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Enregistrement W2003350189 · doi:10.2118/2005-220

CO Energized Hydrocarbon Fracturing Fluid: History and Field Application in Tight Wells in the Rock Creek Oil, Dunvegan, Glauconite and Belly River Gas Formations

2005· article· en· W2003350189 sur OpenAlexaboutno aff
Neha Gupta, T.T. Leshchyshyn

Notice bibliographique

RevueCanadian International Petroleum Conference · 2005
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueHydraulic Fracturing and Reservoir Analysis
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésCitationGeologyGlauconitePetroleum industryPetroleumPetroleum engineeringArchaeologyGeochemistryMining engineeringLibrary scienceGeographyPaleontologyComputer science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Gelled hydrocarbon has been used as a fracturing fluid from the early days of fracturing. Its use internationally has been prevalent; and continues to the present day in Canada, South America, Russia and East Asia. The paper will discuss the use of gelled oil fluids in Canada, particularly in lowpressure tight gas wells, where the use of CO2 energized gelled hydrocarbon fluids have been very successful. The chemistry of these fluids and their application is discussed. The energized fluids have been used varied formations with permeabilities from 0.1 mD to 10 D, depths in excess of 3000 m and BHT from 10 to 110 °C. Initial and longer-term production data from wells treated with the energized fluid will be compared to wells treated with conventional gelled hydrocarbon fluids to show the effectiveness of the system in tight gas applications. The case study will include wells treated and producing from the Rock Creek oil, Dunvegan, Glauconite and Belly River gas formations in the Western Canadian Sedimentary Basin (WCSB). Observations on proppant selection and in-situ closure stress are made in addition to the fracturing fluid selection. Introduction Natural gas currently accounts for 22% of world wide energy consumption. As worldwide use of natural gas is increases to meet energy demand, interest in unconventional gas increases. This includes coal-bed methane, tight-sand gas, shale gas and gas hydrate wells. Commercial production of unconventional gas is still in its infancy with development of tight gas, coal-bed methane and shale gas performed mainly in North America. Resource assessment data of unconventional gas varies widely; however, it is universally accepted that the unconventional gas resource base, excluding gas hydrates, is more than twice that of conventional gas. Gas hydrates are excluded due to limited technology and success at developing the resource. In North America, gas resource from tight sands is estimated to be around 1371 Tcf (1). Unconventional gas production was only 1 Tcf / year in the 1970s, but has increased to around 4 Tcf / year in 1997 which accounted for 20% of the national gas consumption (2). Almost 70% of unconventional gas production is from tight sands. The definition of tight gas is somewhat arbitrary, but is generally accepted to mean from formations with an average air absolute permeability less than 20 mD. In-situ permeabilities in these types of reservoirs are generally less than 1 mD and can range down into the micro-Darcy range (10–6 D) in many cases. Using appropriate drilling, completion and in some cases large-scale fracturing techniques, operators have succeeded in obtaining economic production rates from formations exhibiting in-situ matrix permeabilities as low as 10–6 D. In many cases, gas may exist in such low permeability formations, but its production is challenged due to adverse capillary forces, high in-situ saturations of trapped water, and in some cases, the presence of liquid hydrocarbons. If these saturations are too high, economic production from the zone is difficult without appropriate fracturing techniques. Tight gas reservoirs are susceptible to formation damage during drilling and completion operations. Low permeability formations tolerate only minimal damage.

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: Simulation ou modélisation
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,312
Score d'incertitude au seuil0,930

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 Opus0,006
Tête enseignante GPT0,192
Écart entre enseignants0,187 · 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

Citations3
Publié2005
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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