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Enregistrement W2937630156 · doi:10.2118/195296-ms

Impact of Frac Hits on Production Performance- A Case Study in Marcellus Shale

2019· article· en· W2937630156 sur OpenAlexaff
Arman Khodabakhshnejad

Notice bibliographique

RevueSPE Western Regional Meeting · 2019
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueHydraulic Fracturing and Reservoir Analysis
Établissements canadiensMicrosemi (Canada)
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMicroseismHydraulic fracturingGeologyShale gasPetroleum engineeringPermeability (electromagnetism)Offset (computer science)GeophoneReservoir simulationUnconventional oilOil shaleReservoir modelingSeismologyComputer science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract A new approach is proposed to quantify the communication between wells in a tight multi-layered shale gas reservoir. In this approach, a wide range of data sets, from microseismic monitoring to the production data are analyzed to evaluate the communication between wells in every stage of well development. The results provide new insight into how the initial well communication during stimulation impacts the well interference during production. Microseismic data collected during hydraulic fracturing are analyzed for a three-well pad drilled in the Appalachian basin. The microseismic event locations, magnitudes, and fracture plane characteristics are used to construct a discrete fracture network (DFN). The permeability of a numerical reservoir model is calculated from the generated DFN, and the model is further integrated with available reservoir data. History matching is carried out using three years of production data to calibrate the reservoir model, which was also used to predict water and gas production for thirty years. Finally, decline curve analysis (DCA) is used to examine the production behavior of the reservoir. The microseismic data monitored during hydraulic fracturing show the presence of communication between wells in the pad. This communication, also known as frac hits, is established as more events are recorded in the offset wells, indicating the extent of hydraulic fractures. In addition, the pressure perturbation in the offset wells confirms the presence of a pathway connecting the wells during stimulation. Furthermore, the reservoir model built in the numerical reservoir simulator shows overlap of drainage volumes. In the reservoir model, the depleted region expands across multilayer formations in both lateral and vertical directions. An analysis of the production behavior of the wells using DCA suggests an almost logarithmic trend which is expected for these types of reservoirs. Surprisingly, detailed analysis of the results reveals there is no significant deviation in the overall performance of wells associated with well interference, especially in the early years of production. However, at greater than 10 years of production, the expansion of the depleted zone accelerates the well interference which leads to lower performance of the pad in the long term. The results demonstrate that the enhanced permeability zones created due to frac hits may not have an immediate impact on production performance. Traditionally, frac hits and well communication were considered damaging to the reservoir production. However, this new result shows that the well communication during fracturing may not impact short-term production. Additionally, it highlights the importance of a thorough examination of the fracture network along with the reservoir properties to evaluate the potential impact of frac hits on reservoir production.

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 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 candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,407
Score d'incertitude au seuil0,500

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 recherche0,0000,000
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 Opus0,018
Tête enseignante GPT0,261
Écart entre enseignants0,244 · 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

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations9
Publié2019
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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