Pressure Transient Analysis for a Unique Shale Gas Condensate Well, Actual Field Case
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Horizontal drilling accompanied with Hydraulic fracturing makes the unconventional reservoir a viable addition to worldwide production. Hydraulic fracturing of a well is the largest cost when evaluating total well expense. Therefore, understanding the fracture performance is fundamental to the success of a shale well. The two main factors controlling a shale horizontal wells performance is completion design and reservoir quality. The completion efficiency depends on factors such as well spacing, stage spacing, cluster spacing, fluid volume, proppant type and volume, injection rate, type of fracture fluid and gas price. There are many techniques used to evaluate the hydraulic fracture performance. Some include post fracture analysis, tracer analysis, micro seismic analysis, rate transient analysis, production log analysis, fiber optics data and pressure transient analysis. This paper presents the integration of completion data, petrophysical data, fluid sample analysis, mini-frac analysis, and flowback data in matching long term buildup data. More than 6 months of data was collected for one of the unique shale gas condensate wells during the appraisal stage of an area. The analysis showed the effect of liquid drop out and phase segregation in the flow regimes. Also, this paper presents a different analytical model used to match the actual buildup data. The resulting model is used in building a reservoir model to forecast performance for the well.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 0,000 |
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.
score_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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».