Practical application of neural networks in assessing completion effectiveness in the Montney unconventional gas play in northeast British Columbia, Canada
Notice bibliographique
Résumé
Abstract A methodology leveraging Neural Networks has been developed to identify completion optimization potential in the development of a mature Montney Gas Asset providing well specific and field-wide completion effectiveness analysis. This paper presents an approach that can be applied to obtain a better understanding of the relationship between practices used in hydraulic fracturing and well performance, and to highlight methods to optimise well production, based upon a dataset of 56 wells, all completed in the same stratigraphic zone of the Upper Montney, within a developed area of 200 km2 in NE British Columbia. A combined Principal Component analysis — Artificial Neural Network modelling technique (PCA-ANN) has been used in this work to identify key completion-related drivers of well performance, along with some geologically related indicators, and apply neural network modelling to predict well performance as defined by estimated ultimate recovery (EUR), from a “matrix” of completion related data. The results can be used to identify optimal hydraulic fracture design parameters for new wells to enhance production, and potentially also wells that may be candidates for recompletion. Eight key completion-related variables are identified by the PCA method from a total of 31 considered: these include geologically related ones of breakdown pressure (BrdPr) and instantaneous shut-in pressure (ISIP), along with engineering/operational parameters including cluster spacing, perforation number, proppant amount, sand concentration, fluid volume and pumping rate. Using these variables in a sensitivity analysis to measure/predict the EUR shows that for the dataset studied, the dominant production drivers are cluster spacing and proppant amount, which are related to controllable aspects of the hydraulic fracturing process. When applied to evaluate existing producing wells and optimise completions, the approach identifies the lower performing wells that potentially could have better performance if their completion parameters were optimised. Furthermore, the PCA-ANN technique indicates how to achieve optimal results by identifying which parameters should be changed and by how much. As such, this predictive model delivers a series of charts for selecting and evaluating different completion parameters and designs.
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.
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) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 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 ».