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Enregistrement W2586677911 · doi:10.2118/185062-ms

Factors Affecting Huff-n-Puff Efficiency in Hydraulically-Fractured Tight Reservoirs

2017· article· en· W2586677911 sur OpenAlexafffund
Mohammed Kanfar, Christopher R. Clarkson

Notice bibliographique

RevueSPE Unconventional Resources Conference · 2017
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueHydraulic Fracturing and Reservoir Analysis
Établissements canadiensUniversity of Calgary
Organismes subventionnairesAlberta Innovates - Technology Futures
Mots-clésTight oilOil shalePetroleum engineeringTight gasHydraulic fracturingFracture (geology)Shale gasGeologyGridReservoir simulationDrilling fluidEnhanced oil recoveryDrillingWork (physics)Geotechnical engineeringEngineeringMechanical engineering

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Evaluation of enhanced liquid recovery from tight or shale reservoirs is currently of great interest to operators. One reason is the low primary oil recovery of tight/shale reservoirs, which ranges between 5-10% (Shoaib and Hoffman, 2009) even after expensive multi-stage hydraulic fracture stimulation. Enhanced recovery using the "huff-n-puff" process could be an effective solution to increase recovery without drilling new wells. There are a number of published lab and simulation studies that investigate the efficiency of huff-n-puff in tight/shale reservoirs. These studies, however, have yielded contradictory results. For example, Chen et al. (2014) concluded that huff-n-puff has a negative impact on recovery while Yu et al. (2014) concluded that it improves recovery by 2-9%. These conflicting results underscore the need for further research. The current study, therefore, endeavors to investigate possible causes of these discrepancies. Compositional numerical simulation is used to investigate key simulation model setup and reservoir controls on huff-n-puff efficiency in tight reservoirs. Some of these controls have never been investigated for tight reservoirs, such as the influence of grid refinement, in-situ fluid composition, and fracture pore volume/hydraulic fracture representation. One important finding of this work is that grid refinement, and fracture pseudo width, greatly impact huff-n-puff results. The combination of coarse gridding and improper fracture representation through the pseudo width approach can lead to falsely optimistic incremental recovery associated with huff-n-puff relative to primary recovery. While the findings presented herein are useful in explaining possible causes of the discrepancies in results reported in previous work, they can also be used to improve huff-n-puff design. For example, the combination of fine fracture spacing in multi-fractured horizontal wells and increased fracture complexity can positively influence incremental recovery obtained from huff-n-puff. Further, the results suggest that huff-n-puff timing (with respect to primary production operations) should be carefully considered. This study will help simulation engineers improve their evaluations of huff-n-puff in tight/shales reservoirs. Additionally, it will help operators decide which reservoir is suitable for huff-n-puff operations to improve liquids recovery. Application of the findings of this study to actual field scenarios will be presented as a separate work.

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)0,001
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: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,008
Score d'incertitude au seuil0,015

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

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

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 Opus0,026
Tête enseignante GPT0,258
Écart entre enseignants0,232 · 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

Citations25
Publié2017
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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