Acid Fracture Design Optimization in Naturally Fractured Carbonate Reservoirs. Masters thesis, King Fahd University of Petroleum and Minerals.

PDF MS_Thesis_Report.pdf - Accepted Version Restricted to Repository staff only until 15 August 2023. Download (4MB)

Arabic Abstract

عادة ما تكون مكامن الصخور الكربونية، المرشحة للتكسير الحمضي، مكسورة بشكل طبيعي. لذلك، فإن وجود شبكات الكسر له تأثير مهم على نتائج تصميم الكسر الحمضي. يطور هذا العمل نموذجًا لشرح التوزيع الحمضي في الكسور الهيدروليكية المتقاطعة مع الكسور الطبيعية. ثم يتم استخدام هذا النموذج لتحسين معلمات تصميم الكسر الحمضي بناءً على هدف زيادة الإنتاجية. يستخدم هذا البحث نموذجًا مطورًا داخليًا يلتقط التفاعل المعقد بين الكسور الهيدروليكية والكسور الطبيعية الموجودة لحساب نتائج التوصيل لوظيفة تصميم التكسير الحمضي عند كثافة التصدع الطبيعية لمكامن مختلفة. علاوة على ذلك، تم دمج هذا النموذج مع نموذج إنتاجية داخلي لحساب تحسين الإنتاجية. نتيجة لذلك، يساعد في اختبار سيناريوهات لتصاميم التكسير الحمضي المختلفة. تم إجراء دراسة للمتغيرات لتحديد تأثير الكسور الطبيعية على عملية التكسير الحمضي في المكمن ومقارنة الإنتاجية في حالات الكسور الطبيعية مع تلك التي لا توجد بها كسور طبيعية. أيضًا، للعثور على ظروف التصميم المثلى (على سبيل المثال، معدل الحقن وكمية الحمض) بناءً على خصائص الكسور الطبيعية وخصائص المكمن. الذكاء الاصطناعي (AI) لتقديم نموذج تنبؤي سريع ويمكن الاعتماد عليه لحساب إنتاجية التكسر الحمضي. تم فحص ثلاث طرق للذكاء الاصطناعي: آلة ناقلات الدعم (SVM)، ونظام المنطق الضبابي (FLS)، والشبكة العصبية الاصطناعية (ANN). سمحت الارتباطات الرياضية المطورة من أساليب الذكاء الاصطناعي المختارة، ولا سيما ANN، بالتنبؤ السهل والسريع بإنتاجية البئر. بالإضافة إلى ذلك، تقدم نماذج الذكاء الاصطناعي تنبؤات موثوقة عن طيات الإنتاجية. على سبيل المثال، يحتوي نموذج الشبكة العصبية الاصطناعية على خطأ تنبؤ بنسبة 3.3٪. بالإضافة إلى ذلك، تم الحصول على معادلة تجريبية من نموذج ANN. يشرح النموذج الذي تم تطويره هنا التفاعلات المعقدة للكسور الحمضية في تكوينات الكربونات المكسورة بشكل طبيعي. نتيجة لذلك، يمكن الآن تقدير تأثيرات الكسور الطبيعية على وضع التكسير الحمض وظروف التصميم المثلى. هذه المعلومات ضرورية لتصميم تحفيز أفضل في هذا النوع من المكامن، والذي نادرًا ما تم النظر فيه.

English Abstract

Carbonate formations, candidates for acid fracturing, are usually naturally fractured. Therefore, the existence of fracture networks has an important impact on fracture design outcomes. This work develops a model to explain acid distribution in hydraulic and intersecting natural fractures. This model is then used to optimize acid fracture design parameters based on the goal of maximizing productivity. This research utilizes an in-house developed model that captures the complex interaction between hydraulic and natural fractures to calculate the conductivity outcomes of an acid fracturing design job at different reservoirs' natural fracture density. Furthermore, this model is integrated with an in-house productivity model to calculate productivity enhancement. As a result, it helps run a way higher number of sensitivities for various acid fracturing designs. A parametric study has been done to determine the impact of natural fractures on acid placement in the reservoir and compare productivity folds in cases with natural fractures with those without natural fractures. Also, to find the optimum design conditions (e.g., injection rate and volume) based on the natural fractures' characteristics and reservoir properties. Artificial intelligence (AI) to deliver a fast and dependable predictive model for fracture productivity enhancement. Three methods of AI were examined: support vector machine (SVM), fuzzy logic system (FLS), and Artificial neural network (ANN). The developed mathematical correlations from the selected artificial intelligence methods, notably the ANN, allowed easy and fast performance prediction. Additionally, AI models give reliable predictions of the productivity folds. For example, the artificial neural network model has a prediction error of 3.3%. In addition, an empirical equation has been obtained from the ANN model. The model developed here explains the complex interactions of acid fractures in naturally fractured carbonate formations. As a result, the effects of natural fractures on acid placement and optimum design conditions can now be estimated. Such information is imperative for better stimulation design in this type of formation, which has rarely been considered.

Item Type:	Thesis (Masters)
Subjects:	Petroleum > Well Performance and Optimization Petroleum > Enhanced Oil Recovery Petroleum > Reservoir Modelling and Simulation Petroleum > Well Completion and Stimulation
Department:	College of Petroleum Engineering and Geosciences > Petroleum Engineering
Committee Advisor:	Al-Jawad, Murtada
Committee Co-Advisor:	Qinzhuo, Liao
Committee Members:	Sultan, Abdullah and Mahmoud, Mohamed and Al-Afnan, Saad
Depositing User:	MONTHER AL-SULAIMAN (g200475340)
Date Deposited:	28 Sep 2022 11:31
Last Modified:	28 Sep 2022 11:31
URI:	http://eprints.kfupm.edu.sa/id/eprint/142196