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Enregistrement W2008348759 · doi:10.2118/2006-168

Optimized CO2 Miscible Hydrocarbon Fracturing Fluids

2006· article· en· W2008348759 sur OpenAlexaboutno aff
Robert S. Taylor, Robert Lestz, D. Loree, Gary P. Funkhouser, Glen Fyten, Doug Attaway, Hannah Watkins

Notice bibliographique

RevueCanadian International Petroleum Conference · 2006
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueHydraulic Fracturing and Reservoir Analysis
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésHydrocarbonPetroleum engineeringMaterials scienceChemical engineeringGeologyChemistryEngineeringOrganic chemistry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract CO2 miscible hydrocarbon fracturing fluids have proven to be a very effective gas well stimulation tool in Canada and the United States. A key reason for their success has been that they circumvent phase trapping associated with aqueous fluids and achieve rapid fracturing fluid recovery through a methane-drive mechanism. This technology is taking on new economic significance because of increased unconventional gas development and sustained higher energy prices. Reservoirs including tight gas, shale gas, and coalbed methane are becoming a critically important component of current and future gas supply. These reservoirs often present unique stimulation challenges. The use of water-based fracturing fluids in low-permeability reservoirs may result in loss of effective fracture half-length caused by phase-trapping effects associated with the retention of a large portion of the introduced water-based fluid in the formation. SPE 75666,1 presented in 2002, described the theoretical basis of CO2 miscible hydrocarbon fracturing fluids in this technology and provided a step-by-step application process. The paper was based on work published by Gruber and Anderson in CIM 95-45. 2 Improved methods of application have been arrived at through field application of this technology in conjunction with additional lab studies. The objective of this paper is to present the findings in the form of one optimized system applicable to all gas-well stimulation applications. Supporting data including viscosity curves and friction data based on actual ISIP measurements is included. The paper also discusses selection of tubulars and flowback procedures in detail. It should be possible to successfully apply the technology to low permeability gas reservoirs through application of the methods described in this paper. This could potentially include some shale gas developments in the future, an area of rapidly growing focus in Canada. Introduction Unconventional gas reservoirs including tight gas, shale gas, and coalbed methane are becoming a critically important component of current and future gas supply. These reservoirs often present unique stimulation challenges. The use of waterbased fracturing fluids in low-permeability reservoirs may result in loss of effective frac half-length caused by phase trapping associated with the retention of the introduced water-based fluid into the formation. This problem is increased by the water-wet nature of most tight gas reservoirs (where no initial liquid hydrocarbon saturation is or ever has been present) because of the strong spreading coefficient of water in such a situation. The retention of this increased water saturation in the pore system can restrict the flow of produced gaseous hydrocarbons such as methane. Capillary pressures of several thousand psi can be present in low-permeability formations at low watersaturation levels. The inability to generate sufficient capillary drawdown force using the natural reservoir drawdown pressure can result in extended fluid-recovery times, or permanent loss of effective fracture half-length. Furthermore, use of water in subnormally saturated reservoirs may also reduce permeability and associated gas flow through a permanent increase in water saturation of the reservoir. Secondary costs such as rig time for swabbing can add to the negative economic impact.

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 enseignants0,317
Score d'incertitude au seuil0,960

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 ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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 Opus0,007
Tête enseignante GPT0,200
Écart entre enseignants0,193 · 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

Citations2
Publié2006
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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