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Enregistrement W2080991679 · doi:10.2118/153811-ms

Natural Proppants for Hydraulic Fracture Production Optimization in Eagle Ford Shale

2012· article· en· W2080991679 sur OpenAlex
Mei Yang, Michael J. Economides

Pourquoi ce travail est dans la base

Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.

aboutLe titre ou le résumé porte un signal canadien du lexique géographique.
no affAucune affiliation canadienne : ce travail est invisible pour une base fondée sur la seule affiliation.
Aucune affiliation canadienne. Une base fondée sur la seule affiliation (le devis habituel) n'aurait jamais vu ce travail. C'est l'un des travaux qui justifient l'inversion de la base.

Notice bibliographique

RevueSPE Western Regional Meeting · 2012
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueHydraulic Fracturing and Reservoir Analysis
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésHydraulic fracturingOil shalePermeability (electromagnetism)GeologyGeotechnical engineeringIsotropyPetroleum engineeringFracture (geology)StiffnessMaterials scienceComposite material

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Proppants are essential to the success of most hydraulic fractures and often account for a significant portion of the cost of the treatment. Both the mass of proppant and the selection of the right type of proppant are critical elements in gaining the highest Net Present Value (NPV). It has been generally believed that in a lower closure stress environment (below 6,000 psi, i.e., shallow reservoirs), natural sands such as Brady and Ottawa types are appropriate as proppants and, for the same mesh size, they provide essentially the same permeability. Commonly accepted notion is that manmade proppants (such as ceramics) should be applied at higher closure stress environment, invariably deeper reservoirs. According to the characteristics of Eagle Ford shale, which include the rock stiffness, exemplified by Young's Modulus, stress anisotropy or isotropy and the existence of a natural fracture network, this study presents fracture designs based on three types of proppants for both shale formations: Brady sand, Ottawa sand and man-made ceramic. Permeability tests and crush tests under certain pressure ranges are done to determine experimentally the dimensioned fracture conductivity. Although natural proppants may exhibit lower permeability, a fracture optimization p-3D model is used to remedy the lower proppant permeability and maximize well performance by optimizing fracture geometry, including fracture half length, width and height. Reduced proppant pack permeability is compensated by larger width. Non-Darcy effects in the fracture are also considered for gas reservoirs. Post-treatment well performance is then estimated, using the optimized well geometry, leading to cumulative production estimates over the well life. Finally, a NPV analysis is employed as the criterion to select the best proppant for the job. In this study, we show there is an optimum Proppant Number corresponding to maximum NPV for various reservoir permeabilities. Based on that notion, we propose a systematic way of choosing proppant type and mass to maximize NPV in oil reservoirs. For tight gas reservoirs, we correct the prejudice that natural sand proppants cannot be applied to deeper reservoirs by showing NPV study results that are superior to those of manmade proppants. By keeping stimulation costs down, natural sand proppants have a much larger range of applicability than previously thought.

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.

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 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: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,098
Score d'incertitude au seuil0,650

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
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 Opus0,017
Tête enseignante GPT0,243
Écart entre enseignants0,226 · 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