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International Journal of Innovation and Applied Studies
ISSN: 2028-9324     CODEN: IJIABO     OCLC Number: 828807274     ZDB-ID: 2703985-7
 
 
Thursday 21 November 2024

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Analysis of the argilosity of an oil reservoir by geostatistical approach: Case of the Cenomanian of the Makelekese field (Onshore of the RD Congo)


[ Analyse de l’argilosité d’un réservoir pétrolier par approche géostatistique: Cas du Cénomanien du champ Makelekese (Onshore de la RD Congo) ]

Volume 33, Issue 4, September 2021, Pages 710–725

 Analysis of the argilosity of an oil reservoir by geostatistical approach: Case of the Cenomanian of the Makelekese field (Onshore of the RD Congo)

Shams Mbudi Diambu1, Emmanuel Balu Phoba2, David Ndumbi Katende3, Raïs Seki Lenzo4, Gautier Kumbu Ngoma5, Yanick Mananga Thamba6, Constant Kunambu Mbolikidolani7, and Clement N’zau Umba-di-Mbudi8

1 Department d’exploration et production, Faculté de Pétrole, Gaz et Energies Nouvelles, Université de Kinshasa, Kinshasa, RD Congo
2 Département d’Exploration et Production, Faculté de Pétrole, Gaz et Energies Nouvelles, Université de Kinshasa, Kinshasa, RD Congo
3 Department d’exploration et production, Faculté de Pétrole, Gaz et Energies Nouvelles, Université de Kinshasa, Kinshasa, RD Congo
4 Department of Internal Geophysics, Center of Research in Geophysics (CRG), Kinshasa, RD Congo
5 Département d’Exploration et Production, Faculté de Pétrole, Gaz et Energies Nouvelles, Université de Kinshasa, Kinshasa, RD Congo
6 Department d’exploration et production, Faculté de Pétrole, Gaz et Energies Nouvelles, Université de Kinshasa, Kinshasa, RD Congo
7 Département d’Exploration et Production, Faculté de Pétrole, Gaz et Energies Nouvelles, Université de Kinshasa, Kinshasa, RD Congo
8 Département des Géosciences, Faculté des Sciences, Université de Kinshasa, Kinshasa, RD Congo

Original language: French

Copyright © 2021 ISSR Journals. This is an open access article distributed under the Creative Commons Attribution License, which permits unrestricted use, distribution, and reproduction in any medium, provided the original work is properly cited.

Abstract


Optimal and sustainable oil extraction is made possible by an excellent understanding of the reservoir in which it is trapped. The Cenomanian reservoir of the Makelekese field is subdivided into eleven distinct sequences (ranging from A to K) consisting essentially of carbonates (calcite and dolomite), silts and clays (smectite, illite, kaolinite, chlorite, mica). This lithological heterogeneity, characterized by significant clayey, is the basis of the degradation of the permeability of the reservoir and influences the flow of fluids, and therefore the productivity of the wells. An oil reservoir is an invisible and complex physical system that we want to know as well as possible from the information obtained by geologists and geophysicists. Some data provide direct knowledge of the subsoil, localized to areas where drilling has been carried out, for example lithological parameters taken from logs. In addition, given the unsuitability of the Cenomanian reservoir (due to its high argillosity), a study of the three-dimensional distribution of the clay facies with quantification of the estimation uncertainties by geostatistical methods allowed us to subdivide the Cenomanian reservoir into four zones, including the most clayey would be located in the southwest of the reservoir, with a clay content exceeding 57.4206% and the least clayey in the southeast, with a clay content below 41.867%. The approach used in the context of this study therefore showed the influence of clays on the daily production (in barrels) of four wells in the Makelekese field and made it possible to identify the target areas for a planned intervention technique such as Hydraulic fracking.

Author Keywords: Reservoir, argillosity, geostatistics, Kriging, simulation, variance.


Abstract: (french)


L’extraction optimale et durable du pétrole est rendue possible grâce à une excellente compréhension du réservoir dans lequel celui-ci se trouve piégé. Le réservoir Cénomanien du champ Makelekese est subdivisé en onze séquences distinctes (allant de A à K) constituées essentiellement des carbonates (calcite et dolomite), silts et argiles (smectite, illite, kaolinite, chlorite, mica). Cette hétérogénéité lithologique, caractérisée par une argilosité importante, est à la base de la dégradation de la perméabilité du réservoir et influe sur l’écoulement des fluides, donc sur la productivité des puits. Un réservoir pétrolier est un système physique invisible et complexe que l’on souhaite connaitre au mieux à partir des informations obtenues par les géologues et les géophysiciens. Certaines données fournissent une connaissance directe du sous-sol, localisée aux zones où des forages ont été effectués, c’est le cas par exemple des paramètres lithologiques tirés des diagraphies. De plus, vu le caractère impropre du réservoir cénomanien (suite à son argilosité élevée), une étude de la distribution tridimensionnelle du faciès argileux avec quantification des incertitudes d’estimation par des méthodes géostatistiques nous a permis de subdiviser le réservoir Cénomanien en quatre zones dont la plus argileuse se situerait au Sud-Ouest du réservoir, avec un taux d’argile dépassant 57,4206 % et la moins argileuse au Sud-Est, avec un taux d’argile inférieur à 41,867 %. L’approche utilisée dans le cadre de cette étude a donc montré l’influence des argiles sur la production journalière (en baril) de quatre puits du champ Makelekese et a permis de déceler les zones cibles pour une technique d’intervention envisagée telle que la fracturation hydraulique.

Author Keywords: Réservoir, argilosité, géostatistique, Krigeage, simulation, variance.


How to Cite this Article


Shams Mbudi Diambu, Emmanuel Balu Phoba, David Ndumbi Katende, Raïs Seki Lenzo, Gautier Kumbu Ngoma, Yanick Mananga Thamba, Constant Kunambu Mbolikidolani, and Clement N’zau Umba-di-Mbudi, “Analysis of the argilosity of an oil reservoir by geostatistical approach: Case of the Cenomanian of the Makelekese field (Onshore of the RD Congo),” International Journal of Innovation and Applied Studies, vol. 33, no. 4, pp. 710–725, September 2021.