Characterization of Production Commingled From Deep Basin Plays, Wild River Region of Western Alberta
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Previous study of unconventional tight gas plays in the Deep Basin area of the Western Canadian Sedimentary Basin identified a rapidly increasing volume of production and EUR developed in wells where production is commingled from multiple reservoirs in stacked plays. Historically, most Deep Basin wells were drilled for a primary target play – a single play strategy – and completed producing from a single play. However from 2007 to 2008, over 40% of the EUR connected in all Deep Basin plays was from multiplay producers. Extensive commingling to maximize the recovery per well and reductions in segregation and testing costs should improve well economics and increase total recovery. However, commingling multiple plays often obscures information important for resource characterization by play, such as: EUR per zone, individual zone productivity, producing success by play and well spacing by play. Commingling is especially common in the Wild River region of the Deep Basin area, where up to eight potential plays may be stacked for completion. This paper will discuss the characteristics and distribution of commingled wells in the Wild River region. What is the impact of these multi-play wells in terms of activity, EUR connected and supply compared to single play wells? Where are the commingled play wells located? Which plays are targeted in terms of zones penetrated? Which plays are completed most frequently in these commingled wells? Is recovery per well improving with experience? Does recovery improve as more plays are completed? What is the overall success rate in this area? What is the density per section of Deep Basin producing wells? How do strategies and results vary by operator? Based on the results observed in the Wild River region, the implications for resource estimates and development in other areas of the Deep Basin will be discussed.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
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 | 0,000 | 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 | 0,000 |
| 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 ».