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Enregistrement W2584545177 · doi:10.2118/0716-0080-jpt

Production Performance in the In-Fill Development of Unconventional Resources

2016· article· en· W2584545177 sur OpenAlexaboutno aff
Chris Carpenter

Notice bibliographique

RevueJournal of Petroleum Technology · 2016
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueHydraulic Fracturing and Reservoir Analysis
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPetrophysicsEagleComputer scienceWorkoverReservoir simulationGeomechanicsSystems Modeling LanguageDrillingPetroleum engineeringOperations researchGeologyEngineeringPaleontologyMechanical engineeringGeotechnical engineering

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This article, written by JPT Technology Editor Chris Carpenter, contains highlights of paper SPE 175963, “Production Performance in the In-Fill Development of Unconventional Resources,” by Bilu V. Cherian, Sanjel; Matthew McCleary, Samuel Fluckiger, Nathan Nieswiadomy, Brent Bundy, and Sarah Edwards, SPE, SM Energy; and Rafif Rifia, Kristina Kublik, Santhosh Narasimhan, James Gray, Olubiyi Olaoye, and Hamza Shaikh, Sanjel, prepared for the 2015 SPE/CSUR Unconventional Resources Conference, Calgary, 20–22 October. The paper has not been peer reviewed. Data now show that the behavior of unconventional wells to in-fill drilling varies significantly across basins. A key influence may be changes in pore pressure and saturation (saturation history). This paper presents results from the analysis of the effect of in-fill drilling on parent-well performance, and describes a simplistic approach to understanding the effect of the quest for operational efficiencies and economic cycles on development strategies. Methodology This study focuses on two unconventional plays, the Eagle Ford and the Bakken. The objective was to model the well performance of the parent wells with the aim of matching and predicting in-fill-well performance. Because the two assets are at two significantly different portions of the development cycle (Eagle Ford is very early in its cycle), the Bakken data set has the luxury of modeling and matching the performance of the parent and in-fill, whereas the Eagle Ford portion of this study focuses on forward modeling and optimizing in-fillwell completions. The methodologies used in this study (parent-well modeling, petrophysical models, geomechanics, fracture modeling, production modeling, and in-fillwell/ depletion modeling) are discussed in detail in the complete paper. Bakken System Parent-Well Modeling Petrophysics. The Middle Bakken member was divided into three main facies. Petrophysical evaluation indicates that average porosity and average water saturation were 8 and 50%, respectively, for the Middle Bakken. Average Klinkenberg permeability for the entire Middle Bakken is approximately 0.02 md. Mercury-injection capillary pressure curves indicate that irreducible water saturation is between 30 and 40% for rock with porosity between 1 and 7%. Residual oil is between 30 and 40%. Accordingly, the moveable fluid is low (20–40%), and hydraulic fracturing was recommended to stimulate more production. The Three Forks formation was divided into five facies. Petrophysical evaluation suggests that the upper part of the Three Forks, Facies TF 23, has oil potential. Most facies are strongly affected by calcite and dolomite diagenesis, which allows alternating porosity development in some cases. In this area, the Middle and Lower Three Forks have higher water saturation, with very-low-permeability streaks (less than 0.007 md).

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)0,001
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: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,412
Score d'incertitude au seuil0,125

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,000
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 Opus0,006
Tête enseignante GPT0,200
Écart entre enseignants0,194 · 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'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

Citations1
Publié2016
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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