Proper reservoir characterization is an integral part of formation evaluation, reserve estimation and planning of field development. Seismic inversion is a widely employed reservoir characterization tool that provides various rock properties of reservoir intervals. This study presents results of the inversion studies including Geostatistical Inversion carried out on the gas fields, offshore Myanmar. Higher resolution and multiple models can be produced by Geostatistical Inversion using input data such as pre-stack seismic data, well logs, petrophysical relationships and geological inferences for example reservoir shape and lateral extent. Detailed reservoir characterization was required for the development plan of gas fields, and the Geostatistical Inversion studies served as a basis for integrated geological modeling and development well planning.
This paper presents the development of reservoir characterization model equipped with parallelized genetic algorithm, and its application for a heterogeneous reservoir system with integration of the well data and multi-phase production data. A parallel processing method performed by PC-cluster was applied to the developed model in order to reduce time for an inverse calculation. By utilizing the developed model, we performed the inverse calculation with the production data obtained from three layered reservoir system to estimate porosity and permeability distribution. As a result, the pressures observed at well almost identical to those calculated by the developed model. Also, it was confirmed that parallel processing could be applied for reservoir characterization study efficiently.
Seismic attributes are often used to identify lithology and evaluate reservoir properties. However, interpretation based only on structural attributes and without knowledge of the Vp/Vs ratio can limit the ability to evaluate changes in heavy oil reservoirs. These limitations are often due to less obvious impedance differences. In order to investigate pieces of evidence of a heavy-oil shaly-sand reservoir from seismic data, besides geochemistry, we studied seismic attributes and characterized the reservoir using seismic stack data and well logging data. The study area was the Muglad rift basin in South Sudan. We conducted a seismic complex analysis to evaluate the target reservoir. To delineate the frequency responses of the different lithological units, we applied the spectral decomposition method to the target reservoir. The most unexpected result was continuous bands of strong seismic reflectors in the target reservoir, which extended across the borehole. Spectral decomposition analysis showed that the low-frequency zone of 25 Hz dominant frequency was consistent with instantaneous attributes. This approach can identify lithology, reveal frequency anomalies, and filter the stacked section into low- and high-frequency bands. The heavy-oil reservoir zones exhibited velocity attenuation and the amplitude was strongly frequency dependent.
For the successful characterization of the fractured reservoir, it is inevitable to describe fracture properties more precisely. Although the deterministic features, of mega-trend faults can be relatively definite, the background features of minor fractures are not easily analysed in spite of the various data of these features. In this study, two different methods, statistical and fractal methods, are used to construct the minor fracture system over the entire field. After completing these tasks, with the identified deterministic features and background features, total fracture system for fractured reservoir is constructed and updated with the aid of dynamic data obtained from well test.
Petroleum reservoir characterization is a process for quantitatively describing various reservoir properties in spatial variability using all the available field data. Porosity and permeability are the two fundamental reservoir properties which relate to the amount of fluid contained in a reservoir and its ability to flow. These properties have a significant impact on petroleum fields operations and reservoir management. In un-cored intervals and well of heterogeneous formation, porosity and permeability estimation from conventional well logs has a difficult and complex problem to solve by conventional statistical methods. This paper suggests an intelligent technique using fuzzy logic and neural network to determine reservoir properties from well logs. Fuzzy curve analysis based on fuzzy logics is used for selecting the best related well logs with core porosity and permeability data. Neural network is used as a nonlinear regression method to develop transformation between the selected well logs and core analysis data. The intelligent technique is demonstrated with an application to the well data in offshore Korea. The results show that this technique can make more accurate and reliable properties estimation compared with previously used methods. The intelligent technique can be utilized a powerful tool for reservoir characterization from well logs in oil and natural gas development projects.
In general, well log and core data have been utilized for reservoir characterization. These well data can provide valuable information on reservoir properties with high vertical resolution at well locations. While the seismic surveys cover large areas of field but give only indirect features about reservoir properties. Therefore it is possible to estimate the reservoir properties guided by seismic data on entire area if a relationship of seismic data and well data can be defined. Seismic attributes calculated from seismic surveys contain the particular reservoir features, so that they should be extracted and used properly according to the purpose of study. The method to select the suitable seismic attributes among enormous ones is needed. The stepwise regression and fuzzy curve analysis based on fuzzy logics are used for selecting the best attributes. The relationship can be utilized to estimate reservoir properties derived from seismic attributes. This methodology is applied to a synthetic seismogram and a sonic log acquired from velocity model. Seismic attributes calculated from the seismic data are reflection strength, instantaneous phase, instantaneous frequency and pseudo sonic logging data as well as seismic trace. The fuzzy curve analysis is used for choosing the best seismic attributes compared to sonic log as well data, so that seismic trace, reflection strength, instantaneous frequency, and pseudo sonic logging data are selected. The relationship between the seismic attribute and well data is found out by the statistical regression method and estimates the reliable well data at a specific field location derived from only seismic attributes. For a future work in this study, the methodology should be checked an applicability of the real fields with more complex and various reservoir features.
Reservoir Characterization (RC) using 3-D seismic attributes analysis can provide properties of the oil sand reservoirs, beyond seismic resolution. For example, distributions and temporal bed thicknesses of reservoirs could be characterized by Spectral Decomposition (SD) and additional seismic attributes such as wavelet classification. To extract physical properties of the reservoirs, we applied 3-D seismic attributes analysis to the oil sand reservoirs in McMurray formation, in BlackGold Oilsands Lease, Alberta Canada. Because of high viscosity of the bitumen, Enhanced Oil Recovery (EOR) technology will be necessarily applied to produce the bitumen in a steam chamber generated by Steam Assisted Gravity Drainage (SAGD). To optimize the application of SAGD, it is critical to identify the distributions and thicknesses of the channel sand reservoirs and shale barriers in the promising areas. By 3-D seismic attributes analysis, we could understand the expected paleo-channel and characteristics of the reservoirs. However, further seismic analysis (e.g., elastic impedance inversion and AVO inversion) as well as geological interpretations are still required to improve the resolution and quality of RC.
Spatial and temporal changes in algal population in Yongdam reservoir and ecological factors that induced the changes in the size and composition of algal population were investigated by monthly sampling at ten locations in the reservoir. Nutritional state of the reservoir was identified to be phosphorus-limited with nitrogen to phosphorus (N : P) ratio much greater than 17 in most samples. Algal population was dominated by three taxonomic groups, diatoms, chlorophytes and cyanobacteria. Although explosive algal growth was not observed in the summer, algal population showed transition with time of the dominant algal type from diatoms in the winter to cyanobacteria in the summer. Chlorophyta was not the dominant group in the reservoir although they maintained relatively stable number of cells in the reservoir and showed increase in population from March to May. The application of statistical methods revealed that the factors inducing changes in cell number of each group were water temperature for diatoms and cyanobacteria and phosphorus concentration for chlorophyte. Fluctuation of cyanobacterial population was mainly observed near the inlet of tributaries while diatoms showed higher variation inside the reservoir.
Laminated films composed of drug-containing reservoir layer and drug-free membrane were prepared. Zero-order drug release with lag time was achieved by laminating drug-free film onto the reservoir layer, while burst effect was observed on cast-on film. The rate controlling membrane was either attached to or cast directly into the reservoir. The release rate was independent on the reservoir composition but dependent on the composition of rate-controlling membrane. In growth inhibitory test of cephalexin from Eudragit RS film to Streptococcus Mutans, the disk even after release test for 72 hours showed more bacterial growth inhibition than that of control. Permeation of drug through rat skin was proportional to the HPC fraction in the film. We could control the release of cephalexin from the film by changing the fraction of Eudragit RS, HPC and DEP content. Consequently, Eudragit RS/HPC film was found to be very effective system for local delivery of drugs.
Chung, Se Woong;Lee, Heung Soo;Yoon, Sung Wan;Ye, Lyeong;Lee, Jun Ho;Choo, Chang Oh
Journal of Korean Society on Water Environment
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v.23
no.6
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pp.934-944
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2007
Fine suspended solids (SS) induced into a reservoir after flood events play important ecological and water quality roles by presenting persistent turbidity and attenuating light. Thus the origin and physical features must be characterized to understand their transport processes and associated impacts, and for the establishment of watershed based prevention strategies. This study was aimed to characterize the physical properties of the SS sampled from Daecheong Reservoir and its upstream rivers during flood events. Extensive field and laboratory experiments were carried out to identify the turbidity-SS relationships, particle size distributions, settling velocity, and mineral compositions of the SS. Results showed that the turbidity-SS relationships are site-specific depending on the locations and flood events in the system. The turbidity measured within the reservoir was much greater than that measured in the upstream rivers for the same SS value. The effective diameters ($D_{50}$) in the rivers were in the range of $13.3{\sim}54.3{\mu}m$, while those in the reservoir were reduced to $2.5{\sim}14.0{\mu}m$ due to a fast settling of large particles in the rivers. The major minerals consisting of the SS were found to be Illite, Muscovite, Albite, and Quartz both in the rivers and reservoir. Their apparent settling velocities at various locations in the reservoir were in the range of 0.06~0.13 m/day. The research outcome provides a fundamental information for the fine suspended particles that cause persistent turbidity in the reservoir, and can be used as basic parameters for modeling study to search watershed based optimal control measures.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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