A New Strategy to Explore Tight Oil/Gas Reservoirs "Fit for Purpose Acid Fracturing"
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Oil and gas exploration in carbonate reservoirs typically utilize conventional techniques in perforation, matrix acidizing stimulation and well testing. Currently, oil companies have moved to more marginal reservoir targets. Application of these techniques has often yielded disappointing results and tighter zones are often abandoned for more promising target intervals. With increases in oil and gas production targets, operators are being forced to investigate more marginal reservoir layers for reserves and production potential. The real challenge facing oil industry today is that successful exploration requires a change in drilling, completion and stimulation techniques currently utilized by operators. Marginal reservoirs can have lots of resource potential and reserves, but may require horizontal well drilling, and/or multiple stage hydraulic fracturing to achieve economic production targets. This type of strategy is more expensive than conventional method(s) and is proven in some circles as potentially risky and many of these risks must be addressed and mitigated. In an effort to reduce risks and costs associated with the exploration process, a new stimulation strategy has been adopted for tight intervals to explore and appraise these intervals using vertical wells prior to going to horizontal wells. This paper presents and analyzes oil exploration well case study in which a new strategy has been applied and evaluated. The study also demonstrates that this approach can lead to new resource discoveries, better reservoir understanding and improved well and completion design for future appraisal wells. Moreover, the paper highlights some of the additional challenges that this strategy may evoke and shows how these challenges may be overcome in the future.
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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 ».