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FracaFlow-TightFlow Group – 16/03/2017
AGENDA
MOTIVATIONS
MÉTHODOLOGIE INTÉGRÉE ET NOUVELLE DISCRÉTISATION
APPLICATION À UN RÉSERVOIR COMPACT STIMULÉ
PERSPECTIVES – TRANSFERTS DE TECHNOLOGIE
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Woodford shale Jointed limestone CSE recorder CGG Global geo-services MOTIVATIONS
Plusieurs solutions pour simuler le passé, mais pour prédire ?
La technologie a beaucoup évolué et a changé la façon d’appréhender les réservoirs
Evidence qu’il existe des réseaux de fractures à complexités variables (sites et procédé dépendants), multi-échelles
Comment organiser le « labyrinthe » des données pour intégrer et valoriser l’ensemble de cette information partielle.
Paramètres d’influence de mieux en mieux connus mais l’importance relative de chacun d’eux n’ai pas encore maitrisée.
Exploration
Performance des puits
SPE-180946-MS
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NOTRE OBJECTIF
Penser et mieux comprendre le réservoir Améliorer la prédiction du comportement des réservoirs fracturés en respectant au mieux la complexité géométrique (directionnalité, connectivité, fort contraste de perméabilité…) et dynamique (ouverture, remplissage, activation…) Discrete Deformable Fracture Network (DDFN):
Décrire de façon optimale (intégration) le modèle statique de fractures naturelles calibré sur les données à disposition
Modèle dynamique de fractures (~ propagation, réactivation, fermeture et matrice poreuse incluses) calibré sur les tests de puits (injection/production)
Travailler la même description (et donc la même grille) pour l’analyse géologique et la simulation de réservoirs
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MODÉLISATION DES FRACTURES, APPROCHE DDFN
Outcrops
Seismic attributes
analysis
Wireline Logs
Core data
Image Logs
Geomechanical
analysis
Well data Inter-well data
Static analysis
Locally connected fractures
Regional diffuse fractures
Locally connected fractures
Regional diffuse fractures
Conceptual model
DDFN model
(Discrete Deformable fracture model)
+ uncertainties:
location?
length?
aperture?
conductivity?
Performance des puits
Mud Losses
Transient well tests - interferences
Dynamic analysis
Drilling reports,
Pressure data,
Tracer tests, etc
Flowmeter
microseismic
TFI
EXEMPLE D’ÉTUDE INTÉGRÉE
APPLICATION À UN RÉSERVOIR COMPACT (WOLFCAMP)
STIMULÉ HYDRAULIQUEMENT
BHP- Rates - µseismic – pas de FMI dans le 7H,
extrapolation 3D du 6H - logs & sismique
Données partagées par EP-Energy:
- BHPs, rates, Ant-Traking, Post-stack
Seismic attributes, microseismics, 1
FMI, GRs…
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TESTS DE LA PRÉDICTIBILITÉ DU MODÈLE
Calibration du modèle elasto-plastique sur le premier stage (sur la base de l’analyse Fp/Fn). Paramètres:
non-reversibilité des ouvertures/fermetures
Propriétés géomécaniques
Conductivité/ouverture des naturelles
Densités de fractures donc connectivité
Viscosité effective du proppant
Généralisation aux autres stages en utilisant la sismique et les logs (GR, VP).
30% des BHP peuvent être considérées comme bien prédites, pour les autres soit densité soit conductivités doivent être revues.
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CONTRÔLE DU MODÈLE À L’AIDE DE LA MICROSISMIQUE ET/OU TOUTE DONNÉE INTER-PUITS
Objectif: - Reproduire la forme et les extensions du nuage microsismique (information inter-puits)
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SIMULATION DE LA PERFORMANCE DU PUITS
Simuler la production (cas triphasique) : Ni mise à l’échelle ni remaillage (extraction possible)
utilisation des propriétés calibrées
Données 355000 Fractures (CPU 10 heures) 7000 Fractures “active “(CPU 30 min)
Seule une partie des fractures stimulées contribue à la période transitoire
La formation de gaz est difficile à simuler (nécessité de bien capturer le gradient de pression dans la matrice poreuse)
BHP Oil
Water Gas
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SIMULATION DE LA PERFORMANCE DU PUITS CONCEPT “MESH-LESS PROXIMITY FUNCTION”
Meilleure description du champ de pression dans la matrice pour simuler les transferts Matrice/Fracture
Sans recalibrer le modèle réservoir mais en adoptant les fonctions de proximité pour simuler la pression dans la matrice, la formation de gaz est mieux prise en compte
Gas (avant)
MInC extension
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APPLICATION AUX MULTI-PUITS
Well1
Well2
Well3 microsismique
Logs de fractures
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TRANSFERT DE TECHNOLOGIE?
Nouveau modèle hydromécanique adapté à une échelle multi-puits permettant d’intégrer plus de données (limitant l’incertitude parmi un ensemble de solutions ponctuelles)
Meilleure contrôle des phénomènes transitoires en milieu poreux fracturé: Stockage Géothermie Monitoring de réservoirs
Particulièrement adapté pour: 80% du transport se fait dans les fractures La complexité du réseau prend le dessus – les fluides altèrent la complexité Hétérogénéité dans le milieu qui transporte
Recherche de benchmarks
Doublet de puits Transport thermique
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RÉFÉRENCES:
Delorme, M., Bossie-Codreanu, D., Ben-Gharbia, I., Khebzegga, O., Khebzegga, N., & Ricois, O. M. (2016, June). Unconventional Production Forecast Needs Integration of Field Hydraulic Stimulation Data Through Fracture Model Calibration and Optimized Numerical Scheme. In SPE Argentina Exploration and Production of Unconventional Resources Symposium. Society of Petroleum Engineers. SPE-172831-MS. doi:10.2118/180946-MS.
Khvoenkova, N., Bossie-Codreanu, D., Broussard, N., Delorme, M., & Lecomte, J. C. (2015, September 28). Application of the DDFN (Discrete and Deformable Fracture Network) Method Within an Integrated Unconventional Reservoir Study Workflow. Society of Petroleum Engineers. doi:10.2118/175112-MS
Baroni, A., Delorme, M., & Khvoenkova, N. (2015, March 8). Forecasting Production in Shale and Tight Reservoirs: A Practical Simulation Method Capturing the Complex Hydraulic Fracturing Physics. Society of Petroleum Engineers. doi:10.2118/172831-MS
Delorme, M., Daniel, J.-M., Kada-Kloucha, C., Khvoenkova, N., Schueller, S., & Souque, C. (2013, August 12). An Efficient Model to Simulate Reservoir Stimulation and Induced Microseismic Events on 3D Discrete Fracture Network for Unconventional Reservoirs. Society of Petroleum Engineers. doi:10.1190/URTEC2013-146
Delorme, M., Mota, R. O., Khvoenkova, N., Fourno, A., & Nœtinger, B. (2013). A methodology to characterize fractured reservoirs constrained by statistical geological analysis and production: a real field case study. Geological Society, London, Special Publications, 374, SP374-14.
études
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RÉFÉRENCES:
Farah, N., Ding, D.Y. and Delorme, M. (2016) Extension of the Multiple Interacting Continua Method to Discrete Fracture Models for Unconventional Low Permeability Reservoir Simulations. To appear in Unconventional Resources Technology Conference. Society of Petroleum Engineers. Paper URTeC #2443586.
Delorme, M., Bossie-Codreanu, D., Ben-Gharbia, I., Khebzegga, O., Khebzegga, N., & Ricois, O. M. (2016, June). Unconventional Production Forecast Needs Integration of Field Hydraulic Stimulation Data Through Fracture Model Calibration and Optimized Numerical Scheme. In SPE Argentina Exploration and Production of Unconventional Resources Symposium. Society of Petroleum Engineers. SPE-172831-MS. doi:10.2118/180946-MS.
Ricois, O. M., Gratien, J., BossieCodreanu, D., Khvoenkova, N., & Delorme, M. (2016, November). Advantages of an Unstructured Unconventional Fractured Media Model Integrated Within a Multiphysics Computational Platform. In International Petroleum Technology Conference. International Petroleum Technology Conference.
Delorme, M. (2015). Ecoulements en milieux fracturés: vers une intégration des approches discrètes et continues (Doctoral dissertation).
Khvoenkova, N., & Delorme, M. (2011). An optimal method to model transient flows in 3D discrete fracture network. In IAMG conference.
Khvoenkova, N., & Delorme, M. (2012). Method for generating a fractured reservoir mesh with a limited number of nodes in the matrix medium. Patent No. 13/644,479. USA.
Khvoenkova, N., & Delorme, M. (2012). Method for constructing a fracture network grid from a Voronoi diagram. Patent No. 13/479,353. USA.
Noetinger, B. (2015). A quasi steady state method for solving transient Darcy flow in complex 3D fractured networks accounting for matrix to fracture flow. Journal of Computational Physics, 283, 205-223. [modele]
Noetinger, B., & Jarrige, N. (2012). A quasi steady state method for solving transient darcy flow in complex 3d fractured networks. Journal of Computational Physics, 231:23-28. [modele]
Ding, D. Y., Wu, Y. S., & Jeannin, L. (2014). Efficient simulation of hydraulic fractured wells in unconventional reservoirs. Journal of Petroleum Science and Engineering, 122, 631-642.
Wu, Y.S., Li, J., Ding, D., Wang, C. and Di, Y. : "A Generalized Framework Model for Simulation of Gas Production in Unconventional Gas Reservoirs" SPE Journal, vol.19, issue 5, 2014, pp845-857.
Farah, N., Ding, D. Y., & Wu, Y. S. (2015, February). Simulation of the Impact of Fracturing Fluid Induced Formation Damage in Shale Gas Reservoirs. In SPE Reservoir Simulation Symposium. Society of Petroleum Engineers.
Cai, L., Ding, D., Wang, C., and Wu Y-S. (2015), « Accurate and Efficient Simulation of Fracture–Matrix Interaction in Shale Gas Reservoirs » Transport in Porous Media, vol.107, issue 2, Match 2015, pp305-320.
Discrétisation
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CONTACTS FOR TECHNICAL EXCHANGES
Project Leader: M. Delorme [email protected] +33 147525989
Technical Advisor: D. Bossie Codreanu [email protected]
Simulation prototype Advisor: N. Khvoenkova [email protected]
Program Manager: P. Le Thiez [email protected]
