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Enregistrement W2911373104 · doi:10.2118/194371-ms

New Near-Wellbore Insights from Fiber Optics and Downhole Pressure Gauge Data

2019· article· en· W2911373104 sur OpenAlex

Pourquoi ce travail est dans la base

Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.

affAu moins un auteur déclare une institution canadienne dans l'instantané OpenAlex épinglé.

Notice bibliographique

RevueSPE Hydraulic Fracturing Technology Conference and Exhibition · 2019
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueHydraulic Fracturing and Reservoir Analysis
Établissements canadiensShell (Canada)
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPerforationWellborePetroleum engineeringProduction (economics)Completion (oil and gas wells)Gauge (firearms)Lead (geology)GeologyComputer scienceEngineeringMechanical engineeringMaterials science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract It has been widely demonstrated that frac stimulation efficiency and more importantly production, varies significantly between perforation clusters as well as between sleeve entries. Recent trends indicate that many operators are simultaneously increasing the number of perforation clusters or entries while decreasing frac-to-frac spacing. This is done with the expectation that it will lead to more productive wells overall. The purpose of this paper is to investigate some of the aspects that may limit this approach. There are an increasing number of frac diagnostic tools which allow us to get a better understanding of frac placement and production. Unfortunately, there are only few diagnostic tools available today to characterize the near wellbore region (NWR). Fiber Optics (FO) and other downhole measurements can play an important role in providing information about the NWR. In this paper, we share data and examples from wells where the combination of data from Distributed Acoustics Sensing (DAS), Distributed Temperature Sensing (DTS) and downhole gauges is helping us gain insights about this poorly understood region of our unconventional reservoirs. This paper combines DAS, DTS and downhole pressure gauge data to demonstrate the existence of significant near wellbore complexity, both during stimulation and production. We frequently observe changes in DAS signal and pressure during the stimulation of horizontal wells completed via both "Plug and Perf" (PnP) and Cemented Single Point Entry (CSPE) systems. These changes support the existence of significant near-wellbore tortuosity. Furthermore, we show that pressure data from downhole gauges can differ significantly from surface pressure data extrapolated downhole. This can impact the interpretation of Step-Down-Tests, other analytical techniques relying on the surface pressure alone and affecting the calibration of frac models aimed at understanding the NWR. In wells instrumented with a FO cable behind casing, it is possible to use the DTS data during warmback, following stimulation injection to gain insights about frac geometry in the NWR. Such data provides information about the hydraulic frac dimensions created by the stimulation process in both vertical and horizontal wells. During warmback it is easy to distinguish intervals containing hydraulic fractures near the wellbore where the temperature recovery is lagging compared to the unstimulated portions of the well. FO instrumented horizontal wells allow for estimation of the dimensions of the "Frac-Zone" along the wellbore in the NWR where a combination of hydraulically induced longiditunal and vertical transverse fracs exist. Thermal modeling is also presented for selected stages that further support the qualitative interpretation of the DTS. The diagnostics presented help quantify the dimensions of longitudinal and transverse components in horizontal wellbores in the NWR. This paper also highlights the risk of putting perforation clusters or sleeve entries too close to one another. It is clear that the NWR is poorly understood and more information is needed. Understanding the processes that govern the NWR are essential, after all, this is the region where the well and the reservoir interact.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,617
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,010
Tête enseignante GPT0,211
Écart entre enseignants0,201 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle