Practical Technique to Identify Infill Potential in Low-Permeability Gas Reservoirs Applied to the Milk River Formation in Canada
Notice bibliographique
Résumé
Abstract This paper describes the application of a practical technique to determine infill potential when faced with little time, large data sets, and complex geology. Using this technique, we determined where newer wells are encountering potentially depleted reservoir and the infill potential for the Milk River formation within a 900-well, 200,000-acre area in the Western Canada Sedimentary Basin. We obtained these results in a minimal amount of time and used only monthly production and wellbore location data. We validated our technique by "history matching" the production performance of recently drilled wells. We correlated well quality with historical well densities in order to predict the infill well potential from 160-acre spacing to an 80-acre well spacing. We estimated ultimate recoveries for all existing wells and infill candidates and show their reserve distributions. We identified 896 infill candidates with 8.9 × 109 m3 of gas reserves. The results of this study are presented in this paper using tables, graphs, and maps. The results of a study applying this analysis technique can be used when budgeting and planning near-and long-term drilling programs. The analysis techniques described in this paper could be applied by operators in other areas and reservoirs to evaluate their own acreage position or infill drilling potential.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».