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Enregistrement W2334912654 · doi:10.2118/171611-ms

Integrated Geoscience and Reservoir Simulation Approach to Understanding Fluid Flow in Multi-Well Pad Shale Gas Reservoirs

2014· article· en· W2334912654 sur OpenAlexaboutno aff
P.M.A. van der Kam, Muhammad Nadeem, E. N. Omatsone, Alex Novlesky, Alok Kumar

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueHydrocarbon exploration and reservoir analysis
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésGeologyPetrophysicsPetroleum engineeringOil shaleWell controlShale gasFracture (geology)PetrologyMining engineeringGeotechnical engineeringDrillingPorosityEngineeringPaleontology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract This paper presents a systematic approach to integrate geoscience and dynamic reservoir modeling of two multi-well pads in the Horn River Basin, Canada. The Horn River shale gas play is a world-class unconventional gas resource and is being exploited using multi-stage fracturing along horizontal wells. The two well pads, Pad-1 and Pad-2, selected for this study are comprised of eight and seven wells respectively with 1 to 7 years of production history. Numerical modeling of shale reservoirs has historically been a problematic low-confidence exercise, because of the difficulties associated with inadequate characterization of the geologic framework of shale plays; the problems of estimating the properties of fracture networks; and the complexities of capturing multi-phase flow in fracture networks and wellbores during production, especially in the face of offset wells activity. The work presented in this paper provides useful insights into these issues. The geoscience modeling activity begins with integrating information from cores, well logs, petrophysical analyses and seismic data into a 3D geocellular model. At first, this model was based upon a simple lithostratigraphic concept and this was the basis of the numerical flow modeling exercise of Pad-1. The 3D geocellular model was thereafter thoroughly reworked to incorporate a sequence stratigraphic perspective of the Horn River shale and to include geomechanical considerations based upon the stratigraphic positioning and landing depths of the subject horizontal wells. This reworked geocellular model had a profound impact on the dynamic modeling of the Pad-2. Also hydraulic conductivity of induced and natural fractures was measured on core plugs at reservoir conditions to assign conductivity values to primary, secondary and tertiary flow paths into dynamic reservoir modeling. As a result of the integrated workflow, we have achieved a history match allowing us to further understand the hydraulic fracture behaviour and its impact on producing shale reservoirs within the Horn River Formation. Based on the findings we recommend completion strategy that can produce more than one compartmentalized shale reservoir to optimize production. Ultimately, the objective of any reservoir modelling project is to provide a range of reliable forecast of future performance that is grounded in representative geoscience interpretations and that takes operational constraints into account. The technical learnings described in this work will be helpful to further understand the hydraulic fracturing behaviour and their impact on producing the Horn River shale reservoirs.

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)0,000
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: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: Simulation ou modélisation
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,063
Score d'incertitude au seuil0,125

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

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

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 Opus0,058
Tête enseignante GPT0,260
Écart entre enseignants0,201 · 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'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

Citations5
Publié2014
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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