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Enregistrement W2073998779 · doi:10.2118/171662-ms

Back to the Future: Shale 2.0 - Returning Back to Engineering and Modelling Hydraulic Fractures in Unconventionals With New Seismic to Stimulation Workflows

2014· article· en· W2073998779 sur OpenAlexaffabout
Venkateshwaran Ramanathan, Drazenko Boskovic, Alexey Zhmodik, Q.. Li, M.. Ansarizadeh

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueHydraulic Fracturing and Reservoir Analysis
Établissements canadiensSchlumberger (Canada)
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésWorkflowHydraulic fracturingOil shalePetroleum engineeringProductivityFracture (geology)GeologyShale gasStage (stratigraphy)Mining engineeringEngineeringComputer scienceGeotechnical engineering

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Stimulating Shale Gas Wells has become a mundane activity with very little or no engineering. The industry has focused heavily on reducing costs and increasing efficiencies of operations that there is seldom any time for engineering. The lack of any horizontal logging information, assumptions that rock quality does not change have led to excel driven spreadsheets doing glorified mass balances which are considered as the fracture designs of today. In addition to this the same fracture treatment is pumped stage after stage well after well. Needless to say the industry's lack of ability to model these complex fractures has also contributed to the exercise of moving away from fundamental fracture design. This trend has resulted in productivities of wells being all over the place that mostly are unexplained. The industry is beginning to realize that a significant % of the wells drilled in unconventionals are not profitable. Refracturing is also gaining prominence because of a single important factor that primary initial completions are ineffective. Shale 2.0 is all about integrating seismic to stimulation information to provide better answers and ultimately better productivity via simple measurements in the lateral. These measurements are ultimately used to engineer the completion, design and understand the science behind fracturing than just merely pumping the job. This paper details the planning, design and evaluation processes in the application of a new workflow called the Unconventional Reservoir Optimized Completion workflow. This revolutionary Seismic to Stimulation workflow demonstrates with examples how we have migrated, a dominant well centric process to a reservoir centric process. A significant step change in fracture modelling has been applied using unconventional fracture models which have the ability to model complex fractures using discrete fracture networks. These models can be validated using microseismic and when calibrated with production can become a powerful prediction tool. Experiences and lessons learned in the Canadian Montney will be presented.

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)0,003
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,003
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: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,013
Score d'incertitude au seuil0,026

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0030,003
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0010,002
Communication savante0,0030,002
Science ouverte0,0010,002
Intégrité de la recherche0,0010,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0060,001

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 Opus0,008
Tête enseignante GPT0,209
Écart entre enseignants0,201 · 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

Citations8
Publié2014
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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