Far-Field Proppant Detection Using Electromagnetic Methods: Latest Field Results
Notice bibliographique
Résumé
Summary More than 100 billion lbm of proppant are placed annually in wells across the globe, with the majority in unconventional reservoirs. The location of the proppant in these horizontal wells and formations is critical to understanding reservoir drainage, well spacing, and stage spacing. However, for many years proppant detection has primarily been limited to near-wellbore measurements. A novel method to detect proppant in the far field has been developed and is the subject of this paper. The proppant-detection method developed uses electromagnetic (EM) methods. This technology entails using a transmitter source and an array of electric- and magnetic-field sensors at the surface. A current signal with a unique wave form and frequency is transmitted to the bottom of the wellbore via a standard electric-line (E-line) unit. In addition, an electrically conductive proppant is pumped into the stage(s) of interest. The electric and magnetic fields are measured both before and after the detectable proppant stages, and a novel analysis method is then used to process and invert these differenced data to create an image of the propped reservoir volume (PRV). This technology is the product of years of development of computer models capable of forward modeling this technique. Once this modeling was completed, an initial field test was performed in west Texas (WTX), with a preliminary analysis of this work presented in a previous paper (Palisch et al. 2016). Since that paper, however, additional processing of the data has yielded a much-more-detailed image of the proppant location in this Bone Springs well. In addition, a subsequent field application has been performed in a major basin in the northeastern US. Multiple stages received detectable proppant of varying stage volumes, and the analysis has also shown a detailed image of the proppant location in that wellbore. Furthermore, the initial field test in WTX used only electric-field sensors, whereas this latest test used both electric- and magnetic-field receivers. The authors’ numerical simulations coupled with the field results indicate the percentage difference between prefracture and post-fracture results is two times higher using magnetic- vs. electric-field sensors. This paper will review the technology development and methods, will present the latest imaging from the initial WTX test, and will describe the latest learnings from the most-recent field test. This paper should be beneficial to all completions and development personnel who are interested in knowing where proppant is in their fractures. This technology has the potential to assist in understanding well drainage and spacing, stage and perforation-cluster spacing, vertical fracture coverage, and the effect of fracture-design changes.
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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 | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 0,001 |
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 ».