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Enregistrement W2037795116 · doi:10.2118/165174-ms

Effectively Controlling Proppant Flowback to Maximize Well Production: Lessons Learned from Argentina

2013· article· en· W2037795116 sur OpenAlexaff
P. D. Nguyen, Juan Carlos Bonapace, Gustavo Kruse, Liana D Solis, Daniel Daparo

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueHydraulic Fracturing and Reservoir Analysis
Établissements canadiensCorporation d’Aménagement et de Protection de la Sainte-Anne
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésProduction (economics)Petroleum engineeringBusinessRisk analysis (engineering)Natural resource economicsEnvironmental scienceComputer scienceEngineeringEconomics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Flowback of proppant and formation sand often poses serious challenges to operating companies. These solids can cause equipment damage, costly and frequent cleanup treatments, and production decreases. Various mechanisms were found that destabilize the proppant pack, causing the proppant to produce back with the production fluid. Since 2005, curable resin systems for coating proppant on-the-fly during hydraulic fracturing completions and remedial proppant treatments of propped fractures have been applied in Argentina to provide an effective means for proppant flowback control and screenless completions in various basins. Evaluation of these applications has helped determine that optimum concentrations of resin coatings on the proppant in either primary or remedial treatments are necessary to maximize the bonding between proppant grains to lock the grains in place while minimizing any reduction of the proppant pack conductivity. Additives included in the liquid resin systems permit good consolidation properties in the proppant pack, allowing it to effectively handle the shear forces of high production rates and multiphase flow and the effect of stress cycling as the well undergoes producing and being shut in. Field results indicate that on-the-fly resin coating on proppant and remedial treatments effectively stops the proppant from producing back while allowing the well production rates to be maximized as designed. These processes have drastically decreased the number of solids cleanout workovers in the treated wells compared to the offset wells in the same field where resin treatments were not performed. These resin treatments provide a reliable and cost-effective alternative in marginal reservoirs, eliminating the need for sand screens and providing access to other intervals when deemed necessary without wellbore restrictions.

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)0,001
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: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,057
Score d'incertitude au seuil0,113

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0020,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
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 Opus0,021
Tête enseignante GPT0,235
Écart entre enseignants0,213 · 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

Citations6
Publié2013
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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