Massive Fracturing Evaluation to Different Well Patterns for Daqing Tight Oil Reservoirs
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Daqing oilfield has been produced for more than 50 years. Oil production from conventional oil pools is dropping significantly. But in recent years, massive fracturing technology were applied to difficult tight oil reservoir and unconventional gas development. More and more difficult reserves can be unlocked with this technology and that will revive oil production in Daqing field in near future, because the estimated recoverable tight oil & gas is more than conventional oil produced in past 50 years. To develop these tight oil reservoirs such as Zhou-6 and Shu-2, water injection and re-frackstimulation are required to provide economic production rate for running field under low oil price market environment. Ageneric workflow combining reservoir qualities and engineering parameterswas proposed in this paper. The advantage of this new workflow can consider all aspects and interactions from historic reservoir pore pressure, saturation and stress to frack pumping schedule, fluid and proppant volume which will impact re-frack fracture network development in great detail and production behavior of re-frack well in an integrated model and simulation process. At the same time, how varying well spacing and injection schema impact the fracture complexity and stimulated reservoir volumeof massive re-frack stimulations. This case study concludes that an integrated new workflow from reservoir characterization, geomechanics analysis, stimulation engineering to history matching with calibration of micro-seismic data and production performance data is possible and feasible to precisely simulate re-frack wells production behavior under varying well patterns and water injectivities.
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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 | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 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 ».