Methodological Approach for Optimization of Completion Practices in Mature Carbonate Fields
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Technology advances, coupled with favorable commodity prices, have made it possible for operators to revive mature oil fields once considered depleted. This paper intends to illustrate how using existing wellbores to prove development potential and refine completions practices jump started one such revival in the Permian Basin. The team used a methological approach to prioritize projects, optimize stimulations, minimize the impact of wellbore integrity issues, and drive down costs. Though this paper focuses on work implemented in a mature field environment, any field with a major review of the existing completion strategy can use the methodology outlined. Technical discussions focus on stimulation optimization techniques and wellbore integrity assurance. The workflows for project prioritization and cost reduction are also addressed. The methological approach led to reduction of fracture stimulation expenses by fifty %, reduction in rig time, and reduction of contingency cost associated with well integrity. As a result, otherwise uneconomic resources were added and future development opportunities were identified. Various sand-fracturing stimulation placement and diversion techniques were field tested and compared using post-stimulation production results and after-frac radioactive tracers. Despite the savings offered by diversion with ball sealers, isolation using mechanical tools was significantly more effective and justified the additional costs. Resin-coated sand concentration for flowback control was analyzed and reduced from 50% to 10% based on findings. The team was able to reduce pad volumes and increase sand concentrations resulting in improved fracture conductivities and reduced costs. Field supervisors were trained to analyze net pressure response and adjust pumping schedule on the fly. The well integrity communication and information workflow was implemented, reducing costs and operations downtime. Major workover risks were identified, recorded, and quantified, improving project contingency planning and resource allocation.
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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 ».