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Enregistrement W2031369928 · doi:10.2118/107793-ms

Well Productivity in North Sea Chalks Related to Completion and Hydraulic Fracture Stimulation Practices

2007· article· en· W2031369928 sur OpenAlexaff
Bart Vos, Hans de Pater, Chris Cook, Tommy Skjerven, Rene Frederiksen, Carsten Soerensen, Kjetil Ormark

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueHydraulic Fracturing and Reservoir Analysis
Établissements canadiensConocoPhillips (Canada)
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésDrawdown (hydrology)ProductivityAsset (computer security)Production (economics)Environmental scienceFixed assetAssets under managementAsset managementPetroleum engineeringGeologyBusinessComputer scienceFinanceEconomicsGeotechnical engineering

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract The Joint Chalk Research (JCR) initiative is set up by a group of operators and partners in the Southern North Sea. The objective of the initiative is to increase the ultimate recovery in their respective chalk assets to 60%. Analyzing the different production technology options used in the assets thus far was the next step in better understanding the different recovery increment options. The initial 4 year productivity from 4 assets was analyzed. This paper presents the results of a study focused on increasing the understanding of productivity drivers using a database on well productivity related to different completions, stimulations and production options. The database contains 56 wells from 4 different assets and 750 acid and proppant treatments in 663 perforated intervals. It was found that the absolute total production per interval is similar for all assets; however the drawdown applied in 1 asset is 4 times lower than the other assets. The performance of the wells in most assets dropped strongly over time, except in the low drawdown asset. It was found that in addition to transient effects, it is likely that a decline in hydraulic fracture completion efficiency also contributes to this decrease in production performance. The low drawdown asset has a much better normalized production performance than the other assets. Other factors might also influence this result, however, compelling evidence has been found that the much lower drawdown may cause the better performance over time. The normalized recovery of propped fracced wells was better than the acid treated well in 2 of 3 assets using both stimulation types. The higher recovery of the propped treatments was mainly from better productivity over time compared with the acid fracture treatments. However, the initial productivity of the acid fractured well was much better, hence the economic balance could still tip to the acid treatments. The analysis showed that, for all assets except one, there is a significant difference in the performance of acid fractured wells and propped fractured wells over time. Indications are that production declines are not only due to depletion, but also related to deterioration of the completion efficiency as a function of pressure drawdown and suboptimal efficiency of acid treatments. An extensive statistical analysis indicated a strong dependency on asset grouping, which hampers the extrapolation of experience from one asset to the others

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,005
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,022
Score d'incertitude au seuil0,044

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,005
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0040,005
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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 Opus0,010
Tête enseignante GPT0,250
Écart entre enseignants0,240 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
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

Citations3
Publié2007
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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