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Enregistrement W2326077868 · doi:10.2118/176828-ms

Delaware Basin Bone Springs. A Study of the Evolving Completion Practices to Create an Economically Successful Play

2015· article· en· W2326077868 sur OpenAlexaff
Lyle V. Lehman, Randy Andress, Mike Mullen, Raymond L. Johnson

Notice bibliographique

RevueSPE Asia Pacific Unconventional Resources Conference and Exhibition · 2015
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueHydraulic Fracturing and Reservoir Analysis
Établissements canadiensSt. Peter's Hospital
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésExploitWorkflowCompletion (oil and gas wells)Production (economics)Plan (archaeology)Cash flowComputer scienceGeologyKey (lock)Petroleum engineeringMining engineeringEngineeringBusinessEconomicsFinancePaleontology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract The Bone Springs play of South East New Mexico USA is currently in full development. The play contains three pay sections, with all, two or sometimes just one pay section providing economic hydrocarbons for Operators to develop and exploit. This paper will discuss the evolution of how the play was developed by abandoning vertical wellbores, and then using horizontal wells with multi-stage fracture treatments. The paper will focus on how each hurdle was overcome to discover economically beneficial technology including: lateral azimuth; lateral length; frac fluid and proppant selection; fracture design and evaluation as well as production results for each hurdle. Further discussions will emphasize the selection of lateral landing depth and the impact of depth on propping each fracture, the evolution from perf-and-plug to selective isolation with usage of sliding sleeve technology as well as the final state-of-the art on well design for the play. All of these facets are proven to demonstrate an improved production and cash flow to generate an optimized well plan. Key learnings will be in the area of logic, the workflow to determine key anchor points from data and understanding trade-offs for less expensive yet not as rewarding technologies and practices.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,206
Score d'incertitude au seuil0,553

Scores Codex et Gemma par catégorie

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

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.

Tête enseignante Opus0,029
Tête enseignante GPT0,252
Écart entre enseignants0,222 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeSimulation ou modélisation
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

Citations6
Publié2015
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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