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Enregistrement W2055244568 · doi:10.2118/103250-ms

Uinta Basin Single-Well Model To Optimize Tight Gas Completions

2006· article· en· W2055244568 sur OpenAlexaff
Bilu Cherian, Ahmed Aly, S.A. Denoo, L. Maschio, David Sobernheim, John P. Longwell

Notice bibliographique

RevueSPE Annual Technical Conference and Exhibition · 2006
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueHydraulic Fracturing and Reservoir Analysis
Établissements canadiensNalcor Energy (Canada)
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPetrophysicsPetroleum engineeringReservoir modelingProduction (economics)PredictabilityComputer scienceWell loggingUnconventional oilStructural basinGeologyEnvironmental scienceFossil fuelEngineeringGeotechnical engineering

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract In this paper, we will present an integrated single well modeling (SWM) technique to predict reservoir and completion performance for a Uinta basin development program. This technique has proven to be vital in the economic success of wells in the Uinta Basin. The integrated SWM involves the development of a petrophysical and a mechanical stress model calibrated from offset nearby wells to match well production and fracturing treatments response. The SWM is coupled with the development of NPV optimization models for each well. Tools for the validation of the SWM such as production logs, pressure measurements, and formation micro-imager (FMI) have not only been crucial in model validation, but also in order to: Evaluate production contributions based on backpressureEvaluate drainage area (from multiple production logs)Understand geological setting and production mechanismDetect scaling problems and optimize treatment solutionsUnderstand limited entryIdentify water producing zonesDevelop commingling production strategy Since a typical completion in the Uinta Basin may contain multiple producing sands (as many as 30), optimizing the completion strategy may be a challenging task. Completions are designed to optimize the production from each stimulation stage. This is achieved by calibrating the pre-stimulation injection tests on these stages using theoretical fracturing models such as pseudo-3D (P3D). Pressure history matching of fracturing data and production data provides the feedback information necessary to validate the models and improve predictability, thus improving the quality of decisions made subsequently. This process is continuous and models are updated or changed according to the geological and petrophysical setting. After the wells are completed, the use of production logs in stacked pay reservoirs enables the use of rate-&-pressure transient analysis and history matching techniques to evaluate fracture and reservoir properties. The use of these tools early in the drilling program has resulted in changes to completion and production strategies that have resulted in significant cost saving via modifications to fluid technology, proppant selection, proppant flowback control methods, commingling strategies, scale inhibition and drilling locations. Over all, the application of appropriate evaluation tools based on geological setting and appropriate information gathering has resulted in production increases of up to 30% above the previous baseline, with significant improvement in well economics.

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)0,001
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: Simulation ou modélisation
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,048
Score d'incertitude au seuil0,094

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,000

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 Opus0,019
Tête enseignante GPT0,230
Écart entre enseignants0,211 · 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

Citations2
Publié2006
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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