Advancements in Efficiency in Horn River Shale Stimulation
Notice bibliographique
Résumé
Abstract In the remote Horn River Shale of North East British Columbia, Canada the key challenge operators’ face is high costs related to completions in the horizontal wells. A strategy was developed to focus on efficiency improvements to make a positive impact on the economics. Previous projects were examined and a two prong approach was developed: first we needed to procure as many extra resources as could be anticipated to ensure continuous operations, and second we would have to have more than one critical path operation simultaneously so that costly activities could continue uninterrupted. The resource planning includes the drilling of multiple wells on the pad and having most of the wells available for operations during the stimulation campaign. It also includes specially designed equipment such as bulk sand handling equipment, water handling, slurry handling, wellhead protection, SCADA systems and custom flow back equipment. In addition, new ways of managing the human resources at the site were implemented. To manage the critical path activities, a protocol was developed to manage surface and down hole interactions. A safety system was developed to support the integration of these challenging operations. An offsite real time operations room was employed were all the sensor data from the site was available, including frac data, water and sand supply, pressure and H2S. The resulting impact on efficiency will be discussed in detail, including reaching a field frac efficiency record for the Horn River.
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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 | 0,001 | 0,001 |
| 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 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».