Duvernay Proppant Intensity Production Case Study and Frac Fluid Selection
Notice bibliographique
Résumé
Abstract The hundreds of Duvernay wells near Fox Creek, Alberta, Canada are usually fracture stimulated with either slickwater or hybrid slickwater-crosslinked water treatments with a large acid spearhead. There is a 14.6% higher 3-year average cumulative production total for slickwater treated wells versus hybrid fluid system treated wells. Additionally, the slickwater systems have an average 53.8% lower frac chemical cost compared to the 50/50 slickwater-crosslinked water hybrids frac stimulation systems. There is a very linear trend between the total volume of fluid pumped to the total 2 year BOE production; the higher the treatment fluid volume, the greater the stimulated reservoir volume (SRV) and the higher the resulting production. The production case study shows that wells treated with an average of 25,000 m3 of water have an 80% higher average 2-year cumulative production result compared to wells that only use an average of 13,000 m3. The average proppant tonnage per stage varies with 140 tonnes per stage outperforming 100 tonnes per stage by 31.6% cumulative BOE production per stage at 2 years. However larger tonnes per stage showing a diminishing benefit when looking at the 2 year BOE production totals. The total production versus total proppant used (1000 tonnes to 3500 tonnes per well) is also examined showing an overall total well production benefit. Comparing the total proppant placed versus cumulative BOE is shows a positive. It does appear that the more proppant that is placed the higher the production rate and total long term production.
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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 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 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 ».