Integration of Montney Microseismic Information Into a Reservoir Simulator to Analyze a Horizontal Wellbore With Multiple Fracture Stages
Notice bibliographique
Résumé
Abstract In order to get a clear picture of the effectiveness of a multi-stage stimulation treatment pumped into the horizontal wellbore of a tight gas reservoir, one must integrate data from a number of different sources. This will provide a more complete forecast of the reservoir's development. The Montney formation straddles the British Columbia / Alberta border in the Western Canadian Sedimentary Basin. There is significant variability in the formation's properties across its area, but even so, we have seen a multitude of horizontal wellbores lined up within the formation in recent years. Many involved have questions about fracture spacing along a horizontal wellbore, and ultimately, the spacing of the horizontal wells in a field. The answers to these questions can lead to improved recovery factors and better economics for the resource play. In this case study, seven stages of Basal Doig / Upper Montney microseismic data are integrated with fracture pumping information, and finally incorporated into a reservoir simulator. Two years of production history from the Montney horizontal is matched to "calibrate" the four layer reservoir model and make it a predictive tool. This provides the basis for understanding of drainage radiuses around the fractures, and for recommendations on fracture spacing in order to optimize completions in subsequent wells. The calibrated reservoir model is then used as a predictive tool to understand drainage radius and productivity differences when the number of fracture stages in the wellbore is increased to reduce fracture spacing. Predictably, the cumulative production from the tight gas well with more stages is greater than the same well with fewer stages. Ultimately, there is an economic trade-off between completing the well with more stages and increased well productivity, and an optimal combination that differs from one region to the next.
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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 | 0,001 | 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 ».