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Enregistrement W2075350984 · doi:10.2118/81730-ms

New Life for Old Wells – A Case Study of the Effects of Re-Stimulating Gas Wells Using Fracturing Through Coiled Tubing and Snubbing Techniques

2003· article· en· W2075350984 sur OpenAlexaffabout
Chad Gutor, Ali Al-Saleem, Bruce Rieger, Stephen Lemp

Notice bibliographique

RevueSPE/ICoTA Coiled Tubing Conference and Exhibition · 2003
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueHydraulic Fracturing and Reservoir Analysis
Établissements canadiensSchlumberger (Canada)
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésCoiled tubingPetroleum engineeringGeology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract The use of a coiled tubing conduit for the hydraulic fracturing of shallow gas wells in southern Alberta, Canada has increased each year since its beginnings in 1997. The coiled tubing fracturing (CTF) technique has been utilized for both new and old wells as a means of fracture-stimulating multiple reservoir intervals. This paper will detail a re-stimulation project completed during the summer and fall of 2002, in which the CTF and snubbing-conveyed fracturing (SF) processes were utilized to re-fracture a group of shallow gas wells that were originally completed in the 1970s. The objective is to examine the possible ways of enhancing production of older shallow gas wells by fracture stimulation utilizing tubing-conveyed processes. Specifically, the paper will outline ways to consider and select wells that are candidates for re-entries, in addition to the essential work and evaluation that has to be done both prior to and following the re-entry, re-perforation, and stimulation techniques. This study will also provide a relative comparison between conventional fracturing techniques used previously and the CTF and SF processes used most recently. Also included are pre- and post-stimulation production data that give a clear indication of how effective the fracturing through tubing process is when used to re-stimulate these older wells.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,187
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

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

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 Opus0,018
Tête enseignante GPT0,254
Écart entre enseignants0,235 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

Devis d'étudeExpérimental (laboratoire)
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

Citations7
Publié2003
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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