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Enregistrement W1995281069 · doi:10.2118/123581-ms

Effects of High Process-Zone Stress in Shale Stimulation Treatments

2009· article· en· W1995281069 sur OpenAlexaff
Muthukumarappan Ramurthy, R. D. Barree, Earuch F. Broacha, John D. Longwell, Donald P. Kundert, C. Tamayo

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueHydraulic Fracturing and Reservoir Analysis
Établissements canadiensNalcor Energy (Canada)
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPetroleum engineeringOil shaleGeologyWell stimulationLead (geology)StimulationShale gasMining engineeringPetroleumReservoir engineeringPaleontology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Over the last few years shale plays across North America have received significant attention because of their revenue potential and the supplementary reserves they add to the U.S. natural-gas reserves. However, the flow capacity (i.e., permeability) of these shales is very low and, therefore, requires some sort of stimulation to make them economically viable. Problems during stimulation treatments can lead to "pressure outs" and screenouts. One of the main reasons that lead to "pressure outs" is high process-zone stress (PZS). With high PZS, the chance for pressuring out is higher than screenout (i.e., one can still flush the job at lower rates provided the sand has not settled in the wellbore). The purpose of this work is to show the effects of high PZS in shale stimulation treatments and the associated production from such zones. Examples are presented from three shale wells in the Rocky Mountain region. Well A provides examples from the Gothic and Hovenweep shales, while Well B consists of an example from the Mancos shale. A Diagnostic Fracture-Injection Test (DFIT) was performed in the Gothic and Hovenweep shales before the stimulation treatment, and the results obtained point to very high PZS. History-match analysis of the Gothic and Upper or Main Hovenweep stimulation treatments using a grid-oriented, fully functional three-dimensional (3D) fracture simulator confirmed the same. Solutions are provided to overcome this effect and successfully "place" the stimulation treatment. However, the production associated with such high PZS zones is not very encouraging. Well A is temporarily abandoned because of poor production, and the Mancos shale well with high PZS (Well B) is one of the poor producers in the field. Finally, another example (Well C) from a successful Mancos test is also included in this work to show the difference in production between high- and low-PZS zones. This paper discusses methods for early identification of high-PZS shale zones to possibly avoid stimulation treatments in order to pay more attention to the low-PZS zones that require stimulation.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,669
Score d'incertitude au seuil0,241

Scores Codex et Gemma par catégorie

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

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 Opus0,003
Tête enseignante GPT0,217
Écart entre enseignants0,214 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeSimulation ou modélisation
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

Citations39
Publié2009
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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