Multi-Stage Acid Stimulation Improves Production Values in Carbonate Formations in Western Canada
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Over the past few years, a new multi-stage, multi-jet fracturing technology has improved the acid fracturing of the Wabamun formation located in south central Alberta. The Crossfield member of the formation, found in the Swallwell field, has a large original oil and gas reservoir with low recovery factors to date of 2.4% for oil and 5.2% for natural gas. A 1% increase in recovery factors would yield an additional 875,000 bbls and 851,000 mcf of gas. Use of multiple mechanical isolation points in the new technology has demonstrated average initial production increases of 77 to 102% and final production increases of 12 to 28% compared to historical wells. The micro to very fine crystalline dolomite of the Crossfield member has average permeability ranges from 0.1 and 0.3 mD; therefore, acid stimulation is required in order to economically extract the resource. This paper will discuss the planning and design processes that led to the implementation of the multi-stage, multi-jet technology. It will outline the lessons learned during deployment of the completion, and will highlight the stimulation treatment execution and post-stimulation results. The text will detail examples from the case studies and will outline the benefits of this technology.
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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 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 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 ».