Interpreting Uncemented Multistage Hydraulic-Fracturing Completion Effectiveness By Use of Fiber-Optic DTS Injection Data
Notice bibliographique
Résumé
Summary Tight gas, low-permeability reservoirs offer a tremendous challenge with respect to effectively completing and draining a target reservoir. Openhole-packer completions in horizontal wells offer a cost-efficient means of accessing the entire lateral section, assuming the target pay can be effectively stimulated. The challenge with openhole completions compared with more-conventional cased, cemented, and limited-entry perforated completions is understanding and controlling hydraulic-fracture geometry—specifically, the number and location of fracture-initiation points and the fracturing-fluid flow into the near-wellbore (NWB) region of the reservoir. Fiber-optic-based distributed temperature sensing (DTS) offers a method for identifying, quantifying, and evaluating the NWB fracture geometry, the fracturing-fluid distribution in these broad openhole sections, and overall stimulation effectiveness. DTS can also reveal success or issues with respect to effective zonal isolation when using mechanical isolation during the hydraulic-fracturing process. In this particular case study, a lateral well in a basin-centered gas area was completed with swell-packer interval isolation by use of fracture sleeves for reservoir access. By coupling fracture-treatment responses and openhole log characteristics with the NWB DTS data during pumping and warm back, an integrated assessment of the completion stimulation effectiveness and efficiency was performed. The end result of this assessment provided an improved understanding of the current completion performance and allowed optimization of openhole completion projects for future wells in this same area.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| 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) | 0,001 | 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».