Method for determining vertical permeability in horizontal wells

Cover Page

Cite item

Full Text

Abstract

Vertical permeability is an important characteristic of oil and gas reservoirs, significantly impacting the distribution of fluid and gas flows within the reservoir. Information about this parameter is essential for addressing various challenges in both scientific and industrial practice. Specifically, it facilitates assessments of the anisotropy of filtration properties of the porous medium normal to the plane of the reservoir, aids in predicting the formation of gas or formation water cones, calculates flow rates in horizontal wells, and develops filtration models for hydrocarbon feed extraction, among other applications.For horizontal wells, the traditional sources of information on the values of this rock property are laboratory studies of core material and the interpretation of Well tests. However, in certain situations, such as when natural core samples are unavailable or when initial bottom-hole pressure measurements are distorted, these conventional methods may not be feasible. In these cases, algorithms that utilize indirect indicators from alternative sources become valuable.The aim of this article is to demonstrate a developed method for determining vertical permeability in horizontal wells. This method employs dimensionless criteria for calculations, which are set of quantities reflecting the combination of the geometric features of the wellbore and the physicogeological properties of the reservoir. The required solution is achieved by processing input data using statistical methods and graphical analysis. It is shown that this methodological approach allows for the rapid assessment of vertical permeability in situations where conventional data collection is not possible. This method can be applied to any well where the necessary parameters for calculations are known and accessible. It allows for obtaining data on vertical permeability with an acceptable degree of accuracy compared to similar definitions from pressure recovery curve. 

About the authors

T. V. Kuzmina

Branch of LLC LUKOIL-Engineering "KogalymNIPIneft" in Tyumen

Email: Tatyana.Kuzmina2@lukoil.com

A. G. Kozubovsky

InTEK CJSC

S. K. Sokhoshko

Industrial University of Tyumen

References

  1. Брехунцов, А. М. Развитие теории фильтрации жидкости и газа к горизонтальным стволам скважин / А. М. Брехунцов, А. П. Телков, В. К. Федорцов ; ОАО «Сибирский науч.-аналитический центр», Тюменский гос. нефтегазовый ун-т. – Тюмень : Изд-во Тюменского гос. ун-та, 2004. – 290 с. – Текст : непосредственный.
  2. Lee J. Pressure transient testing / J. Lee, J. B. Rollins, J. P. Spivey – Society of Petroleum Engineers. – 2003. – Direct text.
  3. Комплексирование результатов гидродинамических и промысловогеофизических исследований на примере нефтегазоконденсатного месторождения ПАО «Газпром нефть» / Д. Ю. Баженов, А. А. Артамонов, А. Н. Шорохов– Текст : непосредственный // Нефтяное хозяйство. – 2016. – № 12. – C. 52–55.
  4. Козубовский, А. Г. Оптимизация интерпретации кривых восстановления давления, осложненных эффектом сегрегации фаз в лифте подъемных труб / А. Г. Козубовский, Т. В. Кузьмина. – doi: 10.51890/2587-7399-2021-6-2-29-44. – Текст : непосредственный // PROнефть. Профессионально о нефти. – 2021. – Т. 6, № 2. – С. 39–44.
  5. Козубовский, А. Г. Анализ результатов оценок скин-фактора в условиях дефицита исходной информации / А. Г. Козубовский, Т. В. Кузьмина, А. А. Ефимов. – DOI 1051890/2587-7399-2023-82-97-104. – Текст : непосредственный // PROнефть. Профессионально о нефти. – 2023. – Т. 8, № 2. – С. 97–104.
  6. Нелинейная фильтрация в низкопроницаемых коллекторах. Анализ и интерпретация результатов лабораторных исследований керна Приобского месторождения / В. А. Байков, Р. Р. Галеев, А. В. Колонских. – Текст : непосредственный // Научно-технический вестник ОАО «НК «Роснефть». – 2013. – № 2(31). – С. 8–12.
  7. Нелинейная фильтрация в низкопроницаемых коллекторах. Лабораторное фильтрационное исследование керна Приобского месторождения / В. А. Байков, А. В. Колонских, А. К. Макатров. – Текст : непосредственный // Научнотехнический вестник ОАО «НК «Роснефть». – 2013. – № 2(31). – С. 4–7.
  8. Зайцев, М. В. Модели нелинейной фильтрации и влияние параметров нелинейности на дебит скважин в низкопроницаемых коллекторах / М. В. Зайцев, Н. Н. Михайлов, Е. С. Туманова. – doi: 10.18599/grs.2021.4.5. – Текст : непосредственный // Георесурсы. – 2021. – Т. 23, № 4. – С. 44–50.
  9. Representation of a new physics-based non-Darcy equation for lowvelocity flow in tight reservoirs / L. Zhao, H. Jiang, H. Wang. – doi: 10.1016/j.petrol.2019.106518. – Direct text // Journal of Petroleum Science and Engineering. – 2020. – Vol. 184. – P. 106518.
  10. Threshold Pressure Gradient in Ultra-low Permeability Reservoirs / F. Hao, L. S. Cheng, O. Hassan. – Direct text // Petroleum Science and Technology. – 2008 – Vol. 26. – P. 1024–1035.
  11. Козубовский, А. Г. Исследование влияния процесса разработки залежи на продуктивность скважин / А. Г. Козубовский, Т. В. Кузьмина. – doi: 10.51890/2587-7399-2022-7-2-32-40. – Текст : непосредственный // PROнефть. Профессионально о нефти. – 2022. – Т. 7, № 2(24). – С. 32–40.

Supplementary files

Supplementary Files
Action
1. JATS XML
Download

Согласие на обработку персональных данных

 

Используя сайт https://journals.rcsi.science, я (далее – «Пользователь» или «Субъект персональных данных») даю согласие на обработку персональных данных на этом сайте (текст Согласия) и на обработку персональных данных с помощью сервиса «Яндекс.Метрика» (текст Согласия).