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Enregistrement W2320071149 · doi:10.2118/174454-ms

Mini-Frac Analysis in Oilsands and their Associated Cap Rocks Using PTA Based Techniques

2015· article· en· W2320071149 sur OpenAlexaboutno aff
R. C. Bachman, Behnaz Afsahi, D. A. Walters

Notice bibliographique

RevueSPE Canada Heavy Oil Technical Conference · 2015
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueHydraulic Fracturing and Reservoir Analysis
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésInterpretation (philosophy)Closure (psychology)GeologyEngineeringMathematicsComputer sciencePolitical science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract The Alberta Energy Regulator (AER) requires mini-frac tests to be performed on thermal or polymer injection projects as part of the licensing process. Mini-fracture closure stress in the cap rocks is the key item used in determining the maximum operating pressure (MOP) for injection wells. The MOP has a significant impact on the economics of the project. This paper will establish a physics based interpretation method that covers all injection/fall-off mini-frac tests. In the field, mini-frac tests are typically performed with multiple injection/fall-off cycles (usually 5 to 7 cycles) on each zone. Multi cycle testing is unique to the oilsands and their associated cap rocks. Multiple zones are also tested in a well, in both pay intervals (typically McMurray sands) and cap rocks (Clearwater shales etc.). Each cycle is analyzed for closure events and hopefully a consistent stress is found for each zone. Industry currently faces a conundrum as there is no agreement among analysts as to how to interpret these tests. As a result, reports submitted to the AER follow different methodologies. This may partially explain the wide range of reported closure stresses within individual basins. This paper will show using field mini-frac data that traditional interpretation techniques can lead to ambiguities/incorrect interpretations. These issues can be overcome by using a pressure transient analysis (PTA) based interpretation approach. PTA has a long history of analyzing injection/fall-off and production/build-up tests where the rock fabric does not change during the test. The PTA interpretation methodology has remained remarkably consistent over the past 25 years. It can be summarized as follows: first identify flow regimes with a special kind of derivative plot, and second use flow regime specific specialized plots to calculate formation properties. This paper will show that PTA can now also handle dynamic fracturing (i.e. mini-fracturing) and all of its associated special cases; which include pressure dependent leak-off, height recession/transverse storage and tip extension. Mini-frac analysis is now just a sub-set of the larger PTA methodology. It has the added advantage in that a rules based procedure can be established for the entire interpretation workflow.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut 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 enseignants0,016
Score d'incertitude au seuil0,032

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0030,002
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0040,001

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.

Tête enseignante Opus0,023
Tête enseignante GPT0,238
Écart entre enseignants0,214 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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

Citations13
Publié2015
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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