Real-Time Analysis of Formation-Face Pressures in Acid-Fracturing Treatments
Notice bibliographique
Résumé
Summary Knowledge of fracture-entry pressures or formation-face pressures (FFPs) during acid-fracturing treatments in real-time mode can help in evaluating the effectiveness of the treatment and improve the decision-making process during execution. In this paper, methods and tools used to generate FFPs in real-time mode with the help of bottomhole-pressure (BHP) data are discussed in detail. The horizontal wells selected for the study were drilled and completed in the North Sea with permanent BHP gauges that enabled constant monitoring of downhole pressures. The tool in discussion uses the combination of treatment data such as surface pressure, fluid density, injection rates, fluid type, wellbore details, and wellbore deviation, along with bottomhole-gauge pressures, to calculate fracture-inlet pressures just outside the casing at active perforation(s) depth. The tool performs the calculations in “live” mode during treatment execution and simultaneously generates a dynamic array of data that assists in “on-the-fly” evaluation and the decision-making process. Several acid-fracture treatments were analyzed using the tool and led to important conclusions related to fracture-propagation modes, acid-exposure times, and the effectiveness of given acid types. The results had a direct influence on the modification of treatment designs and pump schedules to optimize treatment outcomes.
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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 | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 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 ».