Integration of Microseismic Data, Tracer Information, and Fracture Modeling into the Development of Fractured Horizontal Wells in the Slave Point Formation
Notice bibliographique
Résumé
Abstract The tight carbonate platform portion of the Slave Point has seen tremendous development over the last few years through application of multi-stage hydraulically fractured horizontal wells. Higher oil prices and depleting conventional resources have motivated operators to focus on this once by-passed resource. One of the primary engineering challenges is the optimization of the fracture size, geometry and conductivity along the length of a horizontal well. Tight reservoirs are marked by significant initial decline rates and many operators are now looking to a combination of fracture optimization and enhanced oil recovery (EOR) schemes to offset decline rates and increase the EUR. Understanding the performance and connectivity of the hydraulic fractures is a significant input to EOR design and performance. In this study, sixteen stages of microseismic data collected from two wellbores were used to constrain fracture geometries. These geometries were then integrated with pumping operations, mini-frac / DFIT analysis, and log data to create a calibrated fracture model in a pseudo-3D fracture simulator. The objectives of the calibrated fracture model were to better understand the resultant fracture production performance as well as options to optimize fractures and improve hydrocarbon recovery. Chemical tracers were included in each stage of the fracturing fluid (water). This allowed for fluid flow back to be analyzed in an attempt to understand which portions of the wellbore are more productive than others. This paper presents a case study of the workflow to integrate the microseismic, fracturing, reservoir and tracer studies in order to optimize the understanding of the hydrocarbon production.
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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 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| 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 ».