with a better efficiency in management of water and polymers, therefore surpassing the good ICV management from WF+ICV.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 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) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».