Successful Application of Horizontal Through Pipe Petrophysical Technology to Model the Montney Formation
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Worldwide the oil and gas industry acknowledges that technology is, and will continue to be, the driving force in allowing oil and gas producers and service companies; to continue to deliver results that will improve production performance in a safe, environmentally sound and cost-effective manner. This is especially true for unconventional producers who are also faced with unlocking the technical challenges of unconventional reservoirs. To aid in evaluating the Montney liquids-rich resource play, a new through pipe well logging technology was utilized to provide reservoir formation log data through drill pipe on new horizontal wells and through casing on a vertical well. This technology was run in the 7GEN KAKWA 13-24-65-5W6 cased vertical well, then compared to open hole well logs and to core data, both standard and special core analysis. The same through drill pipe logs were run in 14 horizontal wells in the Kakwa and Karr fields. The data collected in the horizontal wells was compared to the vertical core well and to the strip log data on each well. Calibration of the vertical though casing log data to core analysis provides an accurate determination of the reservoir properties in the lateral section of the horizontal wells. The cost / benefit of utilizing through pipe technology was analyzed. The analysis took into consideration direct and indirect costs associated with data collection and risks associated with horizontal data collection. By evaluating the associated costs and risks it was determined that through pipe data acquisition provides much lower risks and costs less than other data acquisition methods.
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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 ».