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Enregistrement W2513340862 · doi:10.2118/181715-ms

Completion Design Production Case Study in the Duvernay Shale Formation

2016· article· en· W2513340862 sur OpenAlexaboutno aff
Jim Thomson, Greg Zaslavsky, Tim Leshchyshyn

Notice bibliographique

RevueSPE Annual Technical Conference and Exhibition · 2016
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueHydraulic Fracturing and Reservoir Analysis
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésCompletion (oil and gas wells)Oil shaleHydraulic fracturingPetroleum engineeringGeologyStage (stratigraphy)Spark plugProduction (economics)Production rateHydrology (agriculture)EngineeringGeotechnical engineeringPaleontologyIndustrial engineeringMechanical engineering

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract In the last five years the Duvernay formation has become one of the most sought after plays in Canada. This case study takes a closer look at the completion methods and corresponding production of the Duvernay wells near Fox Creek, Alberta, Canada. With the Duvernay being a highly over-pressured reservoir, the completion system is a major component in the success of conducting hydraulic fracturing. In the first two years, different completion tools were applied and after 2012 the vast majority of the completion methods became either the plug and perf cemented liner or the open-hole packer ball-drop systems. Through the production case study that has been completed, it was found that the open-hole completion method had better cumulative production and rate compared to the plug and perf method by ~23% at 3.5 years, although early time production has similar results. A big component that affects the production and completion method is the lateral length, the total stages and as a combined result, the stage spacing. The lateral reach ranged from 900 m to 3000 m with stage spacing ranging from 25 m to 800 m and production results varying by 253%. The most common number of frac stages per well was 16 stages but the 20 stage wells had 78% more production after 1 year. Interestingly the higher number of stages, (up to 59 per well) had results that deviated substantially below the average, as well as above as expected. Based on the five-year learning curve, some of the initial wells that were deemed underperformers were re-fractured with new perforation clusters throughout the well placed between the old perforation clusters. A particularly interesting example well re-stimulated with proppant and near wellbore diverter added 254% incremental recoverable gas reserves and 295% more condensate reserves. The results of this re-fracture will be examined as part of this study of current and past completions design.

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)0,003
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,003
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 enseignants0,103
Score d'incertitude au seuil0,204

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0030,003
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0020,001
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0040,001

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 Opus0,038
Tête enseignante GPT0,262
Écart entre enseignants0,225 · 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

Citations5
Publié2016
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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