Understanding Hydraulic Fracture Stimulated Horizontal Eagle Ford Completions
Notice bibliographique
Résumé
Abstract This paper will present results from a modeling effort to derive best practices for the completion of hydraulically fractured horizontal Eagle Ford wells. The well, reservoir, completion/frac and production information used in this evaluation were provided by an operator from a five-county area in Texas. Hydraulically fractured horizontal completions pose significant modeling and evaluation challenges. This is primarily due to two issues: 1) lack of well-specific data about the reservoir/rock properties, and 2) improper assumptions used in the modeling process. As shown in this paper, a data-driven approach to modeling these completions provides a much needed pragmatic perspective, identifies high-impact parameters and provides direction about how to improve the effectiveness of these complex completions. Sensitivities performed on the predictive data model indicate that well-to-well variation in reservoir quality and geology has a dominant effect on Eagle Ford production. In addition, issues such as fracture spacing, frac volume, perforation distribution, proppant selection and wellbore length also affect well production and economics. A summary of completion and frac methodology for the Eagle Ford, in addition to a ranking of controllable (completion and frac design) and non-controllable (reservoir and geology) parameters that affect Eagle Ford production, will be included in this paper. The information contained in this paper will be useful to those interested in reservoir, completion and frac parameters that affect production from shales analogous to the Eagle Ford. Reservoir quality, completion and frac methodology effects on production results will be quantified in this paper.
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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 | 0,002 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».