Determining Interwell Connectivity and Reservoir Complexity through Frac Pressure Hits and Production Interference Analysis
Notice bibliographique
Résumé
Abstract This paper presents a process for analyzing production interference and interwell hydraulic fracturing pressure hits for multi-well horizontal pads in unconventional reservoirs. Ten wells with varied spacing in separate formations are evaluated. The analysis determines the degree of connectivity between the wells to help assess the extent and complexity of the stimulated network. Many of these connections persist through flowback and early production. The results of the study impact decisions regarding well spacing, injection rate, perforation design and frac order. A prescriptive completions program enabled observation of pressure interactions between wells during multi-stage hydraulic fracturing. Wellhead pressures are continuously recorded during all completions and flowback operations. The rate of pressure buildup plus the magnitude and frequency of the inter-well hits are studied. Pressure hits are then compared with production interactions between wells. Connections are mapped to form a comprehensive image of the fracture network. In the pad studied, all wells had multiple hits with varying degrees of communication across the fracture network. Observations confirm that fractures had significant vertical and lateral growth establishing a highly complex network. Interference analysis indicates the connections between wells often diminish over time. As a final validation, the high degree of interaction and fracture overlap are shown to be consistent with high-resolution microseismic observations. Establishing the extent of the effective fracture network is fundamental to deciding design variables. Multi-variable pad designs and production results can only be deciphered when viewed in conjunction with fracture interactions. The process discussed provides a simple way to observe and understand these interactions.
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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) | 0,000 | 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 ».