RU2624863C2 - Способ исследования внутреннего строения массивных трещиноватых залежей - Google Patents
Способ исследования внутреннего строения массивных трещиноватых залежей Download PDFInfo
- Publication number
- RU2624863C2 RU2624863C2 RU2015151058A RU2015151058A RU2624863C2 RU 2624863 C2 RU2624863 C2 RU 2624863C2 RU 2015151058 A RU2015151058 A RU 2015151058A RU 2015151058 A RU2015151058 A RU 2015151058A RU 2624863 C2 RU2624863 C2 RU 2624863C2
- Authority
- RU
- Russia
- Prior art keywords
- well
- massive
- internal structure
- actual
- flow
- Prior art date
Links
- 238000000034 method Methods 0.000 title claims abstract description 19
- 238000011835 investigation Methods 0.000 title 1
- 238000001914 filtration Methods 0.000 claims abstract description 7
- 238000011160 research Methods 0.000 claims abstract description 6
- 230000002159 abnormal effect Effects 0.000 claims abstract description 3
- 238000001757 thermogravimetry curve Methods 0.000 claims description 8
- 230000000694 effects Effects 0.000 abstract description 5
- 239000000126 substance Substances 0.000 abstract 1
- 238000005315 distribution function Methods 0.000 description 14
- 239000012530 fluid Substances 0.000 description 11
- 239000003921 oil Substances 0.000 description 8
- 238000004364 calculation method Methods 0.000 description 7
- 241000566515 Nedra Species 0.000 description 4
- 238000010586 diagram Methods 0.000 description 4
- 238000005259 measurement Methods 0.000 description 4
- 230000002547 anomalous effect Effects 0.000 description 3
- 239000003086 colorant Substances 0.000 description 3
- 238000012545 processing Methods 0.000 description 3
- 239000011435 rock Substances 0.000 description 3
- 238000000342 Monte Carlo simulation Methods 0.000 description 2
- 238000004458 analytical method Methods 0.000 description 2
- 230000015572 biosynthetic process Effects 0.000 description 2
- 230000003247 decreasing effect Effects 0.000 description 2
- 238000011161 development Methods 0.000 description 2
- 238000009826 distribution Methods 0.000 description 2
- 230000009466 transformation Effects 0.000 description 2
- 238000000844 transformation Methods 0.000 description 2
- 241000380450 Danaus melanippus Species 0.000 description 1
- 230000001174 ascending effect Effects 0.000 description 1
- 238000011109 contamination Methods 0.000 description 1
- 230000006837 decompression Effects 0.000 description 1
- 239000010438 granite Substances 0.000 description 1
- 229910052500 inorganic mineral Inorganic materials 0.000 description 1
- 239000007788 liquid Substances 0.000 description 1
- 238000004519 manufacturing process Methods 0.000 description 1
- 239000011707 mineral Substances 0.000 description 1
- 230000007704 transition Effects 0.000 description 1
Images
Classifications
-
- E—FIXED CONSTRUCTIONS
- E21—EARTH OR ROCK DRILLING; MINING
- E21B—EARTH OR ROCK DRILLING; OBTAINING OIL, GAS, WATER, SOLUBLE OR MELTABLE MATERIALS OR A SLURRY OF MINERALS FROM WELLS
- E21B47/00—Survey of boreholes or wells
-
- E—FIXED CONSTRUCTIONS
- E21—EARTH OR ROCK DRILLING; MINING
- E21B—EARTH OR ROCK DRILLING; OBTAINING OIL, GAS, WATER, SOLUBLE OR MELTABLE MATERIALS OR A SLURRY OF MINERALS FROM WELLS
- E21B49/00—Testing the nature of borehole walls; Formation testing; Methods or apparatus for obtaining samples of soil or well fluids, specially adapted to earth drilling or wells
-
- G—PHYSICS
- G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
- G06F—ELECTRIC DIGITAL DATA PROCESSING
- G06F30/00—Computer-aided design [CAD]
Landscapes
- Engineering & Computer Science (AREA)
- Physics & Mathematics (AREA)
- Mining & Mineral Resources (AREA)
- Geology (AREA)
- Life Sciences & Earth Sciences (AREA)
- Environmental & Geological Engineering (AREA)
- Geochemistry & Mineralogy (AREA)
- General Life Sciences & Earth Sciences (AREA)
- Theoretical Computer Science (AREA)
- Fluid Mechanics (AREA)
- Geometry (AREA)
- Geophysics (AREA)
- General Physics & Mathematics (AREA)
- General Engineering & Computer Science (AREA)
- Evolutionary Computation (AREA)
- Computer Hardware Design (AREA)
- Investigating Or Analyzing Materials Using Thermal Means (AREA)
- Testing Of Devices, Machine Parts, Or Other Structures Thereof (AREA)
- Management, Administration, Business Operations System, And Electronic Commerce (AREA)
Abstract
Изобретение относится к термогидродинамическим исследованиям нефтяных залежей и может быть использовано для уточнения внутреннего строения массивных трещинных залежей. Способ определения внутреннего строения массивных трещинных нефтяных залежей, включающий предварительное определение эталонной термограммы скважины и последующее последовательное проведение промысловых исследований скважины на стационарных режимах фильтрации, проведение промысловых внутрискважинных исследований с измерением температуры, давления и расхода по стволу скважины с получением фактической термограммы скважины, сравнение фактической термограммы с эталонной, выявление по результатам сравнения аномальных температурных профилей скважины и определение допустимой области возможных значений параметров для каждой трещины, пересекающей ствол скважины, из условия минимального отклонения значений параметров расчетной термограммы от фактической с предварительно заданным уровнем доверия. Задачей изобретения является создание способа исследования внутреннего строения массивных трещинных нефтяных залежей, обеспечивающего получение дополнительных данных о трещинах, пересекающих ствол скважин, в частности более надежных данных о длине, наклоне, ширине и раскрытости трещин. 14 ил., 2 табл.
Description
Изобретение относится к термогидродинамическим исследованиям нефтяных залежей и может быть использовано для уточнения внутреннего строения массивных трещинных залежей.
Массивные трещинные нефтяные залежи обычно состоят из блоков непроницаемой (неразрушенной) породы и областей проницаемой (разуплотненной, разрушенной или пористой) породы, соединенных трещинами. Внутреннее строение залежи - это расположение в пространстве (объеме залежи) зон разуплотнений и проводящих трещин, а также характерные параметры трещин: углы наклона, длина, раскрытость и ширина.
Известен способ термогидродинамических исследований, включающий измерение по стволу работающей скважины температуры, давления и поинтервального расхода, определение геотермического градиента, фактического значения коэффициента Джоуля-Томпсона, а также величин калориметрических эффектов смешения поинтервальных притоков с восходящим по стволу скважины потоком. [Чекалюк Э.Б. Термодинамика нефтяного пласта, Москва, Недра, 1965 год, стр.184-187]. В соответствие с этим способом строят эталонный профиль температуры путем расчета скачков температуры в выявленных точках притока для условий горизонтального течения флюида. Расчетный температурный профиль и замеренный по стволу скважины в гранулярных коллекторах при плоскорадиальной горизонтальной фильтрации, как правило, с промысловой точностью 10-15% совпадают. Тем самым подтверждается, что фактически в этих условиях фильтрация флюида идет по горизонтальному пласту с соответствующими геотермическому градиенту температурами и стандартными величинами коэффициента Джоуля-Томпсона.
Однако в массивных трещинных залежах скачки температуры в интервалах притока часто кратно отличаются от величин, рассчитанных на основе эффекта Джоуля-Томпсона. Такие профили температуры называют «аномальными» и исключают из обработки. Практика показала, что отбраковка аномальных профилей приводит к потере важной информации о строении массивной залежи.
Также известен способ геофизических исследований, FMI (Formation Micro Imager), который основан на замере сопротивлений между большим количеством электродов (более 200), прижимающихся к стенке скважины. Резкое изменение электрического сопротивления породы при расположении трещин между датчиками, позволяет с некоторой надежностью выявить трещины и каверны, пересекающие стенки скважины, и на основе статистической обработки определить преимущественное простирание и углы падения трещин, размеры каверн.
Однако существуют серьезные проблемы в автоматической обработке полученных кривых сопротивлений FMI. Это связано с загрязненностью стенок, наличием сколов, крупных царапин и техногенных трещин. Кроме того, часто трещины полностью или частично заполнены вторичными минералами. Поэтому, на практике, выделение проводящих трещин приходится проводить интерпретатору вручную на основе распечатки «поля сопротивлений», а результат этого процесса целиком зависит от индивидуального опыта и интуиции. Соответственно количественные характеристики трещин, определяемые на основе FMI автоматически, например, густота и раскрытость, являются очень сомнительными, что подтверждается независимыми исследованиями. Кроме того, в силу принципа работы FMI не может оценить длину трещины.
Наиболее близким по технической сущности является известный способ изучения внутреннего строения газонефтяных залежей [патент РФ №2143064, Е21 В 47/00, 20.12.1999], который включает измерение по стволу скважины температуры, давления и расхода в процессе отбора флюида на разных режимах работы и последующее определение геотермического градиента, величин калориметрических эффектов смешения поинтервальных притоков с восходящим по стволу скважины потоком и фактического коэффициента Джоуля-Томпсона. Затем определяют эталонную термограмму для условий горизонтального течения флюида, сравнивают ее с фактической термограммой и по аномалиям фактических скачков температуры в местах притока от эталонных фиксируют наличие трещинных разломов, пересекающих ствол скважины, затем по знакам аномалий определяют направление фильтрации по трещинам разломов из области питания к стволу скважины, а по величине аномалий оценивают глубины расположения областей питания и геометрическую форму трещин разломов. Этот способ позволяет оценить угол наклона, раскрытость, ширину и длину подводящей трещины к каждой точке притока.
При применении этого способа проводят многовариантные расчеты для решения обратной задачи. В результате по величине температурных аномалий, расхода и давления получают область допустимых значений угла наклона и длины подводящих трещин. В ряде случаев эта область значений параметров трещин слишком велика для использования в практических целях. Например, угол наклона может находиться в интервале от 90 до 40°, а длина трещины (потока) от 70 до 300 м. При этом все точки внутри этой области абсолютно равноправны, что не позволяет сузить область или выбрать наиболее вероятные значения параметров трещин.
Задачей настоящего изобретения является дальнейшее совершенствование способа исследования внутреннего строения нефтяных залежей, при этом технический результат, достигаемый при решении такой задачи, состоит в возможности повышения оценки наиболее вероятных значений параметров (углов наклона, длины, раскрытости и ширины) трещин, а также определения допустимой области возможных значений параметров для каждой трещины (потока) с заданным уровнем доверия.
Сущность изобретения
Для достижения поставленного результата предлагается в известном способе исследования внутреннего строения массивных трещиноватых залежей, включающем снятие индикаторной диаграммы (ИД) на скважине; измерение температуры, давления и расхода по стволу скважины в процессе отбора флюида и проведение многовариантных расчетов для решения обратной задачи определения множества значений параметров (угол наклона, длина, ширина, раскрытость) по меньшей мере одной трещины (потока) на основе измеренных температуры, давления и расхода дополнительно проводить вероятностную интерпретацию ИД, определяя двухмерную эмпирическую функцию распределения параметров (условной раскрытости и ширины) эквивалентной трещины; затем, используя эмпирическую функцию распределения, строят двумерную функцию распределения нормализованных параметров по меньшей мере одной трещины (потока);
при проведении многовариантных расчетов для по меньшей мере одной трещины (потока) дополнительно оценивать вероятностный вес полученных при решении обратной задачи параметров;
в дальнейшем на основе стохастического анализа полученных результатов определять наиболее вероятные значения параметров (угол наклона, длина, раскрытость, ширина), а также определять область возможных значений параметров с заданным уровнем доверия по меньшей мере для одной трещины (потока).
Сущность изобретения поясняется чертежами и графиками, где:
на Фиг. 1 приведен пример результата интерпретации ИД на постоянных режимах одной из реальных скважин;
на Фиг. 2 приведено множество полученных решений (интерпретаций ИД) при случайном растохащивании фактических значений замеров методом Монте-Карло в координатах ширина - раскрытость, при фиксированной длине эквивалентной трещины;
на Фиг. 3 приведено множество полученных решений в координатах Д-раскрытость - ширина. Д-раскрытость - это длина трещины (м), умноженная на кубический корень из эффективной раскрытости (м). Красной линией показана аппроксимация множества степенным полиномом;
на Фиг. 4. приведено множество полученных решений в координатах Д-раскрытость - нормализованная ширина. Нормализованная ширина - это ширина (м), деленная на аппроксимирующий полином (м);
на Фиг. 5 показана аппроксимация фактических значений гистораммы суммой двух логнормальных законов в координатах Д-раскрытость - нормированная частота;
на Фиг. 6 показано сравнение аппроксимирующей кривой с фактическими значениями среднеквадратичного отклонения значений гистораммы вдоль оси Д-раскрытости;
на Фиг. 7 показана эмпирическая функция распределения, построенная по двумерной гистограмме множества нормализованных решений, представленных на фиг. 4. Разряды А1-А30 соответствуют оси нормализованной ширины, а разряды b1-b30 - оси Д-раскрытости;
на Фиг .8. показана аппроксимация эмпирической функции теоретическими законами в тех же координатах;
на Фиг. 9 приведена плотность теоретической функции распределения, нормированной по объему;
на Фиг. 10 приведены доверительные области с разным уровнем доверия. На графике разным цветом указаны границы и вероятность, с которой фактическое решение может выйти из соответствующей области. Например, наружная зеленая граница соответствует уровню доверия в 99.7%, розовая - 99%, оранжевая - 80%;
на Фиг. 11 приведены доверительные области в исходных размерностях, при длине трещины 100 м. На графике указаны границы и вероятность, с которой фактическое решение может выйти из соответствующей области. На графике указаны границы и вероятность, с которой фактическое решение может выйти из соответствующей области;
на Фиг. 12 приведен акт о исследовании скважины ХХ07;
на Фиг. 13 приведен исходный график индикаторной диаграммы (ИД);
на Фиг. 14 приведен исходный температурный профиль скважины ХХ07.
Способ осуществляют следующим образом.
1. После эксплуатации добывающей скважины в течение некоторого срока проводят промысловые исследования на стационарных режимах фильтрации для определения индикаторной диаграммы (ИД).
2. Проводят промысловые внутрискважинные исследования: измерение температуры, давления и расхода по стволу скважины в процессе отбора флюида.
3. По значениям геотермического градиента, коэффициента Джоуля-Томпсона, поинтервальных расходов и соответствующих последним величин калориметрических эффектов смешения определяют эталонную термограмму для условий горизонтального течения флюида.
4. Сравнивают ее с фактической термограммой и по аномалиям фактических скачков температуры в местах притока от эталонных фиксируют наличие трещинных разломов, пересекающих ствол скважины.
5. Далее проводят интерпретацию ИД на основе модели течения в эквивалентной трещине.
Для этого используют следующие известные уравнения для течения в прямоугольном канале:
где: 
- перепад давления на длине канала, Па/м; λ - безразмерный коэффициент гидравлического сопротивления; А - ширина трещины, м; b - раскрытость, м; Q - расход м3/сек; ρ - плотность жидкости, кг/м3. При ламинарном течении:
При турбулентном течении:
Здесь: Re - безразмерное число Рейнольдса; μ - вязкость, Па*сек.
Согласно [Голф_Рахт Т.Д. "Основы нефтепромысловой геологии и разработки трещиноватых коллекторов", Москва, Недра, 1986 год, стр 278] переход от ламинарного течения к турбулентному в трещинах происходит при числах Рейнольдса от 550 до 770 при среднем значении Reкр≈600.
С другой стороны. для труб обычно принимают Reкр≈2000-2300. Поэтому для нашего случая было принято:
при Re<600 - ламинарное течение;
при Re>2000 - турбулентное течение;
при 600<Re<2000 неопределенное течение.
В зоне неопределенного течения расчет гидравлических сопротивлений производился путем параболического смешения расчетов гидравлического сопротивления для ламинарного и турбулентного потоков.
В качестве изменяемых параметров для приближения теоретической кривой к экспериментальным точкам используются два параметра: раскрытость и ширина трещины (потока). Специальный алгоритм, реализованный в виде ПО, подбирает параметры таким образом, чтобы среднеквадратичное отклонение теоретических от экспериментальных значений давления было минимально.
На Фиг. 1 приведен пример результата интерпретации ИД на постоянных режимах одной из реальных скважин.
6. Методом Монте-Карло проводят автоматические повторные интерпретации ИД. При этом перед каждой интерпретацией ПО автоматически изменяет значения каждой экспериментальной точки и по перепаду давления, и по расходу на основе нормального распределения ошибки. При этом стандартное отклонение ошибки замера задается заранее и составляет от 5% до 10% от значения перепада давления и расхода.
На Фиг. 2 приведено множество полученных решений в координатах ширина - раскрытость.
7. Посредством специальных преобразований эмпирической функции распределения строят нормализованную двумерную функцию распределения параметров для каждой трещины (потока).
Для этого сначала определяют аппроксимирующую кривую в координатах (Д-раскрытость - ширина). Затем нормализуют значения ширины на эту кривую, избавляясь от детерминированной части зависимости и делая ее безразмерной. Затем проводят аппроксимацию полученных отклонений двумя логнормальными распределениями.
На Фиг. 3 приведено множество полученных решений в координатах Д-раскрытость - ширина.
На Фиг. 4 приведено множество полученных решений в координатах Д-раскрытость - нормализованная ширина.
На Фиг. 5 показано сравнение фактических значений гистограммы с двумя логнормальными законами в координатах Д-раскрытость - нормированная частота.
На Фиг. 6 показано сравнение аппроксимирующей кривой с фактическими значениями среднеквадратичного отклонения значений гистограммы вдоль Д-раскрытости.
На Фиг. 7 показана эмпирическая функция распределения, построенная по гистограмме. Разряды Al-А30 соотвесвуют нормализованной ширине, а разряды b1-b30 Д-раскрытости.
На Фиг. 8 показана аппроксимация эмпирической функции теоретическими законами в тех же координатах.
На Фиг. 9 приведена плотность теоретической функции распределения, нормированной по объему.
На Фиг. 10 приведены доверительные области с разным уровнем доверия. На графике разным цветом указаны границы и вероятность, с которой фактическое решение может выйти из соответствующей области. Например, наружная зеленая граница соответствует уровню доверия в 99.7%, розовая - 99%, оранжевая - 80%.
На Фиг. 11 - те же доверительные области, но в исходных размерностях, при длине трещины 100 м. На графике разным цветом указаны границы и вероятность, с которой фактическое решение может выйти из соответствующей области. Например, наружная зеленая граница соответствует уровню доверия в 99.7%, розовая - 99%, оранжевая - 80%.
8. При проведении многовариантных расчетов для каждой трещины (потока) определяют попадание в заданную доверительную область (см. Фиг. 10). Те решения обратной задачи, которые отклонились за пределы области - отбрасывают. Для решений, которые попали в область, оценивают вероятностный вес на основе нормализованной двумерной функции распределения параметров (см. Фиг. 9).
9. На основе вероятностного веса каждого решения обратной задачи определяют наиболее вероятные значения параметров (углов наклона, длины, эффективной раскрытости и эффективной ширины), а также определяют допустимую область возможных значений параметров для каждой трещины (потока), попавших в доверительную область.
Пример реализации способа
Способ реализован на месторождении Юго-Восточной Азии, где на шельфе Южно-Китайского моря было открыто крупное нефтяное месторождение (Белый Тигр) в трещинных кристаллических гранитах (фундаменте).
1. На добывающей скважине ХХ07 провели промысловые исследования на стационарных режимах фильтрации для определения индикаторной диаграммы (ИД).
2. На Фиг. 12 и 13 приведена полученная ИД [Голф_Рахт Т.Д. "Основы нефтепромысловой геологии и разработки трещиноватых коллекторов", Москва, Недра, 1986 год, стр. 150, 282-299].
3. Проводят промысловые внутрискважинные исследования: измерение температуры, давления и расхода по стволу скважины в процессе отбора флюида на разных режимах ее работы.
На Фиг. 14 показан исходный температурный профиль, снятый при работе скважины на Dшт=18 мм в интервале 3680-4200 м.
Из Фиг. 14 видно, что температурный профиль скважины аномален - коэффициент Джоуля-Томпсона на первом снизу притоке превышает допустимый при горизонтальном течении флюидов и равен 0.0778 ºС/ат (при стандартном для всех нефтей диапазоне 0.04÷0.06 ºС/ат), второй и третий притоки также аномальны - у них положительные скачки температуры вместо положенных при горизонтальной фильтрации отрицательных скачков температуры [Чекалюк Э.Б. Термодинамика нефтяного пласта, Москва, Недра, 1965 год, стр. 184- 187]. Поскольку из-за кавернозности открытого ствола скважины показания расходомера оказались неинформативными, дебиты выявленных притоков рассчитывались по специальной программе для трещинных коллекторов.
В таблице 1 приведены результаты первичной интерпретации температурного профиля скважины ХХ07. В частности, определены дебиты флюидов в каждой точки притока, приращение температуры флюида, притекающего из каждой точки притока, а также приведена оценка разности давлений между стволом скважины и давлением в области питания.
4. Далее проводят специальную вероятностную интерпретацию ИД скважины ХХ07, определяя двухмерную эмпирическую функцию распределения условной раскрытости и ширины (см. Фиг. 1-7).
5. Посредством специальных преобразований эмпирической функции распределения строят нормализованную двумерную функцию распределения параметров, сначала общую для эквивалентной трещины, затем для каждой трещины (потока) отдельно, (см. Фиг. 8-10).
6. При проведении многовариантных расчетов для каждой трещины (потока) по методике [патент РФ №2143064, Е21В 47/00, 20.12.1999] для каждого решения обратной задачи определяют попадание в заданную доверительную область (см. Фиг. 10). Те решения обратной задачи, которые отклонились за пределы области, отбрасывают. Для решений, которые попали в область, оценивают вероятностный вес на основе нормализованной двумерной функции распределения параметров (см. Фиг. 9).
7. На основе вероятностного веса каждого решения определяют наиболее вероятные значения углов наклона, длины, эффективной раскрытости и эффективной ширины трещины, а также определяют допустимую область возможных значений параметров для каждой трещины (потока), попавших в доверительную область с заданным уровнем доверия.
В таблице 2 приведены результаты финальной интерпретации температурного профиля и ИД скважины ХХ07 с уровнем доверия 80%. Анализ наиболее правдоподобных значений параметров питающих трещин, а также их доверительных интервалов показал, что в данном примере особенно существенно (в 10 раз) снизилась неопределенность в оценке длины трещин (потоков) с ±60% до ±6%. Неопределенность в оценке остальных параметров трещин также уменьшилась в два-три раза.
Claims (1)
- Способ определения внутреннего строения массивных трещинных нефтяных залежей, включающий предварительное определение эталонной термограммы скважины и последующее последовательное проведение промысловых исследований скважины на стационарных режимах фильтрации, проведение промысловых внутрискважинных исследований с измерением температуры, давления и расхода по стволу скважины с получением фактической термограммы скважины, сравнение фактической термограммы с эталонной, выявление по результатам сравнения аномальных температурных профилей скважины и определение допустимой области возможных значений параметров для каждой трещины, пересекающей ствол скважины, из условия минимального отклонения значений параметров расчетной термограммы от фактической с предварительно заданным уровнем доверия.
Priority Applications (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| RU2015151058A RU2624863C2 (ru) | 2015-11-27 | 2015-11-27 | Способ исследования внутреннего строения массивных трещиноватых залежей |
Applications Claiming Priority (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| RU2015151058A RU2624863C2 (ru) | 2015-11-27 | 2015-11-27 | Способ исследования внутреннего строения массивных трещиноватых залежей |
Publications (2)
| Publication Number | Publication Date |
|---|---|
| RU2015151058A RU2015151058A (ru) | 2017-05-31 |
| RU2624863C2 true RU2624863C2 (ru) | 2017-07-07 |
Family
ID=59031643
Family Applications (1)
| Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
|---|---|---|---|
| RU2015151058A RU2624863C2 (ru) | 2015-11-27 | 2015-11-27 | Способ исследования внутреннего строения массивных трещиноватых залежей |
Country Status (1)
| Country | Link |
|---|---|
| RU (1) | RU2624863C2 (ru) |
Families Citing this family (3)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| CN108119121A (zh) * | 2017-12-11 | 2018-06-05 | 中国石油天然气股份有限公司 | 一种水平井重复压裂潜力井快速筛选方法 |
| CN109710965B (zh) * | 2018-11-12 | 2021-09-28 | 中国石油天然气股份有限公司 | 一种水平井人工压裂裂缝参数有效性的评价方法 |
| CN114183121B (zh) * | 2020-09-14 | 2024-02-27 | 中国石油化工股份有限公司 | 裂缝有效性定量评价方法、装置、电子设备及存储介质 |
Citations (4)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| RU2143064C1 (ru) * | 1999-03-26 | 1999-12-20 | Акционерное общество закрытого типа "Нефтегазэкспертиза" | Способ исследования внутреннего строения газонефтяных залежей |
| US20100138196A1 (en) * | 2008-12-03 | 2010-06-03 | Chevron U.S.A. Inc. | System and method for predicting fluid flow characteristics within fractured subsurface reservoirs |
| RU2475646C1 (ru) * | 2011-08-17 | 2013-02-20 | Министерство образования и науки РФ Государственное образовательное учреждение высшего профессионального образования "Уральский государственный горный университет" | Способ построения геологической и гидродинамической моделей месторождений нефти и газа |
| US20130346040A1 (en) * | 2012-06-20 | 2013-12-26 | Schlumberger Technology Corporation | Shale gas production forecasting |
-
2015
- 2015-11-27 RU RU2015151058A patent/RU2624863C2/ru active
Patent Citations (4)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| RU2143064C1 (ru) * | 1999-03-26 | 1999-12-20 | Акционерное общество закрытого типа "Нефтегазэкспертиза" | Способ исследования внутреннего строения газонефтяных залежей |
| US20100138196A1 (en) * | 2008-12-03 | 2010-06-03 | Chevron U.S.A. Inc. | System and method for predicting fluid flow characteristics within fractured subsurface reservoirs |
| RU2475646C1 (ru) * | 2011-08-17 | 2013-02-20 | Министерство образования и науки РФ Государственное образовательное учреждение высшего профессионального образования "Уральский государственный горный университет" | Способ построения геологической и гидродинамической моделей месторождений нефти и газа |
| US20130346040A1 (en) * | 2012-06-20 | 2013-12-26 | Schlumberger Technology Corporation | Shale gas production forecasting |
Also Published As
| Publication number | Publication date |
|---|---|
| RU2015151058A (ru) | 2017-05-31 |
Similar Documents
| Publication | Publication Date | Title |
|---|---|---|
| CN106093350B (zh) | 确定非均质碳酸盐岩储层饱和度指数的方法 | |
| Holley et al. | Fiber-optic monitoring: Stimulation results from unconventional reservoirs | |
| EP1996963B3 (en) | Monte carlo simulation of well logging data | |
| Zhou* et al. | Evaluating gas production performances in marcellus using data mining technologies | |
| WO2018160927A1 (en) | Conductivity probe fluid property measurement systems and related methods | |
| RU2624863C2 (ru) | Способ исследования внутреннего строения массивных трещиноватых залежей | |
| EP3789941B1 (en) | Method and apparatus for predicting production of oil and gas obtained from shale oil in-situ exploitation | |
| US8005619B2 (en) | Method of determining reservoir parameters | |
| WO2017165949A1 (en) | Methods, systems and devices for modelling reservoir properties | |
| WO2017120099A1 (en) | Modeling to characterize fractures network in homogeneous petroleum reservoirs | |
| CN116128083A (zh) | 一种页岩油水平井体积压裂裂缝体积的定量表征方法 | |
| EA004669B1 (ru) | Определение pvt свойств углеводородной пластовой жидкости | |
| US20130056201A1 (en) | Method for evaluating hydrocarbon-containing subterrean formations penetrated by a directional wellbore | |
| Kabannik et al. | Can we trust the diversion pressure as a decision-making tool: Novel technique reveals the truth | |
| EP3571379B1 (en) | Method for evaluating connectivity between a first well and a second well in a hydrocarbon production field and related system | |
| Latrach et al. | Identification and quantification of the effect of fracture-driven interactions on production from parent and child wells in Williston Basin | |
| RU2009143585A (ru) | Способ разработки неоднородного массивного или многопластового газонефтяного или нефтегазоконденсатного месторождения | |
| Li et al. | In situ estimation of relative permeability from resistivity measurements | |
| Samandarli et al. | Understanding shale performance: performance analysis workflow with analytical models in eagle ford shale play | |
| EP3094819A1 (en) | Determining water salinity and water-filled porosity of a formation | |
| Virues* et al. | Microseismic-Derived Ultimate Expected Fracture Half-Length in Unconventional Stimulated Reservoir Volume in a Multi-Fractured Horizontal 8 Well Full Pad-Canadian Horn River Basin Case Study | |
| Di | Permeability characterization and prediction in a tight oil reservoir, Edson Field, Alberta | |
| Sarmah et al. | Characterization and production influence of geological facies in the Eagle Ford | |
| Adeboye et al. | PERMEABILITY ESTIMATION AND HYDRAULIC ZONE PORE STRUCTURES IDENTIFICATION USING CORE AND WELL LOGS DATA. | |
| Shang et al. | Production Evaluation for Gas Condensate at Early Exploration Stage Based on Comprehensive Well Log Analysis and Downhole Fluid Analysis (DFA): Case Study From Bohai Bay |