An Empirical Correlation of Permeability for the Khuff formation. Masters thesis, King Fahd University of Petroleum and Minerals.

Preview

PDF Thesis_eprintd1.pdf - Draft Version Download (4MB) | Preview

Arabic Abstract

عادة ما تكون للخزانات الكربونية طبيعة معقدة للغاية و على درجة عالية من اللا تجانس. إذ يمكن أن تمتد على مساحات واسعة ولكن بمساميات منخفضة جدا. و قد يكون لبعض الطبقات نفاذية صخرية منخفضة بينما لبعضها الآخر شقوق طبيعية. لهذا السبب تفشل عادة تقنيات تقييم سجلات الآبار الصالحة لمكامن الحجر الرملي في المكامن الكربونية. و تمتاز الشرق الأوسط بمكامن كربونية ضخمة مما يجعل الجدوى الاقتصادية لإنتاج الزيت والغاز منها كبيرة. يركز هذا البحث على طبقة الخف في الشرق الأوسط و التي تحتوي على واحدة من أكبر تراكمات الغاز في العالم. و المكونات المعدنية الرئيسية لطبقة الخف هي الدولومايت والحجر الجيري والأنهيدرايت. ومن المعروف أن بعض المعادن تؤثر بشكل واضح على نفاذية الصخور الرملية، إلا أنه لا يبدو أن هنالك قاعدة رئيسية او إتجاه عام للصخور الكربونية. فبينما يمكن وصف نفاذية الصخور الترابية على أساس نموذج يعتمد على المحتوى المعدني بصيغة علاقة هيرون التجريبية، فإن تطوير نموذج عام للصخور الكربونية على أساس المحتوى المعدني غير ممكن بسبب إختلاف آليات عدم التجانس من طبقة لأخرى. إلا أن تطوير علاقة محلية لحقل محدد معايرة بسجلات الآبار قد يكون ممكنا. و يقدم هذا البحث محاولة مبدئية للتعرف على تأثير المحتوى المعدني والمسامية على نفاذية طبقة الخف. تم الحصول على قاعدة بيانات تنتمي إلى طبقتي الخف ب و الخف ج من أحد المكامن السعودية. و تحتوي القاعدة على 537 نقطة بيانية من عدة آبار مختلفة و تشمل قراءات سجلات الآبار للمسامية و الكثافة الكلية و قطر حفرة البئر و النسبة الحجمية لكل من الدولومايت و الحجر الجيري و الأنهيدرايت. كما إحتوت القاعدة على القيم المقابلة لنفاذية الأقوار. تم في البداية إجراء تحليل شامل لجودة البيانات ثم تمت بعد ذلك تصفية البيانات. و لقد أنتجت تقنية التجميع الخاضعة للرقابة نزعات ومجموعات مختلفة على أساس نسبة المعادن. ثم استخدمت تقنيات النكوص الرمزي و النكوص اللا خطي إضافة إلى الشبكات العصبية لإستكشاف العلاقات الممكنة بين المتغيرات. و لقد أنتج النكوص اللا خطي نموذج رياضي شامل و ذو دقة معقولة. يحتوي النموذج على خمسة حدود من المدخلات مربوطة بأسس و معاملات مختلفة. و في المقابل، تم تطبيق تقنية الشبكات العصبية لنمذجة عدم التجانس في النظام. أخرج النموذج المطور نتائج معقولة بمعامل علاقة (R2) بقيمة 0.6 للبيانات المصفاة. كما أنتج نموذج الشبكات العصبية نتائج جيدة أيضا بمعامل علاقة (R2) بقيمة 0.73 لبيانات التدريب و 0.71 لبيانات الإختبار. كذلك أظهر النموذج تطابقا جيدا مع قاعدة بيانات أخرى من طبقة العرب د.

English Abstract

Carbonate reservoirs usually have quite a complicated texture with a high degree of heterogeneity. They can have large aerial extent but with very low porosities. Some strata have low matrix permeability, while others have natural fractures. For this reason, well log evaluation techniques applicable to sandstone reservoirs usually fail in carbonate reservoirs. In the Middle East, the economic significance of oil and gas production from carbonate reservoirs is huge, especially due to gigantic fields present in the region. This research focuses on the Khuff formation of the Middle East which has one of the largest accumulation of gas in the world. The major mineral constituents of Khuff formation are dolomite, limestone and anhydrite. It has been known that some minerals significantly affect permeability; however, no general trend or rule of thumb appears to exist for carbonate rocks. While permeability in clastic rocks can be described by a model based on mineral content in the form of Herron’s correlation, developing a universal model for carbonate rock permeability based on mineral content is not possible due to different heterogeneity mechanisms present from one formation to another. Nevertheless, a local field correlation calibrated with well logs is possible. This research presents an initial attempt to discern the impact of mineralogy and porosity on permeability of the Khuff formation. A data set that belongs to Khuff-B and Khuff-C strata was obtained from one Saudi Arabian reservoir. The data set has 537 points from several wells and includes well log porosity, bulk density, hole diameter, and volume fractions of dolomite, limestone and anhydrite. The set also included the corresponding core permeability values. Initially, a thorough quality analysis was carried after which the data was filtered. Supervised clustering produced different trends and clusters based on mineral ratio. Symbolic and non-linear regression techniques as well as neural networks were then employed to explore possible relations between the parameters. Non-linear regression produced a rigorous mathematical model that showed reasonable accuracy. The model consists of five terms of input parameters linked with different coefficients and exponents. On the other hand, neural networks were employed to model the heterogeneity of the system. The developed mathematical model returned reasonable results with squared correlation coefficient (R2) of 0.6 for the filtered data. Neural networks presented good results as well with R2 of 0.73 for training and 0.71 for testing. The developed mathematical model also showed reasonable match with a separate set of Arab-D data.

Item Type:	Thesis (Masters)
Subjects:	Civil Engineering Engineering Earth Sciences Petroleum
Department:	College of Petroleum Engineering and Geosciences > Petroleum Engineering
Committee Advisor:	Abu-Khamsin, Sidqi
Committee Members:	Fraim, Michael and Abdulraheem, Abdulazeez
Depositing User:	MUHAMMAD HASAN (g201407460)
Date Deposited:	16 Jan 2018 11:18
Last Modified:	31 Dec 2020 06:15
URI:	http://eprints.kfupm.edu.sa/id/eprint/140616