2013-08-30 SPE 164546

2013-08-30

SPE 164546

*** 이 논문은 microseismic 자료를 기반으로 함
*** chemical tracer, logging 등의 자료가 필요함
*** 다양한 SRV를 모사할 수 있는 Reservoir simulator가 필요함
*** production data를 이용한 RTA 분석은 유동파악과 이에 따른 Linear flow parameter 값의 boundary를 정해주는데 사용됨

Production data를 이용하여 flow regime과 fracture stimulation parameters를 측정하여 bounds를 제공

생산자료 HM과 민감도 분석, 생산성 예측을 통한 결과 다음과 같은 사실을 알 수 있었다

1) fracture stimulation을 통해 생성된 SRV는 pressure dependent하다 (fading away from the wellbore)
2) 파쇄대의 기하 (fracture geometry)는 매우 가변적이고 수평적인 측면에서 매우 불규칙한 drainage area를 생성한다.
3) draw down, 즉 유량에 대한 조절을 하지 않을 경우 유정인근에서의 condensate banking이 초기 1년 사이에 일어날 수 있다.

일반적인 파쇄대 스테이지 350ft 간격이며 5개의 perforatoin cluster를 갖는다. 350,000 lb의 지지체가 70 BPM으로 주입된다.

수평정을 따라 생성되는 SRV는 Massive, heterogeneous, complex하다 이와 같은 SRV의 형상은 microseismic mapping, producton log, chemical tracer를 통해 확인 가능하다.

현존하는 전통적인 수압파쇄 시뮬레이터는 자연파쇄대 내에 존재하는 파쇄대기하의 복잡성을 예측하는데 한계를 갖는다. 이는 다양한 스케일과 다양한 타입의 자연파쇄대 때문이다.

Agarwal et al., Bello and Wattenbarger 2008에 의해 제안된 bi-wing 타입의 파쇄대 기하는 well performance, drainage area, depletion efficiency를 잘 못 측정할 수 있게 만든다. 이런 이유로 bi-wing 타입의 파쇄대 기하에 기반한 RTA는 대부분의 수평정을 통해 생성된 자연파쇄대가 있는 셰일가스 저류층에서 적용하기 어렵다 (may not be)

또한 RTA를 통해 측정된 선형유동, compound linear, BDF는 실제 유정의 거동을 반영하지 못한다.

본 연구의 목적은 다음과 같다.

- 복잡한 기하를 가진 수압파쇄대의 모사, 여기서는 Variable SRV로 명명한다.
- 다양한 전도성을 가지고 있는 SRV (fading permeability)의 복잡한 거동양상을 설명하고자 한다.
- 불규칙한 drainage area와 유정 인근의 depletion zone에 대해서 평가하고자 한다.

본 논문에서 접근한 workflow는 다음과 같다. 아래 설명 될 일련의 과정등을 mechanistic reservoir flow model에 모사하였고, 이 모델은 유정완결 효율성과ㅡ 유정인근에서의 depletion zone에 대해 모사한다.

1) 지층 평가 : 로깅, 지층에서 실시한 탄성파(curvature, coherency(결합력, 일관성)), 탄성파 탐사를 통해 측정된 영률과 포아송비를 이용함
2) Surveillance data integration : 탄성파 탐사자료 (location and magnitude of events)가 chemical and radio-active tracer log와 통합되었다. 이는 지지체의 분포와 생산에 영향을 미치는 수평구간에 대한 파악을 가능하게 한다.
3) Well performance data integration : 압력과 유량자료를 이용하여 다양한 유동양상을 파악하고 stimulation parameters(LFP)값에 대한 bounding을 하였다.
4) 전산 모델링 : tracer 로깅과 생산자료를 이용한 flow regime parameters파악을 통해 calibration 된 탄성파 탐사자료를 이용하여 "유체투과율" 모델을 생성하였다. 전산모델링에 사용된 PVT 모델은 EOS와 매칭되었고 modified black oil PVT table 형태로 입력되었다.

다양한 SRV (Hydraulic , Conductive, Flush) 모델을 이용해 측정된 OGIP는, 충분한 생산량자료가 있을 시 계산할 수 있는 FMB를 이용해서 측정된 OGIP와 비교를 통해 검증할 수 있다.

Massive hydraulic fracturing을 이용하여 매우 복잡한 모암 주변의 파쇄대 network를 create 또는 open 할 수 있다. This collective system of fractures and shattered matrix blocks is referred to as = SRV = man-made reservoir

SRV는 균일하지 않은 기하와 매우 다양한 유효유체투과율을 가지고 있는데 이는 유정자극의 효율에 따라 달라진다. intensity of stimulation (hydraulic, conductive, flush SRV)

기존에 존재하는 hydraulic farcturing simulators는 자연균열 저류층에서 수압파쇄대를 모사하는데 한계점을 가지고 있기 때문에, 각기 다른 수압파쇄 스테이지에서 생성되는 생산 contribution을 측정할 수 없을뿐더러, 유정에 따른 drainage area를 측정하는데 한계를 가지고 있다.

- 본 논문에서는 파쇄대의 기하, 스테이지별 생산기여정도, drainage efficiency등을 예측할 수 있는 기술을 소개한다.

-

RTA를 통해서 계산되는 파쇄대 인자들은, 저류층 시뮬레이션시 참조 값으로 이용할 수 있는 boundary 값을 제공함

Conclusion

- 다양한 기하 및 유체투과율을 가진 SRV에 의해서 생산이 이뤄지고, contribution하는 SRV의 정도를 미래생산예측에 적용시켜야 한다.
- Eagle Ford 셰일층에서의 RTA를 이용한 Flow regime 예측이 실제적으로 틀릴 수 도 있다. Linear flow > radial flow > BDF 이렇게 갈수도 있기 때문에 radial flow를 BDF로 착각할 수 도 있다는 말인듯
- 분석적 해는 기본적으로 rectangular SRV를 가정하지만 배유면적의 크기, 감퇴효율, 생산할당량 등을 측정하는데 한계가 있다고 할 수 있다.

1) 자연균열돼가 있는 수평정에서의 유정자극법을 통한 파쇄대 생성은 매우 복잡하고 이방성을 띠며 SRV의 순차적인 감퇴가 일어날 수 있다. (sequential depletion, conductive SRV depletes first)

2) 일정한 형상을 갖는 SRV를 가지고 분석하는 analytical 모델은 유정의 미래생산 거동예측에 한계를 갖는다.

3) 생산량감퇴는 유정인근에서 SRV의 감퇴량에 의해서 Correlation될 수 있다.
Flush proudciotn 은 Flush SRV와 EUR은 Conductive SRV와 연관이 있다.