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J-GLOBAL ID：202202270432033795   整理番号：22A0327111

容量抵抗モデルと診断プロットを用いた故障特性化とフロー障壁検出【JST・京大機械翻訳】

Fault characterization and flow barrier detection using capacitance-resistance model and diagnostic plots

著者 (2件)： Ogali Oscar I.O. (Department of Petroleum and Gas Engineering, University of Port Harcourt, Port Harcourt, RIvers State, Nigeria) ,  Orodu Oyinkepreye D. (Department of Petroleum Engineering, Covenant University, Ota, Ogun State, Nigeria)
資料名： Journal of Petroleum Science and Engineering  (Journal of Petroleum Science and Engineering)
巻： 209  ページ： Null  発行年： 2022年 
JST資料番号： T0412A  ISSN： 0920-4105  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： オランダ (NLD)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： その速度とはるかに少ないデータ要求のために,容量-抵抗モデルを,水攻性能予測と最適化,ガス洪水最適化と貯留層特性化に首尾よく適用した。本研究では,較正されたCRM結果による地質および坑井データを組み込んだ診断プロットおよび反復ワークフローを,インゼクタ-プロデューサ通信を描写するために開発し,それにより,関心のある貯留層を特徴づけた。これらを3つのシンフィールドケースを用いて検証した。その後,極東油田(FEOF)の2つの選択故障を特性化し,これらの断層の周りに密封バッフルを同定した。結果に基づいて,1つの故障は,故障の両側で,様々な程度の通信とシーリングバッフルを有するいくつかのセクションを有した。第2の断層は,どちらの側面でもシーリングバッフルのないシーリングであった。新しい診断プロットとワークフローは,また,較正されたCRMから品質検査された坑井間接続性も,それによって,故障特性評価プロセスを実質的に改良する。油田からのはるかに少ない,容易に利用可能なデータで,CRMと診断プロットのような縮小物理モデルは,費用対効果と速度の高い貯留層特性化のためのツールであり,また,4D地震と同様に,干渉とトレーサ試験の結果を裏付ける。Copyright 2022 Elsevier B.V., Amsterdam. All rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： 最適化 ,  洪水 ,  *故障 ,  油田 ,  地震 ,  インゼクタ ,  坑井 ,  生産者 ,  通信 ,  *モデル ,  地質 ,  貯留層特性 ,  ワークフロー
準シソーラス用語： 物理モデル ,  貯留層 , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (6件)： 静電容量抵抗モデル ,  動的フロー容量プロット ,  フローストレージインデックス ,  坑井間コミュニケーション ,  故障特性化 ,  水攻法

分類 (1件)： 油層工学  (UA10030G)

タイトルに関連する用語 (7件)： モデル ,  診断 ,  プロット ,  故障 ,  特性化 ,  フロー ,  障壁