An Integrated Approach to Optimize Perforation Cluster Parameters for Horizontal Wells in Tight Oil Reservoirs
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Perforation parameters have a great influence on the performance of the multi-stage fracturing horizontal wells in tight oil reservoirs. Optimizing perforation cluster parameters is able to solve many detrimental issues, including many null perforation clusters without the produced oil, the unevenly distributed output in each stage along horizontal wells, and no complex fracture network always created near the fractured wellbore. To achieve the better performance of the volume fracturing, a practical integrated approach is proposed to optimize perforation cluster parameters. First, based on the good logging data, we establish an evaluation method for the fracability and reservoir properties to select the perforation interval. Second, a mathematical model based on the stress shadow and hydraulic fracture propagation are proposed to optimize the cluster spacing and cluster parameters within each cluster in the same stage, and the un-uniform cluster spacing and perforation number in each cluster are studied. Finally, a case well is successfully conducted with the proposed approach in the tight oil reservoir. Results show that i) the lateral with higher fracability index and property index can be treated as perforation intervals; ii) the un-uniform perforation cluster spacing and the uneven perforation number can obtain a more uniform fracture propagation morphology. The approach can better prevent the generation of ineffective perforation clusters and obtain more complex fracture networks and a better SRV. This also guides to design completion strategy and improves the economic benefits.
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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) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| 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 ».