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Enregistrement W2614502852 · doi:10.2118/179019-pa

Minimize Formation Damage in Water-Sensitive Montney Formation With Energized Fracturing Fluid

2017· article· en· W2614502852 sur OpenAlexafffund
Bing Kong, Shuhua Wang, Shengnan Chen

Notice bibliographique

RevueSPE Reservoir Evaluation & Engineering · 2017
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueHydraulic Fracturing and Reservoir Analysis
Établissements canadiensUniversity of Calgary
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of Canada
Mots-clésFracturing fluidTight gasPetroleum engineeringHydraulic fracturingGeologyFluid dynamicsWell stimulationGeotechnical engineeringReservoir engineeringMechanicsPetroleum

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Summary Slickwater has been widely used for hydraulic fracturing because it is inexpensive and able to carry proppants into the fracture (Schein 2005; Palisch et al. 2010). This fluid, however, is unsuitable for water-sensitive formations, such as the Montney formation. This is because water saturation around the fractures increases, and the clay swells when water leaks into the matrix, both of which hinder the flow of natural gas from the matrix into the fractures. N2- or CO2-energized water-based fracturing fluids have been widely used in water-sensitive formations because they can minimize fluid leakoff during fracturing and help achieve higher-load fluid recovery during flowback (Burke and Nevison 2011; Barati and Liang 2014). In this paper, multiphase numerical simulations are applied to study the formation-damage mitigation in the Montney tight reservoir with energized fracturing fluid. A simulation model is built and history-matched with flowback and early production data gathered from a typical Montney tight gas well. The behavior of the multiphase fluid leakoff and flowback is studied. Sensitivities of the foam quality of the fracturing fluid on the load fluid recovery are analyzed, as is the well productivity after stimulation. Statistical analysis to study the performance of energized fracturing in the water-sensitive Montney formation is conducted on the stimulation and production data of more than 5,000 Montney wells. We found that multiphase fracturing fluid has less dynamic fluid leakoff compared with that of a single-phase fracturing fluid (i.e., water). The major fluid leakoff occurs during the static leakoff period between the end of the stimulation processes and the start of the flowback. The gas phase penetrates deeper and faster into the reservoir matrix compared with the liquid phase, which contributes to the increased flowback volume of the fracturing fluid. Formation damage caused by fracturing-fluid leakoff can affect both early and long-term production. In addition, N2 foam leads to the highest-load fluid recovery in the Montney formation, which is 1.6 times that of CO2 foam. This work provides critical insights into understanding the performance of using energized fracturing fluid to mitigate formation damage in tight formations.

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 candidatesMéta-épidémiologie (sens strict)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: Simulation ou modélisation
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,165
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,002
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 Opus0,017
Tête enseignante GPT0,246
Écart entre enseignants0,229 · 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.

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

Citations16
Publié2017
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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