Modeling of Simultaneous Proppant Fracture Treatments in the Fruitland Coal and Pictured Cliffs Formations in the San Juan Basin
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Limited entry design techniques have proven successful for the simultaneous fracture stimulation of the Fruitland Coal and the Pictured Cliffs sandstone in the T28N-R7W Federal Unit of the San Juan basin, Rio Arriba County, New Mexico1. Optimization of this completion technique is dependent upon determining and placing the required effective propped fracture length in the coal and sandstone formations. This manuscript addresses utilizing limited entry techniques and a 3D fracture model. The model is then used to design N2 foam proppant fracture treatments in the coal and sandstone formations. This completion methodology allows reserves to be recovered from the Fruitland Coal at a significant cost reduction. With the different mechanical and reservoir properties of the two formation types, created fracture geometry will vary in each formation. Methods used to model these varied fracture geometries are discussed. Net pressure and production data analysis provide estimates for the effective propped fracture lengths in each formation. Radioactive tracer and production logs are presented as supporting evidence to validate the well completion design, the fracture modeling inputs and the stimulation of both formations simultaneously. Using this fracture modeling technology leads to increased reserve recovery and cost effective proppant fracture treatments.
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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 | 0,000 | 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 | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».