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Enregistrement W2050797331 · doi:10.2118/152533-ms

Understanding Hydraulic Fracture Stimulated Horizontal Eagle Ford Completions

2012· article· en· W2050797331 sur OpenAlexaff
Robert Shelley, Luke Saugier, Wadhah Al-Tailji, Nijat Guliyev, Koras Shah

Notice bibliographique

RevueSPE/EAGE European Unconventional Resources Conference and Exhibition · 2012
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueHydraulic Fracturing and Reservoir Analysis
Établissements canadiensNalcor Energy (Canada)
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésEagleCompletion (oil and gas wells)PerforationProduction (economics)Hydraulic fracturingPetroleum engineeringRanking (information retrieval)Quality (philosophy)GeologyWellboreFracture (geology)Reservoir simulationEngineeringComputer scienceArtificial intelligenceGeotechnical engineeringPaleontologyMechanical engineeringPhysicsEconomics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

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.

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)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,004
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 enseignants0,060
Score d'incertitude au seuil0,118

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,004
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,000
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 Opus0,054
Tête enseignante GPT0,232
Écart entre enseignants0,179 · 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

Citations22
Publié2012
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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