Mannville CBM: Integrated Approach in the Mikwan Area
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Historical analog data indicates that production from Mikwan area Mannville CBM wells can differ substantially from the typical production profile, resulting in significant uncertainty with respect to expected well performance. Encana, through the applied integration of the key disciplines of Geoscience and Engineering, was able to reduce the economic and technical challenges inherent in developing this resource, and optimize the gas production potential from the 100/13-25-36-21W4 Mannville CBM well. To maximize the drilling success and production potential of the well, specific strategies are employed to optimize the placement of these wells to ensure reservoir access is in the driest portion of the fairway. First, hydro-geological data was considered on a regional level to define the Basin Centered Gas System envelope that defines the Mannville CBM Dry Fairway. Petrophysical assessment was utilized to address the risk associated with water influx from adjacent lithologies and to characterize the coal quality by integrating core analysis with petrographic study data. Through integration of geological and geophysical data the well is placed in an optimal structural setting that promotes nature fracture development leading to enhanced permeability. The well was subject to several differing completion programs leading to a refinement of completion techniques. In addition, production and production logging methods were used to qualify the completion results. This paper will demonstrate the successful characterization of the Mannville CBM reservoir in the Mikwan area of Central Alberta. The paper will highlight the integration of these methods to maximize the production potential through a case study of the 100/13-25-36-21W4 well. The lessons to date indicate Mannville CBM well potential can be predicted with some confidence in this Mikwan dry gas fairway area.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| 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 | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».