降低储层的不确定性

在没有核心数据的情况下, 对一口野猫井所钻储层的初始模型进行了校准，以符合公布的值, 这导致了高度的不确定性，影响了对广泛成岩蚀变油藏的储量估计. 尽管地层的生产主要与延伸的裂缝走廊有关, 由于缺乏对初始井中低渗透碳酸盐基质性质的测量，进一步增加了开发规划的不确定性.

进行数字岩石和流体分析

在该油田评估项目的第二口井进行了取心，取心位置为1451.常规岩芯分析和特殊岩芯分析的5英寸岩芯样品(分别为RCAL和SCAL). 因为储层压强是10,600 psi在实验室中是不可重复的，而且大量样品的klinkenberg校正的气体渗透性值太低，无法进行实验室SCAL分析, CoreFlow数字岩石和流体分析服务包括在SCAL项目中. 数字岩石的重点是气藏渗透率小于1md的样品, 哪个描述了44%的水库. 数字流体是根据PVT数据得出的，以考虑储层条件.

获得精确的数据，以完善仿真模型

CoreFlow服务是对常规评价方法的补充和扩展，可以加速储层表征，并提供敏感性研究以减少不确定性. 该工作流采用DHD直接流体力学孔隙流动模拟，将数字岩石和流体模型集成在一起. 然后使用高性能计算进行孔隙尺度模拟，进一步加快了油藏模拟中参数的反馈, 如相对渗透率、毛细压力等.

利用2微米分辨率的x射线微ct数据和500纳米和20纳米分辨率的SEM数据集建立了数字岩石模型. 空气和盐水的数字流体模型, 死油和盐水, 并建立了油藏和盐水多相流模型, 包括在油藏条件下进行的数字多孔板测试, 超出实验室的压力极限进行实验研究.

这种结合实验和数字化的工作流程是一种快速的方法, 获得关键数据以完善仿真建模的鲁棒方法. 使用CoreFlow服务进行稳态流动测试，可以构建相对渗透率曲线，其中包括代表低渗透层的样品的可动油估计. 从这个, 确定了储层物性与驱油系数之间的函数依赖关系，在整个储层中分布可靠的物性值，提高了水动力模型的预测质量.

CoreFlow服务还可以对提高采收率的主要方法的需求和有效性进行早期评估. 数字岩心多相过滤模型表明，水相渗透率krw从0显著降低.3 to 0.05, 油田注水系统维持油藏压力的效率较低. 通过在动态模型中加入krw，验证了数字岩石分析的可靠性, 这使得历史数据与生产数据精确匹配，从而更准确地预测可能发生的突水.

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