ENHANCEMENT AND PREDICTION OF LONG-TERM ACID FRACTURE CONDUCTIVITY. Masters thesis, King Fahd University of Petroleum and Minerals.

Preview

PDF Thesis.pdf - Submitted Version Download (5MB) | Preview

Arabic Abstract

التكسير بالحمض طريقة لتحسين الإنتاج وتستخدم بشكل واسع في خزانات الكربونات وبمقدورها تحسين معدل الإنتاج والعائد الأقصي كثيراً. التفاعل بين الحمض وسطح الكسر يولد سطحاً غير مستوياً نتيجة عدم تجانس الصخر. تُبقي السنون المدببة الكسر مفتوحاً بعد تطبيق إجهاد الغلق ويترك مساراً موصلاً للتدفق. التوصيلية الناشئة محكومة بصلابة الصخر، شكل التآكل وإجهاد الغلق المؤثر والذي يزيد بنضوب الخزان. دراسات حديثة أظهرت أن تفاعل الحمض والصخر يضعف خواص الصخور الميكانيكية وبالتالي تقل توصيلية الكسر بشكل حاد. يهدف البحث إلي استعادة صلابة الصخر ليتحمل إجهاداً أكبر وينتج توصيلية طويلة المدي إما بالدمج أو التغيير المعدني. معالجة الاستعادة إما بالغمر تماماً أو تشبيع العينات و قُيَمت الصلابة قبل وبعد المعالجة بتقنية غير مدمرة. محاليل الكريستالات النانوية ورباعي إيثيل أورثوسيليكات هما عناصر الدمج المستخدمة لزيادة صلابة الصخر بنسبة ٦ حتي ١٩٪. ومن ناحية أخري استخدم سلفات الزنك لتغيير الكالسيت للمعدن الأصلب السميثسونايت وأظهرت النتائج زيادة في الصلابة حتي ٣٥٪ من القيمة الأصلية. عانت نفاذية العينات المعالجة بمحلول الكريستالات النانوية وسلفات الزنك من نقص بمقدار ٤٥ لى ٦٥٪ بينما تلك المعالجة بتتراإيثيل أورثوسيليكات لم تظهرنقصاً. الهدف الآخر من هذا العمل هو تطبيق تقنيات تعلم الآلة التقليدية لتحسين تنبؤ توصيلية التكسير بالحمض أخذاً في الإعتبار كلاً من نوع الصخر وشكل التآكل وتلك طريقة لم تستخدم سابقاً. مراجعة الأبحاث تمت لتجميع بيانات توصيلية التكسير بالحمض المتناسقة. اعتماداً علي نوع الصخر وظروف المعالجة، أكواد ناتج تصحيح الخطأ بشجرة القرارات المدربة بشكل كافٍ لديها القدرة علي تنبؤ شكل التآكل بدقة تصل إلي ٩٥٪. بشكل أساسي، استخدم الانحدار الخطي متعدد المتغيرات مع الضبط لتنبؤ توصيلية الكسر. كما هي العادة في الصخر الطباشيري والدولومايت في إنتاج سطح تآكل خشن، فإن توصيليتهم تم التنبؤ بها بسهولة بمتوسط خطأ تربيعي٬٣٦٤ و ٬٠٣٧ ومعاملات ارتباط ٩٠٪ و٩٥٪ علي الترتيب. حجر الجير يتطلب تكييف البيانات بشكل أقل وسيناريوهات ماذا لو بشكل أكثر لأنه ينتج كل أشكال التآكل. وهكذا، فإن متوسط الخطأ التربيعي له أكبر من الصخر الطباشيري والدولومايت بقيمة ٠٬٥٥٥ ومعامل ارتباط ٩٠٪. وُجد أن تقسيم توصيلية التكسير بالحمض اعتماداً علي نوع الصخر وشكل التآكل قد حسن دقة التنبؤ بتوصيلية الكسر.

English Abstract

Acid fracturing is a widely used stimulation method in carbonate reservoirs that can enhance the production rate and ultimate recovery considerably. The reaction between the acid and fracture surface generates un-even surfaces due to rock heterogeneity. Asperities prop the fracture open after closure, leaving conductive flow paths. The created conductivity is governed by rock hardness, etching pattern and magnitude of closure stress which increases with reservoir depletion. Recent studies showed that the acid/rock reaction weakens the rock mechanical properties resulting in a sharp fracture conductivity decline. The research aims to restore the rock strength to endure high stresses and to sustain long-term fracture conductivity either by consolidation or mineralogy alteration. The restoration treatment was carried out by full immersion or impregnation of samples and the hardness was assessed before and after the treatment by a nondestructive technique. Nanocrystal solutions and Tetraethyl orthosilicate (TEOS) are consolidating agents which were employed to raise the rock hardness by 6% up to 19%. On the other hand, zinc sulfate was used to change the calcite into the harder mineral, smithsonite, which resulted in a 35% increase in rock hardness. The permeability of the samples treated with nanocrystal and zinc sulfate solutions suffered from a reduction in permeability by 45% up to 65%, whereas those treated with TEOS showed no reduction. The other objective of this work was to implement machine learning tools to improve acid fracture conductivity prediction considering both rock type and etching patterns; an approach that was not considered previously. A literature review was conducted to collect consistent acid fracture conductivity data. Based on the rock type and treatment conditions, adequately trained multiclass error-correcting output codes (ECOC) model using decision tree learner was used to forecast the etching pattern with an accuracy of 95%. Multivariate linear regression with regularization was used to predict the fracture conductivity. As they usually develop roughness etching pattern, chalk and dolomite conductivities were predicted accurately with normalized mean squared errors (MSE) of 0.364 & 0.037 and correlation coefficients (CC) near 90% & 95%, respectively. Limestone requires less data conditioning and more what-if scenarios as it develops different etching patterns. Thus, its normalized MSE is higher than that of chalk and dolomite with a value of 0.555 and CC around 90%. It is found that acid fracture conductivity classification based on rock type and etching pattern improved the prediction accuracy of the fracture conductivity.

Item Type:	Thesis (Masters)
Subjects:	Research Petroleum Petroleum > Enhanced Oil Recovery Petroleum > Reservoir Modelling and Simulation
Department:	College of Petroleum Engineering and Geosciences > Petroleum Engineering
Committee Advisor:	Al-Jawad, Murtada
Committee Members:	Solling, Theis and Al-Shehri, Dhafer
Depositing User:	MAHMOUD DESOUKY (g201706310)
Date Deposited:	22 Dec 2019 10:57
Last Modified:	31 Dec 2020 09:00
URI:	http://eprints.kfupm.edu.sa/id/eprint/141358