Quantitative Frac Pack Analysis Using Dual Tracer Logs and Down Hole Gauges
Notice bibliographique
Résumé
Abstract A combination of multiple down hole gauges and dual density / tracer logs were utilized to quantitatively evaluate distribution of fluid and proppant across a long perforated interval separated in two lobes and to quantify the annular pack percentage across the entire completion interval during a deepwater frac pack treatment in GoM. It was important to evaluate the achievement of an effective fracture in both lobes and define the annular pack percentage across the entire completion interval to be able to produce the well to its potential. This technique quantitatively evaluated the entire frac pack process and determined screen out events in separate lobes and annular pack efficiency. The analysis also defined the dynamics of the treatment fluid and proppant slurry movement during the frac pack pumping operation and their final placement. Several expected as well as unexpected conclusions and observations were identified. In summary, the diagnosis indicated that higher percentage of treatment fluid and proppant was received by the upper sandstone lobe. The exact proppant concentration at lower lobe screen out was identified. A baseline pre-pack value was established, which allowed the annular pack percentage to be calculated across the entire interval. It also provided detailed information on the sequence of events during washout at the crossover tool. All of these allowed the operator to confidently maximize deliverability from the subject well, which is currently producing 110 MMcfd. The results from this case history and the technique described should result in a step change in frac pack evaluation. Quantitative evaluation eliminates any doubts about the effectiveness of the annular pack and allows operators to produce their assets at maximum deliverability. Additionally, it assists future completion designs and type selection.
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 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 | 0,000 | 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 ».