Permeability Prediction for Ajeel Oilfield/ Tertiary Reservoir by Integrating Rock Typing Approach with FZI Method

• Published in: Journal of Engineering 2024-12, Vol.30 (12), p.96-111
• Main Authors: Ahmed, Vian M., Al-Haleem, Ayad A.
• Format: Article
• Language: English
• Subjects: Ajeel oil field; Cluster analysis; FZI method; Permeability prediction; Tertiary reservoir
• ISSN: 1726-4073; 2520-3339
• DOI: 10.31026/j.eng.2024.12.07

يعد التنبؤ بالنفاذية أمرًا بالغ الأهمية في توصيف المكمن لبناء نماذج مكمن ثلاثية الأبعاد. المكمن الثلاثي لحقل عجيل النفطي عبارة عن مكمن كربونات معقد يتكون من تكوينات جيولوجية متعددة الطبقات وأنواع صخرية مختلفة. يمثل فهم سلوك تدفق السوائل في المكمن الثلاثي تحديات كبيرة. في هذا البحث يتم دمج أنواع الصخور عن طريق تقنيات التحليل العنقودي مع طريقة مؤشر منطقة التدفق (FZI) لتصنيف المكامن إلى وحدات تدفق هيدروليكي في الآبار الماخوذة فيها لباب، ولهذا الغرض، تم تصنيف صخور المكمن وتقسيم مناطق المكمن وفقًا لخصائص بتروفيزيائية مماثلة أفقيًا وعموديًا. يحدد التحليل العنقودي، الذي يستخدم بيانات جس الآبار من ثمانية آبار، أربعة أنواع مختلفة من الصخور في المكمن الثلاثي. إن إنشاء الارتباطات بين النفاذية اللباب والمسامية اللباب لوحدات التدفق المختلفة اعتمادًا على مؤشر جودة المكمن باستخدام طريقة FZI يوفر أربع وحدات تدفق هيدروليكي داخل المكمن الثلاثي. يتم تأكيد اعتمادية الطريقة من خلال معامل الارتباط الجيد (R² = 0.81) بين النفاذية المقاسة من FZI والنفاذية اللباب. إن استخدام بيانات سجل البئر لتصنيف صخور المكمن وإنشاء ارتباطات بين أنواع الصخور المحددة ومعادلات النفاذية المستمدة من طريقة FZI يتيح التنبؤ بالنفاذية في الآبار و المقاطع الغير ماخوذة فيها لباب من بيانات جس الابار. Accurate permeability prediction is essential for reservoir characterization, especially in building three-dimensional reservoir models. However, predicting permeability in the complex Tertiary reservoir/Ajeel oil field, with its different rock types and multi-layered formations, poses significant challenges. This paper utilizes well logs and core data from cored wells to predict permeability for uncored wells and intervals, uses an approach integrating rock typing by cluster analysis techniques and the Flow Zone Indicator (FZI) method by categorizing reservoirs into hydraulic flow units(HFUs) based on a reservoir quality index(RQI). This approach includes classifying reservoir rocks and zonation based on comparable petrophysical properties in horizontal and vertical dimensions. Through cluster analysis, four distinct rock types in the Tertiary reservoir are identified, and four hydraulic flow units are defined by correlating core permeability and porosity using the FZI method. The correlation coefficient (R² = 0.81) is acceptable and supports the relationship reliability between FZI-derived permeability and core permeability. Then, four different rock types are linked to their corresponding permeability equations derived from the FZI method and the compensation of effective porosity values in these equations fo