Field-Scale Modeling of Low Salinity Water Flooding - Wettability Alteration

Abstract

Injeksjon av vann med lavt saltinnhold (LSWF) er en økt oljeutvinningsmetode (EOR) der ionsammensetning og saltinnhold er modifisert. Utvinningsteknikken har en lav kostnad og regnes som miljøvennlig sammenlignet med andre utvinningsmetoder. Omfattende laboratoriestudier og enkelte pilot-feltforsøk har også vist inkrementell oljeutvinning ved bruk av denne metoden. Blant de foreslåtte mekanismene bak LSWF, er endring i fuktbarheten mot en mer vann våt tilstand den mest omtalte mekanismen. Dang et al. (2013) foreslo en mekanistisk numerisk modell for LSWF på kjerneskala, som inkluderte ionutveksling, geokjemiske reaksjoner og fuktighetsendring. Den nye LSWF-modellen brukte reservoarsimulatoren GEMTM av teknologiselskapet Computer Modeling Group Ltd.

Denne avhandlingen tar for seg feltskalamodellering av LSWF, der modellen presentert av Dang et al. (2016) er brukt som grunnlag. For å gjøre feltskalamodellen mer realistisk, er den geologiske modellen basert på Gullfaks K1/K2-segmentet. De geologiske dataene fra Gullfaks K1/K2 segmentets Eclipse- datafil er konvertert til GEMTM ved hjelp av programvaren DataImporter og betydelige manuelle modifikasjoner. Oljesammensetningen er generert i WinProp basert på informasjon fra en Statfjord-kjerne. Siden Gullfaks K1/K2-segmentet mangler en analyse av formasjonsvannet, er vannanalysen fra Fjelde et al. (2012) brukt med noen justeringer. Fuktighetsendringen er modellert basert på ionutveksling og geokjemiske reaksjoner. To sett med relative permeabilitetskurver er definert som representerer kurver med høyt saltinnhold og kurver med lavt saltinnhold. Interpolering mellom de to relative permeabilitetssettene ble gjort basert på hvor mye Ca2+ som er absorbert på leireoverflaten.

Optimalisering på brønnkontroll ble gjort i CMOST for å etablere en optimal base for vannflom med høy saltholdighet (HSWF). Den endelige oljeutvinningen sett for LSWF var høyere sammenlignet med HSWF. Resultatene indikerte at ionutveksling og adsorpsjon fant sted, som var i samsvar med hypotesene presentert av Dang et al. (2016). En sensitivitetsanalyse av rutenettet brukt i reservoarmodellen viste at det opprinnelige rutenettet hadde fin nok oppløsning for videre evaluering. Videre sensitivitetsanalyse for tidspunkt for vanninjeksjon viste at LSWF i sekundær modus var mer effektiv sammenlignet med tertiær modus. I tillegg ble det funnet at å senke saltinnhold ytterligere var gunstig for endring i fuktighet. En sensitivitetsanalyse på to relative permeabilitetsmodeller med varierende endring i Kro fra HS-kurver til LS-kurver indikerte at de tilsvarende interpolantverdiene og Sor er det som hovedsakelig bestemmer den inkrementelle oljeutvinningen. Denne avhandlingen gir et innblikk i hvordan modellering av feltskala LSWF kan konfigureres i GEM.

Low salinity water flooding (LSWF) is an EOR-method where the ion composition and salinity of the injected brine are modified. The technique has a low chemical cost and is considered environmentally friendly compared to other EOR-methods. Extensive laboratory studies and some pilot-field trials have also shown favorable increase in oil recovery. Among the proposed mechanisms behind LSWF, the wettability alteration towards a more water wet state is the widely agreed mechanism. Dang et al. (2013) proposed a mechanistic numerical model for LSWF that included ion exchange, geochemistry, and wettability alteration on core-scale. The new LSWF model used the equation-of-state (EOS) compositional simulator GEMTM by CMG.

This thesis addresses field-scale modeling of LSWF in GEMTM by using the geochemical model presented by Dang et al. (2016) as a fundament. To make the field-scale model more realistic, the geological model is based on the Gullfaks K1/K2 segment. The geological data from Gullfaks K1/K2 segment’s Eclipse file is converted to GEMTM by using the software DataImporter and considerable manual modifications. The crude oil composition is generated and lumped in WinProp based on information of a Statfjord formation core found in the Gullfaks-database. Since the Gullfaks K1/K2 segment is lacking water analysis of the formation water, the water analysis from Fjelde et al. (2012) is used with some modifications. The wettability alteration process is modeled based on a shift in wettability due to geochemical reactions. Two sets of relative permeability curves are defined representing high salinity curves and low salinity curves. Interpolation occurs between the two relative permeability sets, based on the ion exchange equivalent fraction of Ca2+ on the clay surface.

Optimization on well control was done in CMOST to establish an optimal base case for high salinity water flooding (HSWF). The final oil recovery seen for LSWF was higher compared to HSWF. The results indicated that ion exchange and adsorption took place, which was in agreement with the hypotheses presented by Dang et al. (2016). A sensitivity analysis on grid refinement stated that the original grid was fine enough for further evaluation. Further sensitivity of timing of injection revealed that LSWF in secondary mode was more effective compared to tertiary mode. In addition, lowering the salinity of the LSW brine was found to be favorable for the wettability alteration process. A sensitivity analysis on two relative permeability models with varying change in Kro from HS curves to LS curves indicated that the corresponding interpolant values and Sor is what mainly determines the incremental oil recovery. This thesis provides an insight on how wettability alteration modeling of field-scale LSWF is configured in GEM.