Determining the Most Effective Diversion Strategy Using Pressure Based Fracture Maps : A Meramec STACK Case Study
Notice bibliographique
Résumé
Abstract This paper discusses a STACK (Sooner Trend Anadarko Basin Canadian and Kingfisher Counties) case study that determined the effectiveness of different diversion techniques, including pods, sand ramps with sand slugs, rate cycling, and utilization of the completions order to control fracture growth. A secondary goal of this study was to evaluate the suitability of pressure-based fracture maps and oil and water phase tracers in monitoring diverter effectiveness. Effectiveness of a given diverter technique and diverter drop was evaluated using the two techniques on a 3-well pad. The three wells were completed using a combination of: 4 pods per treatment interval6 pods per treatment interval8 pods per treatment intervalhigh-volume proppant loading per treatment interval The effectiveness of the diverter drop was evaluated using each of the diagnostic techniques listed above. The pressure-based fracture analysis uses the pressure response recorded in an isolated stage in the monitor well to compute fracture geometry and the rate of growth of the fracture dimensions. The effectiveness of a given diverter drop is classified into one of four possible categories: stop dominant fracture growth, impede dominant fracture growth, no impact on growth of dominant fracture and accelerate the growth of dominant farcture. These results were then compared with the analysis from oil and water phase tracers and treatment pressure analysis. Successful (effective) diversion was observed on 82 % of the stages with pods compared to 64% successful diversion where sand ramps were used. In addition, stages using 8 pods for diversion had a 15% reduction in average fracture half-length compared to stages using 4 pods. Fracture height was better controlled through the order of completions of the stages between 3 wells. Completing the middle well in the upper part of the zone ahead of the two outer wells in the lower part of the zone, controlled the vertical height growth of the two outer wells. The offset pressure-based analysis proved to be as effective in accurately diagnosing the diverter effectiveness and provided a significant cost and timing advantage compared to other diagnostic techniques.
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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 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,001 |
| 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 ».