KR101838249B1 - Method of estimating for size of shale barrier - Google Patents

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KR101838249B1
KR101838249B1 KR1020160156686A KR20160156686A KR101838249B1 KR 101838249 B1 KR101838249 B1 KR 101838249B1 KR 1020160156686 A KR1020160156686 A KR 1020160156686A KR 20160156686 A KR20160156686 A KR 20160156686A KR 101838249 B1 KR101838249 B1 KR 101838249B1
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신현돈
김민
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인하대학교 산학협력단
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Abstract

The present invention relates to a method to estimate the size of a shale barrier, comprising: (a) a step of extracting a production inflection point from a daily oil productivity graph in accordance with interposition of a shale layer; and (b) a step of estimating the size of a shale layer from the production inflection point. The step (a) and the step (b) are performed in a processor to monitor the daily oil productivity graph in accordance with the interposition of the shale layer, and the step (a) is performed by extracting four production inflection points of which the shape of a slope is rapidly changed in the daily oil productivity graph in accordance with the interposition of the shale layer. Accordingly, as the size of shale layer reducing productivity of oil produced from oil sand is able to be efficiently understood, production and injection wells are designed to be drilled apart from a position where the shale layer is formed in case new production and injection wells are drilled around previously drilled production and injection wells, thereby increasing oil productivity.

Description

셰일 장애층의 크기 추정방법{METHOD OF ESTIMATING FOR SIZE OF SHALE BARRIER}TECHNICAL FIELD The present invention relates to a method for estimating the size of a shale-

본 발명은 셰일 장애층의 크기 추정방법에 관한 것으로, 좀더 자세하게는, 오일샌드로부터 효율적으로 오일을 생산하기 위해 저류층에 협재된 셰일 장애층의 크기를 추정하는 방법에 관한 것이다.The present invention relates to a method for estimating the size of a shale obstacle layer and more particularly to a method for estimating the size of a shale obstacle layer interposed in a reservoir to efficiently produce oil from an oil sand.

오일샌드(oil sand)란 원유를 포함한 다공질 사암으로, 캐나다 중서부의 알버타 주에 매장량을 가지고 있으며, 모래에 석유가 끈적끈적하게 묻어있는 상태의 자원이다.Oil sand is a porous sandstone containing crude oil, which has reserves in Alberta, central and western Canada, and is a source of oil sticky to sand.

이러한 오일샌드는 수십 미터 아래에 매장되어 있어 채굴이 용이한 편이며, 스팀(steam)을 방출하는 주입정(injection well)과, 주입정에서 방출된 스팀이 오일샌드를 통과하며, 유동성이 확보된 오일이 생산정(production well)을 통해 추출되게 된다.These oil sands are buried under several tens of meters and are easy to digest. They have an injection well that discharges steam, steam that passes through the oil sludge, The oil is extracted through the production well.

그러나, 도 1의 (a)에 도시한 것처럼 저류층의 두께(B)는 20m 정도인 오일샌드(1) 지층에 진흙 등으로 형성된 퇴적암 층이 두께(A) 2m 이내의 셰일층(2)이 형성되는 경우, 도 1의 (b)에 도시한 것처럼 주입정(100)과 생산정(200)을 위치시키더라도, 도 1의 (b) 및 도 2에 도시한 것처럼 주입정(100)의 배출공(110)에서 방출된 스팀이 셰일층(2)에 막혀 오일샌드를 통과하는 양이 적어지게 되고, 이에 따라 생산정(200)에 유입되는 액체 상태의 오일은 셰일층(2)이 존재하지 않을 때 생산정에 유입되는 오일 생산량보다 줄어든다.However, as shown in Fig. 1 (a), the thickness B of the reservoir layer is about 20 m, and the sediment layer formed of mud or the like on the oil sand layer 1 has a shale layer 2 having a thickness of 2 m or less 1 (b) and FIG. 2, even if the injection well 100 and the production well 200 are positioned as shown in FIG. 1 (b) The amount of the steam discharged from the oil well 110 is clogged by the shale layer 2 to be passed through the oil sand. As a result, the oil in the liquid state flowing into the oil well 200 is produced when the shale layer 2 is not present. The amount of oil that flows into the combustion chamber is reduced.

따라서, 오일샌드에 협재된 셰일층(2)으로부터 떨어진 위치에 주입정 및 생산정을 시추하여 오일 생산량을 증대시키기 위해서, 셰일층(2)의 협재 크기를 추정하는 방법이 필요한 실정이다.Therefore, there is a need for a method of estimating the size of the coalescence of the shale layer 2 in order to increase the oil production amount by drilling the injection well and the production well at a position away from the shale layer 2 interposed in the oil sand.

대한민국 공개특허공보 제2011-0096389호Korean Patent Publication No. 2011-0096389

본 발명이 이루고자 하는 기술적 과제는 오일샌드가 매장된 지층에 협재되어 오일샌드로부터 오일 생산 효율을 떨어뜨리는 셰일층의 크기를 효율적으로 추정하기 위한 것이다.SUMMARY OF THE INVENTION The object of the present invention is to efficiently estimate the size of a shale layer that is sandwiched between buried strata and degrades oil production efficiency from an oil sand.

본 발명의 한 실시예에 따른 셰일 장애층의 크기 추정방법에 있어서, (a) 셰일층 협재에 따른 일일 오일 생산량 그래프로부터 생산변곡점을 추출하는 단계; 그리고 (b) 상기 생산변곡점으로부터 상기 셰일층의 크기인 폭 및 길이를 추정하는 단계;를 포함하는 것을 특징으로 한다.A method for estimating a size of a shale obstacle layer according to an embodiment of the present invention includes the steps of: (a) extracting a production inflection point from a daily oil production graph according to a shale layer association; And (b) estimating a width and a length of the shale layer from the production inflection point.

상기 (a) 단계 및 상기 (b) 단계는 상기 셰일층 협재에 따른 일일 오일 생산량 그래프를 모니터링하는 프로세서에서 수행되며, 상기 (a) 단계는 상기 셰일층 협재에 따른 일일 오일 생산량 그래프에서 기울기 형태가 급격하게 변하는 네 개의 생산변곡점을 추출하여 수행되는 것을 특징으로 한다.Wherein the steps (a) and (b) are performed by a processor for monitoring a daily oil production graph according to the shale layer association, wherein the step (a) And is performed by extracting four changing inflection points.

상기 프로세서는 상기 셰일층 협재에 따른 일일 오일 생산량 그래프에서 추출되는 상기 네 개의 생산변곡점을 추출되는 순서에 따라 첫 번째 생산변곡점(FPP, first production peak), 두 번째 생산변곡점(FPT, first production trough), 세 번째 생산변곡점(SPP, second production peak), 그리고 네 번째 생산변곡점(LIP, last inflection point)로 지정하는 것을 특징으로 한다.The processor calculates the first production inflection point (FPP), the first production inflation point (FPT), and the second production inflation point (FPT) according to the extracted order of the four production inflection points extracted from the daily oil production graph according to the shale- A third production peak (SPP), and a fourth production inflection point (LIP).

이때, 상기 (b) 단계에서, 상기 프로세서는 상기 셰일층 협재에 따른 일일 오일 생산량 그래프의 두 번째 생산변곡점과 세 번째 생산변곡점에서의 오일 생산량이 감소하고 RF(recovery factor)가 증가할수록 상기 셰일층의 폭이 큰 것으로 추정하는 것을 특징으로 한다.In the step (b), the processor calculates the width of the shale layer as the oil production amount decreases at the second production inflection point and the third production inflection point of the daily oil production graph according to the shale layer association and the RF (recovery factor) Is estimated to be large.

상기 (b) 단계에서, 상기 프로세서는 상기 셰일층 협재에 따른 일일 오일 생산량 그래프의 첫 번째 생산변곡점 및 두 번째 생산변곡점에서의 오일 생산량 및 RF가 감소하고, 세 번째 생산변곡점에서의 오일 생산량 및 RF가 증가할수록 상기 셰일층의 길이가 긴 것으로 추정하는 것을 특징으로 한다.In the step (b), the processor reduces the oil production and RF at the first production inflection point and the second production inflection point of the daily oil production graph according to the shale layer association, and the oil production and RF at the third production inflection point The length of the shale layer is estimated to be longer.

상기 (b) 단계로부터 상기 셰일층의 크기가 추정된 이후, (c) 단순선형회귀분석을 통해 표준오차를 확인하는 단계;를 더 포함하는 것을 특징으로 한다.After the size of the shale layer is estimated from the step (b), (c) checking the standard error through a simple linear regression analysis.

상기 (a) 단계, 상기 (b) 단계 및 상기 (b) 단계는 상기 셰일층 협재에 따른 일일 오일 생산량 그래프를 모니터링하는 프로세서에서 수행되며, 상기 (c) 단계에서 상기 프로세서는 일일 오일 생산량 그래프에 포함되는 지표들간의 상관계수를 추출하고 이를 결정계수로 간주하여 셰일층의 크기의 추정값에 대한 표준오차를 계산하는 것을 특징으로 한다.Wherein the step (a), the step (b), and the step (b) are performed in a processor for monitoring a daily oil production graph according to the shale layer association, and in the step (c) And the standard error of the estimated value of the size of the shale layer is calculated by considering the correlation coefficient as the coefficient of determination.

이러한 특징에 따르면, 오일샌드 지층에 이미 시추한 수평정(주입정 또는 생산정)들로부터 오일샌드 층의 오일 생산을 저하시키는 셰일층의 크기를 효율적으로 파악할 수 있어, 오일샌드 개발을 위해 인접 지역에 수평정을 삽입함에 있어, 크기가 파악된 셰일층을 피하여 오일샌드 지층에 주입정 및 생산정을 시추하도록 디자인함으로써 오일 생산량을 증대시킬 수 있는 효과가 있다.According to this characteristic, it is possible to efficiently grasp the size of the shale layer which lowers the oil production of the oil sand layer from the water level (already injected or produced) already drilled in the oil sand layer, When inserting the water level well, it is effective to increase the oil production amount by designing the injection sand and the production well to be drilled in the oil sand layer avoiding the shale layer whose size is grasped.

도 1은 본 발명의 한 실시예에 따른 셰일 장애층의 크기 추정방법을 설명하기 위해, 셰일층이 협재된 오일샌드 저류층을 나타낸 도면이다.
도 2는 본 발명의 한 실시예에 따른 셰일 장애층의 크기 추정방법을 설명하기 위해, 종래의 SAGD 공법을 이용하여 오일샌드 저류층으로부터 오일을 생산하는 방법을 개략적으로 나타낸 도면이다.
도 3은 본 발명의 한 실시예에 따른 셰일 장애층의 크기 추정방법을 나타낸 흐름도이다.
도 4는 본 발명의 한 실시예에 따른 셰일 장애층의 크기 추정방법에서 이용하는 셰일층 협재에 따른 일일 오일 생산량 그래프이다.
도 5는 본 발명의 한 실시예에 따른 셰일 장애층의 크기 추정방법에서 오일 생산량을 나타내는 그래프로부터 추출되는 생산변곡점을 나타낸 도면이다.
도 6은 본 발명의 한 실시예에 따른 셰일 장애층의 크기 추정방법에서 오일 생산량을 나타내는 그래프로부터 셰일층의 폭 추정방법을 나타낸 도면이다.
도 7은 본 발명의 한 실시예에 따른 셰일 장애층의 크기 추정방법에서 오일 생산량을 나타내는 그래프로부터 셰일층의 길이 추정방법을 나타낸 도면이다.
도 8은 본 발명의 한 실시예에 따른 셰일 장애층의 크기 추정방법에서 셰일층의 폭 예측값을 점으로 나타낸 그래프이다.
도 9는 본 발명의 한 실시예에 따른 셰일 장애층의 크기 추정방법에서 오일 생산량에 따른 제1 지표의 값을 나타낸 그래프이다.
1 is a view showing an oil sand retention layer to which a shale layer is connected in order to explain a method for estimating the size of a shale obstacle layer according to an embodiment of the present invention.
FIG. 2 is a schematic view illustrating a method of producing oil from an oil sand retention layer using a conventional SAGD method to explain a method for estimating the size of a shale obstacle layer according to an embodiment of the present invention.
3 is a flowchart illustrating a method for estimating the size of a shale obstacle layer according to an embodiment of the present invention.
4 is a graph showing daily oil production according to a shale layer association used in a method for estimating the size of a shale obstacle layer according to an embodiment of the present invention.
FIG. 5 is a view showing a production inflection point extracted from a graph showing oil production amount in a method of estimating the size of a shale obstacle layer according to an embodiment of the present invention.
6 is a view illustrating a method for estimating the width of a shale layer from a graph showing the oil production amount in a method for estimating the size of a shale obstacle layer according to an embodiment of the present invention.
FIG. 7 is a view illustrating a method of estimating the length of a shale layer from a graph showing the oil production amount in a method for estimating the size of a shale obstacle layer according to an embodiment of the present invention.
FIG. 8 is a graph showing points predicted by the width of a shale layer in a method for estimating the size of a shale obstacle layer according to an embodiment of the present invention.
9 is a graph showing a value of a first index according to oil production in a method for estimating the size of a shale obstacle layer according to an embodiment of the present invention.

아래에서는 첨부한 도면을 참고로 하여 본 발명의 실시예에 대하여 본 발명이 속하는 기술 분야에서 통상의 지식을 가진 자가 용이하게 실시할 수 있도록 상세히 설명한다. 그러나 본 발명은 여러 가지 상이한 형태로 구현될 수 있으며 여기에서 설명하는 실시예에 한정되지 않는다. 그리고 도면에서 본 발명을 명확하게 설명하기 위해서 설명과 관계없는 부분은 생략하였으며, 명세서 전체를 통하여 유사한 부분에 대해서는 유사한 도면 부호를 붙였다.Hereinafter, embodiments of the present invention will be described in detail with reference to the accompanying drawings so that those skilled in the art can easily carry out the present invention. The present invention may, however, be embodied in many different forms and should not be construed as limited to the embodiments set forth herein. In order to clearly illustrate the present invention, parts not related to the description are omitted, and similar parts are denoted by like reference characters throughout the specification.

그러면 첨부한 도면을 참고로 하여 본 발명의 한 실시예에 따른 셰일 장애층의 크기 추정방법을 설명한다.A method for estimating the size of a shale obstacle layer according to an embodiment of the present invention will now be described with reference to the accompanying drawings.

본 발명의 한 실시예에 따른 셰일 장애층의 크기 추정방법은 도 3에 도시한 것처럼, 셰일층 협재에 따른 일일 오일 생산량 그래프로부터 생산변곡점을 추출하는 단계(S100), 추출된 생산변곡점으로부터 셰일층의 크기를 추정하는 단계(S200), 단순선형회귀분석을 통해 표준오차를 확인하는 단계(S300)를 포함한다.As shown in FIG. 3, the method for estimating the size of the shale obstacle layer according to an embodiment of the present invention includes extracting a production inflection point from a daily oil production graph according to a shale layer association (S100) (S200), and checking a standard error through a simple linear regression analysis (S300).

먼저, 도 4를 참고로 하여 셰일층 협재에 따른 일일 오일 생산량 그래프로부터 생산변곡점을 추출하는 단계(S100)에서 이용하는 셰일층 협재에 따른 오일 생산량 변화 그래프를 설명하면, 셰일층 협재에 따른 일일 오일 생산량 그래프는 도 4에 도시한 것처럼 시간(x축, 3개월)에 따른 일일 오일 생산량(y축, m3/d)을 나타낸다.First, referring to FIG. 4, a graph of oil production change according to the shale layer association used in the step S100 of extracting the production inflection point from the daily oil production graph according to the shale layer association will be described. (Y-axis, m3 / d) over time (x-axis, 3 months) as shown in Fig.

그래프들 중에서, 일일 오일 생산량을 나타내는 그래프는 전형적인 SAGD(steam-assisted gravity drainage) 생산곡선(이하, ‘표준 SAGD 곡선’이라 함)과는 상이한 곡선 형태를 갖는다.Among the graphs, the graph representing the daily oil production has a curve shape that is different from a typical SAGD (steam-assisted gravity drainage) production curve (hereinafter referred to as a 'standard SAGD curve').

특히, 도 5의 (b)에 도시한 일일 오일 생산량 그래프는 도 5의 (a)에 도시한 표준 SAGD 생산곡선과는 달리, 기울기들이 갑자기 변하는 지점, 즉, 변곡점을 갖는 것을 확인할 수 있다.In particular, unlike the standard SAGD production curve shown in FIG. 5 (a), the daily oil production amount graph shown in FIG. 5 (b) has a point at which the slopes suddenly change, that is, an inflection point.

이에 따라, 도 4의 그래프를 참고로 하는 프로세서에서 도 3의 첫 번째 단계(S100)를 수행함에 있어서, 일일 오일 생산량 그래프에서 기울기가 갑자기 변하는 지점을 생산변곡점으로서 추출하게 된다.Accordingly, when performing the first step S100 of FIG. 3 in the processor with reference to the graph of FIG. 4, a point where the slope suddenly changes in the daily oil production graph is extracted as the production inflection point.

한 예에서, 프로세서는 도 4의 그래프들의 정보를 입력받아 모니터링하는 동작 및 이에 따른 후속 처리동작을 수행하는 장치일 수 있고, 바람직하게는, 컴퓨터에 형성될 수 있으며, 처리결과를 연결된 모니터에 전달하여 출력할 수 있다.In one example, the processor may be an apparatus for receiving and monitoring information of the graphs of FIG. 4 and for performing subsequent processing operations therefrom, and may preferably be formed in a computer, And output it.

그리고, 한 예에서, 프로세서가 일일 오일 생산량 그래프를 표준 SAGD 그래프와 비교하여 생산 변곡점을 추출하기 위해서, 프로세서는 표준 SAGD 그래프를 참조할 수 있고, 이때, 표준 SAGD 그래프는 프로세서에 연결된 비휘발성 메모리에 저장되는 것이 좋다.And, in one example, the processor can refer to a standard SAGD graph, where the processor compares the daily oil yield graph to the standard SAGD graph to extract the production inflection point, where the standard SAGD graph is stored in non- It is good to be stored.

이때, 첫 번째 단계(S100)에서 일일 오일 생산량 그래프로부터 추출하는 생산변곡점은 도 5의 (b)에 도시한 것처럼 FPP(first production peak), FPT(first production trough), SPP(second production peak), 그리고 LIP(last inflection point)가 있다.The production inflection point extracted from the daily oil production graph in the first step S100 is the first production peak, the first production trough, the second production peak SPP, And last inflection point (LIP).

그리고, 각 생산변곡점이 추출된 순서대로, 첫 번째 생산변곡점을 FPP로, 두 번째 생산변곡점을 FPT로, 세 번째 생산변곡점을 SPP로, 그리고 네번째 생산변곡점을 LIP로 각각 지정한다. Then, in order of extraction of each production inflection point, designate the first production inflection point as FPP, the second production inflection point as FPT, the third production inflection point as SPP, and the fourth production inflection point as LIP.

첫 번째 생산변곡점인 FPP는 스팀이 셰일층(2)을 처음으로 만나 오일샌드지층의 투과를 방해받는 시점에 형성되고, 두 번째 생산변곡점인 FPT는 스팀이 셰일층(2)의 폭을 우회하는 시점에 형성된다. The first production inflection point, FPP, is formed when steam first meets the shale layer (2) and the permeation of the oil sand layer is interrupted. The second production inflection point, FPT, is when the steam bypasses the width of the shale layer .

그리고, 세 번째 생산변곡점인 SPP는 스팀을 분출하는 스팀챔버가 셰일층(2)에 영상을 받지 않는 지점으로 확정되는 시점에 형성되고, 네 번째 생산변곡점인 LIP는 유정 간격 양 끝까지 스팀챔버가 발달한 경우 형성된다.The third production inflection point SPP is formed when the steam chamber for spraying steam is determined as a point where no image is received on the shale layer 2. The fourth production inflection point LIP is formed by the steam chamber .

이처럼, 각 생산변곡점들이 특정 지점으로 지정된 이후, 두 번째 단계(S200)에서 프로세서는 생산변곡점을 이용하여 셰일층의 크기를 추정한다.Thus, after each production inflection point is designated as a specific point, the processor estimates the size of the shale layer using the production inflection point in the second step (S200).

두 번째 단계(S200)를 좀더 자세하게 설명하면, 프로세서는 오일샌드지층에 스팀이 통과하지 못하는 불투수층, 즉, 셰일층(2)이 형성된 경우, 스팀이 셰일층(2)을 우회함에 따라 오일 생산량 변화그래프에서 생산변곡점이 나타나는 것으로 판단하여, 생산변곡점의 형성지점을 이용하여 셰일층(2)의 크기를 추정한다.The second step S200 will be described in more detail. In the case where the impervious layer, that is, the shale layer 2, in which the steam can not pass through the oil sand layer is formed, It is determined that the production inflection point appears, and the size of the shale layer 2 is estimated using the point of production inflection point.

도 6의 (a)를 참고로 하는 한 예에서, 일일 오일 생산량 그래프에서, 적색 그래프의 FPT에서의 RF(recovery factor)보다 녹색 그래프의 FPT 및 SPP에서의 RF가 큰 값을 갖고, 녹색 그래프의 FPT 및 SPP에서의 RF보다 청색 그래프의 FPT 및 SPP에서의 RF가 더 큰 값을 갖는다.6 (a), in the daily oil production graph, the RF in the FPT and the SPP in the green graph are larger than the recovery factor (RF) in the FPT in the red graph, RF in the FPT and SPP and RF in the SPP have a larger value than the RF in the FPT and the SPP.

즉, 도 6의 (a)의 그래프에서, 적색 그래프, 녹색 그래프 및 청색 그래프에서의 FPT 및 SPP는 점점 큰 값을 갖는데, 두 번째 단계(S200)에서 프로세서는 이러한 RF 값 증가로부터 셰일층(2)이 점점 큰 폭을 갖는 것으로 추정한다.That is, in the graph of FIG. 6A, the FPT and SPP in the red graph, the green graph, and the blue graph have increasingly large values. In the second step S200, Is estimated to have a larger size.

이때, 프로세서는 FPT 및 SPP가 형성된 지점에서 오일 생산량이 적을수록 셰일층(2)의 폭이 넓은 것으로 추정한다.At this time, the processor estimates that the width of the shale layer 2 is larger as the oil production is smaller at the point where the FPT and the SPP are formed.

도 6의 (a) 그래프를 참고로 하는 예로써, 적색 그래프의 FPT 및 SPP에서의 오일 생산량보다 녹색 그래프의 FPT 및 SPP에서의 오일 생산량이 더 작고, 청색 그래프의 FPT 및 SPP의 오일 생산량은 더 작은 값을 갖는다. 이에 따라, 프로세서는 FPT 및 SPP에서의 오일 생산량이 작은 값을 가질수록 셰일층(2)의 폭이 넓은 것으로 추정한다.As an example with reference to the graph of FIG. 6 (a), oil production in FPT and SPP of the green graph is smaller than that of oil in FPT and SPP of the red graph, and oil production of FPT and SPP of the blue graph is more It has a small value. Accordingly, the processor estimates that the oil production amount in the FPT and the SPP has a small value, the shale layer 2 is wide.

그리고, 프로세서가 그래프의 RF 및 오일 생산량을 비교하여 셰일층(2)의 폭을 추정함을 설명하는 데 참조된 도 6의 (a) 그래프는 셰일층(2)의 수직적 위치 및 길이가 동일하다는 가정 하에 폭이 상이한 셰일층(2)들에 대한 그래프이다.The graph of FIG. 6 (a), which is referred to in explaining how the processor estimates the width of the shale layer 2 by comparing the RF and oil yields of the graph, assumes that the vertical position and length of the shale layer 2 are the same Lt; RTI ID = 0.0 > 2 < / RTI >

좀더 자세한 예에서, 적색 그래프, 녹색 그래프 및 청색 그래프의 형태로 각각 FPT 및 SPP가 형성되는 경우, 셰일층(2)의 폭은 각각 30m, 50m, 그리고 70m일 수 있다.In a more detailed example, if the FPT and SPP are formed in the form of a red graph, a green graph, and a blue graph, respectively, the width of the shale layer 2 may be 30 m, 50 m, and 70 m, respectively.

그리고 이때, 두 번째 단계(S200)에서 프로세서가 추정하는 셰일층(2)의 폭(WD, width)은 도 6의 (b)에 도시한 것처럼 셰일층(2)의 하부에 삽입되는 생산정 및 주입정의 길이방향에 수직하는 길이이다.In this case, the width WD and width of the shale layer 2 estimated by the processor in the second step S200 corresponds to the width of the shade layer 2 inserted into the lower portion of the shale layer 2 as shown in FIG. And is a length perpendicular to the longitudinal direction.

그리고 이때, 두 번째 단계(S200)에서, 프로세서는 일일 오일 생산량 그래프로부터 셰일층(2)의 길이를 추정할 수 있는데, 도 7을 참고로 하여 이를 좀더 자세히 설명하면, 도 7의 (a)에 도시한 것처럼, 셰일층(2)의 길이에 따라 일일 오일 생산량 그래프 중 적색 그래프, 녹색 그래프 및 청색 그래프에서 FPP 및 FPT에서의 오일 생산량 및 RF가 점점 줄어들고, SPP에서의 오일 생산량 및 RF가 증가함에 따라 프로세서는 셰일층(2)의 길이가 긴 것으로 추정한다.At this time, in the second step S200, the processor can estimate the length of the shale layer 2 from the daily oil production graph, which will be described in more detail with reference to FIG. 7, As oil production and RF in the FPP and FPT are gradually reduced in the red graph, the green graph and the blue graph in the daily oil production graph according to the length of the shale layer (2), and as the oil production and RF in the SPP increase, It is assumed that the length of the shale layer 2 is long.

좀더 자세한 예에서, 셰일층(2)의 길이가 300m인 경우의 적색 그래프, 셰일층(2)의 길이가 500m인 경우의 녹색 그래프 및 셰일층(2)의 길이가 700m인 경우의 청색 그래프에서, 셰일층(2)의 길이가 길수록 오일 생산을 방해하므로 FPP 및 FPT로부터 셰일층(2)의 길이를 추정할 수 있고, 셰일층(2)에 영향을 받지 않는 정도의 스팀챔버의 발달여부에 따른 생산변곡점인 SPP로부터 셰일층(2)의 길이를 추정하게 된다.In a more detailed example, in a red graph when the length of the shale layer 2 is 300 m, a green graph when the length of the shale layer 2 is 500 m, and a blue graph when the length of the shale layer 2 is 700 m, 2), the length of the shale layer 2 can be estimated from the FPP and the FPT because the longer the length of the shale layer 2 is disturbed, and the length of the shake layer 2 can be estimated from the production inflection point SPP The length of the shale layer 2 is estimated.

프로세서가 그래프의 RF 및 오일 생산량을 비교하여 셰일층(2)의 길이를 추정함을 설명하는 데 참조된 도 7의 (a) 그래프는 셰일층(2)의 수직적 위치 및 폭이 동일하다는 가정 하에 길이가 상이한 셰일층(2)들에 대한 그래프이다.The graph of FIG. 7 (a), which is referred to by the processor to compare the RF and oil yields of the graph to estimate the length of the shale layer 2, Lt; / RTI > are graphs for different shale layers (2).

그리고, 두 번째 단계(S200)에서 프로세서가 추정하는 셰일층(2)의 길이(LN, length)는 도 7의 (b)에 도시한 것처럼 셰일층(2)의 하부에 삽입되는 생산정 및 주입정의 길이방향을 따라 형성된 길이를 지칭한다.The length (LN, length) of the shale layer 2 estimated by the processor in the second step S200 corresponds to the length of the production and injection definition lengths inserted into the lower portion of the shale layer 2 as shown in FIG. Quot; refers to a length formed along a direction.

이와 같이, 도 6 내지 도 7을 참고로 하여 설명한 것처럼, 두 번째 단계(S200)에서 프로세서는 생산변곡점으로부터 셰일층의 크기를 추정하여, 셰일층(2)의 폭과 길이 파악을 통해, 이미 시추된 생산정 및 주입정 주변에 새롭게 주입정(100) 및 생산정(200)을 시추하고자 하는 경우, 폭 및 길이가 파악된 셰일층으로부터 떨어진 부분에 주입정 및 생산정을 시추하도록 디자인할 수 있어, 오일 생산량이 증대되는 효과를 기대할 수 있다.As described above with reference to FIGS. 6 to 7, in the second step S200, the processor estimates the size of the shale layer from the production inflection point to determine the width and length of the shale layer 2, It can be designed to drill the injection wells and the production wells away from the shale layer where the width and length are grasped when the injection well 100 and the production well 200 are to be newly drilled around the well and the injection well, Can be expected to increase.

계속해서, 다시 도 2를 참고로 하여 프로세서가 수행하는 세 번째 단계인 단순선형회귀분석을 통해 표준오차를 확인하는 단계(S300)를 설명하면, 프로세서는 두 번째 단계(S200)로부터 추정 및 판단한 결과데이터인 셰일층(2)의 수치데이터에 단순선형회귀분석을 수행하여 표준오차를 확인하는 동작을 수행한다.Next, referring to FIG. 2, a step S300 of checking a standard error through a simple linear regression analysis, which is a third step performed by the processor, will be described. And performing a simple linear regression analysis on the numerical data of the shale layer 2, which is data, to confirm the standard error.

먼저, 프로세서는 셰일층(2)의 길이를 수직 위치로 나누어 제1 지표(LL, Length-Location)를 생성하고, 셰일층(2)의 폭과 수직 위치를 곱하여 제2 지표(WL, Width-Location)를 생성한다.First, the processor creates a first indicator (LL) by dividing the length of the shale layer 2 into vertical positions, multiplies the width of the shale layer 2 by a vertical position, .

이 단계(S300)에서, 프로세서는 먼저 일일 오일 생산량 그래프에 포함되는 지표들로부터 다음의 표 1과 같이 상관계수(correlation coefficient, r)를 추출하여 상관계수가 1에 수렴하는 지표를 확인할 수 있다.In this step S300, the processor first extracts a correlation coefficient (r) from the indexes included in the daily oil production graph as shown in the following Table 1 and confirms that the correlation coefficient converges to 1.

Figure 112016114755891-pat00001
Figure 112016114755891-pat00001

한 예에서, 프로세서는 표 1로부터 두 번째 생산변곡점(FPT)에서의 오일 생산량과 LL지표 사이의 상관계수가 -9.00으로, 1에 수렴하는 것을 알 수 있다.In one example, the processor can see from Table 1 that the correlation coefficient between the oil production at the second production inflection point (FPT) and the LL index is -9.00, converging to one.

이때, LL지표는 셰일층의 길이를 수직적 위치로 나눈 값이다.At this time, the LL index is a value obtained by dividing the length of the shale layer by the vertical position.

그리고, 한 예에서, 프로세서는 표 1로부터 두 번째 생산변곡점(FPT)에서의 RF(recovery factor)와 셰일층의 폭을 나타내는 지표인 WD(width) 지표 사이에 0.916의 상관계수를 갖고, 셰일층의 길이를 나타내는 지표인 WL지표 사이의 상관계수가 0.913으로 각각 1에 수렴하는 것을 알 수 있다.And, in one example, the processor has a correlation coefficient of 0.916 between the recovery factor (RF) at the second production inflection point (FPT) and the WD (width) index, which is the index representing the width of the shale layer, The coefficient of correlation between the WL index, which is an index indicating the index, is 0.913, respectively.

이때, WL지표는 셰일층의 폭과 수직적 위치를 곱한 값이다.At this time, the WL index is obtained by multiplying the width of the shale layer by the vertical position.

이처럼, 프로세서는 표 1로부터 1에 수렴하는 상관계수들을 결정계수로 간주하여, 다음의 표 2와 같이 수직적 위치(VL)에 따른 추정값의 표준오차(SEE, standard error estimate) 및 WD를 계산한다.Thus, the processor considers correlation coefficients converging on Table 1 to 1 as decision coefficients, and calculates SEE (standard error estimate) and WD according to the vertical position (VL) as shown in Table 2 below.

Figure 112016114755891-pat00002
Figure 112016114755891-pat00002

한 예에서, 추정값의 표준오차는 여러 수직적 위치(VL)에 대해 위의 표 2와 같이 계산되어 평균 5m의 표준오차를 가짐을 알 수 있다. 이처럼, 프로세서는 셰일층의 폭을 예측하는 선형 회귀식으로부터 셰일층의 폭을 평균 5m의 표준오차 범위로 추정할 수 있게 된다.In one example, the standard error of the estimates is calculated for various vertical positions (VL) as shown in Table 2 above, and has a standard error of 5 m on average. Thus, the processor can estimate the width of the shale layer from the linear regression equation that predicts the width of the shale layer to the standard error range of 5m on average.

좀더 자세한 예에서, 폭을 추정하고자 하는 셰일층의 수직적 위치(VL, vertical length)가 10m인 경우, 두 번째 생산변곡점(FPT)에서의 RF에 따른 셰일층의 폭 예측값은 도 8에 도시한 점들의 형태로 산출되며 선형적(linear)한 표준오차 범위 내에서 산출됨을 알 수 있다.In a more detailed example, when the vertical length (VL) of the shale layer to be estimated is 10 m, the predicted value of the width of the shale layer according to RF at the second production inflection point (FPT) And is calculated within a linear standard error range.

그리고 이때, 두 번째 생산변곡점(FPT)에서의 오일 생산량과 LL지표와의 관계는 도 9의 (a)에 도시한 것처럼 셰일층의 폭(WD)이 50m로 일정한 경우 셰일층의 수직적 위치(VL)가 깊어질수록, 즉, 셰일층과 주입정 사이의 길이가 길어질수록 두 번째 생산변곡점(FPT)에서의 오일 생산량이 증가하고, 셰일층의 길이(LN)가 길어질수록 두 번째 생산변곡점(FPT)에서의 오일 생산량이 증가하므로, LL지표를 활용할 수 있다.The relationship between the oil production at the second production inflection point (FPT) and the LL index is as shown in FIG. 9A. When the width (WD) of the shale layer is constant at 50 m, the vertical position (VL) The oil production at the second production inflection point (FPT) increases as the length between the shale layer and the injection well becomes longer, and as the length LN of the shale layer becomes longer, the oil at the second production inflection point (FPT) As the output increases, the LL indicator can be utilized.

이에 따라, 도 9의 (b)에 도시한 것처럼 두 번째 생산변곡점(FPT)에서의 오일 생산량이 증가할수록 LL지표의 값이 선형적으로 감소하는 관계를 갖는다.Accordingly, as shown in FIG. 9 (b), the value of the LL index linearly decreases as the oil production amount at the second production inflection point (FPT) increases.

이처럼, 프로세서는 도 9의 (b)에 도시한 선형적 형태의 그래프를 도출하고 아래의 표 3와 같이 LL지표를 예측하는 선형회귀식을 이용하여 LL지표와 FPT에서의 오일 생산량 간의 상관계수(R)를 산출하고, 표 2로부터 산출한 폭(WD)을 알고 있을 때의 LL지표값을 다음의 표 3의 선형회귀식과 같이 예측한다.Thus, the processor calculates the correlation coefficient between the LL index and the oil production in the FPT using a linear regression equation that predicts the LL index as shown in Table 3 below, by deriving the graph of the linear form shown in FIG. 9 (b) R) is calculated, and the LL index value when the width WD calculated from Table 2 is known is predicted as shown in the following Table 3. < tb > < TABLE >

Figure 112016114755891-pat00003
Figure 112016114755891-pat00003

프로세서는 위의 표 3과 같이 각 폭(WD)에 따라 LL지표를 예측하게 되고, 한 예에서, 셰일층의 수직적 위치가 10m인 경우 셰일층의 길이는 70m의 오차범위로 예측되게 된다.The processor predicts the LL index according to the width (WD) as shown in Table 3 above. In one example, if the vertical position of the shale layer is 10 m, the length of the shale layer is predicted to be 70 m.

그리고 이때, 추정값의 표준오차(SEE)의 평균 값은 7이다.At this time, the average value of the standard error (SEE) of the estimated value is 7.

또한, 셰일층과 생산정 사이의 면적(WL, wide-length)은 다음의 표 4와 같이 선형회귀식에 의해 산출되며, 이때, 상관계수는 평균 0.85의 값을 갖는다. In addition, the area (WL, wide-length) between the shale layer and the production well is calculated by a linear regression equation as shown in Table 4, and the correlation coefficient has an average value of 0.85.

Figure 112016114755891-pat00004
Figure 112016114755891-pat00004

이에 따라, 위의 표 4를 참고로 하는 한 예에서, 프로세서는 WL지표를 예측하게 되고, 셰일층의 수직적 위치가 10m인 경우 셰일층의 폭은 11.3m의 오차범위로 예측되게 된다.Thus, in one example with reference to Table 4 above, the processor predicts the WL index, and if the vertical position of the shale layer is 10 m, the width of the shale layer is predicted to be within the error range of 11.3 m.

이때, 추정값의 표준오차(SEE)의 평균값은 113이다. At this time, the average value of the standard error (SEE) of the estimated value is 113.

이와 같이, 단순선형회귀분석을 통해 표준오차를 확인하는 단계(S300)에서, 프로세서는 도 9와 표 1 내지 표 4를 참고로 하여 설명한 것처럼 선형회귀분석을 수행하여 셰일층의 길이 및 폭을 추정하여, 오일샌드 개발을 위한 생산정 및 주입정 시추위치를 효율적으로 디자인할 수 있게 된다.As described above, in step S300 of confirming the standard error through the simple linear regression analysis, the processor estimates the length and width of the shale layer by performing linear regression analysis as described with reference to FIG. 9 and Tables 1 to 4 , It is possible to efficiently design the production site and injection site for oil sand development.

이상에서 본 발명의 실시예에 대하여 상세하게 설명하였지만 본 발명의 권리범위는 이에 한정되는 것은 아니고 다음의 청구범위에서 정의하고 있는 본 발명의 기본 개념을 이용한 당업자의 여러 변형 및 개량 형태 또한 본 발명의 권리범위에 속하는 것이다.While the present invention has been particularly shown and described with reference to exemplary embodiments thereof, it is to be understood that the invention is not limited to the disclosed exemplary embodiments, It belongs to the scope of right.

1 : 오일샌드 지층 2 : 셰일층
100 : 주입정 110 : 배출공
200 : 생산정
1: Oil sand layer 2: Shale layer
100: Injection nozzle 110: Exhaust hole
200: Production

Claims (7)

(a) 셰일층 협재에 따른 일일 오일 생산량 그래프로부터 세 개의 생산변곡점을 추출하는 단계; 그리고
(b) 상기 세 개의 생산변곡점 중 두 번째 생산변곡점에서의 오일 생산량이 감소하고 RF(recovery factor)가 증가할수록 상기 셰일층의 폭이 큰 것으로 추정하고, 상기 첫 번째 생산변곡점 및 두 번째 생산변곡점에서 오일 생산량 및 RF가 감소하고 세 번째 생산변곡점에서 오일 생산량 및 RF가 증가할수록 상기 셰일층의 길이가 긴 것으로 추정하여 상기 셰일층의 크기를 추정하는 단계;
를 포함하는 것을 특징으로 하는 셰일 장애층의 크기 추정방법.

(a) extracting three production inflection points from the daily oil production graph according to the shale layer association; And
(b) estimating that the width of the shale layer is greater as the oil production at the second production inflection point of the three production inflection points is reduced and the RF (recovery factor) is increased, and the oil at the first production inflection point and the second production inflection point Estimating a size of the shale layer by estimating that the length of the shale layer is long as the amount of production and RF decrease and the oil production amount and RF increase at a third production inflection point;
And estimating the size of the shale obstacle layer.

제1항에 있어서,
상기 (a) 단계 및 상기 (b) 단계는 상기 셰일층 협재에 따른 일일 오일 생산량 그래프를 모니터링하는 프로세서에서 수행되며,
상기 (a) 단계는 상기 셰일층 협재에 따른 일일 오일 생산량 그래프에서 기울기 형태가 급격하게 변하는 네 개의 생산변곡점을 추출하여 수행되는 것을 특징으로 하는 셰일 장애층의 크기 추정방법.
The method according to claim 1,
Wherein the steps (a) and (b) are performed in a processor for monitoring a daily oil production graph according to the shale layer association,
Wherein the step (a) is performed by extracting four production inflection points whose slope changes rapidly in the daily oil production graph according to the shale layer association.
제2항에 있어서,
상기 프로세서는 상기 셰일층 협재에 따른 일일 오일 생산량 그래프에서 추출되는 상기 네 개의 생산변곡점을 추출되는 순서에 따라 첫 번째 생산변곡점(FPP, first production peak), 두 번째 생산변곡점(FPT, first production trough), 세 번째 생산변곡점(SPP, second production peak), 그리고 네 번째 생산변곡점(LIP, last inflection point)로 지정하는 것을 특징으로 하는 셰일 장애층의 크기 추정방법.
3. The method of claim 2,
The processor calculates the first production inflection point (FPP), the first production inflation point (FPT), and the second production inflation point (FPT) according to the extracted order of the four production inflection points extracted from the daily oil production graph according to the shale- A third production peak (SPP), and a fourth production inflection point (LIP).
삭제delete 삭제delete 제1항에 있어서,
상기 (b) 단계로부터 상기 셰일층의 크기가 추정된 이후,
(c) 단순선형회귀분석을 통해 표준오차를 확인하는 단계;
를 더 포함하는 것을 특징으로 하는 셰일 장애층의 크기 추정방법.
The method according to claim 1,
After the size of the shale layer is estimated from the step (b)
(c) confirming the standard error through simple linear regression analysis;
And estimating a size of the shale obstacle layer.
제6항에 있어서,
상기 (a) 단계 및 상기 (b) 단계는 상기 셰일층 협재에 따른 일일 오일 생산량 그래프를 모니터링하는 프로세서에서 수행되며, 상기 (c) 단계에서 상기 프로세서는 일일 오일 생산량 그래프에 포함되는 지표인 셰일층의 폭(WD;width), 셰일층의 길이를 셰일층의 수직적 위치(VL;vertical length)로 나눈 제1 지표(LL;length-location), 셰일층의 폭과 셰일층의 수직적 위치를 곱한 제2 지표(WL;width-location), 상기 첫 번째 생산변곡점에서의 일일 오일 생산량, 상기 첫 번째 생산변곡점에서의 RF, 상기 두 번째 생산변곡점에서의 일일 오일 생산량 및 상기 두 번째 생산변곡점에서의 RF간의 상관계수를 추출하고 이를 결정계수로 간주하여 셰일층의 크기의 추정값에 대한 표준오차를 계산하는 것을 특징으로 하는 셰일 장애층의 크기 추정방법.


The method according to claim 6,
Wherein the steps (a) and (b) are performed in a processor that monitors a daily oil production graph according to the shale layer association, and in the step (c), the processor calculates a width of a shale layer (WL), a first indicator (LL) which is obtained by dividing the length of the shale layer by a vertical length (VL) of the shale layer, a second indicator (WL) which is obtained by multiplying the width of the shale layer and the vertical position of the shale layer -location), the daily oil production at the first production inflection point, the RF at the first production inflection point, the daily oil production at the second production inflection point, and the correlation coefficient between RF at the second production inflection point, And calculating a standard error of the estimated value of the size of the shale layer by considering the coefficient of determination as a coefficient of determination.


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