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Enregistrement W1972475114 · doi:10.2118/03-05-02

A Practical and Economical Fracturing Solution For Low Permeability Shallow Reservoirs

2003· article· en· W1972475114 sur OpenAlexaff
Fang Gu, Ergün Kuru, Zhiqiang Zhao, Zhenze Mo

Notice bibliographique

RevueJournal of Canadian Petroleum Technology · 2003
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueHydraulic Fracturing and Reservoir Analysis
Établissements canadiensUniversity of Alberta
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPetroleum engineeringFracturing fluidHydraulic fracturingPermeability (electromagnetism)SlurryGeologyEnvironmental scienceChemistryEnvironmental engineering

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Fluid cost saving is critical for fracturing operations in low permeability reservoirs where the production revenues are low but the job size is relatively large and the fluid cost is high. Cross-linked fluids (CLF) are usually the first option. However, they may cause significant damage to both propped fractures and formations, and are not the cheapest option. Polymer-free fluids, on the other hand, cause much less damage but they are expensive and fluid costs may impair the economic results of fracturing. Waterfrac would be a compromise solution for low permeability reservoirs since its fluids are cheap and fluid damage is low. The success of waterfrac with low slurry concentrations is, however, difficult to predict. This paper presents a new fluid system that was formulated to maximize the economic return of fracturing wells in low permeability shallow oil reservoirs. It is a solid-free, linear, synthetic polymer-based system with a very low formation damage characteristic. The new fluid system can meet a variety of fracturing requirements, including slurry concentrations of conventional field levels. Moreover, it is much cheaper than cross-linked guar gel (CLGG). The method for designing fluid components and the procedure for preparing the fluid to achieve minimum formation damage and minimize the cost are described. A comparison of the production performances from the same well or adjacent reference wells fractured with the new fluids and CLGG is made. The reservoir geology, fluid type, and operation data of fracturing, and well performances from more than 300 successful wells in three different low permeability shallow oil reservoirs (800 ∼ 1,500 m depth) are also presented in detail. Introduction Hydraulic fracturing is a necessary technique to develop low permeability reservoirs. Fracturing fluid takes a paramount role in fracturing treatments. In most cases, cross-linked fluids (CLF) can meet the treatment requirements. However, severe formation damage frequently occurred when cross-linked guar gel (CLGG) was used. The core flow tests by Devine et al.(1) showed that the permeability reduction by CLGG was 56% ∼ 71% for cores of 100 ∼ 200 mD, and 12% ∼ 35% for cores of less than 1 mD. The fluid damage to the tight sand was less severe than that of a permeable formation(1, 2). The experiment study by Almond(3) at 120 ° F with 20/40 mesh sand packs (simulating fractures) showed that the flow reduction by CLGG damage could be as high as 100%. Without doubt, damage of this order of magnitude will greatly decrease the productivity of fractured wells, whether the damage happens in formations or in propped fractures. Therefore, fluid impairment by CLGG could be a significant problem adversely influencing the success of fracturing operations. Fluid cost is another critical factor of fracturing, especially in low permeability and tight reservoirs where the job size is large and the fluid cost is high, but the well productivity is low and declines faster than that of fractured wells in conventional reservoirs. Fluid cost saving is a key factor to economically develop these reservoirs, in particular when they are marginal reservoirs.

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)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,001
Score d'incertitude au seuil0,003

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

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 savante0,0000,001
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
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 Opus0,011
Tête enseignante GPT0,229
Écart entre enseignants0,218 · 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'étudeExpérimental (laboratoire)
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

Citations3
Publié2003
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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