MétaCan
Menu
← Retour à la cohorte
Enregistrement W1986768417 · doi:10.2118/153990-ms

Selective Stimulation of Multiple Sets of Perforations With Straddle Tools: Lessons Learned Lead to Equipment and Methodology Optimization

2012· article· en· W1986768417 sur OpenAlexaff
Joe H. Chow, B.. Skaardal, Robert J. Murphy, S.. Fagley

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueHydraulic Fracturing and Reservoir Analysis
Établissements canadiensConocoPhillips (Canada)
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésStraddlePerforationLead (geology)Reliability (semiconductor)Completion (oil and gas wells)EngineeringComputer scienceTrainReliability engineeringPetroleum engineeringMechanical engineeringGeology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Many of the more recent wells in the Ekofisk Field in the Norwegian North Sea have been completed as monobores with lengthy horizontal or high angle sections and several distinct perforation clusters – as many as 20 separate zones can occur. The early methods of stimulating these chalk reservoirs involved high volume acid jobs, featuring bull heading, and the use of frac balls to divert flow to the less permeable sections. However after collection and evaluation of much data it became clear that many of the perforated intervals were unproductive. In order to address this situation it was decided to change to a selective stimulation method using newly designed coiled tubing (CT) deployed straddle pack-off tools. Subsequent evaluation of this method indicated that it was a more productive approach; however the reliability of the method was less than desirable due to equipment and methodology failures. This realization lead to a detailed study of these CT operations carried out over a period of 9 months involving evaluation of the results of stimulating 9 separate wells with perforation sets ranging from 7 to 20. The study involved review of equipment design and function, material choice and methodology such as pumping techniques, use of glycol trains, accuracy of depth measurements, reliability of pressure measurement equipment etc. with the objective of optimizing them for future operations. In this paper the authors will briefly review the history and results of the initial stimulation of these wells and the decision to go to straddle pack-off methods. They will then describe in detail the results of the study to evaluate and improve equipment and techniques, the lessons learned and the changes that resulted, leading to more reliable and effective stimulation techniques that are now being used.

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)0,003
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
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: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,003
Score d'incertitude au seuil0,018

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0030,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0020,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,001

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 Opus0,123
Tête enseignante GPT0,338
Écart entre enseignants0,215 · 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

Citations0
Publié2012
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même sujetHydraulic Fracturing and Reservoir Analysis→Travaux en français237 207→