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Enregistrement W1968432082 · doi:10.2118/106085-ms

Selection of Stimulation Fluids and Treatment Design for Low-Permeability Reservoirs

2007· article· en· W1968432082 sur OpenAlex

Pourquoi ce travail est dans la base

Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.

aboutLe titre ou le résumé porte un signal canadien du lexique géographique.
no affAucune affiliation canadienne : ce travail est invisible pour une base fondée sur la seule affiliation.
Aucune affiliation canadienne. Une base fondée sur la seule affiliation (le devis habituel) n'aurait jamais vu ce travail. C'est l'un des travaux qui justifient l'inversion de la base.

Notice bibliographique

RevueSPE Hydraulic Fracturing Technology Conference · 2007
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueHydraulic Fracturing and Reservoir Analysis
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésHydraulic fracturingViscometerPetroleum engineeringFracturing fluidRheologyViscosityPermeability (electromagnetism)Well stimulationDrilling fluidMaterials scienceGeotechnical engineeringGeologyMechanical engineeringComposite materialEngineeringReservoir engineeringChemistryDrilling

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract From the inception of commercial hydraulic fracturing, using first gelled napalm and then thin fluids, until today, a half century later, the selection of the optimum stimulation fluid and treatment design continues to be highly controversial. From a theoretical standpoint, a long, conductive fracture is required to effectively recover reserves in ultra low permeability reservoirs.1 The 1980's and 90's saw the use of massive hydraulic fracturing treatments with up to five million pounds of proppant in crosslinked gel fluids employed to achieve the desired results. Many of these reservoirs are deep and hot, and service companies expend a significant effort to develop fluids with adequate rheological stability to pump long jobs at temperatures in the range of 250 - 350°F. Traditionally, gelled fluid formulations are selected based on the viscosity stability measured by Model 50 Fann viscometer studies.2 Fracturing fluids are marketed based on viscosity stability and seldom, if ever, is the fracture conductivity and cleanup information available for the fluid formulation alternatives to assist in the decision regarding fluid selection. Since the inception of the development of these types of fluids, industry experts voiced concerns about fracture cleanup3 and more recent studies demonstrate that filtercakes from crosslinked gels do not thermally decompose at 350°F.4 However, this strategy with viscous gels was not universally successful, and in some reservoirs, most notably the Austin Chalk5,6,7 and the Barnett Shale8,9 large "water fracs" pumped at high rate with up to 30,000 barrels water and only token amounts of proppant reportedly emerged as the economic treatment of choice.10,11 This strategy is not a new approach but a revival of the use of high rate water/sand treatments which proved to be very successful in a number of reservoirs years earlier.12 Reservoir discontinuities and complex dual porosity reservoirs certainly contribute to the complexity of developing the optimum treatment strategy. Natural fractures promote screenouts, and an industry trend to attempt to minimize screenouts by using overstabilized fluids developed. Unfortunately, using overstabilized fluids can seriously impact the conductivity of natural unpropped fractures and the proppant pack.13 Prefrac injection/fall-off tests proved to be one of the tools that can be used to identify the reservoir characteristics and assist in the treatment design.14 With a reliable measure of expected productivity, one can then imply completion efficiency. Traditionally, fluid design for completions in the 180-220°F reservoir temperature range remains problematic. We are aware of a number of cases where post-frac performance just does not meet expectations. In a study in the deep Upper Morrow in the Anadarko Basin, 17% of the wells produce less after frac than before.15 In this paper we will describe the use of prefrac injection/fall-off tests to characterize reservoir potential and compare the stimulation treatment proppant placement issues, treatment design, fluid formulation and production response for a number of producing horizons in the Deep Basin in Northern Alberta.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,496
Score d'incertitude au seuil0,988

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,019
Tête enseignante GPT0,254
Écart entre enseignants0,234 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle