Solutions for Better Production in Tight Gas Reservoirs Through Hydraulic Fracturing
Notice bibliographique
Résumé
Abstract The challenge to make best producers for the least investment in tight gas reservoirs has always been with the oil and gas industry since production in many tight gas reservoirs is oftentimes marginal, at best. This paper presents solutions for better production in tight gas reservoirs through hydraulic fracturing. Properly engineered hydraulic fracture treatments are enablers to achieve overall economies of scale with development of tight gas reservoirs. These treatments are conducted to bypass completion damage and stimulate production from low permeability reservoirs. They are designed using simulators with a range of capabilities in an effort to maximize the economic benefit of the treatment, effective fracture length, and number of zones producing, fracture conductivity, acceleration of recovery, addition of reserves, and minimize job failures and treatment costs. To accomplish these goals, substantial amount of information is required to describe reservoir flow capacity and provide the data needed to predict treatment pressure response as well as fracture geometry and conductivity. These data will determine the optimum size of the treatment, the maximum proppant concentration that can be pumped, and the expected production response to the stimulation. When sufficient input data are available to characterize the reservoir, the fracture geometry can be accurately modeled with a capable simulator, the treatment goals listed above can be realized and an optimum design can be reached. The design process, including selection of proppants and fluids, pumping schedule, injected proppant concentrations, total job size, pump rate, and other parameters requires an idea of the desired outcome of the job: required fracture length, possible pack concentration and clean-up time. Critical measurements from testing of actual cores has allowed to sift through the chaff to find those "gems" in hydraulic fracturing that materially improve the completion efficiency in tight gas reservoirs.
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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 ».