Hydraulic Fracturing as Development Strategy in the Congo Onshore
Notice bibliographique
Résumé
Abstract The benefits of Hydraulic Fracturing (HF) are well recognized in the oil industry, even if in many world regions it is still seen as a remedial operation rather than a reservoir development strategy. The big part of worldwide HF operations, are performed extensively in the US and Canada, primarily for reservoir development purposes of tight gas fields. However during the last few years, the global trend has seen a change and HF is now encouraged for adding new reserves, aiding the development of low permeability marginal reservoirs and prolonging life of brown fields. In Congo Onshore, HF is now a consolidated reality, with more than 70 frac jobs pumped. Good results have encouraged management to increase fracturing activity: nowadays HF is performed on all the infill wells that are drilled in the low permeability layers of the reservoir. From the early stages of development only the layers with the higher permeability were produced, while the possibility to develop the low permeability layers was not considered, because of very poor or zero production results due to the application of conventional completion strategy. Since HF is now performed as a standard practice on new wells, it has been reconsidered for the application on old wells completed in the low permeability layers. The challenge encountered on these old wells, has been the presence of long perforated interval. Rigless operations (such as sand plug) and work-over operations (such as cementing of old perforated interval and re-perforations) have been needed for fracturing in order to avoid fracture initiation issues like multiple fractures and early screenout. This paper will show the lessons learned and the main results achieved during this campaign and it is particularly focused on operational and logistic aspects, offering a full operational overview to all Companies and Operators that intend to apply this technology on their assets, maximizing oil recovery.
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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 ».