Empirical Correlations for 5-Spot Water Flooding Performance with Different Permeability Sortings. Masters thesis, King Fahd University of Petroleum and Minerals.

Preview

PDF Final_Thesis_Draft.pdf Download (4MB) | Preview

Arabic Abstract

ما زال الغمر المائي هو وسيلة اإلستخالص المسئولة عن معظم الزيت المنتج بوسائل اإلستخالص الثانوي. يزيح الماء المحقن في المكمن كل الزيت تقريبا من المناطق التي يلمسها او يكتسحها من المكمن. لذا يعتبر التقدير الصحيح ألداء الغمر ضروريا من أجل إدارة جيدة للمكمن وسالمة القرارات المتخذة. هنالك العديد من األساليب المختلفة للتنبؤ بأداء الغمر المائي في المكامن الطبقية. وتعتمد وسائل التنبؤ الحالية على واحد أو أكثر من اإلفتراضات التبسيطية. وعلى الرغم من أن البرامج التجارية لمحاكاة المكامن متاحة وتستطيع محاكاة وتقدير أداء الغمر المائي تحت مختلف الظروف بدقة معقولة، إال أن المحاكاة مكلفة وتستغرق وقتا طويال وليست في متناول جميع المهندسين. لذلك، هنالك حاجة لعالقة يمكنها توفير تقدير سريع وبدقة معقولة. تمحورت هذه الدراسة حول تطوير عالقة رياضية تجريبية لتقدير معامل استخراج الزيت القابل لإلزاحة بواسطة الغمر المائي على نمط النقاط الخمس لمكامن طبقية متواصلة باستخدام برنامج محاكاة تجاري. طورت عالقتان بواسطة طريقة الشبكات العصبية االصطناعية وبناء على نتائج تشغيالت محاكاة غطت مدى واسعا من المتغيرات. احدى العالقات هي لترتيب تصاعدي للنفاذية بينما األخرى لترتيب تنازلي للنفاذية. ويمكن استخدام كلتا العالقتين لتقدير معامل استخراج الزيت القابل لإلزاحة كدالة في نسبة القابلية للحركة (M ، (ونسبة كثافة الزيت الى الماء (β ، (ومعامل تفاوت النفاذية (V ،(ونسبة الماء المنتج )fw )ومؤشر البلل (WI . (ومؤشر البلل هذا تم إستنباطه في هذه الدراسة كمقياس بسيط للتبلل ويعتمد فقط على خصائص منحنيات النفاذية النسبية. ولقد تم التحقق من صالحية العالقتين بمقارنتهما ببيانات محاكاة وأخرى حقلية.

English Abstract

Water flooding is still the recovery process responsible for most of the oil production by secondary recovery. Except for the residual oil saturation, water injected into the reservoir displaces almost all of the oil from the portions of the reservoir contacted or swept by water. An accurate estimation of flooding performance is essential for good reservoir management and proper decision making. Different methods are used to predict water flooding performance in stratified reservoirs. The current prediction methods are based on one or more simplifying assumptions. Although commercial reservoirs simulators are available to simulate and predict the performance of water-flooding under various conditions with reasonable accuracy, but simulation is expensive and time consuming and not all engineers have access to commercial simulators. Therefore, there is a need for a correlation that can provide quick estimate with reasonable accuracy. This study focused on developing an empirical correlation to estimate movable oil recovery factor for a five spot water-flooding pattern for communicating stratified reservoirs using a commercial simulator. Two correlations were developed by the artificial neural networks technique based on the results obtained by simulation runs covering a wide range of variables. One correlation is for ascending arrangement of permeability while the other one is for descending arrangement of permeability. Both correlations can be used to estimate movable oil recovery factor as a function of mobility ratio (M), oil-water density ratio (β), permeability variation coefficient (V), producing water cut (fw) and wettability indicator (WI). WI is a new parameter introduced in this study as a simple measure of wettability and is based only on features of the relative permeability curves. The correlation has been verified by using field data and simulated data. The study aims to provide new and easy-to-use correlations to estimate performance of water-flooding projects in communicating stratified reservoirs. The use of these correlations will minimize the time and cost required for extensive simulation runs. Both correlations matched all simulator results with high accuracy. They also matched the results of simulation runs that were not utilized in developing the correlation and the performance of two different field projects with reasonable accuracy.

Item Type:	Thesis (Masters)
Subjects:	Petroleum > Reservoir Engineering and Management Petroleum > Enhanced Oil Recovery
Department:	College of Petroleum Engineering and Geosciences > Petroleum Engineering
Committee Advisor:	Abu-Khamsin, Sidqi A.
Committee Members:	Al-Yousef​, Hasan Y. and Gajbhiye, Rahul N.
Depositing User:	USAMA YOUSUF (g201202780)
Date Deposited:	31 Aug 2016 12:24
Last Modified:	01 Nov 2019 16:35
URI:	http://eprints.kfupm.edu.sa/id/eprint/140071