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Enregistrement W2042016801 · doi:10.2118/148780-ms

The Advantage of Incorporating Microseismic Data into Fracture Models

2011· article· en· W2042016801 sur OpenAlexaffabout
J.. Shaffner, A. Cheng, S. C. Simms, E.. Keyser, Micheal Yu

Notice bibliographique

RevueCanadian Unconventional Resources Conference · 2011
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueHydraulic Fracturing and Reservoir Analysis
Établissements canadiensEncana (Canada)
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMicroseismGeologyFracture (geology)Petroleum engineeringDrillingWellboreDirectional drillingCompletion (oil and gas wells)Geotechnical engineeringSeismologyEngineeringMechanical engineering

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract The Canadian sedimentary basin has long been exploited using vertical well-completion techniques, sometimes producing from multiple formation zones. With recent advancements in horizontal drilling and multistage-completion techniques, horizontal wells are quickly replacing vertical completions as the completion method of choice in many unconventional oil and gas reservoirs. A popular completion method uses openhole isolation packers and ball-activated sliding sleeves to target specific intervals along the wellbore during fracture treatments. This allows multiple stages to be completed in short periods of time because fracture operations often do not have to be shut down to precede to the next stage, compared to the more traditional plug-and-perf completion technique. Microseismic mapping has proven effective in measuring fracture geometries, such as fracture half-length, height, azimuth, and stimulated reservoir volume. This paper outlines the workflow used in understanding and interpreting the created fracture geometry within individual openhole intervals of the openhole packer completion technique. The microseismic data proves that created fracture geometry can vary dramatically along the openhole section of a horizontal wellbore. Microseismic mapping also indicates that fractures do not always initiate across from the sliding sleeve port, but can in fact initiate anywhere along the openhole section, exhibiting, in some cases, multiple fracture initiation points. The microseismic-mapping results of this project were used to identify reservoir coverage along the horizontal wellbore as well as identify areas in the reservoir that were not sufficiently stimulated. By using information gained through microseismic monitoring, fracture models can be calibrated to match actual fracture geometry with modeled fracture geometry, resulting in a calibrated fracture model. Once defined, and using the well production history, the fracture model was used to forecast the future production of the well. Using the calibrated model can help operators optimize the number of stages, stage spacing, and fracture-treatment design to maximize reservoir contact and hydrocarbon recovery while minimizing completion costs.

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)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: Simulation ou modélisation
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,194
Score d'incertitude au seuil0,386

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0050,001

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 Opus0,037
Tête enseignante GPT0,220
Écart entre enseignants0,184 · 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'étudeSimulation ou modélisation
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

Citations29
Publié2011
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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