Restimulation of Unconventional Reservoirs: When Are Refracs Beneficial?
Notice bibliographique
Résumé
Summary Restimulation treatments have been attempted in a wide variety of reservoirs, and more than 140 papers have been published documenting the success and failure of these efforts. A database of these published examples has been compiled and analyzed to identify the mechanisms responsible for production improvement following restimulation with propped fractures (refracs). A portion of this database was recently published (Vincent 2010), and specific field examples were highlighted to demonstrate that refrac treatments can improve production by numerous mechanisms, including Enlarged fracture geometry Improved pay coverage through increased fracture height in vertical wells Greater lateral coverage in horizontal wells or initiation of more transverse fractures Increased fracture conductivity compared with initial frac Restoration of fracture-conductivity loss caused by embedment, cyclic stress, proppant degradation, gel damage, scale, asphaltene precipitation, fines plugging, and other factors Increased conductivity in previously unpropped or inadequately propped portions of fracture Use of more-suitable fracturing fluids Reorientation caused by stress-field alterations, leading to contact of "new" rock This paper will briefly review restimulation attempts in six Canadian reservoirs of interest to the local audience, and will then present a more-detailed review of restimulation of horizontal wells in the unconventional Bakken oil formation. In addition to a summary of published results, this paper will introduce a significant amount of previously unpublished data regarding refrac treatments of horizontal laterals completed in the Middle Bakken. This study will identify several additional concerns and opportunities with restimulating horizontal wellbores that were not previously identified in literature reviews. This organized summary of field results and references will provide significant value to readers evaluating or designing restimulation treatments.
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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 | 0,004 | 0,001 |
| 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 ».