A Method To Perform Multiple Diagnostic Fracture Injection Tests Simultaneously in a Single Wellbore
Notice bibliographique
Résumé
Summary This paper presents a unique process for deriving reservoir properties (i.e., minimum horizontal stress, kh/u, and reservoir pressure) in isolated reservoir layers intersected by the same vertical wellbore. It is based on simultaneously performing multiple diagnostic fracture-injection tests (DFIT) with extended multiday shut-in periods using downhole shut-in tools and bottomhole memory gauges. A case study of 58 vertical wells completed in the Mesaverde and Dakota sandstones of the San Juan basin is used to describe and assess the above application. These intervals are gas productive, slightly to significantly subpressured, and possess a very low permeability pore network enhanced by natural fracture networks. As many as seven individual intervals per well were tested using the simultaneous process in an area spanning the entire San Juan basin. Large-scale, multistage hydraulic fracturing is necessary to establish commercial production from these intervals. The diagnostic tests were done before the large-scale fracture treatments, yet did not impede the subsequent implementation of the treatments. In the Dakota interval, the diagnostic testing results agreed well with the kh derived from post-fracture production analysis and led to a process of treatment design optimization. In the Mesaverde interval, less agreement was found between diagnostic-test and production-analysis results. Despite the lack of validation, fluid leakoff rates measured during the diagnostic testing provided insight into fracture half-length differences documented in a previous study of microseismic mapping. As part of the case study, procedural guidelines and best practices developed in the process of performing over 200 tests will be discussed.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 0,001 |
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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».