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Enregistrement W1971484938 · doi:10.2118/162749-ms

Well Production Performance Analysis for Unconventional Shale Gas Reservoirs: A Conventional Approach

2012· article· en· W1971484938 sur OpenAlexaff
Florin Hategan, Robert Hawkes

Notice bibliographique

RevueSPE Canadian Unconventional Resources Conference · 2012
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueHydraulic Fracturing and Reservoir Analysis
Établissements canadiensDevon Energy (Canada)
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésUnconventional oilDirectional drillingPetroleum engineeringHydraulic fracturingOil shaleGeologyDrillingProduction (economics)Petroleum industryTight gasFossil fuelMining engineeringNatural resource economicsEngineeringEconomicsMechanical engineering

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Over the last several years, horizontal drilling and multi-stage hydraulic fracturing have become the norm across the industry and proved crucial for economic production of natural gas from unconventional shale gas and ultra tight sandstone reservoirs, also referred to as nano-Darcy reservoirs. Following the success of the Barnett shale, horizontal drilling and multi-stage hydraulic fracturing has spread across North America with new emerging shale gas plays such as the Eagle Ford, Woodford, Haynesville, Marcellus, Utica, Horn River changing the industry’s landscaping. In the current economic environment of high drilling and completion costs, coupled with lower commodity prices, the economic success of shale gas developments has become reservoir specific. Evaluation of well’s initial performance in a particular field and especially the ability to accurately predict the long term production behavior and EUR is critical to the efficient deployment of large capital investments. Field analogies making use of arbitrary "type curves" can have a significant negative impact on the project’s bottom line. With the growing number of multi-stage horizontal wells producing from shale gas reservoirs, many "unconventional" production analysis techniques have been developed based on new concepts such as stimulated reservoir volume (SRV), fracture contact area (FCA), or sophisticated mathematical relationships (power law decline curves, linear flow type curves, to name a few). These sophisticated engineering processes are well documented in the literature and have been presented at numerous industry work shops and conferences. However, for the majority of these techniques there is one common reoccurring theme: performance evaluation of shale gas production cannot be analyzed using conventional methods (e.g. Darcy’s Law). This paper will demonstrate how the conventional approach of reservoir characterization, well performance evaluation and forecasting, can be implemented for all unconventional gas reservoirs, using traditional well testing and production data analysis techniques. We will present one simple analytical model based on the solution of the pseudo steady state equation and will introduce the concept of a shale gas normalized production plot. In our view, the shale gas normalized production plot is one type curve generally applicable to any shale gas reservoir. Finally, pre-frac in-situ testing techniques will be reviewed and special consideration will be given to the perforation inflow diagnostic (PID) testing. We will emphasize the importance of specific reservoir parameters (pore pressure and in-situ shale matrix permeability) and show their impact on drilling and completion strategy and design. Field case examples including well test results and production data from wells completed in several shale gas reservoirs are presented.

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.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,995
Score d'incertitude au seuil0,010

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0020,001
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0020,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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 Opus0,023
Tête enseignante GPT0,216
Écart entre enseignants0,194 · 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

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations1
Publié2012
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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