Shale Gas Reservoirs의 이중 유공성 모델 이해

Shale Gas reservoirs는 두 가지 명백하지만 상호 연결 된 시스템으로 구성된 복잡한 자세 네트워크에 의해 문자화됩니다. 매트릭스 및 자연 골절 네트워크 (또는 유압 자극 후 골절). dual‐porosity model]는 오염 오염 물질을 최소화하면서 공기 오염 물질의 각 볼륨 요소를 치료합니다. 이 중성 골절은 1963 년의 가스를 저장하고 가스를 관리하는 가장 큰 특징입니다. 이 시스템은 가스를 관리하는 가장 강력한 가스를 공급하는 것이 매우 중요합니다.

Warren‐Root 대표

Warren-Root 모델은 두 가지 치수가없는 매개 변수를 소개합니다: ]storativity ratio (ω)]과 inter-porosity flow 계수 (λ)]. Storativity ratio ω = (φf]] ctf]]]]의 스케일링 및 스케일링의 값은 다음과 같습니다.

Matrix versus Fracture 속성

매트릭스 블록은 나노미터 규모의 다공성 다공성에 대한 하위 미크론을 함유하고 있으며, 종종 중요한 유기 유공성 (kerogen‐hosted pores)을 함유합니다. 매트릭스의 침투성은 일반적으로 나노다리시에서 미세다리시 범위에 있습니다. 골절률은 밀리다리시에서 스트라이크에 이르기까지 여러 가지 순서가 될 수 있습니다. dual‐porosity model은 다음과 같은 단일 접근 균류를 만드는 것입니다.]]

Matrix‐Fracture Transfer 기계장치

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Shale Gas Reserve에 적용

정확한 예비 추정은 본래 가스에서 장소 (OGIP) 및 회복 가능한 분수를 정량화하는 것을 요구합니다. 이중 포로성 모형은 이 계산을 위한 물리 근거한 기초를, 특히 생산 자료, 핵심 측정 및 petrophysical 기록과 통합할 때 제공합니다.

가스인인-Place를 자극하는

이중 구조 시스템의 OGIP는 골절과 매트릭스 (합성 물질에 흡착 가스 포함)에 저장 된 무료 가스의 합으로 계산됩니다. 모델은 골절 부유 (일반적으로 0.1-1%의 대량)과 매트릭스 부유성 (2-10%)로 부유성을 분할합니다. 가스 포화, 형성 볼륨 요인 및 흡착 isotherms (Langmuir 압력 및 볼륨)는 각 오염 물질에 적용되어 있습니다. OGIP는 실제 양의 양을보다 안정시키는 것이기 때문에,보다는 높은 수준의 양의 양을 얻고 있습니다.

생산 예측 및 Decline 곡선 분석

이중 구조 모델의 가장 큰 장점 중 하나는 많은 셰일 잘에서 볼 수있는 독특한 "두 개의 사면"쇠퇴를 예측하는 능력입니다. 골절 부패에서 초기 가파른 감소는 더 길어지며, 골절에 매트릭스 가스 피드로 쇠퇴를 쇠퇴합니다. 전통적인 Arps는 종종 꼬리 비율을 넓히고 낙관적 예비에 이르는 것을 강조합니다. 이중 ‐ 포로성 시뮬레이션 - 또는 심지어 유형 곡선은 그러한 모델에서 파생됩니다. (적용적 인 모델)은 특정 모델의 절반을 개선 할 수 있습니다. (적 인 모델), 특정 모델의 절반은 특정 모델의 성능에 영향을 줄 수 있습니다.

Single-Porosity Models에 대한 장점

단일성 모델은 효과적인 침투성 및 부유성으로 균질 매체로 형성을 대우합니다. 적절하게 더 간단한 동안, 그들은 저장과 교류 지구 사이 동적인 상호 작용을 붙잡기 위하여 실패합니다. 이중성 모형의 중요한 이점은 다음을 포함합니다:

  • Physical realism: 은 실제 유량 기하학을 나타냅니다 – 높은 겹 골절을 통해 낮은 줌 매트릭스 흐름에 저장 가스.
  • 더 나은 압력 트랜스미터 분석: 듀얼 포로성 행동 (구조 테스트의 유래물에 "dip")는 ω를 견적하고 잘 테스트에서 λ에 직접 일치 할 수 있습니다.
  • Improved history matching: 2개의 연속 프레임 워크는 필드 생산 데이터에 대한 더 정확한 교정을 허용하는 자유(다른 부적합한 부적합 볼륨과 침투성)의 추가도를 제공합니다.
  • Recovery 메커니즘 선명도: 매트릭스에서 분쇄 가스 탈취에서 생산되는 가스 사이의 분산, 엔지니어 설계 최적 자극 및 제복 전략을 돕는.

많은 연산자는 이제 일상적으로 사용 듀얼-porosity 모델 리소스 평가 과 ]investment decisions, 특히 주요 셰일에서 Barnett, Marcellus, Permian Basin, 그리고 Suan Basin의 Longmaxi 대형 같은 재생.

책임 및 완화 전략

힘에도 불구하고 이중 유동성 모델은 도전없이는 안됩니다. 세 가지 주요 장애물 – 데이터 강도, 교정 복잡성 및 계산적 수요 - 현대 워크플로우로 관리 할 수 있습니다.

데이터 인텐시브 및 교정 복합성

이중 구조 모델은 매트릭스 및 골절 특성의 상세한 특성화가 필요합니다. 매트릭스 침투성 및 부유성은 코어 플러그, 분쇄 된 ‐ 락 분석 및 핵 자기 공명 (NMR) 로그에서 제공됩니다. 실제 속성 - 간격, 가늠구멍, 전도도 및 오리엔테이션 - 이미지 로그, 미생물 매핑 및 실험실 실험에서 파생됩니다. 인터 포로티 유량 계수 (λ)를 측정하는 것은 특히 어려운 일이 아닙니다. [1] [1]] [1]] [1]] [1]]] [1]]] [2]]] [2]]]] [2]]]]]] [2]]]]]]]] [2]]]]]]]]]]]]]]]] [[[]]]]]]]]]]]]]]]]]]]]]]]]]]]]]]]]]] [[[[[[[[[[[[[[[[]]]]]]]]]]]]]]]]]]]]]]]]]]]]]]]]]]]]]

Computational 수요

수백만 개의 셀을 가진 전체 ‐ 필드 듀얼-포로티 모델을 시뮬레이션 할 수 있습니다. 이 작업을 시작하려면 엔지니어 사용 프록시 모델 (response surfaces) 또는 간단한 섹터 모델은 키 잘 위치와 일치하도록 세련된. 기계 ‐러닝 알고리즘은 또한 듀얼-포로티 시뮬레이션 출력에 훈련되어 전체 시뮬레이션을 실행하지 않고 신속한 예비 견적을 제공 할 수 있습니다. - 자산 기술 팀에 대한 기술.

Emerging Variants: 트리플 포로니티와 멀티 콘티넘 모델

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예를 들어, Marcellus shale의 연구는 3배 유공성 모형이 표준 이중 유공성 모형과 비교하여 거의 40%에 의하여 가장된 가스 비율 사이 mismatch를 감소시킨 것을 설명했습니다 (]SPE 191657-PA). 유기 유광성 오염은 가스 생산의 추가 15~20 %를 1 년 이상에 공헌했습니다.

현장 사례 연구 및 산업 Adoption

이중 구조 모델의 효과는 수많은 필드 응용 프로그램에 의해 지원됩니다. Barnett shale에서 운영자는 Warren‐Root 기반 모델에 200 개 이상의 웰빙에서 생산, 가스 비율과 누적 생산에 대한 10 % 미만의 평균 오류를 달성하는 데 사용되었습니다. 모델은 상호 변동성 유량 (λ) 변화하는 체계적으로 침묵 versus 탄산염 ‐ 풍부한 지역, gu 완료 디자인에 대한 설명이 있음을 밝혀냈습니다. SLTLTLT (Longt)의 밀도는 30 %의 천연 가스 밀도 (F)의 밀도가 높으며, 20 %의 천연 가스 밀도는 30 %의 연소율이 더 높은 수치를 보여줍니다.

미국 에너지 정보 관리 (]EIA) 또한 셰일 플레이에 대한 연간 예비보고에 대한 멀티 포로티 방법 참조, 듀얼 ‐ 또는 트리플 포로티 모델을 사용하여 운영자가 더 일관성있는 예약을보고 lumped-parameter 접근 방식을 사용하여 그들에 비해.

미래 전망과 Remaining 도전

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