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Enregistrement W2568747741 · doi:10.2118/184880-ms

Far-Field Proppant Detection Using Electromagnetic Methods - Latest Field Results

2017· article· en· W2568747741 sur OpenAlex

Pourquoi ce travail est dans la base

Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.

affAu moins un auteur déclare une institution canadienne dans l'instantané OpenAlex épinglé.

Notice bibliographique

RevueSPE Hydraulic Fracturing Technology Conference and Exhibition · 2017
Typearticle
Langueen
DomaineEarth and Planetary Sciences
ThématiqueGeophysical and Geoelectrical Methods
Établissements canadiensConocoPhillips (Canada)
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPetroleum engineeringGeologyStage (stratigraphy)Electrical conductorMagnetic fieldField (mathematics)AcousticsEngineeringElectrical engineering

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Over 100 billion lbm of proppant are placed annually in wells across the globe, with the majority in unconventional reservoirs. The location of the proppant in these horizontal wells and formations is critical to understanding reservoir drainage, well spacing and stage spacing. However, for many years proppant detection has primarily been limited to near-wellbore measurements. A novel method to detect proppant in the far-field has been developed and is the subject of this paper. The method to detect proppant that has been developed utilizes electro-magnetic methods. This technology entails using a transmitter source and an array of electric- and magnetic-field sensors located at the surface. A current signal with a unique wave form and frequency is transmitted to the bottom of the wellbore via a standard electric line unit. In addition, an electrically conductive proppant is pumped into the stage(s) of interest. The electric- and magnetic-fields are measured both before and after the detectable proppant stages, and a novel analysis method is then employed to process and invert this differenced data to create an image of the propped reservoir volume. This technology is the product of years of development of computer models capable of forward modeling this technique. Once this modeling was completed, an initial field test was performed in west Texas, with a preliminary analysis of this work presented in a previous paper. Since that paper, however, additional processing of the data has yielded a much more detailed image of the proppant location in this Bone Springs well. In addition, a subsequent field application has been performed in a major basin in the Northeast US. Multiple stages received detectable proppant of varying stage volumes and the analysis has shown a detailed image of the proppant location in that wellbore also. In addition, the initial west Texas field test employed only electric-field sensors, while this latest test employed both electric- and magnetic-field receivers. Numerical simulations and field results indicate the percentage difference between pre- and post-frac results are two times higher using magnetic versus electric field sensors. This paper will review the technology development and methods, it will present the latest imaging from the initial west Texas test, and it will describe the latest learnings from the most recent field test. This paper should be beneficial to all completions and development personnel who are interested in knowing where proppant is located in their fractures. This technology has the potential to assist in understanding well drainage and spacing, stage and perf cluster spacing, vertical fracture coverage as well as the impact of fracture design changes.

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.

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)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Autre devis · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,974
Score d'incertitude au seuil0,652

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
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 Opus0,028
Tête enseignante GPT0,292
Écart entre enseignants0,265 · 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