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Enregistrement W2117664127 · doi:10.2118/2007-101

After Closure Analysis in Tight Gas Reservoirs: A Case History of Pre-Fracture Injection Tests Performed in the Brassey Field

2007· article· en· W2117664127 sur OpenAlexaff
Natasha Kostenuk, Richard G. Thiessen

Notice bibliographique

RevueCanadian International Petroleum Conference · 2007
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueHydraulic Fracturing and Reservoir Analysis
Établissements canadiensConocoPhillips (Canada)
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésTight gasClosure (psychology)Petroleum engineeringFracture (geology)GeologyField (mathematics)Geotechnical engineeringHydraulic fracturingMathematics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract The design of a fracture treatment can vary and is dependent on parameters such as formation type, formation height, reservoir pressure, porosity and flow capacity (or KH). Most of these parameters can be determined prior to the fracture stimulation relatively easily at minimal cost using well logs, static gradients, DST's, cores, etc. The exception is flow capacity. Although it can be difficult and costly to determine prior to the fracture treatment, it could be considered the most important fracture design parameter. Another consideration is whether a zone should even be completed. Without an accurate idea of the formation flow capacity, it is difficult to decide prior to fracturing the zone if it will be worth the cost of the completion. This is especially true in tight gas formations where the economics of the zone can be marginal. If a zone can be determined to be un-economic prior to the fracture treatment, then significant cost savings can be realized by aborting the treatment. After Closure Analysis (ACA) is one method of easily determining a formation's flow capacity prior to the fracture treatment at minimal cost. ACA involves pumping a small volume of fluid into the formation above fracture pressure and recording the pressure falloff that follows. The pressure data can be analyzed, and once the radial flow regime is achieved, the formation's flow capacity can be determined. If the results from ACA are to be used for making completion decisions, then the method must first be proven to be practical and reliable. This paper examines field examples of ACA used on a zone in the Deep Basin that can be considered as tight gas. The ACA was completed using a software model and then compared with the results of post fracture pressure transient analysis. This was done to determine the accuracy of the ACA. Introduction Fracture treatment designs need to be tailored to the formation being treated. Parameters such as formation type, formation height, reservoir pressure and porosity can be determined using well logs, cores, static gradients, etc. One of the most important formation parameters is the flow capacity (KH) which can be costly and time consuming to determine Although most wells are successful and produce at economic rates, others do not produce or produce at uneconomic rates. In reality, many wells are stimulated without knowing if they will be economic. As the industry develops tighter gas wells, an increasing number of wells are shown to produce at un-economic rates and volumes of gas after considerable time and money have been invested in their completion. If, prior to stimulating, it can be determined that a zone will be un-economic, the treatment can be aborted and the cost savings used to develop more economic wells. The formations flow capacity (KH) is one measure that can be used to determine a well's productivity prior to fracturing. After Closure Analysis (ACA) is a relatively easy method of determining a formation's KH prior to fracturing compared to over well tests.1

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 candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,748
Score d'incertitude au seuil0,863

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
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)0,0010,000

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 Opus0,008
Tête enseignante GPT0,226
Écart entre enseignants0,218 · 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.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
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

Citations2
Publié2007
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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