Quantitative Properties From Drill Cuttings To Improve the Design of Hydraulic-Fracturing Jobs in Horizontal Wells
Notice bibliographique
Résumé
Summary The study proposes a method for quantitative determination of porosity, permeability, and rock-mechanics properties from drill cuttings of at least 1 mm. The porosity value is used for determining a brittleness index by implementing sonic-derived porosity theory and a dipole sonic log from an offset well. A new parameter is introduced in this work to give a quantitative value to microscopic observations related to natural-fracture features in drill cuttings. It is called “frac value” and in conjunction with the brittleness index and permeability constitutes the main result of the methodology: the cut log. Quantitative data extracted from drill cuttings are important because the amount of information collected in horizontal wells drilled through tight formations, including cores and well logs, is rather limited in most instances. This paper is based on a Canadian case study with implications for selecting optimum intervals for hydraulic fracturing in a tight gas reservoir. However, the method should also be suitable for global applications in all types of reservoirs (unconventional and conventional) where good-quality drill cuttings might be available. Data extracted from the previous steps are useful for multistage hydraulic-fracturing 3D simulation of horizontal wells. This provides additional information to stimulation designers for deciding where to initiate hydraulic fractures and how to optimize fracture spacing and fracture size per stage instead of considering a homogeneous reservoir volume throughout the whole lateral section. It is concluded that the proposed method provides a useful tool for evaluation of direct sources of information that are available in many cases (drill cuttings) but are rarely evaluated quantitatively. The proposed method allows improved design of multistage hydraulic-fracturing jobs in horizontal wells.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
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Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| 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 | 0,002 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».