Study of Cluster Efficiency in Unconventional Reservoirs by Analytical Simulators
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Unconventional reservoirs have been defined as formations that cannot be produced at economic flow rates or that do not produce economic volumes of oil and gas without horizontal well with hydraulic fracture treatments. Horizontal well fracturing efficiency in unconventional reservoirs is the main factor for the success of developing unconventional reservoirs. The early focus of the industry was on the operational efficiency and during this period, the geometric spacing of perforation clusters adopted as the preferred completion method. Cipolla et al. (2011) presented a case study on the interpretation of production logs from hundreds of horizontal wells. The results indicated that 60% of perforation clusters contribute to production when completed geometrically and completion cost could reach more than 60% of the total well cost. Recently, numerous studies have been undertaken to understand this phenomenon. Increasing the stimulation effectiveness and maximizing the number of perforation clusters contributing to productivity was an obvious area for improvement to engineer the completion design. The uniform initiation and distribution of fractures in each frac stage is very complex because there are many factors affecting the fracture initiation such as stress orientation, heterogeneity, existing of natural fractures, and completion design. This paper presents sensitivity studies investigating the effect of the formation permeability, fracture spacing, fracture half-length, fracture conductivity, flowing bottom hole pressure, and outer reservoir permeability on the well ultimate recovery efficiency by using analytical simulator.
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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 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 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 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».